某型水下仿真转台鲁棒控制系统设计

以某型水下仿真转台为背景,详细讨论了基于H∞控制思想的QFT设计方法的性能指标实现问题,并应用该方法进行了控制器设计,得到满足系统鲁棒性能的控制器。调试结果满足系统的性能要求,验证了设计方法的可行性和有效性。     

一类复杂动态网络的鲁棒H∞同步

针对一类由Lur'e系统组成的复杂动态网络,研究其鲁棒H∞同步问题,其中每个子系统所受的干扰为一个能量有界函数.基于Lyapunov稳定性理论,给出了使网络达到同步并能满足给定的H∞性能指标的同步判据,即一组LMIs有解,且所设计的控制器的参数可由LMIs的解给出.仿真中以蔡氏振荡器组成的复杂网络为例,验证了所提方法的...     

陈氏混沌系统的脉冲鲁棒同步

针对存在扰动的两个陈氏混沌系统同步问题,提出应用脉冲控制的方法来实现鲁棒同步。使具有不确定扰动的陈氏混沌同步误差系统渐近镇定到平衡点,并且获得其充分条件。最后,通过数值实验来证明所提出脉冲控制方法对陈氏混沌系统鲁棒同步是有效的。     

不确定广义系统的鲁棒H2控制

利用线性矩阵不等式 (LMI)方法 ,研究范数有界的不确定广义系统的鲁棒H2 性能分析与控制问题。对该系统所有容许的不确定参数 ,提出了满足鲁棒H2 次优性能的一个线性矩阵不等式 (LMI)的充分条件。进而设计了一个状态反馈控制律 ,保证了闭环系统是容许的且满足鲁棒H2 次优性能 ,即闭环传递函数的H2 范数小于一个给定的正数。利用Matlab控制工具箱 ,给出了该控制律的LMI实用设计方法。最后的数值例子进一步说明了所取得的主要结果     

基于MATLAB/Simulink机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究

介绍了一种在MATLAB/Simulink环境下进行机器人鲁棒自适应控制系统仿真的方法,利用Matlab软件强大的数值运算功能,将系统模型用Matlab语言编写成M-Function(或S-Function)文件,通过User-Defined-Function模块嵌入到Simulink仿真环境中,可以充分发挥Simulink模块实时的动态仿真功能,简化仿真模型的设计,修改和调整。基于M-Function建立机器人系统模型的方法可以推广到其他复杂控制系统的建模,SimMechanics在建立多自由度连杆机器人受控对象仿真模型时,简单可靠。     

基于Elman网络的鲁棒型广义预测控制方法研究

提出一种基于Elman动态回归神经网络模型的鲁棒型广义预测控制(GPC)．该算法首先用EIman网络对非线性系统进行辨识，建立预测模型，然后在控制中将模型输出值与测量输出值进行综合，代替量测输出用于控制中，从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性，加强控制器的适应能力和鲁棒性．仿真结果证明：将本算法应用于非线性系统预测控制，对未建模动态具有很强的鲁棒性和很好的控制能力。     

规避资产重组金融风险的鲁棒H_∞控制策略研究

将资产重组过程中收益率的随机性通过其不确定性摄动和系统的不确定性扰动输入来体现 ,建立了资产重组问题的离散时间系统模型 ,基于时变离散系统 H∞ 优化设计思想 ,求得资本运营过程中能够确保资产财富按预期目标增值 ,有效抑制和防范金融风险的鲁棒 H∞ 控制策略 ,并通过一算例说明了算法的有效性     

一类不确定非线性切换系统的鲁棒H∞控制

研究一类不确定非线性切换系统的鲁棒H∞控制问题.利用共同Lyapunov函数和凸组合技术,给出了由线性矩阵不等式表示的使闭环系统渐近稳定且满足鲁棒H∞性能的充分条件,设计了切换策略;最后给出了一个数值仿真实例表明结论的有效性.该结果对一类不确定线性切换系统的鲁棒H∞控制也成立.     

参数不确定的广义T-S模糊系统的鲁棒H∞控制

研究了参数不确定的广义T-S模糊系统鲁棒稳定、鲁棒镇定和鲁棒H∞控制问题;对所有容许的不确定参数,设计了状态反馈控制器,得到了使闭环系统渐近稳定并满足一定H∞性能指标的充分条件,用LMI方法表示了这些充分条件。这种表示克服了LMI工具箱的局限,从而可以一次完成系统渐近稳定的判定同时满足所要的性能指标。算例说明了这些条件的简易、有效性。     

冷连轧机张力系统H∞混合灵敏度鲁棒控制器设计

针对2030五机架冷连轧机四五机架间张力系统被控对象,利用H混合灵敏度鲁棒控制方法设计了其张力鲁棒控制器。仿真研究结果及与常规PI控制效果的比较表明,所设计的张力鲁棒控制器对前后滑和外界干扰等不确定性具有更好的抑制作用,从而证明了所设计控制器的有效性。     

永磁同步电机最小损耗控制的仿真研究

降低电机的损耗对于节能有重要的意义,分析永磁同步电机(PMSM)损耗模型的基础上,结合直接转矩控制方案,通过实时在线调节磁链给定的控制算法,使永磁同步电机运行于最小损耗控制方式下,并利用MATLAB仿真软件建立了系统模型。该控制方法根据推导出最小损耗控制下的电流来实时确定电机的给定磁链。仿真结果表明与传统的直接转矩控制相比,最小损耗控制方式下的电机损耗有明显减小,达到节能的目的。     

永磁同步电机无传感器直接转矩控制

传统直接转矩控制转矩、磁链和电流脉动较大,速度传感器的安装容易使系统可靠性降低、成本增加.为解决以上问题,采用扩展卡尔曼滤波器对定子磁链进行观测,并对转速进行估计,实现表面式永磁同步电机无速度传感器直接转矩控制,克服传统直接转矩控制中积分器的缺陷,保持直接转矩控制固有的转矩响应快和系统鲁棒生强的优点,能够对电机参数变化、负载扰动具有较强的鲁棒性,有效地改善了系统的动、静态运行生能,仿真和实验验证了该方法的可行性和有效性.     

基于空间矢量PWM的新型直接转矩控制系统仿真

针对传统的直接转矩控制（DTC）转矩脉动大、开关频率不恒定等向题，在分析永磁同步电机（PMSM）数学模型的基础上，提出了一种善于空间矢量脉宽调制（SVPWM）技术的新型直接转矩控制系统，并利用MATLAB仿真软件建立了系统模型。该系统采用PI控制器调节磁链和转矩．逆变器由SVPWM控制．仿真结果表明该直接转矩控制系统设计是正确的，并能有效减小磁链和转矩脉动，改善控制系统的性能。     

基于强跟踪滤波器的PMSM无速度传感器DTC策略

针对扩展卡尔曼滤波器(EKF)对模型误差鲁棒性差的问题,提出了基于强跟踪滤波器(STF)的永磁同步电机(PMSM)无速度传感器直接转矩控制(DTC)策略,该方法利用永磁同步电机定子坐标系下的非线性数学模型和强跟踪滤波技术建立了STF观测器,从而实现了对电机定子磁链、转速和转子位置的实时在线观测。仿真结果表明,STF观测器可以准确地观测出电机定子磁链和转速,同时与EKF观测器相比,该观测器对于系统参数摄动、外部干扰等系统模型失配具有更强的鲁棒性。     

基于EKF的永磁同步电机转子位置和速度估计

提出了一种新颖的基于EKF(扩展卡尔曼滤波)实现PMSM(永磁同步电机)转子位置和速度估计的方法。利用该算法，通过测量电机的端电压和流过定子线圈的电流在线估计电机转子的位置和速度，实现了永磁同步电机的无传感器控制策略。仿真结果验证了该算法的可行性。     

永磁同步电动机两种矢量控制方式的仿真研究

阐述了转子磁场定向的面装式永磁同步电动机矢量控制调速系统两种常用的控制方法。通过MATLAB语言中的Simulink和PowerSystem Block模块建立了控制系统的仿真模型，并将得出的仿真结果进行了分析比较。     

一种新的永磁同步电机直接转矩控制方法

提出了一种新的无速度传感器永磁同步电机直接转矩控制方法。针对内埋式永磁同步电机直接转矩控制存在较大脉动转矩和逆变器的开关频率不恒定的缺点,设计了一种自适应模糊控制器确定占空比的方法。与其它基于自适应模糊控制器的直接转矩方法不同,这种自适应模糊控制器通过控制正反电压矢量作用时间,在每一采样周期计算出最优占空比。该控制器输出部分的比例因子可以根据转矩的变化趋势经自适应机构的模糊规则库在线调整,不仅可以使永磁同步电机直接转矩控制系统保持恒定的开关频率,而且可以有效地减小磁链和转矩脉动,特别是低速时的转矩脉动。为了获得高性能的无速度传感器永磁同步电机控制系统,设计了一种无速度传感器方案。理论分析和仿真实验结果证明了自适应模糊永磁同步电机直接转矩控制策略的有效性。     

基于EKF永磁同步电机FMRAC方法的仿真研究

结合传统模型参考自适应方法控制性能优越的特性和模糊控制不依赖对象精确数学模型的优势,将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中。主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,利用模糊控制良好的非线性学习特性,构建模糊自适应控制机构。以永磁同步电机为例,在MATLAB/Simulink环境下建立双闭环控制系统,基于扩展卡尔曼滤波设计速度观测器,基于模糊模型参考自适应方法设计速度控制器,仿真结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性。     

Application of neural networks for permanent magnet synchronous motor direct torque control

Neural networks require a lot of training to understand the model of a plant or a process. Issues such as learning speed, stability, and weight convergence remain as areas of research and comparison of many training algorithms. The application of neural networks to control interior permanent magnet synchronous motor using direct torque control （DTC） is discussed. A neural network is used to emulate the state selector of the DTC. The neural networks used are the back-propagation and radial basis function. To reduce the training patterns and increase the execution speed of the training process, the inputs of switching table are converted to digital signals, i.e., one bit represent the flux error, one bit the torque error, and three bits the region of stator flux. Computer simulations of the motor and neural-network system using the two approaches are presented and compared. Discussions about the back-propagation and radial basis function as the most promising training techniques are presented, giving its advantages and disadvantages. The system using back-propagation and radial basis function networks controller has quick parallel speed and high torque response.     

基于自适应观测器和自抗扰控制的PMSM直接转矩控制

提出一种新的自适应观测器,用于永磁同步电机直接转矩控制系统的定子磁链和定子电阻估计。该观测器利用静止坐标系下的电压模型估计定子磁链,采用转子坐标系下的电流模型估计定子电流,把定子电流估计误差通过增益矩阵作为反馈信号。定子电阻自适应律根据李亚普诺夫稳定性理论推出,观测器的增益矩阵采用极点配置方法得到,观测器的收敛性根据李亚普诺夫稳定性分析来保证。此外,采用自抗扰控制技术设计了速度控制器,该控制器能对负载扰动进行估计和补偿。仿真结果证明了所提自适应观测器的有效性和自抗扰控制器的抗负载扰动能力。

Abstract：

A new adaptive observer was proposed to estimate the stator flux and stator resistance in the direct torque controlled permanent magnet synchronous motor （PMSM） drive. The stator flux was estimated by using the motor voltage model in the stationary frame, and the stator currents were estimated by using the motor current model in the rotor frame. The current estimation errors were then used as feedback signals through a gain matrix. Stator resistance adaptive law was developed based on Lyapunov stability theory. The observer gain matrix was obtained by using the pole placement method. The stability of the adaptive observer was guaranteed by the Lyapunov stability analysis. In addition, a speed controller was designed based on active disturbance rejection control （ADRC） technique to estimate and compensate the load disturbance. Simulation results have confirmed both the effectiveness of the adaptive observer and the anti-load-disturbance performance of the active disturbance rejection controller.