基于扩张观测器火箭炮伺服系统鲁棒控制

火箭炮伺服系统负载非线性摩擦对系统的动态及静态性能影响很大,而系统中存在的不平衡力矩大范围变化及方位框架和俯仰框架之间不可避免的耦合干扰作用等,使得系统存在着严重的非线性。针对这些问题,建立了火箭炮位置伺服系统数学模型,基于扩张观测器设计鲁棒输出反馈控制器,该控制策略将包含未知外负载力的干扰项视为未知输入,构造未知输入观测器,通过使用误差反馈项符号的连续鲁棒积分控制方法来适应的有界干扰。仿真结果表明,所提出的控制方法可有效地抑制摩擦和扰动对系统的不利影响,实现了在存在参数不确定性和各种干扰情况下的渐近跟踪性能。

电网调频型飞轮储能系统自适应鲁棒充电控制方法研究

飞轮储能系统对电网频率调节控制的效果优异,能够有效地提高电网频率稳定性,保证电网运行的可靠性和安全性。为了提高电网波动下的系统充电过程中系统性能和转速跟踪精度,并减小系统的振动和冲击,针对采用永磁同步电机的此类系统,基于矢量控制策略提出了转子转速自适应鲁棒控制(ARC)方法和连续参考转速曲线。通过建立的仿真模型,对推导的方法进行了验证。接着应用转速PID控制方法和等加速度参考转速曲线。仿真结果表明:基于转速ARC控制方法和连续参考转速曲线,系统的转速稳态误差为0.03%,角加速度稳态误差为0.7%,电网波动下的转速最大误差为0.8%;基于转速PID控制方法和等加速度参考转速曲线时,系统的转速稳态误差为0.08%,角加速度稳态误差为1.6%,电网波动下的转速最大误差为6.0%。因此,采用转速ARC控制方法和连续参考转速曲线的系统性能和转速跟踪误差明显优于采用转速PID控制方法和等加速度参考转速曲线。

基于Sum of Squares分解技术的电力系统鲁棒综合控制方法

针对具有不确定干扰的汽轮发电机励磁与汽阀综合控制系统,建立鲁棒综合控制模型。运用基于Sum of Squares(SOS)分解技术的鲁棒控制方法(SOSRCA),设计电力系统鲁棒综合控制方法。该方法充分考虑了综合系统中存在的不确定参数及干扰,使发电机组具有较好的鲁棒性能。控制方法的求解过程是算法化、程序化的,避免了繁琐的递归设计和参数估计过程。最后,在三机电力系统仿真中,对基于SOSRCA所得出的鲁棒综合控制律进行仿真分析与讨论,验证其有效性及优越性。

高速公路主线的鲁棒限速控制

将高速公路限速系统视为一个不确定性系统,该系统应当具备一定的鲁棒性与鲁棒稳定性,即对其中每一个对象都可以保证其反馈系统的内稳定。为了增强高速公路限速系统的鲁棒性与鲁棒稳定性,运用基于宏观交通流模型建立非线性状态方程的方法,使模型在一定扰动的情况下保持稳定。采取以下几个步骤进行分析和运算:(1)从整个不确定性仿射非线性系统出发,寻找它的公称状态空间模型;(2)应用状态反馈线性化方法,把公称的仿射非线性系统严密线性化;(3)通过考虑仿射非线性系统的不确定性,使得反馈线性化系统可以用加法不确定性线性系统或乘法不确定性系统来描述;(4)针对反馈线性化系统,用D-K迭代法或μ-K迭代法进行线性鲁棒控制器设计;(5)把线性鲁棒控制器回代到仿射非线性系统中,从而得到非线性鲁棒控制器。进而将这种方法运用在实际算例中,检验了该方法的实用性与可靠性。

基于微分几何理论的直流微电网控制策略研究

目前微电网逆变器控制采用最多的是非线性下垂控制,下垂控制使微电网具有调频功能,但是这种调频是一次调频,不能做到无差调频,在微电网运行中也有不足,不利于电力系统稳定运行。针对非线性控制的缺点,以直流微电网的简化等效模型为研究对象,将传统的微电网非线性控制系统转化为线性控制系统,利用微分几何原理建立等效模型的仿射非线性系统,采取基于鲁棒控制的μ综合方法,建立合理的控制器K,得到系统的非线性鲁棒控制器,Simulink仿真结果表明,当系统的外界参数发生改变时,系统动态稳定性能良好。

基于系统跟踪性能要求的QFT设计

引言 定量反馈理论(Quantitative Feedback Theory,QFT)是20世纪提出的一种频率域鲁棒控制方法,它借助于Nichols图进行设计,简单直观.QFT可以用于处理带有很大不确定性线性时变单输入单输出(SISO)和单输入多输出(SIMO)系统、非线性时不变SISO和多输入多输出(MIMO)系统以及时变系统的鲁棒设计.近年来关于QFT应用和研究的文章在ACC和CDC会议上都不断出现,特别是应用在飞行控制领域的文章占很大比重.

科技文摘

<正>20163001基于液压无源性理论的电液系统非线性鲁棒控制方法/熊义(浙江大学流体传动及机电系统国家重点实验室),魏建华...//农业机械学报.-2015,46(11).-383~391考虑电液系统的强非线性特点,提出了一种基于液压无源性理论的非线性鲁棒控制方法。该控制方法利用跟踪误差的滑模与液压无源性理论中的压力误差储能函数构建Lyapunov函数,backstepping逆向递推过程分解为位置跟踪与压力跟踪两个环节。