随着可再生能源接入电网比例的逐步增大,热力发电厂需要应对更加频繁、更大范围的负荷变化,给电厂的高阶大惯性过热汽温过程的控制带来严峻的挑战。为此,文中针对一类高阶大惯性过热汽温过程,提出一种基于相位补偿的自抗扰控制(phase co...随着可再生能源接入电网比例的逐步增大,热力发电厂需要应对更加频繁、更大范围的负荷变化,给电厂的高阶大惯性过热汽温过程的控制带来严峻的挑战。为此,文中针对一类高阶大惯性过热汽温过程,提出一种基于相位补偿的自抗扰控制(phase compensation based active disturbance rejection control,PC-ADRC)方法。首先,阐述过热汽温系统的工作原理和控制难点。然后,采用低频近似法详细推导相位补偿(phase compensation,PC)网络模型,提出采用PC网络对模型动态特性进行补偿,得到等效降阶模型的简化思路。为便于工程应用,给出PC-ADRC系统的简单实现方法和等效模型分析。最后,对PC-ADRC系统的稳定性和鲁棒性进行研究。理论分析和仿真结果表明,所提出的PC-ADRC系统能有效提升高阶过程控制系统的鲁棒性和快速响应能力。展开更多
文摘在下肢康复机器人的康复训练过程中,模型参数、环境干扰等不确定性因素会影响机器人轨迹跟踪的精度。针对这一问题,提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的自适应补偿控制,该控制方法能够提高机械系统轨迹跟踪的精确性。首先,设计一款具有4种工作模式、运动稳定的闭链卧式下肢康复机器人结构;然后,利用拉格朗日方法求解动力学名义模型,将康复装置的模型参数以及外界干扰等不确定性因素分离出来,并设计基于RBF神经网络的自适应补偿算法对其进行逼近控制;最后,通过Matlab/Simulink环境对其进行仿真验证,证明了该控制策略的有效性。结果显示,在人体步态曲线轨迹跟踪中,提出的基于RBF神经网络的自适应补偿算法相比传统的模糊比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制的方法响应速度快、跟踪效果好,且髋关节和膝关节轨迹跟踪的角度误差峰值分别为0.08°和0.13°,远小于患者下肢在康复运动中的转动角度。设计了单腿样机试验,试验结果表明,采用的RBF补偿自适应控制器能够实现高精度的跟踪结果,也能够满足患者在康复训练中安全性的要求。
文摘随着可再生能源接入电网比例的逐步增大,热力发电厂需要应对更加频繁、更大范围的负荷变化,给电厂的高阶大惯性过热汽温过程的控制带来严峻的挑战。为此,文中针对一类高阶大惯性过热汽温过程,提出一种基于相位补偿的自抗扰控制(phase compensation based active disturbance rejection control,PC-ADRC)方法。首先,阐述过热汽温系统的工作原理和控制难点。然后,采用低频近似法详细推导相位补偿(phase compensation,PC)网络模型,提出采用PC网络对模型动态特性进行补偿,得到等效降阶模型的简化思路。为便于工程应用,给出PC-ADRC系统的简单实现方法和等效模型分析。最后,对PC-ADRC系统的稳定性和鲁棒性进行研究。理论分析和仿真结果表明,所提出的PC-ADRC系统能有效提升高阶过程控制系统的鲁棒性和快速响应能力。
