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电压型 PWM 整流器（Voltage Source PWM Rectifier）是一种通过脉宽调制（PWM）技术实现电能双向流动的电力电子装置。双闭环矢量控制是其主流控制策略，通过电流环和电压环的级联设计，实现对有功和无功功率的独立调节。双闭环矢量控制的电压型 PWM 整流器通过解耦控制实现了有功和无功的独立调节，具备高功率因数、能量双向流动和快速动态响应等优点。：调节直流母线电压Ud​至给定值，输出作为电流环的有功电流指令id∗​。：跟踪有功电流指令id∗​和无功电流指令iq∗​，生成 PWM 信号。

基于强化学习的倒立摆平衡车控制系统是一个典型的动态系统控制问题，它通过不断的学习和决策过程，使倒立摆维持在垂直平衡位置，即使受到外力干扰或系统内部噪声影响。奖励 r：每一步给予智能体的反馈，例如，当倒立摆保持平衡时给予正奖励（如+1），当倒立摆倒下或偏离预定范围时给予负奖励或终止。这里，α是学习率，γ是折扣因子，rt+1​是采取动作at​后立即获得的奖励，st+1​是下一个状态。其中，g是重力加速度，l是摆长，m是摆的质量，b是摩擦系数，u是小车对系统施加的控制力。matlab2022a仿真结果如下。

【代码】m基于RBF和模糊控制的smith控制器simulink仿真。

基于强化学习的PMSM位置控制器的目标是最小化系统的位置误差，其状态可以表示为当前位置误差 e_k和当前速度误差v_k，动作可以表示为电机的电流i_s。其中，L和 R分别是电感和电阻，i_s是电机的电流，K_e是电机的反电动势常数，\omega_r 是转子角速度，V_s是电机的电压，J和B分别是转子的转动惯量和阻尼系数，K_t是电机的转矩常数。在基于强化学习的PMSM位置控制器中，由于状态和动作空间较小，因此可以选择简单的强化学习算法，如Q学习。奖励函数是基于强化学习的PMSM位置控制器的关键之一。

然后模糊控制器的输入为E和Ec，输出为PID控制器的、、的值的调整值。完成隶属函数构建之后，开始设计模糊规则，模糊规则设置原则为：当输入误差E和Ec较大的时候，则应该快速消除误差，当输入误差E和Ec较小的时候，这主要控制目的是防止超调过大。对于MPC控制器，其超调最小，控制器进入稳定状态速度也最快，因此其控制性能最优，但是MPC的上升时间较慢，大约需要0.1s左右完成。因此，MPC控制器的控制效果最优，其次为模糊PID控制器，最次是PID控制器。控制器的阶跃响应有较大的超调量，但是系统的控制响应速度较慢。

在滑膜变结构控制过程中，往往会出现抖振现象，这将极大影响控制对象的稳定性。其中，系统模型不精确主要是由于在建模过程中，由于采用了近似的线性建模方法，导致系统固有的高阶项被省略，从而导致实际中，系统的高频部分出现抖振；控制反馈时间滞后的问题，会导致在控制反馈达到之前，控制对象的状态空间中出现了死区现象，这个时候，没有任何控制反馈输入，从而影响了实际的控制效果；关于这个方面的研究成果主要包括将一些现有的控制策略和滑膜变结构控制方法结合，如模糊滑膜变结构控制方法，基于神经网络的滑膜变结构控制方法等待。

通过这四个电机可以给四旋翼飞行器产生四个上升动力，此外也可以通过改变四个电机的旋转速度，是的无人机产生各种不同的飞行动作。如果要保证四旋翼飞行器的飞行状态为悬停状态，那么只要保证四个电机的选择速度相同，且保证四个电机产生的动力和飞行器自身的重力相同就可以实现；如果其中2个电机产生的动力较大，2个电机产生的动力较小，那么飞行器将出现角度切斜的飞行状态。一种基于内外环的四旋翼飞行器的PD控制系统，将四旋翼飞行器的位置控制系统作为外环控制环节，将四旋翼飞行器的姿态控制系统作为内环控制环节。

这是设计任何控制算法的第一步，在AUV的运动控制中，需要考虑到多自由度的运动状态变量，这包括位置、速度、角度、角速度和加速度等多个方面，同时需要考虑到控制输入变量，如推力、转矩等。抗干扰性强：该算法通过抗干扰补偿器对水下环境的干扰进行补偿，能够有效地应对水流、深度、海浪等因素对多自由度AUV运动控制的影响，提高控制系统的鲁棒性。在控制过程中，自适应模糊控制器根据当前状态变量的值计算出控制输入，抗干扰补偿器则根据环境的干扰程度对控制输入进行补偿，从而实现多自由度AUV的精确控制。

因此，在预测控制中，通过输出的测量值与模型的预估值进行比较，得出模型的预测误差，再利用模型预测误差来校正模型的预测值，从而得到更为准确的将来输出的预测值。本文中，系统的状态量包括电机的位置、速度和电流，控制量为电机的电压指令，约束条件包括电机电压的最大值和最小值，电流的最大值和最小值，优化目标为使电机转动到指定位置和速度。根据被控对象和需要预测的状态选择合适的预测模型。预测模型是模型预测控制的基础，它能够通过控制系统中被控平台提供的当前系统状态信息，再加上未来的控制输入变量，预测到未来的被控平台的状态。

对电动汽车蓄电池充放电控制策略的基本原理进行了介绍，包括PID控制器，基于PID和PWM充放电控制策略以及蓄电池模型。对该仿真模型进行了仿真分析，分别对充电过程和放电过程进行了仿真验证分析，仿真结果验证了充放电控制策略的正确性。电池放电电流实测值 与参考值进行比较，产生控制信号控制开关管的开通时间来控制放电电流的稳定，实现恒电流放电的目的。该控制器结构的基本原理为在充电控制阶段，将输入电流 信号和设定的参考电流信号进行比较，经 PID 调节器后与三角波比较，产生输出信号控制开关的通断，实现恒流充电。

最后，我们将详细描述基于Simulink的神经网络模糊PID控制器的实现步骤，并且提供一个具体的案例分析。首先需要确定神经网络的输入变量和输出变量，然后根据训练数据自适应地调整权值，以便实现更好的控制效果。神经网络控制是一种基于学习的控制策略，它可以通过训练数据自适应地调整控制器的权值，以便实现更好的控制效果。在神经网络控制阶段，将模糊输出变量传输到神经网络控制器中，通过训练数据自适应地调整权值，以便实现更好的控制效果。在去模糊化阶段，将神经网络控制器的输出映射到实际控制量上，得到一个具体的控制量。

而平行于转子磁轴方向的电流分量，所产生的磁场与转子磁场一致，就不会产生任何的力矩。另外，一个好的控制算法就需要使这个平行于转子磁轴方向的电流分量尽量最小化，因为，这个电流分量只会使电机产生多余的热量，并加剧轴承的磨损。由此而得到的电机力矩和这个电流分量的大小成比例。又因为磁场的大小与方向与电流的大小与方向有着直接的关系，所以在用FOC控制算法控制BLDC时的关键就是控制三相输入的电流大小与方向。而控制电流产生定子磁场与转子磁场垂直的关键在：控制稳定的三相输入电压及其电流向量，并且我们得知道转子的实时位置。

本系统用到的坐标变换模块由2部分组成：其一为A-B-C坐标系下电流ia、ib、ic到α-β坐标系下电流iα、iβ的变换，即Clarke变换；如图2所示，本文设计的SVPWM模块仿真模型由五部分组成，分别是电压矢量所在扇区的计算、中间参数X、Y、Z的计算、相邻基本电压矢量作用时间T1和T2的计算、三相逆变器开关时刻Ta、Tb、Tc的计算和PWM波形的产生。手部是用来抓持工件（或工具）的部件，根据被抓持物件的形状、尺寸、重量、材料和作业要求而有多种结构形式，如夹持型、托持型和吸附型等。

因此，基于arx模型的相关理论和方法受到了大量关注，这些方法的基本思路常常被归结为:把arx模型看作一个线性回归模型，并利用获得的观测数据实现对该模型参数的准确估计，从而建立准确的arx模型，用来拟合实际的系统。因此，在预测控制中，通过输出的测量值与模型的预估值进行比较，得出模型的预测误差，再利用模型预测误差来校正模型的预测值，从而得到更为准确的将来输出的预测值。预测模型是模型预测控制的基础，它能够通过控制系统中被控平台提供的当前系统状态信息，再加上未来的控制输入变量，预测到未来的被控平台的状态。

网络化控制系统的网络服务质量会影响控制系统的控制品质甚至使系统不稳 定，本文首先介绍了网络化控制系统的研究现状、建模和模型、两个稳定性判定定 理和定量评估控制品质的方法。由于网络控制系统是一个复杂的混杂控制系统(Hybrid Control System)，其建模方法 不同于传统的线性系统，而是有自己的独特方法——基于时延模型的方法或基于网 络参数的方法。然而，通信网络在反馈控制环路中的插入导致了拥塞，时间延迟和数据包丢失等几个具有挑战性的问题，这些问题很可能使控制性能劣化，甚至使控制系统不稳定。

三相的S函数中的输入和开关角的计算方法都一样，只是在方波方式中采用移相的方法，当正转的时候，B相相位滞后120度，C相相位滞后240度，当反转的时候，B相相位滞后240度，C相相位滞后120度，其SHEPWM的高低电平根据开关角数和开关时刻段来判断，如图1和图2所示，当开关角数为奇数时，开关时间段为奇数时，输出低电平，开关时间段为偶数时，输出高电平；S函数状态变量设置为离散型，状态变量数为SHEPWM一周期内的开关数，状态变量是通过输入的1/4周期的开关角来计算出全周期的SHEPWM的开关角，

强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。深度学习模型可以在强化学习中得到使用，形成深度强化学习。强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。

(3) 空间矢量调制技术，又称为间接变换法、交—直—交等效变换法，是基于空间矢量变换的一种方法，它将交—交变换虚拟为交直和直交变换，这样便可采用流行的高频整流和高频PWM波形合成技术，变换器的性能可以得到较大的改善。(2) 电流跟踪法。这种方法将三相输出电流信号与实测的输出电流信号相比较，根据比较结果和当前的开关电源状态决定开关动作，它具有容易理解、实现简单、响应快、鲁棒性好等特点，但也有滞环电流共有的缺点：开关频率不够稳定、谐波随机分布，且输入电流波形不够理想、存在较大的谐波等。

图1虚线方框中的几个模块为模糊控制算法的几个主要步骤，其主要是由计算控制程序来实现的，具体操作流程如下所示：通过控制输出的反馈信息和参考信息进行做差计算，得到差作为控制算法的误差输入信号，这个误差输入信号作为模糊控制器的输入。同时，通过模糊化处理，将这个数值形态的误差信号转换为模糊语言的集合，并根据预先定义的模糊规则进行模糊聚餐，并得到模糊控制量，最后通过逆模糊化处理，将模糊控制量转换为实际的数值信息作为控制输出，并作用到控制对象上。表示本文所设计的控制器是针对炼焦炉烘炉过程高温段进行设计的。

目前，光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)技术，国内外已有了一定的研究，发展出各种控制方法常，常用的有一下几种：恒电压跟踪法(ConstantVoltageTracking简称CVT)、干扰观察法(PerturbationAndObservationmethod简称P&O)、增量电导法(IncrementalConductancemethod简称INC)、基于梯度变步长的电导增量法等等。普通的最大功率跟踪算法，如扰动观测发和电导增量法在一片云彩的遮挡下就有可能失效，不能实现真正意义的最大功率跟踪。

跟踪微分器的作用是安排过渡过程，给出合理的控制信号，解决了响应速度与超调性之间的矛盾。设计扩展状态观测器的目的就是观测扩展出来的状态变量，用来估计未知扰动和控制对象未建模部分，实现动态系统的反馈线性化，将控制对象变为积分串联型。自抗扰控制是在PID控制算法基础上进行改进的新型控制方法，它具有不依赖于控制对象模型、不区分系统内外扰的结构特点。非线性状态误差反馈控制率是一种非线性的组合方式，输入是TD输出的状态变量与ESO状态估计值之间的误差，输出结合ESO的总扰动补偿值得到控制器的控制量。

目前，光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)技术，国内外已有了一定的研究，发展出各种控制方法常，常用的有一下几种：恒电压跟踪法(ConstantVoltageTracking简称CVT)、干扰观察法(PerturbationAndObservationmethod简称P&O)、增量电导法(IncrementalConductancemethod简称INC)、基于梯度变步长的电导增量法等等。普通的最大功率跟踪算法，如扰动观测发和电导增量法在一片云彩的遮挡下就有可能失效，不能实现真正意义的最大功率跟踪。

所谓万向移动是指移动机构在二维平面上从当前位置向任意方向运动的能力。运动系统具有平面内的三个自由度，可同时独立的在前后、左右及原地旋转三个方向上运动，在不改变自身位姿的情况下向任意方向进行运动的运动特性。它比非全方位机构有着明显的优势。目前，移动机构开发的种类已相当繁多，仅就平面移动而言，移动机构就有车轮式、履带式、腿足式等形式。各种移动机构可谓各有千秋，适应了各种工作环境的不同要求。

目前，光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)技术，国内外已有了一定的研究，发展出各种控制方法常，常用的有一下几种：恒电压跟踪法(ConstantVoltageTracking简称CVT)、干扰观察法(PerturbationAndObservationmethod简称P&O)、增量电导法(IncrementalConductancemethod简称INC)、基于梯度变步长的电导增量法等等。(8)S-函数的语法结构是为实现一个动态系统而设计的(默认用法)，其他S-函数的用法是默认用法的特例(如用于显示目的)。

目前，光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)技术，国内外已有了一定的研究，发展出各种控制方法常，常用的有一下几种：恒电压跟踪法(ConstantVoltageTracking简称CVT)、干扰观察法(PerturbationAndObservationmethod简称P&O)、增量电导法(IncrementalConductancemethod简称INC)、基于梯度变步长的电导增量法等等。在符合电压范围和电流范围的前提下，调整光伏阵列的串联组件数，使得阵列输出接近逆变器的额定功率，以求获得最高的逆变效率。

人工神经网络（Artificial Neural Network，简写为ANN），亦称为神经网络（Neural Network， 简写为NN），是由大量简单的处理单元（称为神经元或节点）互相连接而形成的复杂网络系统， 它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。上述的辨识结构，通过控制对象的输入和输出的延迟分别进入F网络和G网络，然后通过网络输出和实际输出的误差对网络F和网络G进行在线学习。这个部分，主要是通过给定模型的输入和输出，然后通过网络进行训练，得到神经网络的辨识参数。

电力系统频率是靠电力系统内并联运行的所有发电机机组发出的有功功率总和与系统内所有负荷消耗（包括网损）的有功功率总和之间的平衡来维持的，电力系统中有功功率的需求和产生上的任何变化都会反映到系统频率的变化上。a是小波函数的伸缩系数,b是平移系 数,p是输入到小波神经元的权值系数,q是小波神 经元的输出加到整个网络输出的权值系数,w是神 经元间的连接或反馈权值系数,T是小波元的时滞 常数,!是加到小波神经元的偏移参数。频率与有功功率相关,电力系统中有功功率 的需求和产生上的任何变化都会反映到系统频率的 变化上。

目前，光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)技术，国内外已有了一定的研究，发展出各种控制方法常，常用的有一下几种：恒电压跟踪法(ConstantVoltageTracking简称CVT)、干扰观察法(PerturbationAndObservationmethod简称P&O)、增量电导法(IncrementalConductancemethod简称INC)、基于梯度变步长的电导增量法等等。普通的最大功率跟踪算法，如扰动观测发和电导增量法在一片云彩的遮挡下就有可能失效，不能实现真正意义的最大功率跟踪。

从图可以看到，整个SVPWM控制系统，主要包括两个环路，外面的为速度控制环，里面的为电流控制环，串联的两个闭环分别实现电机的速度和电流控制。其中，转子的位置信息则通过磁编码器以串口模式发送到其余模块使用，根据实际需要设置速度指令值，该指令值并与实际反馈来的速度比较后，作为速度控制器的输入。三相桥臂的开关状态可组成8个基本电压空间矢量，其中(0，0，0)和(1，1，1)定义为零矢量，其它6个矢量定义为有效矢量，其大小和位置分布如图2.7(a)所示，相邻有效矢量均间隔60°，矢量长度为2/3Ud。

多平衡点非线性解耦控制方法，基于的是经典反馈控制理论，采用内外环结合的设计思想，具体为：在给定的飞行段内，控制器的结构是相同的，理论上对于某一飞行段，存在着无数个飞行平衡点，应该为每一个平衡点，选取一组控制参数，但实际设计过程中，只需要选取具有典型意义的平衡点来进行研究，得到相应的控制参数，并在飞行段内基于这些参数进行插值计算，即可现实高超声速飞行器多平衡点非线性解耦控制。为了满足高超声速飞行器在复杂的飞行条件下仍然拥有稳定的飞行性能和良好的飞行品质，必须采用全新的控制手段。

模糊自适应控制不要求控制对象具有精确的数学模型，并且还巧妙的引入了自适应律以方便实时的去学习被控对象所具有的各种动态特性，然后再根据动态特性的实时变化来自动更新和修改以及在线实时调整对应的模糊控制器，这样就使得系统在出现各种各样的不确定因素的时候，控制器的控制效果仍然可以保持一致以及具有良好的鲁棒性。从图1可以看出，在自适应模糊控制的过程中，自适应规则的设计是依据控制性能指标来设计的，随着环境的变化自适应律不断用来修正模糊控制器中的参数。因此，自适应模糊控制具有较好的控制性能。

模糊神经网络虽然也是局部逼近网络，但是它是按照模糊系统模型建立的，网络中的各个节点及所有参数均有明显的物理意义，因此这些参数的初值可以根据系统的模糊或定性的知识来加以确定，然后利用上述的学习算法可以很快收敛到要求的输入输出关系，这是模糊神经网络比前面单纯的神经网络的优点所在。在模糊系统中，模糊模型的表示主要有两种：一种是模糊规则的后件是输出量的某一模糊集合，称它为模糊系统的标准模型或。另一种是模糊规则的后件是输入语言变量的函数，典型的情况是输入变量的线性组合，称它为模糊系统的。所示的模糊神经网络结构。

第一，混沌是固有的，系统所表现出来的复杂性是系统自身的，由内在因素决定的，并不是在外界干扰下产生的，是系统的内在随机性的表现。其次，混沌及其理论混沌的表现是貌似随机，而并不是真正的随机，系统的每一时刻状态都受到前一状态的影响，是确定出现的，而不是像随机系统那样随意出现，混沌系统的状态是可以完全重现的，这和随机系统不同。从某种意义说,混沌应是一门关于过程的科学不是一门关于状态的科学,是一门关于演化的科学不是一门关于存在的科学,因此用计算机对混沌进行仿真,是促进混沌研究迅速发展不可缺少的重要的基本方法。

目前，光伏阵列的最大功率点跟踪(MPPT)技术，国内外已有了一定的研究，发展出各种控制方法常，常用的有一下几种：恒电压跟踪法(ConstantVoltageTracking简称CVT)、干扰观察法(PerturbationAndObservationmethod简称P&O)、增量电导法(IncrementalConductancemethod简称INC)、基于梯度变步长的电导增量法等等。在符合电压范围和电流范围的前提下，调整光伏阵列的串联组件数，使得阵列输出接近逆变器的额定功率，以求获得最高的逆变效率。

由于超级电容器单体工作电压不高，一般只有1V-4V，其中常用的单体超级电容电压规格一般是2.7V，而在实际应用中常需要16V、48V、54V、75V、125V或更高的电压才能满足这些设备的使用。超级电容模组的诞生，弥补了铅酸电池等储能器件的缺陷，超级电容模组的工作温度范围为-40~65℃间，决了铅酸电池在室外寒冷条件下使用效率大大降低的问题；控制超级电容器的放电：超级电容器的电阻阻碍其快速放电，超级电容器的时间常数τ在1~2s，完全给阻-容式电路放电大约需要5τ，也就是说如果短路放电大约需要5~10s。

对于三相逆变器来说，载波信号Uc可以三相共用；自然采样法采用计算的方法寻找三角载波Uc与参考正弦波Ur的交点作为开关值以确定SPWM的脉冲宽度，这种方法误差小、精度高，但是计算量大，难以做到实时控制，用查表法将占用大量内存，调速范围有限，一般在实际的机算计控制中不采用。（2）规则采样法：采用近似求Uc和Ur交点的方法，通过两个三角波峰之间中线与Uc的交点作水平线与三角波分别交与A点和B点，如图1-4所示，由交点确定SPWM的脉冲宽度，这种方法的计算量相对自然采样法小很多，但存在一定误差。

无人机是无人驾驶飞机的简称（Unmanned Aerial Vehicle），是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置的不载人飞机，包括无人直升机、固定翼机、多旋翼飞行器、无人飞艇、无人伞翼机。飞控子系统是无人机完成起飞、空中飞行、执行任务和返场回收等整个飞行过程的核心系统，飞控对于无人机相当于驾驶员对于有人机的作用，我们认为是无人机最核心的技术之一。飞控一般包括传感器、机载计算机和伺服作动设备三大部分，实现的功能主要有无人机姿态稳定和控制、无人机任务设备管理和应急控制三大类。

矢量控制（vector control）也称为磁场导向控制（field-oriented control，简称FOC），是一种利用变频器（VFD）控制三相交流电机的技术，利用调整变频器的输出频率、输出电压的大小及角度，来控制交流电机的输出。具体是将电动机的定子电流矢量分解为产生磁场的电流分量 (励磁电流) 和产生转矩的电流分量 (转矩电流) 分别加以控制，并同时控制两分量间的幅值和相位，即控制定子电流矢量，所以称这种控制方式称为矢量控制方式。

强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏，强化学习不同于连接主义学习中的监督学习，主要表现在强化信号上，强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号)，而不是告诉强化学习系统RLS(reinforcement learning system)如何去产生正确的动作。因此，在强化学习系统中，需要某种随机单元，使用这种随机单元，Agent在可能动作空间中进行搜索并发现正确的动作。

该模型，主要通过输入初始的Roll，Pitch，Yaw，初始的p，q，r，以及XYZ轴的转动惯量。参数ki​​​​​​​表示的是积分调整模块的系数，其作用将消除系统中存在的稳态误差，当存在稳态误差的时候，通过积分调节模块进行调节，直到完全消除稳态误差为止，之后积分调节功能停止工作，积分调节模块输出一个固定值。表示的是微分调整模块的系数，其主要是对系统反馈误差的变化率进行调整，其具有超前调整功能，可以预测系统反馈误差的变化率，因此可以在反馈误差产生之间将误差消除，因此通过设置微分调整参数，可以降低。