全桥LLC谐振变换器的积分滑模-PI混合控制

全桥LLC谐振变换器的PI控制存在响应慢和鲁棒性差的问题,滑模控制存在高频抖振问题。针对这些问题,提出了基于模糊规则切换的积分滑模-PI混合控制方法。首先,通过扩展函数描述法建立全桥LLC谐振变换器的大信号模型,利用输入输出反馈线性化设计滑模面;然后,利用扫频法验证PI控制设计的合理性;最后,经多次实验,确定模糊控制的最佳输入和输出隶属度函数,实现在瞬态时由滑模控制起主导作用,在稳态时仅使用PI控制的混合控制方法。在MATLAB/Simulink中进行仿真分析,仿真结果表明,所提控制方法不仅具有滑模控制的瞬态响应快、鲁棒性强的优点,还消除了高频抖振,具有良好的控制效果。

滑模-PI混合控制及解耦补偿的PMSM控制研究

针对传统滑模控制存在较大抖动和控制增益值导致启动电流过大等问题,提出一种新型趋近律的滑模-PI混合控制策略。在传统指数趋近律基础上,设计了新型混合趋近律解决系统的抖动问题,电机启动时,结合PI调节器降低启动电流。针对三相永磁同步电机中存在的凸极效应和模型误差对系统性能的影响,提出解耦电流PI控制策略。电流环引入前馈解耦补偿,通过内模控制方式对电流环参数进行整定以提高控制系统的鲁棒性和解耦性能。仿真和实验结果表明:所提出控制策略能提高控制精度和稳定性。

基于滑模观测器的孤岛风柴混合电力系统SVC滑模补偿控制器设计

针对独立风柴混合电力系统中风能和无功负荷变化所引起的电压波动问题,提出了利用静止无功补偿器(static var compensator,SVC)稳定电压的控制策略。实际SVC存在模型参数不确定及状态变量不完全可测的问题,故利用滑模控制算法,设计基于鲁棒观测器的SVC附加滑模电压控制器。为此,首先建立孤岛情况下包含SVC的风柴混合电力系统的数学模型;然后选择适当的比例切换面和趋近律到达条件,并基于观测器估计值来构造SVC鲁棒电压控制器;最后基于Matlab仿真平台搭建算例模型,对所设计SVC滑模电压控制器的鲁棒性进行验证。仿真结果表明,所设计的SVC滑模电压控制器与传统的SVC控制策略相比,可有效抑制电压波动。

基于二阶滑模控制器的IM混合级联控制策略

针对系统运行约束下感应电机(IM)控制性能提高问题,设计了一种新型的基于二阶滑模控制器(SOSMC)的IM新型混合级联控制策略。新型控制器采用转速比例积分(PI)调节外环与电流SOSMC内环级联的结构,其优势在于,转速PI调节器可根据最大电流和速度限制等约束条件下给出SOSMC的参考。同时,由于电机内环动态是非线性的,因此SOSMC可提高控制器的鲁棒性和抗干扰能力。控制器采用连续时间域设计,具有固定时间收敛性,并进行了Lyapunov稳定性证明。利用IM测试平台开展了实验研究,结果表明,在瞬时转速响应和稳态精度方面,控制器具有出色的鲁棒跟踪性能。

混合动力汽车分离离合器液压系统的滑模控制

文章在分析混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)分离离合器液压系统结构及工作原理的基础上,对其建立数学模型,设计了液压系统的滑模控制器并作稳定性分析;同时在Matlab/Simulink中搭建液压模型及滑模控制器,在HEV典型工作模式切换下作仿真分析并与PID控制进行对比。结果表明,滑模控制器对离合器液压系统的控制具有收敛速度快、控制精度高等特性,能有效提高系统的鲁棒性。

一种混合结构柔性臂的轨迹跟踪控制器设计

本文对混合结构柔性臂进行了刚柔分离建模,针对其轨迹跟踪控制问题,采用滑模控制法对刚性模型设计了轨迹跟踪控制器,并采用Barrier Lyapunov函数结合反演方法对柔性模型求解过程中存在部分变大的状态变量进行合理的输出约束。

P-模糊-PI滑模控制系统设计

针对PID控制器难以解决非线性、时变的复杂系统和模型不清楚系统的控制问题,利用模糊控制器能简单而有效地控制复杂的或模型不清楚的系统的优点,设计一种具有PID和模糊控制优点的P-模糊-PID滑模控制系统,并将其应用于某温度被控对象。通过进行系统仿真并分析仿真结果,说明所设计的滑模控制系统具有较强的鲁棒性。

基于纳什均衡量子粒子群算法的分布式能源系统频率控制方法

含风能、太阳能等可再生能源的分布式能源系统存在频率波动过大和混合储能难以控制的问题。为此,文章提出了一种基于纳什均衡量子粒子群算法(NEQPSO)的分布式能源系统频率控制方法。首先,建立了一种含新能源和混合储能的分布式能源系统模型,并将滑模控制器(SMC)与LADRC观测器的输出共同作用于LADRC的PD控制器,实现滑模线性自抗扰控制器(SM-LADRC)的改进;接着,采用NEQPSO对控制器参数进行优化,以获取最优控制器参数;最后,设置不同情况下的对比验证实验。实验结果表明,优化控制器的控制效果明显优于常规PID和PI控制的;NEQPSO的寻优能力明显优于粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的;同时,由负荷实验和灵敏度验证实验结果可知,基于NEQPSO滑模线性自抗扰控制的分布式能源系统响应快速、抗扰能力更强、频率效果更好且具有良好的稳态性能。

基于气动人工肌肉的混合位置跟踪控制

针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一个带有自适应模糊小脑模型(Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)在线逼近的离散趋近律滑模混合控制器.该混合控制器中离散趋近律滑模策略产生控制器的输出;自适应模糊CMAC用以逼近气动人工肌肉系统中的不确定项.CMAC网络权值的在线学习调整保证了自适应模糊CMAC的逼近性能.对离散抗饱和PID控制器(DASPID)与自适应模糊CMAC离散滑模混合控制器(HybridC)的位置跟踪控制性能进行了对比实验.实验结果表明,HybridC较之DASPID有更好的位置跟踪控制性能.当期望参考输入为正弦信号时,DASPID的最大位置跟踪误差为±1.5 mm;而HybridC的最大位置跟踪误差仅为±0.7 mm,平均位置跟踪误差大约仅为±0.2 mm.并且,离散滑模所固有的抖振现象得到了有效的抑制.

混合励磁同步电机调速系统控制技术研究

本文以提高混合励磁同步电机调速系统的控制性能为目标进行研究。首先,针对电流环各电流分量与转速之间的非线性耦合问题,提出采用电压前馈补偿算法来实现电流的动态解耦,提高系统的动态性能;其次,设计基于负载转矩观测的滑模速度控制器来弥补电压前馈补偿算法依赖电机参数的问题;最后,为了在保证电机动静态性能的基础上进一步提高电机的运行效率,采用铜耗最小的效率优化控制算法。仿真结果表明,与传统控制算法相比,采用本文改进的控制算法设计的混合励磁同步电机调速系统的动态性能有所提高,系统在转速或转矩突变时的电流脉动和转速波动减小、电机的效率提高。

基于模糊控制的混合永磁记忆电机磁链观测

混合永磁记忆电机相比传统永磁同步电机具有气隙磁通在线可调的特点,可以应用于要求调速范围宽、能源利用率高的场合。针对混合记忆电机在线调磁过程中转子磁链定向难的特点,本文利用电机反电动势设计了一种滑模观测器来观测转子磁链,用饱和函数代替切换函数,同时在速度环采用模糊PI控制器代替常规PI控制器,克服了传统PI控制器无法自适应改变PI参数的缺点。仿真结果验证了该方法可以正确跟踪转子磁链,增加了系统抗干扰能力和稳定性。

PHEV驱动模式切换的分阶段子控制器协调控制

为了减弱并联式混合动力汽车在驱动模式切换过程中的冲击度,提出了分阶段子控制器协同控制方法。介绍了混合动力汽车动力总成系统;将切换过程划分为3个子阶段,根据不同控制对象和目标分别设计子控制器,制定了子控制器切换控制方案。在离合器分离阶段,以离合器两端误差为控制对象,设计了智能算法整定参数的PI控制器,实现切换过程中发动机转速平稳变化;在离合器滑磨和接合阶段,以驱动电机转矩误差为控制量,设计了自适应滑模控制器,使用RBF神经网络对干扰项在线估计,使用李雅谱诺夫直接法给出了神经网络权值自适应更新方法并分析了滑模控制器稳定性。截取CCBC工况(130~155)s驾驶循环作为测试工况,未施加协同时车辆冲击度最大值为18.7m/s^(3),而施加协同时车辆冲击度最大值为1.81m/s^(3),减小了约一个数量级,证明了协同控制方法在模式切换过程中对冲击度控制的有效性。

开关磁阻电机在混合动力军用车辆中的应用

对开关磁阻电机(SRM)在混合动力军用车辆中的应用进行了研究。分析了SRM的运行原理、调速特性和控制方法,设计了离散滑模变结构-PI控制器。试验表明,系统获得了较好的静态和动态性能。本系统选用数字信号处理(DSP)和复杂可编程逻辑器件(CPLD)结合的控制电路,控制灵活,工作可靠,有效地利用了DSP的内部资源。

混合动力客车模式切换多控制器的协调控制

分析了并联混合动力客车由纯电动驱动模式向发动机单独驱动模式切换的过程,借鉴了切换系统的基本思想,提出混合动力客车模式切换多控制器的协调控制策略;按照离合器的状态将驱动模式切换过程划分为3阶段,根据车辆运行所处的不同阶段,设计了Fuzzy-PI控制器与滑模控制器对发动机与驱动电机进行动力协调控制;以冲击度作为评价模式切换品质的量化指标,在MATLAB/Simulink/Stateflow中建立了并联混合动力系统仿真模型,搭建了整车试验平台,分析了协调控制的效果。仿真结果表明:未采用协调控制策略时,在离合器滑摩阶段,由于离合器两端转速差较大,其传递摩擦转矩会产生约189N·m的扰动,导致车速骤降,反向的最大冲击度约为41.2m·s^(-3);采用协调控制策略后,在整个模式切换过程中冲击度变化范围为-3~4m·s^(-3),保证了动力传动系统输出的平稳性,有效地抑制了驱动模式切换过程中对车辆所造成的冲击;在一完整的驱动模式切换中,实际车速的偏差小于5%,冲击度控制在-5~7m·s^(-3),试验结果与仿真结果基本一致,证明了该策略的可行性与有效性。