第1章绪论

1.1掘进巷道通风控制系统研制的重要性

1.1.1巷道的掘进工艺及通风特点

1.1.2局部通风系统发展的历史、现状及发展趋势

1.2智能控制及现代交流调速技术在掘进巷道通风系统中的应用

1.2.1智能控制技术的发展及应用

1.2.2现代交流调速技术的发展及应用

1.3电力电子技术以及微处理器的发展与应用

1.4主要研究工作

第2章掘进巷道内紊流传质机理及数学模型

2.1掘进巷道瓦斯运移机理及瓦斯浓度分布数学模型

2.1.1掘进巷道瓦斯运移机理

2.1.2瓦斯运移的数学模型

2.2压入式圆形受限贴附射流通风特征及风流作用下瓦斯浓度分布

2.2.1圆形贴附射流特征

2.2.2掘进巷道内风流作用下瓦斯浓度计算

2.2.3掘进巷道紊流传质过程的数学描述

2.2.4掘进巷道通风系统通风需求分析

2.3本章小结

第3章适用掘进巷道通风的模糊控制模型研究及仿真

3.1模糊控制与模糊控制系统

3.1.1模糊控制系统的组成

3.1.2模糊控制模型

3.1.3模糊控制系统分析与设计

3.2适用掘进巷道通风的常规双模模糊控制模型的建立

3.2.1论域设定

3.2.2隶属函数的确定

3.2.3正常通风时控制规则的制定

3.2.4瓦斯超限排放时控制规则的制订

3.2.5模糊推理方式选择

3.2.6四输入单输出常规双模模糊控制模型的建立

3.3多输入权值系数

3.3.1AHP法计算权值

3.3.2神经网络（ANN）计算输入量的权值

3.3.3组合赋权和变权

3.4自学习模糊控制模型

3.4.1模糊控制算法的改进

3.4.2自学习模糊控制算法

3.4.3适用于掘进巷道通风自学习控制模型参数的确定

3.4.4适用于掘进巷道通风自学习模糊控制算法的实现

3.4.5软件程序

3.4.6掘进巷道通风自学习模糊控制模型的建立以及仿真

3.5本章小结

第4章掘进巷道通风控制系统的变频调速实现

4.1掘进巷道通风控制系统变频调速的研究现状以及发展趋势

4.2矿用局部通风机的结构及特性

4.2.1矿用局部通风机的机械结构

4.2.2通风机的工作参数

4.2.3局部通风机的运行特性

4.3直接转矩变频调速系统的原理以及结构组成

4.3.1直接转矩控制的基本概念

4.3.2直接转矩调速系统的组成与结构

4.3.3定子电压空间矢量的选择

4.3.4磁链观测与转矩观测的实现

4.3.5空间矢量PWM调制

4.3.6直接转矩调速控制仿真模型的建立

4.4掘进巷道通风的双模模糊变频调速控制系统

4.5本章小结

第5章掘进巷道通风控制系统的实现

5.1局部通风机选型

5.2掘进巷道通风控制系统硬件电路设计

5.2.1系统主电路

5.2.2三相逆变器

5.2.3PWM信号隔离驱动电路

5.2.4电流电压检测及其转换电路

5.2.5转速反馈电路

5.2.6控制系统保护电路

5.2.7其他电路

5.3掘进巷道通风控制系统软件程序设计

5.3.1系统软件组成

5.3.2传感器读数与显示

5.3.3数字PI调节器模块

5.3.4空间矢量PWM的DSP实现

5.4掘进巷道内通风控制系统实验

5.4.1调速系统实物和测试装置

5.4.2试验结果及分析

5.5掘进巷道通风控制系统样机制作

5.6掘进巷道通风实物缩比模型

5.7本章小结

第6章结论与展望

6.1结论

6.2进一步工作的设想

参考文献 2100433B

本书对掘进巷道内紊流传质机理进行了深入的分析，得出通风控制策略中必须考虑的因素。综合分析现在的控制理论，采用模糊控制理论制定控制策略，并采用神经网络方法计算不同位置的权值。采用变频技术进行实验，并在此基础上深入研究掘进巷道物理模型，设计实物缩比模型。在缩比模型上进行通风控制策略的验证。

《永磁同步电动机及其控制系统设计》是在某项目子课题《高效率电动机及控制系统设计》基础上整理编写的，针对大功率永磁同步电动机及其配套智能控制系统的设计与实现进行了一定探讨。

《永磁同步电动机及其控制系统设计》由概论、高力能密度永磁同步电动机电磁设计、永磁同步电动机损耗计算与热负荷设计、永磁同步电动机强度分析与设计、永磁同步电动机控制技术、永磁同步电动机控制系统建模与仿真、永磁同步电动机控制系统硬件设计、永磁同步电动机控制系统软件设计共8章组成。

《永磁同步电动机及其控制系统设计》可作为普通高等院校电气类、自动化类、电子信息类本科生和研究生的扩展读物，也可供从事相关技术工作的工程技术人员参考。

控制策略标准（Control Performance Standard，CPS）

目前我国许多互联电网区域联络线控制中通常采用的是传统的A1、A2控制策略。其中A1要求ACE（Area Control Error）每10min过零一次，因此机组调节频繁。在系统发生事故时，有些电厂由于调速器的一次调频作用自动增、减出力而受到不合理的考核，从而降低了ACE的偏差控制有利于系统频率恢复的作用。

随着研究的深入，逐步推出了新的更有效、更科学的联络线控制模式。北美电气可靠性委员会（NERC）在1996年推出了适应于互联电网AGC控制的CPS。CPS是基于统计学方法导出的。美国从1998年初开始采用CPS，实现控制区域内机组的最优控制，同时调整电网频率，对事故频率的恢复起到了良好效果，减少了控制区内机组调整的频度，充分发挥了互联电网的优势。

设计机器人力控制结构，处理力和位置控制二者之间的关系，也就是机器人柔顺控制之策略，为主动柔顺控制研究中的首要问题.有关力控制的研究首先集中于此，都是从不同的角度对控制策略进行阐述，虽然观点各异，但从机器人实现依从运动的特点来看，一般可归结为4大类：阻抗控制策略、力/位混合控制策略、自适应控制策略和智能控制策略。

柔顺控制阻抗控制

其特点是不直接控制机器人与环境的作用力，而是根据机器人端部的位置(或速度)和端部作用力之间的关系，通过调整反馈位置误差、速度误差或刚度来达到控制力的目的，此时接触过程的弹性变形尤为重要，因此也有人狭义地称为柔顺性控制。此中以Whitney, Salisbury, Hogan,Kazarooni等人的工作具有代表性。并且Maples和Becker进行了总结：这类力控制不外乎基于位置和速度的两种基本形式。当把力反馈信号转换为位置调整量时，这种力控制称为刚度控制当把力反馈信号转换为速度修正量时，这种力控制称为阻尼控制当把力反馈信号同时转换为位置和速度的修正量时，即为阻抗控制。阻抗控制结构，其核心为力运动转换矩阵K设计，运动修正矩阵似WX=K F，从力控角度，希望K阵中元素越大越好，则系统柔一些；从位控来看，希望K中元素越小越好，则系统刚一些。从而也体现了机器人刚柔相济要求的矛盾，这也给机器人力控制带来了极大的困难。

柔顺控制力/位混合控制

从具有代表性的Mason, Paul和Mills等人的研究可以看出力/位混合控制的提出有一个过程。

机器人力控制的最佳方案：以独立的形式同时控制力和位置，理论上机器人力自由空间和位置自由空间是两个互补正交子空间，在力自由空间进行力控制，而在剩余的正交方向上进行位置控制。此时的约束环境被当作不变形的几何问题考虑，也有人狭义地称为约束运动控制。

Mason于1979年最早提出同时非矛盾地控制力和位置的概念和关节柔顺的思想，他的方法是对机器人的不同关节根据具体任务要求分别独立地进行力控制和位置控制，明显有一定局限性。1981年Raibert和Craig在Mason的基础上提出了力/位混合控制，即通过雅可比矩阵将作业空间任意方向的力和位置分配到各个关节控制器上，可这种方法计算复杂。为此H. Zhang等人提出了把操作空间的位置环用等效的关节位置环代替的改进方法。但必须根据精确的环境约束方程来实时确定雅可比矩阵并计算其坐标系，要实时地用反映任务要求的选择矩阵来决定力和位控方向。总之，力/位混合控制理论明确但付诸实施难。下图为力/位混合控制结构。

柔顺控制自适应控制策略

力控制目的是为了有效控制力和位置。但机器人为多自由度、时变和强耦合的复杂体，系统本身的位姿随时而变，加上外部环境存在极大的模糊性，有时无法确定。上述两种策略广义上属于经典控制的范畴，为力控制研究发展打下了坚实的基础，但从适用范围和控制效果看仍有不足，更无法使其推广应用。机器人本身的多自由度和位姿的不确定性，力和位置强耦合的力控制特点，以及阻抗控制和力/位混合控制策略的局限性，决定了众多学者进行自适应研究尝试的必然性。具有代表性的是：Chung Jack G H , Leininger Gay G 直接在多任务坐标系统中，用学习进行重力、动摩擦力和柔顺反作用力补偿，以插孔为目标，进行自适应实验；KucTae-Yong, Lee Jin S , Park ByungHyun采用自适应学习的混合控制方法，进行了约束运动控制尝试，在逆动力学求解、收敛性及抗干扰方面获得满意的效果。NicolettiGuy M 用Lyapunov稳定理论，针对约束运动，对模型参考自适应PID控制的稳定性条件和判据进行了研究。另外，针对机器人力控制特点众多学者进行了变结构力控制尝试.从现有的成果来看，自适应控制和变结构控制大部分处于理论研究和仿真实现的水平，并没有取得突破。

柔顺控制智能控制新策略

上述3种控制策略，存在一个共同的建模难题.就机器人本身来讲，时变、强耦合以及不确定性给机器人控制带来了困难.再加上力反馈的输入，更增加了建模的难度.从现有的研究成果来看，上述3种策略各有优缺点但大多处于理论探索和仿真阶段，无法寻找彻底解决机器人力控制问题。另外机器人研究已进入智能化阶段，决定了机器人智能力控制策略出现的必然性。具有代表性的研究：Connolly Thomash.等将多层前向神经网络用于力拉混合控制，根据检测到的力和位置由神经网络计算选择矩阵和人为约束，并进行了插孔实验；日本的福田敏男等用4层前馈神经网络构造了神经伺服控制器，进行了细针刺纸实验，能将力控制到不穿破纸的极小范围。此后不久，又将之用于碰撞试验，取得了一定的成果，但机构简单，针对性强，尚缺少普遍性；Xu Yangsheng等提出了主动柔顺和被动柔顺相结合的观点，研制了相应的机械腕，采用模糊控制的方法，实施插孔。从研究成果来看，智能控制仍处于起步阶段，尚未形成独立的控制策略，仅仅将智能控制原理如模糊和神经网络理论对以往研究中无法解决的难题进行新的尝试，仍具有一定的局限性。

从机器人力控制的特点来看，它是在模拟人的力感知的基础上进行的控制，因而智能控制具有很强的研究价值。有人详细分析了各种各样的研究方法，提出了基于模糊神经网络的智能“力/位并环”的控制策略。

智能力拉并环控制结构的基本原理如图所示。将力控制大系统分解成子系统，将力拉并行输入，利用模糊神经网络进行综合，输出为位置量。这样，并不改动机器人的位置伺服系统，可以充分利用原机器人的优良位置控制性能。另外还有其他特点：

1)它既具有阻抗控制的优点又具有力/位混合控制的特点；

2)具有联想记忆的功能，容错、纠错、自学习和自组织为此一大特色。尤其，该策略的学习功能明显优于自适应学习；

3)拥有知识库一一神经网络内各神经元之间的联接权值.能根据输入力和位置的模糊划分，自行进行匹配，选择相应的权值；

4)无须进行建模，适用范围广，且实时性强。