采用ESO的自适应算法在PMSM无位置传感器控制中的应用

分析了模型参考自适应 (Model reference adaptive system,MRAS)实现永磁同步电机无位置传感器控制的原理,针对传统的MRAS抗扰动性差,位置估计误差大的问题,提出采用扩张状态观测器（Extended State Observer,ESO）代替传统PI观测器。ESO不仅能提高转子位置的估计精度,其观测的负载转矩还能用作前馈补偿,以减小负载转矩扰动对系统的影响。试验结果表明,在负载和速度突变情况下,使用新型变结构模型参考自适应（MRAS_ESO）估算的转速较传统MRAS的抗干扰性能力更好,系统的鲁棒性更强。     

基于旋转坐标系IPMSM的容错控制策略研究

针对内置式永磁同步电机(IPMSM),当以旋转变压器为位置传感器发生严重故障时,提出了一种故障诊断及容错的方案。采用了基于旋转坐标系的改进滑模观测器算法和TypeⅡ型跟踪环路转子位置和角速度提取算法,用于IPMSNM的转子位置和角速度的估算。利用估算数据分析并检测位置传感器是否出现故障,并采用加权算法实现故障情况下系统的平滑切换。通过搭建MATLAB/Simulink仿真模型对设计的方案进行验证,输出的结果显示了此方案具有较好的容错控制效果,说明了提出的这个方案可行性和有效性。     

精密直线伺服装置数字预见控制器设计

直线伺服装置是实现非圆截面类零件数控车削加工的关键,针对其加工目标轨迹已知的特点,本文基于二次型最优控制理论设计了直线伺服装置数字预见控制器.该控制器由一个具有PI-PD形式的最优状态反馈控制器和预见前馈补偿器构成.为了进一步克服外部干扰、模型误差和参数变化对预见控制的影响,提出了一个离散时域扰动观测器.仿真结果表明,该控制方法能够满足高速高精度条件下对非圆截面零件的车削加工要求.     

球对称n维反应扩散方程的边界观测与输出反馈控制

许多实际系统可用n 维超球坐标系来描述, 并且系统有球对称的性质, 因而可通过研究半径方向的状态变化, 得到系统的全局动态过程. 通过将高维的对称系统转化为等价的径向一维方程, 本文采用边界Backstepping 方法设计了球对称反应扩散方程的输出反馈控制器. 使用容易测量的边界状态值, 设计了状态观测器来估计系统在空间域的所有状态, 从而实现输出反馈控制. 本文扩展了连续Backstepping 方法,提出了n维球坐标的Volterra 积分映射, 从而求出了显式表达的控制器和状态观测器. 论文用Lyapunov 函数法证明了输出反馈系统在H1范数下指数稳定, 表明状态对初值的连续依赖, 确保控制系统具有较好的性质, 不会在空间某点发散. 最后进行了数值仿真, 仿真结果表明系统在输出反馈控制律的作用下收敛到稳态值.     

Observer-based predictive controller design with network-enhanced time-delay compensation

State feedback control is very attractive due to the precise computation of the gain matrix, but the implementation of a state feedback controller is possible only when all state variables are directly measurable. This condition is almost impossible to accomplish due to the excess number of required sensors or unavailability of states for measurement in most of the practical situations. Hence, the need for an estimator or observer is obvious to estimate all the state variables by observing the input and the output of the controlled system. As such, the goal of this paper is to provide a control design methodology based on a Luenberger observer design that can assure the closed-loop performances of a vehicle drivetrain with backlash, while compensating the network-enhanced time-varying delays. This goal is achieved in a sequential manner: firstly, a piecewise linear model of two inertias drivetrain, which takes into consideration the backlash nonlinearity and the network-enhanced time-varying delay effects is derived; then, a Luenberger observer which estimates the state variables is synthesized and the robust full state-feedback predictive controller based on flexible control Lyapunov functions is designed to explicitly take into account the bounds of the disturbances caused by time-varying delays and to guarantee also the input-to-state stability of the system in a non-conservative way. The full state-feedback predictive control strategy based on the Luenberger observer design was experimentally tested on a vehicle drivetrain emulator controlled through controller area network, with the aim of minimizing the backlash effects while compensating the network-enhanced delays.     

永磁同步电机伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对永磁同步电机伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种基于扰动观测器的自适应模糊滑模控制方法.通过扰动观测器估计等效扰动,改善了系统的动态性能和稳态性能,并且只需要等效扰动的变化有界,而不是为零,放宽了要求;根据模糊控制原理引入3条模糊规则,在保证滑模条件的前提下有效地削弱了抖振;采用自适应策略估计模糊系统参数的最优值,简化了控制器的设计.实验结果表明,与常规自适应模糊滑模控制相比,本文提出的控制方法不仅能够有效地减小跟踪误差,而且能够改善参数估计过程,保证了参数估计的有界性.     

具有输入饱和的近空间飞行器鲁棒控制

针对近空间飞行器这一类存在外部扰动,输入饱和和参数不确定的多输入多输出线性系统,提出了一种基于干扰观测器的抗饱和鲁棒控制方案.将干扰观测器与抗饱和控制技术相结合,从而消除系统存在的未知外部扰动、输入饱和和不确定性对系统控制的影响.首先,设计干扰观测器对线性外部系统产生的未知扰动进行估计.然后根据干扰观测器输出,通过超前抗饱和方法设计抗饱和补偿器,并将其加入到鲁棒控制器的设计中,保证闭环系统存在输入饱和、未知外部扰动和参数不确定情况下的稳定性.为便于设计,干扰观测器、抗饱和补偿器和控制器设计矩阵均通过求解线性矩阵不等式得到.最后,将提出的鲁棒抗饱和控制方法应用于近空间飞行器,仿真结果验证了该控制方案的有效性.     

基于光滑二阶滑模的可重复使用运载器有限时间再入姿态控制

针对可重复使用运载器(reusable launch vehicle,RLV)的六自由度再入模型,考虑模型不确定和外界干扰对再入姿态控制的影响,提出了一种非线性鲁棒控制策略.首先,根据多时间尺度特性将RLV的再入姿态模型分为姿态角子系统和姿态角速率子系统.其次,对每个子系统分别设计光滑二阶滑模控制器和滑模干扰观测器实现子系统的有限时间稳定.利用干扰观测器可以实现对不确定和外界干扰的精确估计,从而对控制器进行有效的补偿.进而,基于Lyapunov理论证明了整个系统的有限时间稳定.最后,通过仿真验证了提出的控制策略具有良好的控制性能和鲁棒性.     

一类非线性对象基于区间观测器的L2增益性能综合

本文针对一类非线性系统,首次考虑了基于区间观测器的L2增益性能控制器设计问题.该控制器的设计主要分两个步骤:首先,设计了该非线性系统的区间观测器,使得观测器系统与原系统之间的误差系统为单调系统;然后,基于该区间观测器系统设计了观测器状态反馈控制律,使得相应的闭环系统为渐近稳定且具有L2增益性能.最后,仿真数例表明了本文所提出方法的有效性.     

输入饱和与姿态受限的四旋翼无人机反步姿态控制

本文针对四旋翼无人机研究了鲁棒反步姿态控制策略.由于四旋翼无人机结构复杂,其非线性数学模型难以精确建立,因此在控制器设计过程中需要综合考虑模型不确定性、未知外部干扰、输入饱和以及姿态受限等因素.针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;对于外部未知干扰,使用非线性干扰观测器进行补偿;使用双曲正切函数逼近饱和函数,解决输入饱和问题;同时使用界限Lyapunov函数设计控制器,确保姿态满足限制条件.最后,设计四旋翼无人机反步姿态控制器,并根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统的有界稳定.仿真结果表明了所研究控制方法的有效性.