针对高比例风电接入下电网电压快速、频繁波动的问题，提出了基于模型预测控制(MPC)的多时间尺度电网无功电压优化控制方法。在日前优化安排离散无功补偿设备的基础上，日内采用基于MPC的滚动优化及校正控制思路，利用连续无功补偿装置对电压进行控制。首先，建立基于灵敏度的电网电压预测模型，预测得到未来多个时刻的电网电压运行状态；然后，以未来多个时刻的电网电压预计控制偏差最小为优化目标，建立日内滚动优化控制模型，求解得到连续无功补偿装置的无功控制计划，并通过电压控制偏差校正，完成日内无功电压模型预测控制；最后，以我国“三北”地区某风电场集群为例进行仿真计算，通过与传统电压控制方法进行对比，验证所提方法在提高电压控制水平方面的可行性和有效性。

基于遗传算法的主动悬架最优控制方法研究，张国胜，方宗德，线性二次型调节器（LQR）在工程上广泛应用，但其存在权重矩阵确定困难的不足，本文将遗传算法应用于LQR控制中，提出了一种改进的最

行业分类-设备装置-基于支撑线运动分解的四足机器人trot步态本体位姿控制方法

摘要：针对微处理器对Buck变换器快速动态响应速度的特殊要求，提出了Buck变换器电路理想的过渡过程波形。通过对理想波形的定量分析，得到了其实现方法：电容电流平方滞环（CCSH）控制方法。Matlab仿真结果验证了其优越的控制性能。关键词：电容电流平方；滞环控制；快速动态响应0   引言   现代高速微处理器对其供电电源提出了特殊的要求：低电压大电流、极高的输出电流变化率和极小的电压变动范围。因此，如何提高低电压大电流变换器的动态响应速度已成为电源设计的一个研究热点。由于线性调节器（如PI、PID调节器）是基于目标误差控制而不是基于模型控制，它仅在输出发生变化时才对系统进行调节，因此动态响应速

1.本程序实现了二自由度串行机械臂的改进固定时间滑模控制器，参考文献为《机械臂的改进固定时间滑模控制方法设计》《Design of Improved Fixed Time Sliding Mode Control Method for Manipulator Trajectory Tracking》，以.m文件实现对控制器的仿真。 2.压缩包里有参考文献名、仿真图（.jpg格式）、数据包（.mat）、需要的.m文件. 3.是在matlab（R2016B）上实现的。存.m文件，无.slx文件。

基于特征建模理论, 针对一类可由一阶特征模型描述的被控对象, 设计一种新的自适应跟踪控制方法. 通过参数整合, 将系统特征压缩到一个时变参数中, 进一步减少需估计的参数, 更利于工程应用. 利用李雅普诺夫方法, 分析闭环系统的稳定性. 最后, 通过数学仿真验证了所提出方法的有效性.

2．3机械臂动力学控制方法 2．3．1确定性机械臂动力学控制方法 机械臂的动力学控制问题的主要研究内容为设计合适的控制器，控制各关节的驱动力矩， 驱动机械臂在期望的轨迹上运动，使各关节的位移、速度、加速度跟踪上相应的期望值。确 定性机械臂是指不受外扰、建模精确的机械臂，这类机械臂在工程实践中极少，是理想化的 机械臂，一般的机械臂都会带有不确定性，但对确定性机械臂的控制是研究一般机械臂的控 制方法的基础。对确定性机械臂研究得足够透彻才能更好地研究不确定性机械臂。作为一个 应用广泛的机械系统，机械臂的控制方法有很多种。常用的方法包括以下这几种。 PD控制‘6，7，27]：工程实践上PID控制是应用最广泛的一种控制方法，机械臂的控制中常 常使用到PD控制器。PD控制器结构简单、算法容易实现。对具有精确模型的系统控制具有 非常好的控制品质。对于系统结构、参数没有精确建模的系统，可以通过现场调试来确定控 制器参数，提供良好的品质，并且调试方法简单直观。对于具有时变的不确定性系统，PD控 制器的效果不太理想，对系统运行中出现的变化适应能力不强。 Backstepping控制‘17，2邑291：Backstepping控制的思想是把复杂的系统分解为不超过系统阶 数的多个简单的子系统，为每个子系统设计李雅普诺夫函数和虚拟控制量，逐个子系统反推， 直到最后一个子系统时完成控制器的设计。这是对复杂系统的～种简化处理方法。 Backstepping控制的每步反推中设计的李雅普诺夫函数都需要求导，而且后一个子系统的李 雅普诺夫函数会包含前一个子系统的李雅普诺夫函数，因而多次反推后会出现很多代数项， 计算量会随着系统阶数的增加而快速增加。 其他基于模型的控制：当可以获取精确模型时，系统的动态特性可以由动力学方程来描 述。可以采用基于数学模型的控制方法，如补偿控制、最优控制、非线性反馈控制等。但这 类方法只适合于理想化的确定性机械臂，难以应用到带不确定性的一般机械臂上。 这些方法往往应用于对理想模型的研究，在面对具有不确定性的实际机械臂系统时，控 制品质难以得到保证。但是这些基本的控制方法，可以作为不确定性机械臂研究的基础。通 过引入自适应、鲁棒控制等思想，这些方法可以扩展到不确定性机械臂的应用上。 2．3．2不确定性机械臂动力学控制方法 在实际的工程应用中，影响机械系统工作的因素非常多，要考虑所有因素而获取机械臂 的精确数学模型是不可能的。在建模时必须做出一定的假设，忽略一些影响较小的、难以建 模的因素，才能建立出在一定精度范围内能描述实际系统的近似模型。实际应用中的机械臂 都是带有不确定性的。这些不确定性包括一些参数的不确定性，如连杆的质量、长度、质心 之类的物理量难以精确测量，只能部分已知或未知，也包括一些非参数的因素，如高频未建 模动态、摩擦力等。另外机械臂也不可避免地受到外部扰动的影响，更由于机械臂负载的不 确定性，导致机械臂系统具有较强的不确定性。结构或参数的不确定性和外部扰动会使控制 效果受到不同程度的影响，严重时会导致机械臂系统不稳定。因此，对机械臂控制方法的研 12

基于陀螺仪的无人自行车平衡控制方法

针对深海水下机器人(ROV) 处于深海环境中受到外界干扰的伺服控制这一问题, 首先建立推进器推力分配结构, 推导得出作用在ROV本体上相应的实际推力; 然后依据PID 原理和模糊规则, 构造模糊PID 控制器, 实现ROV消除外界干扰恢复静止稳定状态的伺服控制; 最后通过仿真实验表明了所构造的模糊PID 控制具有较好的动态性能和稳态性能, 显示出良好的伺服控制性能.

以欠驱动两足步行机器人为对象研究其侧向运动稳定控制问题。首先分析引起机器人侧向运动不稳定的原因，然后提出步宽控制和侧向力矩补偿两种控制策略。步宽控制通过控制机器人侧向落脚位置，使其侧向运动周期与前向周期趋于一致实现侧向运动稳定。力矩补偿控制通过在踝关节引入侧向控制力矩，使侧向运动与前向运动协调一致实现侧向运动稳定。仿真实验表明，机器人实现了稳定的3D动态行走，达到了预期的控制效果。