电动汽车无线充电系统参数对耦合影响的研究

为提高电动汽车无线充电系统耦合能力以增强系统的传输效率, 总结了现有的无线电能传输(WPT: Wireless Power Transmission)方式, 分析了基于磁感应耦合电能传输(ICPT: Inductive Coupled Power Transfer)技 术的电动汽车无线充电系统的工作原理, 建立了带有磁芯的 ICPT 系统互感计算模型, 对系统互感与磁芯属性、 线圈属性、 轴偏移距离的关系以及不同结构松耦合变压器的磁屏蔽效果进行了仿真分析。 结果表明, 磁芯属性 对系统互感的影响有上限, 而线圈属性对系统互感的影响无上限, 发射端摆放条形磁芯且接收端摆放圆盘形磁 芯的 ICPT 系统能满足电动汽车无线充电系统的电源需求和电磁屏蔽要求。     

磁耦合谐振无线电能传输系统线圈角度偏移的联合仿真

针对在某些特殊环境下无线充电装置的发射线圈与接收线圈产生角度偏移的非线性耦合问题展开研究,依据磁耦合谐振式无线电能传输电路模型,对无线电能传输效率与发射线圈和接收线圈之间的偏移角度的关系进行了分析。使用ANSYS Maxwell仿真软件,建立了多种线圈偏移角度模型,分析了线圈参数,将所创建的线圈偏移角度模型导入ANSYS Simplorer仿真软件,对磁耦合谐振式无线电能传输系统进行联合仿真。通过研究得出了角度偏移的一种极限曲线,有助于磁耦合谐振式无线电能传输系统的非线性校正和优化。     

模型参考自适应控制在消除电力系统内低频振荡的应用

为消除电力系统区域间的低频振荡,设计了一种新的模型参考自适应控制器。自适应PI控制器的前馈和反馈增益矩阵可实时修正,为克服振荡提供更好的阻尼。文中专门讨论了控制量突变过程中,系统产生的冲击现象及其解决办法。单机-无穷大母线系统的仿真结果表明控制器有效。     

基于模糊自适应延时反馈的电力系统混沌抑制

电力系统是一种典型的非线性系统,在周期扰动下可能发生混沌振荡,严重影响到电力系统的安全运行。以二阶互联电力系统为应用背景,当出现混沌振荡现象时,应用延时反馈控制(DFC)原理,针对传统延时反馈控制方法反馈控制增益K选择的困难,采用带积分的模糊控制器。在线调整量化因子Ke,Kec和比例因子Ku,积分器根据所设计的工况选择表来确定是否工作,从而达到对控制器的优化,此方法避免了对反馈控制增益K的求取。施加控制后,系统的混沌行为得到抑制,但仍存在周期振荡。对这种振荡,采用了一种滤波器,该滤波器根据系统中的周期扰动进行设计,形式简单,有效地将周期振荡控制到了平衡点。通过仿真实验验证了这种方法的有效性。     

TCSC非线性自校正控制策略的研究

针对扰动对TCSC(Thyristor Controlled Series Compensator)系统动态性能的影响,提出了含TCSC系统的非线性自校正自适应控制策略.利用微分几何法和最小方差自校正原理,设计了TCSC非线性自校正自适应控制器.这种控制器能实时检测系统的外扰,并通过控制扰动后系统发电机的功角摇摆曲线来进行自动校正.仿真表明:这种控制器对系统发电机摇摆具有良好的阻尼作用,不但能快速调节容抗、改善系统的稳定性,并且具有较强的自适应性和鲁棒性.     

DC/DC变换器的神经网络鲁棒控制

针对有非最小相位特性的二阶DC/DC(直流/直流)变换器平均值模型的特性,以Buck-Boost变换器为典型例子,提出了一个非线性反馈做内环控制器,控制其电感电流;用RBF(径向基函数)神经网络作为自适应机构,提出了一个神经网络鲁棒控制器作为电压外环控制器,控制其输出电压.证明了系统跟踪误差和神经网络权值的有界性.仿真结果表明,提出的控制器对于系统参数的不确定性具有很强的鲁棒性,并具有很好的动态性能.     

基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制

磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性.     

基于干扰观测器的欠驱动AUV自适应反演控制

针对未知外界干扰存在的情况,提出一种基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反演控制,用于改善欠驱动自治水下机器人(AUV)深度跟踪控制性能。首先对欠驱动自治水下机器人的垂直面模型进行有条件的简化,得到新的运动学及动力学方程,建立简化后模型的状态方程;其次根据系统状态方程构建非线性观测器,设计自适应反演控制器,输出控制量根据李雅普诺夫稳定原理推导得出,确保包含非线性干扰观测器及自适应反演控制器在内的控制系统的一致渐进稳定性。研究结果表明:所设计的非线性干扰观测器以及自适应反演控制器可以实现欠驱动自治水下机器人在存在外界未知干扰情况下深度轨迹跟踪,具有较强的鲁棒性。     

具有未知控制方向的自适应神经网络控制

讨论了一类具有未知死区模型和未知函数控制增益的SISO非线性系统的自适应神经网络控制问题.根据滑模控制原理,并利用Nussbaum函数的性质,提出了一种自适应神经网络控制器的设计方案.该方案取消了函数控制增益符号已知和死区模型参数上界、下界已知的条件.通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响.理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,且跟踪误差收敛到零.     

船舶航向非线性系统自适应模糊补偿控制

摘要： 研究了船舶直航和谐波航向控制问题.基于Lyapunov稳定性理论,将自适应模糊补偿技术应用到船舶航向非线性响应模型中,利用万能逼近定理构造模糊系统逼近系统中的未知非线性,提出了一种基于自适应模糊补偿且带有物理约束二阶滤波器的鲁棒跟踪控制器.运动响应模型考虑了建模误差和外界干扰,模糊系统能有效地逼近非线性系统,控制器能够准确地跟踪预设航向和转首角速度.舵角控制结合舵机伺服系统模型,操舵情况符合物理现实. 数值仿真在相同控制参数下与传统比例 微分(PD)控制作比较,结果验证了自适应模糊控制器的有效性和优越性.     

一类非线性系统自适应模糊滑模控制器的设计

为了保证一类不确定非线性系统的稳定性,自适应模糊控制提出了附加监督控制的方法．在此基础上,结合滑模控制原理,提出了一种Ⅱ型间接自适应模糊滑模控制方法,该方法取消了监督控制,用滑模控制器增加了逼近误差的自适应补偿,理论分析证明控制系统全局稳定且跟踪误差收敛到零,然后将这种控制器应用到过程控制的典型对象液位控制中,仿真结果表明了该控制器的有效性和可行性．     

一种新的模糊自适应控制方法

针对未知的非线性不确定系统,提出了一种基于广义模糊双曲正切模型的模糊自适应控制方法·该方法采用广义模糊双曲正切模型作为未知的非线性对象的辨识器,以此为模糊自适应控制器提供参数自调整必需的梯度信息·通过与其他的辨识器比较,说明了广义模糊双曲正切模型辨识器具有辨识参数少,辨识复杂性较小,易于提高逼近精度的优点·自适应控制器的梯度算法使被控对象的输出能很好地跟踪期望输出·仿真结果表明,此控制方案对未知的非线性系统的输入有很强的自适应跟踪能力·     

压电驱动器的非线性建模

在研究了各种非线性模型的基础上,采用Maxwell迟滞模型建立了压电驱动器的非线性模型,给出了该模型参数的求解准则和方法．实验结果表明,所建立的非线性模型与实际测量结果一致,提出的非线性参数的求解方法简单实用．该模型可用于对驱动器的前馈控制,以达到提高驱动器位移控制精度的目的．     

含间隙超音速二元弹翼非线性颤振与主动控制

研究含间隙超音速二元弹翼非线性颤振特性和主动控制问题．采用三阶活塞理论建立了含间隙二元弹翼非线性气动弹性动力学方程,利用Hopf分岔理论、谐波平衡法和数值方法,分析了系统的非线性颤振特性．应用基于微分几何法和二次型最优控制相结合的方法设计非线性系统控制器,推迟临界分岔速度．应用滑模变结构控制方法设计控制器,有效抑制非线性颤振,并讨论了控制参数对控制效果的影响．仿真结果表明,所设计的控制律可以有效地实现对含间隙超音速二元弹翼系统非线性颤振的控制．最后计算了在基础激励扰动下系统的动态响应,分别得到了周期运动、多周期运动、概周期运动以及混沌运动．     

基于自适应滑模抗饱和控制及其应用

研究了一类具有饱和非线性输入的不确定系统抗饱和控制问题.结合滑模控制理论和自适应控制理论,提出了一种自适应滑模抗饱和控制器,采用饱和函数取代控制器中的符号函数,有效消除了控制器中由符号函数引起的抖振现象,保证了系统良好的鲁棒性.最后结合实际的船舶航向控制问题进行仿真实验,仿真结果验证了该方案的有效性.     

具有未知死区和增益符号的自适应神经网络控制

针对一类具有未知死区和未知控制增益符号的单输入单输出非线性系统,根据滑模控制原理,并利用Nussbaum函数的性质,提出两种自适应神经网络控制器的设计方案. 通过引入示性函数,提出一种简化死区模型,取消了死区模型的倾斜度相等的条件. 通过引入逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响. 理论分析证明闭环系统是半全局一致终结有界. 仿真结果表明该方法的有效性.     

含磁准零刚度隔振器的非常规分岔

通过并联具有负刚度特性的磁力弹簧与线性正刚度弹簧,设计了一种新型含磁准零刚度隔振器模型,并推导出其无量纲化动力学方程.运用分岔图、时间响应图、相平面图、最大Lyapunov指数图等揭示了该系统的复杂非线性簇发振荡形式,发现了一种新颖的非常规分岔行为,多次切分岔导致周期簇发振荡与混沌簇发振荡反复交替,周期簇发振荡反复出现跨临界分岔.此现象表明,这类含磁准零刚度隔振器的动力学分岔行为敏感依赖于系统参数,外激励频率的变化导致系统产生不同形式的簇发振荡现象.     

铝箔厚度控制系统及厚度优化策略

根据铝箔轧制的特点和轧机仪表配置,设计了适用于铝箔轧制的厚度控制系统.给出了各厚度控制方式的控制原理,采用Smith预估和积分变增益的方法减小纯滞后对控制系统的影响,并实现了对其他控制环节的解耦补偿.针对张力调节量振荡影响轧制过程稳定性的问题给出了张力自适应控制策略,提出了轧制速度AGC的变加速度控制方案.为了避免单个厚度控制器工作时的溢出现象,采用主控制器和优化控制器的联合控制实现了厚度控制中的优化控制.提出了速度最佳化和目标厚度自适应控制策略,为企业获得最大的产量和效益.现场应用表明,该系统取得了良好的控制效果.     

交流变频调速系统的神经网络自适应控制

针对交流变频调速系统模型未知情况,提出一种改进的神经网络自适应控制方案．该方法采用双神经网络结构,通过引入一个神经网络辨识器来逼近系统的动力学特性以代替真实系统,另一神经网络作为自适应控制器以改善控制性能．系统仿真实验表明,该控制方法具有很强的鲁棒性和抗干扰能力,特别对于系统结构不确定、参数时变或含非线性因素的交流调速系统是一种有效的控制策略．     

基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统设计

在前馈控制器设计思想的启发下,提出了一种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制系统。该控制系统首先把非线性过程近似为一个线性的ARX模型和一个基于神经模糊系统的线性化误差模型(FNNM)组成的合成模型,把线性化误差模型的输出看作可测量的"扰动",然后再引入前馈控制器,利用被控制过程的输入、误差模型的输出、线性ARX模型输出和系统输出值之间的误差以及被控制过程的合成模型的梯度信息对控制器参数进行在线调节,从而获得较好的控制结果。将提出的基于线性化误差模型的自适应控制系统用于简单不可逆放热反应的连续搅拌型化学反应器CSTR中,并与传统的PID控制器进行比较。仿真结果表明:这种基于神经模糊系统的自适应前馈-反馈控制器和PID控制器相比,能得到更快、更好的控制效果。