基于RBF神经网络补偿的直线伺服系统滑模鲁棒跟踪控制

永磁直线伺服系统具有高速、高响应和直接驱动等优点,但负载扰动、端部效应、非线性摩擦及系统参数变化会降低系统的伺服性能.为了在保证系统的跟踪性能的基础上.消除上述不确定性因素的影响,本文提出一种将变结构控制(VSC)和径向基函数神经网络(RBFNN)相结合的鲁棒跟踪控制策略.变结构控制具有快速响应,对不确定因素的不变性的优点.但是其“抖振”现象将影响直线伺服系统的平稳性和定位精度.采用径向基函数神经网络来模拟端部效应、参数变化、摩擦和外部负载等不确定因素,引入带死区的目标函数以缩短学习过程.通过RBFNN的补偿控制来减弱“抖振”输入的程度,进一步提高系统的稳态精度.仿真结果表明,该方案对直线伺服系统不确定性有很强的鲁棒性,同时,系统具有较好的跟踪性能,大大提高了直接驱动直线伺服系统的鲁棒跟踪精度.     

永磁直线电机的滑模控制与非线性效应补偿

永磁直线电机(PMLM)伺服系统易受外部扰动、非线性效应等不确定性因素的影响,传统的PID控制方法难以获得满意的控制效果.针对上述问题,提出基于饱和指数趋近律的滑模控制与非线性效应补偿的控制策略,采用滑模控制来提高系统的鲁棒性和稳定性,加入速度、加速度前馈提高系统的响应时间,并针对PMLM的非线性效应对系统的定位精度影响较大,对力的波动、摩擦力进行补偿,提高系统的动态性能.采用上述控制策略在MATLAB仿真平台进行分析,研究结果表明,提出的控制策略可以改善PMLM伺服系统的动态性能,提高系统的稳定性、鲁棒性与定位精度.     

永磁直线同步电机推力扰动抑制仿真

当前永磁直线同步电机(PMLSM)推力扰动抑制算法的高复杂度导致了伺服系统调节响应速度的滞后性,在高响应速度要求的情况下成为了不可忽视的问题.为解决上述问题,在对PMLSM进行了动态带载电磁场有限元分析的基础上,采用分数槽设计削弱了齿槽效应并提出了基于灰色预测理论(GM)的PMLSM推力预测前馈控制策略,提高了推力补偿调节响心速度.仿真结果证明:所提出的控制策略有效地提高了PMLSM伺服动态调节响应速度和运行精度.     

带神经网络观测器的永磁同步电机极点配置自校正前馈控制

由递归神经网络构成综合负载转矩观测器,从而把综合负载转矩视为可测干扰,并利用极点配置自校正前馈控制策略实现了永磁同步电机的速度控制,解决了永磁同步电机系统中参数变化和负载扰动等不确定性问题.仿真结果表明该方法具有较强的鲁棒性.     

永磁同步电机伺服系统高精度自适应鲁棒控制

针对具有参数和负载转矩不确定性以及其它不确定项的永磁同步电机(PMSM)伺服系统,利用非线性反步法设计了自适应鲁棒控制器.在系统模型中考虑了包含建模误差和外界干扰的其它不确定项,引入了鲁棒反馈控制,可以有效减小各种不确定性对系统性能的影响,实现了PMSM伺服系统高精度的位置跟踪.理论分析证明了位置跟踪误差按指数收敛.通过仿真验证了该方法比传统的自适应反步控制具有更好的鲁棒性和控制精度.     

交流伺服电机速度与位置环的一体化鲁棒控制

提出一种交流伺服系统的离散域复合控制方案,可实现在未知负载条件下的准确位置控制。基于永磁同步电机伺服系统中位置与速度环组成的数学模型,以电机转角位置作为系统的测量反馈信号,设计一个降阶线性扩展状态观测器对电机转速（未量测）和未知负载扰动加以估计,并用于反馈控制和扰动补偿。采用TMS320F2812DSP在一台实际的永磁同步电机上进行了实验测试,结果表明伺服系统能在未知负载情况下实现平稳和准确的目标位置跟踪,且对负载和参数差异具有较好的鲁棒性。这种控制方案可方便地应用于相关的伺服系统。     

抑制永磁直线同步电动机推力波动的补偿技术

为满足易产生推力波动的永磁直线同步电动机的速度伺服要求,减小永磁同步直线电动机的推力波动尤为重要。文章从电动机结构优化和控制策略2个方面来削弱推力波动:选择合适的次级磁铁形状及布置方式可使初级反电势波形接近正弦波形,同时采用控制策略,通过初级反电势计算定子电流谐波进行电流补偿,以此来削弱推力纹波;采用斜槽、斜极或均匀充磁等厚六边形磁铁紧密排列方案能大大削弱由齿槽效应引起的推力波动;采用多极结构、增加气隙长度、降低励磁磁密等措施能减小由端部效应引起的推力波动。实验结果表明,上述方法能有效地抑制永磁直线同步电动机的推力波动对伺服系统的影响,具有较强的鲁棒性。     

自适应积分反步法永磁同步电机伺服控制器的设计

针对永磁同步电机(PMSM)绕组相电流和转速强耦合特性以及参数的不确定性,利用非线性积分反步法设计了自适应积分反步控制器,在补偿参数不确定性影响的同时,实现了PMSM高性能位置跟踪控制.基于Matlab建立了系统的仿真模型并实施仿真.仿真结果表明,用该方法设计的PMSM控制系统,滤波跟踪误差能以指数规律迅速收敛到零,并且具有很强的抗负载扰动能力.     

基于ELM的永磁直线同步电机位移跟踪动态面反步滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受到参数摄动、负载扰动等不确定因素的影响,进而影响其位移跟踪控制精度的问题,提出一种基于非线性干扰观测器(NDO)和极限学习机(ELM)的动态面反步滑模控制方法.首先,通过构造NDO对系统模型中的非匹配不确定项进行动态观测,并将反步控制、动态面控制与滑模控制相结合,完成PMLSM位移跟踪控制器的设计,在提高系统抗干扰能力的同时,避免常规反步控制中的“微分爆炸”问题;其次,采用ELM神经网络对系统模型中的匹配不确定项进行逼近估计,并将输出的估计值引入设计的动态面反步滑模控制器中进行补偿;再次,采用人工鱼群-蛙跳混合算法对所设计控制器的主要参数进行优化设计,提高系统的收敛速度和稳定精度;最后,将所提出控制方法与其他控制方法进行仿真对比,仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于自适应模糊控制器和非线性扰动观测器的永磁直线同步电机反馈线性化控制

由于永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统应用于一些高精密场合,因此克服系统存在的负载扰动、参数变化等不确定性影响是提高系统性能的关键.针对不确定性问题,采用一种基于自适应模糊控制器(AFC)和非线性扰动观测器(NDO)的反馈线性化控制方法.首先设计反馈线性化控制器(FLC)实现系统的线性化,便于位置跟踪;其次采用NDO估计并补偿系统的不确定性,提高跟踪精度.但在实际运行过程中观测器增益较难选取,极易产生较大的观测误差,为此,采用AFC方法逼近NDO的观测误差,通过自适应律动态调整模糊规则,改善模糊控制器的学习能力,增强系统的鲁棒性,并用李雅普诺夫定理保证系统闭环稳定性.实验结果表明,与基于DOB和NDO的反馈线性化位置控制相比,该方法能够明显提高系统的跟踪性和鲁棒性.     

基于LPV观测器的永磁同步电机反推控制

针对永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)无速度传感器转速跟踪控制精度问题,提出了一种基于线性变参数(Lineeo Parameteo Varying,LPV)转速观测器的永磁同步电机反推控制方法。该方法首先根据PMSM的LPV模型,推导出电机的凸胞形顶点方程;然后利用Lyapunov稳定性理论,获得了基于线性矩阵不等式(Lineeo Matrix Inequality,LMI)的观测器设计方法,构造了PMSM的LPV观测器,实现对电机转速及定子交轴电流的重构;最后运用反推控制策略,设计电机闭环系统控制器,实现对电机转速的高精度跟踪控制。仿真结果表明,该方法相较与传统PI矢量控制,跟踪精度高、响应快、抗负载扰动强,对实现PMSM的无速度传感器高精度转速跟踪控制具有重要意义。     

Identification and Compensation of Force Ripple in PMSLM using a JITL Technique

This paper presents an adaptive compensation scheme for reducing the force ripple effects in permanent magnet synchronous linear motor (PMSLM). Firstly, when the velocity of a linear motor is close to zero, based on a fast Fourier transform (FFT) analysis, the dominant displacement periodicity of the force ripple can be obtained for simplifying the ripple model. Next, to enhance the identification accuracy and guarantee the real‐time performance of the linear servo system simultaneously, an improved just‐in‐time learning (JITL) algorithm is proposed to estimate the ripple model parameters. Finally, based on the identification results, an adaptive feedforward controller is implemented in the linear servo system to compensate the force ripple. The main motivation of this paper is the extension of the identification methods to improve the servo control performance in industrial applications. Simulation and experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method, even when compared to a traditional compensation method based on a recursive least squares algorithm.     

永磁同步电机高精度转速控制方法综述

电机转速精度是伺服系统的重要性能指标,传统PI控制已不能满足伺服系统的高精度要求. 将先进控制策略应用于永磁同步电机是伺服系统发展的趋势. 本文介绍了永磁同步电机的精确测速方法和先进控制策略在电机转速系统中的应用,分析了各种方法的优缺点和适用范围,综述了最新的研究成果和有待解决的问题并对将来的研究方向进行了展望.     

基于ESO的永磁同步电机伺服系统快速终端滑模控制

为了优化永磁同步电机(PMSM)伺服系统的控制性能, 本文提出了一种基于非奇异快速终端滑模控制(NFTSMC)和扩张状态观测器(ESO)的复合控制策略. 论文首先建立了考虑集总扰动的永磁同步电机数学模型, 根据所定义的非奇异终端滑模面和趋近律, 设计了位置跟踪控制器, 所设计的控制器采用非级联结构替代了传统的位置环和速度环控制器, 并通过李亚普诺夫定理证明了稳定性和有限时间内收敛. 为了进一步提高系统的抗扰动性能, 本文引入了扩张状态观测器来估计系统扰动并将其应用于前馈补偿. 然后, 文章对系统整体进行了稳定性证明. 最后,文章完成了基于所设计控制器的仿真和实验验证. 结果表明, 该控制器具有良好的位置跟踪性能且收敛速度快, 对外部干扰具有强鲁棒性.     

永磁同步电动机的鲁棒MR-ILQ 最优电流控制

提出了永磁同步电动机鲁棒参考模型逆线性二次型最优电流控制系统的结构和数学模型，设计了最优电流控制系统的伺服控制器，分析了系统的鲁棒稳定性和鲁棒跟踪性能．以内埋式永磁同步电动机为例，对系统进行了仿真研究．仿真结果表明，系统对参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性，可以实现高精度的电流控制和动态解耦。     

输出约束的有限时间自适应区间二型模糊输出反馈PMSM伺服控制

针对永磁同步电机驱动的伺服系统在不确定性摩擦和未知负载的影响下难以达到高精度的控制效果,提出一种基于区间二型模糊系统的带有输出约束的有限时间自适应输出反馈控制方案.首先,构建一个基于非线性扰动观测器的区间二型模糊状态观测器,分别完成对于未知扰动和速度的估计,区间二型模糊系统完成对于非线性摩擦的逼近;然后,在此基础上,结合滤波误差补偿机制和有限时间技术,引入障碍Lyapunov函数和反步控制技术设计输出约束的自适应区间二型模糊输出反馈控制器;最后,根据Lyapunov稳定性理论提出严格的稳定性分析,保证闭环系统的所有信号均是有限时间内有界的,并通过数值仿真和实验验证了所提出方法的有效性.     

Data-driven nonparametric model adaptive precision control for linear servo systems

Nowadays, high-precision motion controls are needed in modern manufacturing industry. A data-driven nonparametric model adaptive control (NMAC) method is proposed in this paper to control the position of a linear servo system. The controller design requires no information about the structure of linear servo system, and it is based on the estimation and forecasting of the pseudo-partial derivatives (PPD) which are estimated according to the voltage input and position output of the linear motor. The characteristics and operational mechanism of the permanent magnet synchronous linear motor (PMSLM) are introduced, and the proposed nonparametric model control strategy has been compared with the classic proportional-integral-derivative (PID) control algorithm. Several real-time experiments on the motion control system incorporating a permanent magnet synchronous linear motor showed that the nonparametric model adaptive control method improved the system’s response to disturbances and its position-tracking precision, even for a nonlinear system with incompletely known dynamic characteristics.     

Model predictive position control of permanent magnet synchronous motor servo system with sliding mode observer

In order to improve the control accuracy and robustness of permanent magnet synchronous motor (PMSM) servo system, a new non-cascade predictive control strategy is proposed to replace the traditional three-closed-loop servo control in this paper. The design process is as follows. First, the state variables and a discrete-time state space model of motor are defined; meanwhile, the lumped term of disturbance is included in the motor model. Second, the optimal cost function is chosen to design the model predictive controller (MPC). Then, according to the uncertain parameters and external disturbance, the sliding mode observer (SMO) is introduced to estimate and compensate the disturbance. Finally, the comparative experimental result proves that the proposed predictive control method not only has less regulation parameters but also has high position tracking accuracy and strong anti-interference ability even under different conditions.     

容错逆变器驱动的PMSM双环预测控制的研究

为了提高三相四开关容错逆变器驱动的永磁同步电机调速系统的性能,提出了调速系统双闭环预测控制策略。在转速环中设计了带扰动补偿的模型预测控制方法,通过离散扰动观测器估计负载扰动并进行前馈补偿,与模型预测速度控制相结合得到[q]轴电流环的期望给定值。在电流环中设计了基于离散滑模的有限控制集模型预测控制方法。通过与传统PI、FCS-MPC方法进行仿真对比,验证了该方法在空载启动、给定转速突变以及存在负载扰动、参数变化时,可使容错逆变器驱动的永磁同步电机调速系统具有更好的动态响应能力和鲁棒性。