基于POPOV超稳定性定理的神经元智能控制

研究一种渐近超稳定的神经元智能控制器结构．基于ＰＯＰＯＶ超稳定性定理，提出一种能保证控制系统渐近超稳定的控制器参数学习算法．针对神经元智能控制的直流全数字调速系统做了仿真实验，给出了仿真结果．

基于Popov超稳定性理论的模糊自适应控制器设计方法

对一类常见的非线性系统 ,利用 Popov超稳定性理论得到一种模糊自适应控制方案 ,该方案在模型匹配的条件下能保证闭环系统的 (渐近 )稳定性 .当模型匹配条件不满足时 ,通过引入一个辅助控制量使系统仍保持稳定 .因此 。

基于Popov超稳定性的TVC系统在线辨识及补偿方法

新一代固体捆绑运载火箭在发射状态下,由推力矢量控制(TVC)系统环境温度变化引起的参数摄动问题严重。而传统的PID控制器无法满足输出力矩的精度要求,且系统鲁棒性较差。针对上述问题,提出了基于波波夫(Popov)超稳定性理论的在线辨识方案,用于实现电动伺服系统的自校正控制。同时,针对内嵌式永磁同步电机(IPMSM)在最大转矩电流比(MTPA)矢量控制方案下,自适应辨识系统存在的欠秩问题,提出了利用回归分析的补偿方法。经试验验证了该方案的有效性。

基于Popov超稳定性的分布式电动汽车稳定性控制

针对目前分布式电动汽车稳定性控制的实时性和自适应性较差的缺点,采用分层式控制结构提出了一种模型参考自适应稳定性控制策略。上层为基于Popov超稳定性的模型参考自适应横摆力矩控制器,通过求解Popov积分不等式得到自适应的前馈及反馈增益,具有计算负荷小、自适应性强等优势,同时能保证控制器的超稳定性要求。下层为基于二次规划的车轮转矩分配控制器,通过有效集法求解加权最小二乘规划问题,实现车轮转矩的动态分配。选取低附着系数的鱼钩工况,在CarSim/Simulink联合仿真平台上对控制策略进行验证。结果表明,本文控制策略与无控制相比,横摆角速度和质心侧偏角的峰值分别减少了44.81%和88.68%;与PID稳定性控制相比,二者的峰值分别减少了30.48%和55.72%。本文提出的稳定性控制策略能够大幅改善汽车的操稳性能,增加汽车在极限工况下的稳定性。

虚拟现实力觉临场感遥操作机器人系统的稳定性

具有良好的可操作性 ,又能确保系统稳定性是解决力觉临场感遥操作机器人系统时延问题的根本。本文阐述了采用Popov超稳定性理论分析并研究虚拟现实力觉临场感遥操作机器人系统的稳定性问题是行之有效的 ,并给出了其分析方法 ,指出Popov超稳定性与无源稳定性理论是条件一致的。实验显示本文所给出的方法的有效性。

热工过程的免疫控制系统设计及稳定性分析

借鉴生物免疫应答反馈机理模型,模拟抗原,T细胞及B细胞浓度关系,设计抑制T细胞与B细胞浓度之间的非线性函数关系,提出一类针对热工过程对象的免疫反馈控制器结构.利用Popov超稳定定理,分别针对两类热工对象免疫控制系统进行超稳定性分析;将Popov超稳定图像解推广至解析解,得到保证系统绝对稳定的控制器参数范围解析解.选取有自平衡能力的过热汽温对象以及无自平衡能力的汽包水位对象仿真验证.通过辨识并利用Popov超稳定定理分析系统,验证所得参数设计范围解析解的有效性.

基于超稳定理论的三轴台自适应控制研究

针对三轴转台电控伺服系统中的非线性、参数时变性、转台的快速性和大时变负载干扰,控制器用Popov超稳定性和正性理论进行设计,设计的信号综合并联自适应模型跟随控制器可解决系统在运行过程中参数发生变化对控制性能影响的问题。仿真结果表明,该方法能有效抑制参数扰动及外力干扰,保证系统快速性要求,并具有很好的鲁棒性。

基于参数辨识的DTP-PMSM无传感器控制

针对双三相永磁同步电动机(DTP-PMSM)在受到外界和电机内部影响时,会出现电气参数变化和传感器精度下降的问题,提出一种带参数辨识的无传感器控制方案。该方案通过MRAS来实现电阻和电感的在线辨识,为了减小谐波的影响,将其推广到静止坐标系中,采用Popov超稳定性理论设计出新的自适应律,并使用BP神经网络来优化自适应律的增益,实现增益的在线调节,提高系统的辨识精度。此外,为进一步提高系统的鲁棒性,提出了一种基于线性扩张状态观测器和滑模控制相结合的改进锁相环,通过Lyapunove函数证明其稳定性。仿真结果表明,提出的方法能够实现对电气参数的准确辨识,提高系统控制性能。

基于MRAS和FNN的异步电动机无速度传感器直接转矩控制

针对传统直接转矩控制系统中磁链和转矩存在较大的脉动,采用基于模糊神经网络(FNN)控制器的预期电压矢量调制方案。速度传感器安装不方便、成本高,磁链观测对电阻的依赖性强,尤其是在电机低速运行时,应用模型参考自适应控制策略(MRAS)设计速度、电阻自适应定子磁链观测器,以定子电流和定子磁链为状态变量,利用Popov超稳定性理论得到转子转速和转子电阻的自适应律。建立了异步电动机无速度传感器直接转矩控制系统的Matlab/Simulink仿真模型,仿真结果表明系统脉动较小,提高了定子磁链和转速的观测精度。

热工中心试验室温度自适应控制系统

运用POPOV超稳定性理论 ,设计建立了模型参考自适应温度控制系统。控制硬件以 80 98单片机为核心部件。现场运行证明该控制系统比PID控制稳态精度有很大提高。本系统调节对象可以是一般的电加热设备 ,它有较广泛的适用性。

一种用于无速度传感器异步电机控制的自适应滑模观测器

研究了一种用于异步电机控制的自适应滑模观测器。该观测器由两个滑模电流观测器、转子磁链观测器和速度估计部分组成。转子磁链观测器以两个电流观测器和速度观测器的输出作为输入,估计转速反馈到第二个电流观测器和转子磁链观测器。采用Lyapunov理论和Popov超稳定性理论对该方法的稳定性进行验证。该观测器具有设计新颖、对参数变化具有很强的鲁棒性等特点。通过Simulink仿真验证了该观测器的有效性。

基于双层控制策略的四轮独立转向无人驾驶汽车路径跟踪

为提高四轮独立转向(four wheel independence steering,4WIS)无人驾驶汽车在路径跟踪时的系统稳定性和跟踪精度,并改善轮胎磨损情况,提出了一种基于双层控制策略的路径跟踪控制算法.上层为基于Popov超稳定性理论的模型参考自适应路径跟踪控制器.基于二自由度单轨模型推导出路径跟踪误差状态方程,采用线性二次最优方法,解决了系统正向线性环节无法严格正实的问题.求解Popov积分不等式,保证了系统的超稳定性.在下层控制器中,基于阿克曼转向定理,设计了考虑轮胎侧偏的转角分配控制算法.在CarSim/Simulink联合仿真平台中进行仿真试验,结果表明:所设计的基于双层控制策略的路径跟踪控制算法能够高精度地完成路径跟踪任务,同时也保证了四轮独立转向无人驾驶汽车的行驶稳定性,轮胎的磨损情况也能得到改善.