基于神经网络的Wiener系统故障检测方法

针对一类线性部分严格正定且非线性部分可逆的Wiener模型,提出了基于神经网络参数估计的系统线性部分故障检测方法.引入卡尔曼滤波器滤除系统未知干扰和噪声,并将Wiener模型转化为ARMA模型,计算得到线性部分参数;神经网络在线估计系统线性部分的参数,通过参数估计值与实际值的比较检测系统故障.仿真实例证明了该方法的正确性和有效性.     

基于Matlab的开关磁阻电机控制系统仿真建模新方法

在分析开关磁阻电机(SRM)数学模型的基础上,利用C语言编写S-函数,提出了SRM控制系统仿真建模的新方法.在Matlab/Simulink中,构造C MEX S-函数的三类简化结构,建立独立的功能模块,如电机本体模块、速度控制模块、电流滞环控制模块等,通过功能模块的有机整合,搭建SRM控制系统快速高效的仿真模型.系统采用双闭环控制:速度环采用PI控制,电流环采用角位置控制(APC)与电流斩波控制(CCC)相结合的方法,保证了SRM在低速或高速运行时都可获得满意的性能.仿真结果证明了采用C MEX S-函数方式仿真建模的快速性和有效性.     

基于反步法的永磁同步电机输出反馈控制系统研究

针对永磁同步电机(PMSM)绕组相电流和转速强耦合特性，采用积分反步法讨论了精确的位置跟踪控制问题．在已知电机模型的精确参数情况下，假定只有转子位置可测．设计了速度和定子电流的非线性观测器，提出了输出反馈控制器的设计方法，在保证定子电流跟踪参考电流的前提下，实现了位置的精确跟踪控制．通过构造适当的Lyapunov函数，证明了所设计的控制系统的全局稳定性．仿真结果表明，用该方法设计的PMSM控制系统滤波跟踪误差迅速以指数规律收敛到零．     

基于反步法的永磁同步电机输出反馈控制系统研究

针对永磁同步电机 (PMSM)绕组相电流和转速强耦合特性 ,采用积分反步法讨论了精确的位置跟踪控制问题 .在已知电机模型的精确参数情况下 ,假定只有转子位置可测 .设计了速度和定子电流的非线性观测器 ,提出了输出反馈控制器的设计方法 ,在保证定子电流跟踪参考电流的前提下 ,实现了位置的精确跟踪控制 .通过构造适当的Lyapunov函数 ,证明了所设计的控制系统的全局稳定性 .仿真结果表明 ,用该方法设计的PMSM控制系统滤波跟踪误差迅速以指数规律收敛到零 .     

无刷直流电机的模糊自适应控制

在分析无刷直流电机数学模型的基础上，将模糊控制和经典自适应控制相结合，设计了模糊自适应无刷直流电机速度控制器，并应用于调速伺服系统。仿真实验证明，该控制器具有优越的跟踪能力与控制性能。     

自适应反步法感应电机控制器的设计和仿真研究

基于静止d-q坐标系下的感应电机数学模型,在参数不能确定的情况下,通过位置、速度、磁链和线圈电流信号,采用非线性反步法设计了感应电机的自适应位置控制器,该控制器不依赖于电机参数。基于MATLAB/Simulink仿真平台,建立感应电机位置控制系统仿真模型。仿真结果表明:用该方法设计的控制器得到的位置跟踪误差迅速渐近趋于零,达到了较好的位置控制性能。     

平均电流型并联Buck变换器的建模及滑模控制

根据DC/DC变换的基本原理,在连续导通模式下,依据状态空间法建立了并联Buck变换器的数学模型,在此基础上对变换电路构建了仿真模型。仿真结果与理论分析一致,表明了建模方法的正确性。基于该模型设计了一种并联DC-DC变换电路均流控制器,该控制器使用滑模控制法实现输出电流均流和输出电压调节,仿真结果表明该控制器提高了并联变换器的动态性能,输出电压对负载扰动鲁棒性更强,输出电流均流效果较好。     

风能转换系统双频环的H∞鲁棒控制

针对风速的多时间尺度特性,建立风能转换系统的双频模型,引入一种混合灵敏度H∞鲁棒控制设计方法,根据风能转换系统特点综合选择鲁棒加权函数,设计风力发电机的转速控制器,实现额定风速以下的风能最大捕获.仿真结果表明:控制器在系统模型的不确定性和强干扰情况下,具有鲁棒稳定性和抗干扰性能,有效实现风能转换系统的最大风能捕获.     

永磁同步电机位置跟踪控制器及Backstepping方法建模

针对永磁同步电机(PMSM)绕组相电流和转速强耦合特性，基于backstepping方法设计了高性能的位置跟踪控制器，并建立了采用该控制器的PMSM伺服系统仿真模型。仿真结果表明，用backstepping方法设计的PMSM控制系统可以获得很好的跟踪效果，并且其滤波跟踪误差迅速以指数特性收敛到零，具有很好的位置伺服控制特性。     

柔性作业车间生产与能耗协同优化决策方法

针对多目标约束柔性作业车间问题,提出基于混合变异算子的NSGA-Ⅱ(Non-dominated Sorted Genetic Algorithm-Ⅱ)算法。针对NSGA-Ⅱ易早熟收敛不足的问题,分别引入泊松、平均以及高斯算子来提高算法前中后期的全局以及局部寻优能力。采用模糊层次分析—改进的熵权法(FAHP-IEVM)主客观相结合的决策方法,从多组最优解集中筛选出最优方案。通过ZDT系列测试函数对改进的算法进行测试分析对比,结果表明改进算法的收敛性和多样性指标都有明显提高。最后通过算例仿真对比分析验证了算法寻优能力及计算效率的有效性和决策方法FAHP-IEVM的合理性。