基于滑模变结构的风电机组一次调频算法研究

针对并网风电场中,经典一次调频控制方法存在抗干扰能力弱、机组易脱网的问题,提出一种基于滑模变结构的风电机组一次调频控制算法。首先,在永磁同步风电机组工作原理的基础上,建立含有大电网的风电机组模型。其次,为了解决传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制下抗干扰能力弱的问题、引入经典滑模变结构控制器。然后,针对经典滑模变结构控制器导致执行机构存在抖振较多的缺点,提出一种基于sigmoid函数趋近率的滑模变结构一次调频控制算法。最后,通过MATLAB/Simulink对风电机组一次调频进行建模仿真,并与经典控制算法相比,验证了所提算法的可行性,在风速波动和电网故障的环境下,滑模变结构一次调频控制算法更具有效性。

码垛机器人的幂次指数趋近律变结构控制

为提高码垛机器人的控制精度,并保证系统在存在建模误差及扰动时的鲁棒性,设计了一种基于幂次指数趋近律的变结构控制算法。建立了二连杆机械臂数学模型,分析了三种趋近律的缺点,比较并提出了幂次指数趋近律。提出了使用求解微分方程的办法分三个阶段来研究算法的鲁棒性。分析了有界综合扰动极限值与控制器参数之间的关系。使用新算法得出了机器人在不含扰动时的仿真结果,解出了变结构控制三个阶段的微分方程,得出了机械臂在存有建模误差及扰动时的仿真结果。幂次指数趋近律变结构控制算法提高了码垛机器人的控制精度,在系统存在各种误差及扰动条件下具有极强鲁棒性并依然可以保证很高的控制精度。

基于滑模变结构的精密涂布机放卷系统张力控制策略研究

张力稳定是涂布工艺的一个基础条件,如何提高放卷系统的张力控制精度是精密涂布机张力控制面临的难点问题。本研究针对精密涂布机放卷系统张力稳定性控制需求,提出了一种基于滑模变结构控制策略的放卷系统张力控制方法。首先,根据精密涂布机放卷系统的工作原理,建立了放卷系统的参数时变、非线性动力学模型,分析了张力波动的主要原因;然后,在放卷系统张力模型的基础上,设计了一个放卷张力系统滑模变结构控制器,并利用李雅普诺夫(Lyapunov)定理进行了系统稳定性分析;最后,通过仿真试验对所设计的滑模变结构控制器进行了性能验证。仿真结果表明,相比于传统PID控制,本研究所设计的滑模变结构控制器对放卷张力系统具有更好的控制鲁棒性。

基于滑模变结构的混合微电网接口变换器双向下垂控制

由于混合微电网中的交直流子网具有不同的动态特性,当系统发生负荷突变时,会在双向接口变换器(bidirectional interface converter, BIC)两侧子网间产生功率波动,使交流母线频率和直流母线电压动态响应变差,为此提出了基于分数阶滑模控制器(fractional order sliding mode controller, FOSMC)的双向下垂控制策略。将具有鲁棒性强、响应速度快和抗干扰能力强的滑模变结构控制引入到BIC的控制中,得到改进型的分数阶滑模控制器,以改善系统的暂态响应过程。通过Matlab/Simulink平台搭建了仿真模型,在多种工况下验证了该控制策略的有效性。与传统双向下垂控制相比,该控制算法可以在保证系统原有稳态特性的同时,加快整个系统的响应速度,抑制暂态过程中BIC传输功率的瞬间波动,减小功率波动对交直流子网母线的反作用,提高整个系统的动态性能和抗扰动性能。

一种基于滑模变结构的电压型SEPIC变换器混沌控制方法

针对高阶电压控制型开关功率变换器的非线性特征,提出了一种抑制DCM模式SEPIC变换器中混沌现象的滑模控制方法。该方法根据DCM模式SEPIC变换器的工作模式特点在状态变量的选取上进行改进,使相应的相轨迹在DCM模式下均能进入滑模面,并根据滑模函数的存在条件,选取相应的滑模系数。引入自适应滞环控制,通过设置滞环上下限,达到稳定开关频率的目的,实现对系统的混沌控制。通过搭建系统的Simulink模型对方法进行的仿真结果表明:该方法即使在系统出现较大扰动的情况下也能使系统稳定地运行于单周期态,且具有动态响应速度快,输出纹波小等特点。

双馈感应发电机直接转矩滑模变结构控制技术研究

针对双馈感应发电机的动态行为分析不够精准,导致技术的控制效果不佳的问题,设计双馈感应发电机直接转矩滑模变结构控制。根据双馈感应发电机的运行特点,分别计算双馈感应发电机的磁链方程、电压方程、转矩方程和运动方程;确定双馈感应发电机的滑模面并计算对应的切换函数,确定相应的控制律;设计滑模变结构控制器,通过整定控制参数计算对应的控制误差,实现对发电机的控制。实验结果表明:双馈感应发电机采用的直接转矩滑模变结构控制技术在实际应用中超调量较低,控制效果较好。

基于滑模变结构的农机路径跟踪控制算法研究

为提高农机路径跟踪时的精确性,提出了一种基于滑模变结构的路径跟踪控制算法,并运用滑模变结构算法设计了自动驾驶控制器,通过简化农机车辆模型与线性化二自由度模型,求解出滑模变结构控制器的控制规律。通过在Simulink与CarSim中建立联合仿真模型验证控制器的可行性,结果表明:基于滑模变结构的农机路径跟踪控制算法的车辆作业转弯时横向偏差可控制在0.45m之内,实际行走路径与预设路径基本吻合,较加入预瞄模块的PID控制算法控制精度得到提高,满足自动驾驶农机路径跟踪精度及实时性的需求,可为农机路径跟踪控制的研究提供参考。

永磁同步电机变结构模糊神经网络控制策略

为改善永磁同步电机矢量控制技术在复杂工况下控制器参数不能做出实时调整导致控制性能差的问题,分析了模糊逻辑与神经网络控制原理,提出了一种基于高斯径向基神经网络与模糊控制的相结合的智能控制策略。以转速误差以及误差的变化率为依据构建增量补偿式二维变结构模糊神经网络PID控制器(deformable fuzzy neural network,DFNN)通过RBF神经网络参数辨识器获取永磁同步电机的雅可比信息矩阵(Jacobian matrix),通过变结构算法确定变结构模糊神经网络的结构信息。在MATLAB/Simulink中仿真结果表明,该控制系统提升了电机启动以及目标转速发生改变时的响应速度,同时降低了超调量,在负载转矩存在扰动时转速变化小,且能够快速回归至给定值,优化了矢量控制系统的性能。

小口径枪榴弹尾舵滚转角变结构控制方法

针对基于尾舵修正的小口径枪榴弹在飞行时间短、气动不确定因素较多,难以建立精确模型情况下的尾舵滚转角控制问题,提出基于变结构控制的小口径枪榴弹尾舵滚转角控制方法。该方法建立了存在气动干扰条件下小口径枪榴弹尾舵滚转角运动的状态空间模型,通过选取合适的切换平面与趋近律,设计了尾舵滚转姿态变结构控制器。仿真结果表明,所设计的变结构控制器初始响应抖振较小且控制精度更高,与传统PID控制方法相比,具有响应快、对参数变化及扰动变化不灵敏、无需系统在线辨识等优点,可实现对尾舵滚转角的精准控制,有效提高了打击精度。

仿真转台控制系统变结构自适应控制技术研究

仿真转台是航空航天及工业领域重要的仿真设备。为了使仿真转台控制系统适应负载转动惯量变化,并增强其对控制系统数学模型参数摄动、外界干扰等的鲁棒性,现将自适应理论应用于仿真转台的伺服控制系统,并使用变结构滑模控制设计控制律,添加全程滑动模态因子,设计了一种基于现代控制的复合自适应控制器。使用Simulink和Matlab搭建仿真环境,在20 Hz的正弦信号下得到负载变化前后的仿真结果。PID控制系统和自适应控制系统的响应幅值误差分别增大了3.6%和1.3%,证明了自适应控制有效地降低了系统的误差。当输入阶跃信号时,自适应控制系统将稳态误差由3.2%减小到0.3%。最后在仿真转台上进行了实物实验。在幅值0.1°频率20 Hz的正弦信号下,添加负载及干扰后,PID控制系统的响应幅值误差增大了6.6%,而自适应控制系统的幅值误差仅增大2.4%,比PID控制系统误差变化小。实验结果表明,自适应控制器的控制效果优于PID控制器,所设计的自适应控制器提高了控制系统对负载变化和干扰的鲁棒性。

基于变结构ESKF的航姿参考系统噪声处理方法

针对航姿参考系统(AHRS)易受到环境与传感器自身噪声干扰,导致姿态估计精度下降的问题,提出了一种基于变结构误差状态卡尔曼滤波(VS-ESKF)的噪声数据处理方法。首先,通过分析AHRS传感器观测数据与新息序列统计特征,设计了基于加速度范数与遗忘序贯概率比检验(F-SPRT)的方法,分别检测加速度计与陀螺仪的噪声数据。其次,基于噪声检测结果,将平滑变结构滤波(SVSF)策略引入到误差状态卡尔曼滤波(ESKF),以提高ESKF对噪声模型不确定性的处理能力。然后,结合磁场强度与磁倾角参数特征,利用马氏距离法评估磁干扰并实时调整磁力计补偿权重,获取准确的AHRS修正数据。最后,基于自主搭建独轮机器人平台进行实验验证,结果表明所设计的VS-ESKF算法可以及时、准确地检测AHRS噪声数据,并有效地抑制噪声干扰,相比于ESKF算法,对横滚角、俯仰角和偏航角的估计精度分别提升了31.05%、32.32%和40.07%,提高了姿态估计的准确性和稳定性。

基于接收侧变结构补偿的恒流恒压无线充电系统

随着无线电能传输技术快速发展,磁耦合式无线充电技术被广泛应用在锂电池充电领域.为进一步提升无线充电系统的安全性与充电效率,在串联串联(series-series,S-S)型补偿网络的基础上设计一种基于接收侧π/T型变结构补偿网络的恒流恒压无线充电系统.利用等效电路分别建立恒流和恒压充电的模型,通过附加的电容电感和开关改变接收侧拓扑结构,实现无线充电系统输出稳定的电流电压.该结构无需原边和副边复杂的控制和通信,几乎没有无功功率输出.通过DSP控制器作为恒流恒压输出的切换控制器.最后通过仿真和实验验证了基于接收侧π/T型变结构补偿网络恒流恒压输出特性和参数设计的准确性.

考虑坐标耦合的三维变结构多模型机动目标跟踪方法

在3维空间机动目标跟踪过程中,目标运动先验未知和坐标耦合误差会引起运动模型-模式失配,而模型-模式失配会引起状态估计有偏。该文根据目标运动速度正交条件修正状态转移矩阵,利用原始-对偶正则约束空间测量到球面可行域,结合自适应转弯率模型和无迹卡尔曼滤波(UKF),进行模型状态滤波并融合状态估计的一致输出,推导3维变结构多模型无迹卡尔曼滤波(VSMMUKF)算法。实验结果表明,相比多模重要性无迹卡尔曼滤波(MIUKF)算法,VSMMUKF计算量相当,能够更准确地拟合3维空间点目标机动运动。相比于交互多模型最大最小粒子滤波(IMM-MPF)算法,VSMMUKF跟踪固定翼无人机(UAV)的滤波精度提升了2.8%~59.9%,整体算法负担减小了1个数量级。

一种具有变结构的轻量化陆空两栖平台技术研究

结合无人机空中飞行与无人车陆地行驶的功能特点,通过流体仿真、气动力学分析,设计了一种具有变结构功能的陆空两栖平台。采用隐藏式旋翼设计,有效降低了平台宽度,提高了地面行驶模态下的通过性。在此基础上,针对陆空两栖平台的飞行控制问题,对平台模型进行简化,并对平台参数进行优化和模型校核,验证了平台模型的有效性和可信度。设计了自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)方案,并进行了simulink仿真和原理样机测试。试验表明,所设计的陆空两栖平台兼具良好的路面行驶能力与空中飞行能力,具备一定的越障功能,为未来军事应用中飞行器长航时、大载重、强稳定性等功能的实现提供了技术参考。

汽车防滑刹车系统滑模变结构控制器设计研究

从力学建模、车轮轮胎的简化模型、滑模控制器的设计等3个方面入手,对滑模变结构控制系统进行仿真分析,旨在探索汽车防滑刹车系统滑模变结构控制器的设计方式和优化途径,并研究其对行车安全性能的影响。

基于滑模变结构的凸版印刷机无轴传动控制系统设计

目的解决凸版印刷机系统中精确同步控制与稳定性问题,设计一种基于滑模变结构控制方法的无轴传动印刷控制系统。方法通过分析传统凸版轮转印刷系统的控制原理,建立无轴传动的凸版多组印刷单元系统的控制模型,确保印刷过程中驱动电机能够实现精确的位置和速度同步,以维持印刷作业的协调性和一致性。此外,提出了滑模变结构控制算法。搭建了以永磁同步电机为执行机构的无轴传动控制仿真系统,并开发了以S7-1200为控制核心的硬件系统,使用博途软件设计PLC的控制程序。结果采用滑模变结构控制的凸版印刷机无轴传动控制系统展现出较高的准确性和稳定性,能够稳定可靠地实现印刷过程中的无轴传动控制。结论以凸版轮转印刷机为出发点,将滑模变结构控制引入凸版印刷机的无轴传动控制系统中,并将其离散化处理后运用于PLC控制系统,提高了凸版印刷的效率,并对智能控制算法在印刷控制中的运用进行了有效探索。

交流电机无速度传感器矢量控制系统变结构模型参考自适应转速辨识

针对变结构控制在参数变化等不确定因素满足“匹配条件”即变化有界时,具有抗外部干扰和内部参数摄动的鲁棒性,但实际中要确定不确定性参数变化的上下界有一定难度的特点。文中基于变结构控制和自适应控制理论,提出一种新颖的变结构模型参考自适应(VS-MRAS)观测器,用于交流电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识。该法将变结构和MRAS进行有机的整合,利用MRAS对系统参数变化的适应能力实时估算不确定因素变化的边界,以改善磁链观测的准确性,进而提高转速辨识的精度。利用仿真方法,对比分析了带速度检测装置的矢量控制系统、基于MRAS转速辨识的无速度传感器矢量控制系统和基于VS-MRAS转速辨识的无速度传感器矢量控制系统的3种情况下转速和磁链响应的动静态性能。证实该方法提高了转子磁链观测的准确度,改善了转速估计的动静态性能。

模糊积分滑模变结构下EMB防抱死控制算法研究

由于汽车行驶环境的复杂性以及在进行防抱死制动时的时变性和不确定性,滑模控制在ABS系统中得到了较高使用,但在实际使用中又很难保证系统运动点较快到达滑模面的同时又不产生较大抖振。为解决这个问题,提出基于电子机械制动(EMB)的ABS模糊积分滑模变结构控制算法,并利用MATLAB/Simulink和Carsim软件进行联合仿真。结果表明,所提算法能够将滑移率精确地控制在期望值附近,并且系统响应速度快、稳定性高。最后,基于NI设备进行SiL研究,对所提算法的有效性进行进一步验证。

汽车ABS模糊变结构控制设计

针对汽车制动过程中防抱死制动系统(ABS)存在的难以充分利用地面附着系数和高度非线性的问题,提出了一种基于路面识别的ABS模糊变结构控制策略。利用Burckhardt轮胎模型设计路面识别算法,并通过模糊变结构控制调节路面识别算法识别出的最优滑移率。仿真实验结果表明,路面识别算法响应速度快、准确率高;在跃变路面条件下,模糊变结构控制比变结构控制的制动时间减少7%,制动距离缩短6%,控制器输出的抖振幅度得到有效削弱.

基于模糊变结构补偿的机械臂运动路径避障规划算法

机械臂的活动范围可以自由调整,其准确的运动规律较难获取,导致机械臂运动路径避障规划存在规划效果差、规划路径长以及规划耗时长的问题,为此提出基于模糊变结构补偿的机械臂运动路径避障规划算法。该算法首先对机械臂进行相关动力学分析,将分析结果与模糊变结构相结合对机械臂力矩进行补偿控制;然后使用Q-learning算法计算补偿控制结果,获取路径最佳规划策略;最后通过该策略完成机械臂避障路径的规划。实验结果表明,使用该算法进行路径规划时的规划结果较为准确,规划路径短且规划耗时短。