摘要：本文针对一类非参数不确定系统提出一种自适应神经网络重复学习控制方法。利用期望轨迹的周期特性,构造周期性期望控制输入,并设计重复学习律估计未知期望控制输入并补偿系统周期不确定,实现系统对期望轨迹的高精度跟踪。在此基础上,利用神经网络估计系统未知状态和补偿非周期性不确定,进而提高系统鲁棒性。与已有的部分限幅学习律相比,本文提出的全限幅重复学习律可以保证估计值的连续性且能够被限制在指定的界内。最后,基于Lyapunov方法分析误差的收敛性能,并给出仿真结果验证了本文所提方法的有效性。

摘要：本文针对非参数不确定永磁同步电机系统,提出一种基于扩张状态观测器的重复学习控制方法,实现对周期期望轨迹的高精度跟踪.首先,将永磁同步电机中的非参数不确定性分为周期不确定与非周期不确定两部分.其次,构造包含周期不确定的未知期望控制输入,并设计重复学习律估计未知期望控制输入并补偿系统周期不确定.在此基础上,设计扩张状态观测器,估计系统未知状态和补偿非周期性不确定,进而提高系统鲁棒性.与已有的部分限幅学习律相比,本文提出的全限幅重复学习律可以保证估计值的连续性且能够被限制在指定的界内.最后,基于李雅普诺夫方法分析误差的收敛性能,并给出仿真和实验结果验证本文所提方法的有效性.

摘要：目前在建抽蓄电站长隧洞的施工大多以爆破为主要开挖手段,爆破后产生的有毒有害气体给施工环境带来了较大的影响。基于大涡模拟(LES)数值方法,建立了施工长隧洞空气流动及不同气体组分输运的数值仿真模型,针对在建的安徽金寨抽蓄电站施工隧洞爆破后有毒有害气体迁移规律进行仿真计算。通过现场实测数据对数值计算模型可靠性进行了验证,得到了与实际较为吻合的气体浓度迁移变化规律。在此基础上,进一步模拟了不同通风速度和不同掘进深度下的有毒有害气体运移规律,预测了气体停留时间。研究成果对抽蓄电站地下施工隧洞通风设计和安全施工具有指导意义。