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.     

永磁直线同步电机自适应互补滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受非线性因素影响而降低伺服系统鲁棒性的问题,提出一种自适应互补滑模控制方法。永磁直线同步电机的非线性因素包括系统参数变化、电机端部效应及外部不确定性的扰动。互补滑模控制将积分滑模面与广义误差滑模面相结合,将系统状态轨迹限定在两个面的交线上,缩短了状态轨迹达到滑模面的时间,提高了位置跟踪精度。为了进一步改善系统鲁棒跟踪性能,利用自适应控制对不确定扰动因素的上界进行估计,减小不确定因素对系统的影响,改善滑模控制的抖振现象。实验结果表明所提出的控制方法是有效可行的,自适应互补滑模控制不仅提高了系统的跟踪性能,而且更有效地抑制了不确定因素对控制系统的影响。     

轧机液压伺服位置系统的自适应反步滑模控制

针对轧机液压伺服位置系统存在非线性特性、参数不确定性以及控制输入前具有不确定系数的问题,提出了一种自适应反步滑模控制方法.通过对系统非线性模型的等价变换和选择合适的Lyapunov函数,有效解决了由于控制输入前具有不确定系数导致的所设计的控制量与自适应律互相嵌套的难题.把自适应反步法和滑模控制方法相结合,有效克服了系统...     

基于扰动观测器的永磁直线同步电动机自适应反推互补滑模控制

针对永磁直线同步电动机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)驱动的数控机床易受参数变化、负载扰动以及摩擦力等不确定性影响的问题,提出一种基于质量辨识扰动观测器(disturbance observer with mass identification,DOB-MI)的自适应反推互补滑模控制(adaptive backstepping complementary sliding mode control,ABCSMC)策略。设计 ABCSMC 方法抑制不确定对系统的影响。通过引入自适应律,ABCSMC 的边界层能够实现动态变化,保证系统具有全局鲁棒性,且 ABCSMC 可对不确定性在线估计并调整,从而提高位置跟踪精度。由于在实际应用中,负载质量变化会对系统性能造成极大的影响,因此,利用离散模型参考自适应辨识理论,设计 DOB-MI 辨识动子质量并计算出补偿电流以补偿负载扰动对系统的影响。仿真与实验结果表明,该方法提高了系统的位置跟踪精度,对参数变化和负载扰动等不确定性具有极强的抑制能力。     

电气伺服系统的自适应模糊积分滑模控制

针对外界扰动及不确定性等因素对电气伺服系统性能的影响,将具有积分滑模面的自适应模糊控制器引入电气伺服系统的位置控制,利用滑模控制克服不确定性因素影响,通过自适应律与模糊规则的结合削弱滑模控制引起的抖振,通过参数自适应估计方法保证滑模变结构控制增益的合理性,提高了电气伺服系统的稳定性与位置跟踪性能.仿真实验结果表明,这种控制系统具有控制结构简单,稳态性能好等优点,并对不确定性等因素具有良好的鲁棒性.     

基于DSP的LPMSM驱动系统自适应积分反推位置控制

直线永磁同步电机(LPMSM)取消了滚珠丝杠和齿轮等中间传动环节,致使参数摄动、外界干扰和齿槽力等因素直接影响驱动系统的性能。为提高LPMSM驱动系统的位置跟踪精度,提出了一种自适应积分反推控制(AIBC)方法。建立含有干扰项的LPMSM系统模型,设计AIBC克服干扰对系统的影响,通过引入自适应律可对系统干扰进行估算并实时调整控制器参数,确保电机实际位置跟踪给定参考轨迹。采用高性能的数字信号处理器(DSP)作为控制核心,验证AIBC方法的有效性。结果表明,该方法可以使LPMSM驱动系统具有良好的伺服性能。     

自适应模糊滑模控制在伺服电动机系统中的应用

设计了一种带积分滑模面的自适应模糊滑模控制系统,并将其应用于伺服电动机的位置和速度控制系统中.自适应模糊滑模控制系统是由模糊控制和hitting控制组成的,在模糊控制设计中,用模糊控制器来模拟反馈线性化控制律;在hitting控制设计中,用hitting控制器来补偿反馈线性化控制律和模糊控制器之间的误差.调节算法是从Lyapunov稳定性理论得到的,从而可以保证系统的稳定性.而且为缓解对近似误差界的需要,提出了一种误差估计机制来实时观测近似误差界.仿真结果证明了所设计的系统可以得到令人满意的跟踪性能,而且对参数变化和外部负载扰动具有鲁棒性.     

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%。     

混杂系统DC/DC变换器的自适应滑模控制

DC/DC变换器在工作时,输入电压或负载因外界不确定因素的影响,将导致系统出现运行工作不稳定等情况。在此采用混杂系统理论构建DC/DC变换器的观测器模型,设计自适应律观测输入电压和负载的变化,结合滑模控制响应速度快的优点,提出一种新颖的自适应滑模控制(ASMC)方法。通过Lyapunov函数证明得出输入电压以及负载变化的自适应方程并将其应用于滑模控制,利用滑模等效控制恒定开关频率,同时采用一种新型指数趋近律,相比传统指数趋近律具有更快的收敛速度。最后,搭建仿真实验平台,通过与传统比例积分(PI)算法进行比较,验证所提自适应滑模控制算法的可行性。     

逆推自适应滑模励磁控制器设计

针对单机无穷大系统提出了一种解耦逆推自适应励磁滑模控制方法,以提高电力系统鲁棒稳定性.对于一类具有不确定性的半严格反馈形式的非线性系统,将构造李亚普诺夫(Lyapunov)函数的逆推设计方法和自适应机制以及滑模变结构控制有机结合,获得了一种保证该类系统全局渐近稳定的自适应滑模控制律以及自适应增益控制律.根据该设计结果,对含励磁控制的单机无穷大系统反馈线性化模型,得到了发电机的自适应滑模励磁控制器,仿真结果表明:该控制器能有效地稳定不确定电力系统,维持机端电压,具有比自适应逆推励磁控制器更好的性能.     

直驱型波浪发电系统的混沌运动及反步滑模变控制

为研究直驱式波浪发电系统的混沌现象及混沌控制问题,根据直线电机双轴数学模型,将系统转化为类Lorenz混沌方程。通过数值法计算最大Lyapunov指数谱,证明在特定参数和工况下,电机系统会出现混沌运动。通过构造状态反馈解耦,降低混沌系统阶数。采用反步法构造虚拟控制量,针对虚拟控制量设计滑模控制器,构造控制律进行混沌控制,提出反步滑模变控制方案。稳定性分析中,根据Lyapunov稳定性理论,证明了系统的全局一致渐进收敛。仿真结果表明,所设计反步滑模变控制器能使直线电机系统迅速脱离混沌状态,在抑制传统滑模控制中抖振现象的同时,保留了滑模变结构的强鲁棒性,具有一定的优越性。     

永磁直线同步电机滑模控制系统

设计了一种基于滑模变结构的永磁直线同步电机(PMLSM)矢量控制系统。从直线电机的基本工作原理出发,通过坐标变换,建立PMLSM在两相同步旋转正交坐标系上的数学模型。基于滑模变结构和李雅普诺夫稳定性理论设计转速调节器,组成PMLSM滑模控制系统。为了验证该控制系统的有效性,在MATLAB/Simulink平台下搭建系统的模型并进行仿真。仿真表明,该控制系统具有很强的鲁棒性。     

基于RFNN补偿的直线伺服系统反推控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统,在分析影响直线伺服跟踪精度因素的基础上,采用智能反推控制策略对该伺服系统进行有效的补偿控制。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,设计基于递归模糊神经网络(RFNN)的反推控制器,利用了递归神经网络具有捕获系统动态信息的优点,可实时补偿不确定因素对跟踪性能的影响。仿真结果表明,控制策略明显降低了不确定因素对系统性能的影响,从而显著提高了直线伺服系统的位置跟踪精度。     

基于改进滑模速度控制器的永磁直线同步电机直接推力控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接推力控制中存在的超调量大、抗负载扰动能力差、响应速度慢等问题,提出了一种改进的滑模控制速度调节器。该算法中滑模控制趋近律的设计在等速趋近律的基础上引入加权积分型增益的趋近律,能有效避免系统不在滑动模态阶段时切换增益的增大。仿真结果表明:与传统PI速度控制相比,采用改进后的滑模速度控制器应用在PMLSM直接推力控制系统中,系统速度在负载变化时的响应时间缩短、抗扰动能力明显提升,增强了PMLSM推力响应的抗扰动性能。     

高空电推进系统的积分滑模反演速度控制

针对高空电推进系统用永磁同步电机的转速跟踪控制问题,提出一种基于反演的积分滑模控制器.对控制器所采用的数学模型、控制算法、稳定性条件等进行研究.在反演法的基础上,将积分因子引入速度环,对转速误差进行补偿;采用指数趋近律构造电流误差的滑模面方程,以减小反演法对系统参数的敏感性;设计全局Lyapunov函数保证控制器的渐进收敛;基于SIMULINK和dSPACE实验平台完成反演和积分滑模反演控制系统的仿真和实验分析.仿真和实验结果表明,相比于反演控制,当参考转速由300 r/min上升到400 r/min时,积分滑模反演控制系统的转速动态响应时间由0.2s减小到0.1s;突加1N·m负载时,转速超调由8 r/min减小到2 r/min,在系统参数摄动条件下,电机稳态运行时无转速静态误差.     

基于自适应变结构永磁直线电机直接推力速度控制

针对永磁直线电机参数变化和外部扰动对伺服性能的影响,提出自适应变结构直接推力速度控制设计方法.由推力、磁链误差的积分函数建立滑模面,实际应用中存在的参数变化及负载扰动等不确定因素由自适应率修正.经分析验证,与经典直接推力控制相比,自适应变结构直接推力速度控制算法明显减少了由于系统参数变化和外部扰动引起的速度的推力脉动,能快速准确地跟踪给定指令,在保证系统稳定情况下增强了鲁棒性.     

基于神经网络给定补偿的交流永磁直线伺服系统滑模控制

针对直接驱动的永磁直线同步电动机 (PMLSM )伺服系统 ,应用滑模变结构控制理论设计了一种具有强鲁棒性的速度控制器。为使系统具有自学习能力 ,削弱滑模控制所引起的“抖振” ,采用基于神经网络前馈给定补偿的滑模控制策略。仿真结果表明 ,该方案有效地克服了永磁直线同步电机特有的端部效应所产生的推力波动对系统的影响 ,对参数变化及阻力扰动具有很强的鲁棒性 ,而且提高了系统的稳态性能     

基于超螺旋滑模观测器的永磁同步直线电机无模型控制

针对永磁同步直线电机(permanent magnet linear synchronous motor, PMLSM)在运行过程中因参数失配和外部扰动导致控制性能下降的问题,提出一种基于超螺旋滑模观测器的永磁同步直线电机无模型控制策略。根据PMLSM在dq旋转坐标系下参数摄动时的数学模型建立电机对应的新型超局部模型,以避免参数失配。基于该新型超局部模型,结合滑模控制设计了无模型滑模速度控制器,通过Lyapunov稳定性理论证明该控制器的稳定性。同时,为削弱传统扩展滑模观测器对新型超局部模型中未知量观测的抖振,提高控制精度,设计超螺旋滑模观测器(super-twisting sliding mode observer, STSMO)对未知量进行在线辨识并实现前馈补偿。最后,将传统滑模控制、基于传统扩展滑模观测器的无模型控制算法与所提方法进行仿真和硬件在环实验对比,结果表明所提方法改善了PMLSM控制系统的动态响应性能,具有较强的鲁棒性。     

永磁直线同步电机超短反馈滑模控制研究

永磁直线同步电机矢量控制的速度环常采用PI控制。传统PI控制器在速度追踪时存在起动过程超调大、受到负载扰动时调节时间长等不足之处。为提高伺服性能,滑模控制被应用到伺服系统中,但其缺点是存在抖振问题。因此,提出一种基于内分泌激素调节的滑模控制方法,可以有效降低速度的超调量,缩短受到外部扰动时的调节时间。在MATLAB中搭建了系统的仿真模型,仿真结果表明其对速度和推力的控制效果显著,优于传统的PI控制和常规的滑模控制。