一、广义Nyquist判据在PID参数整定中的应用（论文文献综述）
张宇明[1]（2021）在《阶跃扰动下时滞过程线性自抗扰控制方法研究》文中研究指明时代的发展与变化为过程工业带来了新的挑战,需要过程工业实现精细化生产、降低成本、提高产量,因而也对各工业装置的控制提出了更高的要求。控制问题一般可分为伺服问题与调节器问题,前者对应着对参考设定值的快速追踪,后者对应着对于干扰的良好抑制。一般来说,过程工业中装置的被控变量设定值不会频繁改变,而装置会频繁受扰动的特点决定了对干扰的抑制将会是过程工业控制问题的主要目标。另一方面,自抗扰技术作为一种较新的抗扰技术,因其抗扰效果良好,已经展现出了强大的生命力。本文将以时滞过程为对象,以抗扰为目标,探索研究使用自抗扰技术对阶跃扰动下时滞过程的控制问题。本文研究的主要内容与成果包括:1、针对时滞过程的线性降阶自抗扰控制器的参数域搜寻。由于时滞现象的存在使得自抗扰控制器的理论分析较为困难,同时也限制了控制器的性能。本文针对时滞过程,首先提出了一种频域内降阶的对时滞过程的自抗扰控制器结构。在对控制器进行调参时,需要先知道一个大概的参数域来保证系统的稳定,而由于线性自抗扰控制器特殊的结构与形式,参数域很难解析地求得,因此本文还提出一种利用D-分解的图解法,将自抗扰控制器的参数映射到一个参数空间内,获得了满足稳定性条件及特定鲁棒性条件的参数域。仿真实验结果表明,降阶后的自抗扰控制器在不改变参数的条件下具有更好的抗干扰性能,并且寻找到的参数域能够为后续控制器的优化提供条件。2、基于多新息在线闭环辨识的预测自抗扰控制器。处理时滞系统的时滞问题思路之一是使用预测器,如果预测器使用的模型精确,则这种方法理论上从结构上去除时滞的影响。最为常用的预测器是Smith预估器。Smith预估器在标称状况下对时滞有良好的处理效果,但它同时也对模型不确定性比较敏感,一旦出现模型失配将可能影响到系统的抗扰性能。针对于此问题,本文提出一种针对二阶带时滞过程的在线闭环的多新息辨识方法,该方法对采样点个数和采样时间要求较宽松,能够在对象特性发生变化时用较短的时间辨识出系统模型。通过仿真能够看出,所提出的有效辅助控制器参数的调整。3、基于差分变步长蚁狮算法的自抗扰控制器参数优化方法。控制器设计的重要一环是参数整定,它可以概括为一个带约束的非线性优化问题。直接求解该问题往往较为困难和复杂。本文提出了一种改进的蚁狮算法,首先引入差分进化思想,增加了种群的多样性,提升了算法的全局搜索能力;然后采取步长缩放策略,保证算法在局部搜索时能有更高的精度。将改进的蚁狮算法用于自抗扰控制器的参数优化,仿真对比结果表明,改进后的算法能够搜索到更佳的参数。4、多变量不确定时滞过程的广义自抗扰控制。多变量不确定系统广泛存在于工业过程中,本文提出了一套针对不确定时滞过程的广义自抗扰控制器设计过程,首先使用有效开环传递函数将多回路控制问题分解为单回路控制问题,再使用前文提出的改进蚁狮算法对模型进行降阶,最后综合考虑了抗扰能力、不确定时滞存在时系统的稳定条件以及由未建模动态和模型降阶引入的鲁棒性问题。仿真实验结果表明,本文所提出的方法能够设计出具有更好效果的控制器。
张天翼,王海风[2]（2021）在《风电并入弱交流系统引发次同步振荡的研究方法综述》文中认为随着高比例风电接入电力系统的实践日益增多,并网风电系统在弱连接条件下可能会引发次同步振荡,影响系统的安全稳定运行,因此亟需揭示其内在产生机理。现有研究试图从多个角度、采用多种分析方法阐明弱连接条件下并网风电系统的小干扰稳定性机理。这些方法的运用促进了次同步振荡机理研究的深入,同时也导致研究成果的碎片化,需要进一步梳理。针对以上情况,回顾并梳理了近年来国内外的研究成果,从时域分析、模式分析、阻抗分析及复转矩系数分析4个方面,综述了各自方法体系下的机理研究发展脉络以及弱连接条件下的应用现状。对不同分析方法在机理研究中的优势与局限进行了归纳和对比。最后,基于归纳结果,展望了各自方法在未来风电并入弱连接电网的小干扰稳定机理研究中的研究趋势和应用前景,以期为大规模风电的长距离安全稳定输送提供有益的参考。
焦子跃[3]（2021）在《基于模糊分数阶PID的永磁同步电机速度控制研究》文中研究说明
杨超然[4]（2021）在《新能源电力系统小干扰同步稳定性分析和稳定裕度提升策略研究》文中研究表明随着风电、光伏等新能源在电力系统中的占比逐渐提高,高比例新能源正成为电力系统发展的重要趋势和关键特征。以电力电子为接口的新能源并网设备（后文称之为“变流器”）显着改变了以同步机为主导的电力系统的特性,交流电网逐渐呈现弱电网特征。目前,变流器广泛采用锁相环与交流电网同步连接,当锁相环型变流器接入的电网强度较低时,设备与设备间、设备与网络间呈现强耦合,其相互作用可能导致锁相失败从而发生小干扰同步失稳。对于含高比例新能源装备的电力系统（后文简称为“新能源电力系统”）,揭示系统中变流器的小干扰同步机理,厘清多变流器并网系统中设备与电网间的相互作用关系以及提升系统的稳定裕度是提高新能源消纳水平的关键。为此,本文围绕新能源电力系统的小干扰同步稳定性问题,基于广义阻抗和广义短路比的分析方法,分别从揭示变流器并网系统稳定机理、分析和提升大规模新能源并网系统小干扰同步稳定性几方面开展相关研究工作。本文的主要工作和创新成果如下:1)研究了广义阻抗判据及其导出机理对于锁相环主导的变流器并网系统小干扰同步稳定问题的适用性。变流器并网系统的阻抗模型通常是多输入多输出模型,基于广义奈奎斯特判据的分析方法难以解释振荡的物理含义和量化系统的稳定裕度。基于序阻抗判据和广义阻抗判据均可将变流器并网系统转化为单输入单输出系统进行分析,并利用电路谐振解释振荡机理,然而两种方法的适用性尚不清楚。为此,首先从数学上分析了由两种阻抗模型得到单输入单输出系统的原理,从物理上利用原-对偶复电路统一解释了该过程;其次,验证了序阻抗法需要考虑正负序间耦合的必要性,利用对序阻抗矩阵舒尔补的方法可以考虑耦合效应,但分析的传递函数可能存在不稳定极点,导致无法用电路解释振荡机理,而广义阻抗判据一般能避免该问题;最后,从参数不确定性的角度提出传递函数的条件数指标,来刻画不确定性对阻抗判据导出的稳定裕度的影响,用以分析不同阻抗判据的适用性。研究表明,对于锁相环动态主导的小干扰同步稳定问题（如次/超同步振荡）,广义阻抗判据具有较好的适用性。2)针对单新能源装备并网系统的小干扰同步稳定问题,基于广义阻抗研究了弱电网下变流器与交流电网间、以及变流器内各控制环间交互作用对系统小干扰稳定性的影响机理。首先,在极坐标下建立了考虑不同外环控制器动态后锁相环型变流器并网系统的阻抗模型,在此基础上推导出广义阻抗判据并得到对应的等效单输入单输出系统;其次,证明考虑外环影响后广义阻抗判据处理的开环传递函数不存在右半平面极点,利用条件数指标说明广义阻抗判据导出的稳定裕度对参数不确定性的灵敏度较小,从而分析了广义阻抗判据的适用性;最后,基于广义阻抗判据直观揭示了锁相环型变流器并网系统小干扰同步稳定性随电网强度减小而变差的机理,详细分析了锁相环和直流电压环之间的相互作用及无功外环的影响,总结了变流器控制器参数对系统稳定性的影响规律。3)针对多新能源装备并网系统的小干扰同步稳定问题,研究了多机系统稳定裕度量化方法和主导稳定性的关键设备识别方法。首先,采用阻抗法建立了多锁相环型变流器接入的电力系统的闭环模型;其次,针对变流器动态相似的同构多机系统,利用矩阵理论将多机系统解耦成多个单变流器并网子系统,证明了解耦前后系统小干扰稳定性的等价性,将基于广义阻抗的分析方法和参数影响规律推广了到多机系统中;进一步,基于广义短路比实现多机系统的稳定裕度刻画和主导稳定性的关键设备识别。对于变流器动态迥异的多机系统（即异构系统）,证明了基于广义短路比同样可以量化其稳定裕度;此外,利用极坐标下变流器和网络导纳矩阵与无源网络端口导纳矩阵形式相同的特殊结构,将异构多机系统等效为由广义阻抗构成的复电路,从而将多机系统的振荡问题转化为复电路的谐振问题,并通过复电路中广义导纳的模态功率识别了导致系统失稳的关键设备。4)针对新能源电力系统小干扰同步稳定裕度提升问题,提出了配置组网型变流器来提高系统稳定裕度的方法。首先,构建了含锁相环型变流器和组网型变流器的多机系统闭环互联模型;其次,利用矩阵摄动理论证明了配置组网型变流器等价于提高了系统（以广义短路比表征）的电网强度,从而提高了系统的小干扰同步稳定性;最后,根据组网型变流器对系统小干扰同步稳定性的影响机理,将新能源并网系统的稳定裕度提升问题转化为增大网络加权拉普拉斯矩阵最小特征值（即广义短路比）的优化问题,研究了组网型变流器的最优选址问题。本研究为协调锁相环型变流器和组网型变流器在未来电力系统中的位置奠定了基础。
齐彬[5]（2021）在《双馈风电机组并网系统宽频振荡研究》文中进行了进一步梳理化石能源枯竭引发的能源危机使寻求新的能源生产和消费模式成为共识,开发和利用风力等新能源成为趋势。新能源发电装置多通过快速响应的电力电子设备与电网相连接,新能源发电装置、电力电子设备与电网三者之间的相互作用可能引发新型的振荡问题,威胁着电网的安全稳定运行。在我国,宽频振荡稳定性问题已经成为绝大多数大型外送风电场电力外送过程中的潜在威胁,其中以双馈风电并网系统中的宽频振荡现象为主,研究双馈风电并网系统宽频振荡问题具有较强的现实意义。因此本文以双馈风电并网系统为研究对象,分析了双馈风机并网系统的宽频振荡机理和影响因素,并在此基础上进一步对双馈风机并网系统稳定性量化分析方法进行了研究。本文的工作和取得成果如下:（1）双馈风电机组并网系统建模与仿真:首先对双馈风机及其控制系统各个组成部分的物理模型进行了介绍,并推导了相应的动态模型。以动态模型的推导结果为基础,使用Matlab/Simulink搭建相应的仿真模型,并利用搭建的模型对双馈风机并网系统的正常运行状态和振荡状态进行了仿真复现。推导得到的数学模型为接下来对双馈风机并网系统稳定性的量化分析和振荡机理的研究打下了理论基础;构建的双馈风机仿真模型为接下来将要进行的理论研究提供了验证手段。最后对宽频振荡特点进行了分析。（2）双馈风电并网系统宽频振荡机理分析:首先以第二章的理论推导为基础建立双馈风机并网系统的频域模型。然后,对基于同步旋转坐标系（synchoronous reference frame,SRF）建立的并网系统进行参考坐标系变换,以初步消除系统反馈通道的不同控制回路之间的耦合,然后利用直接Nyquist阵列理论（direct Nyquist array theory,DNA）和等效开环过程（effective open-loop process,EOP）分析坐标变换后的系统剩余的耦合部分,并进一步推导了并网系统稳定域的数学表达式。之后在推导得到的数学表达式的基础上利用等效电路的LC串联谐振解释了系统的振荡机理,并分析了系统振荡的影响因素。最后结合时域仿真对提出的理论分析方法的有效性进行了验证。（3）双馈风电机组并网系统稳定性量化分析:首先推导并建立了更为详细的双馈风机并网系统的闭环频域模型,然后根据建立的频域模型,推导了基于EOP和小增益定理的双馈风电并网系统宽频振荡稳定性判据和振荡风险量化分析指标。最后将提出的稳定性判据和量化指标的理论分析结果与时域仿真结果进行对比验证,对比结果表明,提出的稳定性判据可以正确判断双馈风机并网系统稳定性和振荡频率;提出的振荡风险量化指标可以有效衡量系统振荡风险,对工程实际有一定指导意义和应用价值。
董文凯[6]（2021）在《风电汇集电网小干扰动态等值与振荡稳定性分析》文中研究表明近年来,风电并网系统振荡事故在全球多地均有报道发生,严重影响了电力系统的安全稳定运行,是实现风电友好型接入面临的主要瓶颈之一。现有研究表明:风电并网系统振荡失稳多是源自系统中电气设备之间产生了不利的动态交互,且交互过程通常有风电机组换流器控制环节动态的参与。在大规模风电汇集电网中,风电机组数量庞大,风电场模型阶数高,且风电机组之间以及风电机组与外部交流系统之间耦合复杂,造成系统中动态交互作用的特征及影响难以厘清。目前风电并网系统振荡产生机理尚未完全清晰,合理有效地对风电场进行等值建模,是深入研究动态交互作用引发系统振荡的原因及主要影响因素的基础。为此,本文围绕风电汇集电网小干扰动态等值与振荡稳定性分析,展开了一系列研究工作,研究中重点关注次同步振荡,主要工作和创新成果包括:（1）在风电场内各风电机组线性化模型近似相同、且近似对称连接至外部交流系统的情况下,推导了并网风电场小干扰动态等值模型,并分析了风电机组数量变化对风电场振荡稳定性的影响。首先,通过引入一变量变换,将N机风电场线性化模型解耦为N个相互独立的等效子系统,其中,前（N-1）个等效子系统由一台风电机组接入无穷大母线构成,反映了风电场内部的动态特性,第N个等效子系统由一台风电机组接入外部交流系统构成,集中反映了并网风电场整体的动态输出特性。然后,基于第N个等效子系统,建立了风电场单机等值模型,并根据等值模型的表示形式,分析发现风电机组数量增加会导致等值模型与交流电网间连接强度减弱,从而可能给并网风电场带来振荡失稳风险。最后,将上述风电场单机等值模型拓展应用至多风电场/风电机群并网系统,建立了其动态等值模型;所得等值模型应用简单,可有效反映原系统在扰动作用下的振荡特性,并大幅降低系统稳定性分析的计算量。（2）在（1）的基础上,考虑复杂网络结构,推导了并网风电场的解耦表示形式,探讨了网络结构、参数和风电机组数量变化对风电场振荡稳定性的影响。首先,由并网风电场节点阻抗矩阵定义了一网络电抗矩阵,并借鉴模式分析的基本思想,基于网络电抗矩阵的相似对角化变换,对风电场线性化模型引入了一变量变换,实现了并网风电场线性化模型的等效解耦;对于一N机风电场,其线性化模型同样解耦为N个由一台风电机组并网构成的等效子系统。然后,参照模式分析理论中模态、可控性和可观性的概念,定义了等效子系统的模态、可控性和可观性,将等效子系统动态与原风电场内风电机组的动态联系起来。最后,基于等效子系统模型,分析了风电场内网络结构、参数和风电机组数量变化对并网风电场振荡稳定性的影响,发现风电外送线路电抗增大、风电场内集电网络整体电气距离增加和风电机组数量增大,均会造成等效子系统中风电机组与交流电网之间连接强度减弱,从而可能给并网风电场带来振荡失稳风险;并提出了一种用于风电场规划阶段进行小干扰稳定性检验的降阶模式计算方法。（3）基于（2）中对等效子系统模态、可控性和可观性的定义,分析了外部扰动作用下,风电场内各风电机组对外表现出一致的动态特性,且并网风电场整体动态输出特性可通过一台风电机组反映的原因和成立条件,为风电场小干扰动态等值研究奠定了理论基础。然后,结合等效子系统模型,考虑不同前提条件,建立了并网风电场动态等值模型。（4）以锁相环动态主导的并网直驱风电场小干扰稳定性为例,结合风电场等效子系统模型,推导了并网风电场的稳定极限,基于所得解析结果,分析了网络结构、参数和风电机组数量变化对风电场振荡稳定性的影响,揭示了弱电网条件下锁相环动态引发并网直驱风电场振荡失稳的机理;结果表明:接入电网强度减弱、风电场内集电网络整体电气距离增加、风电机组稳态功率输出增加,以及锁相环积分系数增大,均会造成锁相环动态主导的并网直驱风电场振荡稳定性降低。
黄文杰[7]（2021）在《基于RBF的板球系统控制与参数优化研究》文中研究指明板球系统在经典控制对象球杆系统的基础上进行了扩展,是一个多变量、强耦合、非线性控制对象。本文主要以提高系统响应速度和板球系统小球轨迹控制精度为目的,在径向基函数RBF（Radial Basis Function）神经网络自适应改进PID控制的基础上,从算法优化的角度入手,设计并提出几种板球系统优化方案。首先,本文对固高板球系统的基本组成和工作原理进行了介绍,对于电机控制球盘倾角,使小球受力产生运动的过程从动力学和能量守恒的角度进行分析,结合拉格朗日法在建立数学模型方面的优点,完成板球系统模型的定性分析。由于板球系统多变性、强耦合性的特点,在忽略光线对摄像头图像采集的影响及球板之间摩擦带来的能量损耗等不确定因素的影响的前提下,角度控制量模型相比于角加速度控制量模型具有更高的控制精度,因此可以将板球系统X轴方向和Y轴方向的运动分解为两个独立的子系统进行分析。其次,针对传统PID控制在板球系统实验中表现出控制时间长、小球轨迹精度低等问题,将RBF神经网络算法与PID控制相结合,以实现对板球系统控制能力的优化。又根据RBF神经网络具有良好的在线寻优能力和非线性映射的特点,基于建立的数学模型,引入加速率（Accelerate Rate）提高系统响应速度;为提高RBF-PID控制精度,引入卡尔曼滤波算法（Kalman Filtering）并设计卡尔曼自适应PID控制器;为优化RBF-PID控制算法的轨迹跟踪能力,利用LM（LevenbergMarquardt）算法优化板球系统RBF-PID控制器,并在MATLAB环境下验证改进后的算法在提高系统参数自整定的能力和加强系统鲁棒性方面的可行性。设计控制器后本文利用固高板球系统作为实验平台,分别设置单次和多次的定点跟踪控制实验和方形轨迹跟踪实验,通过对优化前后的算法进行仿真模拟和实验验证,结果表明,与原算法相比,改进后的控制算法相比于原算法的收敛性和稳定性都有所提高,可以降低强耦合系统的不确定因素造成的不良影响,其中AR＿RBF-PID提高系统响应速度的能力最好;KF＿RBF-PID算法能够有效去除过程噪声和测量噪声;LM＿RBF-PID控制算法在实物平台轨迹跟踪控制中的总体性能最好。
刘宇[8]（2021）在《调谐质量阻尼系统控制方法研究》文中进行了进一步梳理构成传统的机械性系统的最理想元器件有质量块、阻尼器和弹簧三部分。由这三部分组成的阻尼系统是在算法中最为经典、常见的机械系统,该系统可以应用于生活中的各个领域。例如在太空中的对接过程中,其设备的稳定性以及抗冲撞能力的大小都会对交接的结果产生直接的影响。综上所述,对弹簧阻尼系统的研究是很有必要的。本课题将利用自抗扰控制与PID控制算法实现对二级质量-弹簧-阻尼系统的稳定控制,并将实验平台应用到自控教学中,使教学过程中设备不再单一,实验更加直观。围绕该任务,本课题主要从以下几个方面展开研究。第一,广泛查阅了质量-弹簧-阻尼系统的相关资料,了解其结构特点,设计了二级质量弹簧阻尼系统的硬件结构,并分别采用拉格朗日建模法和机理建模的方法实现对其数学模型的建立,并对所建立的模型进行性能分析,证明该模型具有可控、可观测的特点。第二,构造了自抗扰控制器,实现对轨迹信号跟踪的微分器TD、状态观测器ESO以及非线性误差反馈控制器的设计;构造PID控制器并实现参数的整定,完成Simulink环境下的仿真实验,实验结果表明两种方案均可以实现系统的稳定控制,但与PID控制器相比,自抗扰控制器具有明显的控制优势。第三,搭建了系统的软件平台与硬件平台,通过LABVIEW实现上位机程序的运行,利用实验平台对该系统进行频域与时域分析;最后通过实验验证了所用控制算法的有效性。最后对本系统相关实验进行总结以及对后续实验工作的展望。
孙明[9]（2021）在《火电机组热工过程自抗扰控制的研究与应用》文中认为燃煤机组热工过程普遍具有高阶惯性、时滞、非线性、多扰动、回路耦合以及不确定性等特点,使得探索更为高效的建模方法和高性能的鲁棒控制算法成为一直以来的研究热点和难点。尤其是当前火电机组需要通过深度调峰来有效平衡间歇性的新能源电力高比例接入电网引起的系统波动,使得热工过程自动控制系统的可靠性和鲁棒性面临着更为严峻的挑战。此外,分散控制系统的历史数据库中存储了因扰动或不确定因素而产生的大量过程数据,可以充分利用这些过程扰动数据,进而增强控制器的模型信息以提升控制系统的设定值跟踪、扰动抑制以及鲁棒性等控制性能。因此,本文以线性扩张状态观测器为主线,开展了广义积分串联型系统的相位分析、扰动数据驱动的扩张状态观测器模型参数智能辨识方法以及基于相位补偿的降阶自抗扰控制器设计等方面的理论研究、算例仿真与工程实现。论文主要工作有:1)在频域内详细分析了线性扩张状态观测器对总扰动进行估计和前馈补偿后,虚拟控制量与系统输出以及估计输出两者之间的广义积分串联型传递函数特性。当采用全阶扩张状态观测器时,仿真并分析了广义积分串联型逼近标准积分器串联型的影响因素;当采用低阶扩张状态观测器时,为保证广义扩张状态观测器与广义被控对象在相位上的近似同步,提出了增加部分模型信息对扩张状态观测器进行相位补偿的设计方法,算例仿真验证了该方法的有效性。2)针对零初始条件下输出信号中可能存在外部扰动作用的分量而导致闭环数据驱动建模准确性降低的问题,提出了一种利用控制回路中干扰作用产生的动态过渡到稳态这一特征的过程数据驱动扩张状态观测器参数辨识的新方法,也就是将过程数据中扰动作用结束时刻点的状态初值估计和总扰动中的确定性模型信息估计相结合,进而通过群体智能算法对模型参数进行优化和聚类分析,得到最佳辨识参数,算例仿真验证了所提建模方法的有效性和准确性。3)为了提高一类具有大惯性、时滞等特点的热工过程对象设定值跟踪能力和抗干扰性能,提出了基于相位补偿的降阶自抗扰控制设计方法,并完成了稳定性分析。考虑到运用低阶自抗扰控制器时,控制量增益难以确定的问题,给出了新的参数整定方法。而对于热工过程的多变量系统,则采用分散式相位补偿型降阶自抗扰控制策略,并将控制系统在频域内进行等效变换,揭示了自抗扰控制技术框架下的逆解耦器特性。同时,为了增强其逆向解耦能力,推导出一种针对多变量系统的相位补偿环节设计方法。算例仿真验证了所提控制算法的优越性。4)研究并解决了基于相位补偿的降阶自抗扰控制算法的逻辑组态、抗降阶扩张状态观测器饱和以及无扰切换等工程化设计中的具体问题,进而在激励式仿真机上进行了控制策略的仿真与实现。进而将其应用于现役火电机组的主汽温系统和负荷控制系统。实施结果表明所提改进自抗扰控制算法的可行性、有效性以及优越性,展现了该算法良好的工业应用前景。
袁婕[10]（2020）在《含执行器速率饱和的分数阶线性系统鲁棒控制问题研究》文中研究指明在实际系统中执行器的饱和特性,包括幅值饱和与速率饱和,影响控制性能的同时也给控制器设计带来挑战。在工业过程中,执行器的幅值饱和备受关注而速率饱和却往往被忽略。随着现代工业的发展,高科技制造对控制精度、控制性能和鲁棒性的要求越来越高,执行器的速率饱和现象影响着系统辨识的精度,同时也严重限制了控制性能的提升。随着分数阶微积分的发展,分数阶模型与分数阶鲁棒控制器受到学者越来越多的关注。本文从工业控制的实用性出发,将分数阶控制理论与执行器的速率饱和问题相结合,因而具有重要的理论意义和工业实用价值。首先对受执行器速率饱和影响的整数阶系统和分数阶系统进行参数辨识;再从频域角度,基于Bode积分对速率饱和影响进行分析和补偿控制设计。本文的主要工作如下:1、针对一类受执行器速率饱和影响的一阶惯性时延系统,定量分析了速率饱和对参数辨识的影响。首先提出了图解法和曲线拟合法,在辨识系统参数的同时估计出执行器的速率饱和值;其次基于灵敏度分析技术,研究了辨识方法的可行性和必要性;最后,仿真算例和半实物仿真实验验证了所提方法的有效性。2、针对一类受执行器速率饱和影响的热传导过程,建立了分数阶单极点时延数学模型,并提出了一种参数辨识曲线拟合方法。通过参数灵敏度分析揭示了执行器的速率饱和值与系统时延之间的高度耦和关系;最后,仿真算例验证了参数辨识方法的有效性。3、基于Bode step概念对一类受速率饱和影响的整数阶线性系统进行鲁棒控制器设计和速率饱和影响的补偿控制。首先不考虑速率饱和影响,设计Bode step控制器;其次基于描述函数分析速率饱和器在闭环系统中的影响,利用最小相位传递函数拟合其频率特性,将近似传递函数的逆作为补偿器串联于鲁棒Bode step控制器后,以补偿速率饱和器产生的幅值衰减和相位滞后;最后,通过仿真算例和半实物仿真实验验证了Bode step控制器的优越性和补偿策略的有效性。4、基于Bode积分对一类受速率饱和影响的整数阶或分数阶最小相位系统,设计flat phase鲁棒分数阶PI控制器,并提出设计指标的更新规则以补偿速率饱和影响。首先不考虑速率饱和影响,基于Bode积分在Nyquist图中实现flat phase分数阶PI控制器的设计;其次分析速率饱和在闭环系统中的影响,基于Bode积分给出控制器设计指标的更新规则,重新设计控制器参数以补偿速率饱和影响;最后,仿真及实验验证了分数阶PI控制器的优越性和补偿策略的有效性。
二、广义Nyquist判据在PID参数整定中的应用（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、广义Nyquist判据在PID参数整定中的应用（论文提纲范文）
（1）阶跃扰动下时滞过程线性自抗扰控制方法研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 本文所研究对象及其干扰的特性 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 自抗扰控制研究现状 |
| 1.3.2 时滞系统的控制研究现状 |
| 1.3.3 蚁狮算法的研究现状 |
| 1.4 本论文的主要工作 |
| 第二章 时滞过程的降阶自抗扰控制及其参数域寻找 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 降阶的改进自抗扰控制器 |
| 2.3 鲁棒稳定条件约束下的参数域寻找 |
| 2.3.1 基于D-分解方法的稳定性参数空间 |
| 2.3.2 鲁棒性参数空间 |
| 2.4 仿真验证 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于多新息在线闭环辨识的预测自抗扰控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题分析 |
| 3.3 二阶加滞后模型的闭环在线辨识方法 |
| 3.4 稳定性分析 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.6 双容水箱实验 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于差分变步长蚁狮算法的自抗扰控制器参数优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 差分变步长蚁狮算法 |
| 4.2.1 蚁狮算法 |
| 4.2.2 步长缩放差分蚁狮算法 |
| 4.2.3 算法思想与具体步骤 |
| 4.3 差分变步长蚁狮算法的性能评估 |
| 4.3.1 算法评价标准 |
| 4.3.2 测试函数 |
| 4.3.3 测试结果分析 |
| 4.4 自抗扰控制器的参数优化 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 多变量不确定时滞过程的广义自抗扰控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 有效开环传递函数 |
| 5.3 使用改进的蚁狮算法进行模型降阶 |
| 5.4 不确定时滞过程的广义自抗扰控制器设计 |
| 5.4.1 GADRIMC控制结构 |
| 5.4.2 GADRIMC抗扰能力分析 |
| 5.4.3 GADRIMC在不确定时滞下的稳定性 |
| 5.4.4 GADRIMC的鲁棒性考量 |
| 5.5 仿真验证 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 答辩委员决议书 |
（2）风电并入弱交流系统引发次同步振荡的研究方法综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 弱连接并网风电系统的稳定性分析方法 |
| 1.1 时域分析法 |
| 1.2 模式分析法 |
| 1.3 阻抗分析法 |
| 1.4 复转矩系数法 |
| 2 不同分析方法在弱连接并网风电系统稳定性分析中的应用 |
| 2.1 时域分析法 |
| 2.2 模式分析法 |
| 2.3 阻抗分析法 |
| 2.4 复转矩系数法 |
| 3 弱电网下风电场次同步振荡机理研究方法的对比与展望 |
| 3.1 各研究方法对比总结 |
| 3.2 研究方法展望 |
| 4 结语 |
（4）新能源电力系统小干扰同步稳定性分析和稳定裕度提升策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 新能源并网设备同步控制概述 |
| 1.2.1 基本控制结构 |
| 1.2.2 小干扰稳定性差异 |
| 1.3 新能源并网系统小干扰同步稳定性研究现状 |
| 1.3.1 小干扰同步稳定性概述 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 新能源并网系统的小干扰同步稳定机理 |
| 1.3.4 新能源并网系统的小干扰稳定裕度提升方法 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 2 新能源并网系统广义阻抗稳定判据及其导出机理的适用性分析 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 变流器并网系统的阻抗模型 |
| 2.3 基于阻抗模型的频域分析方法 |
| 2.3.1 基于正负序阻抗模型的稳定性分析 |
| 2.3.2 基于极坐标阻抗模型的稳定性分析 |
| 2.3.3 特征方程等价变形的数学解释 |
| 2.4 基于复电路的统一描述和分析 |
| 2.4.1 变流器并网系统的复电路 |
| 2.4.2 节点消去和特征方程等价变换 |
| 2.5 阻抗判据的适用性探讨和振荡机理解释 |
| 2.5.1 传递函数鲁棒性评价思路 |
| 2.5.2 等效电路的适用性及机理解释 |
| 2.6 算例分析 |
| 2.6.1 阻抗判据对应开环传递函数的RHP极点 |
| 2.6.2 阻抗判据的适用性分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 基于广义阻抗的新能源并网系统小干扰同步稳定性分析 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 变流器并网系统极坐标阻抗模型 |
| 3.2.1 变流器并网系统模型及其控制策略 |
| 3.2.2 极坐标阻抗建模 |
| 3.3 基于广义阻抗的稳定性分析方法 |
| 3.3.1 广义阻抗判据的适用性再探讨 |
| 3.3.2 广义阻抗判据与相位回路的稳定性 |
| 3.3.3 基于广义阻抗的稳定性分析流程 |
| 3.4 基于广义阻抗的稳定性影响因素分析 |
| 3.4.1 变流器接入不同电网强度的稳定性分析 |
| 3.4.2 直流电压控制和PLL的交互作用分析 |
| 3.4.3 无功外环控制的影响 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 开环传递函数极点分析 |
| 3.5.2 稳定性影响因素验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 新能源电力系统的小干扰同步稳定性分析 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 新能源电力系统建模 |
| 4.3 同构多机系统的稳定性分析 |
| 4.3.1 同构多机系统的解耦 |
| 4.3.2 单机分析到多机系统的拓展 |
| 4.4 异构多机系统的稳定性分析 |
| 4.4.1 基于广义短路比的异构多机系统稳定裕度量化 |
| 4.4.2 基于复电路的异构多机系统振荡分析 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 同构多机系统解耦分析有效性验证 |
| 4.5.2 基于复电路的异构多机系统振荡关键设备识别 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 提升新能源电力系统小干扰同步稳定性的组网型变流器配置技术 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 锁相环型变流器和组网型变流器混联系统建模 |
| 5.2.1 锁相环型变流器的导纳模型 |
| 5.2.2 组网型变流器的导纳模型 |
| 5.2.3 混联系统的闭环动态 |
| 5.3 组网型变流器对小干扰同步稳定性的影响 |
| 5.4 组网型变流器的最优位置选址方法 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 两区-四机系统算例 |
| 5.5.2 九变流器系统算例 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 攻读学位期间的科研成果 |
（5）双馈风电机组并网系统宽频振荡研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 振荡机理研究现状 |
| 1.2.2 振荡分析方法研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 第2章 双馈风电机组并网系统建模与振荡现象仿真 |
| 2.1 双馈风机的基本结构及其数学模型 |
| 2.1.1 机电系统基本结构及其数学模型 |
| 2.1.2 控制系统基本结构及其数学模型 |
| 2.2 振荡现象仿真 |
| 2.2.1 单机算例系统 |
| 2.2.2 系统正常运行状态 |
| 2.2.3 系统宽频振荡现象仿真 |
| 2.3 双馈风电并网系统宽频振荡现象特性分析 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 双馈风电机组并网系统宽频振荡机理分析 |
| 3.1 双馈风机并网系统闭环模型 |
| 3.1.1 理想电压源表示的交流电网开环频率特性 |
| 3.1.2 风机开环传递特性 |
| 3.1.3 双馈风电机组并网闭环系统 |
| 3.2 基于DNA和EOP的DFIG并网系统宽频振荡机理分析 |
| 3.2.1 系统参考坐标系变换 |
| 3.2.2 D(s)为对角优势阵时闭环系统的稳定性分析 |
| 3.2.3 D(s)为非对角优势阵时闭环系统的稳定性分析 |
| 3.3 系统振荡机理的物理解释 |
| 3.4 系统宽频振荡影响因素 |
| 3.4.1 风机控制参数 |
| 3.4.2 风电机组数 |
| 3.4.3 交流电网强度 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.5.1 交流电网对系统宽频振荡特性的影响 |
| 3.5.2 风电机组对系统宽频振荡特性的影响 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 双馈风电机组并网系统稳定性量化分析 |
| 4.1 问题模型建立 |
| 4.2 DFIG并网系统宽频振荡量化分析方法 |
| 4.2.1 基于小增益定理的系统稳定性判据 |
| 4.2.2 振荡风险量化指标 |
| 4.3 仿真验证 |
| 4.3.1 单机系统算例 |
| 4.3.2 多机系统算例 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）风电汇集电网小干扰动态等值与振荡稳定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 风电场动态等值研究现状 |
| 1.2.1 单机等值 |
| 1.2.2 多机等值 |
| 1.3 风电并网系统振荡稳定性分析研究现状 |
| 1.3.1 模式分析法 |
| 1.3.2 阻抗分析法 |
| 1.3.3 风电并网系统振荡产生机理研究现状 |
| 1.4 基于一致性控制理论的电力系统小干扰稳定性解耦分析方法及其应用 |
| 1.4.1 基于一致性控制理论的同构电力系统小干扰稳定性解耦分析方法 |
| 1.4.2 具体应用形式分析 |
| 1.5 论文的主要工作 |
| 第2章 含风电场接入的电力系统模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 双馈风机模型 |
| 2.2.1 锁相环模型 |
| 2.2.2 感应发电机及其传动系统模型 |
| 2.2.3 转子侧换流器及其控制系统模型 |
| 2.2.4 网侧换流器及其控制系统模型 |
| 2.2.5 直流电容模型 |
| 2.2.6 双馈风机整体模型 |
| 2.3 直驱风机模型 |
| 2.3.1 锁相环模型 |
| 2.3.2 永磁同步发电机及其传动系统模型 |
| 2.3.3 机侧换流器及其控制系统模型 |
| 2.3.4 网侧换流器及其控制系统模型 |
| 2.3.5 直流电容模型 |
| 2.3.6 直驱风机整体模型 |
| 2.4 并网风电场模型 |
| 2.5 外部交流系统模型 |
| 2.6 互联模型 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 并联结构风电场小干扰动态等值与振荡稳定性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 并联结构风电场线性化状态空间模型 |
| 3.3 并联结构风电场单机等值模型 |
| 3.3.1 并联结构风电场线性化状态空间模型等效解耦 |
| 3.3.2 并联结构风电场单机等值模型 |
| 3.4 风电机组数量变化对并网风电场开环振荡稳定性的影响分析 |
| 3.5 算例 |
| 3.5.1 算例1---风电机组线性化模型完全相同时并网风电场开环稳定性分析 |
| 3.5.2 算例2---风电机组线性化模型近似相同时并网风电场开环稳定性分析 |
| 3.5.3 算例3---风电场并网系统的稳定性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 多风电场/风电机群并网系统小干扰动态等值模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 并网风电机群单机等值模型 |
| 4.2.1 集电网络等值 |
| 4.2.2 风电机群单机等值模型 |
| 4.3 多风电场/风电机群并网系统动态等值模型 |
| 4.4 多风电机群并网系统模型 |
| 4.5 算例 |
| 4.5.1 算例1---多风电场并网系统振荡稳定性的模式分析 |
| 4.5.2 算例2---不同风电机组数量下的小干扰等值与振荡稳定性分析 |
| 4.5.3 算例3---接入电网强度变化时的小干扰等值与振荡稳定性分析 |
| 4.5.4 算例4---大型风电场小干扰等值与振荡稳定性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 计及网架拓扑的并网风电场振荡稳定性分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 并网风电场线性化状态空间模型 |
| 5.3 并网风电场线性状态空间模型的等效解耦 |
| 5.3.1 模式分析的基本理论 |
| 5.3.2 并网风电场线性化状态空间模型的等效解耦 |
| 5.4 网络结构、参数和风电机组数量变化对并网风电场开环振荡稳定性的影响分析 |
| 5.4.1 风电外送线路电抗变化的影响 |
| 5.4.2 风电场集电网络结构变化的影响 |
| 5.4.3 风电机组数量变化的影响 |
| 5.4.4 对振荡模式影响的衡量指标 |
| 5.5 一种用于风电场小干扰稳定性检验的降阶模式计算方法 |
| 5.6 算例 |
| 5.6.1 算例1---风电外送线路电抗x_L增大对并网风电场振荡稳定性的影响分析 |
| 5.6.2 算例2---集电网络结构变化对并网风电场振荡稳定性的影响分析 |
| 5.6.3 算例3---风电机组数量变化对并网风电场振荡稳定性的影响分析 |
| 5.6.4 算例4—大型风电场小干扰稳定性检验 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 计及网架拓扑的并网风电场小干扰动态等值模型 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 风电场单机等值的理论依据 |
| 6.3 并网风电场小干扰动态等值模型 |
| 6.4 算例 |
| 6.4.1 算例1---条件1和条件2均成立时并网风电场的动态等值 |
| 6.4.2 算例2---条件1不成立条件2成立时并网风电场的动态等值 |
| 6.4.3 算例3---条件1成立条件2不成立时并网风电场的动态等值 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 锁相环动态主导的并网直驱风电场小干扰稳定极限 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 锁相环动态主导的并网直驱风机小干扰稳定极限 |
| 7.3 锁相环动态主导的并网直驱风电场小干扰稳定极限 |
| 7.4 算例 |
| 7.4.1 算例1---风电外送线路电抗x_L增大对并网风电场振荡稳定性的影响分析 |
| 7.4.2 算例2---直驱风机稳态有功输出增大对并网风电场振荡稳定性的影响分析 |
| 7.4.3 算例3---网络结构变化对并网风电场振荡稳定性的影响分析1 |
| 7.4.4 算例4---网络结构变化对并网风电场振荡稳定性的影响分析2 |
| 7.4.5 算例5---锁相环积分系数增大对并网风电场振荡稳定性的影响分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 创新成果与结论 |
| 8.2 未来研究展望 |
| 附录A 公式推导过程 |
| A1 双馈风机模型 |
| A1.1 锁相环模型 |
| A1.2 感应发电机及其传动系统模型 |
| A1.3 转子侧换流器及其控制系统模型 |
| A1.4 网侧换流器及其控制系统模型 |
| A1.5 直流电容模型 |
| A2 直驱风机模型 |
| A2.1 永磁同步发电机及其传动系统线性化状态空间模型 |
| A2.2 机侧换流器及其控制系统线性化状态空间模型 |
| A2.3 网侧换流器及其控制系统线性化状态空间模型 |
| A2.4 直流电容线性化状态空间模型 |
| A3 并网风电场线性化状态空间模型 |
| A4 第5章并网风电场网络方程推导 |
| A5 第6章证明推导 |
| A6 第7章并网风电场线性化状态空间模型推导 |
| 附录B 算例参数 |
| B1 第3章算例系统参数 |
| B2 第4章算例系统参数 |
| B3 第5章算例系统参数 |
| B4 第6章算例系统参数 |
| B5 第7章算例系统参数 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于RBF的板球系统控制与参数优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 板球系统控制与优化的研究意义 |
| 1.2 板球系统的研究现状 |
| 1.3 论文内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 板球系统的定性分析及建模 |
| 2.1 GBP2001型板球系统的组成部分 |
| 2.1.1 机械部分 |
| 2.1.2 视觉部分 |
| 2.1.3 运动控制器 |
| 2.1.4 控制软件 |
| 2.2 板球系统的模型及分析 |
| 2.2.1 以拉格朗日方程建立模型 |
| 2.2.2 板球系统的数学模型 |
| 2.3 板球系统控制模型简化 |
| 2.3.1 角加速度控制量模型 |
| 2.3.2 角度控制量模型 |
| 2.4 数学模型线性化及解耦 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 板球系统控制器设计 |
| 3.1 PID控制算法 |
| 3.2 板球系统的RBF-PID控制算法 |
| 3.2.1 RBF神经网络 |
| 3.2.2 板球系统RBF-PID控制器设计 |
| 3.3 改进板球系统的RBF-PID控制 |
| 3.3.1 引入加速率的改进RBF-PID控制 |
| 3.3.2 基于卡尔曼滤波算法改进RBF-PID控制 |
| 3.3.3 基于LM算法改进RBF-PID控制 |
| 3.4 板球系统仿真实验 |
| 3.4.1 搭建板球系统仿真模块 |
| 3.4.2 板球系统仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 实物板球系统控制实验 |
| 4.1 控制评价指标 |
| 4.2 小球定点位置控制结果 |
| 4.2.1 板球系统单次定点控制实验 |
| 4.2.2 板球系统多次定点控制实验 |
| 4.3 板球系统轨迹跟踪控制实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A (攻读硕士学位期间学术成果) |
（8）调谐质量阻尼系统控制方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 调谐质量阻尼系统的分类 |
| 1.2.1 调谐质量阻尼器模型 |
| 1.2.2 单个TMD的研究 |
| 1.2.3 MTMD的研究 |
| 1.2.4 ETMD的研究 |
| 1.3 国内外调谐质量阻尼系统研究现状 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 第2章 谐振阻尼系统数学模型与分析 |
| 2.1 谐振阻尼系统 |
| 2.2 谐振阻尼系统模型 |
| 2.2.1 单弹簧阻尼质块系统 |
| 2.2.2 双弹簧阻尼质块系统 |
| 2.3 系统分析 |
| 2.3.1 系统稳定性 |
| 2.3.2 系统的能观性和能控性 |
| 2.4 变阻尼比实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 自抗扰控制器设计 |
| 3.1 跟踪微分器(TD) |
| 3.2 扩张状态观测器(ESO) |
| 3.3 非线性状态误差反馈 |
| 3.4 线性自抗扰控制 |
| 3.5 二阶线性自抗扰控制的稳定性研究 |
| 3.6 LADRC镇定二阶系统 |
| 3.7 线性ADRC参数整定 |
| 3.7.1 工程配置法 |
| 3.7.2 通用二阶LADRC整定方法 |
| 3.8 仿真验证 |
| 3.8.1 跟踪微分器的构造 |
| 3.8.2 扩张状态观测器的构造 |
| 3.8.3 非线性状态PD的设计 |
| 3.9 PID控制器的构造 |
| 3.10 ADRC与 PID控制仿真 |
| 3.11 本章小结 |
| 第4章 谐振系统的实物实验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 谐振系统硬件平台 |
| 4.2.1 主控芯片的选型 |
| 4.2.2 伺服电机的选型 |
| 4.2.3 位移传感器 |
| 4.2.4 电源的设计 |
| 4.2.5 阻尼器的设计 |
| 4.3 谐振系统软件平台 |
| 4.3.1 LABVIEW软件开发环境 |
| 4.4 典型实验研究 |
| 4.4.1 时域和频域特性研究 |
| 4.4.2 根轨迹实验 |
| 4.5 系统可视化运行测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）火电机组热工过程自抗扰控制的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究进展及现状 |
| 1.2.1 热工过程控制研究现状 |
| 1.2.2 自抗扰控制理论的研究现状 |
| 1.2.3 自抗扰控制理论的应用现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 本文研究内容和技术路线 |
| 第2章 广义积分串联型的相位分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 自抗扰控制结构 |
| 2.2.1 被控系统描述 |
| 2.2.2 跟踪微分器 |
| 2.2.3 扩张状态观测器 |
| 2.2.4 状态误差反馈控制律 |
| 2.3 线性ESO的收敛性分析 |
| 2.4 广义积分串联型的相位分析 |
| 2.4.1 标准积分串联型 |
| 2.4.2 无模型信息补偿的ESO分析 |
| 2.4.3 带模型信息补偿的ESO分析 |
| 2.5 仿真研究 |
| 2.5.1 无模型信息补偿的ESO |
| 2.5.2 带模型信息补偿的ESO |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于扩张状态观测器的模型参数智能辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 零初始条件下的数据驱动建模 |
| 3.2.1 连续系统的离散化 |
| 3.2.2 闭环扰动数据辨识分析 |
| 3.3 零终止条件下的数据驱动建模 |
| 3.4 基于ESO模型的参数智能辨识方法 |
| 3.4.1 热工过程的ESO建模 |
| 3.4.2 ESO的离散化与条件稳定 |
| 3.4.3 ESO参数的智能自寻优辨识 |
| 3.5 算例研究 |
| 3.5.1 零初始条件下的ESO参数辨识 |
| 3.5.2 基于扰动数据的ESO参数辨识 |
| 3.5.3 多变量系统的ESO参数辨识 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于相位补偿的降阶自抗扰控制设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于相位补偿的降阶ADRC |
| 4.2.1 降阶扩张状态观测器 |
| 4.2.2 基于相位补偿的降阶ADRC设计 |
| 4.2.3 稳定性分析 |
| 4.3 I_RADRC的二自由结构分析 |
| 4.4 I_RADRC的参数整定与数值仿真 |
| 4.4.1 I_RADRC的参数对控制性能的影响 |
| 4.4.2 I_RADRC参数的整定步骤 |
| 4.4.3 数值仿真 |
| 4.5 多变量系统的分散式I_RADRC控制 |
| 4.5.1 分散式I_RADRC的解耦能力分析 |
| 4.5.2 算例研究 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 I_RADRC的工程应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 I_RADRC算法的工程化设计 |
| 5.2.1 自动跟踪与无扰切换设计 |
| 5.2.2 抗积分饱和方案 |
| 5.2.3 I_RADRC控制策略实现 |
| 5.3 主汽温系统的串级自抗扰控制 |
| 5.3.1 被控过程的描述 |
| 5.3.2 仿真平台试验 |
| 5.3.3 现场应用 |
| 5.4 负荷系统的分散式自抗扰控制 |
| 5.4.1 被控过程描述 |
| 5.4.2 仿真平台试验 |
| 5.4.3 现场应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 进一步工作的建议与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）含执行器速率饱和的分数阶线性系统鲁棒控制问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 分数阶控制系统的研究现状 |
| 1.3 执行器速率饱和问题研究现状 |
| 1.3.1 PIO现象 |
| 1.3.2 执行器速率饱和的补偿策略 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 分数阶微积分 |
| 2.1.1 常用函数 |
| 2.1.2 主流定义 |
| 2.2 分数阶拉普拉斯变换 |
| 2.3 分数阶系统 |
| 2.3.1 分数阶系统描述 |
| 2.3.2 分数阶控制系统的稳定性分析 |
| 2.4 分数阶PID控制器 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 受执行器速率饱和影响的一阶惯性时延系统的参数辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 执行器速率饱和在系统中的影响 |
| 3.2.1 速率饱和器的特性 |
| 3.2.2 执行器速率饱和对系统辨识和控制性能的影响 |
| 3.3 执行器速率饱和对系统辨识影响的定量分析 |
| 3.3.1 一阶惯性时延系统在执行器速率饱和下的时域阶跃响应 |
| 3.3.2 执行器速率饱和传统参数辨识的影响的定量分析 |
| 3.4 参数估计 |
| 3.4.1 图解法 |
| 3.4.2 曲线拟合法 |
| 3.5 含执行器速率饱和的模型参数灵敏度分析 |
| 3.6 仿真算例 |
| 3.6.1 图解法 |
| 3.6.2 曲线拟合法 |
| 3.6.3 参数灵敏度分析 |
| 3.7 半实物仿真实验 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 受执行器速率饱和影响的分数阶单极点时延系统的参数辨识 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 理想热传导过程的传递函数模型 |
| 4.3 执行器速率饱和下的阶跃响应 |
| 4.4 参数灵敏度分析 |
| 4.5 仿真算例 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 含执行器速率饱和的系统频域分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 速率饱和器的描述函数 |
| 5.2.1 有幅值衰减和相位滞后的部分饱和状态 |
| 5.2.2 有幅值衰减和相位滞后的完全饱和状态 |
| 5.3 含速率饱和器的开环描述函数 |
| 5.4 闭环系统的稳定性分析 |
| 5.5 仿真算例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于Bode step的执行器速率饱和补偿控制器设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 Bode step控制器设计方法 |
| 6.2.1 相位裕度的渐近实现 |
| 6.2.2 幅值裕度的近似实现 |
| 6.2.3 Bode step控制器的有理传递函数实现方法 |
| 6.3 Bode step补偿控制器设计 |
| 6.4 仿真算例 |
| 6.5 半实物仿真实验 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 基于Bode积分的执行器速率饱和分数阶补偿控制器设计 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 Flat phase鲁棒控制器的设计指标 |
| 7.3 基于Bode积分的flat phase约束的近似实现方法 |
| 7.3.1 幅值响应关于频率的导数的近似计算 |
| 7.3.2 相位响应关于频率的导数的近似计算 |
| 7.4 控制器整定规则 |
| 7.4.1 PID参数整定规则 |
| 7.4.2 FOPI参数的整定规则 |
| 7.5 执行器速率饱和补偿的控制器设计指标更新规则 |
| 7.5.1 增益穿越频率的更新规则 |
| 7.5.2 相位裕度的更新规则 |
| 7.5.3 执行器速率饱和影响的补偿控制设计具体步骤 |
| 7.6 仿真算例 |
| 7.6.1 整数阶系统 |
| 7.6.2 分数阶系统 |
| 7.7 半实物仿真实验 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 本文主要工作与创新点总结 |
| 8.1.1 主要工作 |
| 8.1.2 创新点 |
| 8.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读博士学位期间的研究成果 |
四、广义Nyquist判据在PID参数整定中的应用（论文参考文献）
- [1]阶跃扰动下时滞过程线性自抗扰控制方法研究[D]. 张宇明. 北京化工大学, 2021
- [2]风电并入弱交流系统引发次同步振荡的研究方法综述[J]. 张天翼,王海风. 电力系统保护与控制, 2021(16)
- [3]基于模糊分数阶PID的永磁同步电机速度控制研究[D]. 焦子跃. 河北科技大学, 2021
- [4]新能源电力系统小干扰同步稳定性分析和稳定裕度提升策略研究[D]. 杨超然. 浙江大学, 2021
- [5]双馈风电机组并网系统宽频振荡研究[D]. 齐彬. 山东大学, 2021(12)
- [6]风电汇集电网小干扰动态等值与振荡稳定性分析[D]. 董文凯. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [7]基于RBF的板球系统控制与参数优化研究[D]. 黄文杰. 昆明理工大学, 2021(01)
- [8]调谐质量阻尼系统控制方法研究[D]. 刘宇. 天津职业技术师范大学, 2021(06)
- [9]火电机组热工过程自抗扰控制的研究与应用[D]. 孙明. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [10]含执行器速率饱和的分数阶线性系统鲁棒控制问题研究[D]. 袁婕. 东南大学, 2020