不确定参数快估反演自适应最优L_2增益控制

为了加快参数自适应律微分方程求解速度和状态变量的稳定收敛速度,通过改进常规反演自适应L_2增益控制算法和引入线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI),实现了参数自适应律微分方程只需一步积分运算即可求解,简化了不确定参数自适应律计算求解,并保证了L_2增益系数最小,给出了不确定参数快估反演自适应最优L_2增益控制(rapid back-stepping adaptive optimal L_2control,OP-L_2-RBAC)的通式。军用电站谐波励磁系统的控制仿真结果表明,相对于传统反演自适应L_2增益控制,该方法可加强军用电站励磁系统的动态稳定性。

基于双人零和博弈的孤岛微电网有界L2增益负荷频率控制

针对含不确定建模误差和新能源接入的孤岛微电网,提出了一种结合有界L2增益基线控制和扰动补偿的综合负荷频率控制(LFC)方法。首先,推导了微电网的全驱模型,将建模误差和新能源的影响总结成一个综合扰动。为提高系统的鲁棒性,该综合扰动被定义成控制信号的对手玩家。进一步,关于扰动抑制的有界L2增益问题被等价成求解综合扰动和控制信号的零和博弈Nash均衡,由此推导出有界L2增益基线控制器。为改善频率的二次控制,设计了基于五阶广义积分观测器的扰动补偿控制,并在此基础上引入了一种针对发电速率约束(GRC)的新型抗发电速率约束(anti-GRC)措施。最后,搭建了16 MW的新能源-柴油混合微电网仿真模型,并在多种工况下对所提出的综合LFC方法进行测试,验证了其有效性。

FACTS的PCH模型与自适应L_2增益控制 (一)理论篇

采用预置反馈方法 ,将电力系统中存在的一类仿射非线性系统转换为标准的哈密顿系统 ,从而导出了单机无穷大电力系统下 SVC的 PCH(端口受控哈密顿 )模型。针对系统的外界干扰和参数不确定性问题 ,设计了相应的自适应 L2 增益控制规律。文中直接采用哈密顿函数作为存储函数 ,不仅保证了数学上的严密性 ,且具有明确的物理意义。仿真结果表明 SVC采用自适应 L2 控制规律 ,不但可以确保系统渐近稳定 ,而且可以有效抑制干扰 。

汽轮机调速系统的自适应L_2增益干扰抑制控制

提出一种预置反馈的方法 ,推导出汽轮机调速控制系统的端口受控哈密顿系统 ( PCHsystem)模型 ,进而根据 PCH系统的自适应 L2 增益干扰抑制方法 ,设计汽轮机调速系统的控制规律。仿真结果表明 ,这种控制方法能有效抑制干扰 ,可以在大干扰条件下提高系统暂态稳定性。

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应L_2-增益控制

基于 Backstepping递推设计方法对一类复杂不确定非线性系统提出了鲁棒自适应 L2 -增益控制方法。该方法结合了自适应控制和 L2 -增益控制≤ γ的优点 ,它不仅使系统具有鲁棒性还使其对干扰具有 L2 -增益控制。同时 ,把常规设计方案需要过多参数进行辨识问题简化为只需与未知干扰个数相同参数进行辨识 ,简化了控制器结构。本文由于所研究对象为一般非线性系统 ,因此其结果具有一般性。最后 。

机电复合调速系统反演自适应L_2增益控制

建立了含多个不确定参数和外部扰动的机电调速系统非线性模型,并提出一种基于附加控制变量和可调参数自修正的反演非线性自适应L_2增益速度控制方法,通过引入K类函数和附加控制变量,既提高了机电复合调速系统的稳定控制速度,也克服了在传统反演设计中各子系统虚拟函数设计时都要考虑耗散不等式的不足,与常规调速控制方法进行的仿真结果对比表明,新提出的控制方法能够提高速度控制套等执行部件的响应速度,减小速度控制的超调,有利于提高机电复合调速系统的稳定控制能力。

FACTS的PCH模型与自适应L_(2)增益控制(二)应用篇

采用预置反馈方法 ,首先推导了 TCSC与 STATCOM的 PCH(端口受控哈密顿 )模型 ,接着基于受控哈密顿 ( Hamiltonian)系统理论 ,采用自适应 L2 增益控制设计方法分别设计了单机电力系统中相应的自适应 L2 增益控制器。仿真结果表明 ,通过与传统 PID控制器以及不同的干扰抑制比相比较 。

挠性卫星姿态跟踪自适应L_2增益控制

针对在轨挠性卫星姿态跟踪时存在参数不确定、外部干扰以及控制输入受限等问题,提出了一种自适应L2增益控制方法.首先利用神经网络来逼近系统中的未知非线性动态特性,设计自适应控制律来处理系统中的不确定参数;其次设计了一鲁棒控制器使得干扰力矩对系统性能输出具有L2增益,从而实现对干扰的抑制控制.最后通过引入附加的输入误差系统,设计自适应L2增益控制器,使得当控制输入一旦超出幅值限制时能够立刻恢复到限制范围内,实现对输入受限问题的解决.仿真结果表明,该控制方法能够实现高精度的姿态跟踪控制,具有一定的可行性和有效性.

一类非线性系统具有L_2-增益的鲁棒自适应控制

针对一类含有未知参数和干扰的不确定非线性系统,提出了一种具有L2-增益的鲁棒自适应控制方法。该方法结合L2-增益鲁棒控制和非线性阻尼技术,基于Lyapunov函数反演设计方法设计了状态反馈自适应控制器,实现了不确定非线性系统的鲁棒输出调节。该控制器不仅把常规自适应控制设计的参数重复估计问题简化为对未知干扰的抑制,而且使得系统从干扰输入到可控输出的L2-增益小于等于给定的值γ。仿真结果表明了所设计控制器的正确性和有效性。

基于PCH模型的有源电力滤波器滑动耗散阻尼限幅自适应L_2增益控制

基于有源电力滤波器(APF)的端口受控哈密顿系统(PCH)平均化模型,提出了一种采用滑动耗散阻尼限幅的自适应L2增益控制新方法。该方法基于APF的能量耗散特性和能量平衡原理,建立了APFPCH平均化模型和误差系统PCH平均化模型。在此基础上设计了自适应L2增益控制方法,在确保误差系统稳定的同时有效抑制了参数摄动和外界干扰对控制效果的影响。针对误差系统的欠驱动性质和准确估计直流电容参考电压波动量的困难,分别采用间接控制以及大电容条件下忽略直流电容参考电压波动量的方法,简化了控制方法的执行过程;此外,该方法还分析了APF内层控制过调制现象产生的原因。针对跟踪精度和干扰抑制的要求与APF内层控制过调制约束条件间的矛盾,通过以滑动耗散阻尼限幅控制代替固定耗散阻尼控制,在满足内层控制约束条件下确保跟踪精度和补偿效果。仿真实验验证了本文所提方法的正确性和有效性。

含时变时延的卫星编队姿态协同自适应滑模L_2增益控制

针对带有时变通信时延和输入时延的卫星编队飞行姿态协同控制问题,考虑卫星转动惯量参数不确定性及干扰,提出了一种自适应滑模L2增益控制算法。该方法首先利用自适应参数辨识技术对由转动惯量参数不确定给系统带来的扰动上界进行估计,进而设计了含时变时延信息的滑模自适应控制器,构造Lyapunov-Krasovskii函数,从理论上证明了闭环系统在该控制器作用下可以协同达到渐进稳定。在此基础上,进一步考虑存在外部干扰的影响,定义包括外部干扰与自适应参数估计误差在内的广义干扰,设计了对广义干扰具有L2增益抑制作用且含时变时延信息的姿态协同控制器。最后,仿真结果表明了所提出的控制器的可行性、有效性。

不确定非线性系统的状态参考自适应与L_2-增益混合控制

针对一类不确定非线性系统 ,首次提出了一种状态参考自适应与 L2 -增益混合控制器。该控制器大大拓宽了递推 (backstepping)自适应控制方法的适用范围 ,且对非匹配的未知参数和有界干扰具有强鲁棒性。理论分析和仿真结果说明了该控制器的可行性和有效性。

互联多输入系统的分散自适应L_2增益控制

为了实现一类非下三角结构互联多输入系统的鲁棒控制,提出一种基于状态量测的非线性自适应L2增益分散干扰抑制方法,并给出了规律性计算公式,克服了反复递推设计的不足,通过控制律中引入K类函数,提高了状态变量的收敛速度.该方法应用到了多机广域电力系统分散励磁控制中,仿真结果表明:在大扰动情况下,相对于传统L2增益抑制方法,新方法能够有效抑制外部干扰,提高各状态变量的响应速度,对于增强电力系统的暂态稳定性具有重要意义.

非线性调节器和L_2增益最优控制

利用返回差条件和 Hamilton- Jacobi方程 ,借助“配方”方法讨论非线性系统达到最优调节所必须满足的条件 ,获得最优调节和 L2 增益最优控制的统一结果。同时讨论了在满足一定条件时 ,这种设计方法对模型误差具有较强的鲁棒性 。

具有不确定性的非线性系统自适应神经网络L_2增益控制

针对存在不确定性的非线性系统,提出了自适应神经网络L2增益控制器设计方法,将基于Hamilton-Jacobi-Issacs(HJI)不等式和自适应神经网络策略相结合,有效地克服了需要被控对象精确建模的局限性.神经网络对系统模型的偏差进行拟合;为了补偿拟合误差,引入补偿控制器和神经网络权值自适应调节律,通过在线自适应修正神经网络权值,来保证闭环系统满足相应的L2性能准则.仿真结果表明提出的控制器设计方法是有效的,克服了一般方法需要被控对象精确建模的局限性.

不确定串联非线性系统具有L_2增益的鲁棒自适应控制

研究了一类含有未知参数和干扰的串联非线性系统 H∞ 鲁棒自适应控制问题。结合 H∞ 控制和自适应控制 ,基于李亚普诺夫函数递推设计方法设计了 H∞ 状态反馈自适应控制器 ,并且得出了控制器的精确解 ,避免了求解 HJI不等式设计控制器的困难。该控制器不仅保证闭环系统 ISS稳定 ,而且使得系统对于所有允许的参数不确定从干扰输入到可控输出的 L2 增益不大于给定的值。仿真结果表明了所设计的控制器的可行性和有效性。

有源电力滤波器自适应L_2增益控制方法研究

基于有源电力滤波器(APF)的端口受控哈密顿系统(PCH)平均化模型,提出了一种自适应L2增益控制新方法。该方法首先基于APF的能量耗散特性和能量平衡原理,分别建立了APF PCH平均化模型和误差系统PCH平均化模型。在此基础上设计了自适应L2增益控制律,在确保误差系统稳定的同时,实现对参数摄动和外界干扰所造成的跟踪误差的有效抑制。此外,针对准确估计直流电容参考电压波动量的困难,采用在大电容条件下忽略直流电容参考电压波动量的方法,简化了控制方法的执行过程。仿真结果验证了本文所提出方法的正确性和有效性。

多机电力系统非线性自适应L2增益分散励磁控制

为提高多机电力系统电压稳定恢复能力;克服外部干扰及模型不确定性对励磁控制的影响,提出了一种新的非线性自适应L2增益分散励磁控制方法,解决了由非仿射模型结构、参数不确定及外部扰动所造成的多机励磁系统分散稳定控制困难的问题,且在反演设计过程中不需要多次考虑耗散不等式,给出的控制律不包含变量微分项,更便于工程实际应用。最后利用Matlab/Simulink进行了仿真验证,并与常规AVR＋PSS控制进行了对比。仿真结果表明新的控制方法可以加快电力系统电压稳定速度,提高强励能力,降低不同区域间联络线功率波动,有效抑制参数不确定和外部干扰的影响。新方法更有利于提高电力系统暂态稳定控制能力。

光储系统Super-Twisting L_(2)增益自适应下垂控制

为降低随机功率波动及模型参数不确定性对光储一体发电系统稳定性影响,基于传统下垂控制与变系数下垂控制方法,提出一种基于Super-Twisting L_(2)增益自适应的下垂控制方法。为验证所提方法的控制性能,与传统下垂控制以及基于电压变化率的下垂控制相比较,在两种不同光储发电模式下,开展仿真实验与对比分析。仿真结果证明:在光照强度的变化以及负载扰动的条件下,所提出的Super-Twisting L_(2)增益自适应下垂控制的电压波动幅度均比传统下垂控制与变系数下垂控制分别减少6.04%和1.14%,同时在保持光伏输出功率最大输出、下垂系数的快速反应动作等方面都要比传统下垂控制与基于电压变化率的控制性能更加优越。

功率反馈非仿射励磁系统扩展反演自适应L_2增益控制

为克服外部干扰和不确定参数对励磁稳定控制的影响,解决由电磁功率反馈引起的非仿射励磁系统L_2增益鲁棒稳定控制问题,提出一种扩展反演自适应L_2增益励磁控制新方法。通过采用含K类函数的反演L_2增益设计方法,给出满足耗散不等式的控制律和参数自适应律,实现励磁系统的快速稳定控制。为验证所提方法的有效性,在负载突增和三相短路故障两种工作状态下,开展仿真验证实验。仿真结果表明:相对于传统比例积分控制方法,新的励磁控制方法可明显加快励磁系统关键状态变量的稳定速度,降低动态超调,具有较好的抗扰动能力,对提高励磁系统以及电力系统的动态稳定能力具有一定的参考价值。