基于改进的Bang-Bang控制算法的拉索半主动控制研究

为了提高磁流变(magnetorheological,MR)阻尼器对斜拉桥拉索振动的控制效果,避免在经典的Bang-Bang控制算法下拉索振动幅度很小而MR阻尼器出力却很大的不合理情况,提出基于位移限定的改进的Bang-Bang控制算法(以下简称新算法)。在Simulink中建立相关模型进行数值模拟分析,将基于新算法的半主动控制的控制效果与主动控制、被动控制及基于经典的Bang-Bang控制算法的半主动控制的控制效果进行比较。结果显示,基于新算法的半主动控制对拉索振动控制效果要好于被动控制及基于经典的Bang-Bang控制算法的半主动控制,其控制效率相对于被动控制和经典的Bang-Bang控制算法分别提高30%和10%以上。这表明新算法对拉索的振动控制效果有一定的改善,因而对实际工程有一定的参考价值。

基于改进麻雀优化PID的波浪补偿控制方法

随着海上风电“十四五”规划的不断推动,在深远海域对兆瓦级大功率海上风机的需求量随之增加,其规模也在不断扩大。但是,在吊运、安装等海上工作过程中,复杂海浪对船舶产生的持续影响导致风机安装的精度和效率大幅下降,甚至会对人员安全以及财产造成重大损失。在深远海域复杂海况下对工程船舶进行有效的波浪补偿,可提供稳定的作业环境以保证精准高效地完成各项工作,因此,本文提出了一种基于改进麻雀优化PID的波浪补偿控制方法并将其应用于Stewart补偿平台。首先,建立波浪补偿平台动力学以及运动学反解模型,并设计正解模型迭代求解算法。随后,使用PID进行波浪补偿控制,并通过麻雀搜索算法优化参数。接着,采用Circle混沌映射对其进行初始化分布,以解决初始化不均匀的问题;并采用动态自适应加权、柯西突变以及反向学习以提升算法全局寻优能力。最后,生成4~6级海况下的某工程船运动数据作为系统输入,利用MATLAB和Simulink软件平台搭建模型进行补偿控制验证,并在Stewart硬件平台上做补偿试验。结果表明,改进麻雀搜索算法具有较快的收敛速度、较高的精度和更好的寻优能力,优化后的PID控制方法更适合用于复杂海况下波浪补偿平台的控制优化,可为大功率海上风机安装的补偿平台控制系统设计提供参考。

改进下垂控制下的中压直流配电系统双时间尺度分层调控方法

针对中压直流配电系统,在负荷激增、可再生能源出力突变等特殊工况下,传统优化调度方案与协调控制策略存在系统运行经济性有待提升、直流母线电压易越限的问题。为此,提出一种基于改进下垂控制的中压直流配电系统双时间尺度分层调控方法。首先,构建一种具备直流故障穿越能力的3端混合型模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)环状±10 kV中压直流配电系统,该系统含电动汽车充电站、储能系统、分布式光伏与风电等灵活性资源。其次,制定各单元协调控制策略,并采用tan函数改进传统下垂控制,以提高系统应对大幅功率波动的能力。然后,基于改进控制策略提出一种双时间尺度分层优化调控方法:在长时间尺度的系统调度层,以运行总成本最小为优化目标,确定各换流器参考功率;在短时间尺度的换流器间协调控制层,改进下垂曲线,并优化控制系数,以兼顾系统运行经济性与电能质量。最后,以典型算例验证该文所提优化调度方案及协调控制策略的有效性:通过灵活调度多种柔性资源,系统运行总成本可降低约11%;在某数据中心负荷激增100%的工况下,各直流母线电压波动仍能维持在±3%UN(额定电压)的允许范围内。

面向多运行模式的并网逆变器改进控制策略

为了改善新能源并网逆变器的性能并同时满足多运行模式(并网模式和孤岛模式)调节需求,设计了双重自适应系数,并基于下垂控制和虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)控制提出了新颖的改进控制策略。该控制策略可灵活地调节惯量和阻尼以满足不同运行模式的需求。设计的双重自适应系数包括自适应协调系数和自适应惯量系数,前者可提高系统动态特性并增强适用性,后者可进一步改善功率超调和振荡问题以完全消除功率超调。所提出的改进控制策略的功率响应无超调和振荡,能够提供接近于VSG控制的惯量和阻尼特性且具有更快的响应速度,可同时满足并网模式下的功率调节需求和孤岛模式下的频率调节需求,具有更大的适用性和更优异的动态特性。最后,通过硬件在环实验验证了所提出的改进控制策略的有效性和可行性。

采用改进遗传算法优化LS-SVM逆系统的外转子无铁心无轴承永磁同步发电机解耦控制

为了实现外转子无铁心无轴承永磁同步发电机(outer rotor coreless bearingless permanent magnet synchronous generator,ORC-BPMSG)的精确控制,提出一种基于改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)逆系统的解耦控制策略。首先,基于ORC-BPMSG的结构及工作原理,推导其数学模型,并分析其可逆性。其次,建立LS-SVM回归方程,并采用IGA优化LS-SVM的性能参数,从而训练得到逆系统。然后,将逆系统与原系统串接,形成伪线性系统,实现了ORC-BPMSG的线性化和解耦。最后,将提出的控制方法与传统LS-SVM逆系统控制方法进行对比仿真和实验。仿真和实验结果表明:所提出的控制策略可以较好地实现ORC-BPMSG输出电压和悬浮力、以及悬浮力之间的解耦控制。

基于变前视距离的四轮同步转向农机改进纯跟踪控制

路径跟踪控制是提高自主导航系统控制精度的关键。针对在复杂农田作业环境下转弯时纯跟踪算法跟踪精度不高的问题,本文提出了一种基于改进纯追踪模型的四轮同步转向农机路径跟踪控制算法。建立了基于四轮同步转向农机的运动学模型和纯跟踪模型,在此基础上考虑航向误差得到改进纯跟踪模型,进行RTK定位坐标修正,根据量化误差的评价函数搜索前视区域最优目标点,得到最优前视距离。本文算法能实时确定四轮同步转向农机改进纯跟踪模型中的前视距离,使航向误差和横向误差最小化,实现目标点的自适应优化。仿真结果表明,本文方法转弯时平均绝对横向误差减至0.035 m,平均绝对航向误差减至0.212°;水田实验结果表明,当四轮同步转向农机作业速度为3.6 km/h时,四轮转向农机轨迹跟踪平均绝对横向误差减至0.109 m,平均绝对航向误差减至2.799°,转弯跟踪精度显著提高。

基于神经网络的微电网交错并联变换器的改进自抗扰控制

针对混合储能微电网在负载突变、扰动加入等多种复杂工况下引起的用电端降压接口的电压质量降低的问题,文章设计了一种以改进线性自抗扰为主要控制器,以BP神经网络为辅助参数优化算法的闭环控制策略。首先,根据六路交错并联变换器的电路拓扑建立时域下的数学模型,并对系统总扰动进行重构,将总扰动分解为模型未知扰动和外界扰动,分别利用观测器进行估计,形成了改进线性自抗扰控制,提高系统的扰动观测能力和观测精度;其次,为使系统获得控制参数的实时优化能力,引入BP神经网络,对控制器参数进行实时整定;最后,搭建了混合微电网六路交错并联变换器的数字仿真模型和半实物仿真模型进行验证,并与PI,LADRC进行了比较。结果显示,所提控制策略不仅具备优异的输出电压质量,而且使系统获得了更好的稳定性与鲁棒性。

基于卡尔曼滤波的改进ADRC风电制动器控制策略研究

为了提高风电制动器的抗干扰能力和控制精度,在传统三闭环系统的基础上,提出改进自抗扰控制并融合卡尔曼滤波算法.在扩张状态观测器中引入速度跟踪情况,将传统的“大带宽、小误差”改进为“小带宽、小误差”,提高观测器的观测效率.在误差反馈控制率中引入新型指数趋近律的滑模控制,增强控制效果.在电流环中引入卡尔曼滤波算法,降低电流噪声.通过MATLAB/Simulink建立风电制动系统的数学模型,与传统自抗扰控制策略和PID控制策略进行对比分析.结果表明:改进后的控制策略提高了响应速度,降低了启动转矩和电流噪声;制动器在不同工况下均展现出来良好的控制效果和抗干扰能力,提升了系统的鲁棒性和动态性能.

不平衡电网下电流源型PWM整流器改进型无差拍控制

三相电流源型PWM整流器运行在电网电压不平衡情况下,引起直流侧及网侧电流存在大量低次谐波,势必对后级变换器供电稳定性、安全性等存在不利影响。针对该问题,首先建立整流器数学模型,推导出不平衡电网下直流侧电压和网侧电流表达式,揭示出系统直流侧和网侧电流产生低次谐波的机理。其次,根据瞬时功率理论设计内环电流参考指令,并利用无差拍控制实现网侧电流对参考电流的跟踪。然而传统无差拍控制存在延时问题,将影响网侧电流的跟随性能,造成电能质量下降。为解决该问题,提出了网侧电流内环改进型无差拍控制,利用两步预测法补偿系统延时。最后,基于Matlab/Simulink平台搭建仿真模型,验证所提控制策略的正确性与有效性。结果表明,所提方法能有效抑制直流侧和网侧电流低次谐波,实现网侧电流正弦化和直流侧电压稳定输出。

基于改进LSSVM算法的柔性飞机起落架智能半主动控制技术

提出了基于改进LSSVM算法的柔性飞机起落架智能半主动控制技术。充分考虑柔性飞机结构振动模态,构建飞机起落架智能半主动控制力学模型。根据半主动控制起落架结构,采用剪枝算法构造最小二乘支持向量机优化函数,使控制过程具有稀疏性。计算双气室缓冲器的气体弹力、油孔液压阻尼力和轮胎压力,分析飞机落下、滑跑在动力学模型中的非线性动力学特征。构造起落架二次型性能指标函数,用线性二次型调节器设计起落架最优控制结构,导出最优控制律。由实验结果可知:该技术在缓冲距离为0.25 m时功量达到最大为0.9×10^(5)N,与实际着陆功量控制效果一致;最大位移为0.47 m,仅与实际存在最大为0.01 m的误差,使飞机在平衡位置减少振动响应,保持飞机起落稳定。

基于扩张状态观测器的永磁直线同步电机改进模型预测电流控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)模型预测电流控制(MPCC)中存在的电流脉动过大、在线计算复杂的问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的改进MPCC策略。利用最优电压矢量相角和重新划分后的电压矢量扇区,改进第一电压矢量的选取方式,减小第二电压矢量选择范围,以实现电压矢量的快速选取,进而降低电流脉动。同时,为了提高PMLSM抗负载扰动能力,通过ESO对扰动进行观测,将观测到的扰动转换为电流进行补偿,提高系统的鲁棒性,且补偿电流可起到进一步减小电流脉动的作用。仿真结果表明,所提出的控制方法切实可行,与MPCC相比,基于ESO的改进MPCC系统具有更好的控制性能、更小的电流脉动和较强的鲁棒性能。

改进二阶广义积分磁链观测器的PMSM无位置传感器控制

基于磁链观测器的永磁同步电机无位置传感器控制时,准确估算磁链至关重要。常规一阶纯积分器和传统低通滤波器估算磁链存在直流偏移,并且低通滤波器还带来了磁链相位偏移和幅值衰减。有人将二阶广义积分器运用到磁链观测器中衰减估算磁链的直流偏移现象,但是衰减能力有限。基于上述情况,在传统二阶广义积分器的基础上提出一种改进的二阶广义积分磁链观测器。理论分析表明,该观测器估算磁链能完全消除直流偏移,提高了磁链估算精度。最后,在MATLAB/Simulink仿真软件系统中搭建了永磁同步电机的矢量控制模型以及在ACM32F403CET7微控制器的永磁同步电机驱动平台上进行实验测试,验证了该控制方法的有效性。

改进滑模观测器的电流源逆变器驱动PMSM无位置传感器控制

由于电流源逆变器(CSI)的叠流效应以及前级DC-DC控制的母线电流脉动较大,使得扩展反电动势中含有大量谐波,造成较大的位置误差。针对此问题,该文提出一种改进滑模观测器的电流源逆变器驱动永磁同步电机无传感器控制方法。首先,基于传统滑模观测器,设计复系数滤波器代替传统低通滤波器,实现了对估计反电动势的准确提取,同时也抑制了估计反电动势中的高频抖动和高次谐波。其次,将二阶广义积分器内嵌于锁相环中,用于消除位置误差信号中的低次谐波,提高位置观测准确度。最后,将估算的速度信息反馈回复系数滤波器,实现复系数滤波器的自适应性。实验结果表明,所提方法在不同工况下,能够有效提高估算的转子位置精度,验证了方法的可行性与有效性。

基于改进模糊PID果园双轮移动机器人运动控制

针对果园双轮机器人在果园路面移动时难平衡、易失稳的问题,提出了一种基于改进萤火虫算法优化的模糊比例-积分-微分(PID)控制策略。首先,根据机器人与果园不平整路面特点,建立其动力学状态空间模型;第二,阐述改进萤火虫算法原理并用其优化控制器模糊规则;第三,利用MatLab/Simulink软件对机器人运动控制进行仿真试验;最后,为检验所提出算法的可行性,建立对比试验。研究结果表明:改进萤火虫算法优化的模糊PID控制器实现了果园双轮移动机器人的稳定运动功能,到达稳定的时间与最大倾角较传统PID控制器分别减少了3.9s和20.4°。

足式机器人腿部关节改进单神经网络PID控制算法研究

为了满足液压足式机器人在复杂环境中实现精确、快速的腿部关节控制需求,把单神经网络PID能够实时调节参数的优点运用到足式机器人液压机械腿关节的控制中,在单神经网络PID的基础上增加机械腿关节的位置和速度控制算法,形成改进单神经网络PID,实现了对神经元比例参数自调整、PID参数的自整定,能够较好地适应内、外参数的变化,增强了腿部关节的快速性、精确性。在Simulink中进行建模仿真以及在设计的以STM32为中央处理芯片的控制平台上进行实验测试,结果表明:改进单神经网络PID在足式液压机器人的腿部关节控制中具有响应速度快、超调量小、控制精度高、鲁棒性强等优点。

基于改进平衡优化算法的折叠翼飞行器自抗扰控制器设计

针对折叠翼飞行器(FWV)模型误差和抗扰动能力较差及自抗扰控制器(ADRC)人工参数整定难的问题,提出一种基于莱维飞行的改进平衡优化(LEO)算法。给出典型FWV动力学模型,基于ADRC结构设计一种FWV的姿态控制器;在此基础上用所提算法整定了ADRC参数,并从控制性能和抗干扰的角度对经参数优化后的ADRC和传统ADRC进行仿真对比;将所提算法与经典平衡优化算法、粒子群优化(PSO)算法等进行仿真对比。仿真结果表明:所提算法优化的控制器能提高FWV的控制精度和扰动抑制性能,验证了所提算法在解决ADRC参数优化问题时的优越性。对搭载优化后ADRC的样机进行实飞验证,结果表明:在风扰之下,FWV样机仍具有较好的飞行性能指标,进一步验证了所提算法优化的ADRC对FWV抗扰能力的提升。

基于改进拟连续算法的回转弹仓位置控制

为提高大口径火炮自动装填过程中回转弹仓工作的精确性和鲁棒性,在分析现有拟连续算法相关研究内容的基础上,设计一种全新的改进拟连续控制器对回转弹仓进行位置控制。通过与滑模扰动观测器相结合,新控制器增益不依赖于系统扰动的不确定性边界,且不需引入额外的控制器参数,降低了控制器的设计和调试难度。通过Lyapunov方程验证控制器本身及闭环系统的稳定性。仿真和试验结果表明:新设计的控制器相对于已有拟连续算法具有优越性,在受到不确定时变负载和不确定参数扰动的情况下,新设计的改进控制器在应用于回转弹仓时,在趋近段可以获得更快的收敛速度,减小到位超调量,并在滑动段有效减弱抖振。

基于贝叶斯改进神经网络的电力无人机鲁棒姿态控制方法

针对电力无人机在工作状态下受到外部因素干扰导致无法精准控制运动姿态的问题,提出基于贝叶斯改进神经网络的电力无人机鲁棒姿态控制方法;综合考虑电力无人机的组成结构、运动以及动力原理,构建电力无人机数学模型,利用传感器设备检测电力无人机的实时位姿,采用飞行路线规划的方式确定姿态控制目标;在考虑风场威胁条件和故障状态的情况下,利用贝叶斯改进神经网络计算无人机的姿态控制量,以鲁棒姿态控制器作为硬件支持,实现鲁棒姿态控制;通过性能测试得出结论:优化设计方法的姿态角控制误差始终低于0.2°,且在3种不同风场工况下,控制误差的波动程度不高于0.5°,与传统方法相比,优化设计方法在姿态控制精度和鲁棒性方面具有明显优势。

改进无模型自适应迭代学习的直线电机滑模控制

二维直线电机具有非线性、多变量及强耦合等特点,其精确模型无法获得,同时,在实际过程中由于参数摄动及扰动而造成的运行不稳定现象,致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题,根据无模型自适应迭代学习控制不依赖被控系统精确数学模型的特点,及滑模控制具有可设计且与对象参数和扰动无关的滑动模态,提出一种改进无模型自适应迭代学习的滑模结构复合控制策略。在无模型自适应迭代学习控制方案的准则函数中加入误差变化率,并对其收敛性进行分析论证;然后在紧格式动态线性化基础上,设计指数趋近律滑模控制,使改进无模型自适应迭代学习的滑模控制复合策略能够克服不稳定现象并具有很强的鲁棒性,从而进一步提高系统响应速度和控制精度。最后通过仿真和实物验证,控制精度稳定在1μm范围内,并与其他控制方案相比,验证了所提方法的准确性和有效性。

改进反激拓扑模式下远端稳压电源控制方案

为提高远端稳压电源的供电质量,最大限度的在高可靠性前提下保证发射设备输出电压快速、平稳地达到设定值,提出一种改进反激拓扑模式下远端稳压电源设计方式,并建立相应数学模型。设计了前置论域整定的模糊比例积分微分(PID)控制算法,通过论域整定模型将模糊PID参数直接映射到模糊规则下,消除试凑法偶然性的同时消除了量化因子对误差的放大作用,有效地避免了过度调整的现象;引用模糊逻辑来实时处理远端稳压电源的动态参量值,并根据反模糊映射函数将生成的量化值映射到控制元件。仿真环境模拟结果表明:与模糊PID控制相比,前置论域整定的模糊PID控制算法具有优良稳态性能,调节时间缩短48.1%,响应时间缩短了28.6%并降低到1.4 ms;与此同时,该控制方案能够有效地抵抗突发性干扰,稳压输出时间缩短了45.5%,响应时间缩短到37.5%。实验结果表明:前置整定模糊PID控制算法可以运用到实际工业环境中,与工业环境下传统控制算法比,前置整定模糊PID控制算法可以大幅提高远端稳压电源的供电质量,具备优良的鲁棒性。