基于模型预测控制的三相四桥臂有源电力滤波器

针对现有有源电力滤波器数字化控制方法对模型依赖性较强的缺点, 在介绍了正负序系统和零序系统解耦控制的基础上, 提出了一种三相四桥臂有源电力滤波器的模型预测控制(MPC)方法, 以差分方程作为预测模型, 保留了常规MPC中的反馈校正和滚动优化环节, 推导出了最优控制率. 与常用的预测电流控制方法做了对比, 得出了带电源电压观测器的预测电流控制只是模型预测控制的一个特例的结论; 详细分析了参数对稳定性的影响, 修改MPC的参数, 可以在省略带通滤波器的情况下, 允许更大的连接电抗参数建模误差, 鲁棒性比预测电流控制更高.此外, MPC和重复控制相结合消除了MPC所固有的稳态误差. 仿真结果验证了所提方法的有效性和正确性.     

自适应预测反褶积多次波衰减技术在海上地震资料处理中的应用

针对海上常见的鸣震、层间多次等常见的短周期多次波,用预测反褶积衰减多次波方法存在较多多次残留这一问题,通过设计自适应滤波器,用最小均方算法的迭代公式来更新自适应预测反褶积的关键参数预测因子,预测步长和因子长度可由多次波分布的周期与范围不同来自动设置。通过模型对比试验发现,该方法对鸣震、层间多次波比较发育资料效果尤其明显,并通过实际资料进行了相关验证,分析对比所得的一些关键成果图件,显示该方法有良好的应用前景。     

基于预测自适应的永磁同步电机无传感器控制

针对传统永磁同步电机无传感器控制动态性能差和转速信号观测精度低的问题,设计了新型永磁同步电机无传感器控制方法.文章采用在线梯度下降法设计二阶线性扩张状态观测器,该二阶线性扩张状态观测器能够在永磁同步电机负载扰动或转速突变情况下准确快速对电机转速实时估计;同时将预测自适应滑模控制系统应用于转速环节,通过预测自适应估计永磁同步电机扰动变化量进行实时电流补偿.仿真结果表明:二阶线性扩张状态观测器能够对转速准确快速实时估计,且抗干扰能力强;预测自适应滑模控制策略有效缩短电机速度响应时间,显著削弱电机转速、电磁转矩的抖振,表现出良好的动态性和鲁棒性.     

矩阵变换器驱动的永磁同步电动机电流及速度控制技术

针对矩阵变换器驱动的永磁同步电动机电流和速度控制问题,提出一种有限集模型预测控制算法.不同于传统的矩阵变换器控制方法,该算法通过使用输入滤波器成本函数和电机速度成本函数,实现直接控制瞬态和稳态条件下的输入电流,形成高动态响应,从而避免在电压瞬变期间输入滤波器电流产生不必要的振动.此外,还提出一种新的输入滤波器观测器,可以减少传感器的数量,从而增加系统的可靠性并降低成本.通过仿真及实验,对提出算法的有效性进行验证,结果表明:该算法具有动态优势.     

适用于DC/DC 变换器的预测函数控制优化策略

针对使用预测函数控制(Predictive Function Control, PFC)的 DC / DC 变换器在负载切换时产生的扰动对变 换器响应速度有较大影响的问题,提出通过设计观测器观测扰动来优化预测函数控制算法的控制效果;相对于其 他提高系统抗扰动的方法,通过设计观测器来提高变换器抗扰动的方法的优点是实现简单、优化后控制效果好等; 设计 Luenberger 观测器对负载切换时产生的扰动进行观测,将观测值反馈给预测函数控制算法进行最优化分析, 并结合仿真结果对目标函数进行调整,优化后的目标函数能更好地响应扰动并尽快达到稳态;最后将优化后的控 制算法与 PI 双闭环控制方法进行比较,结果显示优化后的控制算法在受到扰动后比双 PI 控制方法动态性能更 好,实现了应对负载切换时提高系统动态性能的目标,增强了 DC / DC 变换器的抗干扰能力;优化后的算法只考虑 了负载切换时的扰动对于系统其他方面的扰动没有考虑进去,可以通过设计整个系统的观测器来进一步提高 DC / DC 变换器抗扰动的能力。     

基于打包的网络化系统的预测控制

采用了一种新的网络数据传输协议, 即输入与输出数据均打包传送. 在这种通讯协议下, 讨论了网络化系统的预测控制器的设计, 并作了稳定性分析. 证明了观测器与增广系统状态反馈的设计满足分离原理, 利用线性矩阵不等式给出了相应的控制器的设计. 通过一个数值例子验证该方法的有效性.     

基于逆变器状态预测观测器的离散滑模变结构控制技术研究

设计了应用于电流源逆变器系统的基于状态预测观测器的离散滑模变结构控制器,实现了新能源并网时逆变器的输出与电网频率、幅值、相位相同.在控制技术研究中,借助状态反馈极点配置理论,详细给出了状态观测器的设计方法及其系数矩阵的设计过程.仿真分析证明了该设计的正确性与可行性.     

广义预测控制及其在干燥塔中的应用

将预测控制中广义动态矩阵控制与前馈 -反馈控制相结合 ,构成一种新的控制方案 ,称为广义预测控制 ,它与前馈 -串级控制结构相近 ,但在设计思想和参数整定方面有所不同 ,它既能有效克服主要干扰 ,同时又保持了预测控制的鲁棒性及良好的跟踪性能。本文介绍了这种方案在干燥塔温度控制中的应用     

具有扰动观测器的改进SMITH预估控制

为提高SMITH预估控制的鲁棒性,以适应控制对象模型不确定性,提出一种具有扰动观测器的改进控制方法,同时给出基于ITAE准则(即时间乘绝对误差积分准则)的PI(比例积分)控制器参数整定公式。把外扰和模型不确定性都看作外部扰动,通过扰动观测器进行估计,从而达到把纯滞后环节置于闭环之外的目的。仿真结果表明:在被控对象具有模型不确定性的情况下,该控制方法与SMITH预估控制相比,在设定值跟踪和扰动抑制方面均具有较好的控制性能,提高了系统的鲁棒性。     

基于干扰观测器的二元机翼颤振抑制及阵风载荷减缓方法研究

针对大展弦比柔性飞机在飞行过程中面临的两类气动弹性问题:颤振抑制与阵风载荷减缓开展研究。首先,建立以飞行速度为时变参数的柔性二元机翼结构动力学模型。其次,提出了基于鲁棒预测控制方法的变参数柔性机翼颤振抑制;同时,引入干扰观测器对阵风扰动进行观测,以干扰估计作为抗干扰控制输入,实现阵风载荷减缓。然后,根据对偶原理,将控制器与观测器独立设计。运用极点配置方法,设计了离散系统干扰观测器。根据Lyapunov理论将变参数系统的鲁棒镇定与颤振抑制问题转换为极大/极小动态规划问题。通过线性矩阵不等式方法求解出相应的预测控制律,并证明了整个闭环系统的稳定性。最后,以某型柔性变参数二元机翼对象为例,进行仿真。结果表明,设计的鲁棒预测控制器可提高约20%的临界颤振速度,且阵风载荷减缓率达到90%。     

PMSM调速系统新型抗扰动模型预测控制策略

提出一种基于灰预测理论的抗扰动模型预测控制方法。首先推导出模型预测控制系统中干扰量与输出误差之间的解析关系;利用系统已知输出误差建立稳定灰预测模型,预测系统未来时刻的输出误差;根据干扰量与输出误差之间的关系,采用反馈输出误差预测值的方法,实现对系统干扰量的前馈补偿控制。对模型预测控制PMSM调速系统进行仿真实验,选择出干扰观测器抗扰动方法中的最优干扰模型结构;对两种抗扰动方法比较分析得出,基于灰预测理论的抗扰动模型预测控制不需要考虑干扰模型结构,简化了系统设计、提高了系统自适应性,同时能够获得与优化干扰观测器模型预测控制一样的性能。     

基于状态观测器的一类不确定系统的鲁棒预测控制

运用线性矩阵不等式方法,研究了一类具有范数有界不确定系统的鲁棒预测控制问题．在每一采样时刻预测状态值,将无限时域“min-max”优化问题转化为凸优化问题求解,得出状态反馈预测控制律;同时设计系统的全维状态观测器,使得到的控制律满足观测器增益Lp,从而保证了闭环系统的稳定性．仿真示例验证了算法的有效性．     

奇异系统基于状态观测器的鲁棒故障诊断残差产生器设计的LMI方法

研究了受不确定性扰动影响下奇异系统的鲁棒故障诊断滤波器设计问题.从系统的L₂增益角度出发，将奇异系统基于状态观测器的鲁棒故障诊断滤波器设计问题归结为H_∞优化问题，通过选择适当的加权矩阵和观测器系数矩阵求解H_∞优化问题，即其最优解能最大化残差对故障信号的灵敏度且能够确保残差对不确定性扰动的鲁棒性. 应用线性矩阵不等式技术，给出并证明了该设计问题解的存在条件和求解方法.     

基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法

提出了一种基于神经网络的有源电力滤波器预测控制方法。此方法将神经网络内模控制技术应用到有源电力滤波器（ＡＰＦ）的控制系统中,同时针对ＡＰＦ控制系统中神经网络计算时延问题,引入了一个神经网络预测模型。仿真分析表明,这种控制方法补偿了系统滞后,能充分利用神经网络的自适应特性,有很好的控制效果。     

地质雷达信号去除水平噪声算法

为了去除地质雷达探测过程中出现的道间水平干扰信号,在研究了数字滤波技术的基础上,将预测算法和IIR滤波器相结合,提出了一种水平预测滤波算法,通过设定预测步长,利用预测反褶积获得预测值与实际测量值之间的相关系数,并根据相关系数设计高通IIR滤波器,从而实现了一种高精度可调的去除水平于扰信号的方法。应用于实际探测的雷达数据中,结果表明该方法能有效去除干扰,提取出有效的信息。     

基于扩张状态观测器的双旋弹丸舵翼转速预测控制

针对存在于固定鸭舵式弹道修正弹舵翼滚转系统中的参数不确定性和不确定性非线性问题,提出一种基于输出反馈型扩张状态观测器的直接模型预测控制方法.该方法以扩张状态观测器估计系统扰动并以前馈补偿的方式融入控制器设计,结合较精确的舵翼滚转模型实现滚转状态预测和控制.在转速更新时间间隔内对非线性参数进行线性化处理,将复杂的积分遍历运算转换为低阶函数直接求解问题,大幅度降低了运算量.仿真实验结果表明:该方法能快速准确地对状态和干扰进行估计,且与传统控制方法相比,具有精度高、响应快、抗干扰及参数变化能力强的特点.      

一类大时滞过程的内模预测控制

基于内模预测控制结构 ,讨论了一类大时滞过程内模控制系统的设计方法与步骤。通过对 2种常用过程模型的实例设计与仿真 ,研究了各参数不匹配时系统的动态特性 ,给出了如何合理调整可实现因子参数的方法 ,使模型失配时 ,系统具有满意的动态特性。仿真研究表明 ,大时滞过程的内模控制具有一定的鲁棒性 ,且结构简单、易于设计与调试 ,从而有一定的应用价值。     

一类工业过程广义预测控制的闭环稳定性

分析一类常见工业过程采用具有前置滤波器的ＧＰＣ的闭环稳定性和鲁棒性，给出模型参数失配的允许范围．     

动力定位船舶的非线性观测器设计

针对动力定位船舶设计了一个非线性观测器，该观测器的全局收敛性通过李亚普诺夫稳定性定理得到了证明。观测器的最大优点是可以省略采用Kalman滤波器时线性化船舶运动方程的过程。该非线性观测器可以从附有测量噪声的输出中估计到船舶低频位置和运动速度以及环境扰动作用力，同时也能从输出信号中滤除一级波浪引起的船舶高频运动。该非线性观测器的性能通过对一动力定位船舶模型的仿真得到了验证。     

基于模糊分类变系数的铅锌烧结过程综合透气性状态预测

针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合器实现两个子模型的有机组合,设计了模糊分类变系数综合透气性集成预测模型结构,其中加权系数由工况波动程度确定。运行结果表明:提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果,该模型具有一定的灵敏度和鲁棒性。