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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： 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： 对地攻击   航迹规划   最优控制   高斯伪谱法   深度强化学习  

摘要： 近年来,智能化军事作战已成为军事领域的研究重点。作为智能化军事作战的重要组成,无人机自主对地攻击是各个军事强国争先开展的研究内容。本文以无人机自主对地攻击航迹规划为应用背景,分别开展了基于最优控制理论的航迹规划方法研究与基于深度强化学习方法的航迹规划方法研究,并通过对两种方法的对比,总结了作为一种新兴技术,深度强化学习方法在航迹规划领域的优缺点,展望了未来深度强化学习方法在智能化作战中可以发挥的作用,主要工作内容如下: 1、针对无人攻击机对地攻击任务需求,搭建了相应的仿真环境。主要搭建了飞行器动力学模型、导弹动力学模型、控制律模型,战场火控雷达与禁飞区模型,基于飞行器动力学模型分析了飞行器的性能包线,基于导弹动力学模型与控制律模型计算了导弹投放的可攻击区并设计了飞行器对地攻击的仿真程序。 2、使用高斯伪谱法,对具备多种障碍区约束的航迹规划问题进行求解,对求解的结果进行分析。 3、使用深度强化学习方法对航迹规划求解网络进行训练,并对本文提出的航迹规划问题进行仿真求解,对最终的仿真结果与使用高斯伪谱法的结果进行比较,从航迹平滑度、任务飞行时间、动态响应速度等方面对两种方法进行比较分析。 基于深度强化学习的航迹规划方法可以较为有效地完成现代战场环境下的航迹规划任务,在其规划的航迹质量接近伪谱法规划的航迹质量的同时,拥有着较好的实时性。

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。

关键词： 网络化控制系统   受限信道   丢包   最优控制   可镇定性分析  

摘要： 网络控制系统作为控制领域的一个热点问题,随着网络技术和控制理论的创新和发展,在众多工业领域得到了广泛的应用。但由于网络信道的引入,其物理局限性会给网络控制系统的控制性能带来负面影响,比如由带宽限制、网络阻塞、外部干扰信号等因素引起的数据丢包、网络时滞、信道衰减等现象。另一方面,网络通讯过程中所采用的各类通信协议同样也会对控制系统的性能和稳定性产生重要影响。因此,通过设计合适的最优控制策略,可以最大限度地提高系统性能并确保系统稳定性。这对于提高现代工业自动化系统的控制效率和精度,具有重要意义。本文系统地研究了几类具有受限信道的网络化控制系统的最优控制与镇定问题。针对由于丢包信道带来的非对称信息控制、受多并行Markov丢包信道影响和基于通信协议进行调度的三种情况下的网络控制系统的最优控制与镇定问题,运用了随机极大值原理、Riccati方程、正倒向随机差分方程等方法和工具,设计了状态反馈控制、输出反馈控制算法。主要内容如下:研究具有丢包信道的非对称信息系统的最优控制和镇定问题。分别研究了带有无记忆丢包信道的网络系统,以及具有多并行擦除信道的非对称信息跳变参数系统的最优控制与镇定问题。针对这两类离散时间系统,提出了相应的随机极大值原理,并给出了正倒向随机差分方程组。通过耦合差分Riccati方程和代数Riccati方程组,解决了这些系统的有限时域最优控制和无限时域镇定性问题。研究具有多并行Markov丢包信道的网络控制系统的最优控制和镇定问题。分别针对控制器到执行器之间存在丢包,以及控制器到执行器与传感器到估值器之间双边同时存在丢包的两类系统,实现了相应的最优状态反馈控制和输出反馈控制设计。通过引入新型的映射关系,处理多并行Markov丢包信道问题,将丢包系统转换为Markov跳变线性系统进行分析。进一步解耦求解正倒向Markov型差分方程组,给出状态反馈控制器设计和镇定性分析。对于双边多并行Markov丢包信道系统,建立一组正向Riccati方程来设计最优滤波器,给出最优输出反馈控制的设计方法,验证了分离原理成立。研究基于通信协议的网络控制系统的最优控制问题。分别针对受到Round-Robin协议调度和随机通信协议调度的控制系统,设计了二次最优控制。通过模型转换和Markov链重构,将其转换为Markov跳变线性系统,并建立了相应的极大值原理和正倒向随机差分方程。基于耦合差分Riccati方程,得出了两种情况下最优控制问题的解存在的充分必要条件,并得到了最优控制的解析表达式。

关键词： 无传感器控制   矢量控制   扩展卡尔曼滤波   永磁同步电机   自适应卡尔曼  

摘要： 近年来,随着永磁体材料性能的不断提升,永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)获得了迅速发展。由于PMSM具有小尺寸、高功率因数和易于维护等优点,所以在机器人、航空航天、电动汽车等领域得到了广泛应用。在PMSM无位置传感器控制的方案中,扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)算法凭借着较强的抗干扰能力广泛应用于电机转子速度估计。然而,基于EKF算法的PMSM无传感器控制系统,在PMSM数学模型线性化和离散化的过程中,存在着系统过程噪声统计不准确的问题。该问题将影响滤波器的性能,导致电机速度的估计精度降低。为了解决上述问题,本文提出了一种不依赖于系统过程噪声协方差的卡尔曼滤波算法。本文主要工作如下:首先,本文根据PMSM的特性,建立PMSM三相坐标系下的数学模型,分析空间矢量脉宽调制的工作过程,完成速度环和电流环PI控制器参数的整定,在Simulink中建立基于机械式传感器的PMSM矢量控制系统模型,并对仿真结果进行分析。其次,本文深入研究了EKF算法的基本原理,通过对PMSM非线性数学模型的线性化和离散化,建立PMSM对应的EKF数学方程。根据该数学方程,在Simulink中构建基于EKF算法的PMSM无位置传感器控制仿真模型,完成PMSM控制系统的硬件和软件设计,将仿真中的EKF算法等相关程序移植到PMSM控制单元中。转子位置和转速曲线的仿真结果表明,EKF算法能够较好的估计电机的转速和位置,具有良好的控制效果。最后,本文针对PMSM连续非线性的控制系统在进行线性化和离散化过程存在着不可计算的近似误差的问题,提出了一种不依赖于系统过程噪声协方差的自适应EKF算法,通过建立所提出算法的数学模型,在PMSM无位置传感器控制系统仿真模型和实验平台中,将该改进的算法分别与传统EKF算法、现有EKF参数自适应方法进行比较。仿真结果与实验结果表明,采用改进的EKF算法能够自适应的对先验估计协方差进行预测,显著降低系统过程噪声统计不匹配对电机速度估计的负面影响,有效地减小滤波器的稳态抖动,提高卡尔曼滤波算法适应性。

关键词： 电动舵机   强化学习   最优控制   自适应控制   扩张状态观测器  

摘要： 随着电动舵机在机器人、航空航天和自动化控制等领域中的广泛应用,对其运动精度和稳定性的要求也越来越高。而在实际应用中,电动舵机受到的扰动包括但不限于负载扰动、电机转矩扰动、惯性扰动等,这些扰动对电动舵机的运动精度和稳定性都会产生较大的影响。为了实现电动舵机的精确控制,克服未知模型信息,环境未知扰动等对电动舵机的影响,本文以电动舵机的数学模型为研究对象,采用基于扩张状态观测器的强化学习控制算法进行电动舵机的控制算法研究。 首先,对电动舵机进行了总体设计,包括针对电动舵机的选型和计算,以及无刷直流电机的换相原理。针对电动舵机的各个环节,包括无刷直流电机、伺服电机驱动器和减速传动机构,分别进行了原理介绍,特性分析和数学模型的建立。此外,本文还介绍了模拟实际工况中存在的间隙滞后的非线性扰动环节,并通过各部分模型结合,得出了整个电动舵机系统的整体数学模型。 其次,为了观测电动舵机系统的状态,和估计包括未知负载扰动、未知摩擦扰动和模型误差在内的不确定量,本文设计了高增益扩张状态观测器。并介绍了高增益观测器的设计方法以及主要特性。并通过仿真分析了不同的增益参数对观测器输出的影响和峰值现象。为应用于电动舵机的高增益扩张状态观测器设计了合适的参数。同时给出了该高增益观测器对电动舵机的观测效果。 最后,针对含有扰动的电动舵机系统提出了一种新型基于扩张状态观测器的强化学习抗扰控制策略。与传统的控制策略不同的是,本文将总的不确定性视为潜在的模型信息来纳入已知模型进行更新,并利用更新后的模型信息对HJB方程进行给定指标函数的最优值在线求解。为了逼近最优策略,本文讨论的策略迭代算法通过同时调整actor-critic算法中的actor网络和critic网络对相应的系数进行迭代更新,并在线求解具有更新已知动态的HJB方程。为了保证稳定性,采用了并行学习的策略,避免对于持续激励条件的依赖性。同时,对提出的基于已知动态的RL-ESO结构进行了理论分析与稳定性证明。并通过仿真验证了所提出新型强化学习控制算法的有效性

关键词： 变刚度驱动器   变刚度控制   共振   最优控制   模型预测控制  

摘要： 变刚度驱动器是近几十年来出现的一种高效、安全、稳健的驱动技术。通过在驱动系统中引入可变刚度弹性体,可以按需调节电机和负载之间的机械能、电能转换,从而提高驱动器的性能,如峰值功率降低、节能等。目前,变刚度驱动技术在设计执行机构和刚度调节伺服控制方面取得了丰硕的研究成果,已广泛应用于工业机器人、外骨骼、假肢等。然而,如何优化控制变刚度驱动器的刚度以获得更好的驱动器性能,仍然具有挑战性。尤其是对于要求刚度优化时效性强的应用场景,比如外骨骼等,梯度下降法等收敛速度较慢的优化方法就不再适用。此外,目前大多数刚度优化方法与控制方法互为独立系统,未考虑刚度改变对控制系统的影响,主、副电机之间未能进行协调控制,降低了变刚度驱动器的输出性能,限制了其应用范围。因此,针对上述问题,本文针对变刚度驱动器刚度优化收敛速度慢,优化与控制不协调等不足,基于物理共振设计了一种快速收敛的多优化目标控制系统,并进行了理论推导与实验验证。研究内容包括以下几点:(1)变刚度驱动器驱动理论分析。建立变刚度驱动器数学模型,通过建立变刚度驱动器输出-刚度数学关系,分析变刚度驱动器的输出特性,分析变刚度驱动器的开环/闭环动力学响应特性,得到了变刚度驱动器的输出响应特性:刚度越大,变刚度驱动器响应越快,跟踪误差越小。为变刚度驱动器的刚度优化控制策略与角度跟踪控制策略提供理论依据。(2)基于共振法的模型预测控制系统设计。基于共振法与模型预测控制设计出优化与控制一体的多优化目标控制系统。分析在处于共振刚度的变刚度驱动器优劣势,分析变刚度驱动器的节能影响因素。证明了处于共振刚度的驱动器能够大幅实现节能,并给出了理论共振刚度计算方法以及最优刚度优化的证明。(3)控制系统特性分析。证明基于共振法的模型预测控制器的稳定性,对比并分析基于共振法的模型预测控制器与通用算法的刚度优化的收敛速度,以及在干扰情况下的收敛鲁棒性。分析变刚度驱动器的相比与传统驱动方式的优势,分析在不同优化目标下控制算法的控制性能。相较于梯度下降法,提出的优化方法收敛速度更快、在干扰情况下的收敛性更好,并且能够综合考虑刚度变化对变刚度驱动器的输出影响,通过调节权重系数即可实现在不同应用场景中/不同优化目标中实现良好应用。(4)样机制作以及实验验证。搭建样机的机械结构、硬件结构、软件结构。实验验证变刚度驱动器的输出响应特性。实验验证基于共振法的模型预测控制算法能够在实现多场景中实现应用,能够快速收敛到最优刚度并实现能耗的降低,并能够实现在能耗优先、误差优先、均衡性能三类优化目标的应用。