基于滑模变结构的永磁同步电机精确线性化控制

 永磁同步电机是一个多变量、非线性、强耦合系统,从非线性动态数学模型出发,应用精确线性化理论,实现了永磁同步电机系统的输入-输出线性化与解耦。通过线性化模型设计速度跟踪控制律,用指数滑模变结构控制器来设计电流调节器,算法简单实用,提高了速度跟踪的快速性和精确性。仿真和实验结果表明,该控制策略具有理想的动态性能和良好的鲁棒性。     

反馈线性化系统的非线性预测滑模控制

 对反馈线性化系统进行非线性预测滑模控制的设计，利用预测滑模的二次型代数指标的最小化来设计滑模控制律，按系统的输出相对度来设计滑动模，二次型指标中包含了控制量的代价函数项，这项是连续可调的，可以避免系统控制输入的饱和现象。证明了非线性预测滑模控制系统具有的鲁棒性，并导出了鲁棒滑模预测控制器。     

基于多入多出平衡流形展开模型的涡扇发动机反馈线性化滑模控制

针对涡扇发动机内部状态大范围变化条件下,单点线性控制器控制效果不佳而线性变参数控制器求解困难的问题,提出了一种基于多入多出平衡流形展开模型的涡扇发动机反馈线性化滑模变结构控制。首先,采用多入多出平衡流形展开模型辨识技术,获得仿射型的涡扇发动机数学模型。随后,利用反馈线性化将平衡流形展开模型解耦,经过坐标变换获得可用于控制系统设计的线性结果,考虑了具有误差项和饱和函数的指数趋近滑模控制律来提高控制系统的鲁棒性,完成了基于平衡流形展开模型的多变量涡扇发动机反馈线性化滑模控制器设计。最后,在非线性部件级模型上开展了控制器验证。在平衡流形展开模型设计工况,增益控制和滑模控制的控制效果表明,基于平衡流形展开模型的反馈线性化方法能够获得涡扇发动机良好的控制效果。同时,在平衡流形展开模型稳定但精度无法保证的非设计飞行工况,反馈线性化滑模控制器能够进一步抑制不确定性的影响,保证转子转速和发动机压比的跟踪控制效果。     

卫星姿态跟踪系统的鲁棒控制器设计

研究了具有参数不确定性和外部干扰的卫星姿态跟踪控制问题。针对这一类多输入／多输出不确定非线性系统，提出了一个基于不确定项上界的鲁棒输出跟踪控制器设计方法。应用输入／输出反馈线性化法和李亚普诺夫方法，设计了一个控制律，它可确保系统输出按指数规律跟踪期望输出。该控制器计算简单，易于实现。仿真结果表明：即使系统存在不确定性，仍可在闭环系统中实现精确的姿态控制。     

挠性卫星大角度机动的混合控制方法研究

对于具有不确定性的多输人多输出非线性系统,仅用v0线性化设计方法不能获得好的控制结果.为此,设计了自适应模糊控制器,把I/O线性化方法和自适应模糊控制相结合,构成混合控制器.并将此控制器引人到卫星大角度机动控制系统中,以补偿由系统的不确定性所造成的跟踪误差,从而增强I/O线性化控制器的鲁棒性,最终实现零误差跟踪.     

基于神经网络的MIMO非线性最小相位系统鲁棒自适应控制

 针对一类模型未知的具有不确定性和外部干扰的多输入多输出（MIMO）非线性最小相位系统提出了鲁棒自适应输出反馈跟踪控制方案。用高斯径向基函数（RBF）神经网络逼近对象未知非线性,用高增益观测器估计系统不可测量状态。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能使闭环系统稳定,所有状态有界,而且跟踪误差一致最终有界,并保证最终边界足够小。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

非线性系统精确线性化的微分几何法

介绍了一种非线性系统精确线性化的新方法——微分几何法,它是采用微分流形的概念,通过状态空间的微分同胚变换和状态反馈控制使得非线性系统线性化。文中在给出其基本概念的基础上,讨论了单输入单输出系统和多输入多输出系统的精确线性化方法及其在直升机控制中的应用。     

高超声速飞行器巡航飞行控制器设计

针对高超声速飞行器高空高速巡航飞行时,其数学模型具有严重非线性、不稳定性及参数不确定性等特点,设计了包含法向过载指令跟踪的非线性鲁棒控制系统。通过忽略高度状态量并引入纵向过载的积分作为一个虚拟输出量,实现了非线性模型的完全反馈线性化和输入/输出解耦,推导出改进模型并基于滑模控制方法设计了鲁棒跟踪控制器。仿真结果表明,该改进模型是合理的,所设计的控制器能够很好地实现对法向过载指令的准确跟踪。     

一类非线性系统的反馈非线性化镇定

给出了一类非线性系统的状态反馈非线性化镇定的方法。首先构造一个人为的输出映射,使得系统的零动态渐近稳定并具有向量相对阶｛1,…,1｝;然后构造一类控制器使得零输出流形服从一类指数稳定的非线性动态方程。利用非线性H∞－控制一个基本结果证明了在较弱的条件下,所得到的闭环系统是局部渐近稳定的。最后以刚体姿态控制为例,说明了利用上述结果,可以得到一类仅仅需要知道系统惯性矩阵元素相对值的反馈方案,从而在一定程度上克服了反馈线性化方法需要精确知道系统参数的弱点。     

基于鲁棒故障观测器的非线性离散系统容错控制设计

针对存在执行器故障以及未知干扰的非线性离散系统,提出了一种鲁棒故障估计与容错控制方法。首先在未知系统干扰作用下,设计鲁棒故障观测器实现系统状态和执行器故障的同步估计;然后根据鲁棒故障观测器得到的系统状态估计和故障估计信息设计容错控制器,进行状态反馈容错控制,同时基于D稳定与H_∞控制理论对鲁棒故障观测器和容错控制器进行设计,实现了多约束条件下的故障估计与容错控制;最后用飞行控制系统模型验证了所提方法的有效性。     

基于非线性抗扰滑模控制的永磁同步电机直接转矩控制

针对永磁同步电机(PMSM)内部参数不确定和外部干扰未知的问题,提出了一种基于非线性光滑扩张状态观测器(ESO)的非线性控制方法。通过引入非线性光滑函数设计了ESO,实现了对PMSM内部和外部不确定因素的观测,并把观测结果实时补偿给非线性控制器,有效提高了电机的动静态性能和抗扰能力。采用基于非线性光滑函数的滑模控制器替代传统直接转矩控制中的滞环控制器,有效地削弱了转矩和磁链的抖振和脉动。仿真结果表明所提方法响应速度快、稳定性好、抗扰能力强,是一种鲁棒性强的控制方法。     

永磁同步电机的自适应云模型控制研究

针对PID或其改进的算法鲁棒性偏低问题,提出了永磁同步电机(PMSM)的自适应云模型控制算法研究。在分析了自适应云模型结构后设计了PMSM自适应云模型控制器。搭建了基于自适应云模型控制算法的PMSM试验平台,试验结果表明提出的PMSM的自适应云模型控制算法精度高、性能稳定。     

基于单神经元算法的内嵌式永磁同步电机智能驱动控制

基于人工神经网络的内嵌式永磁同步电机(IPMSM)智能驱动控制性能要明显优于传统控制方法,但是存在计算量大和离线训练时间长的问题。针对该问题,提出了一种基于单神经元算法的IPMSM智能驱动控制策略。阐述了永磁同步电机的数学模型及电流转矩控制规律；并基于单神经元的控制原理,推导了驱动控制律,由于采用的是单神经元结构并设置了迭代算法的边界,因此达到了计算量减小和训练较少的效果。最后,搭建了小功率电机驱动试验平台开展了试验研究,并通过与传统PID控制的对比试验,验证了新型控制器的性能。     

RFNN control for PMLSM drive via backstepping technique

A robust fuzzy neural network (RFNN) control system is proposed in this study to control the position of the mover of a permanent magnet linear synchronous motor (PMLSM) drive system to track periodic reference trajectories. First, an ideal feedback linearization control law is designed based on the backstepping technique. Then, a fuzzy neural network (FNN) controller is designed to be the main tracking controller of the proposed RFNN control system to mimic an ideal feedback linearization control law, and a robust controller is proposed to confront the shortcoming of the FNN controller. Moreover, to relax the requirement for the bound of uncertainty term, which comprises a minimum approximation error, optimal parameter vectors and higher order terms in Taylor series, an adaptive bound estimation is investigated where a simple adaptive algorithm is utilized to estimate the bound of uncertainty. Furthermore, the simulated and experimental results due to periodic reference trajectories demonstrate that the dynamic behaviors of the proposed control systems are robust with regard to uncertainties.     

永磁同步曳引机变频调速系统的内模控制

永磁同步曳引机是典型的非线性多变量强耦合系统,在同步旋转坐标系下dq轴电流存在耦合,传统的PI控制器无法实现解耦,提出一种基于内模控制原理和空间矢量算法相结合的高性能永磁同步曳引机解耦控制方法,用内模控制策略控制理想电机模型,对定子电流交叉耦合电势动态解耦,提高系统的动态响应性能,同时在整个电流闭环过程中对参数摄动和外扰动具有良好的鲁棒性,这种方法不需要额外的电机参数和检测硬件,试验结果验证了这种方法有效可行。     

基于细菌觅食优化算法的永磁同步电机位置伺服系统模糊控制策略

针对PID控制器参数固定而引起永磁同步电机(PMSM)位置伺服系统控制效果不佳问题,设计了基于细菌觅食优化算法的模糊控制器。该位置控制系统是以空间矢量控制为理论基础,由位置环、速度环、电流环构成的PMSM三闭环控制系统。在MATLAB/Simulink环境中将模糊控制器应用在系统位置环上。对比仿真结果发现,参数优化后的模糊控制器在系统位置环的作用更加优越,完全克服了传统PID控制器的缺点,能有效提高电机位置控制的快速性和准确性。     

基于模糊神经网络的纯电动车永磁同步电机矢量控制

纯电动车控制系统对电机控制性能要求较高。提供了一种基于模糊神经网络的永磁同步电机矢量控制方案。以模糊神经网络控制器作为电流调节器,并在速度环引入模糊控制器,将其输出作为电流环的限幅,达到限速的目的。仿真和试验结果表明:对于电动车运行的复杂情况,该方法具有良好的转矩跟踪和电机限速性能。     

基于精确反馈线性化控制的永磁同步电机低速运行特性研究

针对永磁同步电机(PMSM)低速运行时的速度跟踪精度差,使用输入输出精确反馈线性化控制,以探索高精度的PMSM低速运行控制特性。为了获取更好的精确控制性能,首先采用微分同胚变换和反馈线性化理论得到PMSM的输入输出精确反馈线性化的解耦模型,然后基于其解耦模型,实现了PMSM低速运行时的精确控制。仿真和试验结果表明:该方法能够快速跟踪负载转矩和指令速度,具有过冲小、静态误差小、鲁棒性强、控制精确性高等优点。     

永磁同步电机驱动系统的反步与无源协调控制

针对永磁同步电机(PMSM)驱动系统中,只利用信号控制器或能量控制器难以兼顾良好的动态特性与较低的能量损耗,提出了基于信号与能量的协调控制策略。首先,利用反步法设计信号控制器,以加快系统的动态响应。然后,从能量的角度出发,利用无源控制中的Euler-Lagrange(EL)模型设计能量控制器,以降低系统稳态运行时的能量损耗。进一步设计协调函数,将信号控制器与能量控制器进行协调,从而构成协调控制器。另外,当负载转矩未知时,设计了负载转矩观测器用来估计负载转矩。在MATLAB/Simulink平台上对所设计的协调控制系统进行了仿真,仿真结果表明,所提出的协调控制策略能够充分结合信号控制器和能量控制器的优点,获得良好的动态和稳态性能,减小PMSM损耗。