下载文档原格式
2016中国自动化领域年度人物r郭为民佚名【期刊名称】《仪器仪表用户》【年(卷),期】2017(024)007【总页数】3页(P前插2-前插4)【正文语种】中文郭为民郭为民现为国网河南省电力公司电力科学研究院电源技术中心副主任，电力行业热工自动化与信息标准化专委会委员，中国自动化学会发电自动化专委会委员，华北电力大学硕士研究生导师和上海电力学院教授。
自1993年大学毕业至今，他在中国热工自动化领域不辞劳苦、披荆斩棘、数十年如一日、辛勤耕耘了24载，为中国热工自动化事业的持续快速发展，特别是分散控制系统（DCS）控制功能设计与组态国产化、电厂控制一体化、国产AUS研发、网源协调研究与应用、电厂环保监测、火电厂标准化建设等领域的发展做出了卓越贡献。
这些贡献也带来了丰硕的成果和奖励。
截止目前，郭为民共获得国家科技进步一等奖1项，河南省科技进步一等奖1项，河南省科技进步二等奖2项，发表核心期刊及SCI、EI检索论文近20篇，出版专著2部。
2016年主持编制的中国首部智能化火力发电厂相关标准——中电联团体标准《火力发电厂智能化技术导则》已通过报批稿审查，也将于近期发布。
此外，他在电厂环保监测领域也颇有建树，于2013年主持开发了“河南省脱硝在线监测系统”，为脱硝补偿电价的有效实施提供技术支撑；于2016年带队研发的“河南省火电机组超低排放监控系统”，为相关部门执行超低排放政策实施提供了重要支撑，获得了河南省政府和国网河南省电力公司的高度评价。
20多年来，郭为民一方面参与主持了诸多大型电站控制系统的建设、技改等生产工作，另一方面针对从生产实际中提炼出来的关键科学问题组织开展了多项科技项目的研究工作。
近年来，随着特高压交直流混联电网的蓬勃发展，他的研究重点逐渐转向特高压交直流混联电网背景下的源网协调控制等新技术研究。
郭为民在从事电力自动化行业初期，首先从现场调试工作入手，一干就是10年。
在这10年的现场调试工作中，他不仅积累了丰富的控制调试经验，而且形成了自己对控制原理、方法的深刻理解，这些现场经验积累为他以后的科技创新奠定了坚实基础，也成为他日后发现问题、提出问题的重要实践源泉。
mimo 原理
Mimo（Multiple Input Multiple Output）技术是一种通过使用多个天线进行无线通信的原理。
它可以提高无线传输的效率和容量，同时减少干扰和信号衰减。
Mimo技术通过利用多个发射和接收天线，可以在同一时间和频率上传输多个独立的数据流。
这种并行传输的方式大大增加了系统的带宽利用率，提高了数据传输速度。
此外，Mimo还能通过在多个天线之间传输相同的信号，增加了信号的冗余度，从而增强了抗干扰性能和信号接收质量。
Mimo技术的关键在于使用信道衰减矩阵的逆矩阵来将多个不同的传输路径进行解耦。
这意味着即使在存在多径信道的情况下，Mimo系统也能够通过合理组合从多个发射天线传输的信号，减少信号衰减和干扰的影响。
通过使用适当的信号处理算法，接收端可以将不同的信号流分离开来，从而实现高效的数据传输。
Mimo技术已经被广泛应用于各种无线通信系统，包括Wi-Fi、LTE、5G等。
它可以通过增加天线数量来提高系统的覆盖范围和传输速率，并且适用于不同频段和信道条件下的通信环境。
总之，Mimo技术通过利用多个天线并行传输多个独立数据流，提高了无线通信系统的效率和容量。
它是现代无线通信系统中不可或缺的关键技术，为我们提供了更快、更可靠的无线通信体验。
基于LADRC的四旋翼姿态解耦控制方法万慧;齐晓慧;朱子薇;张莹;孟丽洁【摘要】An attitude decoupling controller based on linear active disturbance rejection control (LADRC) is designed for small quadrotor aircraft,considering the problems existing in the controller based on active disturbance rejection control (ADRC),such as complicated design and parameters tuning,difficulties in project implementation. First,the nonlinear and couple model of small quadrotor aircraft are established,LADRC is introduced,describing the principles of its ability of decoupling rejection control for multiple-input and multiple-Output (MIMO) system and tuning method,then the model is decoupled. After that,the attitude controller based on second-order LADRC is designed and parameters is turned according to the desired settling time. Finally,simulation test the design is carried out. The simulation results indicate that the designed controller has strong robustness and anti-disturbance performance,and doesn't need accurate models. Also,there is only one parameter needs tuning in this controller,which makes the design easy to be realized. The controller shows great value in engineering.%针对基于自抗扰控制技术(ADRC)构建的小型四旋翼飞行器非线性姿态控制器,存在设计复杂、整定参数多、工程实现困难的问题,提出了一种基于线性自抗扰控制器(LADRC)的四旋翼飞行器姿态解耦控制方法.建立了四旋翼飞行器姿态的非线性耦合数学模型,引入LADRC,阐述了其对多变量系统的解耦抗扰控制原理及参数整定方法,并对四旋翼飞行器的姿态耦合数学模型进行了解耦;采用二阶LADRC建立了飞行器姿态控制回路,根据飞行器姿态控制中过渡时间的要求对控制器参数进行了整定;最后进行了仿真分析,结果表明,该姿态控制算法不依赖于精确的数学模型,具有较强的鲁棒性和抗干扰性,且仅需对一个参数进行整定,降低了工程应用难度,具有较强的实际应用价值.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2018(043)004【总页数】4页(P48-51)【关键词】小型四旋翼飞行器;线性自抗扰控制器;姿态控制方法;解耦控制;参数整定【作者】万慧;齐晓慧;朱子薇;张莹;孟丽洁【作者单位】陆军工程大学石家庄校区,石家庄050003;陆军工程大学石家庄校区,石家庄050003;北方自动控制技术研究所,太原030006;北方自动控制技术研究所,太原030006;北方自动控制技术研究所,太原030006【正文语种】中文【中图分类】V212.4;TJ850 引言小型四旋翼飞行器因其具有垂直起降，空中悬停等优势，逐步成为航空界研究的新热点［1］。
现有的控制理论及其优缺点以及未来控制理论的发展趋势机硕1005班邹锐3111003015摘要：现有的控制理论主要有经典控制理论，现代控制理论，相平面法，描述函数法，绝对稳定性理论，李亚普诺夫稳定性理论，输入输出稳定性理论，微分几何方法，微分代数方法，变结构控制理论，非线性系统的镇定设计，逆系统方法，神经网络方法，非线性频域控制理论，混沌动力学方法等。
这些理论各有自己的研究重点和优缺点。
本文对这些理论及其优缺点进行了论述并探讨了未来控制理论的发展趋势。
关键词：现有控制理论，优缺点，发展方向1经典控制理论控制理论的发展已经经过了近百年的历程，并在控制系统设计这一工程领域发挥着巨大的作用[1]。
例如，在现代社会的工业化进程，科学探索，国防军备的现代化，以及人们的日程生活中发挥着越来越大的作用。
迄今为止，控制理论已经经过了经典控制和现代控制理论阶段。
对于控制理论的发展，最早可追溯到两千年前，当时我国发明的指南车，水运仪象台等已经包含有自动控制的基本原理，这是控制理论的萌芽阶段。
随着科学技术与工业的发展，到十七十八世纪，自动控制技术逐渐应用到现代工业中。
例如1681年法国物理学家，发明家D.Papin发明了用作安全调节装置的锅炉压力调节器。
到1788年，英国人瓦特在他发明的蒸汽机上使用了离心调速器，解决了蒸汽机的速度控制问题，引起了人们对控制技术的重视，这是控制理论的起步阶段。
1868年，英国物理学家麦克斯韦通过对调速系统先行常微分方程的建立和分析解决了速度控制系统中出现的剧烈震荡的速度不稳定性问题，提出了简单的稳定性判据，开启了用数学方法研究控制系统的途径。
之后，数学家劳斯，赫尔维茨，奈奎斯特，伯德等人相继提出了各种控制方法。
这是控制理论的发展阶段。
1947年，控制论的奠基人美国数学家维纳出版了《控制论—关于在动物和机器中控制与通讯的科学》。
1948年，美国科学家伊万斯创立了根轨迹分析方法。
我国著名科学进钱学森于1954年出版了《工程控制论》。
第一章绪论 (2)1.1多输入-多输出系统关联性急解耦控制 (2)第二章解耦简介 (3)2.1 几种解耦方法的简介 (3)2.2 串联解耦补偿 (3)第三章：极点配置 (8)3.1极点配置的概念 (8)3.2 反馈控制的结构 (8)3.2.1状态反馈 (9)3.2.2输出反馈 (10)3.3多输入极点的配置 (12)3.3.1 能控系统的极点配置 (12)3.3.2不完全能控系统的极点配置 (16)第四章:串联解耦及其极点配置 (18)4.1 解耦简介 (18)4.2串联解耦控制系统的设计 (20)4.3设计要求 (20)4.4 设计任务 (21)4.5极点配置并求传递函数.................................... ..22 4.5.1原理.............................................................. .. (22)4.5.2 用MATLAB求解配置后的传函 (23)4.53原系统及配置后系统的输出响应曲线图 (26)第五章：小节 (30)第一章绪论1.1多输入-多输出系统关联性急解耦控制在现代化的工业生产中，不断的出现一些较为复杂的设备和装置，这些设备进行控制，各输入量输出量之间存在一定的的相互联系随-关联性（耦合关系）。
系统中每一个控制回路的输入信号对其他的回路的输出都会有影响，而每一个回路的输出又会受到其他输入的作用。
要想一个输入去控制一个输出几乎不可能，这时往往使系统难于控制，性能较差。
因此需要考虑解耦的方法来消除这种影响，所谓的解耦控制，就是采用某种结构，寻找合适的控制规律来消除系统中各控制回路之间的相互耦合关系，使每一个输入只控制相应的一个输出，每一个输出又只受到一个控制的作用。
多变量的解耦设计思想早在控制发展初期就已形成，其实质是通过对一个具有耦合的多输入多输出控制系统配以适当的补偿器，将耦合程度限制在一定程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统，后来基于精确对消的全解耦状态空间法及基于对角优势化的现代频率法为代表，这两种方法要以被控对象精确建模，在应用上受到一定的限制。
前言：在这个万物互联的时代，手机作为我们和外界联系的窗口，似乎已经成为了我们身体的一部分。
而手机是无法自己上网的，无时无刻不和手机进行通信的网络已经变得跟水和电一样，畅快上网的时候感觉不到这些幕后英雄的重要，一旦离开就感觉跟活不下去了一样。
出于在中国某动某通某信按流量收费时代的记忆，那时1M流量收费一块，普通人一个月也就几百M，用一点少一点，哪敢无时无刻刷抖音啊。
因此，看到wifi，畅快上网就有了安全感。
无线路由器的样子大家都知道，这样“多腿”的设计就和我们今天所说的MIMO 技术挂上了钩。
那说到这里，大家肯定想知道MIMO到底是什么？1.什么是MIMO所谓的MIMO，就字面上看到的意思，是Multiple Input Multiple Output（多入多出）的缩写，是指无线网络讯号通过多重天线进行同步收发，所以可以增加资料传输率。
也就是在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量。
它能充分利用空间资源，通过多个天线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，可以成倍的提高系统信道容量，显示出明显的优势、被视为下一代移动通信的核心技术。
2.MIMO技术的演进现在简单点，我们把发射端当做基站，把接收端当做手机，那其实在一开始，基站和天线的个数不可能是多对多对不对，他肯定也有自己的发展史，下面就是MIMO的发展历程了。
如图所示，在人类需求越来越大下，我们的天线个数也在逐渐增多。
先从简单的来，从SISO开始。
基站和手机各一根天线，你发我收，清清白白，但是在实际使用的时候却实在是不尽如人意。
我们可以把基站和手机想象成望眼欲穿的情侣，中间的传输路径想象成连通双方的唯一的公路。
这样的系统无疑是非常脆弱的，本来就是羊肠小道，无论是遇到刮风下雨，还是毫无征兆的堵车，都会直接对通信构成威胁。
SIMO的情况就好一些了，因为手机的接收能力得到了增强。
传递函数矩阵解耦matlab在MATLAB中，解耦函数矩阵可以通过多种方法实现。
下面我将从多个角度给出详细的解答。
方法一，使用MATLAB内置函数`ss2ss`进行解耦。
MATLAB提供了一个内置函数`ss2ss`，可以将系统的状态空间表示转换为解耦的形式。
该函数可以将一个多输入多输出（MIMO）系统转换为一组解耦的单输入单输出（SISO）系统。
具体步骤如下：1. 假设你有一个MIMO系统的状态空间表示，其中A是状态矩阵，B是输入矩阵，C是输出矩阵，D是直接耦合矩阵。
2. 使用`ss2ss`函数将系统转换为解耦的形式。
例如，使用以下代码：matlab.sys = ss(A, B, C, D); % 创建原始系统。
sys_decoupled = ss2ss(sys, 'companion'); % 解耦系统。
其中，'companion'是解耦方法的选项之一，还有其他可选项可以根据具体需求选择。
方法二，使用特征值分解进行解耦。
另一种常用的解耦方法是使用特征值分解。
该方法通过将系统的状态矩阵A进行特征值分解，得到特征向量矩阵和特征值矩阵，然后通过变换将系统转换为解耦的形式。
具体步骤如下：1. 假设你有一个MIMO系统的状态空间表示，其中A是状态矩阵，B是输入矩阵，C是输出矩阵，D是直接耦合矩阵。
2. 使用`eig`函数计算系统的特征值和特征向量。
例如，使用以下代码：matlab.[V, D] = eig(A); % 计算特征值和特征向量。
其中，V是特征向量矩阵，D是特征值矩阵。
3. 根据特征值和特征向量进行变换，将系统转换为解耦的形式。
例如，使用以下代码：matlab.A_decoupled = inv(V) A V; % 解耦后的状态矩阵。
B_decoupled = inv(V) B; % 解耦后的输入矩阵。
C_decoupled = C V; % 解耦后的输出矩阵。
