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关键词： 异步电机   矢量控制   全阶转子磁链观测器   优化线性自抗扰控制  

摘要： 在现代工业自动化领域,异步电机传动系统的升级已经迫在眉睫,高性能变频调速系统被视为是最主要的发展方向。矢量控制技术的应用和发展使得异步电机已具备和直流电机相媲美的调速能力。然而,矢量控制依赖于精确的数学模型,转子磁链的观测精度直接影响矢量控制的效果,定转子之间的耦合、电机参数的波动等因素都会导致传统的PID控制不能满足更高性能的控制要求。因此,研究如何提高转子磁链观测精度和采用适合的控制策略,对提升异步电机调速控制的性能和效率具有重要意义。 本文首先介绍了异步电机调速控制系统的研究背景和意义,分析了异步电机常见的控制方式及其研究现状,引出了磁场定向技术和自抗扰控制技术,研究了坐标变换理论,推导分析了异步电机在不同坐标系下的动态数学模型,详细阐述了异步电机双闭环矢量控制原理,为后续控制器的设计提供了理论基础。 接着提出了一种基于全阶模型的转子磁链观测器,以提高转子磁链观测精度。其主要思想是:以异步电机模型为参考,结合状态估计方程,通过比较定子电流的观测误差,利用反馈校正通道对状态观测值进行修正,使观测值能够迅速跟踪实际值,实现对电机定子电流和转子磁链的精确观测。该观测器不仅提升了系统的动态性能,还显著增强了其抗扰动能力。仿真结果表明,该观测器具有观测精度高、响应速度快和跟踪效果好的特点,在不同工况下均表现出良好的鲁棒性,为后续高性能调速控制器设计打下基础。 最后提出了优化线性自抗扰控制(Optimizing Linear Active Disturbance Rejection Control,OLADRC)策略取代传统PID控制器,以增强系统的静态、动态及抗扰动性能。OLADRC以线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)为基础,针对LADRC中线性扩张状态观测器(Linear Extended State Observer,LESO)状态变量估计的精确度对控制器性能影响较大的问题,在LESO中引入误差微分进行优化形成电流环OLADRC策略,使优化后的LESO状态变量估计值能够更快地到达稳态,提升系统内部状态变量的观测精度;针对LESO跟踪扰动能力相对较差的问题,采用级联LESO进行优化形成转速环OLADRC策略,降低总扰动的观测负担,选取较低的观测器带宽就能就能对扰动进行快速、准确地跟踪和补偿。从仿真结果可以看出,电流环OLADRC在高低速空载起动和带额定负载时q轴电流跟踪性能好,电磁转矩控制精度高;转速环OLADRC在各种工况下抗负载扰动和参数摄动能力强,鲁棒性好。

关键词： 时滞系统   随机控制   精确能控性   LQ最优控制   乘性噪声   部分信息  

摘要： 时滞系统在工程、通讯、经济等领域具有重要应用背景,半个多世纪以来得到持续深入的研究.然而,当时滞系统中含有随机噪声时,其控制问题变得异常复杂,许多问题仍有待进一步解决.本文针对具有输入时滞的伊藤(It(?))随机系统、具有输入时滞的理性预期模型、具有状态时滞的随机系统以及具有输入时滞和部分信息的随机系统开展能控性和线性二次(LQ)最优控制研究.主要学术贡献和创新点包括:一、得到输入时滞随机系统的精确能控性判据.通过将时滞系统等价为倒向随机系统,得到具有输入时滞的It(?)随机系统和理性预期模型精确能控的格拉姆矩阵判据和秩判据.二、得到时滞随机系统LQ最优控制问题的可解条件和最优解的显式表达.通过利用极大值原理和解耦正倒向随机差分方程(FBSDEs),得到状态时滞随机系统和输入时滞部分信息随机系统LQ最优控制问题的可解条件和显式最优控制器. 具体研究内容、研究结果按章节顺序结构如下: 1.研究了具有输入时滞It(?)随机系统的精确能控性问题.通过控制器解耦分解,将具有输入时滞的It(?)随机系统等价为倒向随机微分方程描述的倒向随机系统,进而考虑等价倒向随机系统的精确能控性问题.结合倒向随机微分方程求解,给出系统初值的显式表达,从而得到了输入时滞It(?)随机系统精确能控的格拉姆矩阵判据和秩判据. 2.研究了具有输入时滞理性预期模型的精确能控性问题.通过引入新变量刻画预期项,将输入时滞理性预期模型的求解问题归结为一类正倒向随机差分系统的可解性问题.结合控制器解耦分解,将正倒向随机差分系统的能控性等价为倒向随机差分系统的能控性.基于倒向随机差分方程求解,给出正倒向随机差分系统精确能控的充要格拉姆矩阵判据和秩判据,由此得到了具有输入时滞理性预期模型的精确能控性判据. 3.研究了具有状态时滞随机系统的LQ最优控制问题,其中指标函数由当前控制和未来时刻状态定义.通过状态扩维,将具有状态时滞的随机系统转化为无时滞随机系统.针对转化后的无时滞随机系统,基于极大值原理将无时滞随机LQ最优控制问题等价为FBSDEs的求解问题.进而引入耦合Riccati方程,建立倒向随机过程和正向随机过程之间的非齐次关系,由此得到了状态时滞随机系统LQ最优控制问题的可解条件以及显式最优控制器. 4.研究了具有输入时滞和部分信息随机系统的LQ最优控制问题.对于部分信息条件下的LQ最优控制问题,利用变分法导出具有输入时滞和部分信息的随机极大值原理,将LQ最优控制问题的可解性等价为输入时滞FBSDEs的可解性问题.结合FBSDEs解耦求解方法,引入耦合Riccati方程建立了倒向随机过程和正向随机过程之间的非齐次关系,由此得到了具有输入时滞和部分信息随机LQ最优控制问题可解的充要条件和最优控制器的显式表达.

关键词： IGBT power module   health monitoring   power cycle degradation   bond wire   IGBT power module   health monitoring   power cycle degradation   bond wire  

摘要： The health monitoring prediction of power devices is vital for power electronics applications such as renewable converters, electric vehicles, and machine drives. One significant failure mode in the power cycle degradation of Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT) modules is bond wire lift-off. This study uses the gate voltage waveform ( $V_{ge}$ ) as an input to an artificial intelligence (AI) model with the Convolutional Neural Network (CNN). The CNN was demonstrated to accurately estimate the IGBT bond wire lift-off, categorizing it into four levels: no damage, light damage, medium damage, and heavy damage. The Digital Gate Driver (DGD) IC was implemented to generate the $V_{ge}$ and collect the data waveforms by two switching modes: Conventional Vector Control (CVC) and 2-step Vector Control (2-sVC). The experiment evaluated the accuracy of the four-level estimation in several aspects. These aspects include switching modes, the number of datasets, and parts of the waveform The results show that the CNN model achieved high accuracy in estimating the wire lift-off trend. The $V_{ge}$ waveform generated by the 2-sVC switching mode showed better estimation accuracy compared to the CVC mode. Furthermore, it also obtained an effective switching performance $E_{loss}$ - $V_{ce-surge}$ Trade-off curve. Therefore, the DGD is suitable for application and useful for health monitoring and achieving effective switching performance.

关键词： 超结IGBT   电导调制水平   可变P柱连接   关断损耗  

摘要： 绝缘栅双极型晶体管（Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT）作为中高功率电力电子电路的主流功率开关器件,是国家重点发展的基础元器件之一,被誉为工业领域的“CPU”。超结IGBT作为未来IGBT发展的新型热点结构之一,打破了传统IGBT耐压对于漂移区的限制,显著提升了器件性能。鉴于超结IGBT复杂的工作机理,其漂移区电导调制水平以及载流子输运方式仍有较大改善空间,为了进一步提升超结IGBT的性能,本文针对可变P柱连接超结IGBT新结构进行了设计与优化,主要工作如下: 1.提出了一种具有可变P柱连接的超结IGBT（Micro Trench SJ-IGBT with Adapted P-pillar,APMT-SJ-IGBT）。通过栅极沟槽和浮空P区确保在器件导通时P柱处于浮空状态,优化了超结漂移区内的载流子浓度分布,使得器件在任意柱区掺杂浓度下都展现了极小的正向导通压降(Vceon)。在关断期间自偏置PMOS结构可以作为漂移区中空穴的一个额外抽取路径,减小了器件关断损耗(Eoff)。因此,在任意柱区浓度下,APMT-SJ-IGBT的Vceon-Eoff折中特性都要明显优于具有N型注入层的超结IGBT（SJ-IGBT with N-injector layer,NI-SJ-IGBT）。当柱区浓度为1×1015cm-3,导通电流密度为200A/cm2时,相比于NI-SJ-IGBT,本章所提出结构的正向导通压降减小了44.3%。当两种结构的超结IGBT柱区浓度同为1×1015cm-3,正向导通压降同为1.189V时,APMT-SJ-IGBT的关断损耗为9.268m J/cm2,相比于NI-SJ-IGBT降低了83.1%。 2.提出了一种具有假栅（Dummy Gate）和N型注入层的可变P柱连接的超结IGBT（DGNI-SJ-IGBT）新结构。通过引入N型注入层确保在器件导通时P柱处于浮空状态,使得器件在任意柱区浓度下都表现出优异的导通特性。在关断期间自偏置PMOS结构可以作为漂移区中空穴的一个额外抽取路径,减小了器件关断损耗。因此,在任意柱区浓度下,DGNI-SJ-IGBT的Vceon-Eoff折中特性都要明显优于NI-SJ-IGBT。当柱区浓度为1×1015cm-3,导通电流密度为200A/cm2时,相比于NI-SJ-IGBT,本章所提出结构的正向导通压降下降了41.9%。当两种结构的超结IGBT柱区浓度同为1×1015cm-3,正向导通压降同为1.189V时,DGNI-SJ-IGBT的关断损耗为10.513m J/cm2,相比于NI-SJ-IGBT降低了80.8%。

关键词： 弓网电弧   极限学习机   鹈鹕优化算法   最优控制   半主动控制  

摘要： 随着中国高速铁路事业的飞速发展,便捷的出行方式极大地提升了人民的幸福感。受电弓—接触网组成的弓网系统是列车获能的重要部分并直接关系着列车运行的安全与稳定。在列运过程中,弓网电弧会对列车的受流质量构成威胁,而弓网间接触压力的不稳波动又是产生弓网电弧的最大诱发条件。因此,能够快速、有效地对弓网电弧进行识别并对弓网间接触力实现稳健调控对于保障铁路的可持续经济运行有着不可忽视的现实意义。 首先,基于对我国电气化铁路供电方式的分析,搭建了模拟弓网受流实验台并采集了受环境的影响更小、畸变更为明显的电流信号作为弓网电弧识别的基础,在对采集到电流数据利用鲁棒局部回归平滑(Robust Local Regression Smoothing,RLRS)实现了对原始数据的规范后,基于特征的计算结果引入D-score评估准则筛选了更为出色的分类识别特征。继而利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)作为分类识别模型并设计了一种用于考察特征样本识别信息完备性的样本定容环节。此后,为了提高模型的训练效率,采用以鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)优化ELM为手段展开模型优化,测试结果表明基于POA-ELM的弓网电弧识别方法有着较好的泛化性能。此外,通过对比其他几种智能算法优化ELM的识别效果的考察也进一步验证了该识别方法的优越性。 随后,通过对三元弓网耦合振动系统的动力学分析并建立其状态方程,以我国正在服役的DSA380型受电弓及我国高速铁路最常用的简单链型悬挂与弹性链形悬挂方式的接触网为研究依据,在MATLAB/Simulink中构建了以50km/h为步长,50km/h～300km/h速段分别在两种悬挂方式下的被动控制模型,待为采取控制措施后的对比依据。继而,利用线性二次型最优控制对非理想参数下的弓网耦合振动系统实施了主动控制措施,并在此基础上引入了基于可变阻尼系统的半主动控制用以进一步考察对弓网间接触压力的控制效果。由仿真结果可见:对弓网耦合振动系统采取最优主动及半主动控制措施后,在接触力最值、不均匀系数与标准差层面的性能较被动控制方式均有所改善,其中采取主动控制的改善效果最为明显、采取半主动控制的改善效果较主动控制并不逊色。 该论文有图34幅,表14个,参考文献59篇。

关键词： 无刷直流电机   最大转矩电流比控制   模拟退火   参数辨识   单神经元网络  

摘要： 无刷直流电机因其高效率、低能耗等特点从而成为电动扳手的理想动力源。然而,以无刷直流电机为驱动的电动扳手在长时间运行下的热积累和机械损耗,会使得电机实际参数发生变化,影响控制性能;此外,电机参数的非线性变化以及负载的惯性、摩擦等不确定性因素,容易导致最大转矩电流比(Maximum Torque Per Ampere,MTPA)控制出现局部最优解问题。为了改善上述问题,本文围绕恒力矩电动扳手的控制算法展开研究工作。论文主要内容与创新点如下: (1)本文分析了坐标变换的基本原理并建立了无刷直流电机的数学模型。对方波控制策略与矢量控制策略进行了深入的理论分析,并建立了相应的仿真模型,通过仿真实验对两种控制策略在电动扳手控制系统中的性能进行了比较,研究了各自的优势与局限性。 (2)针对MTPA控制下电机参数和负载非线性变化产生局部最优解,导致扭矩波动的问题,本文提出了一种基于模拟退火法的MTPA控制算法。该算法通过向电流矢量角施加阶跃信号扰动,比较当前输出转矩与先前转矩的差值,在设定温度较高时,会以较大概率接收较差解,确保系统在迭代过程中能够跳出局部最优解。随着迭代的进行,设定温度逐渐降低,从而减少了接受较差解的概率,算法逐步收敛至全局最优解。仿真和实验表明该算法有效解决了MTPA控制下局部最优解的问题,优化了电动扳手的控制性能。 (3)针对电机发热引起参数变化,导致扭矩输出精度下降的问题,本文提出了一种改进的基于单神经元PID的模型参考自适应算法。鉴于电动扳手处理器的计算资源限制,该算法选取单神经元PID控制器替代自适应律中的传统PID控制器,可以在不同工况下自适应调整PID参数,增强了算法的鲁棒性。然后,针对单神经元PID固定增益系数下系统稳态误差大、收敛速度慢的问题,提出了可变增益系数K的运行规则,实现误差较大时系统快速收敛,误差趋向于0时,增益系数K随之减少,降低了系统的稳态误差,最终提高了系统的收敛速度与辨识精度。仿真和实验表明该算法可以有效辨识电机参数,提高了电动扳手的控制精度。 (4)在上述基础上,设计开发了一套恒力矩电动扳手控制系统,系统采用模块化的设计方法,包括控制模块、驱动模块、客户端模块等。在硬件设计部分,主要包括电源电路、逆变电路、检测与保护电路等。在电路板设计上,采用模拟电路与数字电路相隔离的设计方法,减少了电源波纹和地线噪声对模拟电路的影响,有效提高了电流采样精度,从而提高了恒力矩输出的稳定性。在软件设计部分,结合上述MTPA和参数辨识算法,设计了恒转矩控制程序等。实验测试表明,该系统力矩输出精度高,误差小于2%,目前已成功实现工业化量产。

关键词： 复杂网络   稳定性   最优控制   非瞬时脉冲疫苗接种   随机控制  

摘要： 传染病模型的动力学分析及其控制策略的研究对预测传染病传播走向和防控传染病传播等有着重要的意义.本文主要关注网络传染病的传播问题,分别将隔离的易感者、无症状染病者和疫苗接种者等引入网络传染病模型中,研究模型平衡点的存在性和稳定性等动力学行为,并制定合适的控制策略. 首先,研究易感-染病-隔离易感-隔离-恢复-易感(SISqIqRS)网络传染病模型平衡点的存在性和稳定性.考虑模型的目标免疫,熟人免疫,高风险免疫策略并计算相应的基本再生数,以及利用Cesari定理证明最优控制的存在性并用Pontryagina极小值原理求解最优控制问题;通过数值模拟比较三种免疫策略发现熟人免疫对染病节点的影响更大,以及与常数控制相比最优控制下疾病的规模和目标函数都是最小的. 其次,研究分数阶易感-潜伏-染病-隔离-恢复(SEIQR)网络传染病模型平衡点的存在性和稳定性.考虑模型的目标免疫,熟人免疫,高风险免疫策略并计算相应的基本再生数,以及证明最优控制解的存在性;利用预测-校正法求解模型,通过比较发现三种免疫均能有效降低感染规模. 再次,研究易感-无症状-染病-隔离-恢复(SAIQR)网络传染病模型平衡点的存在性和稳定性.考虑在非瞬时脉冲疫苗接种下无病T-周期解的全局吸引性和模型的永久性.通过模拟两个周期下模型的动态,验证了理论的有效性. 最后,研究易感-接种-染病-隔离-恢复(SVIQR)网络传染病模型平衡点的存在性和稳定性.利用Chebyshev不等式和It?公式等随机理论,证明了在非周期性间歇随机控制下模型的稳定性;通过数值模拟发现随机控制可以有效地降低染病节点的密度.

关键词： 变频器   起重机控制   策略优化  

摘要： 变频器在起重机控制系统中可以显著提高起重机运行效率和稳定性，结合变频器的工作原理。探讨基于变频器的起重机控制策略优化方法，并对其进行优化效果评估与实验验证，以期可以有效提高起重机的性能和稳定性，并为相关工作者提供一定的参考。

关键词： 传染病   稳定性   人类行为   最优控制   医疗资源  

摘要： 传染病是人类社会的第一杀手,一直以来都严重威胁人类的生命健康.如肺结核、疟疾、霍乱以及近40年新出现的艾滋病、出血热、新型肝炎等还有近些年的甲型H1N1流感和2019年的新型冠状病毒.然而,随着社会经济的发展,科技的进步,人们出行更加方便快捷,各种大型娱乐场所的建立使得人口密集的场所越来越多,不同地区之间的人口流动更加频繁,这无异于为传染病的传播提供了有利条件,加上内源效应和各地医疗资源分配不均导致疾病爆发时很多病人不能及时医治.因此本文主要研究人类行为以及医疗资源和内源效应影响的三类传染病模型. 本文第一部分介绍了本论文写作的背景及意义、国内外研究现状及主要研究内容. 本文第二部分考虑人类行为对疾病传播的影响,建立了一种社会因素和传染病耦合的动力学模型,将人群分为活跃人群和受限制人群,活跃人群更倾向于与人接触从而染病概率更大,受限制人群更愿意待在家里,染病概率小,同时将活跃人群比例作为一个变量.分析了无病平衡点可能存在一个和三个,正平衡点可能存在一个或三个,并给出了存在的条件,进一步分析了平衡点的稳定性.最后通过数值模拟,验证了正平衡点的稳定性,分析了各参数对疾病传播与流行的影响程度.进一步分析人群从众心理对疾病传播的影响.结果表明从众心理强度越强,染病者数量就越多,所以应该采取一定措施来降低人们的从众心理. 本文第三部分考虑对个人或公共健康和经济之间的权衡,为避免疾病而改变行为的成本和感染风险之间可能存在负反馈机制,建立一个对有效接触率进行最优控制的理论模型,分析其动力学性态,发现正平衡点可能存在一个或两个,并得出正平衡点存在即局部渐近稳定.取合适的参数模拟了无病平衡点和正平衡点的稳定性.最后我们模拟了参数对系统的影响,模拟得到,在一定条件下,减少目标接触率和增大疾病恢复率能适当减少染病者数量以及接触后感染疾病的概率对染病者数量有很大的影响. 本文第四部分,考虑由于受到医院各种医疗资源的影响,传染病的恢复率也会有一定的限制.因此,我们采用了随染病人数的增大而减小的恢复率函数和非线性发生率.建立一个受医疗资源和内源反应影响的动力学模型,分析得系统一定存在唯一的正平衡点.通过数值模拟模拟验证了正平衡点和无病平衡点的稳定性,并且得到在一定条件下增加病床数和医疗资源,能够降低染病者数量,甚至达到疾病消亡的状态,同时可以提高人们的活动水平.

关键词： 单相H6桥   无功控制   SPWM波   逆变电路  

摘要： 本文介绍一种非隔离型单相逆变器的无功控制方法，逆变器采用单相H6桥逆变电路，利用规则采样法调制SPWM波驱动功率开关管，实现非隔离型单相并网逆变器滞后无功控制和超前无功控制，研究表明，逆变器输出无功功率对抑制电网电压的波动具有直接作用，从而提高电网电能质量，采用改进的单极性调制SPWM波，控制单相H6桥逆变电路的驱动功率开关管，减小了功率开关的损耗，使得逆变器输出的电流波形THD变小。