无位置传感器永磁同步电机直接转矩控制研究

在无位置传感器永磁同步电机直接转矩控制系统中,将定子磁链观测和转速估计相结合,设计了一个用于估计转子位置和转速的模型参考自适应(MRAS)观测器。该MRAS观测器在估计转子转速的同时还可以观测定子磁链,避免了传统磁链估计方法存在的由积分初始值和直流分量偏差引起的磁链漂移问题。仿真结果表明,该模型参考自适应系统在低速和高速时均有较好的估计效果,通过设置合理的积分初始值,电机转子处于不同的位置时电机均可顺利起动。     

基于自适应磁链观测器的速度辨识

基于直接转矩控制提出了一个基于自适应磁链观测器的速度辨识方案,该方案采用闭环磁链状态观测器观测定子磁链和转子磁链,并根据李亚普诺夫理论推导出转速的自适应收敛率,实现转子速度估计和磁链观测,仿真结果证明全阶状态观测器方法的可行性。     

基于脉振高频电压注入法的无传感器控制研究

针对永磁同步电机在零低速下无传感器控制,理论分析了脉振高频电压注入法算法的计算流程,研究了转子位置估计中的系数意义,分析了在转子位置估计中产生相位延迟的来源,建立基于两相旋转坐标系下的仿真模型,通过仿真逐步验证算法的可行性和有效性。搭建实验平台对无位置传感器系统进行了控制实验。最后仿真和实验结果表明,基于脉振高频电压注入法的永磁同步电机无传感器控制系统中转子位置估计的相位延迟主要源于低通滤波器。该控制系统的稳态速度偏差在±0.5 r/min以下。位置跟踪观测器的跟随性能良好,但由于低通滤波器的存在,控制系统在转子位置估计中有1.5 rad的相位延迟。     

带前馈解耦的PMSM滑模观测器控制研究

电机矢量控制系统中转子的位置及转速信息往往通过传感器获取,而且传统的电流环PI调节器存在交直轴电流耦合的问题。针对以上问题,提出了一种带前馈解耦的滑模观测器矢量控制方法。通过设计滑模观测器来获得转子的位置与转速信息,前馈解耦单元能实现电流的完全解耦,改善系统的动态性能。控制系统仿真结果并表明转子位置估算准确,对系统性能有较大改善。     

基于滑膜观测器的无刷直流电机系统的设计

引入滑模变结构的原理,在无位置传感器的方式下来实现电机的控制,采用滑模观测器(SMO)代替传统的位置编码盘来识别和确定转子位置,以实现无刷直流电机的较高精度和较好动静态性能的闭环控制。针对传统滑模电流观测器的抖振大的缺点,提出采用多种不同函数构建滑模电流观测器,构建分数阶锁相环取代直接估计的方式提高观测性能,最后对改进算法通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型,并与传统滑模的估计效果进行了比较,验证了改进算法的有效性,系统设计的可行性以及针对各种条件下系统的鲁棒性。     

带观测器的渠道控制系统设计与运行模拟仿真

在渠道运行控制系统中 ,只能用有限的水位测量来确定节制闸门的开度调节 ,而渠道水体经常受到外来干扰 ,水位传感器存在量测误差 ,将这些干扰和误差按白噪声处理 ,应用最优估计理论设计渠道运行系统观测器 ,求解观测器增益矩阵 Ke。通过对实验渠道的模拟仿真说明所设计的观测器能跟踪水流状态的变化 ;用观测器估计的水流状态反馈能将渠道水面线从初始位置控制转移到目标位置 ;闸门运行是稳定的。提出的渠道测量—控制系统设计方法可以作为渠道自动控制设计的理论参考     

基于噪声抑制的电液位置伺服系统自抗扰控制方法

测量噪声对扩张状态观测器带宽的限制是影响电液伺服系统自抗扰位置控制器性能的关键问题。为此,提出了一种基于噪声抑制扩张状态观测器的改进自抗扰控制方法。建立电液伺服系统非线性模型,通过坐标变换构造链式积分器结构,明确电液伺服系统“总扰动”。引入低通滤波器抑制高频测量噪声,利用滤波后的位置信号构建改进型扩张状态观测器,补偿滤波器导致的相位滞后,分离状态反馈与扰动估计,增加新的扰动估计调节参数,调和观测器高带宽、高估计性能与噪声放大间的矛盾。采用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。仿真与试验结果表明,在系统受扰状态下,与传统LADRC相比,本文所提出控制方法扰动抑制能力更强,位置跟踪精度更高,为自抗扰控制器的工程应用提供了参考。     

状态观测器在双闭环直流调速系统中的应用

直流调速系统广泛采用转速、电流双闭环调节回路,但负载转矩和转速状态变量很难通过安装仪表来进行测量。通过状态观测器,即状态空间理论中输入、输出变量,来对这两个变量进行估计,实现扰动补偿。通过最优估算法来对初始状态空间进行改进,形成全阶状态观测器。     

基于降维观测器的分数阶系统的稳定控制分析

针对分数阶线性系统,提出一种基于降维观测器的状态反馈控制方法。通过重构部分状态变量设计降维观测器,使系统状态渐近收敛估计状态;然后采用矩阵奇异值分解和线性矩阵不等式方法,得到闭环控制系统稳定条件和控制器参数求解方法;最后,用仿真验证所提方法的有效性。     

路面附着信息及轮胎侧偏角的估计方法研究

在Burkhardt模型与单接触点瞬态模型的基础上建立整车模型,针对路面附着信息进行估计器设计。以轮胎所受纵向力为基础,利用车轮滚动逆模型建立车轮转速与所受外力矩的关系,经过RLS算法估计出车轮所受纵向力,进而得到纵向摩擦系数;借助Fiala轮胎模型,建立车辆运动状态与轮胎所受侧向力、轮-路附着系数之间的量纲转化关系,由此设计观测器,估计出轮胎所受侧向力与轮-路附着系数,进而得到轮-路侧向摩擦系数与轮-路附着系数;结合所得轮胎所受纵向附着力与侧向附着力,得出轮胎侧偏角。最后,利用Carsim与Matlab/Simulink软件建立联合仿真平台,根据标准试验工况进行仿真实验。结果显示所设计估计器能够准确估计得到轮胎-路面附着信息以及轮胎侧偏角。     

基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态估计

提出一种基于车轮侧向力和纵向力传感器信息的车辆状态观测器.建立3自由度车辆动力学模型,并构建扩展卡尔曼滤波器,结合纵向加速度传感器和横摆角速度传感器的校正信息,实时估计车辆的纵向车速和质心侧偏角.在复杂附着条件下,该车辆状态观测器对车轮滑移和路面附着条件有很好的鲁棒性.通过veDYNA车辆动力学仿真软件,对该观测器进行了仿真验证.在分离附着系数路面条件下的仿真结果显示,传统的基于2自由度和非线性轮胎模型估计方法的纵向车速最大估计误差为25 km/h,质心侧偏角最大估计误差为3°,相同工况下,提出的基于车轮力传感器信息的全轮驱动车辆状态观测器对车辆的纵向车速和质心侧偏角估计结果具有更好的精确度,最大估计误差分别不超过0.6 km/h和0.2°,对车轮滑移和复杂路面附着条件具有更强的自适应能力.     

基于扩展卡尔曼滤波的汽车质心侧向速度观测器

基于HSRI轮胎模型,建立了一种简化的、适用于实时运算的非线性轮胎力估计方法.推导了四轮两自由度汽车模型动力学方程.运用扩展卡尔曼滤波方法建立了汽车质心侧向速度观测器.汽车动力学综合仿真平台的仿真结果显示,采用非线性轮胎力估计方法能显著提高估计的精度.实车试验结果表明,该观测器估计结果的准确性和运算效率能满足DSC控制的要求.     

基于卡尔曼滤波器的半主动悬架仿真和试验

设计了Kalman滤波器来估计悬架的相对速度和绝对速度,采用天棚控制算法,建立了基于观测器的1/4车辆半主动悬架天棚控制器。仿真结果表明,所设计的Kalman滤波器能较好地估计被控悬架的绝对速度和相对速度。建立了1/4车辆半主动悬架测控试验系统,对基于观测器的半主动悬架天棚阻尼控制进行了试验验证。试验表明,观测器可以较好地估计悬架的状态,对比被动悬架,基于观测器的磁流变半主动悬架天棚控制器提高了行驶的平顺性。     

电动拖拉机永磁电机模糊滑模无传感器控制研究

永磁电机闭环控制需要准确的转子位置信息，而传统的机械传感器在农业生产等恶劣工况下的可靠性难以保证。为了提高系统可靠性，对无传感器控制方法进行了研究。在传统基于滑模观测器的无传感器控制中，系统抖振和稳定性差的问题严重影响了无传感器运行的控制效果。为此，本文提出了一种基于模糊滑模观测器和模糊锁相环的无传感器控制方法，有效地解决了这一问题。首先，利用模糊控制器对滑模观测器和锁相环的控制参数进行处理，并根据电机的实际工况实时调整这些参数，提高了系统鲁棒性。其次，采用递归最小二乘自适应线性谐波提取器对反电动势的高谐波分量进行有效滤波，避免了高频分量对观测结果的影响。实验结果表明，所提出的控制方法提高了对转速和转子位置的估计精度。     

飞轮储能系统仿真研究

针对飞轮储能系统的工况与结构,为了提高飞轮储能系统的稳定性,论文深入研究了永磁同步电机参数在线辨识,应用MRAS方法推导了电机转速和定子电阻、电感、磁链在线辨识的自适应律,将参数辨识值应用到MRAS转速估算中以保证系统在参数变化时的稳定性,并采用Matlab/Simulink进行了仿真验证。仿真结果表明该方法在保证系统的稳态和动态性能的情况下,能准确地估计出电机的转速、位置,达到控制永磁同步电机的目的。     

面向控制的柴油机进排气氧气质量分数估计方法研究

在构建高压回路EGR涡轮增压柴油机气路系统动态模型基础上,设计了柴油机进排气氧气质量分数的龙贝格观测器,实现对柴油机进排气氧气质量分数的估计;利用李雅普诺夫稳定性原理对设计的观测器进行了稳定性分析,分析结果显示,设计的进排气氧气质量分数观测器满足稳定性要求,可以用于进排气氧气质量分数的估计;由于进气歧管不宜安装宽裕氧传感器(UEGO),进气氧气质量分数难以测到,本文推导出一种进气氧气质量分数的计算方法,并对推导出的计算方法进行了仿真对比验证,结果表明,该计算方法能够对进气氧气质量分数进行比较精确的计算估计;最后,对设计的进排气氧气质量分数观测器进行了仿真和试验验证,结果表明,设计的观测器可以对柴油机的进排气氧气质量分数进行准确估计,为基于进排气氧气质量分数的柴油机气路控制器设计奠定了基础。     

基于多模型迭代的车辆状态融合估计方法

为了提高车辆行驶状态估计的可靠性,提出一种基于多模型观测器误差补偿与迭代的车辆状态融合估计方法。基于三自由度车辆动力学模型设计了车辆状态强跟踪滤波估计算法;同时,根据四轮轮速耦合关系,考虑到数据扰动和病态矩阵的影响,设计了车辆状态的岭估计算法。为进一步提高估计系统的可靠性,提出了动力学模型观测器与运动学模型观测器补偿与迭代的估计方式,设计了模糊控制器,根据实时的质心侧偏角和滑移率的伪量测值,判断强跟踪滤波器和岭估计器估计结果所占权重,利用闭环估计系统的迭代与融合提高估计性能。仿真和道路实验结果表明,所提出的车辆状态融合估计方法能够兼顾强跟踪滤波算法与岭估计算法的优势,根据车辆纵向滑移和质心侧偏角动态调节强跟踪估计与岭估计结果的权重系数,从而在保证估计精度的同时提高了估计系统的多工况适应能力。     

基于改进型自抗扰控制的复合翼无人机旋翼控制系统设计与试验

针对多旋翼无人机在飞行过程中容易受到各种外部扰动的影响,以复合翼无人机的旋翼控制系统为研究对象,设计了一种自抗扰控制系统。首先,建立了多旋翼无人机系统运动学模型和动力学模型;其次,对自抗扰控制算法的特点展开研究,结合无人机模型分别设计了位置和姿态控制器。并改进了扩张状态观测器,引入了更精确的动力学模型,提升了扰动观测速度和估计精度,同时,降低了扩张状态观测器的阶数,提升了控制器调参简易性;再次,依据六自由度力和力矩的平衡方程,对本文研究对象搭建了控制分配模型。最终,采用Matlab/Simulink完成仿真模型设计和参数调节,对控制目标分别加入了内部重力扰动和外部风力扰动,仿真结果表明本文设计的控制器不仅可以很好地估计出系统内外扰动并进行补偿,而且具有极强的抗干扰性,可以保证无人机从初始点快速且平稳到达目标位置,并保持稳定悬停,姿态控制稳态误差在0.05°以内。     

基于IMESO的永磁同步电机控制方法

永磁同步电机作为执行机构中的执行单元，以其方便快捷的能量转换能力在农业自动化领域得到广泛应用。干扰往往是影响执行机构运行性能的主要因素，针对永磁同步电机系统中存在的慢变非正弦扰动和转矩扰动（正弦扰动），结合内模原理（IMP）和扩展状态观测器（ESO），提出一种永磁同步电机控制系统的基于复合扰动观测器（IMESO）的转速控制方案。提出的复合控制方法由比例反馈和扰动前馈补偿组成，对转速环进行控制，可以较好地抑制常值（或慢变扰动）以及含正弦项的转矩扰动，能够实现准确的目标转速跟踪。理论上对速度控制系统的渐进稳定性和扰动抑制能力进行证明和分析，最后进行MATLAB仿真和试验，并与抑制单一种类扰动的两种控制方法进行比较，对比结果表明，提出的复合控制方法可以有效抑制复杂的多重外部干扰，与PI控制相比，系统响应时间和调节时间分别提高6%和18%，抗干扰性能提升了7%，有效提升了控制精度和动态性能。     

小麦种子介电分选参数的优化

通过对小麦种子进行二次回归正交试验,得到了以分选电压和分选滚筒转速为变量的回归方程,并确定了最优化的介电分选参数组合.试验表明,小麦种子的最佳分选电压为1780V,分选滚筒转速为22.2r/min.