一、内模控制研究综述（论文文献综述）
邹玮玮[1]（2021）在《新能源接入的多端柔性直流输电系统解耦控制策略研究》文中认为多端柔性直流输电系统（VSC-MTDC）具有可实现多电源供电、多落点受电以及运行方式多样的特点,且具有良好的可扩展性与可靠性,在大规模新能源并网、孤岛供电以及多个异步电网互联工程中具有广阔的应用前景。随着各国能源结构的调整以及直流输电技术的不断发展,多端柔性直流输电技术成为解决新能源外送问题的强有力手段。作为典型的高阶系统,多端柔性直流输电系统中存在复杂的耦合关系,新能源发电具有随机性间歇性等特点易于对整个系统产生不良影响,为系统安全稳定运行带来挑战,系统中存在的耦合一定程度上限制风电并网的工程应用。因此研究新能源接入的多端柔性直流输电系统解耦控制策略对系统的安全、稳定以及经济运行具有重要意义。本文首先根据换流器（VSC）的结构得出其dq旋转坐标系下数学模型,根据系统拓扑结构将新能源接入的多端柔性直流输电系统分为多端柔性直流输电系统连接交流系统以及多端柔性直流输电系统两部分建立整个系统的全局小信号模型,分析并得出系统中存在的耦合机制,应用PI双闭环控制器进行仿真分析,验证所建立小信号模型的准确性。针对系统中存在的耦合问题,基于新能源接入的多端柔性直流输电系统小信号模型及所得耦合机制,提出神经网络内模解耦控制策略,利用神经网络构造内模控制中的内部模型与内模控制器,并在控制系统中加入反馈控制器,以应对控制系统运行初期神经网络内部模型与神经网络内模控制器因没有得到足够次数训练导致控制效果较差的问题。在MATLAB/SIMULINK中验证所设计控制器的解耦效果,在提升控制系统性能的基础上,极大的削弱系统中存在的耦合,提升整个系统的稳定性。针对神经网络内模解耦控制的不足,以控制系统解耦性能为控制器设计目标,提出混合H2/H∞鲁棒解耦控制,将新能源接入的多端柔性直流输电系统解耦控制问题转化为混合H2/H∞鲁棒控制问题,并以控制系统H2性能与H∞性能以及LMI区域极点配置来优化求解混合H2/H∞鲁棒解耦控制器,在MATLAB/SIMULINK中与PI控制以及神经网络内模解耦控制进行仿真对比,证明所设计控制器具有更加优越的解耦性能,同时使得控制系统具有更加优良的故障后恢复性能。
王婷[2]（2021）在《基于改进鲸鱼优化算法的打磨机器人轨迹优化与控制》文中研究说明目前打磨加工主要以人工为主,打磨过程中产生大量粉尘,对工人健康造成不利影响,甚至危及工人的人身安全,而且存在打磨表面一致性差,加工质量不稳定的情况。机器人打磨加工是将工人从恶劣的打磨环境中解救出来的有效方法,采用机器人打磨可以改善工人工作环境,保证打磨的一致性和稳定性。在机器人打磨铸铁件的精磨过程中,机器人运行轨迹的平滑和准确对打磨质量具有直接影响。通过对机器人误差补偿、轨迹规划及力/位控制等轨迹优化与控制的关键技术研究,可以提高打磨机器人轨迹精度,使机器人准确而又平稳的到达期望位置,从而保证打磨加工质量。因此,本文以六自由度串联打磨机器人为研究对象,将提高机器人的轨迹精度和保证轨迹平滑性作为研究目标,分别从机器人位姿误差分析及建模、最优轨迹规划和力/位控制方法三个方面进行机器人轨迹优化与控制的探索分析。提出一种改进鲸鱼优化算法,该算法具有收敛速度快、全局寻优能力强的特点,将其用于机器人逆运动学求解、机器人最优轨迹规划和比例-积分-微分（PID）控制的参数优化,简化机器人逆运动学求解过程,提高控制精度和响应速度,获得更加平稳而又光滑的机器人轨迹。探究机器人打磨加工中的轨迹误差产生原因,建立误差模型,从机器人位姿误差的角度进行轨迹优化,改善轨迹精度。通过分析机器人轨迹规划基本原理,以获得最小的关节振动为目标,进行机器人最优轨迹规划,从规划算法的角度进行轨迹优化,改善轨迹平滑性。对机器人的打磨接触力控制方法进行研究,实现机器人的力/位控制,从控制角度保证机器人轨迹精度和轨迹平滑。主要工作包含以下几个方面:（1）鲸鱼优化算法已用于解决许多工程中的参数优化问题,具有结构简单、搜索能力强的优点,但是容易陷入局部最优。差分进化算法是一种应用非常广泛的优化算法,具有收敛速度快,鲁棒性强等特点。本文在鲸鱼优化算法的基础上,提出一种改进鲸鱼优化算法,将各个搜索代理视为种群中的个体,在差分进化算法的变异和选择操作启发下,对鲸鱼位置的更新方式进行改进。采用23个基本函数对改进鲸鱼优化算法进行验证,并与其他算法进行比较。结果表明改进鲸鱼优化算法具有更好的全局寻优能力。（2）提出一种基于改进鲸鱼优化算法的机器人逆运动学求解方法,在轨迹规划、力/位控制等仿真分析中均使用此方法进行机器人逆运动学求解。通过对砂带打磨接触轮的变形和末端执行机构的位移及变形分析,结合机器人自身的结构误差分析,建立其位姿误差模型。分析笛卡尔空间和关节空间机器人轨迹规划多种插值方法基本原理。将时间和脉冲加权最小作为轨迹规划目标函数,使用改进鲸鱼优化算法进行机器人最优轨迹规划。结果表明,采用改进鲸鱼优化算法进行六自由度串联打磨机器人最优轨迹规划,机器人关节脉冲明显减小。（3）机器人打磨加工为接触式作业,其运动轨迹必然受到打磨接触力的影响。考虑打磨接触力、机器人所受变形力和由于接触表面不确定性产生的摆动力,建立机器人打磨接触力模型。提出基于改进鲸鱼优化算法的PID控制方法和基于内模控制原理的内模PID（IMC-PID）控制方法,并进行了打磨接触力控制仿真分析。将机器人打磨接触力控制与位置控制进行解耦,根据两种打磨接触力控制方法进行机器人正交方向上的力/位复合控制和阻抗控制分析研究。（4）分别设计工具型打磨实验和工件型打磨实验,对文中基于改进鲸鱼优化算法的打磨机器人轨迹优化与控制的理论研究进行实验验证。使用中北大学机器人抛光打磨工作站进行机器人打磨实验。考虑砂带粒度、机器人速度及砂带轮转速对打磨接触力、表面粗糙度及材料去除率的影响,采用正交实验的方法,设计机器人打磨铸铁件的砂带打磨实验。对实验结果进行了极差分析和方差分析,并提出一种打磨效果评价标准,通过多元线性回归分析,建立打磨质量预测模型。
张雨辰[3]（2021）在《交直流混合输电系统低频振荡混沌特性及其抑制研究》文中认为大电网互联、远距离输电已成为当代电网的发展趋势,随着高压直流输电的发展与应用,在其为电力系统实现大电网、高电压、远距离输电提供了更好的解决方案的同时,也形成了更为庞大且复杂的交直流混合输电系统,这无疑给电力系统运行的稳定性和可靠性提出了新的挑战。其中,电力系统低频振荡是常见且不容忽视的威胁之一,探究其产生机理是对其进行控制的重要基石。电力系统作为复杂的非线性系统,表现出的非线性机电振荡动态行是致使其产生低频振荡的重要因素之一。本文依据非线性混沌机理对交直流混合输电系统低频振荡进行分析,并设计低频混沌振荡控制器以保证系统安全稳定运行。首先,本文以非线性分岔机理与混沌机理对电力系统低频振荡进行阐述,并结合典型四维电力系统数学模型对混沌特性及混沌判据进行详细说明。其次,本文在考虑发电机功角和转速、负荷节点电压幅值和相角以及高压直流输电系统（HVDC）中直流电流和整流器触发角为系统状态变量,以负荷无功功率分别与HVDC系统中直流参考电流、控制系统增益、直流输电线路电阻为分岔参数,建立双参数六维交直流混合输电系统数学模型后,结合分岔理论分析系统极限稳定运行点,以双参数系统的最大Lyapunov指数谱对其混沌的存在性进行验证,并通过系统分岔图、时序图、吸引子相图等分析系统混沌状态下的低频振荡特性,探索以混沌机理为研究角度的系统低频振荡受HVDC系统参数的影响。最后,本文针对交直流混合输电系统低频混沌振荡,设计了基于阶逆系统的内模控制器。仿真结果表明,在该控制器的作用下,系统能够在目标运行点稳定工作,并通过改变系统内部参数与施加外部干扰验证了该控制器的鲁棒性和稳定性。
张明秋[4]（2021）在《人工光源型植物工厂温湿度环境控制与试验研究》文中提出植物工厂作为目前最高水平的设施农业生产方式,是农业产业化进程中吸收应用高新技术成果最具活力和潜力的领域之一,代表着未来农业的发展方向。初期建设成本过高、光源与空调能耗较大以及经济效益不高等,突破这些瓶颈是实现植物工厂持续健康发展的关键。环境控制技术是植物工厂生产技术的核心,是当代农业生物学、环境科学、计算机控制与管理科学的综合应用,是对环境因子进行综合调节和控制的技术,它为不同作物的生长、繁育提供适宜的环境,同时实现系统节能降耗运行。本文建立植物工厂环境机理模型,采用随机森林算法辨识影响温湿度的环境参数,通过多变量解耦内模控制方法,设计环境参数控制器并在植物工厂中实施应用,主要内容如下:（1）构建了典型人工光源型植物工厂的温湿度环境机理模型,提出了随机森林理论用于环境温度、湿度模型参数辨识。基于能量平衡理论和质量平衡理论,建立了典型人工光源型植物工厂的温湿度环境机理模型,提出了随机森林理论用于温度、湿度模型参数辨识,获取了面向控制的温度、湿度环境实用模型,得到影响内部温度和的湿度主要环境参数。（2）建立温湿度控制系统动态非线性数学模型和控制系统传递函数矩阵,确定温湿度系统解耦后的控制策略。确定温湿度控制系统动态非线性模型,并对模型进行验证和分析,通过在计算系统输出值与实际现场中稳态工作点的测量值进行比较,确定模型的准确程度;建立人工光源型植物工厂温湿度控制系统传递函数矩阵;通过相对正则化增益矩阵及耦合指数对温湿度动态系统进行解耦处理,建立温湿度系统解耦后的控制策略。（3）提出了在反馈通道设置滤波器的多变量解耦内模控制方法,对内模控制的过程进行仿真验证。采用内模控制的相关理论,设计环境控制器解决温湿度环境的耦合问题和时滞问题;分别讨论了解耦控制器中各元素的时滞项和非最小相位零点个数的约束条件,提出了在反馈通道设置滤波器的多变量解耦内模控制方法;以稳态工作点A时动态系统的环境物理参数和环境测试参数为例,对内模控制的过程进行抗外界扰动工况仿真、系统响应速度工况仿真、系统稳定性工况仿真,检验系统在工况改变情况下输出信号的及时跟踪和克服外部干扰的能力。（4）在人工光源型植物工厂进行稳态工况和变工况两种情形的温湿度现场控制试验。在人工光源型植物工厂进行温湿度控制试验,分为稳态工况和变工况两种情形,控制效果由实际运行曲线来说明。通过验证试验,得到送风流量控制室内温度、送风含湿量控制室内湿度、冷水流量控制送风温度,内模控制器工作性能稳定,控制系统解耦效果良好,且具有较好的设定值跟踪和抗扰性能,能够满足植物工厂生产要求。
韩琦[5]（2021）在《四旋翼飞行器面向性能的鲁棒自适应控制》文中进行了进一步梳理四旋翼飞行器因具有成本低、操作灵活、易于维护、适应环境能力强等特性,在军事和民用领域均得到了广泛应用。然而,四旋翼飞行器系统本身的欠驱动、非线性、强耦合等特点为其控制器设计带来了挑战。本文在研究四旋翼飞行器控制算法的基础上,进一步考虑了四旋翼飞行器集群的控制问题与容错控制问题。本文主要研究内容如下:首先,在建立两种常见构型的四旋翼飞行器非线性数学模型基础上,设计鲁棒自适应控制器来处理模型不确定以及未知的外部扰动,从而实现控制目标。针对位置环设计浸入与不变自适应控制器,在保证系统出色稳态精度的同时提高了暂态性能;针对姿态环设计基于扰动观测器的控制器来补偿未知扰动,并使用自适应边界律来抑制标称模型参数与实际模型参数间的误差,实现姿态的镇定。数值仿真与实验结果均表明所设计控制算法的有效性。其次,进一步地考虑了四旋翼飞行器在特定风扰环境中执行飞行任务的情况,建立了Dryden风扰模型。基于自适应内模原理,得到各子系统的误差动态。使用浸入与不变自适应律来补偿模型和扰动中的未知参数,并结合动态面控制方法设计鲁棒自适应内模控制器,使得闭环系统可同时对模型不确定与外部扰动具有鲁棒性。稳定性分析、数值仿真与实验结果均说明了所设计控制算法满意的性能。再次,将所设计的鲁棒自适应内模控制器拓展至多架受扰不确定四旋翼飞行器形成的集群控制中。基于代数图论知识,使用有向图来描述集群系统拓扑结构。考虑实际情况中并非所有子机能够获取集群系统的参考轨迹,则无法获取参考信息的部分子机通过自适应律来对参考信号进行在线估计。基于位置一致性误差,设计出分布式鲁棒自适应内模集群控制器,并通过稳定性分析保证了集群系统的一致性。数值仿真与实验均验证了集群系统的轨迹跟踪能力。最后,在考虑具有不确定执行器的四旋翼飞行器系统的基础上,建立执行器效率损失故障模型。针对姿态子系统和高度子系统分别设计了基于传统自适应方法和基于浸入与不变自适应方法的容错控制器,并针对水平子系统设计带有积分反馈的控制器来保证出色的跟踪性能。理论分析与稳定性证明说明了姿态子系统和高度子系统的渐近稳定性以及水平子系统跟踪误差的有界性。数值仿真和实验结果验证所设计的自适应补偿控制算法能够保证出色的系统性能。
熊邦国[6]（2021）在《基于内模和自适应动态规划的永磁同步电机速度控制研究》文中研究表明永磁同步电机由于其结构简单、效率高、响应速度快和能量密度高的优点被广泛应用于各种领域中。在永磁同步电机控制方法中,PI控制方法又由于其使用简单的优点被广泛使用,但是PI控制方法也有在系统存在复杂干扰和参数扰动的情况下难以达到满意的控制精度的缺点。输出调节理论是一门专门研究渐近跟踪和干扰抑制的控制理论,鲁棒输出调节理论还能够实现参数含有不确定性系统的鲁棒控制,最优输出调节理论结合自适应动态规划技术还能够采用基于数据的方法实现参数未知系统的渐近跟踪干扰抑制且有助于提高动态性能。因此研究鲁棒输出调节理论和最优输出调节理论在永磁同步电机伺服控制系统的应用对提高永磁同步电机的控制性能具有重要意义。本文分别研究基于内模和自适应动态规划方法的永磁同步电机在复杂干扰和参数未知条件下的速度控制问题,并分别给出了基于两种方法所设计控制器对永磁同步电机速度控制的仿真和实验结果。主要的研究工作如下:（1）基于内模方法解决了永磁同步电机的速度跟踪和干扰抑制问题。论文采用速度-电流环的级联控制结构,针对速度环设计内模控制器,针对电流环设计PI控制器并给出最终控制器。该方法不仅可以保证系统具有良好的速度跟踪和抗干扰性能,而且允许所有电机参数不确定。仿真结果验证了所设计控制器的有效性。（2）基于自适应动态规划方法解决了永磁同步电机的速度跟踪和干扰抑制问题。论文采用速度-电流环的级联控制结构,针对速度环设计自适应最优状态反馈控制器,针对电流环设计PI控制器并给出最终控制器。该方法不仅可以保证系统具有良好的速度跟踪和抗干扰性能,还具有良好的动态性能。仿真结果验证了所设计控制器的有效性。（3）通过永磁同步电机控制系统实验平台对所设计的两种速度控制器进行了实验研究。首次将线性最优输出调节理论应用到永磁同步电机速度跟踪控制问题中并给出了实验结果,是对基于自适应动态规划方法解决最优输出调节问题的首次验证。实验结果表明,两种方法都可以保证系统具有良好的速度跟踪和抗干扰性能。此外,基于自适应动态规划方法的最优状态反馈控制器有助于改善系统的动态性能。
柯程虎[7]（2020）在《微电网逆变器无线网络控制系统关键技术研究》文中认为微电网可以实现海量分布式能源的本地消纳,是友好衔接渗透率快速增长的可再生能源与大电网的有效手段。随着当今自动控制理论、计算机信息技术和网络通信技术的飞速发展与相互融合,出现了一种新型的分布式、智能化、网络实时反馈的电力电子装置控制系统,该系统具有更优异的适应性,可扩展性和控制性能。然而将无线通信网络引入微电网中,许多新的问题也随之产生,比如系统传输时延、采样率、电磁干扰等因素会对微电网控制带来不利影响。本文主要工作如下:首先,针对通信网络传输时延会导致微电网逆变器输出总谐波畸变率（Total Harmonics Distortion,THD）增加的问题,提出了一种复合控制方法。通过构建交流微电网Zigbee无线通信网络的时延模型并分析其引起的逆变器输出电流THD增加机理,设计内模控制与准PR控制相结合的逆变器控制器,其中内模控制最大程度地减少了通信网络时延带来的逆变器输出THD的增加,带有谐振补偿的准PR控制可以抑制逆变器功率电路带来的低次谐波。与PQ下垂控制方法的对比后,可以得出所提方法能有效改善微电网逆变器的输出THD。然后,针对微电网逆变器控制中反馈信号采样率过小会导致系统控制时延过大,采样率过大会造成逆变器开关损耗与通信网络负荷过大的问题,考虑系统控制时延、传输时延和网络负荷率的约束,以逆变器输出THD最小为目标函数,构建了微电网逆变器采样率的数学优化模型,为了降低其求解的计算复杂度,提出了一种基于交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）的过采样优化算法,实现了在不改变开关频率的前提下实现了逆变器采样率的最优化。通过增广拉格朗日对偶函数将原始优化问题转变为可并行计算的子问题集,通过双参数分布式迭代的方式并行逼近近似最优采样系数。仿真结果表明所提算法能够得到与CVX工具箱近似的计算结果,并且计算时间仅为CVX工具箱的2.3%;实体逆变器实验结果验证了该算法的有效性,且具有实际工程价值。其次,针对微电网复杂电磁环境对无线通信网络的干扰问题,充分考虑通信链路受干扰程度的时变特点,构建了动态最小生成树的最优化模型,提出了一种基于最小生成树的通信拓扑优化算法,通过分布式算法构建生成树,实现了通信网络受干扰最小,提高了微电网的可靠性。仿真结果表明,该算法所构建的最小生成树与自下而上算法相比具有更小的平均权值,对应的通信拓扑抗干扰能力更强。最后,针对微电网传统集中和分布式控制的不足,设计了一种基于边缘计算的控制架构。借鉴边缘计算技术的思想,依据微电网控制信息时延敏感性和计算能力需求的不同,将其在不同控制层进行处理,着重分析了基于Zigbee的无线网络通信层,构建节点总健康度模型并提出了动态选取边缘控制节点的信息流调度策略,提高微电网的可靠性并降低对控制中心的依赖性。应用联合仿真验证了基于边缘计算的控制架构和信息流调度策略的有效性。
葛孟超[8]（2020）在《笼型感应电机柔性自激发电控制研究》文中研究表明笼型感应电机以其结构坚固、维护简单、励磁连续可调以及允许输出短路等优势,在风力发电、舰船、飞机、车辆等独立电源系统领域得到了广泛应用。异步电机自激发电通常采用分级投切电容方式。该控制方式存在体积大、不连续、效率低等不足。随着电力电子技术的发展,笼型感应电机和三相电压型PWM整流器相结合,可以构成一类柔性自激发电系统,并成为提升独立电源系统电能密度的有效手段。柔性自激发电系统多应用于原动机转速范围变动较大、负载冲击性较强的场合,本质上是一类多变量、强耦合非线性变参数系统。本文在深入研究笼型异步发电机电磁转矩与PWM整流器物理参量之间动态关系基础上,基于空间矢量调制、分数阶滑模控制、矢量控制和内模控制等理论,提出一种分数阶滑模鲁棒自励磁控制新方法。新方法以发电系统瞬时功率平衡为依据,电压-磁链外环子系统选取整流电压平方和磁链为状态量,通过采用分数阶滑模控制方式,形成电流内环子系统目标指令;电流内环子系统采用内模控制方式,实现鲁棒跟踪控制。为开展验证与物理测试实验,依托现有笼型感应电机发电实验平台,通过开展主电路参数计算和设计驱动电路、模拟信号（电压、电流、转速）采集、DSP最小系统等电路,研制了基于TMS320F28335型DSP的笼型感应电机柔性自激励磁硬件控制系统。为在硬件系统上开展模型算法实时仿真验证,实现控制算法无缝扩展应用,开展了基于模型设计的硬件系统开发研究,采用MATLAB中Embedded coder工具箱,自动生成了系统控制代码,并在负载突变和转速突变的工况下,完成了算法仿真和物理测试实验。控制算法仿真和物理测试结果表明,在负载和转速突变工况下,对于含频率波动、物理参数分散等模型不确定性的柔性自激发电系统,相对于传统电压外环-电流内环前馈解耦控制方法,新的控制方法能有效提高磁链和转矩控制响应速度,减弱系统抖振,实现宽运行范围内变速恒压鲁棒控制,并验证了基于模型设计的硬件系统开发可行性,为独立电源系统研制和控制性能改善,提供了一种新的方法。
程梁[9]（2020）在《永磁无刷直流轮毂电机模糊内模控制及转矩脉动抑制研究》文中研究说明电动汽车轮毂电机驱动的特点使车轮能够相互独立运转,可开发出多种智能驱动模式,为智能网联汽车地发展奠定基础。本文着重对电动汽车永磁无刷直流轮毂电机地驱动及控制策略进行研究,并结合试验车进行工况循环测试和半实物仿真验证。传统的电机驱动是采用转速转矩输出双闭环控制,但其动静态特性无法满足轮毂电机性能要求,本文采用模糊内模的控制策略来改善轮毂电机地输出特性。模糊内模地控制策略中,控制信号首先进入内环进行模糊PI控制,输出的结果再反馈给外环进行内模控制,实现对不同工况条件下的智能优化。为验证控制策略的实际效果,搭建了轮毂电动汽车纵向动力学模型,并选用新欧洲循环驾驶工况,根据试验车的相关参数计算对应车速下所需的电机转速和转矩,并通过相关数据验证了控制策略的实际性能。由于无刷直流电机在运行过程中会产生较大的转矩脉动,因此采用无迹卡尔曼滤波来加以抑制。在控制系统中加入无迹卡尔曼滤波模块,通过优化反馈信号质量,提升反馈效果,实现转矩脉动抑制。采用半实物仿真的方式,将轮毂电机接入电路和dSPACE中进行测试。根据电机控制器设计的整体要求,进行了硬件电路设计和软件程序编写。通过实验结果可以看出控制策略真实可行。
蒋美英[10]（2019）在《复杂多变量系统闭环辨识与内模控制方法研究》文中研究说明工业现场多变量系统包含不确定性、多时滞、强耦合、输入输出受约束等特征,往往存在模型难以精确刻画等问题,采用传统单一的系统控制器设计方法难以满足高精度控制品质的需求。为获得更好的系统控制品质,本文引入强化学习、频域分析和平均频域非方相对增益矩阵（NRGA,Nonsquare Relative Gain Array）等先进策略,从系统模型参数估计、内模控制器设计及参数优化、控制器的稳定性与鲁棒性分析和补偿器设计等方面对复杂多变量系统中一些较难解决的问题进行研究,提出解决方案和改进措施,并结合实验仿真进行验证。本文主要研究内容包括:1、针对闭环系统辨识问题,引入频域响应估计法（FRE,Frequency Response Estimation）,利用系统的频率特性分析系统的控制性能,能够快速准确给出所辨识受控对象模型的参数估计,然而该方法存在一定的局限性,即模型估计精度取决于衰减因子的选择。本文基于强化学习算法（CARLA,Continuous Action Reinforcement Learning Automata）提出了具有自适应特性的衰减因子计算方法——基于强化学习的频域响应估计法（CARLA-FRE）。该方法借助连续动作强化学习算法的在线搜索和学习能力,通过动态调整得到最优的衰减因子。对所采用的CARLA算法进行多种基本函数辨识能力测试,及与粒子群算法（PSO,Particle Swarm Optimization）、并行弥漫式（FWA,Fireworks Algorithm）算法对比,CARLA算法具备更强的全局搜索能力和准确性;2、将（1）中所提的CARLA-FRE方法扩展到多变量方系统和非方系统闭环辨识中,为后续先进控制器的设计提供优化模型。该方法利用顺序激励信号法将多输入多输出（MIMO）系统等效分解成若干个单输入单输出（SISO）系统,然后利用CARLA-FRE方法获取子系统参数的解析表达式,进而获得模型估计,实现多变量方系统和非方系统的闭环辨识问题。最后,将该方法应用到多变量系统的内模控制中,围绕基于CARLA-FRE方法在多变量系统中的内模控制器设计展开研究,选取经典的Wood-Berry模型（方系统）和Shell模型（非方系统）进行仿真验证。该方法融合强化学习与频域响应估计法,具备更强的在线学习能力和抗干扰能力,为后续内模控制研究提供模型支撑;3、为实现提高多变量多时滞控制系统性能的目的,采用线性二次高斯控制（LQG,Linear Quadratic Gaussian）方法对所提基于频域辨识的模型进行最优控制器设计。由于多变量多时滞系统中存在大量的噪声、延迟以及各部分参数摄动,本文将LQG控制方法引入到多变量多时滞过程模型中,针对此类模型中所包含系统延迟、噪声和参数摄动等不确定因素进行有效补偿和控制,提高系统参数失配鲁棒性和扰动抑制能力;4、针对一类典型强耦合非方系统,提出了两种内模控制器设计优化方法。以多变量时滞秩亏系统为研究对象,设计基于惩罚伪逆的内模控制器,通过引入惩罚因子,用非满秩系统的伪逆来代替模型的逆,提出适合时滞秩亏系统的内模控制器设计方法,采用连续强化学习对惩罚因子进行寻优,获得最大惩罚因子。针对多变量结构秩亏系统,设计基于补偿器原理的内模控制器,采用平均频域NRGA准则实现对方形子系统的最优选择。仿真结果表明,所提的两种内模控制器优化方法不但简单易行,而且在系统模型参数失配情况下也具有较强的鲁棒性和稳定性。
二、内模控制研究综述（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、内模控制研究综述（论文提纲范文）
（1）新能源接入的多端柔性直流输电系统解耦控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多端柔性直流输电系统发展现状 |
| 1.2.2 多端柔性直流输电系统解耦控制研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 新能源接入的多端柔性直流输电系统结构及小信号模型 |
| 2.1 新能源接入的多端柔性直流输电系统结构及其控制方式 |
| 2.1.1 新能源接入的多端柔性直流输电系统结构 |
| 2.1.2 新能源接入的多端柔性直流输电系统控制方式 |
| 2.2 新能源接入的多端柔性直流输电系统小信号模型 |
| 2.2.1 多端柔性直流输电系统连接交流系统小信号模型 |
| 2.2.2 多端柔性直流输电系统小信号模型 |
| 2.2.3 新能源接入的多端柔性直流输电系统全局小信号模型 |
| 2.3 仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 新能源接入的多端柔性直流输电系统神经网络内模解耦控制 |
| 3.1 神经网络内模解耦控制结构 |
| 3.2 神经网络内模解耦控制器设计 |
| 3.2.1 NNM的训练 |
| 3.2.2 NNC的训练 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 新能源接入的多端柔性直流输电系统混合H_2/H_∞鲁棒解耦控制 |
| 4.1 混合H_2/H_∞鲁棒解耦控制器设计 |
| 4.1.1 混合H_2/H_∞鲁棒解耦控制结构 |
| 4.1.2 混合H_2/H_∞鲁棒解耦控制器设计 |
| 4.2 混合H_2/H_∞鲁棒解耦控制器求解 |
| 4.2.1 混合H_2/H_∞鲁棒控制理论数学基础 |
| 4.2.2 基于LMI的输出反馈混合H_2/H_∞鲁棒解耦控制器 |
| 4.3 仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（2）基于改进鲸鱼优化算法的打磨机器人轨迹优化与控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.3 机器人打磨加工关键技术 |
| 1.3.1 机器人位姿误差建模及补偿技术 |
| 1.3.2 机器人打磨轨迹规划及优化技术 |
| 1.3.3 机器人打磨接触力/位控制技术 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 机器人打磨系统研究现状 |
| 1.4.2 机器人误差分析及补偿研究现状 |
| 1.4.3 机器人轨迹规划研究现状 |
| 1.4.4 机器人力/位控制研究现状 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 改进鲸鱼优化算法及其基本函数优化能力验证 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 鲸鱼优化算法 |
| 2.2.1 鲸鱼优化算法基本原理 |
| 2.2.2 鲸鱼优化算法操作步骤 |
| 2.3 差分进化算法 |
| 2.3.1 差分进化算法基本原理 |
| 2.3.2 差分进化算法操作步骤 |
| 2.4 改进鲸鱼优化算法 |
| 2.4.1 改进鲸鱼优化算法基本原理 |
| 2.4.2 改进鲸鱼优化算法多个基本函数验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向轨迹精度提升的打磨机器人位姿误差分析与建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 机器人运动学分析 |
| 3.2.1 机器人位姿描述 |
| 3.2.2 机器人正运动学求解 |
| 3.2.3 基于改进鲸鱼优化算法的机器人逆运动学求解 |
| 3.2.4 雅可比矩阵 |
| 3.3 考虑接触轮变形的机器人末端误差分析 |
| 3.3.1 张紧力引起的接触轮变形分析 |
| 3.3.2 考虑砂带弹性的接触轮变形分析 |
| 3.4 考虑末端执行机构受力变形的机器人末端误差分析 |
| 3.4.1 砂带打磨接触力分析 |
| 3.4.2 末端执行机构弯曲变形计算 |
| 3.4.3 末端执行机构应力及位移计算 |
| 3.5 机器人位姿误差建模及补偿 |
| 3.5.1 机器人位姿误差模型 |
| 3.5.2 机器人位姿误差补偿 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于改进鲸鱼优化算法的打磨机器人最优轨迹规划 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 笛卡尔空间轨迹规划 |
| 4.2.1 直线插补原理及仿真 |
| 4.2.2 圆弧插补 |
| 4.2.3 B样条曲线插值 |
| 4.3 关节空间轨迹规划 |
| 4.3.1 三次多项式插值 |
| 4.3.2 五次多项式插值原理及仿真 |
| 4.3.3 分段多项式插值 |
| 4.3.4 基于四元数法的机器人姿态插值 |
| 4.4 基于改进鲸鱼优化算法的打磨机器人最优轨迹规划 |
| 4.4.1 打磨机器人轨迹规划目标函数的确定 |
| 4.4.2 约束条件设计 |
| 4.4.3 机器人最优轨迹规划 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于打磨接触力/位控制的机器人轨迹控制方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 机器人打磨接触力的IWOA-PID控制 |
| 5.2.1 机器人打磨接触力模型 |
| 5.2.2 传统PID控制 |
| 5.2.3 机器人打磨接触力的IWOA-PID控制 |
| 5.3 机器人打磨接触力的IMC-PID控制 |
| 5.3.1 内模控制 |
| 5.3.2 IMC-PID控制器设计及仿真 |
| 5.4 打磨机器人力/位复合控制 |
| 5.4.1 打磨机器人力/位复合控制方法 |
| 5.4.2 自然约束与人工约束 |
| 5.4.3 基于六维力传感器的打磨机器人力/位复合控制 |
| 5.5 基于阻抗控制原理的机器人力/位控制 |
| 5.5.1 阻抗控制原理 |
| 5.5.2 机器人阻抗控制仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 打磨机器人轨迹优化与控制实验验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 实验设备 |
| 6.2.1 机器人抛光打磨工作站 |
| 6.2.2 六维力传感器 |
| 6.3 工具型机器人打磨实验 |
| 6.3.1 机器人轨迹规划实验 |
| 6.3.2 机器人力/位控制实验 |
| 6.4 工件型机器人打磨实验 |
| 6.4.1 机器人打磨正交实验 |
| 6.4.2 实验结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）交直流混合输电系统低频振荡混沌特性及其抑制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 电力系统稳定性与分岔机理 |
| 1.2.2 电力系统稳定性与混沌机理 |
| 1.2.3 电力系统混沌控制方法与内模控制 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第2章 电力系统分岔与混沌振荡及其判定理论 |
| 2.1 分岔理论 |
| 2.2 混沌理论 |
| 2.2.1 混沌定义 |
| 2.2.2 混沌特征 |
| 2.2.3 分岔与混沌的关系 |
| 2.3 电力系统混沌判据 |
| 2.3.1 最大Lyapunov指数判定法 |
| 2.3.2 频谱法 |
| 2.3.3 相图观察法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 交直流混合输电系统混沌系统建模及其仿真分析 |
| 3.1 交直流混合输电系统模型 |
| 3.2 交直流混合输电系统混沌条件分析 |
| 3.2.1 系统极限稳定运行点分析 |
| 3.2.2 系统混沌阈值分析 |
| 3.3 HVDC系统参数对系统混沌特性影响分析 |
| 3.3.1 HVDC系统直流参考电流对系统混沌特性影响分析 |
| 3.3.2 HVDC系统控制系统增益对系统混沌特性影响分析 |
| 3.3.3 HVDC系统输电线路电阻对系统混沌特性影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于α阶逆系统内模控制的电力系统混沌抑制 |
| 4.1 α阶逆系统与伪线性系统 |
| 4.1.1 逆系统定义 |
| 4.1.2 逆系统解耦原理 |
| 4.1.3 系统可逆性判断 |
| 4.1.4 伪线性系统 |
| 4.2 基于α阶逆系统的内模控制 |
| 4.2.1 内模控制原理及性质 |
| 4.2.2 内模控制设计 |
| 4.2.3 交直流混合输电混沌系统的α阶逆系统内模控制的实现 |
| 4.3 基于α阶逆系统的内模控制仿真分析 |
| 4.3.1 混沌条件试验 |
| 4.3.2 外部扰动试验 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 |
| 致谢 |
（4）人工光源型植物工厂温湿度环境控制与试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 植物工厂发展与现状 |
| 1.2.2 植物工厂环境建模研究现状 |
| 1.2.3 植物工厂环境控制研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 人工光源型植物工厂温湿度环境模型建立与优化 |
| 2.1 人工光源型植物工厂基本组成及结构特点 |
| 2.2 温湿度环境动态模型建立 |
| 2.2.1 温度环境动态模型建立 |
| 2.2.2 湿度环境动态模型建立 |
| 2.3 温湿度环境参数辨识 |
| 2.3.1 参数辨识方法分析 |
| 2.3.2 参数辨识结果预测与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 人工光源型植物工厂环境控制结构研究 |
| 3.1 植物工厂空气处理设备组成 |
| 3.2 环境温湿度控制动态模型建立及验证 |
| 3.2.1 温湿度控制设备的机理模型 |
| 3.2.2 环境温湿度控制动态模型验证 |
| 3.3 环境温湿度控制结构确定 |
| 3.3.1 温湿度耦合动态系统确定 |
| 3.3.2 传递函数建模 |
| 3.4 温湿度控制系统耦合特性 |
| 3.4.1 耦合特性指标 |
| 3.4.2 温湿度系统控制系统解耦 |
| 3.5 温湿度系统解耦控制结构 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 温湿度环境多变量解耦内模控制与仿真 |
| 4.1 内模控制研究 |
| 4.2 多变量解耦内模控制研究 |
| 4.3 多变量解耦内模控制器研究 |
| 4.4 温湿度控制系统解耦内模控制器设计与仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 植物工厂温湿度环境控制试验 |
| 5.1 试验条件 |
| 5.2 试验仪器 |
| 5.3 试验环境参数采集 |
| 5.3.1 农艺技术要求 |
| 5.3.2 环境参数采集 |
| 5.4 验证试验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与创新点 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历 |
（5）四旋翼飞行器面向性能的鲁棒自适应控制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 四旋翼飞行器控制的研究现状 |
| 1.2.1 四旋翼飞行器的控制方法 |
| 1.2.2 四旋翼飞行器集群控制研究现状 |
| 1.2.3 四旋翼飞行器容错控制研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 四旋翼飞行器数学模型 |
| 2.1 四旋翼飞行器的组成结构与飞行原理 |
| 2.2 四旋翼飞行器机体的运动学与动力学方程 |
| 2.2.1 运动学方程 |
| 2.2.2 动力学方程 |
| 2.2.3 机体动态方程 |
| 2.3 四旋翼飞行器的执行机构 |
| 2.3.1 直流电机数学模型 |
| 2.3.2 控制输入与执行机构间的转换关系 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 四旋翼飞行器鲁棒自适应控制器设计 |
| 3.1 控制器设计 |
| 3.1.1 姿态控制器设计 |
| 3.1.2 位置控制器设计 |
| 3.2 稳定性分析 |
| 3.3 数值仿真 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 考虑风扰模型的四旋翼飞行器鲁棒自适应内模控制器设计 |
| 4.1 风扰模型 |
| 4.2 基于浸入与不变自适应的鲁棒自适应内模控制器设计 |
| 4.2.1 建立误差系统 |
| 4.2.2 控制器设计 |
| 4.3 稳定性分析 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 四旋翼飞行器鲁棒自适应集群控制器设计 |
| 5.1 预备知识与问题描述 |
| 5.1.1 代数图论相关知识 |
| 5.1.2 问题描述 |
| 5.2 控制器设计 |
| 5.3 稳定性分析 |
| 5.4 数值仿真 |
| 5.5 实验验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 考虑执行器部分失效故障的四旋翼飞行器自适应容错控制器设计 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.1.1 考虑执行器不确定的四旋翼飞行器模型 |
| 6.1.2 执行器部分效率损失模型 |
| 6.2 控制器设计 |
| 6.2.1 姿态和高度控制器设计 |
| 6.2.2 水平控制器设计 |
| 6.3 数值仿真 |
| 6.4 实验验证 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于内模和自适应动态规划的永磁同步电机速度控制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 输出调节理论概述 |
| 1.3 课题的研究现状 |
| 1.4 论文内容及组织结构 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 永磁同步电机的数学模型与矢量控制 |
| 2.2 线性鲁棒输出调节理论 |
| 2.3 线性最优输出调节理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于内模方法的永磁同步电机速度跟踪与干扰抑制 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 基于内模方法的内模控制器设计 |
| 3.3 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于自适应动态规划方法的永磁同步电机速度跟踪与干扰抑制 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 基于自适应动态规划方法的最优状态反馈控制器设计 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验结果与分析 |
| 5.1 实验平台简介 |
| 5.2 基于内模方法的速度跟踪控制实验结果与分析 |
| 5.3 基于自适应动态规划方法的速度跟踪控制实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间的学术活动及成果情况 |
（7）微电网逆变器无线网络控制系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微电网发展概述 |
| 1.2.2 微电网逆变器基本控制方法研究现状 |
| 1.2.3 微电网控制方式研究现状 |
| 1.2.4 网络控制系统技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及结构安排 |
| 2 计及时延的微电网逆变器无线网络控制系统复合控制方法研究 |
| 2.1 研究现状 |
| 2.2 交流微电网并网逆变器网络控制模型与时延分析 |
| 2.2.1 逆变器模型 |
| 2.2.2 网络控制逆变器时延影响分析 |
| 2.2.3 Zigbee无线通信时延模型 |
| 2.3 复合控制算法 |
| 2.3.1 准比例谐振控制器与参数设计 |
| 2.3.2 内模控制器与参数设计 |
| 2.4 仿真与实验验证 |
| 2.4.1 仿真验证 |
| 2.4.2 实验验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于交替方向乘子法的微电网逆变器采样率优化研究 |
| 3.1 研究现状 |
| 3.2 基于ADMM的采样率优化设计 |
| 3.2.1 采样技术 |
| 3.2.2 基于ADMM的采样率优化建模 |
| 3.2.3 基于ADMM的采样率优化算法 |
| 3.2.4 算法分析 |
| 3.3 仿真与实验验证 |
| 3.3.1 仿真验证 |
| 3.3.2 实验验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于最小生成树的微电网无线通信网络拓扑优化研究 |
| 4.1 研究现状 |
| 4.2 系统建模 |
| 4.3 分布式最小生成树算法 |
| 4.3.1 构建生成树 |
| 4.3.2 最小化链路平均权重 |
| 4.4 仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于边缘计算的微电网控制研究 |
| 5.1 研究现状 |
| 5.2 基于边缘计算的微电网控制 |
| 5.2.1 基于边缘计算的微电网控制架构 |
| 5.2.2 边缘控制节点动态选取策略 |
| 5.3 仿真验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 |
（8）笼型感应电机柔性自激发电控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 笼型感应电机自激发电系统发展及现状 |
| 1.2.2 笼型异步发电机控制策略综述 |
| 1.2.3 基于模型设计的硬件系统开发现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 笼型感应电机柔性自激发电系统模型建立 |
| 2.1 自激发电系统拓扑结构 |
| 2.2 笼型感应发电机模型及自励磁控制原理分析 |
| 2.2.1 坐标变换理论 |
| 2.2.2 笼型感应发电机ABC坐标系下数学模型 |
| 2.2.3 笼型感应发电机dq旋转坐标系下数学模型 |
| 2.2.4 自励磁矢量控制原理分析 |
| 2.2.5 笼型感应电机空载建压分析 |
| 2.3 自励磁控制系统模型分析 |
| 2.3.1 ABC坐标系数学模型 |
| 2.3.2 dq旋转坐标系数学模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 分数阶滑模鲁棒自励磁矢量控制算法分析 |
| 3.1 分数阶滑模转矩外环控制器设计 |
| 3.1.1 分数阶微积分理论 |
| 3.1.2 分数阶滑模切换函数选取 |
| 3.1.3 分数阶滑模趋近律设计 |
| 3.1.4 外环控制器设计 |
| 3.2 电流内环内模控制器设计 |
| 3.2.1 内模控制理论分析 |
| 3.2.2 内模控制性质 |
| 3.2.3 内环控制器设计 |
| 3.3 仿真实验及结果分析 |
| 3.3.1 负载突变情况下仿真分析 |
| 3.3.2 转速突变情况下仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 柔性自激励磁控制系统硬件设计 |
| 4.1 系统总体构成与工作原理 |
| 4.2 系统性能指标 |
| 4.3 自激励磁控制主电路设计 |
| 4.3.1 直流电容参数计算及选型 |
| 4.3.2 交流电感参数计算及选型 |
| 4.3.3 IPM选型 |
| 4.4 自励磁电源系统设计 |
| 4.4.1 硬件系统主电源 |
| 4.4.2 自励磁控制器电源 |
| 4.4.3 IPM驱动模块电源 |
| 4.5 自励磁控制器硬件设计 |
| 4.5.1 核心处理器选型分析 |
| 4.5.2 采样调理电路设计 |
| 4.5.3 IPM外围电路设计 |
| 4.5.4 软启动电路设计 |
| 4.5.5 保护电路设计 |
| 4.5.6 通信电路设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于模型设计的自激控制代码生成 |
| 5.1 基于模型设计概述 |
| 5.1.1 开发流程 |
| 5.1.2 Embeded.coder简介 |
| 5.2 代码模型搭建 |
| 5.2.1 中断触发模型搭建 |
| 5.2.2 电压电流采集模型搭建 |
| 5.2.3 核心控制算法模型搭建 |
| 5.2.4 SVPWM波形生成模块搭建 |
| 5.3 系统参数配置及代码生成 |
| 5.3.1 系统参数配置 |
| 5.3.2 系统代码生成 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 笼型感应电机自激发电系统调试及验证 |
| 6.1 系统调试 |
| 6.1.1 电源电路调试 |
| 6.1.2 电压电流采集电路调试 |
| 6.1.3 转速测量电路调试 |
| 6.2 系统验证 |
| 6.2.1 系统建压过程 |
| 6.2.2 变速条件下系统性能测试及分析 |
| 6.2.3 负载突变条件下系统性能测试及分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 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 |
| 个人简历 |
| 参研课题 |
| 已发表的学术论文 |
| 附录 |
| 附录A 系统样机原理图 |
| A1 系统主供电原理图 |
| A2 IPM模块供电原理图 |
| A3 IPM驱动电路原理图 |
| A4 自激励磁控制器接口板原理图 |
| A5 自激励磁控制器核心控制板原理图 |
| 附录B 系统样机PCB图 |
| B1系统主供电PCB图 |
| B2 IPM模块供电PCB图 |
| B3 IPM驱动电路PCB图 |
| B4 自激励磁控制器接口板PCB图 |
| B5 自激励磁控制器核心控制板PCB图 |
（9）永磁无刷直流轮毂电机模糊内模控制及转矩脉动抑制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及选题意义 |
| 1.2 国内外轮毂电机发展现状 |
| 1.3 轮毂电机驱动技术要求 |
| 1.4 国内外电机驱动技术现状 |
| 1.5 永磁无刷直流电机控制现状 |
| 1.6 主要研究内容与结构安排 |
| 第2章 电动汽车轮毂电机控制系统 |
| 2.1 永磁无刷直流电机工作原理 |
| 2.2 电机控制系统基本结构 |
| 2.2.1 位置传感器电路 |
| 2.2.2 换相信号处理电路 |
| 2.2.3 功率开关电路 |
| 2.3 无刷直流电机数学模型 |
| 2.3.1 数学模型推导 |
| 2.3.2 归一化的系统方程 |
| 2.4 无刷直流电机控制策略设计 |
| 2.4.1 双闭环控制 |
| 2.4.2 内模控制 |
| 2.4.3 模糊PI控制 |
| 2.5 模糊内模控制电机仿真分析 |
| 2.5.1 双闭环控制仿真结果 |
| 2.5.2 模糊内模控制仿真结果 |
| 2.5.3 两种控制策略对比分析 |
| 2.6 纵向动力学分析 |
| 2.6.1 整车纵向动力学模型建立 |
| 2.6.2 电动汽车行驶工况分析 |
| 2.6.3 电动汽车工况仿真分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 轮毂电机转矩脉动抑制 |
| 3.1 转矩脉动分析 |
| 3.2 换相转矩脉动 |
| 3.3 脉动抑制策略 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电机控制器设计及验证 |
| 4.1 硬件电路设计 |
| 4.1.1 硬件电路整体设计 |
| 4.1.2 处理芯片选型及其最小系统 |
| 4.1.3 电源电路 |
| 4.1.4 信号采集与处理电路 |
| 4.1.5 功率驱动及逆变电路 |
| 4.1.6 保护电路 |
| 4.1.7 通讯监测电路 |
| 4.1.8 引脚接口 |
| 4.2 软件程序设计 |
| 4.2.1 主程序设计 |
| 4.2.2 中断子程序设计 |
| 4.3 实际测试分析 |
| 4.3.1 霍尔位置信号 |
| 4.3.2 相电压信号 |
| 4.3.3 电机转速信号 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（10）复杂多变量系统闭环辨识与内模控制方法研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 内模控制方法 |
| 1.2.1 内模控制基本原理 |
| 1.2.2 内模控制国内外研究现状 |
| 1.2.3 多变量系统内模控制研究现状 |
| 1.2.4 多变量非方系统内模控制研究现状 |
| 1.3 系统辨识方法 |
| 1.3.1 系统辨识简介 |
| 1.3.2 多变量系统辨识研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 基于强化学习的频域响应估计法(CARLA-FRE) |
| 2.1 引言 |
| 2.2 频域响应估计法 |
| 2.2.1 开环控制系统的频域分析 |
| 2.2.2 闭环控制系统的频域分析 |
| 2.2.3 频域分析方法的优缺点 |
| 2.3 基于强化学习的频域响应估计法 |
| 2.3.1 强化学习基本原理 |
| 2.3.2 连续动作强化学习自动机算法 |
| 2.3.3 基于CARLA的频域响应估计法 |
| 2.4 CARLA算法性能验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于CARLA-FRE辨识的多变量系统内模控制应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 基于CARLA-FRE的多变量系统内模控制 |
| 3.3.1 基于CARLA-FRE的多变量方系统辨识 |
| 3.3.2 基于CARLA-FRE的多变量非方系统辨识 |
| 3.3.3 多变量系统的内模控制器设计方法 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.4.1 多变量方系统辨识——Wood-Berry模型 |
| 3.4.2 多变量非方系统辨识——Shell模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于LQG控制方法的多变量多时滞过程最优控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 卡尔曼滤波和最优控制介绍 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波理论 |
| 4.2.2 最优控制 |
| 4.2.3 状态反馈原理 |
| 4.2.4 状态空间模型构造 |
| 4.3 基于最优控制方法的多变量多时滞过程控制律设计 |
| 4.3.1 基于卡尔曼滤波器的状态估计 |
| 4.3.2 最优控制律设计 |
| 4.4 仿真研究 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 一类强耦合非方系统的内模控制方法优化研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 基于惩罚伪逆的时滞非方系统内模控制方法 |
| 5.3.1 解耦内模控制结构 |
| 5.3.2 内模控制器的设计 |
| 5.3.3 稳态性能分析 |
| 5.3.4 基于CARLA的最大惩罚因子ρ_0寻优 |
| 5.4 基于补偿器原理的非方系统内模控制方法 |
| 5.4.1 补偿器的设计 |
| 5.4.2 方形子系统的选择 |
| 5.4.3 内模控制器的应用 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.5.1 基于惩罚伪逆的内模控制器设计 |
| 5.5.2 基于补偿器原理的内模控制器设计 |
| 5.5.3 以上两种内模控制器的仿真分析 |
| 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 |
| 附件 |
四、内模控制研究综述（论文参考文献）
- [1]新能源接入的多端柔性直流输电系统解耦控制策略研究[D]. 邹玮玮. 兰州交通大学, 2021(02)
- [2]基于改进鲸鱼优化算法的打磨机器人轨迹优化与控制[D]. 王婷. 中北大学, 2021
- [3]交直流混合输电系统低频振荡混沌特性及其抑制研究[D]. 张雨辰. 哈尔滨理工大学, 2021(02)
- [4]人工光源型植物工厂温湿度环境控制与试验研究[D]. 张明秋. 黑龙江八一农垦大学, 2021(01)
- [5]四旋翼飞行器面向性能的鲁棒自适应控制[D]. 韩琦. 北京交通大学, 2021(02)
- [6]基于内模和自适应动态规划的永磁同步电机速度控制研究[D]. 熊邦国. 合肥工业大学, 2021(02)
- [7]微电网逆变器无线网络控制系统关键技术研究[D]. 柯程虎. 西安理工大学, 2020
- [8]笼型感应电机柔性自激发电控制研究[D]. 葛孟超. 石家庄铁道大学, 2020(04)
- [9]永磁无刷直流轮毂电机模糊内模控制及转矩脉动抑制研究[D]. 程梁. 武汉科技大学, 2020
- [10]复杂多变量系统闭环辨识与内模控制方法研究[D]. 蒋美英. 北京化工大学, 2019(01)