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关键词： 改进鸡群优化算法   三相异步电机   矢量控制   预测控制  

摘要： 鸡群优化算法(Chicken Swarm Optimization,CSO)因其具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点被广泛应用到控制优化领域,但CSO算法本身还存在收敛精度低、易于陷入局部最优解等缺点。为了解决CSO算法的不足,提出一种基于Tent混沌映射的改进鸡群优化算法(Enhanced Chicken Swarm Optimization,ECSO)。本文以三相异步电机调速系统为研究对象,将ECSO算法应用到速度环参数整定中,以使其性能最佳。针对三相异步电机调速系统的局限性,提出一种基于ECSO-PID和预测控制的复合控制策略。首先,针对鸡群优化算法在迭代后期存在收敛精度低、易于陷入局部最优解等问题,提出了四点改进:(1)为了保证鸡群的多样性引入Tent初始化鸡群;(2)为了提升算法的收敛精度,改进鸡群位置更新公式;(3)针对鸡群算法在迭代后期更新速度慢,引入动态等级更新参数G,以提升算法性能;(4)针对个体越界行为,进行变异处理,提升鸡群优化算法的全局寻优能力。其次,将改进鸡群优化算法应用到不同阶数的PID控制系统中进行参数整定,并与临界比例度法、衰减曲线法、粒子群参数整定方法进行仿真对比;在基于矢量控制的三相异步电机系统中引入ECSO算法,将ECSO算法整定好的参数与人工调试方法进行比较,证明了ECSO算法具有良好的寻优性能。再次,针对ECSO在三相异步电机调速系统参数整定中的不足,提出一种复合控制策略。在该控制策略中,使用ECSO算法整定整定数度环参数,电流环则依据预测控制思想设计。将复合控制的仿真结果与人工调速、ECSO算法整定的结果进行对比,证明了复合控制策略具有更好的动态性能。最后,在MATLAB/Simunlink中搭建三相异步电机仿真模型,仿真验证了ECSO算法在整定三相异步电机调速系统控制参数的可行性;利用x PC模式的电力电子实物装置进行实验,实验验证了ECSO算法整定电机调速系统参数的准确性。

关键词： 平均场   正倒向随机微分方程   最优控制   随机最大值原理   传染病   分室模型   生存性   状态约束  

摘要： Pardoux和Peng[73]在1990年首次引入了非线性经典倒向随机微分方程(简称BSDE),并且在Lipschitz假设下证明了非线性BSDE解的存在唯一性。由于他们的开创性工作,BSDE理论得到了迅速的发展,这也得益于它在随机控制、金融和二阶偏微分方程理论等方面的大量应用。对于随机控制问题,随机最大值原理(简称SMP)和Bellman动态规划原理(简称DPP)都是研究最优控制策略的重要方法。关于Bellman动态规划原理的研究,我们可以参考[41]和其中的参考文献。关于随机最大值原理的研究,可以参见,例如,Hu[45]研究了控制状态空间非凸的随机递归最优控制问题,Zhang,Li和Xiong[93]研究了具有部分观测信息的最优控制问题,Wu[87]讨论了具有凸控制状态空间的完全耦合的正倒向随机微分方程(简称FBSDE)的随机控制问题。与此同时,FBSDE理论的研究也在迅速发展,吸引了大量的研究人员,可以参见[6,48,65,74,92].自从Kac[50]在1956年引入了平均场随机微分方程,也称为Mckean-Vlasov方程,平均场问题得到了众多学者的关注。Buckdahn,Djehiche,Li和Peng[18]引入了平均场倒向随机微分方程(简称mean-field BSDE),有关平均场BSDE的更多性质,请参阅[18,58,27].并且,已经有一些研究工作致力于研究平均场型的SMP。例如,Buckdahn,Li和Ma[19]研究了系数依赖于状态过程与其分布的一般平均场随机微分方程(简称mean-field SDE)的最优控制问题,更多的文献可以参见Li[61],Buckdahn,Chen和Li[16],Buckdahn,Djehiche,Li[17]等。随着最优控制理论在生物数学方面的研究不断深入,近年来公众对于健康的更加重视与现代医疗技术的迅速发展,受控传染病分室模型的研究也越来越受到关注。分室模型和与其动力学相关的控制问题已经被广泛研究了几十年,例如[4,9,40,69].一些研究应用最优控制理论,将干预作为控制变量,降低SIR模型的有效传输率,并研究了基于固定有限时域或无限时域内运行和终端成本的最优策略,如Alvarez,Argente和Lippi[1]研究了 SIR模型的一个最小化封锁成本和最佳封锁政策的问题,更多的文献可见[14,37,53,54].最近的贡献集中在具有由重症监护病房(简称ICU)的流动性限制带来的状态约束的情形,试图将屏障理论或生存性理论工具与最优控制问题相结合,使[2](生存性相关技术)、[35]或[81](障碍技术)和一般的研究过程中的“安全”问题统一起来成为研究对象。基于对最优控制以及相关内容的了解,本文主要讨论了两个重要的最优控制问题。第一部分即在第二章讨论了一类平均场耦合正倒向随机微分方程(简称MFFBSDE)及其最优控制问题。在一定的单调性条件下,给出了这类MFFBSDE解的存在性与唯一性定理。在此基础上,讨论了控制域为凸时平均场耦合FBSDE的随机最优控制问题,研究了 Pontryagin最大值原理。我们的方程是更一般的平均场类型,系数不仅依赖于当前时刻的受控解过程(Xt,Yt,Zt),而且还取决于解过程和控制过程(X,Y,v)轨道的分布。并且得到了一个新的变分不等式与相应的Hamilton函数。第二部分即在第三章研究了传染病分室模型的安全域(与生存域)的刻画和最优控制问题。构建了处理受控分室模型的统一理论结构,给出刻画生存域、求解最优控制的一个有效思路,并且着重研究了在传染病死亡和自然死亡均发生的假设下,具有时变人口的SIRD+模型生存域的刻画。基于真实数据进行了案例研究。最后采用粘性方法证明了非药物干预策略(也称之为“贪婪”策略)的最优性。下面我们将进一步阐述本论文的内容和结构。第一章给出了第二章至第三章研究的研究背景及其主要问题。第二章讨论了一类平均场耦合正倒向随机微分方程及其最优控制问题。首先在对于分布仅有连续性的假设下,利用Malliavin导数与Schauder不动点定理证明了定理2.2.1即平均场FBSDE(2.2.2)解的存在性定理,并得到了一类特殊的平均场FBSDE(2.2.25)解的唯一性(定理2.2.2).其次,给出了相应函数空间中关于测度导数的定义,即定义2.3.2,将欧氏空间中关于分布的求导推广到一般的Banach空间。最后,研究了具有凸控制域的受控平均场FBSDE(2.4.1)的最优控制问题,受控系统的系数不仅取决于当前时刻t的解过程(Xt,Yt,Zt),而且还依赖于解过程(X,Y)及控制过程v轨道的分布,由此解(X,Y,Z)是受控的。在相应的假设条件下,证明了相关方程解的存在性和唯一性,而后推导出了本章最重要的研究结果,平均场类型的随机最

关键词： 四旋翼无人机   姿态控制   最优控制   强化学习   预设性能  

摘要： 由于四旋翼无人机具有成本低、体积小、灵活性强等优点,近年来引起了广泛关注,并被应用于军事侦察、物流运输等领域。然而四旋翼为高度耦合的欠驱动非线性系统,其姿态控制问题一直是该领域的研究热点和难点之一。虽然经典的PID控制、滑模控制、反步控制等控制算法能实现良好的姿态控制,但并未实现姿态最优控制。因此,研究基于强化学习的最优控制算法具有重要意义。本文主要研究内容如下:首先,本文分析了四旋翼的工作原理,选定两个参考坐标系并确定了坐标变换的旋转矩阵;同时根据牛顿第二定律以及欧拉方程确定了四旋翼的数学模型,并对四旋翼的控制系统的关键技术进行分析研究。其次,考虑实际飞行时的不确定性扰动,确定了新的四旋翼数学模型,使用姿态跟踪误差与期望构建了增广系统。综合考虑系统的跟踪误差和消耗能量,设计了一种折扣的性能指标函数,在其中考虑不确定性扰动上界和整体性能指标,将其转化为标称系统的最优调节问题,增强了系统的鲁棒性。由于最优控制策略不易直接求解,利用强化学习的奖励反馈强化机制,设计了四旋翼鲁棒最优姿态控制器。根据强化学习原理,设计了Critic-Only神经网络结构和权值的迭代更新规律,求得最优控制策略的近似估计值。同时,运用Lyapunov理论证明了系统是一致最终有界的,并且通过数值仿真实验证明了该算法的可行性。然后,研究了四旋翼姿态瞬态和稳态性能的控制问题,设计了基于强化学习与预设性能的四旋翼鲁棒最优姿态控制器。针对姿态跟踪控制问题,设计预设性能函数,对姿态的瞬态和稳态性能跟踪误差进行了规定,使四旋翼的瞬态和稳态性能保持在规定的范围之内。由于不等式约束跟踪问题不便于求解,构建了转换误差的动力学模型,将其转化为等式无约束跟踪问题。引入综合考虑系统的整体性能的代价函数,实现姿态的最优控制。使用强化学习技术得到近似的最优控制量。使用Lyapunov理论证明了系统是有界的,数值仿真实验结果也进一步校核了该算法的有效性。最后,搭建了四旋翼的硬件实验平台、虚拟仿真以及半实物仿真实验平台。使用C++语言编写了基于强化学习的四旋翼鲁棒最优姿态控制程序,并编译成固件烧录到主控器中,通过虚拟仿真实验、半实物仿真实验和实机飞行实验,成功验证了该控制器是稳定可靠的。

关键词： 混合整数最优控制   油田化学驱   分布参数系统建模   自触发控制   多目标优化  

摘要： 化学驱是油田开发的一项重要三次采油技术,包括碱驱、表面活性剂驱、聚合物驱以及它们混合组成的二元或多元驱替剂,利用化学驱的驱油特性可以有效提高原油采收率。而化学驱油优化技术是指以最大经济效益或最大产油量为性能指标,依据驱油机理或现场数据,在注采条件限制内规划最优驱替剂的注入方案。然而,目前有关化学驱优化的研究大都聚焦某单一油井的化学驱注入策略,忽视了对多油井工作状态的调度优化,这导致化学驱利用率的降低,既增加了开发成本,又会因驱替剂的过量注入而造成环境污染。因此,实现油井工作状态与化学驱注入策略的同步动态优化,充分发挥化学驱效用,进一步提高开采利润,是该领域亟待解决的关键问题。针对这一实际开发需求,本文拟开展“基于混合整数最优控制的油田化学驱优化研究”,将待解决问题描述为一个混合整数最优控制问题(Mixed-Integer Optimal Control Problem,MIOCP),其中驱替剂的注入浓度为连续控制变量;多油井的工作状态为二进制整数控制变量;最小产出液含水率、最大净现值(Net Present Value,NPV)等为目标泛函,驱油过程动态为支配方程,驱替剂注入能力约束与油井状态限制为约束条件。相应地,高效、高精度的MIOCP数值求解方法、驱油过程中不确定因素及机理模型不确定等情况的处理方法,是本文的研究重点。具体工作与创新点如下:第一、对于以机理知识构建动态方程的连续时间化学驱MIOCP,提出 了扩展多区间 LGR(Extended Multi-interval Legendre-Gauss-Radau,EMLGR)伪谱法实现高精度、高效率离散数值求解。针对现存LGR伪谱法求解MIOCP可能存在的Lavrentiev现象及切换时间过长的缺陷,EMLGR在多区间交点处设计增广的控制变量及约束,改进MIOCP解中非光滑性位置的近似值,并设计了自适应配置器来自主优化多项式阶数与区间结构,从而提高求解精度。五个工程中的MIOCP与岩心实验聚合物驱案例仿真测试验证了 EMLGR在计算效率与离散精度上的优越性。第二、考虑化学驱机理模型泛化能力低、不确定地质参数多的缺点,结合油藏分布参数系统(Distributed Parameter System,DPS)的时空特性,提出基于数据驱动的化学驱DPS在线时空建模方法。它包括增量秩分解(Incremental Rank Decomposition,IRD)算法和在线最小二乘支持向量机(Online Least Squares Support Vector Machine,O-LS-SVM)算法两部分,分别用于辨识多传感器之间的空间动态与系统时域动态,并通过时空结合手段来预测产出井输出。其主要优势在于:可自主进化的维度嵌入式空间主导基函数(Spatial Dominant Basis Function,SDBF)突破了现存 DPS建模方法在高空间维度、强时变DPS建模中映射失真、建模复杂度膨胀的局限性,这是首次报道的考虑空间传感器耦合关系的三维DPS在线建模研究。第三、驱油方案优化的关键是求解大规模多区间混合整数非线性规划(Mixed-Integer NonLinear Programming,MINLP),而 MINLP 本身是一个计算复杂度随整数决策规模增大呈指数级增长的NP-难问题。针对常规混合整数优化算法计算效率慢、难以全局寻优的不足,提出了QA-DESS算法实现大规模化学驱MINLP的高效全局优化求解,其中参数自调节量子退火(Quantum Annealing,QA)优化器用于整数寻优;双精英螺旋搜索(Double-Elite Spiral Search,DESS)优化器负责求解连续决策优化;两个优化器交互式并行搜索解空间。相关的计算复杂度分析及全局最优性证明验证了 QA-DESS在收敛速度与全局收敛性上具有较强的竞争力。第四、围绕驱油过程中不确定信息处理、多性能指标优化的工艺需求,研究不确定多目标化学驱MINLP的高效求解方法。具体地,针对不确定参数分布特征已知的情况,提出基于机会约束规划(Chance Constrained Programming,CCP)的不确定MINLP求解方法;针对分布特征未知只能用区间数描的情况,提出基于区间可信度的区间规划(Interval Programming,IP)方法,为区间适应度函数估值与优秀个体筛选提供支持。对于多目标的化学驱区间多目标混合整数非线性规划(Interval Multi-objective Mixed-Integer NonLinear Programming,IMOMINLP)求解,设计了多目标多集群优选解筛选(Preferred solution Selected Multiple Colony for Mu

关键词： 状态监测   IGBT驱动电路   短路电流   IGBT老化特性  

摘要： 高压大功率IGBT模块在轨道交通、新能源发电、电动汽车等领域广泛应用,为了提高变流系统的效率,降低生产维护成本,此类IGBT模块一般采用多芯片集成封装的功率模块结构。变流器IGBT运行过程中,会遇到一些恶劣工况,如过流短路、负载冲击、温升突变等,影响IGBT的健康状态,降低IGBT的使用寿命。同时,随着IGBT的服役年限增长,其内部芯片及封装也会累计损伤,出现老化失效故障,对功率单元的可靠运行和变流系统的安全生产造成威胁。通过监测IGBT某些电气特征参数,分析参数的变化规律,可以实现对IGBT老化状态的判别。驱动电路与IGBT连接最为紧密,能够比较直接地获取IGBT的电气参数,从而更加迅速准确地判断IGBT老化故障,实现对IGBT的保护。本文设计了一种集成IGBT状态监测功能的驱动电路,从底层实现对IGBT电气参数的检测,判别IGBT的老化状态,保障变流系统的工作安全。 论文首先研究了IGBT工作特性退化机理,分析了饱和压降VCE（sat）、短路电流ISC、门极电流Ig、米勒平台持续时间tm、关断延迟时间tdoff在不同键合线损伤度下的变化趋势。选取短路电流作为反映IGBT老化状态的特征参数,推导出了IGBT在不同老化状态下的短路特性。考虑到常规短路工况下监测短路电流对IGBT的影响,采用降低门极电压和集射极电压的自激短路方法,实现对IGBT的状态监测。同时由于短路工况受结温影响较大,采用同步监测IGBT结温的方法来校准温度的影响。 论文详细介绍了集成IGBT状态监测功能驱动电路的总体方案,采用“自激短路单元+结温监测单元”的结构,实现对IGBT老化状态的判断。结合牵引变流器的工作流程,对IGBT的运行工况进行划分,以保证传统驱动功能不受影响。以CPLD为驱动电路的控制核心,实现各部分电路的逻辑配合及工作时序控制。 论文最后对状态监测方案进行实验验证。获取了结温与100m A下饱和压降的关系曲线,作为结温监测的重要依据。测试了不同工况下短路电流的变化趋势,验证了不同因素对短路电流的影响。通过剪断键合线来模拟IGBT的老化过程,并通过与额定电流下饱和压降进行对比,确认了短路电流作为IGBT老化状态参数的可行性。搭建了高低压实验测试平台,对IGBT驱动电路的性能进行实验测试,实验结果表明本文所设计的驱动电路能够在保证传统驱动功能的基础上实现状态监测功能,验证了本文方案的正确性。

关键词： 混流装配线   平衡优化   遗传算法   标准工时   Flexsim仿真  

摘要： 随着世界经济发展的加快以及市场的多样性和独特性的变化,制造业的生产方式发生了巨大变化,从传统的大批量单一产品的制造方式转换为多元化、小批量的制造方式,以适应用户的需要和市场的需求。在生产方式的转变过程中,为了确保混流装配线的高效运行,优化平衡问题显得尤为重要。本文以A公司的变频器混流装配线为研究对象,采用改进遗传算法,以降低装配成本、提高生产效率为目标,对其进行了深入的研究,以优化并解决A公司变频器混流装配线存在的问题。 本文中对A公司的变频器混流装配线进行生产现状分析,以明确其各工序的标准时间。研究该公司的订单情况,分析该混流装配线存在的生产线平衡问题。首先,对于A公司变频器混流装配线的平衡问题,以降低生产节拍和各工位间的负荷平滑指数为优化目标,构建了一个多目标数学模型,并使用加权法将多目标函数转换为单目标函数。其次,使用改进遗传算法来求解该模型,得到优化后的平衡问题解决方案。将优化前后的方案进行对比,验证本文提出的多目标均衡优化模型和算法能够有效地改善生产节拍、平衡指数和装配线平衡率等生产指标。最后,利用Flexsim仿真软件构建仿真模型,验证平衡优化在实际装配过程有效性的同时,通过Flexsim仿真过程,以最小生产单元的设计方法来研究排产问题,确定最佳排产方案,实现装配线生产的进一步改善和优化,验证本文提出的模型和算法显著的有效性。 本文旨在通过对A公司变频器混流装配线的优化研究,以解决混流装配线存在的问题,实现装配线的高效、均衡的生产,从而提升公司的市场竞争力,为公司带来更大的经济效益。本文的研究结果为其他企业也提供了一定的参考和借鉴,有助于解决相关问题。

关键词： 同步磁阻电机   矢量控制   最大转矩电流比策略   模型预测控制   变换器开关频率  

摘要： 同步磁阻电机(Synchronous Reluctance Motor,Syn RM)具有转子中无永磁体,结构简单,在复杂恶劣的工况下表现良好,加工难度低,价格低廉等优势。目前同步磁阻电机在一些需要低成本高性能电机的场合如风力电机以及水利电机上有着良好的应用,在电机市场中具有很好的发展前景。但同步磁阻电机存在的功率因数低,转矩脉动大的缺点使得控制策略成为影响其性能的关键因素,因此,高性能的控制策略对提高其性能效率至关重要。模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)有着较矢量控制(Field-Oriented Control,FOC)更优秀的动态性能并且在稳态性能上也要优于直接转矩控制(Direct Torque Control,DTC),并且发展空间还很大。本文主要研究同步磁阻电机的模型预测电流控制,以获得较传统控制策略更优秀的性能。为了研究同步磁阻电机的性能,本文建立了两相旋转坐标系下的同步磁阻电机数学模型,研究了同步磁阻电机的最大转矩电流比(Maximum Torque per Ampere,MTPA)分配策略,随后分析电流饱和对dq轴电感的影响,并在此基础上对最大转矩电流比控制策略进行优化。为设计良好的控制方法,本文重点分析了模型预测控制的基本原理,利用前面所得的同步磁阻电机数学模型推导了预测控制的预测方程,分别构造了传统单矢量模型预测电流控制、占空比模型预测电流控制以及广义双矢量模型预测电流控制的目标函数,并对三种预测控制进行对比分析,研究增加作用矢量个数对控制性能的影响。为进一步获得优于矢量控制的性能,本文提出了一种低开关频率的调制型模型预测电流控制策略,该控制在一个控制周期内存在两个有效矢量以及一个零矢量以获得媲美传统矢量控制的稳态性能,同时利用模型预测控制可以多目标约束的特点将降低开关损耗加入控制的价值函数中,以提高控制性能。通过仿真对双矢量模型预测电流控制,传统矢量控制以及低开关频率调制型模型预测电流控制的控制效果进行对比分析。最后通过基于DSP和RT-LAB的同步磁阻电机硬件在环半实物仿真实验平台对基于占空比模型预测电流控制、广义双矢量模型预测电流控制、传统矢量控制以及低开关频率调制型模型预测电流控制进行实验分析,证明了低开关频率调制型模型预测控制较矢量控制的优越性,验证了本文方案的可行性。

关键词： 列车牵引   列车制动   轮轨低黏着   Levenberg-Marquardt算法   直接转矩控制  

摘要： 高牵引/制动传动效率是提升列车运输能力的主要因素之一,在众多提升传动效率的方法中,改善轮轨接触区域的黏着状态是相对节约资金且操作简易的一种方法,因此合理优化轮轨黏着和提高电机传动效率成为了较优的选择。近年来的研究主要集中在黏着优化算法上,但对于黏着优化过程中的动力设备“电机”的传动特性考虑较少。针对此问题,本文基于黏着优化方法和三相异步电动机拖动控制方法进行研究,主要内容包含如下几个方面: (1)分析列车传动时的轮轨接触状态,研究轮轨黏着力计算模型和影响黏着状态的主要因素。基于低黏着制动实验数据对黏滑特性进行分析,并建立“黏着-蠕滑-速度”特征模型。在Matlab/Simulink平台中建立列车传动动力学模型并对其仿真验证。 (2)鉴于轮轨黏着状态不能直接被测量,建立黏着观测器来估计轮轨黏着系数。为使轮轨黏着能向黏滑最优点靠近,建立黏着寻优模型,寻找最优蠕滑目标。 (3)基于增量式PID控制思想,建立以Levenberg-Marquardt(L-M)算法为核心的神经网络控制器,并进行一阶系统的方波响应仿真实验来验证控制器的自适应调控能力。最后分别基于列车牵引和制动工况进行干、湿轨面下的黏着最优控制仿真实验,验证黏着优化策略的正确性。 (4)以“直接转矩控制”(Direct Torque Control,DTC)方法为核心,建立三相异步电机控制系统,并在Simulink平台中对电机牵引、惰行、制动工况进行模拟,验证模型的正确性。 (5)将列车传动动力学模型、黏着观测器、黏着寻优模型、神经网络控制器与电控系统整合,分别进行牵引和制动仿真实验。其中牵引工况时轨面状态分别设置为油污、干燥、湿润,验证黏着最优策略在复杂低黏着条件下的有效性;制动工况时使用“黏着-蠕滑-速度”特征模型来模拟轮轨黏着,验证其在接近真实轨面条件下的黏着最优能力。结果表明在无论是列车牵引工况还是列车制动工况,本文提出的黏着最优控制策略具有良好的自调节能力,能适应复杂低黏着轨面且能使轮轨黏着达到轨面最优,提升了列车传动效率。

关键词： 桥式吊车   欠驱动系统   消摆定位控制   最优控制   扰动观测器   轨迹规划   无源性  

摘要： 桥式吊车(亦称桥式起重机)作为一种广泛应用于工业生产、物流运输、港口装卸等领域的关键搬运设备,其核心任务是将货物迅速、精确地运送至目标位置,同时有效抑制和消除运输过程中的货物摆动。在当前我国大力推动产业转型升级,各行各业积极推进自动化和无人化的大背景下,桥式吊车系统的控制技术水平对其生产效率、作业质量和安全性等方面产生直接影响。然而,桥式吊车作为一种典型的非线性欠驱动系统,其自身所具有的强耦合特性,以及实际作业环境中众多的不确定因素和外部干扰,为其高性能消摆定位控制器的设计带来了巨大挑战。 伴随着自动控制技术的迅猛发展,众多学者已经针对桥式吊车系统的控制问题提出了诸多控制方法。尽管如此,现有的方法仍存在一些问题和不足之处,如:1)无法在多源扰动影响下保证系统的最优性能;2)已有轨迹规划方法不适用于伴随负载升降的桥式吊车运输过程;3)现有针对绳长时变吊车系统的控制方法,没有充分利用系统可驱动部分与欠驱动部分间的耦合关系。为此,本文从实际应用的角度出发,针对桥式吊车系统的消摆定位控制问题展开了深入研究,主要内容概括如下: 1.针对多源扰动影响下的桥式吊车系统最优控制问题,提出一种抗干扰的复合次最优控制律。首先通过坐标变换将系统模型转换为级联规范型,随后应用θ-D优化方法求解次最优控制量,并结合非线性扰动观测器,对吊车系统中的集总扰动进行快速补偿,从而保证系统在扰动作用下的最优性能。最后,利用Lyapunov方法进行严格的稳定性证明。仿真以及实验结果表明了该方法的有效性。 2.针对伴随负载升降的桥式吊车运输过程,提出一种在线轨迹规划策略。基于状态间的非线性动态耦合关系,采用一个不影响定位控制的消摆环节,抑制由于小车运动和绳长变化所导致的负载摆动,从而可在线生成光滑易跟踪的小车轨迹。借助Lyapunov方法与扩展Barbalat引理,对所规划轨迹的控制性能进行严格分析。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。此外,为了说明该方法对于系统效率的提升,文中还给出一个变绳长避障场景下的仿真对比结果。 3.针对伴随负载升降的桥式吊车系统的抗摆定位控制问题,提出一种状态耦合增强控制方法。根据对系统的无源性分析,通过增强可驱动状态与欠驱动状态之间的耦合,构造一种新颖的复合信号,并基于此设计一种非线性抗摆控制方法。利用Lyapunov方法和La Salle不变性原理证明闭环系统的渐近稳定性。仿真以及实验结果验证了所提方法的有效性和鲁棒性。

关键词： 绝缘栅双极型晶体管(IGBT)   老化评估   温度监测   温度响应特征   温度观测器  

摘要： 及时精确地评估绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor,IGBT)模块的温度响应以及其老化程度对于牵引变流器的安全高效运行具有重要的意义。然而,现有研究提出的温度监测手段以及老化评估方案在实际工程应用上仍然存在诸多限制与缺陷。一方面,大部分温度监测方法不具备适应模块老化的能力,尤其在模块服役的后期受散热路径和键合线老化的影响,温度评估的结果将会出现不可接受的误差。另一方面,现有的老化评估方法在同步识别和解耦两个典型老化模式时存在局限性,并且不具备低侵入性和实时性。针对这些问题,本文从周期损耗激励下的模块稳态结温特性出发,开发了两个老化特征函数以及一种自适应老化程度的温度观测器。本文所提方法具有低侵入性以及实时性,并为IGBT模块老化评估和结温监测提供了新思路。 首先,基于有限差分理论构建了IGBT模块及其散热系统的空间热网络模型。基于有限差分法以及传热边界条件,详细推导了模块空间热传导的三维有限差分方程。基于流体强迫对流换热原理,搭建了散热系统的等效热网络模型。随后,开发了一种基于IGBT模块稳态温度响应的老化模式解耦和识别方案。详细推导了模块在周期性功率损耗下的温度响应特性,并以此开发了两个用于老化模式的解耦和识别的老化特征参数,老化特征参数的提取具有实时性且低侵入性。此外,开发了一种基于所提老化特征参数的自适应温度观测器。基于平衡截断算法对空间热网络模型进行了降维,实现了精度和计算负担之间的有效平衡。在温度状态空间方程的基础上,将老化特征参数作为闭环反馈量,开发了一种能够自适应老化状态的温度观测器。 最后,分别进行了加速老化测试以及小功率变流器平台实验以验证所提老化特征参数以及温度观测器的有效性。进行IGBT模块的功率循环试验,利用实验数据提取了所提老化特征参数,通过对比分析验证了所提老化特征参数的有效性。搭建小功率变流器平台,通过人为老化的方式来模拟两种老化模式,验证了所提自适应温度观测器在模块全寿命周期内的实时温度监测能力。