基于扩张状态观测器的永磁同步电机自抗扰无源控制

针对传统永磁同步电机滑模控制存在的抖振以及系统抗扰动鲁棒性差问题,提出一种基于扩张状态观测器的永磁同步电机自抗扰无源控制方法。转速外环设计自适应滑模控制器,采用扩张状态观测器对系统干扰项进行观测,用其进行前馈补偿。电流内环将无源控制与自抗扰控制相融合,得到dq旋转坐标系下的电压给定。新型控制方法可有效抑制系统抖振,增强系统鲁棒性。试验结果验证了所提控制方法的有效性和实用性。     

基于模型补偿的风力机变桨距线性自抗扰控制器设计

设计了一种变桨距线性自抗扰控制器,估计和补偿了系统未建模部分和外界干扰,实现额定风速以上时系统输出功率稳定于额定值;并采用模型补偿方法对自抗扰控制器进行优化,减少了参数整定的数目,提高了系统控制精度。对额定功率为300 kW的风电机组分别在阶跃风、阵风以及湍流风作用下进行系统仿真。结果表明,该方法可以快速调节风速变化引起的输出波动,使得系统输出稳定且超调量小,具有很好的稳定性和鲁棒性。     

基于变权重变异鸽群优化的无人机空中加油自抗扰控制器设计

针对空中加油过程中的受油机模型建模误差和强扰动以及自抗扰控制器（ADRC）人工参数整定难的问题,提出了一种基于变权重变异鸽群优化（VWMPIO）算法的无人机自抗扰控制器优化算法。首先,给出了六自由度无人机（UAV）模型,基于自抗扰控制结构设计了一种受油机的姿态控制器,在此基础上用所提出的变权重变异鸽群优化算法整定了自抗扰控制器参数。随后,将变权重变异鸽群优化与其他基本鸽群优化算法、粒子群优化算法进行了实验对比,并从控制性能和抗噪声性能的角度对自抗扰控制器和传统的比例-微分-积分（PID）控制器进行了仿真对比。实验结果表明所提算法能提高复杂态势环境下无人机空中加油的控制精度和扰动抑制性能。     

基于变增益扩张状态观测器的永磁同步电机转速环自抗扰控制器设计

线性扩张状态观测器(LESO)在观测初始阶段,系统状态量实际值与估计值误差较大。由于LESO高增益的影响,导致LESO在初始时刻的扰动估计输出出现很大的峰值,而且观测器增益越大,峰值现象越严重。针对上述问题,设计了一种变增益扩张状态观测器(TESO),其增益是一个时变函数,在初始时刻为较小的函数值,随着时间逐渐增大,直至趋于一个较大常数。利用李雅普诺夫变换和微分代数谱理论给出了参数整定公式。将线性自抗扰控制器(LADRC)中的扩张状态观测器替换为TESO,并将其应用于永磁同步电机转速控制中,计算机仿真和系统试验验证了该控制器设计的有效性。     

自抗扰控制算法在发动机加力过渡态控制中的应用

主要研究了航空发动机加力过渡态控制的新方法。在不改变原有发动机控制结构的基础上,提出了一种增广LQR法(Augmented Linear Quadratic regulator-ALQR)综合ADRC(Active Disturbance Rejection Control)干扰补偿控制的算法(简称ALQR+ADRC),该算法除了有原ALQR控制所具备的强的消除静差能力之外,还兼具AD-RC优良的干扰补偿能力。通过模拟快速进入/退出发动机加力过渡态过程,验证了该算法具有理想的控制效果,能够较好地协调加力燃油供给和喷口开张,在整个过渡态过程中对核心机工作有较小的影响。     

基于改进自抗扰控制的非对称六相双永磁同步电机串联系统控制

针对PI控制器存在的超调及跟踪速度慢的问题,以非对称六相永磁同步电机(PMSM)双电机串联系统为研究对象,采用自抗扰控制(ADRC)替代传统PI控制进行速度补偿,提高系统的抗干扰能力。基于传统自抗扰模块多参数整定的复杂性,引入遗传算法对其参数寻优,以最小超调量为优化判据通过交叉迭代的方式改进ADRC调节器。搭建基于改进ADRC的非对称六相双PMSM串联系统,并进行仿真。结果表明:与传统PI控制相比较,所用方法具备快速调节性能和精确的跟踪效果,同时可以削弱谐波电流的影响和转矩脉动,验证了所提控制策略的实用性。     

空间机器人主从遥操作的自抗扰控制

目前基于模型的控制方法是空间机器人遥操作控制的主流方法,但该方法不可避免地会引入运动的累积误差,甚至造成控制失稳。针对这一问题,基于自抗扰控制方法为空间机器人主从遥操作设计了一类单关节控制器,并采用计算机仿真方法研究了其基本性能,结果表明所设计的自抗扰控制器能够实现稳定的遥操作控制,且具有良好的抗扰性和鲁棒性。特别是由于自抗扰控制方法不依赖于机器人的数学模型,因此十分适合作为现行基于模型控制的有益补充。     

制导炸弹俯仰通道自抗扰控制应用研究

针对俯仰通道的过载控制, 提出了控制回路的自抗扰控制设计方法。俯仰 通道具有不确定性,利用两个降阶线性扩张状态观测器对系统的不确定性进行实时估计 并予以动态补偿, 使控制对象化为“ 积分器串联型”, 再设计比例控制。仿真结果表 明,与PID 相比,ADRC 具有较强的抗干扰能力,以及较高的控制品质。     

低温风洞自抗扰控制研究

低温风洞总温、总压和马赫数三者之间具有强耦合,流场容易受到干扰,并且流场的精确数学模型难以获得,这些给高性能的流场控制器的设计带来了困难。自抗扰控制具有不依赖被控对象精确模型、抗干扰能力强、算法简单便于工程应用等优点。为此,本文基于自抗扰控制原理设计了低温风洞流场控制策略。采用自抗扰控制,将总温、总压和马赫数三个通道之间的耦合、流场建模误差、系统的参数摄动和外界干扰等视为总干扰,通过扩张状态观测器将总干扰估算出来并进行前馈补偿,一方面实现总温、总压和马赫数的解耦控制,另一方面提高流场的抗干扰能力。研究以NASA 0.3m TCT风洞为对象,在Matlab/Simulink平台上搭建该风洞流场自抗扰控制模型,并进行了仿真分析。结果表明:自抗扰控制能够很好地实现总温、总压和马赫数的解耦控制,在系统参数具有较大摄动的情况下仍然能够保持良好的控制性能,表现出了良好的抗干扰能力。     

自抗扰控制在陀螺加速度计伺服回路中的应用

陀螺加速度计作为惯性导航平台上的关键仪表,其精度直接影响着惯性导航的结果.但实际工作过程中,在外界环境的影响下,其动态特性往往不尽如人意.采用自抗扰控制方法对三浮陀螺加速度计伺服回路进行了改进,改善了仪表伺服回路设计工作中的由于非理想陀螺加速度计系统因工作环境改变而导致的经典控制理论下伺服回路设计方法无法满足工程需求的...     

无轴承异步电机的自抗扰控制策略

针对无轴承异步电机(BLIM)的逆系统解耦控制性能受负载和参数变化影响的问题,在转子磁链定向逆系统解耦控制的基础上,采用自抗扰控制器(ADRC)替换经典的PID控制器,将BLIM模型中的交叉耦合项、本体参数变化和负载视为“扰动”,统一用ADRC的扩张状态观测器(ESO)估测,非线性状态误差反馈控制器(NLSEF)进行补偿。仿真结果表明:采用了ADRC,系统具有较好的动态解耦控制性能;同时,对电机参数和负载变化具有更好的鲁棒性。     

基于新型积分自适应滑模控制策略的永磁同步电机控制

设计了一种永磁同步电机(PMSM)参数扰动和负载扰动的新型控制策略。通常PMSM控制是通过PI控制设计的,控制效果不佳,因此提出一种新型积分滑模控制(SMC)策略进行转速控制器设计。积分SMC具有较强的抗干扰性,不仅可以抑制控制系统的高频微分扰动,而且可以降低系统稳态误差,使控制更精确。设计趋近律函数对滑模控制器进行优化,使SMC参数自适应调节,提高系统响应速度。考虑到系统参数和负载扰动对控制性能的影响,将自抗扰环节引入SMC,提高了系统的抗扰性。最后通过仿真试验验证了控制系统良好的控制性能。     

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。     

基于无差拍预测控制和扰动观测器的永磁同步电机电流控制

永磁同步电机(PMSM)转速或转矩驱动系统都要求具有良好的电流控制性能,因此对电流环的控制至关重要。为了提高电流的动态性能和鲁棒性,基于无差拍预测控制和扰动观测器提出了一种新的PMSM电流控制方法。利用预测控制动态性能好,易于数字实现等优点,基于无差拍原理设计了预测电流控制器,但该方法对电机模型及参数依赖较大。针对实际应用中由于建模误差及参数变化等产生的扰动,设计了一种简单的扰动观测器,并用于电流环的前馈补偿控制,有效地提高了系统的鲁棒性。基于dSPACE平台完成了试验验证。试验结果表明:所提出的电流控制方法能实现电流的快速跟踪控制,而且具有较强的鲁棒性。     

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。     

基于龙伯格扰动观测器的永磁同步电机PWM电流预测控制

针对传统永磁同步电机(PMSM)PWM电流预测控制中电机参数扰动造成的电流静差及振荡问题,提出基于龙伯格(Luenberger)观测器的PWM电流预测控制。首先,将系统参数扰动引入到电机电压方程,构建在参数扰动中拥有优良性能的Luenberger观测器来观测系统扰动。其次,离散化Luenberger扰动观测器,通过极点配置分析系统稳定性。最后,将观测器估计系统扰动引入含参数扰动项的电压方程中,为PWM电流预测控制算法提供实时性扰动补偿。仿真结果表明,所提算法能够快速无静差地观测出系统扰动,有效避免参数扰动造成的电流静差及振荡问题,提高电流预测算法的鲁棒性。