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针对永磁同步电机(PMSM)速度跟踪控制问题,设计了一种自学习滑模反步抗扰控制方法。该方法设计了基于类Sigmoid函数的改进型跟踪微分器(TD)用于对输入信号和虚拟控制信号进行滤波,避免了对信号反复解析求导产生的微分爆炸问题,并设计了扩张状态观测器(ESO)用于对外界负载扰动进行实时观测估计和补偿。为了削弱抖振和提高系统的自适应能力,利用非线性光滑函数设计滑模趋近律并使用最速下降法对增益参数进行自学习镇定。通过基于Lyapunov和Barbalat的理论分析验证了系统的稳定性,仿真结果证明了该控制方法的有效性,且其具有较高的控制精度和抗扰能力。 相似文献
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针对永磁同步电机(PMSM)内部参数不确定和外部干扰未知的问题,提出了一种基于非线性光滑扩张状态观测器(ESO)的非线性控制方法。通过引入非线性光滑函数设计了ESO,实现了对PMSM内部和外部不确定因素的观测,并把观测结果实时补偿给非线性控制器,有效提高了电机的动静态性能和抗扰能力。采用基于非线性光滑函数的滑模控制器替代传统直接转矩控制中的滞环控制器,有效地削弱了转矩和磁链的抖振和脉动。仿真结果表明所提方法响应速度快、稳定性好、抗扰能力强,是一种鲁棒性强的控制方法。 相似文献
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针对永磁同步发电机的非线性、内部参数不确定以及外部扰动等问题,提出了一种直驱式永磁同步风力发电系统最大功率跟踪的非线性抗扰控制方法。该方法使用一种非线性光滑函数来设计非线性扩张状态观测器(NLESO)和非线性抗扰控制律。由NLESO来实现系统扰动及不确定性的估计,前馈到控制输入端对扰动进行补偿,从而有效提高了系统的抗扰能力。分析了NLESO的收敛性。仿真结果表明了该控制方法不仅具有响应速度快、控制精度高的特点,而且无超调无抖振现象,因而在风力发电系统最大功率跟踪控制领域具有较大应用价值。 相似文献
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针对机械臂关节运动的轨迹跟踪控制问题，研究了一种改进的递归滑模动态面抗扰控制方法。该方法考虑到机械臂系统存在的外部干扰，设计了一种基于非线性光滑函数的非线性扩张状态观测器(NLESO)，对外部干扰进行估计并前馈至系统控制输出进行补偿；基于NLESO构造递归滑模动态面的控制策略，利用反双曲正弦函数和幂次函数构造一种新的非线性增益函数设计改进型动态面控制律。该方法避免了反推法存在的“微分爆炸”问题，有效解决了传统动态面控制存在的控制精度与动态品质之间的矛盾问题，基于Lyapunov理论方法分析证明了系统的稳定性。仿真结果表明，该方法响应速度快、控制精度高、抗扰能力强，抑制了滑模的抖振问题。 相似文献
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针对永磁直驱风力发电系统的内部参数摄动和外部扰动等问题,基于非线性扩张状态观测器(NLESO)提出了一种实现最大功率跟踪的改进型积分滑模控制方法。该方法使用非线性光滑函数设计了NLESO,对系统的内外扰动等不确定因素进行估计和主动补偿,提高了转速的跟踪能力。引入非线性光滑函数设计了滑模趋近律,消除了传统滑模控制中的高频抖振现象,并基于Lyapunov原理对滑模控制器进行了稳定性分析。仿真结果表明,与传统PI控制相比,该方法不仅响应速度快,无超调无抖振,而且具备良好的抗扰能力,风速突变情况下仍能快速实现最大功率跟踪,在风力发电系统最大功率跟踪控制领域具有较大的应用前景。 相似文献
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