本书在风力机的空气动力学原理和能量转换原理的基础上，系统地介绍了定桨距风力发电机组、变桨距风力发电机组、变速风力发电机组的基本控制要求与控制策略；介绍了风力发电机组的软并网技术、变桨距技术和变速风力发电机组在实现对最佳功率曲线的跟踪过程中的各种控制和处理方法。在介绍变速风力发电机组控制技术的基础上，对基于模糊逻辑控制和神经网络的智能控制系统也作了简要介绍。最后介绍了对电力电子器件引入谐波和变功率因素问题的控制方案。由于风力发电机组的控制主要是对风轮的转速和输入功率进行控制，这些都涉及到风轮的能量转换过程及与之密切相关的空气动力学问题。为此先在第二章中对风力机的基础理论作一简要介绍。此后为了循序渐进，先介绍定桨距风力发电机组和变桨距风力发电机组的控制技术，以及与控制技术密切相关的伺服系统。在此基础上介绍变速风力发电机组的控制技术，讨论各种控制策略、处理方法及模拟试验结果

第八章复合控制系统 一、复合控制系统是由两个及两个以上简单控制系统组合起来的控制一个或同时控制多个参数的控制系统。 二、常见复合控制系统主要有以下几种: 串级控制系统 均匀控制系统 比值控制系统 选择性控制系统 分程控制系统 多冲量控制系统

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能

矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性

为了提高永磁同步电机的转速控制性能,克服扰动对伺服控制的影响,提出了一种基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法.设计了一种新型趋近律,以解决传统趋近律滑模面趋近时间和系统抖振之间的矛盾,提高系统响应快速性.综合考虑系统存在内部参数摄动和外部负载扰动,设计了滑模扰动观测器,并将观测值前馈补偿到速度控制器输出端;将观测器切换增益设计为扰动观测误差的函数,以削弱滑模观测值抖振.仿真结果显示,与传统趋近律相比,采用新型趋近律可有效提高系统的响应速度,快速准确的跟踪速度阶跃信号;滑模观测器可准确的观测系统扰动的变化;当系统加入负载扰动时,PI控制最大转速波动值为75 r·min-1,而基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制最大转速波动值较小为30 r·min-1,鲁棒性更好.实验结果显示,采用基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以快速跟踪400 r·min-1的速度指令,调节时间为0.12 s,稳态跟踪误差为±4 r·min-1,且转速无超调;滑模观测器可准确无超调的估计系统扰动值,进一步提高系统的抗扰动性能;当电机以400 r·min-1稳速运行时,加入0.6 N·m的负载扰动,基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法最大转速波动为23 r·min-1,与PI控制相比,转速波动减小了8%.上述仿真和实验结果具有较好的一致性,表明基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以有效抑制滑模控制系统的抖振,提高转速控制系统的鲁棒性和动态响应性能

第8章 非线性控制系统 8.1 线性过程的非线性控制 8.2 非线性过程的非线性控制 8.3 位式控制 第9章 新型控制系统 9.1 纯滞后补偿控制系统 9.2 按计算指标及推断控制系统 9.3 解耦控制方案 9.4 按z变换设计的控制系统 9.5 预测控制系统

燃烧污染物排放及控制标准 —燃烧污染物的排放现状 燃烧污染物的排放控制标准 燃烧噪声与控制技术 —燃烧噪声 —燃烧污染物的排放控制标准 燃烧噪声的控制 烟尘污染与控制技术 —烟尘种类及生成机理 —燃烧噪声的控制 回火及脱火的预防 —烟尘种类及生成机理 —回火与脱火 —烟尘控制技术 SOx污染与控制技术 —回火与脱火 —防止回火的主要方法 x —防止脱火的主要方法 —SOx的种类及生成机理 —SOx控制技术 NOx污染与控制技术 —NOx的生成机理 —NOx的控制技术

第一节 控制系统组成和控制性能指标 第二节 过程动态特性和建立过程的动态模型 第三节 检测变送环节 第四节 执行器环节 第五节 控制器的模拟控制算法 第六节 控制器的数字控制算法 第七节 控制器参数整定和控制系统投运 第八节 与PID控制密切相关的几类控制算法 第一节 控制系统组成 第二节 过程特性及动态模型建立

◼ 智能控制的基本概念 ◼ 智能控制系统的特点 ◼ 智能控制系统的结构理论 ◼ 智能控制与传统控制的关系 ◼ 智能控制的研究对象 ◼ 智能控制的类型 ◼ 智能控制的发展概述 Chapter 2 Fuzzy Control Chapter 4 Adaptive Fuzzy Control Chapter 5 Perspectives on Fuzzy Control 第6章 神经网络控制 第7章 专家控制系统 第8章 智能控制在过程控制中的应用

自动化专业 《自动化专业导论》 《专业引领实战训练》 《专业认识与实践》 《控制工程数学基础》 《计算机软件基础》 《工程技术创新导论》 《电机与拖动》 《微控制器技术课程设计》 《单片微机控制技术》 《专业开放实验》 《专业综合实战训练(1)(2)》 《电力电子技术》 《自动控制原理》 《微机原理与接口技术》 《供电技术》 《工业计算机网络与通信》 《系统工程导论》 《系统误差分析与标准》 《DSP 原理及应用》 《现代控制理论》 《检测技术与仪表》 《计算机控制系统》 《自动控制系统仿真》 《运动控制系统》 《过程控制》 《自动控制系统综合实验(1)(2)》 《基于 LabVIEW 的虚拟仪器设计》 《数字信号处理》 《电气控制与 PLC 技术》 《现场总线技术》 《创新创业竞赛实战》 《惯性导航技术》 《物联网系统基础与应用》 《毕业实习》 《嵌入式系统》 《系统辨识》 《集散控制系统》 《先进控制理论》 《楼宇自动化》 《应用自适应控制》 《专业英语》 《毕业设计》 自动化专业(卓越计划) 《企业认知实习》 《学业规划》 《自动化专题讲座》 《微控制器技术综合设计》 《数字媒体技术》 《虚拟仪器项目实战》 《系统供电设计》 《自动化职业规划》 《嵌入式系统核心设计与项目实战》 《运动体自主定位定向原理》 《基于 PC 架构的可编程序控制器项目实战》 《智能物联与感知技术》 《自动控制系统综合实验》 《工业以太网联网设计与项目实战》 《自动测试设备系统集成与项目实战》 《智能建筑》 《物联网技术应用与开发》