PWM整流系统模糊逻辑控制研究

针对三相电压源PWM整流双闭环控制系统中电压外环控制器动态响应速度快的要求,按照模糊逻辑控制器的原理,根据系统输出直流母线电压误差和电压误差变化率提出并设计一种模糊逻辑电压控制器,从而得到控制器的比例积分系数.在Matlab环境下建立了仿真模型,进行了系统带载启动、增加负载以及减小负载情况下进行了传统PID控制和基于模糊逻辑控制情况下系统输出直流电压的超调量和响应时间的对比实验.结果表明这种控制方法在不改变系统的拓扑结构,不增加控制器的实现难度的情况下,在PWM整流系统中使用模糊逻辑控制,能改善系统的动态性能,抑制动态响应过程中的超调量,提高系统动态响应速度.

具有随机时延的网络化控制系统基于等价空间的故障诊断

随着控制系统技术的飞速发展 ,把网络环节引入到传统的控制系统实现迅速准确的远距离闭环控制是人们日益关注的课题 .而网络中由信息的碰撞、重发而产生的网络延迟对控制系统本身带来的负面影响却不容忽视 .本文针对网络化控制系统 ( Networked Control System,简称 NCS)的随机延时 ,提出了延时估计和在线获得延时数据的两种方法 ,建立控制对象的数学模型 .利用 z变换来处理延时 ,由等价关系产生残差 ,通过参数设计解耦干扰向量 ,从而对网络化系统的控制故障进行了诊断 。

基于矢量控制系统的双随机PWM技术研究

随机开关频率脉宽调制方法在较宽频率范围可以获得均匀的频谱特性,但在数字化矢量控制系统实现中,采样频率同步随机变化使得滤波器设计复杂,而且控制器的增益和调节器的设计需要随着采样频率的改变而变化,使得工程化实现困难。提出一种基于矢量控制系统的双随机调制策略,在固定采样周期和不变调节器系数的情况下,应用变延时技术在一个采样周期内计算下一个脉冲输出的延时时间,实现开关周期和零矢量时间的随机化。理论分析和试验结果表明,该方法具有更好的电流频谱特性,并且不影响矢量控制系统性能,通用性强。

不确定滞后系统的灰色预测神经元控制

针对不确定滞后系统建模和控制方面的困难,提出了利用神经网络对不确定滞后系统的滞后时间进行辨识,并在此基础上采用变步长灰色预测方法对不确定滞后系统的行为进行预测,同时结合单神经元控制器克服辨识误差、预测误差、系统干扰等不确定因素带来的影响,从而提高系统的自适应性。仿真结果表明,控制系统运行平稳,受不确定因素的影响较小,说明这种方法对于不确定的时变滞后系统具有良好的控制效果。

不确定脉冲系统的鲁棒H_∞控制

首次提出并研究了不确定脉冲系统的鲁棒H∞ 控制问题 .基于代数Riccati方程正定矩阵解的存在性 ,建立了不确定脉冲闭环系统具有鲁棒H∞ 特性的充分性准则 ,同时给出了相应的状态反馈控制设计方法 ,并用数值例子说明了所得结果的有效性 .

间接矢量控制系统中的异步电动机参数辨识

本文详细介绍了间接矢量控制系统中的异步电动机参数辨识方法。通过改进的直流试验和单相交流试验辨识出异步电动机的定子电阻、转子电阻和定转子漏感;采用转差频率控制,实现电机的空载试验,从而辨识出互感。以上三个试验可以辨识出间接矢量控制所需要的全部参数,并且精度更高,算法更简单,最后以带载试验来证明辨识的参数是准确的。本文提出的方法充分利用了全数字间接矢量控制的有利条件,简化了算法,实现了电机参数的准确辨识,从而保证了这类系统的控制性能。

带有输出传输时延的网络化控制系统基于观测器的FDI设计(英文)

将网络控制系统 (NCS)看成一个具有输出时延的采样控制系统 ,并建立了其数学模型 .接着构造了一个故障观测器 ,产生了系统故障的指示器残差 .然后在此基础上介绍了一种故障检测和分离 (FDI)的方法 ,总结了FDI观测器的设计算法 .最后 ,一个实例证明了此方法的可行性 .

基于无记忆降阶观测器的网络化控制系统故障检测方法(英文)

网络化控制系统 (NetworkedControlSystem ,简称NCS)研究的是如何通过网络实现闭环控制 ,是涉及控制科学和计算机网络等多个学科知识的跨学科研究领域 .本文将网络化控制系统视为带有时延的采样控制系统 ,构造了一个无记忆的降阶状态观测器 ,通过比较观测器输出和系统实际输出来产生残差 ,从而对网络化系统的控制故障进行了检测 .

基于一致性理论的多机器人系统队形控制

首先回顾了多机器人系统队形控制方面的成果;然后提出一个多机器人队形控制的模型.该模型可描述多机器人之间相互作用固定和动态切换两种通信拓朴结构,也能描述多机器人系统队形的分布式控制方法和基于leader的控制方法,还能表示多机器人系统奔向目标点的行为.在此基础上,利用一致性理论,对系统的稳定性条件进行分析.最后通过仿真证明了该方法的有效性.

可重构技术及其在网络控制系统中的应用综述

可重构技术在对系统的维护、优化、扩展以及自适应、自组织、自恢复上有其独特的优势.对此,介绍了可重构技术的基本原理、实现方法和应用领域;阐述了其在网络控制系统中分别对系统、节点和协议的应用,并对其发展趋势进行了展望.

自适应控制实现陈氏混沌系统的完全同步

对两个参数相同但初值不同的陈氏混沌系统的同步问题进行了理论分析 ,对利用自适应控制方法实现陈氏混沌系统的同步问题进行了探讨 ,采用试凑法给出了一个自适应同步的控制规则 ,仿真证明其同步响应速度比较快 .提出了脉冲自适应控制单调同步的方法 ,仿真结果证明了该方法的有效性 .

非线性关系下的工程项目工期—成本—质量综合优化

工期、成本和质量是工程项目管理的主要内容,三者相互依存、相互影响,需要综合考虑。将工程项目间接成本和提前投产效益的上下限平均分摊到各工程活动中,构建各工程活动综合成本与持续时间之间、工程活动质量与持续时间之间的非线性关系,利用多属性效用函数理论建立项目工期—成本—质量综合优化模型,并用遗传算法求解。最后通过案例说明本文的优化模型不仅有效缩短了项目工期,还降低了项目成本,提高了工程质量。

MATLAB图形用户界面环境下的实时控制系统

采用PCL812PG数据采集卡,以MATLAB6 5作为软件平台,利用MATLAB图形用户界面(GUI)开发出控制算法可以扩展的过程控制系统。介绍了MATLAB应用程序接口文件MEX和图形用户界面设计技术,并通过GUI界面下的2种控制算法,完成了对液位控制实验装置的实时控制。

基于交换式以太网的网络控制系统仿真平台

研究了传统以太网和交换式以太网的网络时延问题,提出了一种基于交换式以太网的网络控制系统仿真平台.该仿真平台用两台计算机分别仿真实际控制系统中的控制器和被控对象,这两台计算机通过实际网络相连.其中控制器和被控对象通过Matlab仿真实现,两者的数据通信通过高级程序语言VB完成,VB与Matlab的数据交互通过ActiveX自动化技术解决.根据网络中央节点设备的不同,可以分别在真实的以太网和交换式以太网环境下,仿真不同网络负载时的网络控制系统.仿真实验证明了该平台的有效性和可行性.

一类有序化多移动机器人群集运动控制系统

群集运动控制(flocking control)是一种新型的多移动机器人运动协调控制,目前的研究多集中于无leader模式下群集运动控制器的设计.为此,本文阐述了一类多移动机器人有序化群集运动系统控制方案及其性能评价方法.首先,在前人的研究基础上,本文介绍了基于Agent的有序化编队控制机制;然后,运用非完整约束下移动机器人的动力学原理,设计了由Agent到移动机器人的控制转化方法;并进一步提出了基于"最小稳定时间"的群集运动分析法,可对有序化群集运动系统进行分析;最后,运用仿真实例,描述了多移动机器人有序化群集运动的控制及分析过程.实验结果验证了此控制方案的有效性.

基于T-S模型的网络化控制系统的鲁棒容错控制

提出了网络化控制系统的一种全新的建模方式——基于Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型的网络化控制系统模型,即通过对具有马尔可夫特性的网络时延的分析,得到各时延值的发生概率即局部模型隶属度,从而建立T-S全局模糊模型.在此基础上建立不确定的网络化控制系统模型.考虑系统的不确定性,并针对传感器和执行器的失效问题,提出了保证系统鲁棒稳定的设计算法.利用李亚普诺夫函数,证明该算法能保障网络化控制系统的容错性和稳定性,仿真结果验证了其有效性.

关于一类脉冲切换系统的鲁棒H_∞控制

研究一类具有扰动的脉冲切换线性系统的鲁棒H控制问题.分别从系统的鲁棒稳定性及其鲁棒性能两方面进行分析.首先利用Lyapunov函数法对系统的稳定性进行分析,给出了系统鲁棒渐近稳定的几个重要的充分条件,通过它很容易判断系统是否鲁棒稳定.进一步运用线性矩阵不等式(LMI)法对系统鲁棒性能进行分析,得到了一般系统的状态反馈矩阵和脉冲控制矩阵,并在此基础上得出了一个鲁棒H控制律.最后提出了一套基于MAT-LAB软件的鲁棒控制器的设计方法,并通过一个数值例子很好地验证了文中主要结论的有效性.

不确定Duffing混沌系统的自适应跟踪控制

研究了连续时间Duffing混沌系统在具有不确定性扰动时的自适应跟踪控制问题.基于稳定性理论,在系统存在有界扰动但扰动的界大小未知时,采用自适应控制方法,构造出一个自适应控制器,可实现系统的状态渐近跟踪预先给定的轨线.仿真进一步说明了该控制器的有效性.

不确定网络控制系统具有H_∞性能界的鲁棒控制

针对闭环网络控制系统,在考虑网络数据传输可能发生丢包的情况下,提出了一类不确定切换系统模型.为了量化网络数据丢失的影响,根据网络特点给出了网络传输数据丢包率的数学定义,进一步研究了此类切换系统在某种程度的数据丢包率影响下具有一定H∞性能界的鲁棒状态反馈控制问题.应用H∞鲁棒控制理论及线性矩阵不等式技术得到了全状态反馈控制器的设计方法,以一组线性矩阵不等式表示其主要结果.最后给出了一个具体的数值示例.

不确定网络化控制系统的鲁棒容错控制

提出了网络化控制系统(NCS)的一种建模方法.该方法采用时延估计法和在线取得时延法来获取时变时延,不仅解决了采样时差和时变时延难以估计的难点,而且大大简化了NCS的建模过程.针对NCS中传感器和执行器的失效问题,利用Lyapunov法给出了一种新的鲁棒容错控制算法.运用该算法设计的控制器可使系统在网络时延、故障和建模误差的共同干扰下依然稳定运行,而且该算法接近于普通的状态反馈设计,便于工程实现.实验结果表明,算法能使系统在传感器失效和建模误差的作用下保持鲁棒稳定性.