基于TS模糊加权的风电机组变桨距的双模切换优化控制

传统的PID变桨距控制策略存在转速波动较大、变桨的跟随性差等不足。以风速在额定风速以上时,使风力发电机的输出功率稳定在额定功率为研究目标。针对变桨系统的惯性与延迟导致控制过程动态调节时间长、超调量大等问题,提出了基于TS模糊加权的模糊与PID双模切换优化变桨距控制策略。以Simulink为试验平台,搭建了永磁直驱风力发电机组的变桨控制模型。通过仿真验证表明,所提方法具有模糊控制与PID控制两者的优点,控制输出的桨距角精度更高、响应速度更快、功率更加靠近发电机输出的额定功率。     

永磁直驱风电系统中最大功率点跟踪控制优化的仿真研究

分析了风力机特性、永磁直驱电机模型、变换器控制策略及各种功率跟踪控制算法优缺点,并提出一种基于爬山搜索法的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法的优化。在MATLAB/Simulink环境下搭建了永磁直驱风力发电系统模型,仿真分析了控制方法对最大功率点的跟踪效果,结果表明当风机起动及风速变化时MPPT控制方法能够使系统快速稳定在新的工作点,捕获得最大功率。由此验证了改进优化后的控制方法及所搭建模型的准确性与有效性。     

低压微电网逆变器的自调节下垂系数控制策略

由于传统下垂控制的微电网逆变器在离网状态下输出电压的幅值和频率不稳定,提出一种改进的自调节下垂系数控制,且加入电压和频率的误差反馈,减小了微电网在离网运行状态下负荷突变所引起的输出电压幅值和频率的偏差,且增强了其动态性能。同时传统的三相逆变器控制基于dq旋转坐标系,其并网功率冲击较大,而基于αβ静止坐标系下的控制能有效减小并网时的功率冲击,提高了系统的稳定性。仿真验证了该控制策略的正确性和有效性。     

基于TS模型的模糊神经网络光伏MPPT控制

为了克服传统最大功率点跟踪(MPPT)方法的一些缺点,使光伏系统更加快速准确地工作在最大功率输出点,提出了基于模糊控制和神经网络控制相结合的自适应控制方法。该方法充分利用模糊神经网络处理非线性问题的优点,通过模糊控制来改变步长,利用神经网络的自学习能力来快速达到平衡,使光伏MPPT在跟踪速度和稳定性之间达到一个较优的平衡。仿真和试验结果表明,基于模糊神经网络自适应控制的MPPT方法具有较强的鲁棒性和自适应能力。     

一种永磁同步电机交轴电流误差积分反馈深度弱磁控制策略

针对传统弱磁控制策略在深度弱磁区域电流、转矩脉动较大,电流调节器易饱和等问题,提出一种基于q轴电流增量与误差积分的深度弱磁控制策略。通过q轴电流误差积分减缓q轴电流变化率,抑制电流调节器饱和;再根据最大转矩电压比曲线对d轴电流限幅,确定q轴电流增量,重新规划PMSM弱磁电流轨迹;结合电流环模糊PI控制,进一步抑制深度弱磁区域电流、转矩振荡。仿真结果表明:该弱磁控制策略下,系统在深度弱磁区域的电流、转矩振荡及电流调节器饱和得到了明显抑制,系统运行稳定。     

涡轴-涡扇变循环发动机方案及性能匹配设计研究

针对旋转机翼式垂直起降高速巡航飞行器,提出了一种新概念结构形式的涡轴-涡扇变循环（TSFVCE）发动机,能够分别在涡轴和涡扇两种模态工作。首先对涡轴-涡扇变循环发动机的结构及工作模式进行了介绍,并建立基于变比热的部件级性能仿真模型;然后通过循环分析,确定发动机第二涵道比为3,Flade外涵风扇压比为1.98,第一涵道比为0.11,完成发动机设计点性能方案设计;最后分析了核心机驱动风扇（CDFS）可调机构对发动机性能影响机理,得出CDFS放气阀对发动机涡扇模态下的推力与涡轴模态下的功率影响较大,对涡扇模态的推力影响最大为61.5%,对涡轴模态的功率影响最大为33.3%,可利用此特性实现发动机在涡扇和涡轴模态下推力和功率输出的匹配。     

基于超螺旋滑模变结构永磁同步电机的控制

根据αβ坐标系统的永磁同步电机数学模型,利用MATLAB/Simulink 仿真工具,搭建了传统直接转矩控制系统仿真模型。针对系统磁通与转矩的输出波动大的特点,基于超螺旋滑模变结构控制策略,在dq坐标系下,设计了磁链与转矩控制器,继而搭建仿真模型。在新的模型下,用转矩控制器与磁链控制器替换滞环比较器,得出了改进系统的电磁转矩与电机转速的响应曲线。通过对比传统直接转矩控制系统的曲线,结果表明改进后的系统电磁转矩曲线脉动显著减小,转速响应明显加快。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

基于迭代滑模的机械臂控制策略

针对机械臂这类非线性的不确定性系统,基于迭代学习控制与滑模控制策略,提出了一种有效的迭代滑模控制方法。该控制方法通过将滑模控制律引入到迭代学习控制中,并运用Lyapunov理论对控制律进行证明,从而确保系统的稳定性。基于拉格朗日力学法建立动力学模型,得到相对简化的n关节机械臂模型。以一个二关节机械臂为例,通过MATLAB仿真验证所提控制策略可有效提高关节的跟踪速度与跟踪精度,并且在一定程度上可减缓传统滑模控制的抖振现象,与传统迭代学习控制相比,系统具有鲁棒性。物理试验验证了所提控制策略的有效性。     

非对称结构损伤飞机鲁棒容损控制器设计

当飞机发生非对称结构损伤时,飞机的质量、重心位置和气动特性都会发生突变,飞机机体的对称性遭到破坏,致使飞机的横纵向间运动产生强烈的耦合。针对飞机发生非对称结构损伤时导致的飞行控制问题,建立了非对称结构损伤飞机的损伤模型,并基于一种新型鲁棒容损控制策略,采用非线性扩张状态观测器和非线性动态逆相结合的方法,对飞机的姿态控制器进行了设计,兼顾了飞机系统的性能和对损伤的鲁棒性。最后,基于NASA的通用运输机模型,对所设计控制器的控制效果进行了仿真验证。仿真结果表明,设计的姿态控制器有效地抑制了非对称结构损伤给飞机控制系统带来的不确定性和扰动,具有较好的控制性能。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

基于预测电流控制的光伏并网系统最大功率点跟踪算法

针对光伏发电的突变性及昼发夜停特性提出一种新型的基于预测电流控制的光伏并网系统最大功率点跟踪(MPPT)算法。根据实际情况考虑光伏阵列的非线性特性,最大功率点周围光伏电压的振荡及逆变器、滤波器的设计等。为了确保系统采用控制算法的稳定性,MPPT的设计应运而生,在此基础上通过改进算法从光伏系统的电压与电流预测基准电流进而控制光伏并网系统。通过与传统的波动相关控制方法对比给出了仿真结果。仿真结果表明:在光照发生突变时,与传统的波动相关控制法相比,提出的改进算法的跟踪速度较之提升9.3%,并能够准确跟踪光伏并网系统最大功率点,且性能稳定可靠。     

火箭弹电动舵机模糊单神经元PID控制算法

针对制导火箭弹电动式舵机,为提高其响应速度和精度,文章在模糊PID控制基础上,提出了模糊单神经元PID控制方法。首先,建立了火箭弹舵机系统模型;然后,将模糊推理、单神经元自学习算法和PID控制相结合,建立智能控制系统,以实现对舵机输入指令的精确、快速响应。经仿真实验表明:在此智能控制下,舵机位置在阶跃响应的调节时间、超调量以及正弦跟踪上相对于传统模糊PID控制均得到有效改进,具有良好的动静态性能、自适应性和稳定性。     

基于扰动跟踪法的单相两级式光伏并网逆变器研究

两级式单相逆变并网装置拥有单独控制、效率高等特点.针对并网光伏系统中的两级单相逆变装置展开研究,此逆变装置两级由Boost直流变换装置与逆变装置组成.Boost直流升压装置实现最大功率点追踪,逆变装置实现并网逆变操作.最大功率点控制采用扰动追踪法,该控制与并网逆变控制彼此独立、互不影响.Matlab实验仿真及实物平台试验均证实了该策略的实用性.     

反推滑模控制在电磁耦合调速型风电机组中的应用研究

针对电磁耦合调速型风电机组的风能跟踪中存在的跟踪效果较差的问题,提出了一种基于反推滑模控制的最大风能跟踪控制算法。依据风力机运行特性和电磁耦合器的工作原理建立了电磁耦合调速型调速型风电机组的数学模型,阐述了在该风电机组中最优转矩控制的具体应用方法,并获得参考转矩。最后依据反推滑模控制原理设计分别应用于最大风能跟踪区恒转速区的转矩滑模反推控制器和转速滑模反推控制器,验证了系统的稳定性。与转矩反推控制和传统最优转矩控制相比,该方法能够快速准确地跟踪风速的变化,以最佳叶尖速比运行,更好地实现最大风能跟踪的目标。     

静压支撑-单点增量成形制件减薄率研究

为解决单点增量成形制件因减薄不均而产生的破裂问题,将静压支撑技术引入到成形过程中进行辅助成形。首先,对静压支撑-单点增量成形机理进行分析,根据减薄程度对制件进行区域划分;然后,利用数值模拟研究不同静压条件下制件各区域的减薄率变化规律;最后,搭建静压支撑-单点增量成形实验平台验证模拟结果。结果表明,Ⅱ区域减薄率沿结点路径增大,在距离板料边缘37. 5 mm处达到最大值,且随成形深度增加,减薄率在Ⅱ区域中间位置略有降低,至底端附近又有增加。减薄率随静压参数的增大而减小,实验结果和仿真结果的误差小于5%。相比单点增量成形,静压支撑-单点增量成形技术可以有效提高和控制制件壁厚的均匀性,延缓或避免了制件的破裂。     

风速前馈与变论域模糊结合的变桨距控制

针对传统PID变桨距控制难以在大惯性、强耦合的风力发电机组中取得较好的控制效果,提出了一种风速前馈的变论域模糊变桨距控制方法。根据功率误差及其变化率,通过模糊推理得到输入与输出论域的伸缩因子,避免了确定伸缩因子函数模型及其参数的困难;又采用风速前馈的方式实现桨距角的动态补偿,提高了系统的响应速度。仿真结果表明:当风速超过额定风速时,所提方法能使风力发电机组的转速更加稳定、输出功率更加平稳。