逆变弧焊电源在国防和国民经济建设中的作用举足轻重。焊接质量的好坏直接影响生产效能甚至人身安全。因此，提高焊接过程的可控性和效率，保证焊接质量，具有重大的现实意义。本项目按照立项时的申请书计划顺利执行, 全面研究了逆变弧焊电源的拓扑电路、非线性建模与控制、焊接信息精确检测方法等关键科学与技术问题，以期全面提升系统的效率和鲁棒性。 （1）设计了单逆变器大功率逆变弧焊电源主电路拓扑 本项目研究了适合于大功率逆变弧焊电源的新型软开关逆变拓扑，提出了一种单逆变器大功率逆变弧焊电源主电路拓扑结构，并探索了基于新型SiC器件的功率变换电路，计算和分析了吸收电容和电阻、谐振电容和电感等参数，并通过实验验证，为进一步提高焊接过程的可控性和效率奠定了基础。 （2）提出了全桥逆变电路偏磁抑制方法 针对全桥逆变电路易产生偏磁而造成系统可靠性低的难题，提出了一种模拟检测与数字控制相结合的偏磁实时检测与抑制方法，并设计了偏磁控制器，能够实时输出偏磁信号产生的时刻和强弱，并快速、有效地抑制偏磁。可推广应用于全桥逆变电路。 （3）研究了基于双闭环的全桥逆变器数字控制方法并优化了熔滴过渡控制策略 通过对逆变弧焊电源整体建模，提出了基于双闭环的全桥逆变器数字控制方法，通过仿真实验对比，新方法能够加快系统收敛速度，提高稳定精度。设计基于模糊算法的弧长与熔滴过渡控制策略，实现了焊接电弧的精准控制，保证了焊接过程的稳定和不同工艺条件下的焊接质量。 （4）研究了执行器饱和时端口控制的Hamilton系统的干扰容限和鲁棒估计方法 研究了执行器饱和时，开环可能不稳定的多输入Hamilton系统的干扰容限和H∞控制问题；提出了焊接电源信号的H∞数字滤波方法，实验表明当系统的状态和噪声变化时，H∞滤波器对外界干扰的影响具有更强的鲁棒性，滤波效果良好。 （5）搭建了基于SOPC的全数字逆变弧焊电源试验平台 本项目设计了基于混合信号FPGA的控制系统，集A/D采样、控制策略、焊接工艺专家库等多任务于一体，验证了所研究成果的性能；设计的全数字逆变弧焊电源系统性能可靠，能够确保稳定的焊接过程，满足逆变弧焊工艺要求，保证焊接质量。 该项研究的成果不仅对相关理论研究与应用具有促进作用，而且对发展具有自主知识产权的先进弧焊技术和推进其产业化重大意义。 2100433B

有工业缝纫机之称的弧焊电源在国防和国民经济建设中的作用举足轻重。然而，弧焊电源异常复杂的非线性时变特性，不仅制约着焊接质量大幅提高，而且使其能耗大、电磁污染严重、可靠性低等顽疾长期未得到彻底解决，亟需新的理论和方法予以突破。本项目拟首先研究基于无源辅助谐振网络的高频软开关逆变拓扑，提高系统效率和动态响应；然后研究并提出一种基于哈密顿理论的弧焊电源整体建模、分析与能量优化控制方法，从电路和控制的角度全面保证能量的高效利用和熔滴过渡的精细控制，解决有色金属、高强钢等的高质量焊接难题；并运用不确定时变系统鲁棒估计理论，研究高性能、快响应的焊接反馈信息滤波算法，克服强干扰因素的不利影响，提升系统可靠性；最后构建基于SOPC的实验平台验证成果。本项目属电力电子技术和非线性科学交叉前沿方向，不仅对相关理论研究与应用有显著促进作用，而且对发展具有自主知识产权的先进弧焊技术和推进其产业化具有重大意义。

传统的PID控制是误差的比例、积分、微分三项的线性组合，它具有原理简单、参数易于调整、鲁棒性较强等特点，在工业过程控制中得到了广泛的应用。但是对于一些复杂的系统，特别是非线性对象，PID控制器并不能得到满意的效果。如果对传统的PID加以改进，使其能对一些非线性对象实现较高的控制要求，将有很大的实际意义。非线性PID是在传统PID的基础上引进非线性因素来加以改进的，控制量的基本要素不是直接取自输入-输出的误差，而是经过非线性变化后的误差的比例、积分和微分。由于非线性PID控制器中的增益参数能够随控制误差而变化，从而克服和减弱了非线性因素的影响，提高了控制器的鲁棒性和适应性 。

比率控制系统中的非线性特性是指被控过程的静态放大系数随负荷变化而变化的特性，在设计比率控制系统时必须要加以注意。

比率控制测量变送环节的非线性特性

流量与测量信号无论是呈线性关系还是呈非线性关系，其比值系数与负荷的大小无关，均保持其为常数。但是，当流量与测量信号呈非线性关系时对过程的 动态特性却是有影响的。

问题：当负荷增大时，调节器的整定参数如果不能随之改变，则系统的运行质量就会下降。

比率控制非线性补偿

为了克服这一不利影响，通常用开方器进行补偿，即在差压变送器后串接一个开方器，使流量与测量信号之间呈现线性关系。

差压变送器的输出电流信号与开方器的输出电流信号之间的关系为：

测量变送环节和开方器串接后总的静态放大系数为常量，它已不再受负荷变化的影响。

模糊优化控制简介

优化控制是指在给定的约束条件下，寻求一个控制系统，使给定的被控系统性能指标取得最大或最小值的控制。

随着科学技术的发展，目前智能控制已开始广泛应用。这种控制将人类的智能，例如把适应、学习、探索等能力引入控制系统，使其具有识别、决策等功能，从而使自动控制和优化控制达到了更高级的阶段。

模糊优化控制条件

一般说，进行优化控制必须要具备三个条件：

1、要给出系统的性能指标。

2、要给出约束条件。

3、要寻找优化控制的机制和方法。

由于在实际中情况是复杂多变的，进行优化控制不可能达到十全十美，因此优化控制只能是相对的或满意的控制，而难以做到最优控制。