基于时变终端滑模的任意迭代初态抑制控制EI北大核心CSCD

为解决迭代学习过程中的任意迭代初值和迭代收敛理论证明难的问题,本文构造了一种轨迹跟踪误差初值恒位于滑模面内的时变终端滑模面,将轨迹跟踪误差初值不为零的轨迹跟踪控制问题转换为滑模面初值恒为零的滑模面跟踪控制问题,建立了任意迭代初值与相同迭代初值的迭代学习控制理论连接桥梁.本文提出一种基于时变滑模面的比例–积分–微分(PID)型闭环迭代学习控制策略,基于压缩映射原理证明了迭代学习的收敛性,给出了迭代收敛条件.时变终端滑模面经有限次迭代学习收敛到零,达到轨迹跟踪误差最终稳定在时变滑模面内的目的;Lyapunov稳定理论证明了位于滑模面内的轨迹跟踪误差在有限时间内收敛到原点,达到轨迹局部精确跟踪目的.随机初态下的工业机器人轨迹跟踪控制数值仿真验证了本文方法的有效性和系统对外部强干扰的鲁棒性.     

基于未知高频增益的非线性系统自适应迭代学习控制

针对一类单输入单输出不确定非线性重复跟踪系统,提出一种基于完全未知高频反馈增益的自适应迭代学习控制.与普通迭代学习控制需要学习增益稳定性前提条件不同,自适应迭代学习控制通过不断修改Nussbaum形式的高频学习增益达到收敛.经证明当迭代次数i→∞时,重复跟踪误差可一致收敛到任意小界δ.仿真结果表明了该控制方法的有效性.     

离散非线性时变系统开闭环PI型迭代学习控制律及其收敛性

对于具有重复运动性质的对象,迭代学习控制是一种有效的控制方法.针对一类 离散非线性时变系统在有限时域上的精确轨迹跟踪问题,提出了一种开闭环PI型迭代学习 控制律.这种迭代律同时利用系统当前的跟踪误差和前次迭代控制的跟踪误差修正控制作 用.给出了所提出的学习控制律收敛的充分必要条件,并采用归纳法进行了证明.最后用仿真 结果对收敛条件进行了验证.     

基于未知高频增益的非线性系统自适应迭代学习控制

针对一类单输入单输出不确定非线性重复跟踪系统，提出一种基于完全未知高频反馈增益的自适应迭代学习控制，与普通迭代学习控制需要复习增益稳定性前提条不同，自适应迭代学习控制通过不断修改Nussbaum形式的高频学习增益达到收敛，经证明当迭代次数i→∞时，重复跟踪误差可一致收敛到任意小界δ。仿真结果表明了该控制方法的有效性。     

基于未知控制增益的非线性系统自适应迭代反馈控制

针对一类单输入单输出不确定非线性重复跟踪系统, 提出一种基于完全未知控制增益的自适应迭代反馈控制. 与普通迭代学习控制需要学习增益稳定性前提条件不同, 所提自适应迭代反馈控制律通过不断修改Nuss baum形式的反馈增益达到收敛. 证明当迭代次数i→δ时, 重复跟踪误差可一致收敛到任意小界δ. 仿真显示了所提控制方法的有效性.     

一类非线性系统的误差轨迹跟踪鲁棒学习控制算法

针对一类含非参数不确定性的非线性系统,提出一种鲁棒迭代学习控制算法,该算法放宽了常规迭代学习控制方法的初始定位条件,迭代初值可任意取值.基于类Lyapunov方法设计误差轨迹跟踪控制器,通过鲁棒限幅学习机制对不确定性进行估计和补偿,能够在整个作业区间上实现误差对给定期望误差轨迹的精确跟踪,期望误差轨迹根据迭代起始时刻的误差值设置.利用期望误差轨迹的衰减性状,可使系统误差在预设的时间点后收敛于原点的邻域内,邻域半径的大小可根据需要任意设置.理论分析和仿真结果表明了控制方法的有效性.     

非线性参数化系统自适应迭代学习控制

研究一类含有未知时变参数的非线性参数化系统的学习控制问题.利用参数分离技术和信号置换思想,通过置换系统方程,合并所有时变参数为一个未知时变参数,用迭代自适应方法估计该未知参数,设计了一种自适应迭代学习控制方法,使得跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零.通过构造一个类Lyapunov函数,给出了跟踪误差收敛和所有闭环系统信号有界的一个充分条件.仿真结果验证了该方法的有效性.     

输入增益未知非参数不确定系统的准最优学习控制

为解决一类非参数不确定系统在任意初态且输入增益未知情形下的轨迹跟踪问题, 提出准最优误差跟踪学习控制方法.该方法综合准最优控制和迭代学习控制两种技术设计控制器, 在构造期望误差轨迹的基础上, 根据控制Lyapunov函数及Sontag公式给出标称系统的优化控制, 以鲁棒方法和学习方法相结合的策略处理非参数不确定性.闭环系统经过足够次迭代运行后, 经由实现系统误差对期望误差轨迹在整个作业区间上的精确跟踪, 获得系统状态对参考信号在预设的部分作业区间上的精确跟踪.仿真结果表明所设计学习系统在收敛速度方面快于非优化设计.     

基于向量图分析的一种迭代学习控制算法 及其鲁棒性

为了增强迭代学习控制的鲁棒性,加快学习过程的收敛速度,而又不过多地依赖于系统内部信息,本文基于向量图分析思路,利用输入空间的向量构造三角形修正结构,得到了一种新的迭代学习控制算法．该算法根据跟踪误差的大小,调节输入控制量在三角形的一条边上滑动,在跟踪误差较大时,算法能找到控制期望的大致位置并加速收敛,在跟踪误差较小时,能将控制量稳定在其期望的很小邻域内,理论上证明了该邻域直径大小为跟踪误差的二阶无穷小．数值仿真结果说明了它的有效性和优越性．     

迭代学习控制系统的误差跟踪设计方法

提出能够实现期望误差轨迹完全跟踪的迭代学习控制系统设计方法, 旨在放宽常规迭代学习控制方法的初始定位条件, 在每次迭代时允许初值定位在任意位置. 这种方法对于预先给定的期望误差轨迹, 经迭代学习, 使得实际跟踪误差收敛于预定的误差轨迹, 这样, 预设的误差轨迹即最终形成的误差轨迹. 针对常参数、时变参数以及复合参数三种情形, 分别采用类Lyapunov方法设计迭代学习控制系统. 所设计的未含/含限幅作用的参数学习律, 能够使得跟踪误差轨迹在整个作业区间上与预定轨迹完全吻合, 并保证系统中所有信号的有界性. 给出的仿真结果表明所提方法的有效性.     

基于状态观测器的单相逆变电源仿真技术研究

基于单相逆变电源的数学模型,设计了一种能保证系统渐进稳定的控制方案。方案根据李氏稳定理论进行设计,并利用观测器观测控制律中的状态变量,同时采用滤波器对原始参考输出信号进行处理,用以产生控制律所需的连续光滑的输出信号及其微分量,设计保证了系统的稳定性及输出电压跟踪误差的收敛性。利用仿真工具MATLAB/SIMULINK对所设计的方案进行仿真,仿真结果验证上述方案的正确性。     

滑模控制在全桥式逆变器中的应用

提出了基于滑模控制的全桥式电压型逆变器的控制方法,解决了逆变器的电流基准不易测量的问题,并且在负载突变情况下,输出电压表现出对扰动的不敏感性和较强的鲁棒性以及良好的动态特性。给出了该滑模控制全桥式电压型逆变器在无刷双馈电机串级调速中的应用。应用表明,基于滑模控制的全桥式电压型逆变器输出电压能够快速跟踪参考信号。     

单相并网逆变器的鲁棒控制研究

针对分布式发电对并网逆变器的控制性能要求,介绍了一种基于误差空间法的鲁棒控制器在并网逆变器中的应用.该控制器以现代控制理论为设计基础,将系统跟踪误差作为状态变量.系统控制目标是使得输出误差随时间推移而趋近于零.因而,与传统的控制方法相比,即使在电网电压波动和畸变情况下,鲁棒控制仍能保证系统零稳态误差跟踪正弦参考信号,消...     

基于双BOOST电路的正弦波逆变器的研究

本文介绍了采用SPWM控制的双BOOST DC／AC逆变器的工作原理与控制方式,并用saber仿真软件对该逆变器进行了仿真,表明了这种逆变器DC／AC变换、升压功能和良好的动态性能。     

基于降阶扩张状态观测器的逆变系统重复控制设计

针对具有参数不确定性和负载扰动的单相全桥LC型逆变器,提出一种基于降阶扩张状态观测器（ROESO）的重复控制系统设计方法。首先,根据电路定理推导出逆变器的数学模型,并针对该模型利用系统可测量输出电压构造ROESO,用以实时估计由系统参数不确定性和外部干扰组成的总扰动。在此基础上,嵌入改进型重复控制器,构造复合重复控制规律,实现对扰动的有效抑制和对周期性参考输入的高精度跟踪。然后,利用小增益定理推导出系统的全局稳定性条件,并给出控制器参数整定方法和系统设计步骤。最后,通过仿真验证所提方法的有效性和优越性。     

模糊PID控制策略在动态电压恢复器中的应用研究

针对动态电压恢复器采用前馈控制方法和PID控制方法处理电压跌落问题的不足,提出了一种模糊PID控制策略。该控制策略实现原理:当电网电压检测系统检测到供电端电压发生跌落时,使动态电压恢复器投入到电网中运行;由标准信号产生模块产生与电网电压同步的标准正弦信号,用该信号与实际电网电压进行比较;然后通过模糊PID控制器调节得到需要实际补偿的电压给定信号,并利用控制环节生成逆变器所需要的PWM信号,通过驱动电路去控制逆变器功率开关的通断;逆变器输出电压经滤波后通过串联变压器注入电网,产生补偿电压用于抵消电网电压的波动。仿真结果验证了该控制策略的有效性。     

微网逆变电源及其运行控制的研究

对逆变电源采用电压、电流双闭环控制方法,以提高逆变器输出的稳定性。利用有功-频率和无功-电压的下垂特性控制方法分别对微网在并网运行和孤岛运行两种工作方式进行有效的控制,使微网系统可以快速自动的找到稳定工作点。通过仿真实验证明所设计的控制系统的有效性、正确性。     

飞机牵引机器人路径跟踪模糊控制

为了提高飞机地面自动导航路径跟踪的控制精度,提出了基于模糊自适应控制的智能飞机牵引机器人纯追踪路径跟踪方法。首先建立了牵引机器人-飞机两轮简化模型,进行了路径跟踪运动分析;基于此分析,以牵引机器人-飞机系统运动速度和轨迹误差为输入,以预测距离为输出,通过模糊自适应控制实时调整纯追踪算法预测距离,设计了基于自适应模糊控制的路径跟踪控制器;通过几何仿真和虚拟样机仿真两种方法分别对所提出的方法进行了验证。结果表明,牵引机器人-飞机系统在变速运动时,路径跟踪的轨迹误差能控制在0.5 m左右,完全满足飞机地面自动牵引滑行的精度要求,验证了所提方法的有效性和适应性。     

基于双环控制的航空静止变流器的建模与仿真

针对航空静止变流器在非线性负载条件下输出电压谐波含量大以及逆变器动态响应过程十分缓慢的问题,采用电容电流内环电压外环的双环控制技术,给出了控制器参数基于极点配置的方法,建立了单相航空静止变流器的数学模型。通过Matlab/Simulink软件平台对模型仿真。结果表明:设计方法能真实反映系统的动、静态性能,同时也验证了采用双环控制技术解决航空静止变流器带非线性负载时输出波形畸变以及动态响应缓慢的问题是行之有效的。     

混合式双级矩阵变换器闭环控制

混合式双级矩阵变换器(混合式TSMC)是一种非常有发展潜力的矩阵变换器,在实际应用中,混合式双级矩阵变换器常会遇到输入电压不平衡和输出负载变化等扰动,其输出电压会在扰动下产生不平衡。为了提高混合式双级矩阵变换器在输入电压不平衡及负载扰动情况下的输出电压的稳定,提出了基于由坐标系混合式双级矩阵变换器输出电的闭环控制方法,通过前馈闭环控制,H桥变换器控制和逆变级的闭环控制三个环节,能有效地抑制了输入电压不平衡和输出负载不平衡,保证了混合式效级矩阵变换器有效的、稳定的输出。仿真结果验证了所提方法的合理性和有效性。