基于改进灰色预测单神经元PI的全超导托卡马克核聚变发电装置快控电源电流控制

全超导托卡马克核聚变发电装置(EAST)快控电源负载电感的电流受多种不确定环境因素的影响而难以预测,灰色预测无需精确对象模型,只需少量已知信息即可实现输出电流短期预测,已在EAST快控电源中有了一定研究应用。为解决灰色预测在EAST快控电源中对突变信号边沿预测精度低和预测延时时间长的问题,提出一种改进灰色预测算法实现输出电流预测。在一个开关周期内对输出电流进行等时长间隔采样4次作为原始序列,将滚动式采样预测改为逐周期采样预测,在实现灰色预测的过程中不必依赖过去几个周期的历史采样信息,只需本周期的4个原始采样值即可实现输出电流的预测。根据预测电流与参考电流误差自适应调整单神经元比例-积分(PI)控制的输出增益,实现输出电流的快速准确控制。仿真和实验结果表明,在EAST快控电源电流预测过程中所提出的改进灰色预测,对比传统灰色预测具有更高的预测精度和更小的预测延时,改进灰色预测变增益单神经元PI控制能够在减小电流超调的同时加快输出电流响应速度。

基于单神经元PI的双馈风力发电系统网侧变流器控制策略研究

针对双馈风力发电系统网侧变流器的非线性特性,提出了一种基于单神经元PI算法的网侧变流器控制策略,采用电网电压定向的矢量控制结合单神经元PI控制,实现了网侧变流器有功功率和无功功率的解耦控制,其中单神经元PI控制器的比例、积分系数根据直流侧的电压误差进行自适应调整。在PSCAD/EMTDC环境下,建立了双馈风力发电系统仿真模型。仿真结果表明,该控制策略可实现期望直流母线电压的快速、稳定跟踪,同时能够快速实现单位功率因数控制,具有较强的抗扰动能力与鲁棒性。

基于单神经元PI控制的逆变器系统仿真

将一种根据误差的大小来调节比例系数K值的单神经元PI控制器引入到逆变器的控制回路中,可以实现在线调整参数,在一定程度上不依赖于系统的模型。仿真结果表明:与常规的PI控制器相比该控制器的输出超调量较小,有一定的自适应能力,可以提高逆变电源系统的动态性能。

基于单神经元PI的转台伺服控制系统设计与应用

为了提高伺服控制系统的精度,在综合考虑传统算法优缺点的基础上,设计并实现了一种基于单神经元PI的伺服转台控制系统。该系统采用SICK绝对式多圈编码器作为转台转动位置的检测工具,并把转台的位置输入到系统中形成闭环控制;其中位置环采用了单神经元PI算法取代传统的PI算法,并采用可编程逻辑控制器(FPGA)实现了上述算法;搭建了伺服控制系统的试验平台。试验结果表明,该转台的置位精度及转速的平稳性得到了有效提高。

基于单神经元PI的船用异步电机无速度传感器仿真

针对船用异步电机转速辨识不精确而导致的控制系统不稳定问题,使用基于模型参考自适应系统的无速度传感器技术取代传统的转速检测装置对转速信号进行估测。根据神经网络的自学习和自适应能力,设计了一种单神经元自适应PI调节器以实现控制参数的在线自整定,克服了传统PI控制器在非线性和时变系统中控制能力差的缺陷。结合异步电机矢量控制技术,使用基于转子磁链模型的转速辨识算法对电机转速进行估测,将单神经元PI控制器应用于转速估测系统,实现对电机转速的精确估计。仿真结果表明,相对于传统控制器,设计的单神经元自适应PI调节器响应速度快,参数自调节性能强,转速估测更为精确。

扰动补偿的陀螺稳定平台单神经元自适应PI控制

针对陀螺稳定平台受未知非线性干扰的影响,提出了一种基于扰动补偿的单神经元自适应PI控制策略。利用扰动观测器观测出各种扰动,将其作为补偿信号前馈到控制输入端,提高平台的抗干扰能力;同时利用神经元的自学习和自适应力对PI参数进行在线调整,保证了平台在外界扰动和系统参数变化情况下对目标稳定跟踪的能力。通过在某型号实验装置上的试验结果表明,该方法对不确定扰动具有较强的抗干扰能力,提升了稳定平台的自适应性和鲁棒性。

基于单神经元自适应PI的PWM整流器控制

根据三相电压型PWM整流器的基本结构及数学模型,推出以电网电压定向的矢量控制方法,在Matlab环境下搭建了三相PWM整流器控制系统仿真模型。将单神经元自适应PI控制引入到系统中,用S函数实现了单神经元自适应PI控制算法,对基于单神经元自适应PI控制算法与基于普通PI控制算法的三相PWM整流器系统分别进行了特性仿真,结果表明,基于单神经元自适应PI控制算法的三相PWM整流器系统不仅能满足系统控制要求,而且具有较好的动态响应能力和抗扰能力。

TBM刀盘驱动系统单神经元模糊同步控制

针对全断面硬岩隧道掘进机(TBM)刀盘多电机并联驱动由于载荷突变和传动系统磨耗所引起的电机偏载甚至过载,提出基于单神经元模糊自适应PI速度调节器的转矩主从控制策略.搭建电机闭环矢量控制模型,推导多齿轮齿圈并联系统的数学模型并使用S函数加以描述,在Simulink环境下将两者连接,对比分析转速并联和转矩主从控制策略下,电机对外在载荷和机械磨耗的黏性和刚性啮合响应及其机理,将单神经元模糊PI速度调节器应用于转矩主从策略消除扭矩超调.仿真结果表明,基于单神经元模糊PI速度调节器的转矩主从控制策略能够适应传动系统的参数变化,消除电机在负载变化时的扭矩超调和偏载,并能提高系统的精度和响应速度.

PEMFC分布式发电系统动态协调控制仿真

对为建筑提供热电联供的60 kW PEMFC分布式发电系统进行研究,并根据物质的动态流动和电化学反应过程建立了发电系统模型,针对系统对发电效率和稳定运行的要求,以及多参数非线性强动态耦合的特点,对系统的控制设计不再强调某个参数,而是着眼于整个系统的协调运行。模拟15个家庭一天典型的电能需求进行了系统的动态仿真实验,实验结果说明,提出的系统控制方案可行,工作点的优化搜索能够使系统良好的响应实时负载,单神经元PI解耦控制器则使系统始终在理想的压力和湿度条件下稳定运行。这些将为系统的进一步优化设计和开发应用提供指导。

基于TMS320F2812光伏并网SVPWM逆变系统的设计

针对传统电力系统中SPWM调制的逆变器效率低、可靠性差等缺点,提出了将SVPWM技术应用于光伏并网逆变器中,并在Matlab/Simulink环境下对逆变主电路进行了仿真。同时以TMS320F2812为主控芯片,三相逆变模块为主电路,在SVPWM逆变调制技术的基础上,引入单神经元PI电压闭环控制技术来改善并网逆变器的输出波形,并研制了一台220 V/50 Hz的并网逆变器样机。仿真结果表明,设计方案的可行性和有效性,样机结果表明,该并网逆变器具有硬件电路简单,输出电压谐波畸变率低,电压稳定等优点。

基于滑模变结构的静止无功发生器控制系统

研究了先进的静止无功发生器ASVG(AdvancedStaticVarGenerator)的控制器PQ离散时间解耦模型,可实现有功和瞬时无功的快速解耦控制。在此模型基础上,设计了ASVG双环控制系统。内环为功率控制环,采用变趋近速度离散滑模变结构控制,有效地减小了系统抖振,保证了稳态时系统的渐近稳定性,并增强了闭环系统的鲁棒性。外环为电压控制环,采用单神经元自适应比例积分(PI)控制在线调整参数,可适应系统参数变化、克服扰动,有效控制了瞬态无功交换时直流电容电压的稳定。通过仿真验证了该控制系统的有效性。

永磁同步电机全速范围内无传感控制策略研究

目的为了提高自动化包装生产线的产品效率和质量,改善永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统的性能,针对电机运行于低速时反电动势不易检测以及高速位置精度较低的问题,设计一种基于高频方波注入法和改进滑模观测器的复合观测器。方法在低速时采用高频方波信号注入法来实现对转子位置信息的估计,在中高速时采用改进的滑模观测器来估计转子位置,通过引入双边界层切换函数和可变滑模增益来加快收敛速度和减小抖振,同时设计基于单神经元PI的锁相环用来解析转子信息,进而提高速度和位置,估计精度。结果通过与单一的算法进行对比分析,发现复合观测器的位置估算精度得到了提高。结论Matlab/Simulink仿真实验以及实物验证结果表明,和传统的算法相比,该算法具有位置估计精度高、鲁棒性好等优点。

面向降载的漂浮式海上风机变桨距控制技术

为了降低风浪联合作用下由漂浮式海上风机的平台垂荡运动和叶尖位移引起的载荷,以NREL-5MW基础风机和OC4-DeepCwind漂浮式平台为研究对象,提出了一种基于卡尔曼滤波算法的改进单神经元PI独立变桨距控制技术。通过OpenFAST-Matlab/Simulink联合仿真,结果表明:相较于PI统一变桨距和方位角权系数独立变桨距控制技术,提出的独立变桨距控制技术在一定程度上缓解了浮式平台的垂荡运动,降低了漂浮式海上风机叶尖位移的振幅。

漂浮式风电机组的载荷优化控制及其先进监测技术研究

针对大型漂浮式海上风力发电机组运行过程中叶根处存在有较大的载荷和平台摇动等问题,根据现有的漂浮式平台模型、独立变桨控制算法和控制策略,在输出功率稳定的情况下,在PI协同变桨的控制基础加上,采用叶根处的载荷控制信号和平台摇动角度的控制信号的方法来实现风力发电机组的优化控制。为验证控制器的可行性,通过美国可再生能源实验室的FAST和MCrunch软件进行仿真,将结果与统一变桨的结果进行对比后,采用先进监测与控制方法有效性,可为今后开展样机控制器的测试提供一种思路。