基于参数辨识的永磁同步电机无位置传感器控制

针对电机运行过程中参数变化会影响永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制性能的问题,将递推的最小二乘法(RLS)用于PMSM参数的在线辨识,在最大转矩电流比控制策略下,使用基于BP神经网络改进的模型参考自适应系统构建无位置传感器控制方案,提出了基于在线参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案。运用递推的RLS对PMSM的交轴电感和转子磁链进行在线辨识,并将参数辨识结果应用于电机无位置传感器算法中。仿真和试验证明了基于递推的RLS参数辨识算法可以对PMSM的转子磁链和交轴电感值进行准确辨识,基于参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案性能更好。     

参数在线辨识的大功率开关磁阻电机可逆控制

为了减小开关磁阻电机模型参数变化对电机性能的不利影响,采用最小二乘法对磁链模型参数进行在线辨识,建立了以参数在线辨识模型为基础的磁链控制器,实现了对大功率开关磁阻电机的可逆运行控制.三相12/8极100kW开关磁阻电机的实验结果证实了参数在线辨识算法对于磁链的估算误差小于3%,并且在开关频率10kHz的条件下,理想方波电流给定下误差小于5%.采用参数在线辨识模型的大功率开关磁阻电机调速系统在煤矿生产现场的运行结果证实了方案的可行性和有效性.     

基于磁通观察器的感应电动机无速度传感器矢量控制系统的参数在线辨识

提出了一个基于磁通观察器的感应电动机无速度传感器矢量控制系统的参数在线辨识方案 ,包括利用d轴磁通误差实现定子电阻在线辨识法和利用励磁电流指令上叠加交流信号实现转子电阻在线辨识法。该方案的优点是系统简单 ,解决了电机参数变化对调速精度和系统稳定性影响的问题。数字仿真和实验结果验证了方案的有效性。     

网络化谐波与无功参数在线监测分析与治理仿真系统

本文设计了一种网络化谐波与无功参数在线监测与治理仿真系统,运用基12的快速傅立叶算法对谐波与无功参数进行快速准确的检测和分析,将web服务用于谐波与无功监测,实现网络化在线监测,同时,本文以某电站为例,建立了电能质量仿真模型,给出了注入式混合有源滤波器谐波抑制和无功补偿方案,并采用参数模糊自整定PI控制电流的方法进行控...     

具有参数辨识的永磁同步电机无位置传感器控制

转子磁极位置估计的准确性决定永磁同步电机无位置传感器控制系统的性能,为了实现转子位置和转速的精确控制,需要对电机参数进行在线辨识。根据实际冰箱制冷系统需求,采用模型参考自适应系统构建无位置传感器矢量控制方案,在仿真研究电机参数变化对位置估算影响的基础上,提出了一种具有参数辨识的内埋式永磁同步电机无位置传感器控制方案。利用电机的电流模型,运用扩展卡尔曼滤波器对转子磁链和交轴电感同时进行在线辨识,并将辨识出的参数用于更新无位置传感器矢量控制算法中的电机模型。仿真和实验结果表明,参数辨识算法可以有效地辨识出实际的转子磁链和交轴电感,具有参数辨识的无位置传感器矢量控制方案可行有效,在压缩机厂商提供的电机参数存在一定误差的情况下可以保证冰箱制冷系统的性能。     

一种基于分布参数模型的输电线路参数在线测量方法

针对目前常见的输电线路参数在线测量方法存在无法对输电线路的零序自导纳和互导纳参数进行测量的缺点,提出了基于传输线方程测量输电线路参数的在线测量方法。该方法以传输线方程为理论依据,建立了三相对称线路分布参数模型,通过严格的数学推导,得出了基于双端同步测量信息的输电线路参数计算公式。仿真结果证明了该公式的正确性,为输电线路参数的在线测量提供了理论依据。     

永磁电机参数在线辨识及逆变器非线性补偿

针对电压源型逆变器的死区时间、动作时间、导通压降等非线性因素造成的永磁同步电机参数在线辨识误差,提出一种针对死区时间非线性因素的逆变器补偿方案,以及考虑导通压降的参数辨识优化方案。推导了电压源型逆变器非线性因素的模型与补偿策略,设置补偿时间补偿由死区时间、动作时间导致的电压误差;考虑到电压源型逆变器有源器件与二极管存在的导通电压与电流之间的线性关系,明确等效电阻问题,并分析其对参数辨识结果的影响;研究基于双稳态恒转矩算法的永磁同步电机在线辨识模型,验证算法辨识结果的高准确性,借此设计出等效电阻的计算方案。最后,对所提出的方法进行了实验验证。     

模型参数优化的卡尔曼滤波SOC估计

荷电状态(SOC)表征电动汽车动力电池剩余电量。以精确在线估计电动汽车动力电池SOC为目的,基于Thevenin等效电路模型,结合电路原理对模型参数进行辨识,对辨识后的模型参数进行合理优化。利用基于优化后模型参数的扩展卡尔曼滤波对SOC进行在线估计,对比基于优化前模型参数的扩展卡尔曼滤波SOC在线估计结果,仿真结果表明,利用优化后的模型参数,在不影响扩展卡尔曼滤波初值误差收敛性的前提下,估算误差比优化前减小了43%左右,具有更高的SOC在线估计精度。     

直接转矩控制系统参数在线辨识的研究

本文提出了一种应用于无速度传感器直接转矩控制系统的电动机参数在线辨识方案。采用模型参考自适应系统,注入磁链扰动,实现了同时对感应电机定、转子电阻参数的在线辨识和对磁链、转速及转矩的状态观测,使系统在电机参数发生显著变化时仍然保持良好的控制特性。与全阶状态观测器相比,本文采用交互式观测器,大大简化了算法,并通过在变频器样机中的应用,验证了其可行性和效果。     

双回耦合输电线路的零序参数在线测量

分析了双回耦合输电线路的结构,建立了其零序分布参数电路模型和"双Π形"零序集中参数电路模型;将增量法与"双Π形"电路相结合,提出了零序集中参数在线测量算法;推导了零序集中参数与分布参数间的转换关系,提出了零序分布参数在线测量算法;对不同长度的500 kV双回耦合输电线路进行仿真实验。仿真结果表明,所提出的电路模型及在线测量算法适用于电力系统的零序参数在线测量。     

水轮机导叶开度的自适应非线性输出反馈控制

水轮机导叶开度的控制归结为一个复杂的非最小相位非线性控制模型,其自适应控制不易采用传统非线性控制方法解决。为解决水轮机导叶开度的自适应控制问题,将通用自适应输出反馈控制应用到水轮机导叶开度的控制。首先通过一个线性可逆变换将水轮机导叶开度控制的非线性模型变换成满足通用自适应输出反馈控制定理要求的形式,然后证明变换后的形式满足通用自适应输出反馈控制定理要求的条件,最后对变换后的模型应用通用自适应输出反馈控制定理得到相应的控制器。数值仿真表明,基于通用自适应输出反馈设计的水轮机导叶非线性开度控制是有效的,且对系统参数变化具有极强的鲁棒性。     

在线辨识及数字调节器设计

本文以水轮机调速器为例，讨论了非线性系统在线参数辨识及数字调节器参数自整定的一种方法，推导出参数辨识算法，最后通过计算机仿真展示了这种自适应数字调速器在不同工况点的调节性能，并与传统水轮机调速器的性能作了比较。     

水轮机调速器的极点配置法设计及自适应控制

本文重点阐述了水轮机调速器的极点配置法设计原理与方法，给出了按极点配置原理导出的ＰＩＤ调节器的参数优化公式。同时，介绍了以极点配置调节器为基础的水轮机自适应调节系统的结构。仿真及现场试验结果表明，按极点配置法设计的水轮机调速器能较好地兼顾频率扰动和负荷扰动的性能。而以极点配置调节器为基础的水轮机自适应调速器，不仅具有良好的参数自适应性，而且能使调节系统获得更优良的动态品质。     

大型水轮发电机调速控制器的自适应控制

针对大型水轮发电机调速控制器,提出了非线性自适应控制设计方法。首先．建立含有未知参数的非线性数学模型,其次通过递推设计方法得到了自适应控制策略,而且在策略中包含了对未知参数的动态估计,最后获得了水轮机调速器的自适应分散镇定控制策略。在控制策略中所有的变量都是可量测的,并且控制策略具有分散性和适应性。计算机仿真研究结果证明了水轮发电机调速控制器的自适应控制策略的有效性。     

基于在线学习RBF神经网络的汽门开度自适应补偿控制方法

汽门控制对于提高电力系统暂态稳定具有重要作用。为了提高汽门系统的控制性能,提出了基于在线学习RBF神经网络的汽门开度自适应补偿控制方法。首先,根据逆系统方法分析了被控汽门系统的可逆性、推导了被控汽门系统输出的α阶导数和伪控制量之间的误差,并设计了用于补偿此误差的在线学习RBF神经网络。然后,基于Lyapunov稳定性理论设计了RBF神经网络的在线学习算法,证明了闭环系统跟踪误差和RBF神经网络权值估计误差的一致最终有界性。所提出的控制方法仅需被控汽门系统很少的先验知识,而无需其精确数学模型,并且用于自适应补偿控制的RBF神经网络无需离线训练过程。最后,针对典型的单机无穷大汽门控制系统进行了数值仿真。仿真结果表明,所提出的控制方法较传统的非线性最优控制方法能明显提升电力系统的暂态控制性能。     

A new command governor architecture for transient response shaping

In this paper, we develop a control framework for stabilization and command following of nonlinear uncertain dynamical systems. The proposed methodology consists of a new command governor architecture and an adaptive controller. The command governor is a dynamical system that adjusts the trajectory of a given command to follow an ideal reference system capturing a desired closed‐loop dynamical system behavior in transient time. Specifically, we show that the controlled nonlinear uncertain dynamical system can approach the ideal reference system by choosing the design parameter of the command governor. In addition, an adaptive element is used to asymptotically assure that the error between the controlled nonlinear uncertain dynamical system and the ideal reference system is reduced in long term. Therefore, the proposed methodology not only has closed‐loop transient and steady‐state performance guarantees but can also shape the transient response by adjusting the trajectory of the given command with the command governor. We highlight that there exists a trade‐off between the adaptive controller's learning rate and the command governor's design parameter. This key feature of our framework allows rapid suppression of system uncertainties without resorting to a high learning rate in the adaptive controller. Furthermore, we discuss the robustness properties of the proposed approach with respect to high‐frequency dynamical system content such as measurement noise and ∕ or unmodeled dynamics. A numerical example is provided to demonstrate the efficacy of the proposed architecture. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

Command governor‐based adaptive control for dynamical systems with matched and unmatched uncertainties

In this paper, we propose a command governor‐based adaptive control architecture for stabilizing uncertain dynamical systems with not only matched but also unmatched uncertainties and achieving the desired command following performance of a user‐defined subset of the accessible states. In our proposed solution, online least‐squares solutions for the matched and unmatched parameters are obtained through integration method and they are employed in the adaptive control framework. Specifically, the matched uncertainty is identified and its effect upon the system behavior is entirely attenuated. Moreover, using the unmatched uncertainty approximation obtained through radial basis function neural networks, the command governor signal is designed to achieve the desired command following performance of the user‐defined subset of the accessible states. With this command governor‐based model reference adaptive control architecture, the tracking error of the selected states can be made arbitrarily small by judiciously tuning the design parameters. In addition to the analysis of the closed‐loop system stability using methods from the Lyapunov theory, our findings are also illustrated through numerical examples.     

汽轮机调速系统的自适应L2增益干扰抑制控制

提出一种预置反馈的方法,推导出汽轮机调速控制系统的端口受控哈密顿系统（PCHsystem)模型,进而根据PCH系统的自适应L2增益干扰抑制方法,设计汽轮机调速系统的控制规律,仿真结果表明,这种控制方法能有效抑制干扰,可以在大干扰条件下提高系统暂态稳定性。     

水轮机被控系统综合仿真设计及其在微机调速器中的应用

分析了变参数PID调节模式的优越性,所述及的综合仿真程序模块为水轮机被控系统的仿真研究提供了有效的方法,为适应式变参数PID微机调速器的参数整定找到了一条有效的途径。     

基于PLC的抽水蓄能双调整调速器

抽水蓄能机组工况多,转换复杂、频繁,其控制更加复杂.基于可编程控制器(PLC)的抽水蓄能双调整调速器,以PLC为调速器电气部分的核心单元,用步进电机作为电-液转换部件,与液压放大部分一起构成调速系统.该系统具有导叶、轮叶双重调节功能,控制策略采用变参数PID控制,在水轮机调节和水泵控制两方面都具有良好的调节品质,安全可靠,维护工作量小.