非匹配不确定系统的滑模控制及在电机控制中的应用

针对具有匹配与非匹配不确定的非线性系统,设计基于干扰观测器和多幂次趋近律的滑模控制策略.首先,通过干扰观测器估计系统的不确定,实现估计误差在有限时间内收敛;其次,基于积分型滑模面,并结合多幂次趋近律,设计了连续滑模控制律,避免了传统滑模的抖振问题.与基于单幂次和双幂次趋近律的滑模控制策略相比,所设计的基于多幂次趋近律的控制策略,提高了系统的收敛速度.最后,通过数值仿真和永磁同步电机控制仿真验证了所设计的控制策略的有效性.     

基于永磁同步直线电机的新型滑模控制策略研究

针对永磁同步直线电机参数的非线性引起的波动力以及滑模控制中的抖振问题,设计了一种基于新型滑模控制策略的电流环控制器.该方法利用积分滑模面消除静差,并且采用新型"趋近律加滤波器"的方法解决了传统滑模控制的抖振与趋近速度相矛盾的问题.详细分析了波动力产生的原因,然后介绍了新型的滑模控制策略加滤波器,验证了控制器的稳定性.仿真结果验证了设计方法的有效性.     

基于滑模变结构的飞机防滑刹车控制器设计

以飞机全电刹车为研究背景,采用滑模变结构控制策略,设计刹车防滑控制策略,解决传统刹车效率低、机轮深度打滑、低速刹车性能差等问题.在控制策略中,以最佳滑移率为目标函数,设计滑模面,实现刹车防滑控制.由于滑模控制的强鲁棒性,可有效提高系统的抗干扰能力.仿真结果可知,滑移率控制在最佳滑移率附近,刹车效率高,可消除机轮深度打滑现象,防滑效果优良.     

新型Buck-Boost矩阵变换器的双闭环控制策略

为了克服传统矩阵变换器电压传输比低的缺陷, 提出了新型Buck-Boost矩阵变换器, 采用双闭环控制策略进行控制. 介绍了该控制策略的基本原理与设计方法, 对比分析了该控制策略与滑模控制及离散滑模控制的各种特性, 并通过仿真对其控制效果进行了验证. 结果表明: 该控制策略不仅具有比滑模控制和离散滑模控制更加优良的动态性能, 而且还具有更强的谐波抑制能力, 其输出波形的谐波失真度更小, 稳态精度更高, 因而具有更好的应用价值.     

永磁同步电机滑模变结构矢量控制

将滑模变结构控制策略引入永磁同步电机矢量控制中,以提高永磁同步电机矢量控制系统的响应速度,增强其鲁棒性.叙述了滑模变结构的基本原理,给出了永磁同步电动机滑模变结构模型,推导了滑模变结构控制律,并分析了抖动产生原因及相应对策.仿真结果表明,该控制策略极大地改善了系统的动、静态性能,对系统参数和外部干扰表现出较强的鲁棒性,是永磁同步电机矢量控制中一种新颖的改进控制方式.     

具有量化输入和边界扰动的柔性臂边界振动滑模控制

本文针对量化输入和有界扰动下柔性臂系统的振动抑制和边界滑模控制器设计问题开展研究. 柔性臂的动态特性由偏微分方程表示的分布参数模型描述. 对于具有未知有界干扰的柔性臂系统, 其主要控制目标是减小干扰的影响, 使柔性臂到达期望角度并同时抑制系统的振动. 首先, 利用边界输出信号构造滑模函数和滑模面. 其次, 结合所构造的滑模面, 设计一种边界滑模控制器, 并利用算子半群理论证明了闭环系统的适定性. 所提出的边界滑模控制策略保证了系统状态能够在有限时间内到达滑模面, 并且系统状态在滑模面上是指数收敛的. 最后, 通过物理实验验证了所提出控制策略的有效性.     

基于Buck变换器的新型滑模控制策略

为获得比较理想的直流输出电压,优化变换器的动态性能,基于Buck变换器采用新型滑模变结构控制策略,阐述其工作原理,并结合状态方程,推导出滑模面的存在条件和到达条件,然后对电路参数及控制系数进行设计.仿真结果表明采用这种新型滑模控制策略的Buck变换器对系统扰动和负载变化具有很强的鲁棒性,系统具有良好的动态响应.     

感应电机高阶终端滑模磁链观测器的研究

提出了基于高阶非奇异终端滑模的感应电机转子磁链观测方法,用于实现感应电机的按转子磁链定向控制. 设计了非奇异终端滑模面及观测器的控制策略,利用所设计的控制策略推导出电机转子磁链信息. 为了抑制常规滑模存在的抖振现象,设计了定子电流观测器的高阶滑模控制律,可将控制信号直接用于电机转子磁链的估计. 较常规滑模观测器,所提方法具有较高的观测精度,并对电机参数变化具有良好的鲁棒性.仿真结果验证了方法的有效性.     

基于模糊滑模控制的HEV再生制动控制策略

为了提高混合动力汽车制动能量回收率,根据镍氢电池快速充电特性和集成启动电机(Integrated starter/generator,ISG)发电特性,确定了电机与电池联合高效工作曲线.根据上述曲线,提出了一种无级自动变速传动(Continuously variabletransmission,CVT)速比控制的混合动力汽车再生制动模糊滑模控制策略.利用滑模控制方法对永磁同步电机的转矩进行控制,此外,给被控对象加上一个外界干扰,并对干扰采取模糊控制策略,使电机运行点处于联合高效曲线附近.在MATLAB/ADVISOR中搭建再生制动模糊滑模控制仿真模型.仿真结果表明,与Advisor控制策略相比,所设计的模糊滑模控制策略有效地提高电机制动过程中的能量回收率.     

电子节气门控制策略仿真研究

为缩短电子节气门控制策略的开发时间,优化内燃机汽车的动力性与排放性,建立了电子节气门系统数学模型,对其存在的非线性因素进行了分析,对比了PID控制策略、模糊控制策略及滑模变结构控制策略在电子节气门控制系统上的控制效果.利用Matlab/Simulink建立3种控制策略的仿真模型,实验结果表明,滑模变结构控制在控制精度和响应速度方面具有很好的控制性能,模糊控制的控制效果中等,PID控制效果相对较差但控制算法简单便于实现.     

宏微复合运动平台的自抗扰控制研究

摩擦是影响机械导轨运动平台精度的主要原因.宏微复合运动平台将无摩擦的柔性铰链与直线平台结合在一起,利用柔性铰链的弹性变形补偿摩擦死区.然而,柔性铰链的固有频率低,其非线性弹性振动严重影响微平台定位精度.为此,本文设计视弹性振动为扰动的自抗扰控制策略,该方法避免了建立非线性弹性振动精准数学模型的困难,利用扩张状态观测器主动估计弹性振动及不确定性,并在微平台位置环补偿之,以保证微平台定位精度.与此同时,在控制律中加入加速度前馈以提高系统响应速度.对于宏平台,采用PID控制作为宏平台位置环的控制策略,并通过宏微双级驱动方式补偿受机械导轨非线性摩擦带来的影响.实验对比结果表明,自抗扰控制在受非线性弹性振动影响时,其抗扰性能、跟踪性能优于传统的PID控制,可保证微平台良好的定位精度.     

基于前馈-反馈控制的天然气分输站场控制及前馈控制率自适应方法

天然气分输站场控制系统直接影响天然气配输质量及系统的安全可靠运行,站控系统调节阀控制是关键。目前我国天然气分输站场调节阀采用的国内厂家配置的PLC控制系统大多采用三选一式的PID控制策略,在峰谷分输、大范围调节以及上游流量压力存在较大波动的情况下普遍存在控制稳定性欠佳、调节周期长的弊端。为了改进控制效果,本文在深入分析造成控制效果欠佳原因的基础上,提出了基于前馈-反馈控制的控制策略,并基于此前馈-反馈控制策略提出了前馈控制率自适应调整方法以适应实际过程中调节阀动态特性变化额情况。在Stoner Pipeline Simulator软件仿真对象了进行了初步验证,仿真结果表明施加了前馈控制作用后控制稳定性和调节时间有显著优化,本方法具备在现场推广应用的前景。     

交流位置伺服系统的时间次优滑模控制器设计

为了提高伺服系统定位过程中的动态特性和鲁棒性,提出一种新的时间次优滑模控制器的设计方法。首先,借鉴时间最优控制对伺服定位过程中的系统状态进行规划,得到时间最优的位置和速度响应轨迹,从而保证定位的快速性。其次,针对传统时间最优控制鲁棒性差和工程实现较难等问题,根据期望的时间最优状态轨迹设计非线性滑模面,并采用鲁棒趋近律方法设计滑模控制律,实现了伺服定位的鲁棒时间次优控制,仿真结果验证了该方法的有效性。最后,在永磁同步电机伺服控制器开发平台中进行了实验分析,结果表明所提出的控制方法具有很好的动态响应性能和鲁棒     

High-order sliding-mode observer based output feedback adaptive robust control of a launching platform with backstepping

A kind of launching platform driven by two permanent magnet synchronous motor (PMSM) motors which is used to launch kinetic load to hit the target, always faces strong parameter uncertainties and strong external disturbance such as the air current impulsion, which would degrade their tracking accuracy greatly. In this paper, an adaptive robust nonlinear controller is proposed for high-accuracy motion control of the launching platform, in which the adaption law is designed to estimate the unknown coupling coefficients of torque disturbance and feed-forward cancellation technique is used to compensate the coupling torque disturbance and some other constant disturbances. In addition, a nonlinear robust feedback term is designed to inhibit the influence of the parameter estimation error and the other model uncertainty to stabilise the closed-loop system. Considering that some system states are immeasurable due to cost-reduction, volume/weight limitations and structure restriction or heavy measurement noise is usually associated with the measurements, which may also deteriorate the achievable performance of full-state feedback controllers; a high-order sliding-mode observer is used to estimate the unmeasured system states, and it is synthesised with the adaptive robust controller via feed-forward cancellation method. The intermediary virtual control law and the final control law are derived by integrating the backstepping method. Furthermore, the controller theoretically guarantees a prescribed tracking transient performance and final tracking accuracy while achieving asymptotic tracking performance in the presence of parametric uncertainties only, which is very important for high-accuracy tracking control of launching platform. Extensive comparative experimental results are obtained to verify the high performance nature of the proposed control strategy.     

Performance of an Adaptive Controller for the Neuromuscular Blockade Based on Inversion of a Wiener Model

An adaptive controller based on a minimally parameterized parsimonious Wiener model for the effect of the muscle relaxant rocuronium in the neuromuscular blockade is presented. The controller structure combines inversion of the recursively identified static nonlinearity of the Wiener model with a positive compartmental control law for the linearized system. The overall strategy exploits the fact that the model has only two parameters, which are estimated by an extended Kalman filter. Due to the fact that the positive control law for total mass conservation of compartmental systems is only proven to be convergent for time‐invariant systems, the identification of the parameter in the linear block of the minimally parameterized parsimonious Wiener model is stopped when the controller is turned on. The controller was implemented in the platform Galeno and tested in simulation and in thirteen real cases of patients under general anesthesia. The good reference tracking results and robustness to noise show the reliability of the proposed strategy.     

多约束条件下机器人柔性装配技能自学习

机器人的装配策略受装配对象特性、装配工艺和装配控制方法的约束,针对装配过程接触阶段的位姿不确定性问题,提出一种装配姿态调整技能自学习的方法.首先描述多约束条件下的机器人装配技能问题,建立基于力/力矩、位姿、关节角度等多模信息描述的装配系统模型;然后构建融合竞争架构的机器人决策网络和策略优化网络,通过与环境的不断交互,进...     

地铁站台空调系统非线性预测控制策略

地铁站台空调系统回路众多且具有强耦合和非线性特性,PID控制方法参数整定困难,无法兼顾乘客舒适性和能效最优,由于系统建模困难,非线性优化算法计算量大,智能控制方法难以实现工程应用.对此,提出一种地铁站台空调系统预测控制策略.首先,根据热湿负荷平衡和能量守恒定律建立地铁站台热动态特性预测模型;然后,将满足乘客舒适性并节省能耗作为系统优化目标,使用神经网络作为优化反馈控制器,将系统优化目标函数作为控制器优化性能指标,结合变分法和随机梯度下降法,对神经网络控制器的权值和阈值进行在线滚动优化,算法计算量小,占用存储空间适中.仿真实验结果表明,所提出的预测控制策略与传统PID控制方法相比,在满足乘客舒适性要求的前提下,系统响应时间可缩短约39.6%,末端风机能耗降低约73.39%.     

Robust adaptive control for mobile manipulators

This paper addresses the trajectory tracking control of a nonholonomic wheeled mobile manipulator with parameter uncertainties and disturbances. The proposed algorithm adopts a robust adaptive control strategy where parametric uncertainties are compensated by adaptive update techniques and the disturbances are suppressed. A kinematic controller is first designed to make the robot follow a desired end-effector and platform trajectories in task space coordinates simultaneously. Then, an adaptive control scheme is proposed, which ensures that the trajectories are accurately tracked even in the presence of external disturbances and uncertainties. The system stability and the convergence of tracking errors to zero are rigorously proven using Lyapunov theory. Simulations results are given to illustrate the effectiveness of the proposed robust adaptive control law in comparison with a sliding mode controller.