关键词： 加压电渣炉   熔速控制   RBF神经网络   事件触发   改进Smith预估  

摘要： 高氮钢是一种新型工程材料,它是在电渣炉内通入高压氮气,通过与其他金属协同作用生成,具有较高的韧性、抗腐蚀、应变硬化能力还有不错的耐腐蚀能力。加压电重熔是比较成熟的生产高氮钢方式,经过加压熔炼生产的高氮钢杂质较少,结构紧密,具有很大的研究价值和广阔的应用前景。本课题以保护气氛加压电渣炉自耗电极熔化速度为控制对象,考虑到氮气加压环境的电渣炉的工艺需求和设备需求,选择恒渣阻、恒熔速的控制方案,针对熔速控制的需求,研究讨论相应的熔速控制方法,对熔速控制的核心设备以及熔速数据处理进行相应的介绍。针对加压电渣炉熔速控制系统具有非线性、时变和大滞后的基本特性,建立熔速系统传递函数,首先将有自组织和自学习能力的RBF神经网络与传统的PID结合,改善了传统PID控制方法在控制速度和稳定性方面的不足,更加适合加压冶金现场复杂的工控环境;第二步为了进一步提高RBF-PID控制器对外部干扰的控制能力,这里改进RBF-PID计算方式,利用梯度法和递归最小二乘法整定网络参数,为了提高控制精度,引入动量因子的平方以及参数动量项整定控制器参数,同时针对熔速信号的频繁获取对控制器磨损问题,提出事件触发机制(ET)的RBF-PID加压电渣炉熔速控制策略,设计基于固定阈值的事件触发作为熔速控制器的更新条件;第三步针对加压电渣炉熔速系统的大滞后特性,仅仅通过经典结构的PID策略很难达到理想的控制效果,这里将ET-RBF-PID控制策略结合Smith预估,这能满足系统跟踪速度要求相对不高、要求超调量小的需求,同时考虑到加压电渣炉的熔速系统的滞后和增益会随着冶炼的进程发生变化,在这里将传统Smith结构改进并在MATLAB/Simulink中进行仿真实验,取得了不错的实验数据,这为下一步的大规模推广工业应用提供了理论依据。

关键词： 命令滤波器   机械臂系统   齿隙非线性   LuGre摩擦力   神经网络   自适应控制   滑模控制  

摘要： 在针对机械臂非线性系统设计控制方案时,系统未知状态、齿隙、摩擦等非线性环节都会干扰整个系统闭环信号输出的跟踪效果,从而影响系统稳定性,甚至导致系统崩溃,其中包括齿隙在某时间段发生力矩时滞、复杂的摩擦力使系统的模型难以建立,进一步导致系统对参考信号产生跟踪误差以及机械臂关节做换向运动时出现一些未知的扰动信号。基于以上分析,如何利用自适应控制、滑模控制、以及神经学习控制等优秀的控制方案对非线性环节估计、补偿、抑制等从而提高整个系统的瞬态性能和稳态性能一直是科研团队研究的热门话题。本文首先针对齿隙和摩擦力非线性分别进行整理,引入到机械臂系统的动力学模型中,分析了如何实现含齿隙和摩擦力的机械臂系统对参考信号的精确跟踪。引用自抗扰控制中的扩张状态观测器对系统整理出的“总扰动”进行实时观测反馈,考虑机械臂系统的结构特点应用相应的扩张状态观测器并对其进行改进、或利用神经网络对系统状态和未知扰动信号实时拟合,针对复杂结构的摩擦力采用基于存储知识的神经网络进行精确逼近,根据要求的性能指标设计自适应律修正控制器设计使用的参数,最后设计自适应滑模控制器,保证系统误差有限时间收敛,通过理论分析与仿真证明控制方案的稳定性与有效性。1.针对含有齿隙等非线性影响控制性能的单机械臂系统,提出了含有预测性能的命令滤波自适应滑模控制方案。对齿隙、摩擦非线性环节扰动特性进行了分析,建立串联积分型系统结构并将齿隙、摩擦转化为系统总扰动。建立一种新颖的滑模面,并且加入了预测性能函数使系统状态更快收敛的同时减少抖振现象。为了在前馈环节得到稳定的控制信号,设计了在线修正控制器参数的自适应调节律,通过自适应律进行估计未知系统信息。通过仿真实验说明了控制方案对机械臂系统的齿隙、摩擦非线性影响具有良好的跟踪效果。2.由于未知的非线性摩擦,这是一个阻碍了机器人机械臂的精度进一步提高因素。为了克服这一挑战,本文建立了含有LuGre摩擦的2自由度机器人机械臂动力学模型。利用自适应滑模观测器估计系统未知状态,同时利用神经网络逼近摩擦力非线性。在此基础上,设计了一种基于神经学习的有限时间轨迹跟踪控制来提高鲁棒性。特别是,利用李雅普诺夫定理研究了闭环系统的稳定性,并计算了有限时间收敛速率。最后,仿真结果表明,该控制方案对机械机器人机械臂的控制效果较好。

关键词： 软体机器人   自适应控制   柔性执行器   液晶弹性体   姿态自感知  

摘要： 软体机器人因其适应性强、自由度高、安全性好等优点备受关注。因此自我国“十四五”规划以来,国家大力支持软体机器人及其传感、驱动和控制相关技术的高质量发展。然而这些软体机器人在复杂环境变化时仍然面临感知困难、无法进行准确的姿态控制以及运动模式单一的问题。本文从材料、驱动方式、结构设计以及传感和控制方法等方面考虑,对姿态自感知和控制的集成方法展开研究。首先,针对软体机器人的驱动以及变形特征难以提取的问题,本文设计了一种基于液晶弹性体的具有低电压驱动和自感知功能的柔性执行器。通过对加热膜的稳定性、加热效率和工艺稳定性等因素进行综合分析,从中选出适合实验需求的柔性加热膜。为了解决传感器信号和驱动信号之间相互影响的问题,本文通过纳米压印技术在执行器的反面集成了电阻式柔性传感器,实现了对柔性执行器弯曲姿态的实时检测。同时,分析了执行器的变形性能、承载力、驱动方式以及不同电压下对柔性执行器响应速度的影响。其次,考虑软体爬行机器人运动模式单一的问题,本文设计了一种能够双向爬行,且具有姿态感知和运动模式切换功能的软体机器人。通过对类尺蠖的运动模式进行详细分析,对机器人不同部位的摩擦力进行了分级设置,以确保软体机器人在前后腿交替行为中能够实现双向爬行。此外,通过对软体机器人结构的力学分析,阐明了其双向爬行的运动机理,并基于Euler-Lagrange运动学方程建立了机器人柔性执行器的动力学模型,为后续的仿真分析提供了基础。最后,鉴于液晶弹性体软体机器人的驱动完全依赖于应力释放,从而导致姿态控制困难的问题,本文提出了一种基于姿态自感知和自适应控制的集成策略。通过仿真和实验证明了该策略在柔性执行器和双向爬行软体机器人运动过程中姿态控制、抗干扰以及外界压力感知功能的有效性。进一步测试了机器人在复杂环境下的应用,包括在不同平面和狭窄管道内的协调运动、搭载摄像头进行可视化探索以及在遇到障碍物时的前后腿速率调整等方面的表现。

关键词： 构网型控制   永磁直驱风机   自适应控制   稳定性分析   黑启动  

摘要： 随着电网中风电机组的大规模接入以及电力电子器件渗透率的增加,电力系统的惯量和阻尼水平不断降低,电网强度也在减弱,而基于跟网型换流器的风电机组在弱电网中支撑电网的能力有限,无法满足未来高比例新能源电网对运行稳定性的要求。基于虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)的构网型换流器在提升系统惯量阻尼水平的同时能够自主构建交流电压和频率,进而在弱电网中对系统提供主动支撑,因此可充分利用VSG参数灵活可控的特点,使构网型风电机组具备良好的频率动态响应能力。此外,由于风能资源丰富地区常缺乏水电等传统黑启动电源,在大停电事故后应使构网型风电机组具备黑启动能力,从而尽快恢复地方电网供电,而风电机组的输出功率受限,因此需要配置储能装置为风电机组提供支撑电网所需能量,协助构网型风电机组平滑实现黑启动。为此,本文主要的工作内容如下:(1)对永磁直驱风机进行数学建模并分析其工作原理,详细推导了跟网型和构网型永磁直驱风机的全功率换流器控制方程,通过Matlab/Simulink仿真对比了不同电网强度以及孤岛运行下跟网型和构网型风电机组的运行特性,为后续构网型风电机组的频率支撑及黑启动研究奠定理论基础。(2)提出了一种针对永磁直驱风机的惯量和阻尼自适应调节构网型控制策略。在分析一个振荡周期内系统频率变化规律的基础上,综合考虑频率偏差和频率变化率对惯量和阻尼进行自适应调节,并采用小信号建模对构网型换流器进行稳定性分析,揭示了构网型控制参数以及二次调频比例积分系数对风电机组稳定性的影响规律,为主要控制参数取值提供一定的理论参考。最后在仿真平台上验证了所提构网型自适应控制策略的有效性。(3)提出了一种基于蓄电池储能单元的构网型永磁直驱风机黑启动策略。首先利用储能装置稳定风电机组直流母线电压以及提供风电机组主动支撑时所需能量,从而协助风电机组实现构网型控制,其次利用阻尼自适应控制策略减小黑启动过程的频率偏差,并设计了非自启动机组的VSG有功外环的多控制模式切换,优化了永磁直驱风机在黑启动过程中的频率响应,最后设计了包含风电机组启动和负荷恢复两阶段的构网型风电机组黑启动策略,并通过搭建控制器级硬件在环实验平台,验证了所提控制策略对风电机组实现平稳黑启动的有效性。

关键词： 非线性系统   自适应控制   智能控制   反步技术   全状态约束  

摘要： 在现实生活中，存在着许多由于物理条件、系统性能等构成约束，若不能有效地满足这些约束条件，将会造成系统性能恶化，严重时会对系统造成破坏。因此，研究具有约束特性的非线性系统的自适应跟踪控制成为控制工程中的一个重要课题，也具有重要的现实意义。本文将利用反步技术、自适应智能控制等方法，对几类具有约束特性的不确定非线性系统控制问题进行理论推导与实验验证。论文的主要工作包括以下几个方面：　　1. 针对一类在全状态约束和规定的性能条件下的仿射非线性系统输出控制跟踪问题进行研究。引入了一种加法变换和一对一映射方法来处理具有全状态约束的非线性系统的控制问题。然后，基于自适应反步控制，提出了一种新的规定性能自适应模糊控制方法，该方法不仅使跟踪误差约束在规定范围内，而且确保其他状态变量始终保持在约束的界限范围内。仿真实例验证了该控制方法的可行性。　　2. 针对一类具有全状态约束和执行器故障的多输入多输出非线性系统，提出了一种基于快速有限时间的自适应神经网络容错跟踪控制策略。所提出的控制方法确保所有闭环系统信号都有界，跟踪误差最终在快速有限时间内收敛到原点的一个小邻域内。最后，仿真结果证明了所提出的控制策略的可行性。　　3. 针对一类受时变全状态约束和执行器滞环影响的非线性系统跟踪控制问题进行研究。采用tangent型非线性映射方法解决了具有全状态约束的非线性系统的控制问题。并将自适应反步控制技术与固定时间稳定性理论相结合，提出了一种自适应模糊固定时间控制方法。所提出的控制方案可以保证闭环系统中所有信号的有界性并且输出可以在固定时间内精确跟踪期望的信号。最后，通过仿真结果验证了该算法的可行性。

关键词： 永磁同步电机   矢量控制   模型参考自适应法   参数自整定   模糊自适应控制  

摘要： 永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）是一种结构简单、功率密度高、过载能力强的交流电机,它凭借其优越的性能表现成为各个行业中的热门选择,同时也促进了对其控制技术的研究与发展。然而,永磁同步电机在实际工作中容易受到环境温度变化、磁路饱和度变化等多种非线性因素的影响,使得电机主要电磁参数不断改变,给电机动态运行中数学模型的建立和分析增添了难度。同时,PI控制器被广泛应用于电机控制系统中,但固定PI控制器参数无法随电磁参数变化进行动态调节。因此,本文的研究重点在于对永磁同步电机的参数进行在线辨识,并以此为基础,设计一种随电机参数变化的模糊自适应PI控制器,能够适应永磁同步电机参数变化的情况,从而使控制系统具有更优的自适应性与鲁棒性。本文的主要研究内容如下:首先,为了提高永磁同步电机的控制性能,本文对永磁同步电机的结构与数学模型进行分析。然后,基于控制对象和系统的性能要求,选取了令直轴电流i=0的矢量控制策略,并对空间矢量脉宽调制（SVPWM）技术进行深入的阐述。最后在Simulink中搭建PMSM电流-速度双闭环矢量控制系统仿真模型,以此来验证该控制方法的有效性。其次,本文对影响电机参数摄动的因素进行分析,设计了一种基于模型参考自适应（Model Reference Adaptive System,MRAS）的参数辨识方法。该方法利用波波夫超稳定性理论来设计自适应律,可以在线辨识永磁同步电机的关键电磁参数,同时提高了PMSM的控制精度。基于电机参数辨识结果,设计一种随电机参数变化的电流环-速度环自适应PI控制器,能够依据电机参数的变化实时调整电流环和速度环的控制器参数。同时,为了减小外部负载、惯量变化对系统控制性能的影响,在速度环自适应PI控制器的基础上引入模糊控制,由于模糊控制具有对系统参数变化不敏感,不需要准确系统模型的特点,故采用模糊逻辑推理系统对速度环自适应PI控制器参数进行在线辅助调节,从而使系统具有更优的自适应性与鲁棒性。最后在Simulink中对所设计的模糊自适应PI控制器、自适应PI控制器进行仿真验证,以测试其控制性能。仿真结果表明,相较于传统双闭环PI控制,自适应PI控制能够实现自适应调节控制器参数,以适应电机内部参数的变化,使得系统控制器保持准最优的PI参数。此外,在外部负载、惯量发生变化时,模糊控制的加入进一步有效抑制此变化对系统的不利影响,从而提高系统的抗干扰性和稳定性。

关键词： 可靠性   应力筛选   早期失效  

摘要： 冰箱智能控制器在市场端的失效主要分长期失效和早期失效。针对长期失效,通过设计阶段的MFOP试验和HALT试验进行可靠性评估验证,提升产品的可靠性水平。本论文主要针对早期失效如智能控制器的焊接不良、元器件离散等失效模式的改善。本论文通过研究智能控制器的失效模型机理,制定量产品阶段的可靠性试验剖面,实现试验过程数据可实时监控,试验结果与产品全生命周期的质量数据进行数据互联。通过试验结果倒逼供应商管理、生产制程能力提升,形成正反向双循环改善,降低市场早期失效。

关键词： 煤泥浮选   气泡行为   智能控制   图像处理  

摘要： 煤炭浮选过程中,泡沫/气泡尺寸及稳定性影响着精煤产率及灰分,虽然浮选技术已经有了新的发展,但是在微细物料回收和智能化调控浮选方面需要进一步研究。而这两方面研究的核心是气泡,故研究气泡的行为特征既能为优化浮选效果服务也能为浮选智能控制服务。为了智能化控制浮选过程及回收微细粒精煤,本文通过搭建图像识别系统、气泡/泡沫生成系统、浮选优化调控系统等试验平台实现气泡/泡沫图像的采集、识别、分割及提取有效特征值,进而分析气泡的行为特征、泡沫的稳定性与浮选优化调控的关系,并利用量子力学、分子动力学模拟煤、高岭土、起泡剂、煤油及气泡间的微观界面作用分析其作用机理,最终以泡沫图像提取值为特征数据与精煤灰分建立专家系统实现浮选控制智能化。基于以上研究,得到主要结论如下:(1)搭建了泡沫/气泡图像处理系统,提出了用有限对比自适应均衡增强及基于标记定位分水岭分割气泡图像的处理方式提取气泡/泡沫的特征值,并应用于实验规模及工业化图像信息处理,结果表明,该图像处理方法能有效提取泡沫图像的特征值。(2)利用图像提取的特征值进行二次信息重建,试验研究了气泡的行为规律及泡沫的稳定性。在气泡的几何行为规律方面,气泡/泡沫直径是以单峰(充气速率小于0.8L/min,大小1.5 L/min)或双峰分布(充气速率介于0.8和1.0 L/min之间);气泡的直径概率分布为非正态高斯函数一段或二段分布。气泡的运动行为规律方面,气泡的运动速率在0.20 m/s–0.5 m/s之间波动,根源在于气泡的形变及气泡的受迫振动。。泡沫的稳定性试验是以充气速率(1.6–4.8 L/min)、起泡剂浓度(0.03%–0.07%)、煤/高岭土浓度作为参数进行的。试验结果表明,仲辛醇、松油醇、吐温80三种起泡剂浓度均在临界胶束浓度时泡沫稳定性因数最大。引气浮选试验通过调整气泡分布器的充气速率及充气管口实现的。试验结果分析表明,搅拌速率为2200 r/min时,充气管口直径为0.7 mm,引气速率为5.0 L/min时引气浮选效果最好,数据分析结果表明微细粒煤回收率增加。(3)利用量子力学和分子动力学模拟起泡剂(仲辛醇、松油醇、吐温80)、捕收剂(煤油)与煤、高岭土的微观界面作用。根据实验煤样的物相分析以XRD、红外、核磁光谱及XPS确定了煤中各组分含量,并以此建立了煤的分子模型,用于分析煤与捕收剂的界面作用构型,通过N、S、O等极性基团与煤油、仲辛醇、吐温80、松油醇的吸附关系从微观层面解析了捕收剂的罩覆作用及起泡剂的桥连作用。(4)搭建了基于图像处理的智能化煤泥浮选系统应用于西曲矿选煤厂智能化控制。通过气泡面积、泡沫承载量、灰度方差、平滑度和歪斜度与精煤灰分进行BP神经网络训练进而预测浮选精煤灰分,生产实测灰分与预测灰分误差在±0.5内。实现了以泡沫气泡图像信息提取为基础的浮选智能化控制。

关键词： 四旋翼无人机   单向滑模控制   全局滑模控制   自适应控制   Lyapunov稳定性理论  

摘要： 近些年来,在无人机领域,四旋翼飞行器因操作方便、结构简单、机动性能好等优点受到了国内外关注。四旋翼无人机是典型的非线性、强耦合特性的欠驱动系统,易受到外部扰动的影响。因此飞行强鲁棒控制技术仍然是四旋翼无人机领域的研究热点之一。针对四旋翼飞行器在飞行时存在的强不确定性和抗干扰能力差等问题,本文将以设计具有强鲁棒性的飞行控制系统为主要目标,对四旋翼无人机进行一系列的研究工作。本文的主要研究内容如下: (1)针对F450四旋翼无人机的结构特性,给出其地面坐标系和机体坐标系的相关定义,并对飞行过程中四旋翼无人机的受力情况进行分析,随后根据Newton-Euler方程建立其六自由度非线性动力学模型。最后,考虑到四旋翼无人机典型的欠驱动特性,采用内外环控制结构形式,设计其飞行控制系统架构框图。 (2)考虑到四旋翼无人机对控制系统强鲁棒性的控制需求,采用单向滑模控制理论,并结合单向滑模指数趋近律,分别对四旋翼无人机的位置子系统和姿态子系统设计相应的单向滑模控制器(USMC,Unidirectional Sliding Mode Controller)。结果表明,单向滑模控制器实现了对四旋翼无人机位置与姿态的有效控制,证明了该控制器的有效性和稳定性。 (3)为改善单向滑模控制算法存在的响应速度较慢和全局鲁棒性差等问题,结合全局滑模理论,对单向滑模控制理论进行改进,针对四旋翼无人机的位置子系统和姿态子系统设计全局单向滑模控制器(GUSMC,Global Unidirectional Sliding Mode Controller),并结合Lyapunov稳定性理论证明控制系统的渐进稳定性。随后通过仿真对比验证全局单向滑模控制系统的全局鲁棒性和快速性。结果表明,全局单向滑模控制算法有效提升了飞控系统的响应速度和全局鲁棒性。 (4)为解决单向滑模控制由于子空间的切换而在原点处存在抖振问题,结合自适应控制算法,对单向滑模控制理论进行改进,针对四旋翼无人机的位置子系统和姿态子系统设计自适应单向滑模控制器(AUSMC,Adaptive Unidirectional Sliding Mode Controller),通过Lyapunov稳定性理论证明控制系统的渐进稳定性,并通过姿态控制和轨迹跟踪仿真验证了所设计的控制系统的有效性。 因此,本文的研究工作主要对单向滑模控制在四旋翼无人机上的应用展开研究,验证了该算法的有效性,结合其他算法提高了控制器的性能。