大型装备电液系统鲁棒H_∞位置控制

针对大型装备电液系统非线性、参数不确定性问题,建立了比例阀控非对称缸液压系统的非线性动态模型。考虑反馈控制,建立了具有不确定参数系统线性化数学模型。基于边界理论和线性矩阵不等式,提出了电液系统鲁棒H_∞位置控制策略。着重考虑系统结构化系数的擅动,构建了具有积分行为的H_∞控制器,设计了估测系统内部状态的观测器。通过仿真和实验,验证了提出的算法和控制策略。对比了系统参数不变、外负载力变化下和系统参数变化下系统的鲁棒性和稳定性。仿真和实验结果表明,提出的具有积分行为的鲁棒H_∞位置控制策略能提高系统的鲁棒性和稳定性。     

基于强跟踪EKF的永磁同步电机矢量控制系统研究北大核心

针对永磁同步电机在一些高要求的应用场合,如恶劣环境对电机的大小有要求和抗干扰等需要采用无传感器控制,在没有传感器的情形下仍然要高精度估算出转子的位置和速度,传统的扩展卡尔曼滤波在电机刚启动和负载发生变化时会存在跟踪误差,这个误差会影响下一次的估计,单纯依靠对Q、R矩阵的取值不能根本解决问题。因此,采用对扩展卡尔曼滤波器的校正环节进行改进,以及采用龙伯格负载转矩观测器进行前馈补偿,使电流调节器可以快速做出反应进行前馈补偿,进而提高扩展卡尔曼滤波器的跟踪能力和抗扰动能力。     

自适应滑模观测器PMSM无位置传感器控制

针对永磁同步电机的无传感器控制转子位置和转速估计误差和抖动的问题,结合自适应算法设计了一种新型的自适应滑模观测器来估算电机的转子位置和转速,并使用李亚普诺夫理论证明了算法的收敛性.由于滑模变结构对电机参数依赖小、鲁棒性强,但自身机制引起的系统抖振会影响对电机转子位置和转速的估计.为了降低抖动,采用继电特性的连续函数代替...     

基于扩展H∞滤波农业机器人滑移运动模型估计

针对履带式农业自动化机器人侧滑运动控制问题,提出了一种基于扩展H_∞滤波的滑移运动模型估计方法。首先,给出了机器人侧滑转向的速度瞬心(ICRs)运动模型,并针对不同的运行路况进行双模态并行估计实现。接着,针对不同路况进行了实现分析。固定路况下,采用扩展H_∞滤波(EHF)在线实时估计ICRs参数值;时变路况下,首先采用k均值聚类对运行路况进行类别划分,然后针对划分的类型进行EHF估计。仿真和实验结果表明,该估计方法在固定路况和时变路况下均能快速估计侧滑机器人的运动学模型,保持了较高的拟合精度。     

电动公交车驱动与再生制动遗传优化鲁棒控制

针对电动公交车用永磁直流电机控制系统受电机参数摄动、挡位变化及载荷变化的问题,在建立控制系统主回路的基础上对电动公交车的驱动和滑行工况再生制动进行研究,提出了基于遗传算法的鲁棒H_∞控制方法。以控制系统的最小干扰和良好的鲁棒性为控制目标,将鲁棒H_∞控制器中加权函数的选取转化成多目标优化问题,通过遗传算法对其进行优化,设计出最佳的鲁棒H_∞控制器。实验结果表明:采用鲁棒H_∞控制器在公交车驱动时的速度响应较双闭环PI控制更快,在下坡滑行工况再生制动时比双闭环PI控制具有更好的稳定性、更强的鲁棒性和抗干扰能力。     

基于EKF的PMSM无传感器检测技术仿真研究

在永磁同步电动机(PMSM)的速度控制中,其位置和速度的精度、实时性受到传感器精度的限制。文章在对永磁同步电动机在α-β坐标系下的非线性数学模型进行线性化的基础上,应用扩展卡尔曼滤波器(EKF)来替代电机的角位置与速度传感器,最后通过Matlab/Simulink.仿真平台建立了基于EKF状态估计器的无传感器矢量控制系统。仿真结果表明所提出的控制方法无论在PMSM空载和负载时,均保持较好的跟踪性能,具有良好的转子位置和转速在线估算能力。     

基于无速度传感器矢量控制技术的传动系统优化及其仿真

在分析考虑铁损时异步电机在同步旋转坐标系统下数学模型的基础上,利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)算法对电机转速和磁链进行实时估计,通过研究不同运行条件下电机损耗与转子磁通的关系,实现无速度传感器矢量控制变频调速异步电机的优化控制.在Matlab/Simnlink中,提出了交流异步电机控制系统仿真建模的新方法.建立独立的功能模块,如考虑铁损的电机模块、电机转速和磁链估算模块、优化控制模块、SVPWM模块等,再进行功能模块的有机整合,搭建基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)考虑铁损的无速度传感器矢量控制系统.仿真结果分析验证了系统能平稳运行,具有较好的静、动态特性,说明了该电机模型更接近实际电机.     

基于扰动观测器和卡尔曼滤波器的永磁直线同步电机扰动抑制

针对负载力扰动和速度测量噪声会影响永磁直线同步电机控制精度这一问题.提出扰动观测器与卡尔曼滤波器相结合的扰动抑制方法.扰动观测器可以实时观测负载变化,并把干扰量等效成相应的电流输入给系统,降低载扰动对系统的影响.卡尔曼滤波器可以准确估计动子的位置与速度,减小了测量噪声和离散误差的影响,从而提高系统控制精度和鲁棒性能.仿真实验结果表明,卡尔曼滤波器与扰动观测器结合可以有效抑制磁阻力和摩擦力引起的推力波动.     

基于扰动观测器的PMSM鲁棒预测电流控制算法

针对电动助力转向系统中电机电流跟随性能差、易受电机参数变化干扰的问题,提出一种基于扰动观测器的鲁棒预测电流控制算法。该算法在无差拍控制的条件下引入龙伯格观测器预测电机电流,通过调整观测器增益提高系统的稳定性,对延时控制进行补偿;同时通过扰动观测器实时对系统扰动进行估计以提高电流的预测精度和控制精度。最后,仿真与实验结果表明:该算法在不降低预测电流控制的无差拍性能的前提下,能够提高系统的鲁棒性能、电流的稳态精度和动态性能。     

PMSM分数阶滑模变结构MRAS仿真

针对永磁同步电机(PMSM)模型参考自适应控制系统(MRAS)中存在的抖振及转速估计精度低的问题,提出了一种分数阶滑模变结构MRAS转速辨识方法。首先建立了PMSM的参考模型和可调模型,利用参考模型和可调模型的电流输出误差来构造分数阶滑模面,其次设计了电机速度观测器,用Lyapunov稳定性理论证明了其可行性。最后利用MATLAB/SIMULINK软件搭建仿真模型进行仿真。仿真结果验证了PMSM分数阶滑模变结构速度观测器的有效性,具有更加精确地对转速进行跟踪的能力,有较好的鲁棒性。