基于扩展状态观测器的永磁同步电动机的加权快速终端滑模控制

为提高永磁同步电动机的位置跟踪精度和抗扰性,提出了一种基于扩展状态观测器的加权快速终端滑模控制方法。首先,为降低系统扰动带来的影响,设计扩展状态观测器估计永磁同步电动机系统的总扰动。然后,根据扰动对系统的影响,对位置误差加权并将其作为滑模面中的非线性项,从而设计基于位置误差权重分配的滑模面。最后,设计快速加权终端滑模控制器对扰动做出具体补偿,并使系统在有限时间内趋于稳定。通过仿真结果验证,与传统的快速终端滑模控制器相比,在受到扰动时,本文设计的控制方法收敛速度更快,抗干扰性更强,能实现更准确的轨迹跟踪。

网络拓扑攻击下电力信息物理系统的双层攻击模型

为了研究攻击成本以及潮流转移对攻击方选择攻击方案的影响,以电力信息物理系统为研究对象,建立了以制造“虚假潮流转移”为攻击模式的网络拓扑双层攻击模型。首先,通过分析潮流转移,采用虚假数据注入的方式,设计了使电网“虚假潮流转移”的攻击模式;其次,引入复杂网络理论,将线路攻击代价分为拓扑结构、调度资源两部分,建立了攻击成本模型;最后,基于攻击方与系统调度方的博弈行为,建立了网络拓扑双层攻击模型,并利用帝国竞争算法对模型进行求解。仿真结果表明:攻击模型能给系统带来较大损失,且攻击方选择的攻击方案与线路的攻击代价相关。

RBF神经网络的机电伺服系统固定时间滑模控制

为实现机电伺服系统的高精度跟踪控制,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的固定时间滑模控制方法。首先,将可变指数滑模面与常数指数滑模面结合,构造了固定时间滑模控制器,能够削弱抖振问题,使系统在固定时间内收敛;其次,考虑到系统扰动的边界难以确定,引入双隐含层RBF神经网络对扰动进行逼近和补偿;最后,通过将隐含层与输出层的网络连接权重设计成自适应更新的参数,进一步提高神经网络的逼近与补偿能力。结果表明:所提出的控制方法对控制系统有着更好的补偿效果,能够更好地削弱外界干扰对系统造成的影响,实现机电伺服系统的精确跟踪控制。

基于多目标优化的系泊系统设计

以近海系泊系统为研究对象,建立系泊系统的多目标优化模型。首先考虑构件所受外部荷载,对构件进行力学分析,建立受力平衡和力矩平衡方程组,并进行倾斜角的化简;然后分析水声通信观测系统,建立多目标优化模型;最后引入粒子群和人工鱼群的混合优化算法进行求解。实验结果表明,求解出的优化方案能有效提高观测通信效果,为系泊系统的设计提供了理论指导。

极端灾害下考虑电网和天然气网络侧的综合能源系统弹性评估

针对电气综合能源系统在极端扰动下发生的大规模故障,构建了考虑电网和天然气网络受到极端事件扰动时的综合能源系统模型。首先,基于传统的随机攻击模型,进一步扩大节点攻击的随机性与危害性,采用故障节点传播策略,生成极端灾害场景。其次,针对极端场景中通常忽略天然气网络这一问题,建立了电网和天然气网络同时受到极端事件扰动时的系统模型,并通过最优切负荷目标函数计算网络负荷缺额。然后,以配电网负荷曲线缺失百分比作为弹性指标,采用蒙特卡罗算法,对电气综合能源系统进行弹性评估。最后,对IEEE39以及20节点的天然气网络构成的电气综合能源系统进行仿真,验证了提出的电气综合能源系统能有效提高弹性评估的准确性。

一种改进机电伺服系统递归积分滑模控制方法

针对带有未知摩擦力矩、负载力矩及扰动力矩等不确定性的机电伺服系统,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的机电伺服系统递归积分滑模控制方法。首先,利用快速非奇异终端滑模面和递归积分滑模面,构造了一种新的递归终端积分滑模面。其次,为了减少干扰,保证系统稳定的同时加快趋近速率,采用了指数趋近律。然后,采用递归积分滑模控制结合RBF神经网络逼近的方法,使其在有限时间内达到接近零的预期误差。最后,通过构造李雅普诺夫函数,证明了该机电伺服系统控制方法的可达性及稳定性。仿真结果表明:所提出的机电伺服控制方法具有良好的跟踪性能,能够快速准确地跟踪期望轨迹。