基于模型参考自适应的水肥一体化控制系统设计

针对水肥混合过程中水肥EC值精准控制的问题,设计一个基于模型参考自适应的水肥一体化决策和控制系统。建立母液动态调控模型,并通过该模型设计模型参考自适应控制器。仿真试验结果显示,模型参考自适应控制相较于模糊PID控制,在跟踪试验中超调量降低1.2%,调整时间减少12.6 s,阶跃试验中超调量降低14.4%,调整时间减少超过2 s,抗干扰能力优于模糊PID控制。通过3种方式进行田间试验,对比模糊PID控制和人工灌溉方式,采用模型参考自适应控制能够使番茄株高分别提高15.7%和35.6%,茎粗分别增长11.1%和18.6%,产量分别提升23.3%和48.1%,结果表明,模型参考自适应控制优于模糊PID控制和人工灌溉方式,从而验证模型参考自适应控制的有效性,为精准施肥灌溉提供技术支持。

一阶系统模型参考自适应辨识及位置控制

针对新建系统或负载变化导致的模型参数不确定问题,对交流伺服系统进行研究,提出模型参考自适应辨识(model reference adaptive identification,MRAI)算法,对一阶系统模型参数进行在线辨识。首先对一阶系统进行数学模型构建,然后根据李雅普诺夫(Lyapunov)稳定理论选择参考模型,并设计自适应控制律,在此基础上对一阶系统进行模型参数在线辨识。当参数收敛后,根据系统要求的自然频率和阻尼比,在线设计位置控制器参数,并进行跟踪定位控制。仿真和实验结果表明,模型参考自适应在线辨识算法能快速精准地辨识出系统模型参数,通过在线设计控制器参数实现了对参考信号的快速跟踪。

基于模型参考自适应自抗扰的风电系统最大功率控制

为实现直驱永磁同步发电机(permanent magnet synchronous generator,PMSG)的最大输出功率追踪,构建了一种基于模型参考自适应自抗扰控制的永磁同步风力发电系统最大功率控制系统。首先,搭建模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)来估算风力发电系统的角速度,实现控制系统的无位置控制,并对MRAS中的PI反馈自适应无法快速跟踪转速且具有超调等问题,提出伪微分反馈自适应率,有效提升无位置控制的精度;同时,为提高PMSG动态响应性能,增强PMSG的抗干扰性能,增强出速度环自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)策略,可以很好地进行风速跟踪,确保在不同风速下实现最大功率追踪。仿真结果表明,当风速变化较小时所提控制策略转速估计误差很小,而传统MRAS控制策略初始位置估计误差超过了10 rad/s,同时动态过程中也存在一定的跟踪误差,当风速变化剧烈时所提控制策略转速跟踪误差不是很大,而传统MRAS控制策略误差超过10 rad/s。研究结果表明,所提控制策略可以准确地追踪转速,并具有较好的动态性能。

异步电动机无速度传感器模型参考自适应控制

针对异步电机运行过程中参数易发生变化的问题,基于扩张状态观测器的思想,将可变的电机参数作为扰动项,设计一种带有反馈补偿的转子磁链观测器,并结合模型参考自适应系统实现异步电机无传感器矢量控制。将此转子磁链观测器作为模型参考自适应系统中的参考模型,克服电压型磁链观测器的纯积分漂移问题。仿真结果表明:在电机定转子互感发生20%偏置的情况下,所提算法转速辨识误差最大为0.3%、转速超调量仅为0.83%、转矩脉动减小了38%,具有良好的转速辨识精度和抗扰动能力。

一种用于SPMSM的改进型滑模模型参考自适应系统观测器

为了提高表贴式永磁同步电机(SPMSM)无传感器控制系统的精度和稳定性,针对传统PI控制存在鲁棒性不足的问题,提出了一种采用带有线性校正项的快速超螺旋滑模模型参考自适应系统观测器(FSTA-SM-MRASO)。所提观测器将快速超螺旋算法(FSTA)与模型参考自适应系统(MRAS)观测器相结合,构建了基于FSTA-SM-MRASO的SPMSM无传感器矢量控制系统。通过MATLAB/Simulink平台进行仿真,验证了所提策略的有效性。

基于模型参考自适应系统算法的速度估算核的研制

在集成电路芯片设计中可重复使用核的范围日趋广泛与复杂,在保持各种核的通用性的同时,也越来越要求核的专用性。具有知识产权的核库的建设已成为芯片设计发展的一个重要目标。首先介绍了在无速度传感器控制系统中模型参考自适应的基本原理,最后以CPLD芯片为硬件基础研制了10bit和12bit两种精度的基于MRAS的速度估算核,并进行功能和时序验证,比较了它们所占用的芯片资源的大小。这种速度估算核可以作为一种嵌入式外设和裸MCU或DSP核制成电机控制专用芯片,应用于各种无速度传感器的电机闭环控制系统。

基于改进模型参考自适应系统的永磁同步电机参数辨识

针对永磁同步电机多参数辨识时,数学模型存在的欠秩问题,提出一种改进模型参考自适应系统的分步在线辨识方法.该方法采用Popov超稳定性理论设置自适应律,可以保证辨识时系统的稳定性;在改进的模型参考自适应系统中,首先辨识定子电阻、转子磁链,待两个参数辨识结果稳定后,再辨识直交轴电感.这样在同一个模型中实现多个参数辨识,克服了由于数学模型欠秩问题而导致辨识结果的不确定性.仿真结果表明,本文设计的方法辨识速度较快,辨识度高,具有一定的实用性.

基于滑模模型参考自适应系统观测器的永磁同步电机预测控制

针对一种三电平驱动的永磁同步电机控制系统,设计了一种无速度传感器有限集预测控制策略。首先,针对三电平逆变器驱动电路,采用有限集预测控制策略将其开关控制矢量看成一个有限集,在此有限集中搜索使目标函数最优的开关矢量,目标函数选择为输出误差电流,保证了电机定子电流波形的质量。其次,基于滑模模型参考自适应系统(MRAS)方法,利用电机本体的参考模型与电流模型的输出误差构造滑模面,设计了电机速度观测器,以改善位置和速度估计精度并提高系统的鲁棒性,并分析证明其稳定性。实验结果表明预测控制器较传统PID控制器能够提高定子电流波形质量,同时观测器能够较精确地估计永磁同步电机转子位置和速度,具有较好的鲁棒性。实现了对永磁同步电机的无传感器预测控制。

永磁同步电机矢量控制双滑模模型参考自适应系统转速辨识

编码器的使用降低了永磁同步电机矢量控制系统的可靠性和耐用性,且某些场合无法安装编码器。理论上可以通过永磁同步电机的电压和电流实时计算出电机的转速和转子位置角度。该文提出了一种基于双滑模模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)的永磁同步电机无位置传感器控制策略。其中,参考模型为永磁电机本身,可调模型为永磁电机电流模型。利用两模型输出的偏差构造了2个滑模面,将通过滑模算法获得的等效控制进行运算即可获得电机的转速和转子位置角度,并分别用于矢量控制系统的速度调节和坐标变换。在理论分析的基础上进行了仿真研究,仿真结果表明所提出的观测方法是有效的。

基于变结构模型参考自适应系统的永磁同步电机转速辨识

提出了一种新颖的变结构模型参考自适应观测器,用于永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识。该方法将变结构控制与模型参考自适应系统(modelreferenceadaptivesystem,MRAS)进行有机的整合,选取永磁电机本身作为参考模型,而选取永磁电机电流模型作为可调模型,利用两模型输出的误差构造了一个滑模面。理论分析和仿真结果表明,所提出的永磁电机无速度传感器矢量控制系统的转速辨识方法具有较强的鲁棒性和令人满意的动静态性能。

自适应学习系统参考模型比较分析研究

自适应学习系统是当今教学系统的研究热点,有着广泛的应用前景。开发良构、成熟度高的自适应学习系统首先要从参考模型和系统架构入手。本文通过比较分析自适应学习系统领域比较有代表性的几种参考模型,从领域模型、各模型所具有特点和依据相关模型开发系统所具特性等角度探讨并明确系统各部分的角色和责任,为深入研究、设计开放性自适应学习系统提供了依据。

模型参考自适应无速度传感器技术在永磁直驱风力发电系统中应用

针对直驱风力发电系统(DDWPS)中测速码盘容易受到干扰的问题提出了一种模型参考自适应系统(MRAS)无速度传感器永磁同步发电机(PMSG)控制方案。选择PMSG本身作为参考模型,电机的电流模型为可调模型,可调模型中的电流和转速量为待估计参数,根据利用Popov超稳定理论得到的自适应律实时地调节可调模型中的电流值,使其与电机定子的实际电流矢量误差收敛于零,同时使可调模型中的转速逼近实际值。利用估计到的转速进行永磁直驱风力发电机的电流闭环矢量控制,电网侧采用PWM整流器的有源逆变工作方式实现直驱系统背靠背变流器的并网发电。给出了DDWPS背靠背变流器的详细控制框图。通过仿真和实验验证了基于MRAS的转速估计方法及DDWPS背靠背变流器控制方案的正确性和可行性。

MATLAB在模型参考模糊自适应控制系统仿真中的应用

该文详细介绍了用MATLAB(SIMULINK)语言对模型参考模糊自适应控制 (MRFAC)系统进行仿真的步骤和方法。可以看出SIMULINK工具箱是控制系统动态仿真的有力工具 ,而且相对于以往任何一种仿真方法 ,MATLAB语言更方便、高效 ,具有无可比拟的优越性。

无刷直流电机调速系统间接模型参考自适应控制

对间接模型参考自适应控制在无刷直流电机调速系统中的应用做了深入研究,速度控制器采用间接模型参考自适应控制,控制参数采用基于递谁最小二乘法的自适应控制算法,并将间接模型参考自适应控制与常规PI控制进行了比较。结果证明,间接模型参考自适应控制系统有很强的自适应能力和抗负载扰动能力,在系统性能上优于PI控制。

新型神经网络模型参考自适应控制系统设计

针对任意复杂非线性系统,即控制器具有不可分离结构的离散非线性系统,提出新型神经网络模型参考自适应控制.该方案的提出简化了基于神经网络的模型参考自适应控制系统的设计,只需一个神经网络辨识器.统一了任意神经网络模型参考自适应控制的设计方法,更接近于工程实际.仿真结果证明了该方案的合理性和有效性.

感应电动机直接转矩控制系统的模型参考自适应辨识(英文)

首先提出一种基于感应电动机直接转矩控制系统的定子磁通自适应辨识方案 ,在此基础上 ,提出电磁转矩的计算方法 .最后给出一种转速实时自适应辨识方案 ,并分别讨论了感应电动机参数不变和部分参数变化时转子转速的动态辨识 .

基于交互式模型参考自适应系统策略的无速传感器矢量控制系统

在感应电动机无速传感器矢量控制系统中,在负载条件下转子速度估计的精确度对电机内部模型参数误差非常敏感。为消除速度估计误差,电机参数通过一交互式模型参考自适应系统(MRAS)在线辨识。通过转子磁通定向控制策略在数字信号处理器中的应用描述了速度估计对参数变化的鲁棒性。实验结果证明了该控制系统的有效性以及速度估计具有较高的精确度。

参数在线跟踪的交流传动系统双神经网络模型参考自适应控制

该文研究的目的在于将一种具有优越的非线性并行处理特性的神经网络引入自适应控制器的设计中 ,将其并行收敛特性和便于实行的参数设计原则与模型参考自适应控制模式结合起来 ,进行具有很高自适应控制要求的交流传动系统控制器设计。该文将Hopfield神经网络引入交流传动系统的模型参考自适应控制 ,通过神经网络控制器来给出交流传动系统的励磁及速度控制器输出 ,使控制效果具有对某些参数变化的一定程度的鲁棒性。对于不可控的负载转矩分量 ,加入参数自动跟踪神经网络 ,构成上有参数在线跟踪功能的交流传动双神经网络模型参考自适应控制模式 ,进一步提高了系统的控制性能。

一类组合系统的模型参考自适应分散控制

针对一类组合系统的模型参考自适应分散控制问题,提出一种新的考虑问题的思路.在选择参考模型时,根据系统所期望的性能指标,考虑各子系统间的相互作用,保留互联项;基于Lyapunov稳定性理论,给出了模型参考自适应控制方案,并证明了其整体一致收敛性.

基于扩张状态观测器滤波的坦克炮控系统模型参考自适应控制

坦克炮控系统是一类不确定、非线性的复杂系统。针对其在低速运行时产生"爬行"、振荡等的问题,依据扩张状态观测器(ESO)滤波和Popov超稳定理论,提出了一种基于ESO滤波的模型参考自适应控制方法。研究了坦克炮控系统的数学模型,给出了基本假设,设计了ESO滤波器和模型参考自适应控制器,并证明了其稳定性,最后通过仿真验证了该方法的有效性。仿真结果表明,该方法有效地消除了系统的未建模动态及外界扰动的影响,增强了系统的快速性,解决了系统的低速"爬行"问题,改善了系统的稳态性能,为炮控系统实际设计提供了一个可行的解决方案。