四旋翼飞行器事件触发轨迹跟踪控制

针对具有模型非线性和外界扰动的四旋翼飞行器，设计了基于事件触发的自适应模糊跟踪控制算法。首先将四旋翼飞行器系统分解为位置子系统和姿态子系统，并利用模糊逻辑系统在线辨识模型非线性和外界干扰。然后，基于反步递推技术设计自适应模糊控制律，同时构建自适应事件触发机制，非周期更新控制律和模糊参数自适应律。基于Lyapunov稳定性理论，以脉冲动力系统为工具，证明了闭环系统所有信号最终一致有界，而且跟踪误差能够收敛于零点的邻域内。此外，证明了所提控制算法可以彻底避免Zeno现象出现。最后，仿真结果验证了所提控制方案在保证四旋翼飞行器实现轨迹跟踪控制同时，可以有效减少控制器更新频率，提高系统资源利用率。     

不确定电液位置伺服系统的动态面跟踪控制

针对一类含有动态不确定性的双作用液压缸电液伺服系统跟踪控制问题,采用动态面控制方法设计了一个鲁棒自适应跟踪控制器.由于在逆推设计过程中加入了低通滤波器使得该方法不用对模型非线性进行多次微分,因而设计方法简化.所设计的自适应鲁棒控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐近跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整.数字仿真结果表明,控制系统对给定位置的跟踪具有良好的动态特性,对系统的不确定性,具有较强的鲁棒性.     

基于模糊神经网络控制的混合式步进电动机伺服系统研究

在对二相混合式步进电动机实行最大转矩／电流矢量控制和IP位置控制的基础上,为克服参数时变和外界扰动对系统性能的影响,设计了一种新型高性能的参考模型自适应模糊神经网络控制器。实验结果表明所设计的位置伺服系统具有良好的性能。     

Stribeck模型自适应滑模摩擦补偿控制

针对高速高准确度滚珠丝杠伺服控制系统,提出一种基于Stribeck模型的滑模自适应摩擦补偿控制方法。采用PMAC运动控制器搭建开放式控制平台,建立伺服系统的动力学模型,并通过Stribeck模型来反映系统的摩擦特性。采用Backstepping方法设计自适应滑模摩擦补偿控制器,并采用Lyapunov定理证明系统的全局渐进稳定性,最后通过编写伺服算法实现该摩擦补偿。实验结果表明:与速度加速前馈控制补偿相比,当输入速度为10 mm/s信号时,自适应滑模摩擦补偿其跟踪误差由35μm降低到±4μm;当输入速度为100 mm/s信号时,自适应滑模摩擦补偿其跟踪误差由98μm降低到±4μm。采用该补偿方案能有效抑制伺服系统的摩擦干扰,提高伺服系统准确度和动态跟踪性能。     

基于神经网络的机器人模型参考自适应控制的研究

提出一种新的基于神经网络的机器人模型参考自适应控制方法,采用动态对角回归神经网络作为辨识器和控制器,实现了机器人轨迹跟踪的最小误差控制,给出了神经网络的学习算法,通过实例仿真证明了控制方法应用于未知模型机器人系统的正确性和有效性。     

一种转台伺服系统干扰补偿控制方法研究

为提高转台伺服系统的低速跟踪性能,提出一种结合LuGre摩擦模型和非线性干扰观测器(NDO)补偿非线性干扰的方法。使用LuGre摩擦模型补偿系统的摩擦干扰力矩,建立NDO模型消除系统建模不精确及其他未知干扰的影响,并采用反演法设计系统的自适应滑模控制律。通过仿真表明,基于LuGre+NDO模型自适应滑模控制能有效消除转台的低速"爬行"现象,位置稳态误差达到2×10–5 rad,速度稳态误差达到1.5×10–3 rad/s。且通过与传统控制方法结果对比,证明所提出的方法具有较好的控制性能和干扰抑制特性,提高伺服系统的跟踪性能。     

基于MATLAB位置伺服系统的仿真研究

针对PMSM交流伺服系统的数学模型具有非线性、参数时变性等特点,提出了基于参考模型的模糊自适应控制方法,并在MATLAB/Simulink模块中建立其位置伺服系统的仿真模型.仿真结果表明,该控制方法具有良好的稳态精度和动态响应.     

基于神经网络优化的交流自抗扰伺服系统控制

目的 为了解决传统交流永磁同步电机伺服自抗扰控制系统中外界扰动、非线性特性和本身自抗扰控制中参数较多且整定难的问题.方法 利用小波神经网络对自抗扰控制中的扩张状态观测器的误差校正系数进行在线整定,设计出基于小波神经网络优化的自抗扰控制器及相关的控制系统,以实现对整体控制系统的性能优化,并通过在Matlab/SIMULINK仿真实验与传统PID伺服控制系统和未进行优化的交流自抗扰伺服系统进行对比验证.结果 仿真结果表明,基于小波神经网络优化的交流永磁同步电机伺服自抗扰控制系统对目标位置动态响应快、稳态误差小、抗干扰能力强,稳态时转矩脉动小.结论 与常规未优化自抗扰伺服系统和传统PID伺服系统相比,基于小波神经网络优化后的自抗扰伺服系统,能有效地提高伺服系统控制性能和鲁棒性.     

机器人关节摩擦建模与自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制

目的:补偿机器人关节摩擦力矩,提高关节轨迹跟踪效果。方法:以直流伺服电机和谐波减速器组成机器人关节为对象,基于Stribeck模型建立摩擦模型;采用最小二乘法和Matlab编程辨识模型参数;利用自适应RBF神经网络算法对系统模型参数误差引起的未建模动态进行在线观测;将观测结果补偿到计算力矩控制器中,建立含摩擦模型的自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制器,推导出控制参数的约束条件。结果:基于自主设计的机器人关节进行对比实验。实验表明,含摩擦模型的自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制追踪误差是无摩擦模型的自适应RBF神经网络补偿计算力矩控制追踪误差的55.12%,是传统计算力矩控制追踪误差的31.28%。结论:本文的控制方法提高了机器人关节轨迹跟踪精度。     

多相永磁同步电动机的矢碍控制及仿真

建立了多相永磁同步电动机定于静止坐标系以及d、q放置坐标下的数学模型，对我相永磁同步电动机的矢量控制系统进行了一般性分析，针对表面式永磁电动机提出了一种简单高效的转子磁场定向控制方法，采用Simulink/PSB对系统进行了动态仿真研究。     

递归网络自适应控制裹包机凸轮差动器驱动系统

根据裹包机的驱动系统控制精度较差的问题,提出采用递归神经网络自适应混合控制线性同步电动器驱动机系统.经过仿真结果表明,该控制系统克服了上述缺点.     

自适应模糊滑模控制裹包机PMSM交流伺服系统

针对接缝式裹包机的交流伺服系统控制精度差的问题,提出了采用自适应模糊滑模控制器,控制具有高效率的永磁铁同步电机(PMSM)伺服驱动系统.仿真和实验结果表明,系统对于参数变化和外面负载扰动的鲁棒性大大提高,而且控制力大为降低.     

单轴转台控制系统软硬件设计与搭建

为满足惯导测试的综合需要,研究具有角位置、角速率、角振动三个功能的单轴转台控制系统的实现方法.根据功能要求,进行控制系统硬件总体方案设计和主要部件选型,进而建立转台的数学模型,进一步分析了电机伺服驱动原理和控制算法,给出了控制参数整定方法,并设计了上位机控制软件.经过坐标变换,三相永磁同步电机可转换为直流电机,即一个二...     

空间站大柔性太阳电池翼驱动装置的滑模伺服控制

针对空间站大柔性太阳电池翼高稳定对日跟踪驱动控制问题,提出了一种带运动规划和振动抑制的非线性快速终端滑模伺服控制方案。推导了太阳电池翼驱动状态方程、永磁同步电机动力学模型,同时考虑驱动装置传动间隙、静/动摩擦力矩切换等非线性传动特性,在动力学建模基础上设计高次样条运动规划、位置环积分分离调节器、速度环快速终端滑模变结构调节器的组合控制系统。通过对太阳电池翼对日跟踪过程的仿真校验,表明设计的控制方案可实现大惯量、超低频太阳电池翼较高的驱动速度稳定度和较好的跟踪精度。     

漂浮基闭链空间机械臂抓持载荷基于神经网络的反演自适应控制

讨论漂浮基闭链空间机械臂抓持系统目标载荷的位置、力混合协调控制问题。结合系统动量、动量矩守恒关系及闭合运动链几何约束关系,利用多刚体动力学建模方法建立了漂浮基闭链双臂空间机器人抓持系统的合成动力学方程。针对参数不确定和外部干扰的情况,提出一种基于反演神经网络的位置、力自适应协调控制方案,从而达到对抓持负载位置与所受内力的双重控制效果。此控制方案无需要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系;同时,它可保证系统渐近稳定性。数值仿真结果证实了该控制方案可有效地消除参数不确定对系统的影响。     

电机无速度传感器控制技术在包装生产线中的应用

目的 为提高自动化包装生产线的产品效率和质量,简化传动系统结构,改善永磁同步电机控制系统性能。方法 提出一种基于滑模观测器的无速度传感器控制技术,建立永磁同步电机数学模型。在此基础上,设计一种滑模自适应观测器,可用于观测定子电流和转子磁链,同时给出一种I/F启动策略。通过仿真和实验对系统性能进行验证。结果 仿真和实验结果表明,所述控制方法不仅可以解决电机启动问题,而且采用滑模观测器能够较好地实现转速跟踪,进而确保转子位置准确性。在实际应用中,可将横封横切机构的切点偏差控制在0.4mm以内,平均偏差只有0.2mm。结论 无速度传感器控制系统具有响应速度快、调速性能好、鲁棒性强等特点,可以确保电机速度、位置控制精度,进而降低整个控制系统的冗余性、不稳定性,适合包装、仿真、印刷等场合使用。     

基于改进型自抗扰控制的永磁同步电机伺服控制

目的 解决传统包装机械存在的包装速度慢、包装质量堪忧等问题,满足包装机械的高效率、高精度等要求,提高食品包装的自动化水平和包装企业的经济效益。方法 对具有较大潜力的永磁同步电机,进行控制器和控制方法的研究与改进,并最终选定自抗扰控制器,对自抗扰控制器中非光滑函数fal进行改进得到连续平滑的tal函数,使其减小在原点周围的颤振,并且基于tal函数重新设计非线性状态误差反馈率和扩张状态观测器,以取得对永磁同步电机更好的控制效果。结果 仿真表明,tal函数比fal函数具有更好的平滑性和连续性。基于改进型自抗扰控制的永磁同步电机具有更好的动态性能、稳态精度、抗扰能力和跟踪能力。结论 文中优化后的永磁同步电机伺服控制系统,适用于高精度、负载变动频繁的场合,能够有效地提高包装自动化水平,满足高效率、高精度的包装行业要求。     

Model reference adaptive control-based adaptive current control scheme of a PM synchronous motor with an improved servo performance

A model reference adaptive control (MRAC)-based current control scheme of a PM synchronous motor with an improved servo performance is presented. Although the predictive current control is known to give ideal transient and steady-state responses among various PWM inverter-fed current control schemes for a PM synchronous motor, its steady-state response may be degraded under the motor parameter variations. To overcome such a limitation, the disturbances caused by the parameter variations will be estimated using an MRAC technique and compensated by a feedforward manner. Thus, the steady-state control performance can be effectively improved, while retaining its good dynamic performance. The proposed control scheme does not require the measurement of the phase voltage unlike the conventional disturbance estimation scheme using observer. This can be an effective way considering the phase voltage contains much harmonics as well as noise. The asymptotic stability of the overall system is proved and the adaptation laws are derived by the Lyapunov stability theory. The proposed scheme is implemented using DSP TMS320C31 and the effectiveness is verified through the comparative simulations and experiments.