刘璞
- 作品数：8 被引量：16H指数：3
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- 全状态EKF估计的最优反演鲁棒励磁控制设计被引量：5
- 2013年
- 针对传统反演励磁控制存在单纯以系统稳定为目标,端电压控制精度难以保证和最优控制缺乏的不足,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)估测和时刻计算运行点的方法,解决了端电压控制精度问题,采用反演设计、直接反馈线性化和最优控制相结合的方法,解决了反演鲁棒最优控制问题。具体励磁系统的仿真结果表明:EKF能够对状态参数时刻估计;存在不确定性和外部干扰时,最优反演励磁方法具有控制状态参数收敛速度和消除端电压偏移的能力。
- 谷志锋朱长青邵天章刘璞
- 关键词：不确定非线性系统状态估计EKF鲁棒最优控制
- 移动电站励磁系统仿真研究
- 2013年
- 针对移动电站励磁系统具有的特性,进行了比例控制,得到了电站励磁系统的控制规律。通过在MATLAB/SIMULINK环境下进行模拟仿真,验证了得到的控制规律能够保证励磁电压稳定,并且在发电机负载突然发生变化的情况下,能够较快地恢复到稳定状态;同时,具有一定的抗干扰能力,能够满足武器装备对移动电站供电质量的较高需求。
- 刘璞邵天章谷志锋
- 关键词：励磁系统移动电站比例控制
- 双重强跟踪滤波励磁及速度非线性鲁棒控制被引量：4
- 2014年
- 针对传统移动电站存在励磁、调速控制相互独立、缺乏联系的不足,研究和建立了励磁及机电复合调速非线性模型,提出了基于状态参数双重强跟踪滤波估计的非线性鲁棒综合控制策略.采用双重强跟踪滤波的方法,实现了模型中关键状态参量的间接获取,依据多输入多输出系统的精确反馈线性化、非线性鲁棒控制理论,对励磁、机电复合调速综合控制律进行了推导,并进行了仿真验证.仿真结果表明:负载突变时,强跟踪滤波能够快速跟踪和估计状态参数;在外部干扰存在情况下,通过求解线性矩阵不等式,本文得到的控制律在保证励磁、转速控制系统稳定的同时,能够实现L2增益干扰抑制.
- 谷志锋朱长青张晨光刘璞
- 关键词：非线性鲁棒控制励磁控制速度控制
- 谐波励磁电机的数学模型
- 2013年
- 根据谐波励磁系统的结构特点,推导出了三次谐波电势方程,而后结合电机转子运动方程、功率方程、励磁绕组电磁动态方程,建立了谐波励磁电机的非线性方程,对于励磁系统的进一步控制调节具有重要意义。结合具体电站参数,通过与普通电机的仿真对比,验证了其在保持输出电压稳定方面较强的自我调节能力。
- 刘璞邵天章谷志锋
- 关键词：励磁模型谐波电势
- 移动电站励磁系统L2干扰抑制控制策略设计
- 2013年
- 针对传统移动电站励磁系统控制干扰抑制的不足,采用了基于Backstepping的设计方法,充分考虑移动电站小型电网络的非线性特性,得到了电站励磁系统L2干扰抑制的控制规律。经过仿真对比分析,观察得到的实验图形,验证了所得到的控制规律对于干扰具有较强的抑制能力,能够实现系统的鲁棒控制,大大提高移动电站的整机性能指标。
- 刘璞邵天章谷志锋谭红南
- 关键词：移动电站励磁系统鲁棒控制
- 反馈线性化移动电站非线性鲁棒励磁控制被引量：1
- 2014年
- 为提高移动电站励磁系统的控制性能,利用状态反馈精确线性化理论和方法,对移动电站不确定和非线性的数学模型进行线性化,通过求解黎卡提不等式,得到其鲁棒励磁控制规律。然后以负载突然变化引起的干扰为例进行仿真,并与传统的PID控制器进行对比分析,说明该控制器具有很强的干扰抑制能力,证明其在改善小型电网络动态特性上的优越性。
- 刘璞邵天章谷志锋
- 关键词：励磁系统鲁棒控制
- 全状态参数最优控制的鲁棒自适应励磁控制被引量：7
- 2013年
- 在backstepping励磁设计中,虚拟控制函数的参数缺乏最优约束,为了克服此不足,通过坐标变换得到了新的励磁系统动态模型和参数替换律,结合反馈线性化和最优控制策略,在不确定参数和外部干扰两种条件下,给出了具有全状态参数最优控制的鲁棒自适应励磁控制设计方法.为了验证所提方法的正确性,以具体军用电站励磁系统模型为例,进行了仿真实验.仿真结果表明该方法在保证系统鲁棒稳定性和L2增益干扰抑制的同时,可明显提高状态参数的收敛速度和优化控制能力.
- 谷志锋朱长青邵天章刘洪文刘璞
- 关键词：励磁系统军用移动电站
- 具有状态参数约束的鲁棒自适应最优控制设计被引量：1
- 2014年
- 在传统Backstepping鲁棒自适应设计中,虚拟控制函数的设计参数缺乏约束,对此,采用新的设计方法得到了新坐标系下的系统模型和参数替换律,结合直接反馈线性化和最优控制策略,最终给出了具有参数约束的非线性鲁棒自适应最优控制的设计方法.以具体励磁系统参数为例进行仿真实验研究,所得结果表明,该鲁棒自适应控制方法可以实现状态参数的最优约束,并能有效控制状态参数的收敛速度.
- 谷志锋朱长青邵天章刘璞
- 关键词：励磁系统鲁棒自适应控制BACKSTEPPING控制最优控制
