不确定性电液位置伺服系统的自适应滑模控制

本文针对 确定性的电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种自适应滑模控制设计方法,所提出的自适应滑模控制器对系统的不确定性具有较强理棒性,并且跟踪性能良好。     

基于神经网络的电液位置伺服系统自适应滑模控制

针对电液位置伺服系统(阀控对称缸)模型复杂、参数时变、摩擦影响显著等特点,提出了基于RBF神经网络和基于Lu Gre模型的自适应滑模控制算法。该算法的优点是:(1)利用RBF神经网络逼近控制电流与系统输出压力的关系,将电液位置伺服系统的数学模型简化为二阶,减少了模型参数;(2)采用Lu Gre模型能够准确地描述摩擦过程中复杂的动、静态特性,通过该模型设计摩擦补偿,提高了控制精度;(3)设计自适应滑模控制器,增强了系统的鲁棒性。利用构建的李雅普诺夫函数,证明了闭环系统的稳定性。仿真实验表明:所提算法控制精度较高、响应速度较快、鲁棒性较强。     

电液伺服系统的积分滑模自适应控制方法的研究

针对某型鱼雷尾舵电液位置伺服系统存在参数不确定性和干扰的问题,设计了一种新型的积分滑模自适应变结构控制器,实现了在变工况下对系统的良好跟踪控制。仿真结果表明,该方法控制精度高,鲁棒性强,有效提高了系统的控制性能。     

基于ESO的电液位置伺服系统自适应反步滑模控制

针对阀控电液位置伺服系统具有的不确定参数、外部干扰、系统状态不可测问题,在反步控制的基础上,同时引入滑模控制理论,提出一种带有ESO(扩展状态观测器)的自适应反步滑模控制策略。建立系统的非线性状态空间方程,基于系统模型设计出一种ESO,对速度值以及外干扰进行有效估计,同时引入自适应算法对系统不确定参数进行在线估计,设计出不确定参数的自适应律,通过Lyapunov稳定性定理证明所设计的控制器的稳定性。最后,仿真研究表明所设计的控制器能够对速度以及外干扰进行有效估计,并且具有较高品质的位置跟踪能力。     

电液伺服系统自适应控制的新发展

本文总结了国内外在电液伺服自适应控制方法诸多的研究，扼要介绍了各种自适应控制的算法，分析了各自的优缺点，最后提出了一些研究及使用自适应控制方面的发展方向。     

位置伺服系统模糊自适应滑模控制研究

位置伺服系统对响应速度、定位精度、抗扰性能等要求越来越高,传统PID控制实现容易,但依赖对象数学模型、性能有限,很难满足高要求。滑模控制不依赖对象模型、适用性强,因此提出一种对指数趋近速率进行自适应调整的滑模控制方法。以位置伺服系统为对象,分别采用PID控制、滑模控制、模糊自适应滑模控制进行定位控制及抗扰动性能的仿真及试验。结果表明:模糊自适应滑模控制较PID控制在快速定位及抗扰动性能上均明显占优;相比普通滑模控制,其动态性能更好。因此对于要求响应速度快、抗扰性能强的位置控制应用场合,提出的模糊自适应滑模控制适用性更好,有一定的应用价值。     

电液伺服系统的模型参考滑模自适应控制

为了提高电液伺服系统的控制效果,本文将模型参考自适应控制和滑模控制相结合,用模型参考方法来保证系统的稳态品质,用滑模控制方法来改善系统的动态品质,提出一种新的模型参考滑模自适应控制方法,仿真结果表明,该方法能有效抑制参数扰动、量测噪声及干扰,具有很强的鲁棒性。     

电液位置伺服系统鲁棒反馈线性化控制

针对电液位置伺服系统存在强非线性和外界干扰不确定性的问题,提出将反馈线性化与滑模控制相结合的鲁棒反馈线性化控制策略。建立了电液位置伺服系统非线性模型,利用反馈线性化技术将其精确线性化,利用滑模控制来补偿其外界干扰不确定性,同时采用最优控制理论设计了切换函数,并引入模糊控制设计了自适应指数趋近律。以时变负载力扰动为例对系统性能进行了研究,仿真结果表明:该方法有效提高系统鲁棒性、加快响应速度和削弱了抖振。     

电液伺服系统的积分滑模控制

针对电液伺服控制系统容易受到参数扰动和外部干扰的影响,提出一种积分滑模控制方法。并用极点配置法设计滑模超平面,保证系统的动态品质。仿真结果表明,在电液伺服系统出现参数变化和外部扰动时,积分滑模控制系统有很高的动态性能,抗干扰能力好,具有很强的鲁棒性。     

电液伺服系统模型跟随自适应控制

提出一种改进的模型跟随自适应控制算法, 该改进算法把系统当前输出误差引入控制信号,同时利用线性神经网络估计系统新的输出误差.利用该改进算法对电液伺服系统进行控制,实践表明该算法是可行的.     

基于交流伺服系统的新型自适应滑模控制器设计

考虑交流伺服系统中非线性和不确定因素的影响,设计了一种新型的自适应滑模控制策略。该控制方法通过自适应律调节滑模增益达到克服系统参数摄动和外部扰动的目的,同时根据伺服系统数学模型,设计了控制律并证明了其稳定性。不同载荷条件下的仿真与实验研究表明,该控制策略能保证系统具有很好的控制输入特性与动态性能。     

自适应控制收敛速度的研究

本文给出了评价自适应控制收敛性能的一种新的定量指标。提出在工程应用上收敛速度的定义，并采用该指标对离散ＡＭＦＣ进行了仿真，结果表明，在有扰或无扰的情况下，该算法都具有较快的收敛速度。     

基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制

为了提高正流量变量泵的性能,提出基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制方法。分析正流量变量泵电液伺服系统的动力学特性,并进行系统辨识实验获得较为精确的系统数学函数模型;基于RBF最小参数学习法设计滑模控制器,在系统参数不确定性、摩擦力干扰和系统泄漏等非线性因素的情况下实现对目标流量的跟踪响应和自适应控制;最后利用MATLAB/Simulink对正流量变量泵的控制系统性能进行仿真实验,并和传统的PID控制器和模糊PID控制器进行比较。仿真实验结果验证了所设计控制方法的可行性和有效性。     

基于RBF神经网络的泵控系统滑模控制器设计及仿真分析

针对泵控系统滑模控制方面的研究,根据泵控系统的降阶数学模型中存在的未知项f (),再结合滑模控制算法设计基于RBF神经网络的滑模控制器。通过MATLAB/Simulink建立系统的仿真模型,然后进行位置指令仿真分析。研究结果表明：相比较PID控制器,基于RBF神经网络的滑模控制器获得了最小跟踪误差。在干扰条件下跟踪10 Hz频率与1 mm幅值的正弦位置信号,基于RBF神经网络的滑模控制器误差最小;施加干扰力后,控制器都出现了更大的跟踪误差,此时基于RBF神经网络构建的滑模控制器可以快速恢复跟踪误差。研究设计的基于RBF神经网络的泵控系统滑模控制器具有很好的跟踪精度和更强的鲁棒性,可以拓宽应用到其他机械传动领域。     

基于精确线性化的液压伺服系统滑模控制

本文基于非线性系统的微分几何理论和滑模控制方法提出了液压伺服系统的精确线性化滑模控制律,仿真表明该方法有较好的控制特性。     

基于滑模和自适应控制的无位置传感器PMSM换相研究

永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制系统是目前电机控制领域研究热点。针对无霍尔传感器的电机换相控制,提出采用滑模控制检测反电动势过零点,完成电机换相。为了得到精确的反电动势观测值并且减弱滑模控制的抖振现象,构建一种新型切换函数代替传统符号函数。应用李雅普诺夫稳定性理论,对滑模控制中的增益进行计算。为了解决转速计算中,因为求导微分环节影响PMSM转速控制,应用自适应算法计算转速。通过仿真和实验分析,验证所提方案能够准确得到PMSM反电动势和转速,实现PMSM精确换相控制。     

直驱转台伺服系统的优化神经网络滑模位置控制研究

针对直驱转台伺服系统存在参数变化、高度非线性、机械谐振等不确定性因素,提出一种优化神经网络滑模位置控制方法。利用两个神经网络控制器分别实现转台系统滑模控制中的等效滑模控制和滑模切换控制,并采用遗传算法优化神经网络的权值。仿真结果表明:采用该控制方法,直驱转台伺服系统的位置跟踪精度高,系统的鲁棒性强。