用并联补偿解耦法设计MIMO控制的仿真_黄威
现代电力系统分析总计
现代电力系统分析总计电力系统稳定性分析：包括功角稳定性分析、电压稳定性分析和频率稳定性分析。
功角稳定性研究的是电力系统中互联的发电机间维持同步的能力问题。
在交流系统中，所有连接在系统中的发电机必须要保持同步运行。
角度稳定性分为以下三类。
静态稳定性：指电力系统受到小扰动后，不发生非同期失步，自动恢复到起始运行状态的能力。
暂态稳定性：指电力系统受到大的扰动后，各同步电机保持同步运行并过渡到新的或恢复到原来稳定运行状态的能力动态稳定性：指电力系统受到小的或大的扰动后，在自动调节和控制装置的作用下，保持长过程的运行稳定性的能力。
频率稳定性：系统中有功功率的缺乏导致的频率下降现象。
电压稳定性：研究的是系统在受到小的或大的扰动后系统维持电压电力系统静态稳定性分析的一般步骤：①计算给定稳态运行情况下各变量的稳态值；②对描述暂态过程的方程式在稳态值附近线性化；③形成线性化方程状态矩阵A，根据其特征值的性质判断稳定性。
（四）提高静态稳定性的措施⑴采用自动调节励磁装置；⑵减小元件的电抗，具体做法有以下几种：①采用分裂导线；②提高线路额定电压等级；③采用串联电容补偿⑶改善系统的结构和采用中间补偿设备。
小扰动法是根据李雅普诺夫稳定性理论，以线性化分析为基础的分析方法。
当受扰动系统的线性化微分方程组的特征方程式的根的实部皆为负值时，该系统是稳定的，当根的实部有正值时，该系统式不稳定的。
小扰动法分析简单电力系统静态稳定性的步骤：（1）列出描述系统中各元件运行状态的微分方程式组；（2）将以上非线性方程线性化处理，得到近似的线性化微分方程式组；（3）根据近似方程式的根的性质，判断系统的静态稳定性。
暂态稳定：系统受到大的扰动后，将使系统结构和参数发生变化，系统潮流和发电机的输出功率也发生变化，从而破坏了远动机与发电机之间的功率平衡，使发电机开始加速或减速，扰动后，各发电机输出功率的变化并不相同，使它们的转速变化也不相同。
这样各发电机之间因转速不同产生相对运动，其结果是使转子之间的相对角度发生变化。
统一潮流控制器(UPFC)的仿真研究
统一潮流控制器(UPFC)的仿真研究摘要：本文根据潮流控制器的基本原理和工作模式，建立了统一潮流控制（UPFC）的动态数学模型。
该模型考虑了直流环节电容储能的动态变化过程，使其更适合系统的动态特性分析。
借助MATLAB/SIMULINK平台，建立其仿真模型，对稳态调节性能和动态响应特性进行仿真分析。
关键词：统一潮流控制，仿真1.引言UPFC是一种统一的可控硅控制装置，只需改变其控制规律，就能分别或同时实现并联补偿、串联补偿、移相和端电压调节等4种基本功能，以及这些功能间的相互组合作用。
UPFC既能在电力系统稳定方面实现潮流调节，合理控制有功功率、无功功率的流动，提高线路的输送能力，实现优化运行，又能在动态方面，通过快速无功吞吐，动态地支撑接入点的电压，提高系统电压稳定性，若适当控制，还可以改善系统阻尼，提高功角稳定性。
统一潮流控制器(UPFC)作为较早出现的串、并联混合型FACTS元件能够对一条传输线上的功率潮流和节点电压进行有效控制，同时其基本功能模块也是广义统一潮流控制器(GUPFC)和可变静态补偿器(CSC)的重要组成部分，具有极高的研究价值。
2.UPFC系统的基本原理与结构对于UPFC而言，主要是通过其串联部分向电网中插入电压来改变UPFC输出端电压的幅值和相位，从而起到潮流调节作用的。
而并联部分主要是为UPFC内部提供有功功率平衡，并提供部分无功功率补偿。
图1. 含有UPFC的传输系统简化原理图在实际系统中UPFC是由两个电压源型变换器构成的，如图2所示。
图2. 含双变换器的UPFC结构图在柔性交流输电系统中，几乎所有FACTS 装置都只能调节影响电力输送功率的三个参数中的一个，但UPFC 可以同时调节三个参数，即可以同时补偿线路参数、调节节点电压幅值和节点电压相位。
还能实现并联补偿、串联补偿等功能。
UPFC 调节其并联部分和串联部分的输出控制电网的参数，基本功能如图3。
图3. UPFC 主要控制功能矢量图3.统一潮流控制器的数学建模及控制策略研究3.1 UPFC的数学模型UPFC 在对称运行状态下，换流器用正弦脉宽调幅(SPWM)，UPFC 的模型如下所述。
变结构交互式多模型滤波和平滑算法
第４５卷 第１２期２０２３年１２月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５ Ｎｏ．１２Ｄｅｃｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２３）１２ ４００５ ０８ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０９２０；修回日期：２０２３０３１２；网络优先出版日期：２０２３０４２７。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０４２７．１３５１．０１０．ｈｔｍｌ 通讯作者．引用格式：陈维义，何凡，刘国强，等．变结构交互式多模型滤波和平滑算法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１２）：４００５ ４０１２．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＣＨＥＮＷＹ，ＨＥＦ，ＬＩＵＧＱ，ｅｔａｌ．Ｖａｒｉａｂｌｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅｍｕｌｔｉｐｌｅｍｏｄｅｌｆｉｌｔｅｒｉｎｇａｎｄｓｍｏｏｔｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１２）：４００５ ４０１２．变结构交互式多模型滤波和平滑算法陈维义１，何 凡１， ，刘国强２，毛伟伟２（１．海军工程大学兵器工程学院，湖北武汉４３００３０；２．海军士官学校兵器系，安徽蚌埠２３３０００） 摘 要：针对机动目标跟踪问题，提出了一种变结构交互式多模型滤波和平滑算法。
首先，对多模型滤波和平滑问题进行了简单描述，并给出了前向交互式多模型滤波和后向交互式多模型平滑的数学模型；然后，建立了变结构交互式多模型算法的精确模型，模型子集之间并行独立运行，通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果；最后，对变结构交互式多模型算法的滤波数据进行平滑处理，得到了变结构交互式多模型滤波和平滑算法。
所提算法将前向滤波和后向平滑相结合，提高了目标跟踪精度。
RBF神经网络补偿的并联机器人控制研究
RBF神经网络补偿的并联机器人控制研究彭志文;高宏力;梁超;文刚【摘要】为了实现对三自由度Delta并联机器人更精确的轨迹跟踪控制,对并联机构的动力学建模不确定性进行研究,提出了计算力矩控制基础上的RBF神经网络在线补偿控制策略.利用Lyapunov理论推导了神经网络在线权值自适应律,保证了系统稳定性.运用RBF神经网络在线自学习系统的不确定性,提高了控制效率同时增加算法的自适应性.在Simmechanics中建立系统物理模型并在Simulink中设计控制器,之后进行Simulimk/Simmechanics联合仿真,结果表明算法优于计算力矩控制,可以有效减小跟踪误差的收敛半径,实现对目标轨迹的准确跟踪.%In order to realize a more accurate trajectory tracking control of the 3-DOF delta parallel robot,the uncertainty of parallel mechanism's dynamic model was researched,a control strategy based on on-line error compensated by RBF neural network was proposed. The law of network weights was develop ed based on Lyapunov theory and the system stability was guaranteed.The system instability was learned on-line by RBF neural network,the control efficiency and the adaptability of algorithm were improved.The physical model was established in Simmechanics and the controller was designed in Simulink. Then the co-simulation was realized based onSimulink/Simmechanics. The results show that the algorithm is better than computed torque control.It can reduce errors effectively and realize the precise track of target trajectory.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2018(000)003【总页数】4页(P252-254,259)【关键词】Delta并联机器人;计算力矩;RBF神经网络;Simmechanics【作者】彭志文;高宏力;梁超;文刚【作者单位】西南交通大学机械工程学院,四川成都610031;西南交通大学机械工程学院,四川成都610031;西南交通大学机械工程学院,四川成都610031;西南交通大学机械工程学院,四川成都610031【正文语种】中文【中图分类】TH161 引言三自由度Delta机器人是食品、药品分拣包装等生产线上的关键组成部分[1]，由于机构三个运动支链对称安装使其有着刚度大、无累积误差等优势。
微电网系统中多种逆变器的并联组网控制策略
微电网系统中多种逆变器的并联组网控制策略张明光;张义娜;孙慧丽;郭得政【摘要】采用氢燃料蓄电池单体的串并联组成的电池模块作为储能系统中的主要储能装置,多种逆变器连接在同一条公共线上.在微电网处于孤岛运行模式时,考虑到储能单元的逆变器间环流的存在、不同设备控制器的不同工作特性、低通滤波嚣存在的影响,提出新的下垂控制理论.利用逆变器模拟同步发电机的频率调节特性,保证负荷发生变化时微电网频率的稳定性;利用静止无功补偿器SVC补偿系统无功,以保障系统电压的稳定,进而实现多种逆变器的组网运行.利用PSCAD仿真软件进行仿真,验证对所建立的模型采取的一系列控制策略的有效性和正确性.【期刊名称】《兰州理工大学学报》【年(卷),期】2014(040)004【总页数】6页(P86-91)【关键词】孤岛运行;下垂控制;频率调节;SVC;PSCAD/EMTDC【作者】张明光;张义娜;孙慧丽;郭得政【作者单位】兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州730050;河南省濮阳供电公司,河南濮阳457000;新疆神火炭素制品有限公司,新疆乌鲁木齐830000【正文语种】中文【中图分类】TM76随着资源的紧缺、负荷的持续增加，风能、太阳能等可再生能源的分布式发电技术已在世界各国得到迅猛发展.微电网是将分布式发电、负荷、储能设备及控制装置等结合，形成的一个单一可控的控制系统.微电网可以运行于孤岛／并网模式，大电网出现严重故障时，微电网孤岛运行，储能系统作为主供电电源来维持系统的正常稳定运行.无疑储能逆变器的控制策略是微电网电能质量综合考究的问题.目前，对逆变器控制策略研究已相当成熟.文献［1］在虚拟同步发电机（VSG）一次电压控制器的基础上，提出了一种在线计算电压控制新算法，但VSG的同步电抗不能无限制增加.文献［2］采用传统的PQ下垂控制理论，该方法对于多台逆变器并联运行时，输出电压频率和幅值精度不能得到很好的保障.文献［3］提出了基于虚拟频率-电压的下垂控制，这种方法要求多个并联逆变器转换角相同，其实现条件苛刻.文献［4］通过引入感性虚拟阻抗，提出一种适合微电网多逆变器并联的电压电流双环下垂控制策略；但文中在多个逆变器并入系统的瞬间逆变器间所产生的环流较大，其消除时间也较长.文献［5］对于多逆变器提出了环链控制法，下级逆变器的电流参考信号由上级逆变单元提供；然而，链环的存在使得该控制策略不能实现热插拔.基于上述情况，有必要研究如何更为全面地建立储能系统逆变器的控制策略.本文针对大电网出现故障时，建立基于微电网孤岛运行时的模型.通过引入新的功率变量，实现多逆变器间的控制解耦；再次考虑到逆变器之间环流、不同设备的不同工作特性、低通滤器的影响，设计出新的下垂控制方案；模拟同步发电机的频率调节特性，增添静止无功补偿器SVC，实现微电网的频率无差调节、电压的调整.最后通过PSCAD／EMTDC仿真软件搭建仿真模型来验证提出的控制策略.1 储能系统的构成及燃料电池的数学模型分布式发电并网方式运行时，一般不需要储能系统，但在孤岛运行时，为保持小型供电系统的频率和电压的稳定，储能系统往往是必不可少的.分布式发电的储能技术主要包括蓄电池储能、飞轮储能、超级电容储能、压缩空气储能和蓄水储能等. 电池类储能装置自损耗小，能量存储时间长；但响应速度慢，循环寿命短.在大量储存可再生能源发电时，作为备用电源对负荷进行供电.本文采用蓄电池储能，同时小型汽轮发电机作为微电源对能量进行即时补偿.对于蓄电池储能，采用氢燃料电池单体的串并联来组成一个电池模块.氢作为重要的二次能源，燃烧时不会释放CO x、NO x、SO x气体和粉尘等污染物.氢通过可再生能源产生，整个循环过程实现了无有害物质排放、清洁无污染.在储能系统中，由于氢燃料电池输出的直流电压一般不高且变化范围较大；而燃料电池分布式并网发电系统中，需要采用电力电子变换电路实现由不稳定直流电能向稳定交流电能的转换.本文氢燃料电池发电系统采用两级结构——DC／DC变换和DC／AC变换，如图1所示.氢燃料电池输出的直流电压一般不高，采用Boost直流升压变换器（如图2所示）来提升氢燃料电池输出电压.图1 氢燃料电池两级并网发电系统结构Fig.1 Two-stage grid-connected power generation system structure with hydrogen fuel cell图2 Boost直流升压变换器Fig.2 Boost converter for DC voltage boosting2 蓄电池多储能系统接入微电网的组网控制策略研究2.1 储能系统中三相逆变器的建模与设计单台三相逆变器结构如图3所示，图中C f和L f分别为滤波电容和电感，r为线路电阻.图3 三相逆变器主电路Fig.3 Main circuit of three-phase inverter由图3得三相逆变器的模型：式中：i＝A，B，C，分别指 A、B、C相；u k i为滤波前的逆变器输出电压；u o i为滤波后逆变器的输出电压；i L i和i o i分别指电感电流和输出电流.经过派克变换，式（1）在旋转坐标系下的表达式如下式所示：此处采用电压外环、电流内环的双闭环控制方式，所以三相逆变器在dq旋转坐标系下是耦合的，经过解耦的双闭环控制框图如图4所示.图4 三相逆变器电压电流双闭环解耦控制框图Fig.4 Block diagram of decoupling control of voltage-circuit dual-loop with three-phase inverter 根据储能系统中逆变器在孤网模式下工作时的特点，孤网运行时，储能系统作为主力供电单元为负载提供电能，对频率的保持和电压的稳定有更高的要求，故此处选用电压外环电感电流内环的双闭环控制方式［6-7］.ωL f i Ld和ωL f i Lq作为解耦项使得无功电流和有功电流可以实现独立的控制.电压电流双环控制充分利用了系统的状态信息，不仅动态性能好，稳态精度也较高.2.2 两储能单元的逆变器并联模型对于多个储能单元的系统，采用多逆变器连接在同一条公共线上.以两个储能单元的逆变器并联为例，其结构图如图5a所示，等效电路如图5b所示.图5 逆变器并联主电路Fig.5 Main circuit of parallel-connected inverters在计算逆变器的功率时采用逆变器输出端电压.根据基尔霍夫定律，由图6可以推导出负载端的电压利用式（3）可以得出第一台逆变器输出电流的向量表达形式：由此可以得到第一台逆变器发出的复功率：其中：a、b、c、d是由线路阻抗组成的参数表达式.由式（5）可以看出，逆变器的有功功率P和无功功率Q不仅与E 1和E 2有关，也与θ1和θ2有关.说明多逆变器的控制之间存在着耦合关系.2.3 改进的下垂控制理论下垂控制是对系统中每个供电电源进行实施的，可以在电源电压最小限度偏离参考电压的情况下实现电源按额定功率比例分配给负载.功率下垂控制是实现多机稳定并网的主要控制策略.1）为了有类似于分别单台非并联逆变器的控制特性，引入新的变量［8-9］.定义如下：通过做差得到：为明确控制量与被控制量之间的关系，实现P 1t和P 2t的差值只与两台逆变器输出电压的相位差有关，Q1t和Q2t的差值只与电压的幅值差有关.令根据上述推导，确定下垂控制方式为2）由于上述控制量是新定义的下垂控制量，则无法保证电源按额定功率比例分配给负载，不能消除逆变器之间环流的流动.不同额定容量微电源的微网中，环流大小是衡量系统功率分配精度的重要指标.若逆变器间环流为零，根据基尔霍夫定律有：由式（11）可知，逆变器的各个输出阻抗与连线阻抗不同时，希望通过下垂法将该逆变器的输出电压也做相应调整；将输出功率小的逆变器的电压幅值下垂系数减小，可以增大其输出压降.由此出发，把功率的一次方引入到下垂系数.同时，储能系统除蓄电池蓄能外，还包括飞轮储能、超级电容储能，以及小型汽轮发电机等为电源.综合考虑到微电网中不同设备控制器的工作特性，把二阶功率引入下垂系数中.还要对低通滤波进行补偿，加入微分环节来提高系统响应速度［10-11］，来更好地实现微网的精确、稳定运行.由此出发，提出新的下垂控制方程：改进后的下垂算法实现了系统运行的自适应调整.当检测到功率变化时，根据实际输出功率的大小自动对下垂量进行动态调节.2.4 频率、电压的调整多个储能单元同时大量投入运行时，多数情况微电网处于孤岛运行模式.此时，为保持微电网的正常运行，要保证微电网电压和频率在要求范围内.1）频率的调整.对于改进后的逆变器的下垂控制特性，当负荷功率发生变化时，逆变器被分配的功率发生了变化，此时逆变器的频率将不再是额定频率，这说明上述下垂控制方式不能保持频率的稳定性.借鉴同步发电机的频率调节特性曲线［12］，设置逆变器的控制特性曲线如图6所示.其调节过程为：逆变器初始工作点为A点，当负荷增加时，逆变器工作点沿曲线1移动至B点；此时如果将曲线保持斜率不变向右平移，使逆变器工作点变为C点，则可使频率回复至f ref，即逆变器工作在曲线2，功率缺额由小型汽轮发电机来提供，实现了储能逆变器的无差调频.图6 逆变器的频率调整曲线Fig.6 Frequency adjusting curve of inverter2）电压的调整.上述改进的下垂控制理论中，逆变器阻抗大的端电压大些，这也导致了逆变器间电压的差值.通过静止无功补偿器SVC补偿无功，来达到逆变器间电压差值为零的目的［13-15］.逆变器容量足够大时，在发送一定有功功率的情况下，无功功率受到有功功率和传输线路的限制.氢燃料储能蓄电池组逆变器发送的有功功率与氢燃料电池的单元数、串并联方式等因素有关.当有功功率满足负荷要求时，SVC补偿的无功功率Qj为其中：Q o1、Q o2分别为氢燃料蓄电池的逆变器提供的有功功率，Qq为小型汽轮发电机发出的有功功率.则SVC补偿能量极限为选取SVC的容量范围为3 仿真与实验为进一步验证所提出控制策略的正确性，本文设计开发了实验平台，实验平台配置如图7所示.储能系统包括两组不同的氢燃料蓄电池组组成的子系统、一台微型汽轮机、静止无功补偿装置SVC.氢燃料蓄电池组通过氢燃料蓄电池单体的串并联组成.负荷主要包括一台感应电机、阻抗负载、卸荷负载与无限大电网共同构成.图7 实验平台配置图Fig.7 Arrangement of experiment platform本文采用仿真软件PSCAD／EMTDC对前面改进的下垂控制策略以及系统频率、电压的稳定性所采取措施的可行性和正确性进行仿真验证.具体参数如表1所示.表1 系统参数设置Tab.1 Setting of system parameters电网线电压运行频率滤波电抗滤波电容额定功率400 V 50 Hz L 1＝1.2 m H L 2＝0.6 m H C1＝C2＝1 500μF P o1＝200 W P o2＝400 W仿真过程为：两个储能单元的逆变器并网、离网、满载动态改变过程.釆用传统下垂控制和改进的一系列控制策略进行两次仿真.观测单台逆变器的频率输出、电压输出和功率输出动态特性.逆变器在t＝2 s时并入电网，t＝5 s时发出有功功率120 W，无功功率50 W，在t＝10 s时电网电压下降5%，在t＝15 s时联网模式转为孤岛模式，控制方式由并网运行时的电流控制转为电压电流双闭环控制.t＝20 s半载加至满载.随后采用改进后的一系列控制策略重复上述步骤.仿真结果如图8所示.由图8a可见，当t＝20 s半载加至满载时，逆变器被分配的功率发生了变化，逆变器的频率将不再是额定频率，加入虚拟同步发电机的控制环节，频率的稳定性有了很大改进.由图8b可见，在t＝15 s时并网模式转为孤岛模式，t＝20 s半载加至满载，当检测到功率变化时，根据实际输出功率的大小自动对下垂量进行动态的调节；加之通过静止无功补偿器SVC补偿无功，实现了逆变器的电压基本稳定的目的，同时，也保证了多个逆变器间电压差值近乎为零的要求，进而进一步确保了逆变器间无环流的流动.图8c中，在t＝15 s时，微电网由并网转为孤岛模式运行，此时逆变器间的有功、无功要进行重新分配，由于SVC的加入，逆变器无功波动有所减少，使得逆变器对无功的输出明显减少，这也进一步削弱了逆变器间无功电流的流动.由于有功、无功的相对稳定，根据改进的新的下垂控制方程，进而确保了当大电网发生故障时，微电网进入孤岛模式的稳定运行，保证了微电网额定的电压和频率.图8 传统、改进下垂控制下逆变器输出系列仿真波形Fig.8 Serial simulation waveforms of inverter output with traditional and improved droop controls 由图8d可见，虚拟同步发电机控制模型和改进下垂控制器的采用使得环流抑制效果更好，模式切换和负荷变动条件下环流问题得到了改善，证明没有过多的潮流消耗在两逆变器连接线路阻抗上，改善了负荷功率分配，保障了微电网的供电质量.4 结论采用氢燃料蓄电池单体的串并联组成的电池模块作为储能系统中的主要储能装置.根据微电网自治运行时并联系统的特点，得出了改进后的下垂控制算法，该算法在微电网处于孤岛运行模式时，去除了储能逆变器间存在的环流，避免了不同设备控制器的不同工作特性、低通滤波器存在的影响.通过逆变器模拟同步发电机的频率调节特性，添加静止无功补偿器SVC补偿系统无功，确保了负荷发生变化时微电网频率的稳定、系统电压的稳定，进而实现了多储能逆变器的并联组网运行.仿真和实验结果表明，改进后的多储能逆变器的并联组网控制策略可有效避免微电网中新能源发电间歇不稳定的问题，从而提升了其供电质量和能量利用效率.参考文献：［1］杨向真，苏建徽，丁明.面向多逆变器的微电网电压控制策略［J］.中国电机工程学报，2012，32（7）：7-13.［2］ ZHONG Qingchang，GEORGE W.Synchronverters：inverters that minic synchronous generators［J］.IEEE Transactions on Industrial Electronics，2010，58（4）：1259-1267.［3］ LI Yan，LI Yunwei.Decoupled power control for an inverter based low voltage microgrid in autonomous operation ［C］／／IEEE 6th International Power Electronics and Motion Control Conference.Wuhan：［s.n.］，2009：2490-2496.［4］张庆海，彭楚武，陈燕东，等.一种微电网多逆变器并联运行控制策略［J］.中国电机工程学报，2012，32（25）：126-132.［5］ WU T F，CHEN Y K，HUANG Y H.3C strategy for inverters in parallel operation achieving an equal current distribution［J］.IEEE Transactions on Industrial Electronics，2000，47（2）：273-281.［6］郜登科，姜建国，张宇华.使用电压-相角下垂控制的微电网控制策略设计［J］.电力系统自动化，2012，36（7）：29-34.［7］王成山，肖朝霞，王守相.微网中分布式电源逆变器的多环反馈控制策略［J］.电工技术学报，2009，24（2）：100-107.［8］阚志忠，张纯江，薛海芬.微网中三相逆变器无互连线并联新型下垂控制策略［J］.中国电机工程学报，2011，31（33）：68-74.［9］张纯江，王晓寰，薛海芬，等.微网中三相逆变器类功率下垂控制和并联系统小信号建模与分析［J］.电工技术学报，2012，27（1）：32-39.［10］ WANG Peng，LIU Xiong，JIN Chi.A hybrid AC／DC microgrid architecture，operation and control ［C］／／IEEE Power and Energy Society General Meeting.Detroit：［s.n.］，2011.［11］吕志鹏.多逆变器型微网运行与复合控制研究［D］.长沙：湖南大学，2012.［12］时珊珊，鲁宗相，闵勇，等.无差调频过程中微电源功率分配策略设计［J］.电力系统自动化，2011，35（19）：23-27.［13］彭思敏，曹云峰，蔡旭.大型蓄电池储能系统接入微电网方式及控制策略［J］.电力系统自动化，2011，35（16）：38-43.［14］龙源，李国杰，程林，等.利用光伏发电系统抑制电网功率振荡的研究［J］.电网技术，2006，30（24）：44-49.［15］孙孝峰，吕庆秋.低压微电网逆变器频率电压协调控制［J］.电工技术学报，2012，27（8）：77-84.。
三自由度Delta并联机器人的设计与仿真
目录摘要 (2)第1章引言 (6)1.1. 我国机器人研究现状 (8)1.2. 工业机器人概述： (9)1.3. 本论文研究的主要内容 (10)第2章机器人方案的设计 (15)2.1. 机器人机械设计的特点 (15)2.2. 与机器人有关的概念 (15)2.3. 工业机器人的组成及各部分关系概述 (16)2.4. 工业机器人的设计分析 (17)2.5. 方案设案 (18)2.6. 自由度分析 (18)2.7. 机械传动装置的选择 (20)2.7.1. 滚珠丝杠的选择 (20)第3章零部件设计与建模 (22)3.1. Croe软件介绍 (22)3.2. 关键零部件建模 (22)3.3. 各部分的装配关系 (36)第4章仿真分析 (39)第5章致谢 (43)参考文献 (44)摘要工业技术水平是工业用机器人现代化水平的重要指标，从研究和研究领域发展的结论，提高现代产业的要求，提高产业控制和控制任务的复杂性，提出了很高的要求。
理论上，我国末期输送能力和定位精确度高、小误差、惯性误差、反应速度快、工业工作并行、快速准确、现有工业工程预计会进一步增加，本文将研究并行研究、实用化并行以企业工学实用化为目标。
从摩擦接口、外乱和不确定性来看，如果没有连锁和动力学模型化的负担，传统的控制战略将难以得到基于控制有效性模型的预期。
通常，与一系列平行于更复杂的运动模型相比，动态测试和控制机制将更加复杂。
因此，有必要研究并联机构的动力学建模及其控制问题。
这是一个新的机器人，机器人的刚性。
承载能力高。
高精度。
小负荷的重量。
具有良好的性能和广泛的应用，是robotów.spokojnie系列的补充。
有一个固定的一部分，在特点和实验室条件下的动力学加速度（重力加速度），.终端控制机制，原来的三角洲是最有效的机制平行安装“电子项目机器人是机器人的控制和规划动力学研究的基础上，发挥着重要的作用，在“.badania kinematykę反向动力学和由简单到przodu.odwrotnie相对平行前进，kinematykę相对skomplikowane.na结构分析的基础上，建立了三角洲机器人模型，机器人的机器人。
用并联补偿解耦法设计MIMO控制的仿真
（ 东华 理工大 学 机 械与 电子工 程学 院 ， 西 抚 州 ３ ０ １ ） 江 ３ ０ ３
摘 要：针对过程控制 中常见的多输入 多输 出（ ＭＯ 系统 ， ＭＩ ） 由于 系统 中得各 个控制通道之 间存在耦 合关 系， 以 所 输 出往往要 经过 一段 时间才能响应输入信号 ， 时滞现 象广泛存在 于工业控制 中， 于消除这种现 象， 时 传统的方法有对
Ａｂｔａｔ Ｉ ｒｃｓ ｃｎｒ ｆｃｍ ｏ ｕｔ ｌ ｉ ｕ ｍｕｔ ｌ－ ｔｕ ｓｒｃ： ｎｐｏｅｓ ｏｔ ｌｏ ｏ ｍ ｎ ｍ ｌｐｅ ｎ ｔ ｌｐｅｏ ｐ ｔ ｏ ｉ － ｐ ｉ －ｕ Ｉ ） ｙｔｍ ｂｃｕｅｔｅｓｓ ｍ ｏ ａｈ ＭＯ ｓｓ ， ｅａｓ ｈ ｙｔ ｆ ｃ ｅ ｅ ｅ
第 ３ 卷 第 ３期 ・ 术 ９ 掌
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２ １ 年 ３ 月 ０２
Ｍ ａ ． ０１ ｒ２ ２
ＨＵＮＡＮ ＡＧＲＩ Ｃ ．ＵＲＡｔ ＭＡＣＨＩ Ｔ ＮＥＲＹ
用并联补偿解耦法设计 ＭＩ ＭＯ控制的仿真
黄 威， 夏 洪， 张秀喜， 征 ， 尧 郑振峰
ｓｍ ｕ ａ ｉ ｎ ｉ ｌｔｏ
ＨＵ ＡＮＧ ｅ ， Ａ ｏ ｇ， ＨＡＮＧ ｕ ｘ ， Ａ０ ｅ ｇ， ＨＥＮＧ ｈ ｎ ｎ Ｗ ｉｘｌ Ｈ ｎ ｚ Ｘｉ － ｉＹ Ｚｈ ｎ ｚ Ｚ ｅ— ｇ
基于内模控制的PMSM双闭环调速系统控制器设计与仿真
基于内模控制的PMSM双闭环调速系统控制器设计与仿真张旭秀;孙婧;李卫东;王琳【摘要】为提高永磁同步电机双闭环调速系统响应速度与抗干扰性,给出一种依据内模控制及有功阻尼概念的PMSM双闭环调速系统控制器设计方法.通过建模分析对PI+前馈解耦电流环控制器进行优化,依据内模原理设计出带有箝位积分法抗击分饱和的电流内环解耦控制器.在此基础上,构造有功阻尼代替自然阻尼,利用转速环频带带宽对PI调节器参数进行整定.通过计算机仿真验证,对比传统FOC控制下的调速系统,使用本文所设计的控制器可提升系统响应速度,降低系统超调量,仿真结果表明该方法的有效性.【期刊名称】《大连交通大学学报》【年(卷),期】2019(040)003【总页数】6页(P108-113)【关键词】永磁同步电机;内模控制;有功阻尼;参数整定;抗积分饱和【作者】张旭秀;孙婧;李卫东;王琳【作者单位】大连交通大学电气信息工程学院 ,辽宁大连 116028;大连交通大学电气信息工程学院 ,辽宁大连 116028;大连交通大学电气信息工程学院 ,辽宁大连 116028;大连交通大学电气信息工程学院 ,辽宁大连 116028【正文语种】中文永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor，PMSM)具有内在非线性及耦合性，通常采用矢量控制以实现电流与转矩的分别控制.但矢量变换后的PMSM模型仍存在两轴电流相互耦合的非线性及时变性因素，同时其伺服对象也存在较强的不确定性和非线性，加之系统运行时还受到不同程度的干扰，因此，按常规控制策略是很难满足高性能永磁同步电机伺服系统的控制要求的[1].为此，探寻先进“复合型控制策略”以改进作为PMSM伺服系统核心组成部件的“控制器”性能，来弥补系统中存在的不足.文献[2]提出了基于模型的离线式整定与模糊PI在线整定相结合的混合参数整定法，可在线调整性能参数，但在系统运行的不同阶段均需手动修改性能参数；文献[3]针对速度环提出一种复合PI参数整定方法，先利用频域法设计一组PI参数，然后以该PI参数为初始值、ITAE为阶跃响应的评价函数，通过2DOF整定法在初始值附近搜索，使系统工作于最佳控制性能的PI参数值.该方法使伺服系统跟踪性能较好，抗负载扰动性较强，但优化时间长，整定效率低.文献[4]提出改进多亲遗传算法对PI参数进行整定，有效地降低了阶跃响应超调，使稳态性能好，但系统响应速度有待提高.内模控制(Internal model control,IMC)是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略[5]，由于其不需要被控对象的精确数学模型，鲁棒性强，在线调节参数少，结构简单等优点，在电机控制领域中逐渐得到广泛应用[6-7].文献[8-10]分别研究了在不同场合中应用内模原理对PID控制器参数进行整定的方法，这些IMC均作为主控器有效的实现了高性能控制系统的参数整定调节，可见，利用内模原理进行控制器的参数整定是实现高性能PMSM控制系统的一种有效手段.本文在已有文献基础上，设计了一种将内模控制与PI前馈解耦方法相结合的永磁同步电机电流内环控制器，并针对负载扰动引入“有功阻尼”的概念，对转速环PI控制器参数进行整定，最后在此基础上加入积分箝位法进行抗积分饱和控制，降低系统超调量.仿真证明该方法具有快速性高，鲁棒性强，稳定性好的优势.1 PMSM数学模型建立1.1 PMSM数学模型控制对象的数学模型应能够反应被控系统的动静态特性，为准确建立PMSM数学模型，首先做如下假设：①忽略电动机铁芯饱;②永磁材料磁导率为零;③不计涡流和磁滞损耗;④三相绕组是对称均匀的;⑤绕组中感应电感波形是正弦波.电动机的电流方程、电磁转矩方程及运动方程：(1)其中，ud、uq为d、q轴定子电压；id、iq为d、q轴定子电流；Ld、Lq为d、q轴定子电感；φf为转子上永磁体产生的磁动势；J为转动惯量(kg·m2)；TL为负载转矩，是输出转矩(N·m)；B为粘滞磨擦系数，也称阻尼系数；ωr为转子机械角速度；ωm=pnωr为转子电角速度；pn为极对数.1.2 矢量控制本文采用实际工程应用中常用的id=0的PMSM矢量控制方式，其结构包括转速环PI调节器、电流环PI调节器和SVPWM算法.矢量控制算法应用成熟，本文不再赘述.2 双闭环调速系统设计PMSM调速系统具有速度环和电流环双闭环结构，电流环作为内环是PMSM调速系统中的一个重要环节，它是提高系统响应速度、改善系统控制性能的关键.而速度环则需要增强系统的抗负载扰动能力，抑制速度的波动.本文讨论顺序为先电流环后转速环.2.1 电流环设计为便于控制器设计，重写坐标系下的电流方程为：(2)可以看出，(Lq/Ld)ωmiq和(1/Ld)ωmLdid分别作为id、iq在d、q轴上产生的交叉耦合电动势.解耦后的电压udun-coul、uqun-coupl应为下式所示：(3)对解耦后的d、q轴电压方程式组进行Laplace变换，得：(4)则PI控制器结合电压前馈解耦控制策略即可得到d-q轴的电压为：(5)其中：Kpd和Kid为d轴PI控制器的增益，Kpq和Kiq为q轴PI控制器的增益. 式(5)中的PI控制器参数是按照典型I型系统设计而来的，由于模型误差与参数校正过程中必然存在的失准问题，导致电流环在实际运行中是不完全解耦的.为解决此问题，本文采用内模控制原理对原有PI结构控制器进行改进.2.1.1 内模原理内模控制作为一种先进控制策略，在1982年由Garcia和Morari在受到模型控制算法和动态矩阵控制算法的启发下提出的较为成功的预测控制算法.因其设计原理简单，不需要被控对象的精确数学模型，参数直观明了，控制性能优越等特点，成为了工业控制领域中重要的鲁棒控制方法之一.因此，在这里我们采用图1所示的内模控制策略对电流环的PI控制器进行参数整定.图1 等效内模控制策略结构图图1是典型的内模等效反馈控制结构框图，其中Q(s)为内模控制器，P(s)为被控对象，M(s)是被控对象的数学模型.根据经典的自动控制理论，其中，I是单位矩阵.由图可以看出，若系统模型精确，即M(s)=P(s)，且没有外界扰动，则模型的输出与过程输出相等，此时的反馈信号为零.这样的内模系统具有开环结构，表明对开环稳定的系统而言，反馈的目的是克服过程的不确定性.此时的开环传递函数为：G(s)=Q(s)·M(s)(7)因此，若Q(s)和M(s)是稳定的，则系统稳定.电机的电磁时间常数比机械时间常数小得多，近似将电流环看作是一阶系统，故被控模型不包含时滞过程和右半平面零点，根据内模控制器的设计准则，定义M(s)=P(s)，引入可实现因子(8)使得Q(s)=M(s)-1·f(s)(9)其中，λ即为设计参数.结合式(8)、(9)，得到内模控制器为：(10)并有：(11)将原有PI控制器参数与内模控制器参数相比较，可变参数由2个缩减为1个，其关系式如下：若定义系统阶跃响应从10%～90%所需的时间为tres，则有近似式tres=ln9/λ；且参数λ近似的与系统闭环带宽的倒数成反比，这样便可获得参数λ得初始估计，并可根据需要在线调整.2.2 速度环设计事实上，在工业过程控制中，克服扰动是控制系统的主要任务，上一节中我们设计了针对电流环系统模型不确定且存在扰动的情况下的内模控制器，根据PMSM的运动方程：(13)可以看出，由于负载转矩的随变性，转速环中的负载扰动会比电流环中的更加强烈，文献[11-13]基于消除负载转矩的思想提出了几种抗负载扰动的控制方法.在这里我们引入一个更简单的抗负载扰动的电流控制策略.为本节设计控制器方便，重写电机运动方程：(14)首先，定义“有功阻尼”为：(15)自然阻尼的定义为负载转矩随转子机械角速度的变化量：(16)因为自然阻尼非常小，所以PMSM的运动方程极点十分接近原点，引入“有功阻尼”的概念后，可将闭环极点配置到期望的闭环带宽α上.当采用id=0的控制策略，并假定电机在空载(TL=0)的情况下启动，将有功阻尼带入到系统运动方程中，可得到系统线性化运动学方程：(17)对式(17)进行拉普拉斯变换得：(18)结合式(17)与式(18)，得出理想情况下的有功阻尼系数：(19)消去-α处极点，则系统即为由PI控制器构成的闭环系统，α为期望闭环带宽，转速环控制器的表达式为：(20)其中：可见，与传统的PI控制器参数整定相比，若不引入“有功阻尼”，则闭环带宽的选择就只能依靠公式αJ>>bn，此时，J就成为设计转速环控制器的唯一关键参数，而自然阻尼bn又会随着负载的变化而变化，因此Tis的选择就会变得十分困难. 2.3 抗积分饱和以上均是在线性理想情况下所设计的电流内模控制器及转速环PI参数，未考虑到控制量饱和所产生的非线性影响.由于内模控制的积分性质会导致控制器的输出饱和，系统退饱和时间加长，系统超调增大，而实际工业应用中是不容许过大的超调量出现的.因此，为解决由于积分饱和而导致的系统超调问题，本文选择积分箝位法进行抗积分饱和控制.积分箝位控制框图如图2.图2 积分箝位控制框图事实上，启动过程中的转速必然会存在超调现象，但这已经不是按照线性规律的超调，而是经历了饱和非线性区域后的超调，又可称为“退饱和超调”.退饱和超调量、上升时间和调节时间的计算公式分别如下：(21)式中，σrsat为退保和超调量，ΔSmax为转速跌落最大值，Sb为转速跌落量基准值，iqmax为电流限幅最大值，iL为负载电流，K=Kt/J为机械增益(其中Kt是转矩时间常数)，TΣs为转速环小惯性群近似后的时间常数，Ω为机械角速度，td是恢复时间.可见，给定转速越小、电流限幅值越大、负载越小，则退饱和超调量越大.3 仿真实验结果研究本文以永磁同步电机为研究对象，采用MatlabR2015a平台进行仿真实验，在Simulink下建立的PMSM双闭环调速系统仿真模型如图3所示.其中仿真电机参数设置为：极对数pn=4，定子电感Ld=5.25 mH，Lq=12 mH，定子电阻R=0.958 Ω，磁链φf=0.1827 Wb，转动惯量J=0.003 kg·m2，阻尼系数B=0.008 N·m·s.依据电流环带宽与电机时间常数之间的关系，即时间常数τ=min{Ld/R,Lq/R}，带宽λ=2π/τ，根据电机的参数可以计算得到λ=1 100rad/s，从而根据式(12)可以计算出电流环PI调节器的参数.另外，选取转速环的带宽为α=50 rad/s，将电机参数代入式(19)和式(20)可计算得到转速环PI调节器参数.需要说明，利用电机参数计算得出的PI调节器参数有时并不是最优的，在仿真过程中可以对参数进行调试，以获得最优控制效果.图3 系统整体仿真模型仿真条件设置为：参考转速Nref=1000r/min，初始时刻负载TL=0 N·m，在t=0.2 s时，负载转矩TL=10 N·m，仿真结果如图4、图5所示.(a) 传统FOC三相电流iabc变化曲线(b) 参数整定后三相电流iabc变化曲线(c) 结合抗积分饱和后三相电流iabc变化曲线图4 基于IMC原理参数整定PI调节器的三相PMSM矢量控制系统仿真结果图5 转速Nr变化曲线图4中(c)为使用本文方法所设计出的控制器后得出的系统三相电流变化曲线，(a)、(b)分别是参数整定后及传统矢量控制下的三相电流变化曲线.通过比对，可以明显看出改进后的方法使得电流整定速度更快.从图5可以看出，电机转速上升至参考转速1 000 r/min时，本文中所用方法显示的超调量明显降低，且仍具有快速的响应速度.具体动态参数如表1.表1 动态参数一览表控制方法动态参数上升时间/s调节时间/s超调量/%传统矢量控制0.0110.04222.3参数整定后的矢量控制0.0080.03920.1结合箝位积分法的控制0.0090.0121.7三种控制方法控制的系统稳态均无静差，且在t=0.2 s突加负载转矩的情况下，电机也能较快的恢复到给定参考转速值，说明所设计控制系统具有较好的动态性能和抗扰动能力.4 结论本文针对PMSM控制系统电流环中存在参数摄动、干扰等不确定因素，利用IMC 原理给出了结合电压前馈解耦的PI控制器；引入“有功功率”概念，对速度环参数进行重新整定；并加入积分箝位抗积分饱和法降低系统超调.仿真结果表明，本文中所提出的控制系统设计方法与传统的控制方法相比较，能更好的降低系统超调量，具有良好的鲁棒性及稳定性.但系统仍存在噪声干扰的问题，在接下来的研究中将进一步解决此问题，以期将该方法应用到高精密数控机床和高性能机器人等实际伺服系统中，提高系统的运行效率和控制精度，改善控制性能.参考文献【相关文献】[1]舒志兵.交流伺服运动控制系统[M].北京:清华大学出版社,2006.[2]李鹏,王胜勇,卢家斌,等.PI参数混合整定法在闭环矢量控制系统中的应用[J].智能系统学报,2013,8(5):446-452.[3]肖启明,杨明,刘可述,等.PMSM伺服系统速度环PI控制器参数自整定及优化[J].电机与控制学报,2014,18(2):102-107.[4]苏译,徐晓昂.基于改进遗传算法的PI整定在DTC中的应用[J].微特电机,2012,40(4):13-15.[5]赵志诚,文新宇.内模控制极其应用[M].北京:电子工业出版社,2012.[6]LI SHIHUA,GU HAO.Fuzzy adaptive internal model control schemes for PMSM speed regulation system[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics,2012,(4):767-779.[7]GUOHAI LIU ,LINGLING CHEN ,WENXIANG ZHAO, et al.Internal model control of permanent magnet synchronous motor using support vector machine generalized inverse[J].IEEE Transactions on Industrial Informatics,2013,9(2):890-898.[8]黄宴委,熊少华.基于内模控制的永磁同步电机电流环观测器设计[J].中国电机工程学报，2016,36(11):3070-3075.[9]胡文斌,韩璞,刘淼.基于内模的过热汽温串级控制系统PID参数整定[J].计算机仿真，2016,33(6):86-90.[10]徐颖,谢林柏.多变量时滞系统的伴随解耦控制[J].控制工程，2017,24(5):927-932.[11]UMENO T，HORI Y.Robust speed control of dc servomotors using modern two degrees-of-freedom controller design[J].IEEE Trans. Ind.Electron., 1991，38：363-368. [12]IWASAKI M ，MATSUIN.Robust speed control of IM with torque feedforward[J].IEEE Trans. Ind. Electron., 1993，40： 553-560.[13]LIAW G M，LIN F J. A robust speed controller for induction motor drives[J].IEEE Trans. Ind. Electron., 1994，41：308-315.。
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法，与传统的对角矩阵解耦法作比较，并 Simulink 仿真过程，可以得到并联补偿解耦法在仿真过程的优点。
关键词：时滞系统；MIMO 系统；对角解耦；并联补偿解耦；
中图分类号：TP39
文献标识码：A
文章编号：1007-8320（2012）03-0102-02
Use parallel compensation decoupling method design of MIMO control
该 仿 真 实 验 时 间 分 别 为 t=200， 400，600，800，1000，2000，8000，10000，20000s，在仿真之后， 比较并联补偿法与对角解耦法的优势。
3 结论
本文使用了一种新的解耦方法，从上面的例子可以看出， 并联解耦比对角解耦的要求的条件更低，而且稳定性能更好。 对角矩阵要求受控对象的矩阵必须是可逆的，但是并联解耦 矩阵却没有这方面的要求。显示出了并联解耦法的优点。
第 39 卷第 3 期
黄 威，等：用并联补偿解耦法设计 MIMO 控制的仿真
103
图 2 表示 P I 控制器和 S mith 控制结构 图 3 中 C（s）为 PI 控制器，K（s）)G（s）)为被控制对象的传 递函数，先假设二个通道相互独立，用 Simulink 软件仿真，仿 真图如 4 所示，其中 C（s）的参数,积分系数 Sp1 为 27，比例系 数 Si1 为 0.2. 第二个通道 Sp2 为 8，Si2 为 0.8.Input1 值为 3 的阶 跃信号，Input2 值为 2 的阶跃信号。
摘 要: 针对过程控制中常见的多输入多输出(MIMO)系统，由于系统中得各个控制通道之间存在耦合关系，所以 输出往往要经过一段时间才能响应输入信号，时滞现象广泛存在于工业控制中，对于消除这种现象，传统的方法有对
角矩阵解耦法，但对于一些比较复杂的系统解出的解耦补偿矩阵，往往计算都比较复杂。文章使用一种并联补偿解耦
K21g21=
-3 3s2+4s+1
e- 19s
收稿日期：2012-01-09 作者简介：黄威(1986-),男，硕士研究生，主要研究方向：控制过
程与解耦方法.
X2 通过对 X1 产生耦合作用其表达式为：
K21g21=
4 s2+3s+1
e- 17s
X1 通道的被控制量的表达式为：
K11g11=
3 27s+1
图 2 为独立控制通道 S imulink 仿真
图 4 并联解耦仿真结果(t=200s ) PI 为控制器，其内部的 Si1，为 0.2，Sp1 为 27。 最后得出的仿真结果稳定性比较好。如图 5 所示。
图 5 图所示系统的仿真图(仿真时间 2000s )
2 并联补偿法(P CD)设计
在工业自控系统中的 2 输入 2 输出系统中，由于系统多 个通路之间存在着相互耦合，并且当系统的复杂性增大以后， 传统的解耦方法并不能十分有效地解决这个问题，所以本文 利用一种新的方法—— —并联补偿法，在耦合项加上一项大小 相同但方向相反的耦合项，使得耦合项的作用大大减小。
e- 32s
X2 通道的被控制量的表达式为：
K22g22=
3 27s+1
e- 32s。
图 1 2 输入 2 输出耦合系统 X1，R（s），K 和 Y1 共同构成通道，通常采用预估器和解耦 器，控制器为回路的控制图，如图 2 所示，R（s），Y（s）表示系 统输入，输出变量，G（s）为被控时滞对象，K（s）表示解耦器，C （s）表示控制器。H（s）不包含时滞部分。
广泛应用的解耦方法。但从一些资料上看来，在用这种方法计
算耦合项的函数项时，都把延时项去掉，这样大大简化计算的
复杂性。而在实际的工程应用过程中，如果将延时项去掉的
话，控制的稳定性和系统的特性将大大缩小。
假设有图 1 所示的 2 输入 2 输出耦合系统，X1 通 K21g21
过对 X2 管道有耦合作用，表达式为：
的稳定性和控制的特性。对于实际成产过程当中，往往多个变
量相互关联，一个输出受多个输入的控制，一个输入控制多个
输出，并且各个控制通道存在不同程度的滞后，这样解耦补偿
矩阵成为了解决滞后现象的关键。传统解决这一问题的方法
主要有：前馈补偿解耦、反馈补偿解耦、对角矩阵解耦，但是对
角矩阵补偿法 （Diagonal Matrix Decoupling method，DMD）是
参考文献 [1]金以慧，方崇慧.过程控制[M].北京：清华大学出版社，1993. [2]谢任宏.MATALAB R2008 控制系统动态仿真实例[M].北京：化学
工业出版社，2009. [3]翁怡方.自动控制理论[M].北京：机械工业出版社出版，2007. [4]刘豹.现代控制理论[M].北京：机械工业出版社，1992.
第 39 卷第 3 期·学术 Vol.39 Mar.3
湖南农机 HUNAN 湖 AGRI南 CULT农 URAL机MACHINERY
2012 年 3 月 2M01a2r.2年0132月
用并联补偿解耦法设计 MIMO 控制的仿真
黄 威，夏 洪，张秀喜，尧 征，郑振峰
（东华理工大学 机械与电子工程学院，江西 抚州 330013）
Abstract: In process control of common multiple-input multiple-output (MIMO) system, because the system of each control coupling relationship between channel, so the output often it takes a long time to respond to the input signal. delay phenomenon exists widely in industrial control to eliminate the phenomenon, the traditional method is diagonal matrix decoupling method, but for some of the more complex the solution of the system of decoupling compensation matrix and calculations is more complex. This paper used a parallel compensation decoupling method and the traditional diagonal matrix decoupling method for comparison. Simulink simulation process can get parallel compensation decoupling method in the process of simulation of advantages
simulation
HUANG Wei，XIA Hong，ZHANG Xiu-xi，YAO Zheng，ZHENG Zhen-feng
(College of Mechanical & Electric Engineering, East China Institute of Technology, Fuzhou, Jiangxi 344000, China)
Keyword: time delay system; MIMO system ; Diagonal decoupling; Parallel compensation simulink
1 引言
各个控制通道中的耦合广泛存在于多输入多输出(MIMO)
的系统当中，并且时滞现象往往会影响单输入对单输出(SISO)