一类不确定时滞关联非线性系统分散鲁棒H∞控制

在非线性项满足全局Lipschitz条件下, 研究了一类不确定时滞关联非线性系统分散鲁棒H∞控制问题. 基于Lyapunov泛函及线性矩阵不等式的分析方法, 得到了由无记忆状态反馈分散控制器使整个关联系统可镇定且满足给定的H∞性能的充分条件. 考虑的不确定时滞关联非线性系统具有时变未知且满足一定匹配条件的不确定参数和状态时滞. 获得的鲁棒镇定判据与系统时滞的大小无关.     

铅锌烧结过程的智能集成优化控制系统

以铅锌烧结过程的优化控制为背景,建立了铅锌烧结过程的烧穿点预测模型、综合透气性预测模型、综合工况预测模型,得到了烧结过程的优化控制的目标函数.采用模糊专家规则进行烧结过程状态控制,同时采用聚类搜索混沌遗传算法获得最优的操作参数,从而实现了铅锌烧结过程的在线实时集成优化控制.提出了智能集成优化控制系统,解决了多输入多输出复杂工业过程的控制问题.     

基于载波调制的双级四脚矩阵变换器研究

为了抑制不平衡负载中的零、负序扰动,提出一种基于载波调制的双级四脚矩阵变换器解决方案.相对于3×4矩阵变换器的基于三维空间矢量调制方法,该方案无需繁杂的坐标变换、基于投影矩阵的占空比计算、棱柱体和四面体的辨识等,计算量大幅度减少,便于实现.双级四脚矩阵变换器是一种新型拓扑结构的电力变换装置,针对该拓扑提出的载波调制方法,不但具备处理不平衡负载的能力,而且能保证输入电流基本正弦,同时还能充分利用输入电压.还详细分析了在该调制策略下不平衡负载对输入电流的影响.数值仿真验证了该方案的可行性和解析推导的正确性.     

基于现场总线的配电网智能重合控制器

针对国内配电网设备的现状,提出一种基于现场总线的中压配电网馈线自动化系统中户外柱上型智能重合控制器方案.以16位工业级微控制器Intel 87C196KC为核心,应用现场总线和智能化技术,将测量、控制、保护、计量、远动和故障诊断等综合自动化与配电自动化功能就地分散到户外开关设备本体上,采用CAN总线作为系统的通信网络,构成配电设备的户外全分布式对称型多主站网络结构.现场应用结果表明其性能可靠且运行稳定,实现了在户外恶劣环境下,波特率为76.8 KB/s、距离为1200 m的站内现场高速通讯;既能与目前广泛应用的变电站综合自动化、调度自动化系统相结合,又可为配电自动化打下基础.     

一种大系统分散H_∞状态反馈优化控制的算法

提出了一种基于Ｈ∞范数优化的大系统分散状态反馈控制的求解方法。首先讨论了大系统分散Ｈ∞优化控制问题，然后提出了一种迭代算法。这种算法应用可行方向阵，保证了迭代过程的收敛性和闭环系统的稳定性，并使闭环系统传递矩阵的Ｈ∞．范数趋于最优值。作者还给出了１个设计算倒，说明了该方法的应用及收敛性好和实用性强的特点。     

PMSM混沌系统的自适应反步控制

基于永磁同步电机的混沌模型,当系统中含有不确定性参数时,设计一种自适应反步控制器,使系统从混沌状态中恢复过来,渐进跟踪期望速度并保持稳定。首先,对给定的期望转速和期望直轴电流,构造误差系统,用反步法设计子系统的控制器,在每个子系统中构造Lyapunov函数和虚拟控制量,获得使系统渐进稳定的期望的交轴电流的期望值。然后,当永磁同步电机混沌系统中的2个未知参数负载转矩和永磁磁通变化时,根据Lyapunov稳定性原理,用反步法设计出负载转矩和永磁磁通的自适应控制器,实现永磁同步电机混沌系统对速度的跟踪以及参数的一致收敛。数值仿真结果表明:所设计的自适应控制器是有效的,能使受控系统从混沌状态变成可控状态,并快速的跟踪期望速度,同时未知参数的估计值收敛达到了实际值。     

定子磁链全阶观测器增益矩阵的确定方法

为了提高异步电机定子磁链观测精度,减小观测误差受其运行过程中温度、频率和磁路等因素的影响,使用定子磁链全阶观测器观测定子磁链.利用静止坐标系下的异步电机数学模型,分析当电机参数改变时,高速运行状态下定子磁链观测器u-i模型和低速运行状态下i-n模型的观测误差变化情况,然后给出定子磁链全阶观测器增益矩阵的确定方法.在Matlab/Simulink仿真环境下,进行了仿真验证.研究结果表明:定子磁链观测精度主要是随着电机在运行过程中转速和转矩的变化而变化;采用此方法在保证观测器稳定的前提下,依据不同的转速区间,选择合适的观测器极点配置,可以提高异步电机全速运行状态下定子磁链的观测精度;采用此方法有效地提高了全速范围内定子磁链的观测精度,并且实现简单.     

求解任务分配问题的一种离散微粒群算法

以交通运输领域中的装卸货任务分配问题为例对任务分配问题进行数学描述,提出一种用于求解该类问题的离散微粒群算法（DPSO）。在分析基本微粒群算法的收敛性能和任务分配问题解分布情况的基础上,采用惯性权值非线性下降策略更新微粒速度,以提高算法的收敛性,并且引入一个反正切函数对基本微粒群算法的位置公式进行进一步处理,以保证解的可行性。提出的DPSO用于求解某企业铁路货运站的装卸任务,在相同实验条件下,求解同一任务分配问题,提出的改进DPSO寻优率为76％,明显高于寻优率仅为40％和4％的其他2种DPSO算法;不同规模问题的求解试验中,综合比较寻优结果和计算时间,所提DPSO算法优于枚举法和遗传算法,且计算简便,可推广用于其他任务分配问题与组合优化问题。     

37 kW异步电机交流调速实验平台的研究

针对传统电机控制实验平台功率小、单个DSP控制周期过长等问题,研究37 kw异步电机通用交流调速实验平台.介绍该平台的软硬件设计,并利用该实验平台开发基于预测控制的异步电机直接转矩控制算法,分析预测控制原理及实现方法,在该平台上验证基于预测控制算法减小直接转矩控制系统转矩脉动的可行性.研究结果表明:该控制系统核心选用双DSP结构,充分利用TMS320F240电机控制能力强和TMS320C31浮点运算能力强的特点,使其协同工作,提高实验平台性能,平均转矩脉动为6.7%.     

前馈网络的混沌梯度搜索耦合学习算法及应用

针对BP神经网络易陷入局部极小的问题,提出了混沌梯度优化的神经网络的学习算法,其原理是采用梯度下降进行"粗搜索",混沌搜索进行"细搜索",并建立规则将两者结合起来,以构成BP神经网络的基于规则的混沌梯度耦合学习算法.它有效地利用了梯度下降算法的快速性和混沌寻优的全局性,将该算法应用于某智能决策支持系统模型库中的模型学习,有效地提高了前馈神经网络的学习效率.