可逆冷带轧机速度张力系统的动态滑模解耦控制

为削弱可逆冷带轧机速度张力系统中各变量间的非线性耦合影响,本文提出了一种基于幂指数趋近律的微分几何动态滑模解耦控制方法.首先,应用微分几何理论,通过非线性状态反馈和坐标变换,实现了可逆冷带轧机速度张力非线性耦合系统的输入/输出动态解耦和线性化.其次,针对解耦后得到的各独立线性子系统,综合考虑可逆冷带轧机速度张力系统的负载扰动、参数摄动和未建模动态等不确定部分的影响,基于幂指数趋近律设计了动态滑模控制器.理论分析表明,所提出的控制方法能够保证闭环系统渐近稳定,并能有效削弱系统抖振.最后,对某1422mm可逆冷带轧机速度张力非线性耦合系统进行仿真,并同其他解耦控制方法相比较,结果验证了所提出方法的有效性.     

可逆冷带轧机速度张力系统的模糊自适应动态面反步控制

研究了基于动态面反步控制和模糊自适应逼近的可逆冷带轧机速度张力系统直接反馈线性化(direct feedback linearization,DFL)动态解耦控制问题.首先,通过构造非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NDO)削弱了模型中非匹配不确定项对系统性能的影响,进而应用DFL理论实现了速度张力非线性耦合系统的动态解耦和线性化;其次,将反步控制与动态面控制相结合完成了解耦后速度张力各线性子系统控制器的设计,且有效避免了反步控制中的"微分爆炸"现象;再次,采用模糊自适应方法对所设计控制器中的匹配不确定项进行了逼近估计,有效地提高了速度张力系统的跟踪控制精度;稳定性分析结果表明,可逆冷带轧机速度张力系统是一致最终有界的.最后,基于工业现场的实际数据进行仿真对比研究,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

基于非奇异快速终端滑模的轧机液压伺服位置系统反步控制

针对具有非线性、参数不确定性和未知负载扰动的非对称缸轧机液压伺服位置系统,提出一种基于模糊自适应观测器和非奇异快速终端滑模面的反步控制方法.首先,基于非奇异快速终端滑模面和双幂次趋近律完成非对称缸轧机液压伺服位置系统反步控制器的设计,并通过构造二阶滑模滤波器对虚拟控制量的微分信号进行估计,有效地避免了反步控制中的微分爆炸现象;然后,选用模糊自适应观测器对系统的不确定项进行逼近估计,并将输出的估计值引入到设计的控制器中进行补偿,有效地提高了系统的跟踪控制精度,且分析表明,所提出的控制方法能够保证闭环系统全局渐近稳定;最后,基于某650mm可逆冷带轧机液压伺服位置系统的实际参数进行仿真研究,并与常规线性滑模控制方法相比较,结果验证了所提出方法能够有效提高系统在整个全局过程的收敛速度和鲁棒稳定性.     

可逆冷带轧机速度张力系统的耗散Hamilton 控制

研究基于侵入与不变流形(I&I)自适应方法和非线性干扰观测器(NDO)的可逆冷带轧机速度张力系统耗散Hamilton控制问题。首先采用I&I自适应方法估计系统的摄动参数;其次,通过预反馈建立系统速度张力外环的耗散Hamilton模型,并利用互联和阻尼配置以及能量整形方法设计耗散Hamilton控制器;再次,选用NDO对系统电流内环的外扰进行观测,并引入设计的积分滑模控制器中进行补偿;最后将该方法应用于某1422 mm可逆冷带轧机速度张力系统中进行仿真,结果验证了所提出方法的有效性。     

基于Hamilton理论的可逆冷带轧机速度张力系统无张力计控制

基于反馈耗散Hamilton理论研究了可逆冷带轧机速度张力系统的无张力计控制问题. 首先,对系统速度张力外环(主轧机速度环和左、右卷取机张力控制环)进行预反馈控制, 并采用反馈耗散Hamilton理论完成了速度张力外环控制器的设计. 其次, 为了实现系统的无张力计控制及对摄动参数的自适应估计, 基于"扩张系统+反馈"方法完成了系统速度张力外环自适应状态观测器的设计. 再次, 为了实现可逆冷带轧机主轧机速度和左、右卷取机张力间的协调控制及对外扰不确定项的干扰抑制, 基于backstepping方法完成了系统电流内环鲁棒控制器的设计. 理论分析表明, 所提出的控制方法能够保证闭环系统的鲁棒稳定性. 最后, 基于某1422mm可逆冷带轧机速度张力系统的实际数据进行仿真, 并同串级PI控制方法相比较, 结果验证了本文所提方法的有效性.     

可逆冷带轧机速度张力系统的分散重叠控制

针对可逆冷带轧机速度张力系统的耦合和协调控制问题,提出了速度张力分散重叠控制方法.该方法首先利用包含原理和重叠结构分解,扩展原系统的状态空间,得到多个解耦的重叠子系统,并应用线性二次型(LQ)最优控制和顺序设计方法,设计各子系统的控制律.其次,将所设计的控制律收缩至原系统的状态空间,得到原系统的控制器.最后对某1422mm可逆冷带轧机的速度张力控制系统进行了仿真研究.结果表明,本文所提出的速度张力分散重叠控制方法能有效弱化速度与张力间的耦合,实现主轧机与左、右卷取机间的协调控制,同时改善了张力控制系统的动态性能,保证了轧机升降速时的张力控制精度.     

基于Hamilton理论的冷带轧机速度张力系统非奇异 快速终端滑模控制

针对交流异步电机驱动的冷带轧机速度张力系统的跟踪控制问题,给出一种基于Hamilton理论的非奇异快速终端滑模控制器设计方法.首先,设计了一种新型扰动观测器对系统中由参数摄动和负载扰动引起的不确定项进行观测;其次,通过预反馈控制建立了冷带轧机系统速度张力磁链外环的耗散Hamilton模型,进而基于互联–阻尼配置及能量整形方法完成耗散Hamilton控制器的设计;再次,基于串级控制思想完成了冷带轧机系统电流内环非奇异快速终端滑模控制器的设计.通过理论分析证明了所提控制方法能够保证闭环系统全局稳定.最后,基于某交流异步电机驱动的冷带轧机系统的现场实际数据进行仿真对比研究,仿真结果验证了本文所提方法的有效性.     

带有非匹配扰动的连铸结晶器振动位移系统自适应反步滑模控制

针对伺服电机驱动的连铸结晶器振动位移系统中存在非匹配的参数不确定性、干扰等问题,提出一种基于非线性扩张状态观测器(ESO)的自适应反步滑模控制方法.首先,基于双曲正切函数和高增益构造ESO对系统中的非匹配扰动进行估计.然后,利用反步法将非匹配扰动视为匹配扰动进行处理, 并在每一步设计自适应积分滑模控制器,以消除非匹配扰动对系统的影响.另外,在反步设计的后两步引入了积分滑模滤波器用于估计前一步虚拟控制律的导数.理论分析表明,所设计的ESO能够保证估计误差收敛到原点附近的小邻域内;所设计的控制器能够保证闭环系统所有信号有界,并且,通过选取适当的参数能够保证系统状态可渐近收敛到原点.最后,通过仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

基于ESO的无速度传感器PMSM系统自适应滑模FCS-MPC

为了提高三相永磁同步电机(PMSM)控制系统的性能,基于反双曲正弦函数的扩张状态观测器(ESO)技术,提出一种新颖的无速度传感器自适应滑模有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)策略,采用ESO技术构造PMSM系统转速和反电动势的观测器,实现对电机转速和反电动势快速准确估计.用带有负载ESO的自适应滑模控制作为系统的转速调节器,以提高系统的鲁棒性;利用基于快速矢量选择的FCS-MPC策略,达到减少转矩脉动、降低系统算法计算量的目的.仿真结果表明,基于ESO的无速度传感器自适应滑模FCS-MPC策略能够使PMSM系统可靠稳定运行,达到满意的转矩和转速控制效果.与基于积分型滑模面的自适应滑模FCS-MPC策略相比,所提出的控制策略能使系统具有良好的动态性能和抗负载干扰能力.     

永磁同步电动机无速度传感器矢量调速系统的积分反步控制

基于永磁同步电动机(PMSM)的数学模型, 设计了由积分反步控制和滑模变结构模型参考自适应系统组成的无速度传感器矢量控制系统. 其中带有积分作用的反步控制作为矢量系统的速度和电流控制器, 实现给定速度和电流的无静差跟踪; 而滑模变结构模型参考自适应方法作为速度辨识器估计电机速度, 能够快速准确的跟踪实际速度. 通过Lyapunov定理证明了所设计的速度控制器和辨识器的稳定性. 仿真结果验证了所设计的无速度传感器矢量调速系统良好的速度跟踪性能和抗扰动性能.     

Decoupling control based on terminal sliding mode and wavelet network for the speed and tension system of reversible cold strip rolling mill

To weaken the nonlinear coupling influences among the variables in the speed and tension system of reversible cold strip rolling mill, a novel dynamic decoupling control strategy is proposed based on nonsingular fast terminal sliding mode (NFTSM) and wavelet neural network (WNN). First, nonlinear disturbance observers are developed to counteract the mismatched uncertainties, and then input/output dynamic decoupling and linearisation for the speed and tension nonlinear coupling system are realised by utilising the inverse system theory. Second, nonsingular fast terminal sliding mode controller (NFTSMC) for each pseudo linear subsystem is presented based on backstepping and two-power reaching law, so as to improve the global convergence speed and robust stability of the system. Third, adaptive WNNs are used to approximate the uncertain items of the system, so as to improve the control precision of the speed and tension of reversible cold strip rolling mill. Theoretical analyses show that the NFTSMs satisfy reachability condition, the system error variables can converge to equilibrium point in finite time, and the resulting closed-loop system is globally asymptotically stable. Finally, simulation research is carried out on the speed and tension system of a 1422 mm reversible cold strip rolling mill by using the actual data, and results show the superiority of the proposed control strategy in comparison with the strategies of cascade PI, linear sliding mode control and internal model control.     

Neural Network Dynamic Surface Backstepping Control for the Speed and Tension System of Reversible Cold Strip Rolling Mill

To weaken the influences of uncertainties and system coupling items on the coordinated tracking control performance of the speed and tension system of a reversible cold strip rolling mill, a control strategy is proposed based on nonlinear disturbance observers (NDOs), dynamic surface backstepping control, and neural network adaptive approximation. First, the transformation form of the system model is given, and then NDOs are developed to counteract the unmatched uncertainties. Next, controllers for the speed and tension system are presented by combining backstepping with dynamic surface control. Again, the neural network adaptive method is used to approximate the matched uncertainties of the system, and the approximation values are introduced into the designed controllers for compensation. Finally, simulation research is carried out on the speed and tension system of a 1422 mm reversible cold strip rolling mill by using the actual data, and the results show the validity of the proposed control strategy in comparison with the decentralized overlapping control strategy.     

Bio-inspired backstepping adaptive sliding mode control for parallel mechanism with actuation redundancy

This paper presents a bio-inspired backstepping adaptive sliding mode control strategy for a novel 3 degree of freedom (3-DOF) parallel mechanism with actuation redundancy. Based on the kinematic model and the dynamic model, a sliding mode controller is designed to assure the tracking performance, and an adaptive law is introduced to approximate the system uncertainty including parameters’ variation, external disturbances and un-modeled part. Furthermore, a bio-inspired model is introduced to solve the inherent chattering problem of sliding mode control and provide a chattering free control. The simulation and experimental results testify that the proposed bio-inspired backstepping adaptive sliding mode control can achieve better performance (the tracking accuracy, robustness, response speed, etc.) than the conventional slide mode control.     

Adaptive integral backstepping sliding mode control for opto-electronic tracking system based on modified LuGre friction model

In order to improve the control accuracy and stability of opto-electronic tracking system fixed on reef or airport under friction and external disturbance conditions, adaptive integral backstepping sliding mode control approach with friction compensation is developed to achieve accurate and stable tracking for fast moving target. The nonlinear observer and slide mode controller based on modified LuGre model with friction compensation can effectively reduce the influence of nonlinear friction and disturbance of this servo system. The stability of the closed-loop system is guaranteed by Lyapunov theory. The steady-state error of the system is eliminated by integral action. The adaptive integral backstepping sliding mode controller and its performance are validated by a nonlinear modified LuGre dynamic model of the opto-electronic tracking system in simulation and practical experiments. The experiment results demonstrate that the proposed controller can effectively realise the accuracy and stability control of opto-electronic tracking system.     

基于扩张状态观测器和反步滑模法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

为了解决欠驱动四旋翼无人机（UAV）在实际飞行中存在的外界干扰问题,同时提高在系统参数摄动情况下的精确轨迹跟踪效果,设计了一种基于扩张状态观测器（ESO）和积分型反步滑模算法的飞行控制策略。首先,根据系统的半耦合特性和严反馈结构特点,采用反步法设计姿态内环和位置外环控制器;然后,将抗干扰能力较强的滑模控制融入其中,使得系统的鲁棒性得到增强;接着,为了减小系统的稳态误差,引入积分环节;最后,利用ESO实时估算出系统的内、外总扰动并对控制量进行补偿。通过Lyapunov稳定判据,可以说明该系统是一个全局渐进稳定的系统,并通过仿真分析验证了所提控制方法的有效性和鲁棒性。