永磁直线同步电机的自适应增量滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动、端部效应等不确定性因素的影响,提出了一种自适应增量滑模控制(AISMC)方法。通过利用系统先前的状态信息和控制动作来设计增量滑模控制器,同时选择饱和函数作为切换函数,不仅削弱了抖振,而且提高了系统的跟踪性能。然后利用自适应控制来观测和补偿参数变化与外部扰动等不确定性因素的影响,并对不确定性参数的界限进行实时估计,设计出自适应增量滑模控制器。从理论上分析证明了此控制器可以保证系统收敛,具有快速的收敛速度,提高了直线伺服系统的跟踪性能。通过系统实验,证明了所提出的AISMC方案的有效性,与滑模控制(SMC)相比,基于AISMC的系统具有较强的鲁棒性和精确的跟踪性,明显削弱了抖振现象。     

基于扩展滑模扰动观测器的永磁直线同步电机定结构滑模位置跟踪控制

由于永磁直线同步电机位置伺服系统易受参数扰动、外部干扰和端部效应的影响,该文提出一种定结构滑模控制器与扩展滑模扰动观测器相结合的复合式滑模位置控制方法。定结构滑模控制器通过加入限制条件,保证了系统状态都位于滑模面的同一侧,削弱了传统变结构滑模控制器由切换控制产生的抖振现象,提高了滑模滑动运动的品质。扩展滑模扰动观测器可以对定结构滑模控制器中无法精确测量的系统扰动项进行观测并补偿,从而消除了系统扰动项对定结构滑模控制器的影响。最后通过实验验证了该复合式滑模控制方法的有效性。实验结果表明,相比于传统的滑模控制,该复合式滑模控制方法可以实现更高的位置跟踪精度,不仅削弱了抖振现象,而且增强了位置跟踪系统的鲁棒性能。     

基于周期性扰动学习的永磁直线电机自适应滑模位置控制

针对永磁直线同步电机伺服系统易受周期性扰动、摩擦力及参数摄动等不确定性因素影响位置跟踪精确度的问题,提出了一种基于周期性扰动学习的自适应滑模控制方法.采用滑模控制确保永磁直线同步电机伺服系统对不确定性因素具有较强的鲁棒性,提高系统响应速度.利用周期性扰动学习算法学习系统中的周期性扰动并进行补偿,同时设计自适应律估计系统非周期性扰动和学习误差,削弱滑模抖振现象.基于李雅普诺夫稳定性理论,分析证明了此控制器的渐进稳定性,保证系统位置跟踪误差在有限时间内收敛.仿真与实验验证了所提出的周期性扰动学习的自适应滑模控制器能显著提高永磁直线同步电机伺服系统的动态响应性能和鲁棒性能,而且可以达到更高的位置跟踪精确度.     

激光切割永磁直线伺服系统的反演滑模控制

针对用于激光切割的永磁直线伺服系统,采用反演滑模控制策略对系统进行分块处理,为提高系统精度,增强系统的鲁棒性和降低抖振,分别对位置环和电流环独立设计滑模控制器。考虑运动伺服系统在低速时存在的摩擦和扰动,在位置控制器的设计中,采用非线性双观测器方法对不可测Lu Gre模型的摩擦状态及参数进行估计,提出自适应指数趋近律滑模控制方法对摩擦力和扰动进行前馈补偿。电流控制器采用无抖振终端滑模控制方法设计。利用Lyapunvo函数证明了所设计的方法具有全局有限时间收敛特性并能够保证系统全局稳定。最后,在激光切割永磁直线伺服实验台上,应用三闭环PID方法和该文所提方法对位置和速度跟踪性能进行对比实验,实验结果表明,该文所提方法可有效提高激光切割直线伺服系统的控制性能。     

直线电机进给系统趋近律滑模控制研究

针对直线电机进给伺服系统采用传统滑模控制时,需要设计多个滑模面、滑模面的切换易引发系统抖振的问题,引入了趋近律滑模,设计了新型滑模控制器,伺服系统的位置和速度调节均采用趋近率滑模控制,并通过李雅普诺夫函数证明了控制器的稳定性。仿真结果表明,趋近律滑模的引入有效地抑制了传统滑模控制中存在的抖振现象,提高了伺服系统跟踪精度。     

基于扰动观测和补偿的PMSM伺服系统位置跟踪控制

针对存在参数摄动和外部扰动力矩的PMSM伺服系统位置跟踪控制问题,提出一种基于扰动观测和补偿的滑模控制方法。采用扰动观测器估计系统参数摄动以及负载力矩,并在此基础上对等效扰动进行补偿,减小了模型不确定性对系统控制性能影响,系统的位置跟踪误差由0.85 rad减小到0.35 rad;在保证系统稳定性的前提下,去除了常规滑模控制中的不连续控制项,有效地减小了抖振。实验结果表明,与工程上常用的PID算法相比,基于扰动观测和补偿的滑模控制算法不仅能够显著提高PMSM伺服系统的位置跟踪精度,而且能有效地削弱抖振。     

直线永磁同步伺服系统的滑模-神经网络控制

针对直接驱动的直线永磁同步伺服系统,提出一种基于滑模控制和神经网络控制相结合的双自由度控制策略.滑模输入控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能;神经网络输出反馈控制器对系统参数摄动和外在阻力变化进行抑制,并削弱了滑模控制引起的系统抖振.该控制策略很好地解决了直线永磁同步伺服系统的跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾.仿真结果表明该方案在保证伺服系统快速性的同时,对参数摄动和阻力扰动(尤其是非线性时变扰动)具有很好的鲁棒性.     

永磁直线同步电机的智能互补滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的智能互补滑模控制(ICSMC)方法。建立了包含端部效应、参数变化、外部扰动及非线性摩擦等不确定性因素的PMLSM动态方程。设计了互补滑模控制器,采用广义滑模面和互补滑模面相结合的设计,降低了系统跟踪误差,提高了系统响应速度,并削弱了抖振现象;利用RBF神经网络直接对系统存在的不确定性进行估计,在线调整RBF网络参数以改善系统动态性能,提高系统鲁棒性,并用李雅普诺夫定理保证系统闭环稳定性。通过分析系统实验结果,验证了所提出的控制方法有效降低了系统跟踪误差,并使系统具有良好的动态性能和鲁棒性能。     

基于非线性干扰观测器的PMSM自适应反演滑模控制

为了解决永磁同步电机(PMSM)位置伺服系统中存在的内部参数摄动、负载扰动以及外界不确定性干扰等问题,设计了基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反演滑模控制器。通过NDO对系统存在的扰动进行观测,并将观测结果引入到自适应反演滑模控制器进行补偿。针对引入NDO后的系统,设计自适应反演滑模控制器,对滑模控制器中的切换增益利用自适应律进行调节,削弱系统抖振,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。仿真结果表明,与传统反演滑模控制相比,基于NDO的自适应反演滑模控制器对系统中存在的扰动具有更好的抗干扰能力,该控制器可削弱系统的抖振,从而提高了PMSM位置伺服系统的跟踪精度。     

永磁直线同步电机自适应非奇异快速终端滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度易受参数变化、外部扰动等不确定性因素影响,该文提出了自适应非奇异快速终端滑模控制(ANFTSMC)方法。首先,建立含有不确定性的PMLSM动态模型。然后,采用非奇异快速终端滑模控制(NFTSMC)方法来抑制这些不确定因素的影响,避免了奇异性,进而保证了系统跟踪误差在有限时间内快速收敛,且削弱了抖振;同时,利用自适应控制估计系统中不确定性参数的上界,提高了系统的鲁棒性能。最后,通过实验验证了所提出控制方案的有效性,与SMC、NFTSMC相比,该方法在保证快速收敛性和跟踪精度的情况下,明显削弱了抖振现象,具有较强的鲁棒性能。     

基于自适应模糊滑模控制的机器人轨迹跟踪算法

针对控制参数的不确定性以及存在未知外部扰动情况下移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于光滑非线性饱和函数的自适应模糊滑模轨迹跟踪控制算法。通过建立不确定非线性移动机器人运动控制模型,利用自适应模糊逻辑系统构建自适应模糊滑模控制器。为了增强轨迹跟踪控制算法对随机不确定外部扰动适应能力的同时削弱滑模控制算法中的输入抖振现象,利用有界输入有界输出(BIBO)稳定的方法,通过带有自适应调节算法的模糊系统对滑模控制律中非线性函数项进行自适应逼近,并设计了模糊系统中可调参数的自适应控制律,保证了控制系统的稳定与收敛。实验结果表明,所设计的控制器对系统参数不确定性和外界扰动均具有较强的轨迹跟踪性能和鲁棒性。与传统的滑模控制算法相比,该算法不仅能有效减小输入抖振而且轨迹跟踪控制精度提高了18.89%。     

永磁同步电机交流伺服系统的滑模模糊控制

针对模糊控制器在设计过程中参数难以确定以及滑模控制存在抖动等问题,将滑模控制理论与模糊控制理论相结合,提出了一种基于Sugeno型模糊推理的滑模模糊控制器的设计方法。使每一条Sugeno型模糊推理规则的后件部分为一滑模控制策略,保证了模糊控制系统的稳定性和动态性能。将该方法用于永磁同步电机交流伺服系统位置控制器的设计,并进行了仿真。结果表明,该方法综合了传统的滑模控制和模糊控制的优点,具有很好的动态跟随性和较强的鲁棒性,有效地削弱了抖动。     

永磁直线同步电机自适应反推滑模控制

针对高速高精数控机床直线伺服系统,考虑参数变化、外部负载扰动和摩擦力等不确定因素对系统伺服性能的影响,设计反推滑模控制器(ABSMC).实际应用中不确定确界未知,通过设计自适应率修正不确定确界观测值.经分析验证,并与反推滑模控制相比,自适应反推滑模算法在保证系统全局一致渐进稳定情况下,能很好抑制不确定因素对系统性能的影响,位置跟踪鲁棒性强,同时抖振得到明显削弱.     

多关节机器人的反演自适应模糊滑模控制

针对二关节机器人轨迹跟踪问题,设计了一种新的反演自适应模糊滑模控制器.该方法设计了反演滑模控制器和自适应模糊控制器,通过设计合适的自适应律,采用模糊控制器在线估计不确定性上界值,实现了对建模误差和干扰的自动跟踪,削弱了抖振.利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性.仿真结果表明该方法的有效性.     

一种永磁同步电机无模型超螺旋快速终端滑模控制方法

针对内置式永磁同步电机(interior permanent magnet synchronous motor, IPMSM)由于内部参数变化、外部扰动等各种不确定性因素导致控制性能不佳的问题,提出一种无模型超螺旋快速终端滑模控制方法。首先,建立考虑IPMSM不确定性的新型超局部模型,结合超螺旋算法和快速终端切换函数设计无模型超螺旋快速终端滑模控制器,确保系统状态有限时间收敛,并有效减小抖振。其次,设计扩展滑模扰动观测器精准估计超局部模型中的未知部分,并前馈补偿给设计的控制器,进一步提升系统的抗干扰能力和跟踪性能。最后,通过与PI控制和传统无模型滑模控制进行仿真实验对比,验证了该方法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

电液伺服系统的自适应模糊滑模控制研究

针对电液伺服系统的跟踪控制问题,提出一种自适应模糊滑模的设计方案。引入一个自适应模糊控制器逼近滑模控制中的等效控制部分,解决由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确确定等效控制的问题,使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型。基于李雅普诺夫函数推导出规则参数调整的自适应率,并确定非线性控制项以保证闭环控制系统的稳定性。根据滑模控制原理给出4条模糊规则,以平滑不连续控制,达到削弱高频抖振的目的。利用Matlab对文中的方案及证明的有效性进行了验证。仿真结果表明该方案可以减小跟踪误差、增强系统的鲁棒性和削弱控制信号中的高频抖振。