基于内模控制的CCD像机消旋控制器

针对CCD(Charge Coupled Devices)像机消旋控制系统中存在的不规则干扰力矩和模型不确定性等问题,利用经典的滞后-超前校正无法得到满意的控制结果,提出采用改进的内模控制方法(IMC:Internal Model Control).该方法既含有被控对象模型本身的闭环反馈形式,又加入了直接针对模型误差及外界干扰的滤波反馈.分别针对系统含有增益误差和极点误差的情况进行了仿真,两种系统输入阶跃信号仿真的结果表明:对于存在增益误差的系统,采用改进的IMC,系统的上升时间减小了一半,峰值减小了3%;对存在极点误差的系统,改进的IMC能很好地消除采用经典控制方法时系统存在的严重震荡问题.改进的IMC设计简便,为类似的控制问题提供了简单实用的控制方法.     

针对不稳定对象的三自由度内模控制

针对部分内模控制（Partial Internal Model Control）仅有一个可调节参数，性能调节不明确，调节范围小等不足，提出部分内模控制与三自由度内模控制相结合的控制器设计方法.理论分析和仿真结果表明，这种方法对存在干扰和模型失配的不稳定对象具有调节参数明确，控制效果好，调节范围明显增大的优点.     

模型结构分析方法在多变量预测控制中的应用

为了解决因在模型辨识阶段产生辨识误差而可能引起的稳态增益模型出现线性相关度增高的问题,研究了模型结构临界不稳定现象与多变量预测控制系统性能间的关系.首先,利用奇异值分解(SVD)和相对增益矩阵(RGA)等工具分析了稳态模型的线性相关度,从而给出了模型结构临界不稳定的判定方法.其次,给出了由建模误差引起的模型结构临界不稳...     

PMSM speed control using adaptive sliding mode control based on an extended state observer

In this study,a composite strategy based on sliding-mode control( SMC) is employed in a permanent-magnet synchronous motor vector control system to improve the system robustness performance against parameter variations and load disturbances. To handle the intrinsic chattering of SMC,an adaptive law and an extended state observer( ESO) are utilized in the speed SMC controller design. The adaptive law is used to estimate the internal parameter variations and compensate for the disturbances caused by model uncertainty. In addition,the ESO is introduced to estimate the load disturbance in real time. The estimated value is used as a feed-forward compensator for the speed adaptive sliding-mode controller to further increase the system's ability to resist disturbances. The proposed composite method,which combines adaptive SMC( ASMC) and ESO,is compared with PI control and ASMC. Both the simulation and experimental results demonstrate that the proposed method alleviates the chattering of SMC systems and improves the dynamic response and robustness of the speed control system against disturbances.     

基于异步观测器的连续分段仿射系统控制

针对连续分段仿射系统当前所处的作用域未知,而且不能从测量输出获得的问题,为系统提出了一种基于观测器的控制器设计方法.通过用椭圆体逼近凸多面体作用域,并用奇异值分解技巧来处理矩阵等式约束,从而将控制器设计方法转化为LMI（linear matrix inequality）描述,比当前已有的只能转化为BMI（bilinear matrix inequality）描述的方法更容易求解.最后通过一个仿真实例来验证所提方法的有效性.     

循环流化床锅炉燃烧系统的自抗扰控制

针对循环流化床锅炉(CFBB)燃烧系统的强耦合和大延迟问题,采用相对增益的方法分析几种工况下的耦合性,并采用了主蒸汽压力送风量通道解耦策略。自抗扰控制器(ADRC)经过改进被应用在该燃烧系统,并将仿真结果与神经网络以及PID控制方法的结果进行了比较。仿真结果表明:ADRC在解藕、调节时间上均优于神经网络以及传统PID方法;在各种工况以及增加外扰情况下,该控制方案具有很好的适应性和鲁棒性,较好地解决了该系统强耦合、大延迟的控制难点。     

Optimal disturbances rejection control for singularly perturbed systems with time-delay

The optimal control design for singularly perturbed time-delay systems affected by external disturbances is considered. Based on the decomposition theory of singular perturbation, the system is decomposed into a fast subsystem without time-delay and a slow time-delay subsystem with disturbances. The optimal disturbances rejection control law of the slow subsystem is obtained by using the successive approximation approach (SAA) and feedforward compensation method. Further, the feedforward and feedback composite control (FFCC) law for the original problem is developed. The FFCC law consists of linear analytic terms and a time-delay compensation term which is the limit of the solution sequence of the adjoint vector equations. A disturbance observer is introduced to make the FFCC law physically realizable. Numerical examples show that the proposed algorithm is effective.     

Dynamics and control designs for internal thermally coupled distillation columns with different purities, Part 1: Open loop dynamic behaviors

The open loop dynamic behaviors of internal thermally coupled distillation column with four different purities (low-, moderate-, high- and very high-purity) are studied. These dynamic behaviors are characterized by strong asymmetric non-linearity, high sensitivity to operation conditions change and distinct inverse response. With the increase of purity, these dynamic behaviors are intensified and become more complex, which easily lead to the mismatch between linear model and plant and also change the relationship between manipulated and controlled variables.     

时滞系统增益自适应内模PID控制

为解决典型工业过程中大时滞系统难于控制的问题,提出一种增益自适应内模PID(Proportional Integral Differential)控制方法.对时滞系统纯滞后环节一阶Pade逼近后,由内模整定得到PID控制器的参数整定值,再应用Adaline人工神经网络动态获取被控对象的增益,从而自动调节控制器的比例系数.由仿真结果可见,当增益自适应控制方法投入跟踪后,超调从投入前的23%减为投入后的9%,该控制方法能克服增益变化对系统控制性能的影响,显著改善控制品质.     

3D多输入多输出正交频分复用系统中基于奇异值分解的信道估计方法

在3D多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统模型中,分析了基于导频的信道估计方案.针对线性最小均方误差方法的算法复杂度高的问题,应用奇异值分解(SVD)算法降低信道自相关矩阵的维数,以减小算法的复杂度.仿真结果表明:所提出的基于奇异值分解的信道估计算法,能够在保证误码率(BER)性能的情况下,具有更低的算法复杂度.     

基于几何均值分解的MIMO系统误码率性能分析

当发射端信道状态信息可以通过反馈或时分双工的互逆原理得到时,奇异值分解法可将MIMO信道分解为若干并行子信道以获得最大的吞吐量。然而,由于奇异值分解得到的子信道的信噪比差别很大,采用自适应编码调制技术时,该方案需要根据不同子信道的信噪比配置不同的编码、调制参数。为此,研究基于几何均值分解的MIMO复用系统下行链路误码率性能,导出其误码率表达式。研究结果表明,采用几何均值分解得到的各个子信道的误码率相同,因而便于编码、调制技术的采用。     

一种基于CT-SVD的鲁棒水印算法

提出了基于Contourlet变换(CT)和奇异值分解(SVD)的水印算法.与通常直接将水印嵌入至系数中的CT算法不同,选择了CT域低通子带的部分最大系数构建矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,经Arnold置乱后的水印结合人眼视觉特性(HVS)被自适应地嵌入至奇异值中.实验结果表明,算法保证了极高的峰值信噪比(PSNR),并且体现了对缩放、JPEG压缩、剪切、滤波等攻击很好的鲁棒性.     

非线性切换奇异系统的自适应状态反馈控制

研究了一类满足Lipschitz条件的非线性奇异切换系统的自适应状态反馈控制的设计问题.首先，研究单输入非线性奇异切换系统的基本自适应控制的设计，控制器旨在稳定系统;然后，以单输入非线性奇异切换系统所呈现的具有自适应增益和基于Lyapunov稳定性定理调整增益的机制为基础，将其扩展为多输入奇异切换系统的跟踪问题，设计了自适应控制方法;最后，采用Matlab方法做了数值仿真来说明所提出的控制方法的有效性.所提出的控制器具有非常简单的结构，并且在实践中很容易应用.     

网络控制系统中迭代学习控制算法的鲁棒收敛性分析

针对网络控制系统中受输入扰动和初态干扰的非线性系统,提出了一种迭代学习控制算法,讨论了输出数据丢失情况下系统输出对期望轨迹的跟踪问题。采用一个概率已知的随机贝努利序列来描述网络控制系统中的数据丢失现象,即如果输出数据没有丢失,则利用跟踪误差来修正上一次迭代学习时的控制量,从而获得系统当前控制量;如果存在输出数据丢失现象,则系统当前控制量保持上一次迭代时的控制量不变。给出了保证算法收敛的充分条件。从理论上证明了系统满足给定的收敛条件时,在数据丢失网络环境下具有输入扰动、初态扰动的被控系统随迭代学习次数的增加,系统输出除初始点以外都能够收敛于期望轨迹。通过仿真算例进一步验证了所提方法的有效性。     

Hybrid internal model control and proportional control of chaotic dynamical systems

A new chaos control method is proposed to take advantage of chaos or avoid it. The hybrid Internal Model Control and Proportional Control learning scheme are introduced. In order to gain the desired robust performance and ensure the system‘s stability, Adaptive Momentum Algorithms are also developed. Through properly designing the neural network plant model and neural network controller, the chaotic dynamical systems are controlled while the parameters of the BP neural network are modified. Taking the Lorenz chaotic system as example, the results show that chaotic dynamical systems can be stabilized at the desired orbits by this control strategy.     

双馈式风电机组的自适应Super-twisting功率控制

针对使用双馈式感应发电机的风电机组易受电网电压波动、外界风速干扰影响等问题,提出了一种自适应Super-twisting功率控制方法。该方法实现了风电系统随着系统工作的区域(由风速大小所决定)而变化,即在部分负荷区域优化有功功率,在全负荷区域限制有功功率。同时在不同的区域根据需要调节无功功率达到补偿功率因数的控制目标。该方法具有易于实现、鲁棒性强的优点和自适应控制增益可调的特点,适用于带有外界干扰以及参数时变的非线性系统。通过仿真证明,以该方法设计的控制器应用于双馈式风力发电系统中控制有功功率和无功功率具有良好的鲁棒性能,且抖振得到降低,滑模变量在有限时间内迅速收敛于滑模面。     

线性不确定系统的鲁棒滑模观测器设计与仿真

在研究线性不确定系统一类滑模观测器的基础上,应用奇异值分解技术对系统进行降阶处理,设计了一种新颖的鲁棒滑模观测器;并提出优化滑模策略,给出严格论证,保证对系统不确定性以及外界干扰具有鲁棒性;采用Lyapunov函数作为稳定观测器的判别条件,使设计的观测器一致收敛,状态估计达到预期的指标;同时给出鲁棒滑模观测器的线性反馈矩阵和非线性反馈矩阵计算算法;通过仿真实例验证所设计的鲁棒滑模观测器的有效性。     

基于扩张状态观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机飞行控制中高不确定性、强耦合性、模型参数摄动等问题,提出一种控制方法,将无法精确建模的动态量及未知干扰量合并为扰动项,通过引入线性扩张状态观测器对扰动项的值进行估计,并结合反步控制器进行补偿,从而消除了未知扰动的影响,有效提升了四旋翼无人机的抗干扰能力。通过仿真对比验证了控制策略的有效性。     

基于自抗扰控制器的异步电机矢量控制

针对异步电机的高性能鲁棒问题,采用自抗扰控制理论,设计并实现了基于自抗扰控制器的异步电机矢量控制方案。将电机模型中的耦合项及参数摄动视为系统扰动,采用扩张状态观测器进行观测并加以补偿,简化了系统结构,提高了响应速度。为减小运算量,对自抗扰控制器的典型结构作了简化处理,使控制周期缩短约1/2,提高了实时控制性能。仿真和物理实验表明,该文研究的基于自抗扰控制器的矢量控制系统,在70%额定负载突卸情况下的动态速升仅为0.8%,动态性能优异,对转子参数变化也具有较强的鲁棒性。     

伺服驱动系统高增益速度环的振动抑制方法

为解决速度控制器增益过大和负载扰动等因素引起伺服系统振动,导致系统不稳定的问题,提出伺服驱动系统高增益速度环的振动抑制方法.首先,采用速度振动信号反馈补偿的方法,设计滤波器提取振动速度信号作为速度反馈补偿;然后,采用内模控制(IMC)观测器进行负载扰动补偿,将观测出的扰动转换成对应的电流量,对电流环指令信号进行前馈补偿.仿真结果表明:与比例积分(PI)控制和传统的观测器补偿法相比,文中方法能有效地提高系统的响应和抗扰动性.