一、具有浮动限幅特性直流伺服系统的稳定性分析及仿真研究（论文文献综述）
裴根极[1]（2021）在《大功率永磁同步电机伺服控制系统关键技术研究》文中进行了进一步梳理近年来,大功率永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM）伺服系统凭借其高精度、高功率密度、快速频率响应和低噪声等优点,正逐步替代现有液压伺服等结构,被应用在冲压、切割、金属成型等专用伺服产品中,应用场合涵盖国民经济快速发展以及国防建设需要的多个方面,如航空航天、轨道交通、重型设备等。虽然国产品牌在小功率通用伺服方面的技术水平和市场份额不断提升,但在大功率伺服系统方面的产品与国外品牌相比还有较大差距。功率等级的提升和应用工况的恶化给大功率伺服控制系统带来了新的技术难点,虽然不同专用背景下系统侧重的性能指标略有差异,但是系统面临着若干共性问题,如电流动态响应受到控制器饱和与母线电压的限制、低开关频率下离散误差和交直轴耦合影响电流跟踪性能、速度控制的鲁棒性受控制器饱和和动态性能的限制、低速工况下系统对周期性转速波动和周期性外部负载抑制效果较差等。本文主要针对上述问题,对大功率永磁同步电机伺服系统电流和速度控制中的关键技术展开研究,为研发更高性能的国产大功率伺服驱动产品提供了新的控制策略和实践探索。本文首先分析系统内存在的扰动和参数摄动,搭建了永磁同步电机不同轴系下含有扰动的模型;对静止两相坐标系（αβ轴系）下的电压微分方程求解,得到了精确的电气模型;随后研究了系统内周期性转速波动的机理,使用复矢量方法分析了电流采样误差产生的影响。建模与分析为后文的控制器设计提供了基础。为了在大电流指令和电压限幅情况下提高电流控制的动态性能,本文研究了将无差拍电流预测控制（Deadbeat Predictive Current Control,DPCC）与有限集模型预测电流控制（Finite Control Set Model Predictive Control,FCS-MPC）相结合的dq轴电流轨迹规划方法,在电流平面上使用几何方法判断电流指令与工作点的相对位置。通过跟踪每个周期内能达到的距离指令最近工作点,有效地提高了电流的动态响应速度。为提高基于模型的电流控制方法的鲁棒性,本文应用滚动时域优化理论设计了扰动观测器,来观测并补偿参数失配引起的电压误差。进一步地,使用基于αβ轴精确模型的改进DPCC结构来减小交直轴耦合与系统延迟、提高模型精确度,在低开关频率下提高电流控制的性能。实验验证了所提各电流控制方法的通用性及复合电流控制策略的有效性。为提高大功率伺服系统速度控制抗外部负载扰动和参数摄动的能力,本文首先对永磁同步电机H∞速度控制方法展开研究。研究了一类加权函数的参数作用规律和整定方法。所求解的H∞速度控制器与比例积分（Proportional Integral,PI）控制器相比,在动态性能相近时具有更好的抗扰效果。为了进一步提高机械系统扰动抑制能力和动态性能,对H∞速度控制进行结构上的改进,逐层递进式地分别设计了H∞扰动观测器、反馈、前馈控制器对应的广义被控对象,并对控制器进行求解。实现了外部扰动的准确观测,和考虑速度反馈闭环在内的二自由度H∞速度控制。推导系统闭环传递函数,通过理论分析和实验对比证明了所提方法能有效地提高速度控制的动态特性、抗外部扰动能力和鲁棒性。虽然所提的H∞速度控制能够有效抑制外部扰动,但对周期性转速波动的抑制效果有待提升,尤其在低速范围内,系统本身对低频波动的抑制能力较差。为此本文采用含遗忘因子的迭代学习控制（Iterative Learning Control,ILC）并联结构对周期性转速波动和周期性外部负载扰动进行抑制。首先以PI并联速度控制器为例,精确推导整体结构的开环频域表达,提出了一种基于奈奎斯特稳定判据的并联结构稳定性分析方法。对ILC各控制参数的表达式进行求解,得到稳定范围并提出了参数整定方法。采用基于位置的采样机制使算法能运行在不同转速下;为抑制实际情况中非周期性扰动和噪声等信号的影响,研究在迭代学习中嵌入零相位滤波器的方法,改善波动抑制效果。进一步地,将并联的PI速度控制器替换为二自由度H∞速度控制方法进行实验验证,并针对周期外部负载对迭代周期进行扩展。实验证明所提方法能够更有效抑制系统中的固有周期性转速波动和周期性的外部负载。
高力扬[2]（2020）在《基于运动平台与训练学习的足式机器人全域自稳定器研究》文中研究说明足式机器人的平衡控制是其走向实用化的先决条件,近年来对平衡控制问题的研究目标已从完成确定环境内的动作,过渡到如何在未知、不确定环境内获得对环境扰动具有强鲁棒性的自稳定能力。现有的平衡控制以基于动力学模型的控制器为主,虽然随着机器人本体驱动能力、响应速度等指标的提高取得了相当成功的实验结果,但仍难以从根本上解决对未知、不确定环境的适应问题。针对现有平衡控制器在设计阶段只考虑有限的扰动情况,导致对未知、不确定环境鲁棒性弱的问题,本文以多自由度运动平台的限幅随机运动模拟环境的随机扰动,首次提出并研究通过稳定性训练和智能学习获得足式机器人全域自稳定能力的方法,这里的全域自稳定能力是指在机器人驱动能力允许的范围内适应任意大小、方向和种类的环境扰动的能力,本文主要研究内容分为以下几个方面:提出并设计基于智能学习算法的足式机器人全域自稳定器。分析训练平台运动与所施加的扰动之间的关系,建立通用的足式机器人训练系统模型,定义全域自稳定器的状态与行为空间,设计全域自稳定器的总体结构并进行任务分解,基于Q学习和RBF网络提出各功能模块的学习与决策算法。针对全域自稳定器的训练数据获取问题,构建包含不同平衡控制策略的控制器。将ZMP的力反射控制拓展到三维空间内的任意斜面上;提出基于Capture Point的姿势平衡控制方法,分别通过理论证明和仿真验证其控制稳定性;提出基于动能调节的抗冲击扰动平衡控制方法并进行仿真验证;对所推导的平衡控制律进行组合,构建多种不同的平衡控制器,用于生成全域自稳定器的训练数据。研究全域自稳定器的学习加速收敛方法,解决由高维连续系统空间引发的学习收敛困难问题。为了缩减系统空间的维数,提出基于互信息理论的特征选择方法（RAFS方法）;使用最大隶属度原则对状态空间进行分割,提出基于高斯基函数的状态空间自律划分方法;在多个数据集内对比RAFS方法与现有方法的特征选择效果;对单自由度扰动下的训练数据进行学习,对比状态空间自律划分前后的学习效果,验证所提出的方法对全域自稳定器的加速收敛作用。为加强运动平台施加扰动的能力,对其进行机构参数优化,并研制双足机器人稳定性训练用的运动平台系统。对机构参数优化涉及的并联机构正运动学问题,提出基于伪弧长同伦延拓法的空间连杆机构通用正运动学数值解算法;以稳定性训练中施加扰动的能力为目标建立机构参数优化模型,使用粒子群算法进行求解得到最优机构参数;根据优化结果进行运动平台系统的研制。以GoRoBoT-Ⅱ型双足机器人为对象,分别在仿真与实验环境内进行全域自稳定器的稳定性训练,并对训练完成的全域自稳定器进行验证。在运动平台施加限幅随机扰动的条件下,应用多种基于模型的平衡控制器,进行双脚站立、单脚站立、随机踏步三种运动下的稳定性训练与验证仿真;将仿真得到的全域自稳定器移植到GoRoBoT-Ⅱ机器人系统中,进行稳定性训练与验证的实验研究,对比训练前使用基于模型的平衡控制器和训练后使用全域自稳定器的效果,验证全域自稳定器的有效性。
马剑辰[3]（2020）在《基于DSP的无刷直流电机反步滑模控制研究》文中进行了进一步梳理无刷直流电动机（Brushless DC motor,BLDCM）因其具有结构简单、运行可靠、维护方便等诸多优点,在工业制造、电动汽车、军用设备等众多领域得到广泛应用。传统的无刷直流电机采用比例积分微分（PID）进行控制,然而无刷直流电机是一个多变量、强耦合、非线性的系统,采用PID控制易受到参数摄动及外界干扰影响,无法在一些对控制要求较高的场合使用。因此,开展无刷直流电机的先进控制方法研究具有实际的工程应用价值。论文对无刷直流电机的控制策略进行了概述,介绍了反步控制的研究现状和无刷直流电机控制系统的组成及其工作原理,建立了无刷直流电机的数学模型。设计了无刷直流电机双闭环控制系统。研究了反步控制器的设计方法并设计转速环反步控制器,考虑到突加负载及参数扰动的影响,引入鲁棒性较强的滑模控制,设计了反步滑模控制器并对控制器进行了仿真。仿真结果表明反步滑模控制能有效地提高系统的抗干扰能力但存在抖振。为了削弱抖振现象,利用二阶滑模控制方法设计切换函数,设计了自适应反步二阶滑模控制作为转速环控制器,对控制器进行了仿真,并与PID控制、反步控制和反步滑模控制进行了对比研究,仿真结果表明自适应反步二阶滑模控制系统抗干扰能力强且系统抖振现象得到有效改善。搭建了无刷直流电机实验平台,以TMS320F28335为主控芯片,设计了控制系统硬件电路。编写了电机控制程序,开展了实验研究,在转速环中实现反步滑模控制以及自适应反步二阶滑模控制。实验结果与仿真结果基本吻合。实验结果表明,论文所研究的反步滑模控制及自适应反步二阶滑模控制方法具有实际可行性。
廖金龙[4]（2020）在《大功率火电机组一次调频能力建模与优化》文中研究表明我国正处于能源结构转型关键时期,改善因大规模新能源接入电网带来的频率波动,提高特高压输电受端电网的低频事故风险应对能力,需提高火电机组一次调频有效性和稳定性。对火电机组功频电液调节系统（Digital Electro-Hydraulic Control System,DEH）和协调控制系统（Coordinated Control System,CCS）进行了精确性建模研究,在此基础上研究了机组一次调频能力的评估方法,进一步地对火电机组的一次调频进行了优化研究。DEH伺服系统建模精确与否直接影响阀门仿真精确性,进而影响大功率机组一次调频功率响应仿真。为了提高建模精确性,针对DEH中伺服系统在实际工作中存在的非线性,提出了一种包含限幅、死区和修正系数的非线性伺服系统新模型。将待辨识参数分成线性参数和非线性参数分别辨识,通过建立三层神经网络辨识线性参数,根据阀门流量特性曲线获得非线性参数。以某1000MW超超临界汽轮发电机组调节系统为建模对象,得出限幅参数为1.05,电液转换器时间常数为0.0203,油动机时间常数为0.294,迟缓率为0.00293,以及修正系数为1.093。基于该模型进行仿真验证,得出仿真曲线与实际曲线几乎一致,其中阀门曲线的拟合度达到98.445%,功率曲线的拟合度为96.986%,表明了参数辨识方法的正确性。采用不考虑非线性的伺服系统模型进行对比,发现仿真曲线存在一定偏差,稳定后阀门开度的误差为5%,功率的误差为1.58%,证明了非线性伺服系统模型具有更高精确性。一次调频功率响应不仅涉及汽轮机阀门开度,还需考虑锅炉能量供应的影响,因此不仅要提高DEH建模精确性,还需结合考虑锅炉和汽轮机进行建模。因而采用黑箱建模和机理建模相结合的方法建立CCS模型用于研究机组一次调频。其中,推导建立了制粉系统、管道压损和汽轮机的传递函数和差分方程模型,并采用遗传算法辨识模型参数。由于锅炉的复杂物态转换、换热过程及大惯性大延迟特性,采用神经网络对其建模。使用实际数据对每个模型进行了仿真验证,仿真曲线和实际曲线每个样本点的误差基本都在-3%3%。基于实际给煤、给水和阀门开度指令,对整体的CCS模型进行仿真验证,得出给煤量、过热器出口压力、主蒸汽压力以及功率的仿真曲线与实际曲线的拟合度均高于90%,验证了CCS模型的正确性。最后,基于该CCS模型仿真了机组的一次调频动态响应,过热器出口压力、主蒸汽压力和功率均与实际值吻合良好,表明模型可用于研究机组的一次调频。研究评估机组一次调频能力有利于掌握区域电力系统的一次调频能力,对于防范电网低频风险具有重要意义。基于上述DEH和CCS建模研究,提出机组一次调频能力评估方法。首先通过DEH和CCS的传递函数耦合模型仿真得出由CCS和DEH协同一次调频是最佳调频控制方式。然后在此基础上仿真分析了几种提升机组调频能力的运行方式如:提升滑压设定值、高加给水旁路、补汽阀补汽以及凝结水节流。进一步地,通过实际机组的一次调频能力试验研究了这些方式的调频效果,结果表明增大主蒸汽调节阀节流对提升机组一次调频能力最直接有效,给水旁路与主蒸汽调节阀结合的调频效果与其相当,且具有持续的负荷维持和提升能力。基于此结论,研究了机组阀门和高加给水旁路的一次调频能力评估方法。对于阀门一次调频能力,分别基于变工况分析和单元机组线性增量数学模型推导出关键映射公式,然后采用神经网络对其建模求解。采用实际运行数据和仿真数据分别进行了验证,预测的主蒸汽压力误差和一次调频能力误差均在合理范围内。针对某电厂超超临界1000MW机组建立EBSILON热力系统模型,研究高加旁路提升机组负荷的能力。分别对高加小旁路、高加混合旁路及高加大旁路等3种旁路方式进行仿真,结果表明旁路最前一级高加才能有效增加机组功率。基于此,仿真得到不同负荷率下功率增量与旁路流量之间的关系曲线,以及旁路前后热耗率与负荷率之间的关系曲线。对比分析机组通过阀门节流调节与高加混合旁路调节的热耗率,表明在保证一次调频能力的基础上,采用高加混合旁路调节能有效的提高机组调频能力和运行经济性。大功率机组一次调频参数是影响自身调频动态稳定与维持电网频率稳定的关键因素,基于一次调频能力的研究,建立以总煤耗量及NOx排放最低为目标函数、以电网一次调频稳定、机组一次调频稳定条件及电网要求的速度不等率范围为约束条件的优化模型,来优化各机组速度不等率设置。采用IEEE300节点模型进行仿真试验,仿真结果表明此算法可以保证机组快速完成一次调频任务,并且具有最佳经济性。将优化模型拓展至深度调峰机组,仿真结果表明需适当突破电网一次调频标准的约束来设置速度不等率。采用该优化方案,有利于提高电力系统一次调频快速性和稳定性。另外,考虑到机组调峰深度与调峰能力在一定程度上不可兼得,为了防范电网低频风险,且使电力系统运行经济的同时具备足够的调峰裕度,提出了考虑一次调频能力的机组负荷优化分配模型,并引入新型正弦余弦算法求解。以某电厂4台机组为例验证模型的有效性,分别采用SCA和遗传算法寻优计算并与自动发电控制指令对比,结果表明SCA的最优解比GA精度更高,而且新模型既能保证足够的一次调频备用容量又有更高经济性。通过仿真得出不同负荷率最优经济成本与一次调频备用容量的关系曲线,总结了此规律对负荷优化分配的指导意义。最后仿真研究低负荷率时的负荷分配,结果表明模型会优先选取经济性较好的机组进行深度调峰,以保证整体最佳经济性。本文对大功率机组一次调频进行纵向研究,首先研究提高了DEH和CCS建模的精确性,以保证一次调频建模的精确性。然后提出了基于神经网络的最大调频能力评估方法和基于EBSILON建模的高加旁路一次调频能力评估方法,可简捷高效的获得机组的一次调频能力。最后提出一种全新的优化策略,将一次调频能力纳入优化的约束条件,使机组在能保证电网足够一次调频能力的基础上,分别实现不同机组速度不等率以及负荷分配的联合优化。研究内容对增强电网消纳新能源发电的能力,提高大功率机组运行灵活性具有重要参考价值。
段梦琨[5]（2020）在《光电稳定平台伺服控制系统研究与设计》文中认为光电稳定平台是一种搭载在动载体上的伺服平台,能够隔离载体的扰动,通过图像探测设备实现对运动目标的精确跟踪,在测绘、侦查、定位和跟踪等方面发挥重要的作用。为了提高该系统的稳定精度和跟踪精度,本文以两轴两框架光电稳定平台为研究对象,对视轴速度稳定回路以及位置跟踪回路进行深入的研究。针对各自存在的问题设计了相应的控制策略,并对伺服控制系统的硬件电路和软件实现进行了设计,主要研究内容如下:首先,传统的PID控制方法在非线性、时变的、不确定性干扰下,控制效率低,达到的性能指标不理想,而作为一种现代控制理论方法的柔性变结构控制提供了一种能接近最优控制性能的有效方法。通过分析柔性变结构的两种控制方法,针对变饱和柔性变结构控制和动态柔性变结构控制的控制参数选取较为复杂的问题,对动态柔性变结构控制方法进行简化,将其与PI控制相融合,设计了一种简化的动态柔性变结构PI控制方法。并对该算法进行离散化处理,以便离散控制程序的编写。其次,分析光电稳定平台的伺服系统组成以及工作原理,建立了伺服系统被控对象的数学模型,构建了平台速度稳定回路,并在MATLAB/Simulink中搭建了此回路。为了提高速度回路的动态性能,分别采用了由粒子群算法优化后的PI控制器、变饱和柔性变结构控制器和简化的动态柔性变结构PI控制器。仿真结果表明,在上升时间和抗干扰能力两方面,简化的动态柔性变结构PI控制器都优越于另外两种控制器,具有更高的动态性能。针对速度稳定回路受到的外界干扰,引入了基于干扰观测器的干扰补偿控制。仿真结果表明,基于干扰观测器的简化的动态柔性变结构PI控制器具有更强的隔离扰动的效果,达到了更高的稳定精度。针对位置跟踪回路的脱靶量具有不确定延时的问题,采用了基于扩展卡尔曼滤波算法的延时补偿控制。仿真结果表明,该方法对脱靶量延时达到了较好的补偿。最后,搭建了光电稳定平台伺服控制系统硬件电路,编写了基于角位置编码器信号处理、速率陀螺信号处理以及控制算法的程序。并在光电稳定平台实物上进行了速度扰动实验和位置跟踪实验,验证了控制策略的有效性,实现了高稳定精度和高跟踪精度。
费强[6]（2020）在《基于分段式永磁同步电机的大型望远镜控制关键技术研究》文中指出光电望远镜是观测空间目标的重要现代化设备,其需要光学、机械、电力等多个领域共同协作完成。随着天文学观测技术的发展,对空间目标观测的指标越来越高,而光电望远镜的跟踪性能直接影响被测目标的最终成像质量。这就要求望远镜伺服跟踪系统的跟踪精度不断提高,甚至达到角秒级。对于大型望远镜,为增加集光能力和分辨率,要求望远镜口径越大越好,然而口径增大将直接导致望远镜的体积和重量急剧增加。因此,望远镜驱动电机的选取至关重要,需要从电气参数、机械参数、加工、维护等多个方面进行考虑。永磁同步力矩电机相比有刷直流力矩电机具有较高的功率密度和较小的体积成为大型望远镜驱动的主流电机。然而,口径大于4米的望远镜对电机提出了更高的要求,无论从加工、运输、维护等方面,对永磁同步力矩电机分段处理是解决超大力矩输出的重要方案。分段式永磁同步电机隶属于永磁同步电机的范畴,在控制原理上可以借鉴整装式永磁同步电机。目前,国外已经有多台巨型望远镜使用此类分段式电机,国内仅有两所科研机构对基于分段式永磁同步电机的望远镜进行研发。因此本课题对于分段式电机的工程性研究具有重要的意义。多台分段式永磁同步电机的驱动方案是望远镜平稳运行的重要保障。本文介绍了一种驱动方案,并已成功应用到大型望远镜驱动系统中。此方案由主控制器协同六台力矩控制器组成。主控制器和力矩控制器均由DSP、FPGA及外围电路组成,功率驱动部分采用三菱公司的智能功率模块（Intelligent Power Module,IPM）,该模块具有过流、过压、欠压和过温检测功能。通过实际应用于望远镜控制系统,验证了驱动方案的可行性以及硬件系统的可靠性和高精度实时要求。在此硬件系统的基础上,对望远镜控制系统进行扫频测试,扫频信号覆盖较宽范围的望远镜运行频率,并利用谱分析法进行频率特性测试。频率特性测试得到一阶、二阶谐振频率是作为速度环和位置环控制器设计的主要参考依据。对于望远镜伺服控制系统的设计,比例积分微分（PID）控制器是使用最广泛的控制方法。本文基于分段式永磁同步电机的望远镜伺服系统,以工程应用的角度,设计了多环PID控制器。以电流环、速度环、位置环的顺序分别进行分析设计。为提高望远镜伺服系统的动态性能,采用模型预测控制算法对速度环控制器进行设计。详细的介绍了模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）的基本原理,其具有多步预测、反馈校正、优化输出等优点。基于望远镜控制系统模型,建立了多步预测模型,设计了寻优价值函数。通过仿真和实验验证了模型预测速度控制器具有更好的动态性能。由于分段式永磁同步电机的特殊性,导致电机中不仅含有齿槽转矩,还会引入边端力矩扰动。本文分别对齿槽效应和边端效应进行了详细的介绍和分析,总结了两种效应均引起周期性的转矩脉动。转矩脉动抑制的方法分为电机本体优化设计和控制算法设计,并对目前的研究现状做了简单的综述。本文提出了模型预测迭代学习控制器,针对周期性转矩脉动进行迭代补偿,并在大口径望远镜主轴伺服控制系统平台上进行实验验证。经过对速度峰峰值的比较,以及对扰动频谱的分析,验证了提出算法的有效性,提高了望远镜控制系统的跟踪精度。大功率驱动器的死区效应和电机磁通谐波是引起电流谐波的主要因素。本文详细分析了磁通谐波和死区效应,并总结出电流谐波的主要影响阶次。分数阶控制（Fractional order control,FOC）是近几年来非常值得研究的控制算法,本文基于分数阶微积分的定义和理论,提出了分数阶谐振控制器,与积分模型预测电流控制器组成复合控制器。实验结果表明,相比于传统控制策略,提出的复合控制器不仅提高了电流的动态性能,而且有效的抑制了电流谐波,使电流稳态性能和速度稳态性能均得到提高。
聂磊[7]（2019）在《无人机电动舵机系统设计与控制技术研究》文中研究指明近年来,随着科学的发展和社会的进步,无人机技术取得了飞速的发展,其中小型长航时无人机以其多用途、长航时的特点,在军用和民用领域都具有广泛的应用需求。电动舵机作为控制系统的重要执行部件,其性能优劣对整个系统起着至关重要的作用,直接影响着无人机飞控系统的控制性能和无人机的安全性能。为满足小型长航时无人机对电动舵机的使用需求,本文开展了小型长航时无人机电动舵机的研究工作,具体研究将从总体方案设计、结构设计、控制算法设计以及控制器设计四个方面展开。总体方案设计方面,确定了以无刷直流电机作为电动舵机的动力来源,以行星齿轮减速器作为传动机构,以电位器作为位置反馈装置的设计方案。该方案兼顾了负载转矩和转速要求,提升了电动舵机的工作效率;确定了以STM32作为主控芯片,以IR2136s+MOSFET全桥电路作为驱动电路的硬件设计方案,降低了电路设计的复杂程度,提升了电路的可靠性。结构设计方面,针对行星齿轮减速器输出轴与同轴式电位器不易连接的问题,本文提出了一种将空心轴电位器直接套接在行星齿轮减速器输出轴上的新型设计形式。该设计形式省去了联轴器,在空间上更为紧凑,有利于电动舵机的密封性设计,保障了减速器输出轴与电位器输入端的同轴度,提升了电动舵机控制的准确性。控制算法设计方面,本文首先采用经典PID控制对电动舵机系统进行控制,从时域和频域的角度对控制性能进行了分析,其控制效果可以满足本课题使用需求。为了进一步提高系统的响应速度和控制精度,本文提出了基于指数趋近律的滑模变结构控制策略,对趋近滑模面的过程进行了优化。通过对两种控制策略进行仿真对比分析,证明该控制策略能够保证系统具有快速的响应特性,同时提升了滑动模态到达过程的动态品质。控制器设计方面,设计了包括主控电路、驱动电路、电源电路、采样电路以及串口通信电路等在内的硬件电路。从设计的可靠性出发,选用功率驱动器件时留有一定的余量;针对驱动电路易过流的问题,设计了过流保护电路,保证整个硬件电路能够安全可靠工作。基于设计的硬件电路完成了嵌入式系统的软件设计,实现了对无刷电动舵机的可靠控制。基于以上设计,研制了小型长航时无人机电动舵机的试验样机,对系统的基本控制性能进行了测试,验证了设计的正确性。
朱杰[8]（2019）在《高效双足步行机器人关节多模式运动控制系统》文中研究说明本文基于实验室自行研制的电机驱动型双足步行机器人样机,设计了应用于该样机的关节运动控制系统。首先,本文进行机器人模型介绍,阐述了机器人设计的理论依据:两点式步行理论,列出机器人机械结构及关节参数,通过D-H矩阵进行机器人运动学建模为后期模型补偿算法做铺垫,建立电机内部电路系统模型用以研究关节力矩控制,通过MATLAB/Simulink工具搭建机器人三维仿真模型。其次,针对机器人关节多模式控制（位置控制和力矩控制）需求,对其进行相关算法的仿真。位置控制和力矩控制均采用分布式控制思想,即对每个关节进行单独控制。位置控制采用基于模型补偿的自抗扰控制算法（ADRC）,通过与基于模型补偿的PID控制算法进行仿真对比说明其控制的优越性。力矩控制主要用于通过脚踝给机器人提供恒定的蹬地力,相关控制算法参数通过仿真确定。然后,对关节控制系统软硬件设计进行介绍。硬件主要分为电源系统板、关节从站主控板、3自由度驱动母板及电机驱动器,详细介绍具体设计方案。软件方面:关节控制器主要是基于FreeRTOS实时操作系统进行各个任务设计;关节驱动器主要实现电流环控制功能以及CAN通讯等功能;算法设计采用基于模型的设计理念,在Simulink仿真验证后,直接将算法部分定义输入输出接口,生成嵌入式代码用于实际机器人运动控制。最后,搭建实验平台,对机器人进行位置控制及力矩控制实验。位置控制主要进行单自由度机械臂实验以及机器人关节联动实验验证控制算法的稳定性及控制精度等。力矩控制主要进行电流与实际力矩关系实验、电流反馈阶跃实验以及机器人实际蹬地力测量实验。实验结果表明位置控制及力矩控制均可以很好地满足机器人关节系统的控制要求。
蔺明浩[9]（2019）在《可逆冷带轧机速度张力及压下系统反步滑模控制研究》文中认为可逆冷带轧机具有结构简单、投资少、运行成本低等特点,适用于不同带钢产品规格的小批量生产。在实际轧制生产过程中,可逆冷带轧机的主轧机、左右卷取机和电液伺服系统通过带钢挠性连接,所构成的冷带轧机速度张力及压下系统具有多变量、非线性、强耦合、不确定和慢时变等特征,并且连同主传动最大加减速、轧制过程重载荷强干扰等约束条件给轧机系统的分析与控制提出了新的挑战。本文聚焦于研究可逆冷带轧机速度张力及压下系统的反步滑模控制问题,主要研究工作如下:首先,结合冷轧带钢的轧制生产工艺,基于胡克定律、冷轧带钢的相关轧制理论、电机动力学方程、刚体转动定律、液压缸力平衡方程等基础理论知识,推导出可逆冷带轧机速度张力及压下系统的机理模型。其次,针对具有输入饱和的主轧机非对称缸电液伺服系统的位置跟踪控制问题,提出一种基于模糊干扰观测器的自适应动态面反步控制方法。该方法通过构造模糊干扰观测器对系统中由参数摄动、负载扰动和超出控制输入限幅部分构成的复合干扰进行了观测估计,并将输出的观测值引入到设计的动态面反步控制器中进行补偿,有效地增强了系统的抗干扰性能,简化了系统控制器的设计过程。再次,针对可逆冷带轧机速度张力系统的协调跟踪控制问题,提出一种基于跟踪微分器（TD）的反步滑模控制策略。基于反步法分别完成可逆冷带轧机速度张力各子系统滑模控制器的设计,有效地提高了系统的协调跟踪控制性能和鲁棒稳定性;采用TD对虚拟控制律及其导数进行估计,避免了常规反步中存在的“微分爆炸”问题,优化了所设计控制器的结构。最后,针对可逆冷带轧机速度张力及压下系统的自适应鲁棒控制问题,提出一种基于干扰观测器的分数阶反步滑模控制方法。该方法通过构造有限时间收敛观测器对不确定项进行观测,并将反步控制与分数阶滑模相结合完成可逆冷带轧机速度张力及压下各子系统控制器的设计;采用粒子群算法对所设计控制器的主要参数进行寻优整定,充分发挥了所提方法的控制潜能,提高了控制系统的自适应性能。
姜涛[10]（2019）在《二维导引头伺服控制系统的设计与开发》文中进行了进一步梳理导引头伺服控制系统作为导引头的重要组成系统,承担着根据弹载计算机下发指令,控制天线负载转动,实现跟踪、搜索等功能的任务。本文以某导引头伺服控制系统研制项目为背景,首先完成了控制系统总体方案设计,然后在此基础上依次完成硬件电路设计、软件设计与开发、系统联试联调。同时,为解决系统跟踪输入信号误差较大的问题,在系统误差分析的基础上,建模设计前馈控制器并完成算法仿真验证。本文主要完成的内容如下:1.根据系统性能指标和功能需求,完成导引头伺服控制系统方案设计,并在设计系统结构的基础上完成方位轴和俯仰轴的载荷估算。完成了系统的核心元部件的选型和硬件控制电路设计工作。2.完成了系统控制器和三环数学模型设计,实现三环的校正仿真和系统搜索、四叶搜索、跟踪等功能的仿真验证。针对仿真结果出现的跟踪误差问题,完成系统误差分析并设计前馈算法,通过仿真分析,验证算法可行性,最终仿真实现了跟踪功能和搜索功能高精度跟踪。3.完成了系统控制功能和测试功能需求分析,完成了伺服控制系统软件总体设计实现软件控制流程设计和文件组成规范约束,并应用模块化软件开发理念完成系统初始化模块、主函数模块、功能模块、控制算法模块、驱动模块等模块的设计工作,详细介绍了各模块的内容及开发流程。4.完成了控制系统各分系统的调试,包含有导引头结构调试,控制板电路调试,驱动器调试和伺服软件调试。在保证各分系统工作正常的基础上根据系统性能指标要求,完成伺服控制系统联试联调工作,实现控制系统各项运动功能并达到了系统技术指标的要求。
二、具有浮动限幅特性直流伺服系统的稳定性分析及仿真研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、具有浮动限幅特性直流伺服系统的稳定性分析及仿真研究（论文提纲范文）
（1）大功率永磁同步电机伺服控制系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 |
| 1.2 课题相关国内外研究现状 |
| 1.2.1 大功率永磁同步电机电流控制研究现状 |
| 1.2.2 永磁同步电机速度环抗扰能力研究现状 |
| 1.2.3 永磁同步电机周期性转速波动抑制研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 大功率永磁同步电机系统建模及扰动分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 大功率永磁同步电机伺服系统建模 |
| 2.2.1 不同轴系下永磁同步电机电气模型 |
| 2.2.2 永磁同步电机动力学方程 |
| 2.3 大功率伺服系统扰动分析 |
| 2.3.1 含有等效集中扰动的永磁同步电机模型 |
| 2.3.2 周期性转矩波动机理分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 大功率永磁同步电机高性能电流环控制策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于预测控制的永磁同步电机电流动态特性提升策略 |
| 3.2.1 永磁同步电机预测电流控制 |
| 3.2.2 电压电流边界条件在平面内的几何描述 |
| 3.2.3 边界条件限制下的电流动态特性提升方法 |
| 3.2.4 实验验证 |
| 3.3 基于滚动时域观测器的电流环扰动抑制方法 |
| 3.3.1 滚动时域观测器模型 |
| 3.3.2 二次型优化问题的最优解 |
| 3.3.3 带有MHE的轨迹规划方法实验验证 |
| 3.4 低开关频率下的改进预测电流控制方法 |
| 3.4.1 基于MHE的α β轴电流环扰动观测方法 |
| 3.4.2 静止两相坐标系下的改进DPCC算法 |
| 3.4.3 结合轨迹规划方法的复合电流控制策略 |
| 3.4.4 实验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 大功率永磁同步电机鲁棒H_∞速度控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 永磁同步电机H_∞速度控制方法 |
| 4.2.1 H_∞控制标准问题 |
| 4.2.2 H_∞速度控制器设计与求解 |
| 4.2.3 加权函数的参数作用规律及整定方法 |
| 4.2.4 H_∞控制抗扰性能分析 |
| 4.3 含观测器的永磁同步电机二自由度鲁棒H_∞速度控制 |
| 4.3.1 H_∞负载扰动观测器 |
| 4.3.2 二自由度H_∞速度控制改进结构 |
| 4.3.3 系统性能对比分析 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.4.1 稳态运行实验验证 |
| 4.4.2 不同方法动态性能实验对比 |
| 4.4.3 抗外部负载扰动实验对比 |
| 4.4.4 正弦速度指令实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于迭代学习控制的大功率永磁同步电机周期性转速波动抑制方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 迭代学习转速波动抑制策略及其性能分析 |
| 5.2.1 含遗忘因子的永磁同步电机迭代学习并联控制结构 |
| 5.2.2 ILC并联结构系统稳定性分析与参数影响 |
| 5.2.3 周期性扰动抑制效果分析 |
| 5.3 迭代学习转速波动抑制参数整定方法 |
| 5.3.1 迭代学习控制参数稳定范围 |
| 5.3.2 迭代学习控制参数整定方法 |
| 5.4 改进的迭代学习控制器 |
| 5.4.1 ILC算法中零相位滤波器设计及实现 |
| 5.4.2 基于位置的信号采样结构设计与参数调整 |
| 5.5 实验验证 |
| 5.5.1 PI与ILC并联结构转速波动抑制实验结果 |
| 5.5.2 二自由度H_∞控制与ILC并联的转速波动抑制结果 |
| 5.5.3 外部周期性负载抑制实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）基于运动平台与训练学习的足式机器人全域自稳定器研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 足式机器人平衡控制方法的研究现状综述 |
| 1.2.1 基于模型的平衡控制方法研究现状 |
| 1.2.2 基于软计算理论的低层智能控制方法研究现状 |
| 1.2.3 基于机器人行为控制的高层智能控制方法研究现状 |
| 1.3 多自由度运动平台的研究现状综述 |
| 1.3.1 并联机构的机构参数优化研究现状 |
| 1.3.2 空间并联机构运动学正解的研究现状 |
| 1.4 状态空间自律划分和特征选择方法的研究现状综述 |
| 1.4.1 特征选择方法的研究现状 |
| 1.4.2 状态空间自律划分方法的研究现状 |
| 1.5 现有研究中存在的主要问题 |
| 1.6 从生物体的平衡控制策略中获得的启发 |
| 1.7 本文的主要研究内容 |
| 第2章 足式机器人全域自稳定器的设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于运动平台模拟环境扰动的机器人稳定性训练方法 |
| 2.3 足式机器人稳定性训练系统的通用物理模型 |
| 2.4 全域自稳定器的状态空间与行为空间 |
| 2.5 全域自稳定器的结构构成与学习决策算法 |
| 2.5.1 行为矢量计算模块的学习与决策算法 |
| 2.5.2 行为选择模块的决策算法 |
| 2.5.3 关节运动映射模块的RBF网络 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 训练数据生成用的机器人平衡控制方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 任意斜面上的ZMP追踪控制方法研究 |
| 3.2.1 足式机器人的倒立摆简化模型 |
| 3.2.2 三维空间内任意斜面上的ZMP方程 |
| 3.2.3 三维空间内任意斜面上的ZMP追踪控制律 |
| 3.3 基于CP点的姿势稳定控制方法研究 |
| 3.3.1 任意斜面上的CP点位置方程 |
| 3.3.2 基于CP点的姿势平衡控制律 |
| 3.3.3 单自由度扰动下基于CP点的姿势平衡控制仿真 |
| 3.4 抵抗冲击扰动的能量调节控制方法研究 |
| 3.4.1 支撑区翻转运动平面内倒立摆模型的动力学特性分析 |
| 3.4.2 对质心动能进行调整的抗冲击扰动平衡控制器 |
| 3.4.3 冲击扰动作用下的平衡控制仿真 |
| 3.5 全域自稳定器训练数据生成用的平衡控制器设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 全域自稳定器的学习加速收敛方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于互信息的特征选择方法 |
| 4.2.1 特征选择中的互信息理论 |
| 4.2.2 基于互信息分配的特征评价方法 |
| 4.2.3 基于互信息分配的启发式搜索算法 |
| 4.2.4 多维空间内的互信息简化计算方法 |
| 4.3 高斯基函数表示下的状态空间自律划分方法 |
| 4.3.1 基函数分布的优化模型 |
| 4.3.2 基函数分布优化问题的求解算法 |
| 4.4 特征选择方法的算例验证与分析 |
| 4.4.1 纯隐性数据集“格子世界” |
| 4.4.2 特征选择算例验证的计算条件 |
| 4.4.3 RAFS算法中参数对特征选择收敛性的影响 |
| 4.4.4 特征选择计算的结果对比与分析 |
| 4.5 状态空间自律划分方法在平面倒立摆稳定性训练中的应用 |
| 4.5.1 抵抗单自由度摆动扰动的姿势自稳定器 |
| 4.5.2 特征选择和状态空间自律划分的计算结果 |
| 4.5.3 单自由度扰动下姿势平衡自稳定器的稳定性验证仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 训练平台的机构参数优化与系统研制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 训练平台的机构原理及其稳定性训练性能指标分析 |
| 5.3 空间连杆机构的正运动学数值解算法研究 |
| 5.3.1 空间连杆机构的运动学通用建模方法 |
| 5.3.2 正运动学方程数值解的伪弧长同伦延拓算法 |
| 5.3.3 运动学建模方法及伪弧长同伦延拓算法的算例验证 |
| 5.4 训练平台并联机构部分的机构参数优化 |
| 5.5 二自由度稳定性训练平台的研制与加载运动控制测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 双足机器人稳定性训练与验证的仿真和实验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 双足机器人系统及其多刚体模型 |
| 6.3 双足机器人的稳定性训练仿真 |
| 6.3.1 稳定性训练仿真的训练数据生成 |
| 6.3.2 全域自稳定器的训练与学习 |
| 6.4 双足机器人全域自稳定器训练完成后的稳定性验证仿真 |
| 6.4.1 无冲击扰动情况下的稳定性验证仿真 |
| 6.4.2 含有冲击扰动的稳定性验证仿真 |
| 6.4.3 双足机器人应用全域自稳定器的随机踏步稳定性验证仿真 |
| 6.5 全域自稳定器在GOROBOT-Ⅱ机器人控制系统中的实现 |
| 6.6 双足机器人全域自稳定器的稳定性训练与验证实验 |
| 6.6.1 全域自稳定器的稳定性训练实验 |
| 6.6.2 全域自稳定器的稳定性验证实验 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A:稳定性验证实验的原始数据 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）基于DSP的无刷直流电机反步滑模控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 无刷直流电机控制概述 |
| 1.3 反步控制研究现状 |
| 1.4 本文的研究内容及章节安排 |
| 第二章 无刷直流电动机控制系统 |
| 2.1 无刷直流电动机组成结构 |
| 2.2 无刷直流电机的运行原理 |
| 2.3 无刷直流电机数学模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 无刷直流电机控制器设计 |
| 3.1 无刷直流电机双闭环调速系统 |
| 3.1.1 双闭环调速系统仿真模型搭建 |
| 3.1.2 无刷直流电机PID控制仿真结果 |
| 3.2 反步控制 |
| 3.2.1 反步控制器设计 |
| 3.2.2 反步控制器稳定性分析 |
| 3.2.3 反步控制器仿真结果 |
| 3.3 反步滑模控制 |
| 3.3.1 反步滑模控制器设计 |
| 3.3.2 反步滑模控制器稳定性分析 |
| 3.3.3 反步滑模控制器仿真结果 |
| 3.4 自适应反步二阶滑模控制 |
| 3.4.1 自适应反步二阶滑模控制器设计 |
| 3.4.2 自适应反步二阶滑模控制器稳定性分析 |
| 3.4.3 自适应反步二阶滑模控制器仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 无刷直流电机控制系统软硬件设计 |
| 4.1 系统硬件电路设计 |
| 4.1.1 电源电路 |
| 4.1.2 逆变电路 |
| 4.1.3 电流检测电路 |
| 4.1.4 位置检测电路 |
| 4.1.5 通信电路 |
| 4.2 DSP程序开发 |
| 4.2.1 控制系统主程序 |
| 4.2.2 电流、电压检测模块 |
| 4.2.3 位置及转速检测模块 |
| 4.2.4 电流环控制模块 |
| 4.2.5 串口通信中断模块 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 实验平台搭建及结果分析 |
| 5.1 实验平台搭建 |
| 5.2 实验结果和分析 |
| 5.2.1 PID控制实验 |
| 5.2.2 反步滑模控制实验 |
| 5.2.3 自适应反步二阶滑模控制实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 进一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间完成的科研情况 |
（4）大功率火电机组一次调频能力建模与优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.1.1 可再生能源系统接入对电网的冲击 |
| 1.1.2 特高压输电对汽轮机一次调频的影响 |
| 1.1.3 火电机组的一次调频能力降低 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 机组灵活性运行研究现状 |
| 1.2.2 功频电液调节系统研究现状 |
| 1.2.3 协调控制系统研究现状 |
| 1.2.4 火电机组一次调频能力研究现状 |
| 1.2.4.1 阀门一次调频研究 |
| 1.2.4.2 高压加热器调节负荷相关研究 |
| 1.2.4.3 低压加热器调节负荷相关研究 |
| 1.2.4.4 凝结水节流调节负荷研究 |
| 1.2.5 火电机组一次调频优化研究现状 |
| 1.3 本文研究主要内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 功频电液调节系统和协调控制系统建模及参数辨识 |
| 2.1 功频电液调节系统建模及参数辨识 |
| 2.1.1 非线性伺服系统模型 |
| 2.1.2 连续传递函数的离散化 |
| 2.1.3 基于神经网络的参数辨识 |
| 2.1.4 数据预处理 |
| 2.1.5 参数辨识 |
| 2.1.6 参数辨识结果 |
| 2.1.7 结果验证 |
| 2.1.8 DEH建模和参数辨识方法应用说明 |
| 2.1.9 结论 |
| 2.2 协调控制系统建模及参数辨识 |
| 2.2.1 协调控制系统原理 |
| 2.2.2 制粉系统模型 |
| 2.2.3 锅炉模型 |
| 2.2.4 管道压损模型 |
| 2.2.5 汽轮机模型 |
| 2.2.6 参数辨识和模型仿真 |
| 2.2.6.1 制粉系统参数辨识和验证 |
| 2.2.6.2 锅炉模型求解和验证 |
| 2.2.6.3 管道压损模型参数辨识和验证 |
| 2.2.6.4 汽轮机模型参数辨识和验证 |
| 2.2.6.5 协调控制系统模型整体验证 |
| 2.2.7 CCS建模和参数辨识方法应用说明 |
| 2.2.8 结论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 火电机组一次调频能力分析与评估 |
| 3.1 大功率机组一次调频能力仿真与试验分析 |
| 3.1.1 火电机组一次调频分析 |
| 3.1.1.1 一次调频相关概念 |
| 3.1.1.2 DEH和 CCS一次调频模型 |
| 3.1.1.3 DEH和 CCS单独一次调频 |
| 3.1.1.4 DEH和 CCS协同一次调频 |
| 3.1.1.5 灵活改变机组运行方式 |
| 3.1.2 一次调频能力试验研究 |
| 3.1.2.1 调节阀最大调频能力分析 |
| 3.1.2.2 给水小旁路的一次调频 |
| 3.1.2.3 混合一次调频 |
| 3.1.2.4 试验结果分析 |
| 3.1.3 结论 |
| 3.2 基于神经网络的阀门一次调频能力评估 |
| 3.2.1 调门动态特性分析 |
| 3.2.2 一次调频能力评估方法 |
| 3.2.2.1 一次调频过程变工况分析 |
| 3.2.2.2 基于变工况分析的阀门一次调频能力评估方法 |
| 3.2.2.3 基于单元机组线性增量数学模型的阀门一次调频能力评估方法 |
| 3.2.2.4 阀门一次调频能力评估流程 |
| 3.2.3 一次调频能力仿真结果和验证 |
| 3.2.4 阀门一次调频能力评估方法应用说明 |
| 3.2.5 结论 |
| 3.3 基于EBSILON的高加给水旁路提升负荷能力分析 |
| 3.3.1 基于EBSILON的热力系统建模 |
| 3.3.1.1 EBSILON简介 |
| 3.3.1.2 1000 MW机组EBSILON建模 |
| 3.3.1.3 变工况模型验证 |
| 3.3.2 高加给水旁路仿真分析 |
| 3.3.2.1 高加小旁路仿真分析 |
| 3.3.2.2 高加混合旁路分析 |
| 3.3.2.3 高加大旁路分析 |
| 3.3.2.4 最优高加旁路方式分析 |
| 3.3.3 高加给水旁路提升负荷能力方法应用说明 |
| 3.3.4 结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 火电机组一次调频优化分析 |
| 4.1 大功率机组一次调频参数优化研究 |
| 4.1.1 一次调频参数分析 |
| 4.1.1.1 一次调频死区的分析及仿真 |
| 4.1.1.2 一次调频响应时间的分析及仿真 |
| 4.1.1.3 速度不等率的分析及仿真 |
| 4.1.2 系统各机组最优速度不等率研究分析 |
| 4.1.2.1 调差系数 |
| 4.1.2.2 电力系统的负荷频率静态特性 |
| 4.1.2.3 机组一次调频能力 |
| 4.1.2.4 各机组最优速度不等率研究 |
| 4.1.3 算例仿真分析 |
| 4.1.4 结论 |
| 4.2 考虑一次调频能力的火电机组负荷优化分配 |
| 4.2.1 火电机组经济性和一次调频能力分析 |
| 4.2.1.1 机组运行经济性分析 |
| 4.2.1.2 机组一次调频能力分析 |
| 4.2.2 考虑一次调频能力的机组负荷优化分配 |
| 4.2.2.1 优化目标 |
| 4.2.2.2 约束条件 |
| 4.2.3 正弦余弦算法 |
| 4.2.4 算例仿真分析 |
| 4.2.5 结论 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（5）光电稳定平台伺服控制系统研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外光电稳定平台研究现状 |
| 1.3 光电稳定平台控制策略研究现状 |
| 1.3.1 视轴稳定控制策略 |
| 1.3.2 跟踪控制策略 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 |
| 第二章 简化的动态柔性变结构PI控制理论 |
| 2.1 柔性变结构控制基本原理 |
| 2.2 两种柔性变结构控制策略 |
| 2.2.1 变饱和柔性变结构控制 |
| 2.2.2 动态柔性变结构控制 |
| 2.3 简化的动态柔性变结构PI控制 |
| 2.3.1 简化的动态柔性变结构控制 |
| 2.3.2 简化的动态柔性变结构PI控制 |
| 2.4 SDSVSPI控制离散化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 光电稳定平台伺服系统控制策略建模与仿真 |
| 3.1 光电平台伺服系统的组成及工作原理 |
| 3.2 伺服系统被控对象数学模型 |
| 3.2.1 永磁式无刷直流电机 |
| 3.2.2 平台负载模块 |
| 3.2.3 PWM功率放大模块 |
| 3.2.4 速率陀螺模块 |
| 3.2.5 视轴速度稳定回路模型 |
| 3.3 基于粒子群算法的控制器参数优化 |
| 3.3.1 粒子群算法 |
| 3.3.2 SDSVSPI控制器参数优化 |
| 3.3.3 基于粒子群算法的SDSVSPI控制器仿真 |
| 3.4 基于干扰观测器的视轴速度稳定回路 |
| 3.4.1 DOB结构 |
| 3.4.2 低通滤波器设计 |
| 3.4.3 基于DOB的视轴速度稳定回路仿真 |
| 3.5 基于扩展卡尔曼滤波的位置跟踪回路 |
| 3.5.1 EKF算法 |
| 3.5.2 基于EKF的位置跟踪回路仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 光电稳定平台伺服控制系统硬件电路设计 |
| 4.1 伺服控制系统硬件电路结构 |
| 4.2 伺服控制系统硬件设计 |
| 4.2.1 基于STM32F1的主控模块 |
| 4.2.2 控制电机驱动模块 |
| 4.2.3 角位置测量模块 |
| 4.2.4 角速率测量模块 |
| 4.2.5 RS422通讯模块 |
| 4.2.6 电源模块 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 光电稳定平台伺服控制系统软件设计及实验分析 |
| 5.1 光电稳定平台控制软件设计 |
| 5.1.1 控制程序总结构 |
| 5.1.2 角位置编码器信号处理程序设计 |
| 5.1.3 速率陀螺信号处理程序设计 |
| 5.1.4 SDSVSPI控制算法程序设计 |
| 5.1.5 DOB算法程序设计 |
| 5.1.6 EKF算法程序设计 |
| 5.2 光电稳定平台控制实验 |
| 5.2.1 速度扰动实验 |
| 5.2.2 位置跟踪实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（6）基于分段式永磁同步电机的大型望远镜控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 地基式大型望远镜驱动方式现状与发展趋势 |
| 1.3 基于分段式电机驱动望远镜的应用现状及存在问题 |
| 1.4 望远镜伺服控制技术研究现状 |
| 1.4.1 传统的控制策略 |
| 1.4.2 鲁棒控制 |
| 1.4.3 变结构控制 |
| 1.4.4 现代控制算法 |
| 1.5 本文的研究内容 |
| 第2章 分段式永磁同步电机控制原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 分段式永磁同步电机结构及原理 |
| 2.2.1 分段式永磁同步电机结构分析及工作原理 |
| 2.2.2 基于分段式永磁同步电机的大型望远镜方位轴 |
| 2.3 分段式永磁同步电机数学模型 |
| 2.4 分段式永磁同步电机矢量控制策略 |
| 2.4.1 分段式永磁同步电机矢量控制的原理 |
| 2.4.2 空间矢量脉宽调制技术 |
| 2.5 分段式永磁同步电机控制仿真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 大型望远镜主轴伺服系统硬件设计及频率特性辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 望远镜主轴伺服控制系统硬件设计 |
| 3.3 望远镜主轴频率特性测试 |
| 3.3.1 正弦扫频系统响应测试 |
| 3.3.2 望远镜主轴频率特性辨识方法 |
| 3.3.3 望远镜主轴频率特性辨识结果及分析 |
| 3.4 望远镜主轴控制系统模型辨识 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 望远镜主轴伺服系统控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于经典控制策略的望远镜主轴控制系统 |
| 4.2.1 望远镜主轴伺服系统电流环设计 |
| 4.2.2 望远镜主轴伺服系统速度环设计 |
| 4.2.3 望远镜主轴伺服系统位置环设计 |
| 4.3 基于模型预测控制的望远镜主轴控制系统 |
| 4.3.1 模型预测控制基本原理 |
| 4.3.2 基于速度环MPC的望远镜主轴控制系统 |
| 4.3.3 模型预测控制仿真及参数影响 |
| 4.4 望远镜主轴伺服系统仿真及实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 大型望远镜主轴低速力矩波动分析及补偿方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 分段式永磁同步电机的力矩波动分析 |
| 5.2.1 齿槽力矩分析 |
| 5.2.2 边端力矩分析 |
| 5.3 针对齿槽力矩与边端力矩抑制方法的研究现状 |
| 5.3.1 电机设计抑制转矩脉动现状 |
| 5.3.2 控制算法抑制力矩脉动现状 |
| 5.4 基于模型预测迭代学习的速度脉动补偿策略 |
| 5.4.1 迭代学习控制原理 |
| 5.4.2 迭代学习控制数学描述 |
| 5.4.3 基于遗忘因子的闭环迭代学习控制 |
| 5.4.4 模型预测迭代学习控制器设计 |
| 5.4.5 稳定性分析 |
| 5.5 仿真与实验验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 大型望远镜主轴电流谐波抑制方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 分段式永磁同步电机电流谐波分析 |
| 6.2.1 电机磁通谐波分析 |
| 6.2.2 大功率驱动器死区效应分析 |
| 6.3 模型预测分数阶谐振控制器的设计 |
| 6.3.1 分数阶控制的发展及研究现状 |
| 6.3.2 分数阶微积分理论 |
| 6.3.3 分数阶谐振控制器设计 |
| 6.3.4 基于积分模型预测控制的电流控制器设计 |
| 6.4 分数阶谐振控制器离散实现 |
| 6.5电流谐波抑制的仿真与实验 |
| 6.5.1 仿真分析 |
| 6.5.2 实验结果及分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要完成工作 |
| 7.2 创新性成果 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）无人机电动舵机系统设计与控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.3 无刷电动舵机研究现状及分析 |
| 1.3.1 电动舵机发展历史 |
| 1.3.2 结构设计研究现状及分析 |
| 1.3.3 电机驱动控制研究现状及分析 |
| 1.3.4 控制算法策略研究现状及分析 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 无刷电动舵机总体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电动舵机的技术指标 |
| 2.3 电动舵机总体方案设计 |
| 2.3.1 电动舵机的组成 |
| 2.3.2 总体方案设计 |
| 2.4 电动舵机选型计算 |
| 2.4.1 电动舵机初步选型 |
| 2.4.2 电动舵机技术指标核算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 无刷电动舵机建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 无刷直流电机的结构 |
| 3.3 无刷直流电机的换相原理 |
| 3.4 无刷直流电机PWM调速原理 |
| 3.5 电动舵机数学建模 |
| 3.5.1 无刷直流电机的数学模型 |
| 3.5.2 电机驱动器及减速器数学模型 |
| 3.5.3 电动舵机整体数学模型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 无刷电动舵机控制技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 电动舵机PID控制的实现 |
| 4.2.1 PID控制的基本原理 |
| 4.2.2 PID控制仿真的参数整定 |
| 4.2.3 PID控制系统仿真分析 |
| 4.3 电动舵机滑模变结构控制的实现 |
| 4.3.1 滑模变结构控制的基本原理 |
| 4.3.2 滑模变结构控制系统设计 |
| 4.3.3 滑模变结构控制仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 无刷电动舵机控制器设计及原理样机测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 电动舵机的硬件设计 |
| 5.2.1 主控电路设计 |
| 5.2.2 功率驱动电路设计 |
| 5.2.3 电源电路设计 |
| 5.2.4 采样电路设计 |
| 5.2.5 串口通信电路设计 |
| 5.2.6 霍尔信号检测电路设计 |
| 5.3 电动舵机的软件设计 |
| 5.3.1 软件设计开发环境及软件总体设计 |
| 5.3.2 软件主程序设计 |
| 5.3.3 串口通信中断子程序设计 |
| 5.3.4 霍尔换相子程序设计 |
| 5.3.5 AD采样子程序设计 |
| 5.4 电动舵机原理样机测试 |
| 5.4.1 电路板焊装调试 |
| 5.4.2 原理样机搭建及测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）高效双足步行机器人关节多模式运动控制系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.3.1 机器人关节控制系统研究现状 |
| 1.3.2 机器人关节控制系统发展趋势 |
| 1.4 研究内容与组织结构 |
| 第二章 机器人模型搭建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 两点式步行理论 |
| 2.3 机器人样机介绍 |
| 2.3.1 机械结构介绍 |
| 2.3.2 驱动关节性能介绍 |
| 2.4 机器人运动学建模 |
| 2.5 机器人关节耦合建模 |
| 2.6 电机驱动系统建模 |
| 2.7 仿真模型建立 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 机器人关节多模式控制算法设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 关节位置控制 |
| 3.2.1 PID算法 |
| 3.2.2 自抗扰算法 |
| 3.2.3 模型补偿算法 |
| 3.2.4 单关节位置控制 |
| 3.2.5 多关节位置控制 |
| 3.2.6 本节小结 |
| 3.3 关节力矩控制 |
| 3.3.1 电流环控制策略 |
| 3.3.2 PI参数仿真对比 |
| 3.3.3 RC滤波电路参数对比 |
| 3.3.4 PI控制器周期参数对比 |
| 3.3.5 本节小结 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 关节控制系统软硬件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机器人控制系统总体架构介绍 |
| 4.3 关节控制系统硬件设计 |
| 4.3.1 关节控制系统硬件总体方案 |
| 4.3.2 电源系统 |
| 4.3.3 关节从站主控板电路设计 |
| 4.3.4 3自由度驱动板母板电路设计 |
| 4.3.5 电机驱动器电路设计 |
| 4.4 关节控制系统软件设计 |
| 4.4.1 控制系统软件架构 |
| 4.4.2 基于Simulink转 C代码的控制算法实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台搭建 |
| 5.3 机器人位置控制实验 |
| 5.3.1 单关节位置控制实验 |
| 5.3.2 机器人多关节联动跟随实验 |
| 5.4 机器人脚踝蹬地力矩控制实验 |
| 5.4.1 电流与力矩标定实验 |
| 5.4.2 电流环阶跃实验 |
| 5.4.3 脚踝蹬地实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）可逆冷带轧机速度张力及压下系统反步滑模控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 冷带轧机速度张力及压下控制的研究现状 |
| 1.2.1 冷带轧机速度张力控制的研究现状 |
| 1.2.2 冷带轧机电液伺服控制的研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 可逆冷带轧机速度张力及压下系统数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 可逆冷带主轧机电液伺服位置系统的数学模型 |
| 2.2.1 轧机电液伺服位置系统动态描述 |
| 2.2.2 轧机液压伺服位置系统的状态空间模型 |
| 2.3 可逆冷带轧机速度张力系统的数学模型 |
| 2.3.1 卷取机张力模型 |
| 2.3.2 前滑、后滑模型 |
| 2.3.3 直流电机动力学方程 |
| 2.3.4 卷取机的钢卷半径和转动惯量模型 |
| 2.4 可逆冷带轧机轧制力和力矩模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于模糊干扰观测器的主轧机电液伺服位置系统自适应反步控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 控制问题提出 |
| 3.3 电液伺服位置系统控制器设计 |
| 3.3.1 模糊干扰观测器设计 |
| 3.3.2 自适应动态面反步控制器设计 |
| 3.4 稳定性分析 |
| 3.5 仿真研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于微分跟踪器的可逆冷带轧机速度张力系统反步滑模控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 控制问题提出 |
| 4.3 速度张力系统反步滑模控制器设计 |
| 4.4 稳定性分析 |
| 4.5 仿真研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 可逆冷带轧机速度张力及压下系统分数阶反步滑模控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 控制问题提出 |
| 5.3 速度张力及压下系统分数阶反步滑模控制器设计 |
| 5.3.1 有限时间收敛观测器设计 |
| 5.3.2 分数阶反步滑模控制器设计 |
| 5.4 稳定性分析 |
| 5.5 控制参数优化 |
| 5.6 仿真研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（10）二维导引头伺服控制系统的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 导引头技术研究现状 |
| 1.2.2 导引头伺服控制系统发展趋势 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 第二章 导引头伺服控制系统总体设计 |
| 2.1 导引头伺服控制系统概述 |
| 2.2 伺服控制系统功能要求及性能指标 |
| 2.2.1 系统功能需求 |
| 2.2.2 系统指标要求 |
| 2.3 伺服控制系统方案设计 |
| 2.4 伺服控制系统结构设计 |
| 2.5 伺服控制系统负载计算 |
| 2.5.1 方位轴载荷估算 |
| 2.5.2 俯仰轴载荷估算 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 导引头伺服控制系统硬件设计 |
| 3.1 控制系统元部件选型 |
| 3.1.1 伺服电机 |
| 3.1.2 驱动器 |
| 3.1.3 编码器 |
| 3.1.4 DC/DC电源模块 |
| 3.2 控制系统电路设计 |
| 3.2.1 DSP28335 配置电路 |
| 3.2.2 通信接口电路 |
| 3.2.3 DA输出电路 |
| 3.2.4 SSI反馈电路 |
| 3.2.5 DI/DO电路 |
| 3.2.6 电源电路 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 导引头伺服控制系统关键技术研究 |
| 4.1 伺服控制系统控制器设计 |
| 4.2 伺服控制系统仿真设计 |
| 4.2.1 直流力矩电机模型设计 |
| 4.2.2 驱动器模型设计 |
| 4.2.3 伺服控制系统模型设计 |
| 4.2.4 伺服控制系统仿真分析 |
| 4.3 伺服控制系统高精度控制设计 |
| 4.3.1 重点功能仿真验证 |
| 4.3.2 伺服控制系统误差分析 |
| 4.3.3 系统高精度控制算法研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 导引头伺服控制系统软件开发 |
| 5.1 控制系统软件需求分析 |
| 5.1.1 伺服控制系统控制功能需求 |
| 5.1.2 伺服控制系统测试功能需求 |
| 5.2 伺服控制系统软件设计及实现 |
| 5.2.1 伺服控制系统设计思想 |
| 5.2.2 伺服控制软件主控制流程 |
| 5.2.3 伺服控制软件文件组成及规范 |
| 5.3 伺服控制系统软件开发 |
| 5.3.1 伺服控制系统软件模块化设计 |
| 5.3.2 伺服控制系统软件各模块开发 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 导引头伺服控制系统联试联调 |
| 6.1 伺服控制系统硬件调试 |
| 6.1.1 导引头结构调试 |
| 6.1.2 控制板硬件调试 |
| 6.1.3 驱动器调试 |
| 6.2 伺服控制系统软件调试 |
| 6.2.1 DSP软件调试 |
| 6.2.2 控制器与上位机联调 |
| 6.3 伺服控制系统性能调试 |
| 6.3.1 三闭环调试 |
| 6.3.2 静态控制精度调试 |
| 6.3.3 最大转速调试 |
| 6.4 伺服控制系统功能调试 |
| 6.4.1 装订模式调试和实现 |
| 6.4.2 搜索模式调试和实现 |
| 6.4.3 四叶搜索模式调试和实现 |
| 6.4.4 跟踪模式调试和实现 |
| 6.4.5 自检模式调试和实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、具有浮动限幅特性直流伺服系统的稳定性分析及仿真研究（论文参考文献）
- [1]大功率永磁同步电机伺服控制系统关键技术研究[D]. 裴根极. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [2]基于运动平台与训练学习的足式机器人全域自稳定器研究[D]. 高力扬. 哈尔滨工业大学, 2020
- [3]基于DSP的无刷直流电机反步滑模控制研究[D]. 马剑辰. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [4]大功率火电机组一次调频能力建模与优化[D]. 廖金龙. 浙江大学, 2020(07)
- [5]光电稳定平台伺服控制系统研究与设计[D]. 段梦琨. 石家庄铁道大学, 2020(04)
- [6]基于分段式永磁同步电机的大型望远镜控制关键技术研究[D]. 费强. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2020(08)
- [7]无人机电动舵机系统设计与控制技术研究[D]. 聂磊. 哈尔滨工业大学, 2019(02)
- [8]高效双足步行机器人关节多模式运动控制系统[D]. 朱杰. 东南大学, 2019(06)
- [9]可逆冷带轧机速度张力及压下系统反步滑模控制研究[D]. 蔺明浩. 燕山大学, 2019(03)
- [10]二维导引头伺服控制系统的设计与开发[D]. 姜涛. 西安电子科技大学, 2019(02)