Observational linearization and tracking objective excitation control strategy based on phasor measurement unit

To improve the transient stability of multimachine power systems,observational linearization and tracking objective excitation control laws were derived from the phasor measurement unit(PMU),observational linearization,and tracking objective control theory based on synchronized coordinates and reference generator coordinates.The control strategies utilized real-time state variables obtained by PMU to linearize the state equations of the system,and then the linear optimal control strategy was used to design excitation controllers.The inaccuracy of the local linearization method and the complexity of the system models designed in the exact linearization method for nonlinear systems were avoided.Therefore,the control strategies were applied in real time.Simulation results show that the proposed method can improve the transient stability of power systems more efficiently than nonlinear optimal excitation control.

基于同步相量测量单元的观测线性化追踪目标励磁控制策略

为了进一步改善电力系统的暂态稳定性,结合同步相量测量单元(PMU)和观测线性化追踪目标控制理论,推导出了基于同步坐标系和参考机坐标系的多机电力系统观测线性化追踪目标励磁控制规律。该控制策略利用PMU测量得到的系统实时运行状态量实现了状态方程线性化,从而可以对励磁控制器进行线性最优控制设计,避免了非线性系统局部线性化的不精确性和精确线性化时系统模型设计的复杂性,适合于在线应用。仿真结果表明,该控制策略较之非线性最优励磁控制能更好地提高电力系统的暂态稳定性。

基于GPS接收机的程控目标跟踪方法的气球飞行试验

简要介绍了基于ＧＰＳ接收机的程控目标跟踪方法原理和１９９８ 年５ 月的一次气球飞行试验结果．成功的飞行试验证明该方法对于用准直器限制视场的Ｘ 射线和＄射线气球天文观测非常适用，可提高观测灵敏度和简化数据处理过程。

纯方位角目标跟踪及移动平台可观性控制方法

为了解决未知环境下的单目视觉移动机器人目标跟踪问题,提出了一种将目标状态估计与机器人可观性控制相结合的机器人同时定位、地图构建与目标跟踪方法。在状态估计方面,以机器人单目视觉同时定位与地图构建为基础,设计了扩展式卡尔曼滤波框架下的目标跟踪算法;在机器人可观性控制方面,设计了基于目标协方差阵更新最大化的优化控制方法。该方法能够实现机器人在单目视觉条件下对自身状态、环境状态、目标状态的同步估计以及目标跟随。仿真和原型样机实验验证了目标状态估计和机器人控制之间的耦合关系,证明了方法的准确性和有效性,结果表明:机器人将产生螺旋状机动运动轨迹,同时,目标跟踪和机器人定位精度与机器人机动能力成正比例关系。