【摘 要】
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针对磁耦合谐振式(MCR)无线传能系统中负载变化引起输出电压实时调节的需求,以全桥LCCL系统为研究对象,提出了一种基于状态方程的模型预测控制器(GGSA-MPC).通过广义状态空间平均法(GSSA)对全桥LCCL系统建立等效电路方程并将原副边电压电流进行傅里叶变换,建立了 MCR系统的动态状态空间模型;为了加快求解速度,将控制器中的最优化问题转化为求解极小值的二次规划问题,利用有效集法求解有约束问题的二次规划.通过搭建仿真电路,在80 kHz频率下将负载值从50Ω变为25Ω,将GSSA-MPC控制器与经
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125000
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针对磁耦合谐振式(MCR)无线传能系统中负载变化引起输出电压实时调节的需求,以全桥LCCL系统为研究对象,提出了一种基于状态方程的模型预测控制器(GGSA-MPC).通过广义状态空间平均法(GSSA)对全桥LCCL系统建立等效电路方程并将原副边电压电流进行傅里叶变换,建立了 MCR系统的动态状态空间模型;为了加快求解速度,将控制器中的最优化问题转化为求解极小值的二次规划问题,利用有效集法求解有约束问题的二次规划.通过搭建仿真电路,在80 kHz频率下将负载值从50Ω变为25Ω,将GSSA-MPC控制器与经典PID控制器进行对比,仿真结果表明模型预测控制输出更为平滑、鲁棒性更好、调节时间比PID控制缩减0.5 ms,控制精度提高0.4％,GSSA-MPC为磁耦合谐振式系统输出电压的调节提供了一种有效的方法.
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针对输出误差模型描述的不规则损失输出数据系统,提出一种自校正PID控制算法.首先结合辅助模型辨识思想和最小二乘原理设计参数估计器,在线估计系统参数,并设计一个损失输出估计器来估算采样间损失输出,使控制系统得到一个具有与期望输出相同采样周期的反馈信号;再根据系统参数的估计值实时调整自校正PID控制器参数,使系统实际输出跟踪期望输出,实现自校正PID控制.仿真结果验证了该算法的有效性.
等速运动康复的目标是保证人的手臂在用不断增加的力矩驱动机械臂转动时,机械臂转速始终被控制在预设值不变,且人机的肩关节轴要动态对齐.针对上述要求,通过采集机器人关节伺服电机电枢绕组中的电流值和转子的转速,确定外力矩、电机力矩和转速之间的关系,据此建立等速运动控制算法,并以人手臂肩关节的屈展角度为变量,找出机器臂肩关节轴在高度方向对齐人肩关节轴的函数关系,进而建立了考虑速度和位置双重因素下的人机肩关节轴动态对齐控制算法.通过将上述控制算法用于实物样机的控制,证明了控制算法的正确性.该研究为控制上肢等速运动康复
针对采用最大转矩电流比控制策略的内置式永磁同步电机,由于受到电流谐波的影响,导致其径向电磁力成分复杂和越来越突出的电机振动噪声问题,从考虑电流谐波影响的径向电磁力产生机理出发,提出一种基于谐振调节器的电机噪声抑制的方法.该方法根据谐振调节器在特定谐振频率处的增益为无穷大,结合PI调节器可以较好地抑制电流谐波,削弱径向电磁力,降低内置式永磁同步电机的振动噪声.仿真实验结果表明,所提方法能够有效地削弱电磁径向力,降低电机振动噪声.
研究了一类具有Markovian跳变的不确定分布参数系统的随机稳定性问题.基于线性矩阵不等式方法,通过构造适当的随机Lyapunov泛函,计算弱无穷小算子,利用Green公式及Schur补引理,系统随机稳定的充分条件以一组线性矩阵不等式给出.线性矩阵不等式很容易通过MATLAB中的LMI工具箱进行求解.该充分条件便于工程实际应用.最后,构建仿真模型验证了该方法的有效性.
针对移动机器人动力学模型难以精确建立、运动过程中各种干扰对高精度轨迹跟踪造成偏航等问题,构造出一种快速终端滑模自抗扰控制器,实现了高速高精度轨迹跟踪控制目标.首先建立非完整移动机器人的干扰控制模型;然后运用扩张状态观测器实时监测系统未建模动态与各种干扰;同时将扩张状态量和系统反馈量作为快速终端滑模算法的系统变量;最后设计出一种快速终端滑模控制律,代替传统自抗扰算法中的非线性控制律,从而实现位姿的快速精确跟踪.该算法既克服了非线性误差控制律中参数繁杂不易整定的缺陷,又增强了系统鲁棒性和轨迹跟踪的动态品质.对
频率稳定是微网在孤岛模式下稳定运行的关键.由于传统下垂控制的转动惯量固定,当微网中接入时变负载时无法满足系统的频率稳定需求.针对传统控制方式的不足,提出虚拟同步发电机的转动惯量无模型自适应控制.首先,分析在孤岛模式下的传统虚拟同步发电机控制算法的角速度变化率的抑制效果和恢复时长;其次,设计无模型自适应控制器并证明控制算法的收敛性;最后,利用MATLAB/Simulink搭建虚拟同步发电机模型,通过对比几种转动惯量控制算法的实验波形,证明转动惯量无模型自适应控制算法能够有效改善微网的稳定性,并提高系统的动态
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针对间歇过程的非线性和时变性特点以及故障易误报的问题,提出了一种将移动窗-核熵成分分析(MW-KECA)故障监测与基于变量贡献的支持向量数据描述(SVDD)故障诊断集合而成的故障检测系统.MW-KECA方法构建局部模型能有效处理数据的时变性,同时保留KECA优秀的非线性处理能力.故障诊断中以各变量对CS统计量-向量间角度关系指标的贡献作为输入数据来构建SVDD分类器,相较于原始数据,故障贡献能够突出同类相似信息和异类差异信息.通过青霉素发酵仿真实验,验证了检测系统在监测准确性与故障识别率上都有良好效果,证
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