具有抖振抑制特性的机械臂快速滑模变结构控制

摘 要:针对机械臂轨迹跟踪控制中的跟踪速度和抖振2个方面,提出了一种基于新型滑模面和模糊幂次趋近律的滑模变结构控制策略.对传统滑模面的特性进行了分析和比较,设计了一种快速非线性滑模面,其收敛速度优于快速终端滑模面,提高了滑模变结构控制滑动运动阶段的收敛速度.依据模糊控制理论,设计了一种模糊幂次趋近律,在保证抖振抑制效果的前提下,提高了系统的趋近运动速度.仿真结果证明了所提控制方法的有效性和可行性.     

有源电力滤波器变趋近律滑模变结构控制

基于对三相三线有源电力滤波器电流控制方程的时域分析,得出了滑模变结构控制的一般控制律,并且进一步提出了有源电力滤波器变趋近律滑模变结构控制方法.该方法在一个控制周期内对滑模面进行了分解控制,可使最大偏差在较短的时间内得到纠正,同时又避免了较大幅值的抖振现象.该方法具有跟踪的快速性好,能较好地抑制尖峰现象,能削弱抖振现象,计算量少、适合于有源电力滤波器的实时控制等优点.给出了三相三线制有源电力滤波器仿真和实验结果,结果证明了该文方法的正确性和可行性.     

永磁同步电动机电流环分数阶滑模控制研究

针对等速趋近律滑模变结构在永磁同步电动机电流环控制中的抖振问题,提出了变阶次分数阶等速趋近律滑模变结构控制。利用分数阶微分方程对等速趋近律增益系数进行"放大"和"缩小",远离滑模面时对趋近律增益进行放大以加快响应速度,靠近滑模面时对趋近律增益进行缩小从而对滑模中的抖振进行抑制。仿真结果表明变阶次分数阶等速滑模控制器在保证传统等速趋近律滑模控制器控制效果的同时,可以有效降低系统的抖振现象。     

并行复合控制在交流伺服系统中的应用

针对大功率交流伺服系统在负载变化及参数摄动等情况下的位置跟踪问题,提出了一种基于指数趋近律的滑模变结构控制和RBF神经网络PID控制的并行复合控制策略。滑模控制削弱了负载变化和参数摄动对系统控制精度的影响。RBF神经网络PID控制可对PID控制的比例、积分和微分系数在线调整,提高PID控制性能。仿真结果表明,所提出的并行复合控制策略可有效抑制抖振,提高系统的瞬态响应性能和控制精度,并且对系统参数不确定性具有鲁棒性。     

基于变指数趋近律的永磁同步电机滑模控制研究

滑模趋近律及滑模增益的选择直接影响滑模控制的鲁棒性和滑模控制导致的抖振。将一种新的变指数趋近律滑模变结构应用于永磁同步电机伺服系统的位置控制,并结合一种新颖的滑模增益设计方法来改善滑模控制的鲁棒性,削弱滑模变结构的抖振。通过利用位置信号误差和滑模增益之间的非线性关系,给出了这种新颖滑模增益的设计方法。应用Matlab编程对永磁同步电机伺服系统的位置控制效果进行了仿真,其仿真结果表明该滑模控制方法不仅有效抑制了滑模变结构的抖振,同时增强了控制系统的鲁棒性。     

有源电力滤波器的滑模变结构控制

主要设计了改进的指数趋近律滑模变结构控制器,用于有源电力滤波器的电流跟踪控制.有源电力滤波器的直流电压控制选用发展比较成熟的PI比较控制法.参考已有的并联型有源电力滤波器的数学模型,借助Matlab/Simulink环境,进行了滑模变结构方法控制有源电力滤波器的仿真实验.仿真结果表明,指数趋近律滑模变结构控制,能有效地...     

基于新型趋近律的永磁同步电动机滑模变结构控制

将一种新型的趋近律滑模变结构控制策略用于永磁同步电动机调速系统控制中,克服了传统趋近律的缺点,有效地抑制了滑模控制中的抖振问题,并进一步提高了趋近速度。在建立永磁同步电动机数学模型并给出传统趋近律的基础上,设计了一种新型滑模趋近律;利用李雅普诺夫函数对新型滑模趋近律进行了稳定性分析;同时结合新型趋近律,设计了基于新型趋近律的滑模变结构速度控制器。仿真结果表明:该控制器能够有效克服传统趋近律滑模控制中的抖振现象,提高了趋近速度和系统鲁棒性。     

永磁同步电动机滑模控制仿真

研究了一种利用位置信号误差和滑模增益之间的非线性关系来设计的滑模增益,再结合变指数趋近律来改善滑模控制的鲁棒性及削弱滑模抖振,并将这种新的变指数趋近律滑模变结构应用于永磁同步电动机伺服系统的位置控制.应用Matlab/Simuhnk及Matlab编程建立了永磁同步电动机伺服系统的矢量控制系统的仿真模型,仿真结果表明,该滑模控制方法不仅有效抑制了滑模变结构的抖振,还增强了控制系统的鲁棒性.     

基于模糊滑模控制的三相PWM整流器仿真

普通的三相PWM整流滑模变结构控制由于滑动模态具有不变性,所以其对系统参数的扰动不敏感,因此到达滑模面后鲁棒性较高,但是其到达滑模面之前是不具有鲁棒性的,并且滑模变结构自身的抖振无法消除.分析了基于趋近律的滑模变结构,并结合模糊控制与滑模变结构,提出了一种基于模糊趋近律的滑模变结构的控制算法,利用调节外环上的滑模趋近律,通过控制趋近速度有效缩短了到达滑模面的时间,并减小了滑模面上的抖振,并且通过Matlab仿真将提出的算法与未采用模糊趋近律的滑模控制和PI控制比较,实验证明采用该方法的PWM系统能够运行单位功率因数且输入电流电压正弦,并且具有很强的抗干扰性和静动态性能.     

基于滞环函数的电动舵机滑模控制

针对受摩擦力等外部扰动力矩严重影响的电动舵机,研究了基于趋近律的滑模输出反馈跟踪控制问题。提出了离散变结构控制的一种新趋近律,即用滞环函数代替指数趋近率中的符号函数。仿真结果验证了该方法的有效性。与旧控制律相比,新控制律下的系统跟踪稳态误差降低了50%,对象输入u(k)和相轨迹的抖振幅度也分别下降了80%和83%。     

板球系统的最优组合趋近律滑模控制

针对板球系统轨迹跟踪精度低、震荡大以及实时性差的问题,提出了一种基于遗传算法优化的组合趋近律滑模控制方案。首先运用Ackermann公式设计的滑模面来表达不连续的超平面;其次,在滑模前期采用指数趋近律来减小抖振幅度,后期运用变速趋近律使抖振收敛;最后,运用遗传算法来进行参数选定。实验结果表明,组合趋近律相对变速趋近律起始输出振幅降低了2.2,遗传算法优化后收敛时间较优化前减少了0.4 s。采用Lyapunov理论证明了控制器的稳定性,仿真验证了控制策略具有良好的动态品质和稳态性能,满足板球系统轨迹跟踪要求。     

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%。     

永磁同步电机滑模调速系统新型趋近律控制

基于传统指数趋近律的滑模控制(SMC)系统在永磁同步电机(PMSM)调速系统中应用广泛。但是该算法在SMC系统做趋近运动时,存在明显抖振,控制精度无法应对复杂情况。为了抑制系统抖振,提高PMSM调速系统的动态和稳态性能,在传统指数趋近律的基础上引入加权积分型增益,提出了一种新型趋近律。加权积分型增益的引入使系统在滑动模态阶段滑模面函数和积分结果可以同步趋近于零,从而有效抑制系统抖振。依照所提出的新型趋近律,设计了速度控制器,并应用到PMSM矢量控制系统中。分别利用软件仿真和硬件试验与传统指数趋近律控制进行了比较,验证了所提控制策略的可行性和有效性。     

基于改进幂次趋近律的Buck变换器滑模控制方法研究

为进一步提高Buck变换器输出电压的快速性和稳定性,在幂次趋近律和变速趋近律基础上,提出一种基于改进幂次趋近律的滑模控制方法。该控制方法不仅提高系统动态性能,而且可以根据系统状态自适应调节滑模抖振,直至收敛于平衡点。当系统受到有界外部扰动时,滑模面及其导数能够收敛至平衡点附近的邻域内。将该滑模控制方法应用于Buck变换器三阶滑模控制器,并给出滑模面参数的选择范围。通过仿真和实验结果,证实了基于改进幂次趋近律的Buck变换器滑模控制方法的有效性。     

基于非线性终端滑模的码垛机械臂轨迹跟踪控制

针对码垛机械臂的轨迹跟踪控制,提出了一种基于数据驱动的非线性终端滑模控制方法.首先,利用牛顿-欧拉法推导出码垛机械臂的动力学模型,进而将模型等效成离散形式;接着,设计非线性终端滑模面来加快关节角的收敛速度,引人等效趋近律来抑制系统的抖振效应;同时,在萤火虫寻优算法的帮助下解决控制器参数整定问题,以便获得最优的控制性能;最后,通过仿真和试验对所提控制方法的有效性进行了验证.结果表明,该控制方法比积分滑模控制控制具有更高的跟踪精度,能保证码垛机械臂较好地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值.     

Neural network based recursive terminal sliding mode control and its application to active power filters

In recent times, research interests for the control design of uncertain nonlinear systems are observed in neuroscience-inspired intelligent controllers. In this article, a recursive terminal sliding mode control scheme based on continuous radial basis emotional neural network (CRBENN) is proposed. First, a recursive terminal sliding mode controller is constructed. The sliding mode surface is composed of a fast non-singular terminal sliding mode surface and a recursive integral terminal sliding mode surface, which not only ensures that the tracking error converges to zero in a finite time, but also can eliminate the reaching phase and achieve global robustness by setting the surface parameters with appropriate initial values. In addition, in order to effectively deal with the uncertainty, an adaptive CRBENN controller with online parameter adjustment capability is established, and its stability and convergence are analyzed using the Lyapunov method. The designed CRBENN, inspired by neuroscience, is simple in structure and fast in response. Simulation and experimental results on active power filter show that the control scheme has good current tracking ability and anti-interference ability.     

自由曲面打磨机器人非奇异终端滑模阻抗控制

针对传统控制方法难以实现对复杂曲面高精度打磨问题,在笛卡尔坐标系下设计了基于非奇异终端滑模的复杂曲面打磨机器人阻抗控制方法。该方法首先根据系统的阻抗模型参数,将设定的打磨轨迹转化为机器人末端可执行的阻抗轨迹,然后设计了基于非奇异终端滑模的控制方法对该阻抗轨迹进行跟踪。对于滑模控制的抖振问题,采用指数趋近律对其进行削弱。基于Lyapunov理论对系统的稳定性进行了证明,仿真和缸体打磨实验结果显示,该方法能够在有限的时间内达到收敛状态且避免了控制奇异的现象,提高了控制系统的鲁棒性和精度。     

基于LS-SVM和滑模变结构的无刷直流电动机混合控制

针对一类不确定离散时间系统,通过分析趋近律中参数对系统到达稳定状态的影响,结合LS-SVM的建模优势,提出了一种基于LS-SVM趋近律的全局滑模变结构控制方法。分别用两个LS-SVM模型自适应调整趋近律中的参数 和 ,克服了常规变结构控制方法中需要预先设定趋近律中参数的限制。通过在无刷直流电机(BLDC)位置伺服系统变结构控制中的应用,结果表明该方案使系统一开始就处于滑平面上,消除了系统抖振,而且具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性。     

基于滑模控制的牵引变流器网侧有源滤波器电流控制策略

针对有源滤波器电流跟踪控制模块中现在控制方法灵活性较差、控制精度较低的不足,基于滑模变结构原理,对应用于牵引变流器网侧有源滤波器中的电流跟踪控制策略进行了研究。首先根据滑模控制原理从滑模切换面函数及控制函数两方面对控制策略进行了设计;在此基础上根据可达性条件从限制抖振幅度的角度对控制函数进行了优化;最后针对动车组不同运行工况,对所提控制策略在网侧有源滤波器中的控制效果进行了仿真验证。仿真结果表明,所提电流控制策略具有较好的网侧谐波补偿和抑制效果以及较高的电流跟踪控制精度,达到了预期的目标。