负荷跟踪型发电系统协调控制方式的智能化

针对智能电网中火力发电的主要设备——锅炉中蒸汽温度控制系统的时变特性和系统大滞后特性, 电网要求发电机组既能快速响应负荷变化, 又能保证自身的安全、稳定、经济运行. 为了提高电力系统的安全运行水平, 以及常规电源的利用效率, 结合了锅炉对负荷需求响应快, 以及汽轮机随主蒸汽压力变化平稳的优点, 提出了一种负荷跟踪型的机炉协调控制方式, 并加入了基于模糊PID(proportional-integral-derivative, 比例-积分-微分)算法控制的智能时间常数补偿环节. 该环节能在负荷变化较大、需要利用锅炉蓄热时发挥作用. 仿真实验结果表明, 与常规PID 控制的协调系统相比, 模糊PID 控制能够得到更佳的动态性能参数和控制效果.     

基于反双曲正弦函数的自抗扰控制器

利用反双曲正弦函数分别设计了三阶跟踪微分器和三阶扩张状态观测器,并利用该函数和设定输入的二阶微分信号设计控制律,从而构造了一种新型自抗扰控制器.通过李雅普诺夫函数证明了自抗扰控制系统在平衡点处渐近稳定.仿真实验表明,采用该自抗扰控制器的二阶系统能有效抑制内部和外部非线性扰动的影响,实现对方波信号和正弦信号的高精度跟踪,同时,扩张状态观测器能较准确地估计系统内部和外部扰动信号.     

反馈线性化方法在锅炉-汽轮机系统控制中的应用

为提高锅炉 -汽轮机系统的信号跟踪和抗干扰能力 ,利用输入 -状态反馈线性化和输入 -输出反馈线性化方法分别设计了锅炉 -汽轮机系统的控制律。对于输入 -状态线性化方法由于输入状态为线性关系 ,因此系统可以在较大的范围内正常的工作。对于输入 -输出线性化方法可以验证系统在平衡点邻域零动态稳定 ,然而计算机仿真表明利用输入 -输出反馈线性化设计的控制器由于零动态的稳定范围较小 ,系统只能工作在工作点的邻域。基于以上结果对输入 -状态和输入 -输出反馈线性化方法进行了比较分析。计算机仿真表明利用输入 -状态线性化方法所设计的控制器具有良好的信号跟踪和抗干扰能力     

混沌系统变论域自适应模糊控制

针对未知不完全可测的非线性系统,提出基于状态观测器的自适应模糊变论域输出反馈控制,为了抑制外部扰动和参数变化对系统性能的影响,采用监督控制器将系统的状态约束在给定的范围之内,从而提高了控制器的精度和鲁棒性.利用Lyapunov函数证明了观测器-控制器系统的稳定性;在所有状态一致有界的前提下,整个自适应控制算法能够保证闭环系统的稳定性.将该算法应用于Duffing和Chua's混沌系统,仿真结果证明了控制方法的有效性,系统具有快的响应和无稳态误差.     

汽轮机的长期动态模型与仿真

为了全面、可靠、快捷地研究调峰及负荷变化过程中各种锅炉汽轮机发电机组的长期动态特性,通过合理的机理分析和简化建立起汽轮机本体及其汽水系统回热加热器的简化数学模型,并以此为工具对某600MW超临界机组的长期动态特性进行了仿真研究。结果表明:本模型能较为合理地反映锅炉给水流量和新蒸汽压力变化对汽轮机抽汽的压力、流量以及机组功率变化的作用和影响,为各种锅炉汽轮机发电机组的长期动态特性研究提供了一个十分简便、新颖的数学模型。     

水泥磨机负荷的LPV预测控制

针对水泥磨机系统中很多变量无法直接测量的问题,提出一种基于离散状态观测器的水泥磨机负荷LPV预测控制方法。观测器的增益由水泥磨机线性矩阵不等式(LMI)求出;同时,根据水泥磨机状态观测器的反馈值及LMI求解出预测控制器的输入;采用Lyapunov函数证明水泥磨机负荷LPV预测控制的渐近稳定性。仿真结果表明,磨机负荷的误差值最终收敛到0,从而验证了该方法的可行性。     

基于观测器模糊时滞系统指数稳定的设计方法

研究了一类模糊时滞系统的指数稳定问题。首先利用T-S模型对非线性不确定性时滞系统进行建模,在此基础上设计了基于观测器的模糊状态反馈控制器,通过巧妙选取Lyapunov函数给出了模糊闭环时滞系统的条件及稳定裕度且模糊反馈增益和模糊观测器增益可通过求解线性矩阵不等式获得。     

输入非仿射不确定性混沌系统的输出跟踪控制

针对一类输入非仿射不确定性混沌系统,采用反演设计了一种新的控制器. 该方法结合非线性跟踪微分器以及扩展状态观测器,非线性跟踪微分器用于逼近虚拟控制量的导数或者参考信号的导数;扩展状态观测器用于估计系统中的未知项及扰动项,并且证明了其收敛性能. 该方法的运算时间远远小于现有设计方法,并且跟踪误差是渐近一致稳定的;该方法保证了此类系统的输出能跟踪任意可微的参考信号. 对具有非仿射输入及扰动和不确定性的混沌系统的仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.      

压电陶瓷驱动器的滑模观测器反演控制

针对压电陶瓷驱动器中固有的迟滞非线性问题,设计基于滑模状态观测器的反演控制器对其进行输出跟踪控制。首先对压电陶瓷驱动的系统模型进行分析,将迟滞非线性部分视为有界干扰;在此基础上设计滑模状态观测器,对压电陶瓷驱动器的速度状态进行估计,整个系统仅需要测量输出位置信息。对采用滑模状态观测器的系统进行反演控制器设计,最后通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统是稳定的,系统中的所有信号是一致最终有界的。仿真结果表明了方法的有效性。     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

基于快速终端滑模状态观测器 的车轮滑移率跟踪控制

针对自动驾驶电动汽车对车轮滑移率跟踪控制的需求,提出一种基于快速终端滑模状态观测器的全状态反馈车轮滑移率跟踪控制器.首先,以车轮制动力矩导数为控制输入,建立车轮滑移率跟踪控制模型,避免车轮滑移率跟踪控制器设计过程中引入不连续项对系统稳定性和控制性能的影响.随后,利用有限时间稳定和快速终端滑模控制理论设计具有有限时间收敛特性的快速终端滑模状态观测器,实时观测未知的系统状态信息.以此为基础,采用模块化思想独立设计快速终端滑模跟踪控制律,实现车轮滑移率的连续、快速的跟踪控制.最后,结合车辆动力学仿真软件建立模型在环测试系统,仿真验证本文提出的车轮滑移率跟踪控制器的可行性和有效性.     

基于扩张状态观测器的机械臂分散自适应模糊控制

针对机械臂控制中各子系统间交联项难于处理的问题,提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)和模糊策略的分散控制方法.将机械臂系统考虑为各关节交联子系统的集合,采用扩张状态观测器去实时估计机械臂各关节间的状态、耦合交联项及非线性项,利用模糊系统去逼近机械臂动力学模型中的建模不确定项,从而设计分散自适应模糊控制器以实现机械臂的轨迹跟踪控制,给出了控制器中参数的自适应更新律,并对该控制器进行了Lya-punov稳定性分析.最后将该方法应用于一个4自由度机械臂的轨迹跟踪控制中,仿真结果表明了该方法对处理耦合交联项及在各关节轨迹跟踪控制中的有效性.     

基于输出反馈的电液作动器自适应指令滤波控制

针对电液作动器跟踪控制中存在的结构化和非结构化的不确定问题,本文提出了一种输出反馈自适应鲁棒指令滤波跟踪控制方法.该方法结合了改进的LuGre摩擦补偿技术和自适应鲁棒指令滤波控制技术.自适应法则用来处理结构化不确定性;控制器鲁棒设计用来解决非结构化不确定性.除了位置信号外,速度、压力和摩擦力值均来自观测器,来自观测器的模型误差通过鲁棒设计进行补偿.指令滤波控制技术用来解决经典反步控制中固有的“复杂性爆炸”问题.控制器可以保证系统渐进稳定.通过对比实验证明了该方法在跟踪性能上的有效性.     

基于虚拟艇引导的无人艇轨迹跟踪模型预测控制

针对无人艇在跟踪任务前期因位置偏差过大及约束存在而导致模型预测控制器(MPC)震荡问题，提出一种由虚拟无人艇引导的MPC控制策略，引用虚拟过渡轨迹代替实际无人艇的目标轨迹，并设计转换条件决定无人艇在执行过程中何时退出该虚拟引导策略。为解决MPC稳定性问题，基于准无限模型预测控制理论，在MPC设计中添加终端惩罚函数，通过构造Lyapunov函数，证明了本文方法在有限时域内的稳定性。引入非线性干扰观测器对复杂海洋环境中的干扰进行观测，利用控制器对其进行补偿。圆形、正弦和直线三种工况的仿真实验验证了本文方法的有效性及准确性，可实现水面无人艇在复杂海洋环境下的轨迹跟踪控制。     

基于改进型自抗扰控制器的转台伺服系统高精度控制研究

提出一种改进型自抗扰控制器,给出转台伺服控制系统的传递函数模型,在扩张状态观测器中引入新的非线性函数,用Lyapunov函数证明改进型扩张状态观测器的稳定性,实时观测转台速度的各种扰动.仿真实验表明,该方法可以实现高精度速度跟踪,具有较好的鲁棒性和抗干扰性.     

基于扩张状态观测器的四旋翼积分滑模反步控制

针对四旋翼路径跟踪控制问题,研究了基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)、积分滑模控制器(integral sliding mode controller,ISMC)及反步法(backstepping)的四旋翼控制算法。构造了一种考虑姿态控制器响应过程的无人机控制模型;设计了扩张状态观测器对扰动进行观测,并构建了积分滑模控制器以估计扰动观测误差;设计了基于反步法的抗干扰路径跟踪控制算法,利用扩展状态观测器估计的扰动信息,通过补偿方式较好地消除了扰动影响。仿真试验表明,该方法具有良好的轨迹跟踪性能和抗干扰能力。     

基于T-S模糊模型的机械臂系统抗干扰跟踪控制

为解决带有外部扰动的机械臂系统抗干扰跟踪控制问题,运用T-S模糊模型对外部干扰进行辨识,结合模糊干扰观测器实现对未知干扰的观测和补偿,进一步设计PID控制器实现对位移的动态跟踪.基于Lyapunov分析方法,计算PID增益和扰动观测器增益,保证机械臂系统稳定,使位移的动态跟踪误差趋于零.通过机器人系统的二阶模型进行仿真,验证了算法的可行性与有效性.     

基于扩展状态观测器的变结构控制及其应用

针对伺服系统中存在较强的外部干扰、非线性环节与大惯量特性,并为了满足快速、稳定、高精度的控制要求,利用自抗扰控制技术中扩展状态观测器补偿系统的不确定因素及高阶变量,将系统简化为积分串联型.基于简化后的模型用幂次趋近律设计控制律,得到了基于扩展状态观测器的变结构控制器.扩展状态观测器为系统未建模动态提供高频通路,在一定程度上消除了抖振.将此控制器应用于典型的伺服系统--火炮控制系统中,实验结果表明,相对于经典变结构控制器以及工程化PID控制器,此控制器的控制效果更好.     

不确定非线性系统SISO的综合终端滑模跟踪控制器及扩展状态观测器

对带有线性动力学性能和非线性动力学性能及带有系统内部不确定因素和外界扰动因素的单输入单输出系统,本文给出了终端滑模跟踪控制方法。由于该系统状态难以测量,本文将系统内部未知的复杂非线性动力学因素及系统外界扰动因素统称为"总扰动",并视其为系统模型的增广状态。该增广状态及系统状态可以通过一个线性扩展状态观测器同步评估出来。本方法的特点是设计这样一个观测器以保证近似误差一致最终有界于一个半径为设计参数的函数的球内,该球半径可以通过优化设计参数达到任意小的程度。基于所设计的线性扩展状态观测器的输出,文中给出了保证系统输出密切跟踪所需信号的终端滑模控制器,数值模拟的结果表明所给出的控制器是有效的。     

基于主动转向与主动制动的智能车路径跟踪

提出一种基于模型预测控制的分层路径跟踪控制器进行主动转向和差动制动控制.由预测监控状态模块、上层控制器和下层执行器组成.预测监控状态模块利用车辆动力学模型预测车辆未来状态;上层控制器计算期望的前轮转角和轮胎制动力;底层执行器执行前轮转角和制动压力.通过Matlab与Carsim的联合仿真,结果显示,提出的控制器在高速紧急避障中的路径跟踪效果比预瞄驾驶员模型更好.