基于Backstepping的电液伺服系统多级自适应滑模控制

针对电液伺服系统的非线性特性、系统参数及外部负载的非匹配不确定性,在电液伺服系统的位置跟踪控制中,提出了基于Backstepping逆向递推技术的多级自适应滑模控制方法,应用Backstepping的逆向递推方法有效地解决了高阶系统的控制问题,并结合了自适应方法和滑模控制方法各自优良的抗干扰特点。仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪性能。     

电液位置伺服系统的自适应滑模鲁棒跟踪控制

针对存在参数不确定性的电液位置伺服系统的跟踪控制问题，基于滑模控制理论，提出了一种具有参数自适应能力的自适应滑模控制方法。通过自适应方法，来消除参数不确定性对系统控制性能的影响，进而实现鲁棒控制。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了自适应滑模控制系统的渐近稳定性。将该方法应用于某疲劳试验机电液伺服系统的跟踪控制，仿真和实时控制结果证明了该方法的有效性。     

电液马达伺服系统积分鲁棒自适应高精度位置控制

电液马达伺服系统中存在各种类型的扰动,包括参数不确定性和不确定非线性,制约着其高精度位置控制。针对电液马达伺服系统高精度位置跟踪控制,考虑系统的黏性摩擦特性以及外干扰等建模不确定性,提出了一种基于鲁棒自适应的电液马达伺服系统高精度位置控制策略。所提出的全状态控制器通过自适应对模型不确定性进行估计及前馈补偿,提高了系统的低速伺服性能;通过自适应对未建模干扰等不确定性的上界进行估计并前馈补偿,提高了系统对外干扰的鲁棒性。所设计的闭环控制器还能保证系统获得渐近跟踪性能,对比仿真验证了其可行性。     

改进PSO算法优化的电液位置伺服系统滑模控制

针对电液位置伺服系统因参数不确定性、复杂时变性与非线性而导致控制性能不佳的问题,提出了一种基于改进PSO算法的电液位置伺服系统滑模控制方法。建立电液位置伺服系统的误差状态空间方程,通过设计滑模面和控制律推导出滑模控制器结构,利用李雅普诺夫函数验证了控制器的稳定性,采用柯西变异和自适应速度更新策略改进了PSO算法,并把改进后的PSO算法应用至滑模控制器中进行参数优化,基于AMEsim/MATLAB联合仿真研究了几种方法下系统对位置的跟踪情况。结果表明,相比于PSO算法和APSO算法,改进PSO算法寻优性能更好,从而验证了该方法是有效的;通过对比分析,采用改进PSO算法的滑模控制器极大地提高了系统的控制性能,在抑制抖振的同时实现了系统对状态轨迹的快速精确跟踪。通过现场试验研究,验证了所提方法的应用可行性。     

滑模变结构控制方法在电液伺服系统中的应用

该文针对电液位置伺服系统存在参数不确定性,基于滑模变结构控制理论,提出了一种滑模变结构控制方法来消除参数不确定性对系统控制性能的影响,并采用指数趋近率的抖动消除法有效减弱了系统中的抖振现象。仿真实验结果证明,该控制策略有效地提高了系统的跟踪特性,使系统具有良好的动态性能和鲁棒性。     

基于扰动观测器的永磁同步电机电流环自适应滑模控制

针对扰动对永磁同步电机转速伺服系统性能的影响,提出了基于扰动观测器的电流环自适应滑模控制方法。设计了自适应律在线估计系统的内部参数摄动以补偿模型不确定性扰动。同时,设计了滑模扰动观测器实时估计系统外部负载扰动,并将观测值前馈补偿到电流环自适应滑模控制器,在提高系统鲁棒性的同时降低滑模控制系统的抖振。实验结果显示,采用基于扰动观测器的电流环自适应滑模控制方法,系统可快速、准确、无超调地跟踪900r/min的速度指令,调节时间为0.08s,稳态误差为±5r/min。加入0.6N·m的负载扰动,该控制方法的最大转速波动为21r/min,比PI控制方法的转速波动减小了3.4%。仿真和实验结果表明,基于扰动观测器的电流环自适应控制方法提高了永磁同步电机转速伺服系统的鲁棒性和动态响应性能,同时可有效抑制滑模控制系统的抖振。     

电液伺服力控系统的自适应滑模控制

针对存在不确定性的非线性电液伺服力控系统的跟踪控制问题,基于等价控制的概念,提出了一种自适应滑模控制律综合方法,应用参数自适应的方法,消除不确定性对控制性能的影响,以达到鲁棒跟踪控制的目的。为了证明这种控制器可行性,利用微机实现的该控制器被应用于某疲劳试验机电液伺服系统,实时控制的结果验证了所提方法的有效性。     

四辊卷板机侧辊位移跟踪控制

针对四辊卷板机侧辊位移跟踪控制存在负载变化、参数摄动和未建模动态等不确定性问题,提出一种基于非线性扰动观测器的自适应滑模控制策略。采用非线性扰动观测器在线获取并补偿等效扰动;针对引入非线性扰动观测器后的系统,采用反步法设计自适应滑模控制器,利用自适应律动态补偿扰动观测误差,以降低滑模控制器的切换增益。该设计方法放宽了滑模切换增益对系统不确定性上界的先验性要求,降低了外界干扰和系统不确定性对侧辊位移跟踪性能的影响。同时,采用李雅普洛夫方法证明了侧辊位移跟踪闭环控制系统的稳定性。根据工程实际参数进行仿真,结果表明,该控制策略对系统的不确定性,特别是负载变化具有较强的鲁棒性,可以满足侧辊位移快速、精确跟踪的要求。     

基于惯量估计的工业机器人关节伺服系统变增益自抗扰控制

针对工业机器人关节伺服系统存在时变负载和模型不确定性问题,提出了基于惯量估计的变增益自抗扰控制策略。首先,建立了关节伺服系统数学模型,并通过频域分析,得到了关节伺服系统二阶状态方程。为了削弱扰动和不确定参数的影响,设计了线性扩张状态观测器,利用自适应的方法估计惯量,同时结合鲁棒和滑模控制以保持系统稳定性,并对该控制策略进行了仿真和实验研究。实验结果表明,在该控制策略下,电机端正弦信号跟踪误差小于0.2 rad,在负载扰动下位置误差小于0.03 rad,较之单一自抗扰控制误差大约减小了40%,具有较强的抗扰动性,提高了关节伺服系统的控制精度和动态性能。     

计入摩擦的进给伺服系统自适应滑模控制方法研究

针对具有非线性摩擦和有界外部扰动的进给伺服系统,设计了一种自适应滑模控制器。该控制器采用自适应算法建立了摩擦力的线性边界,将其作为滑模控制项增益,利用滑模控制项补偿摩擦和外部扰动,使系统跟踪误差渐进收敛于要求的允差内。基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统的全局稳定性。仿真结果表明该控制器能有效补偿摩擦和外部扰动,相对于传统的PD和PID控制,显著提高了进给伺服系统的跟踪精度,并对系统参数和摩擦的不确定性具有一定的鲁棒性。     

基于信号微分滑模控制的电液伺服激振器

设计了一种基于信号微分滑模控制理论的阀控非对称缸激振器。通过对液压缸位移信号提取并对其进行微分运算求导,以此来实现无需速度和加速度的滑模控制,削弱了系统非线性对控制精度的影响,增大了电液伺服激振器的激励频率带宽。根据Lyapunov函数判据,确保了系统的稳定性。通过对对称阀控非对称缸系统的位置跟踪控制进行仿真分析,结果显示,该激振器具有良好的跟踪效果。     

基于干扰观测器的电液伺服系统反馈线性化滑模控制

为抑制电液伺服系统中各种非线性因素及不确定干扰,提出了基于输入输出反馈线性化的滑模控制与非线性干扰观测器相结合的控制策略以提高其位置控制跟踪精度。以电液振动台为试验对象,建立其非线性控制模型,利用李雅普诺夫稳定性理论保证了位置闭环系统的全局稳定性。利用MATLAB/Simulink对设计的控制器进行了仿真验证,结果验证了提出的控制器的可行性。为了模拟实际环境下存在不确定干扰,在位置电液系统基础上增加了电液加载系统,开展了试验研究。结果表明,该控制器能有效的提高干扰下电液伺服系统的位置跟踪性能。     

电液伺服系统RBF神经网络滑模控制

针对阀控液压缸位置伺服系统非线性导致模型参数确定困难及干扰问题，在分析三阶位置控制的电液控制系统原理及模型的基础上，引入神经网络的RBF 径向基控制模型和自适应滑模算法，同时考虑了非1负反馈参数，建立了基于RBF 神经网络滑模控制的电液伺服控制系统数学模型。通过选取合适的Lyapunov 函数，分析了系统稳定性，解决了参数未定及挠动情况下的电液伺服系统控制器设计问题。仿真结果证明，所设计的控制器使系统的输出对给定信号的跟踪精度高，响应快，具有较强的鲁棒性。     

液压柔性机械臂等效模型的鲁棒控制

针对液压柔性机械臂的等效动力学模型——柔性负载电液位置伺服系统,提出了滑模控制和自适应反演控制相结合的鲁棒控制器设计方法。基于Lyapunov稳定性理论的系统稳定性分析,证明系统跟踪误差将收敛至零,同时控制了柔性负载的振动。仿真实例表明了设计方法的正确性。     

RBF神经滑模控制在永磁直线同步电机的应用研究

给出了神经网络学习算法和神经滑模控制器的具体设计思路,将滑模控制器的切换函数作为神经网络输入,以滑模控制器为网络输出,从而实现神经网络学习能力和滑模控制自适应切换能力有效结合,将神经滑模控制器应用于永磁直线同步电机伺服系统,通过仿真说明了其良好的跟踪特性和低速平稳性。     

线性不确定性电液位置伺服系统的前馈补偿滑模鲁棒跟踪控制研究

针对线性不确定性系统的鲁棒跟踪控制问题,提出了一种前馈补偿滑模鲁棒跟踪控制方法,并证明了采用该方法所构成的闭环系统是李亚普诺夫意义下渐近稳定的,将该控制器设计方法应用于某结构疲劳试验机电液位置伺服控制系统,验证了所设计控制器的有效性。仿真和实时控制结果均证明：对存在不确定性的结构疲劳试验机电液位置伺服系统,应用该研究所提出的具有前馈补偿的滑模鲁棒跟踪控制器,能较有效地削弱常规VSC所固有的抖振现象,在不同的负载条件下跟踪不同频率的正弦信号均能获得良好的跟踪精度,控制器对系统的不确定性呈现较强的鲁棒性。