非线性电液位置伺服系统的自学习滑模模糊控制

针对电液伺服系统存在参数变化、负载干扰等非线性因素,且难以建立精确的数学模型用于实时控制的特点,将一种自学习滑模模糊控制方法应用于电液伺服系统,并将滑模控制策略应用于模糊控制中,建立以滑模函数值为输入、伺服阀控制电压为输出、模糊规则只有11个的简单模糊控制器,通过在线学习调整模糊规则使系统状态快速滑向状态平衡点。该控制方法结合了滑模控制和自适应模糊控制,鲁棒性强、结构简单。仿真和实时控制结果表明：在电液位置伺服系统中取得良好的控制精度和稳定性。     

模糊滑模控制在汽车ABS中的应用研究

为削弱滑模控制的抖振现象,提出了一种基于汽车ABS滑移率控制的模糊滑模控制(FSMC)方法.该方法将模糊控制和滑模控制的优点有效地结合起来,利用模糊控制自适应调整滑模控制的趋近率参数,既保证了滑模控制的鲁棒性,又能够有效地削弱抖振,而且不依赖于精确的数学模型.将设计的模糊滑模控制器应用于单轮车辆模型及由Burckhardt和Kieche μ-S曲线所表示的轮胎模型,在MATLAB/Simulink6.5环境下进行仿真.结果表明,模糊滑模控制方法在ABS的滑移率控制中是切实有效的.     

基于新型控制器和模糊观测器的PMSM无传感器控制北大核心

针对永磁同步电机传统滑模控制系统响应效果不佳等问题,提出了一种双滑模控制系统。首先,速度环设计自适应变指数趋近律滑模控制器取代PI控制,提高系统响应速度,削弱抖振;其次,引入全局积分滑模面和模糊控制算法到二阶滑模观测器中,滑模面中全局因子的引入可以有效防止积分饱和造成的超调和响应滞后等问题;模糊控制算法实现多参数自适应调整,提高系统的动态响应;最后,采用锁相环提取出转子位置和转速。仿真结果表明,对比传统滑模控制系统,双滑模控制系统在电机空载和受负载扰动时,系统抗干扰能力及鲁棒性较强,可以有效削弱滑模抖振,提高系统控制品质。     

仿真转台液压伺服系统自适应模型跟踪模糊变结构控制的研究

提出一种液压伺服系统自适应模型跟踪模糊变结构控制的设计方法,控制量由等效控制分量和切换控制分量所组成。依据理想的滑模特性确定等效分量,当被控系统存在参数和外干扰不确定的情况下,根据李亚普诺夫稳定法所求出的切换分量能使其状态到达滑模面并实现滑模运动,使系统的跟踪误差大范围渐近收敛。采用模糊控制方法使系统在滑模状态下的颤振得到缓减。仿真表明,该控制方法能得到较满意的结果。     

基于模糊滑模控制的电液伺服系统研究

目前,液压系统被广泛运用在工业生产中,但是在其控制方法上,传统的PID控制不能满足控制精度及相应速度的需求,而滑模变结构控制在提升控制精度的同时又存在较大的抖振现象。故提出了一种滑模变结构控制与模糊控制相结合的控制方法。以阀控液压缸为例建立数学模型,设计模糊滑模控制器并通过Matlab/Simulink进行仿真。结果显示该方法相较于普通PID控制和传统滑模控制,能够实现快速、准确跟踪,有效抑制抖振且具有较强的鲁棒性,取得了较为满意的控制效果。     

加工中心双直线电机自适应模糊滑模同步控制

针对龙门移动式加工中心X轴驱动过程中两套直线电机伺服系统的位置不同步问题,采用了自适应模糊滑模控制方法对两直线电机的位置和速度误差进行补偿,设计了自适应模糊滑模同步控制器.该同步补偿方法充分利用了滑模控制的快速响应及对被控对象变化不敏感的特性.在用模糊控制削弱了滑模的抖振的同时,设计一个自适应调节律来估计最优的调节量,以较小的控制量保证较好的跟踪性能,既保证了系统的稳定性又易于工程实现.通过Simulink仿真验证了该方法的可行性并与模糊滑模控制进行了比较,结果表明该方法提高了同步控制精度.     

数控永磁同步电动机自适应模糊滑模PI控制策略研究

永磁同步电动机是一个多变量、非线性、强耦合对象.在综合比较自适应控制、模糊控制、滑模变结构控制的优点的基础上,提出了一种自适应模糊滑模PI控制策略.滑模变结构控制具有强大的对系统参数变化和外部扰动良好的鲁棒性的能力,自适应模糊PI控制逼近非连续控制,削弱抖振,同时保证系统渐进稳定.仿真结果验证了所提出的控制策略的有效性.     

智能控制在二次调节静液传动系统中的应用

智能控制由于其良好的控制效果正被广泛地应用在复杂的系统中。模糊控制作为智能控制的一种,不依赖被控对象精确的数学模型,适用于处理非线性和不确定性系统;滑模控制具有对参数变化和外界干扰不敏感的特点。将模糊控制和滑模控制相结合应用在二次调节静液传动系统中,能够有效解决非线性和参数变化及扰动的影响,从而使系统具有良好的动态品质。为提高系统效率,设计了两个二次元件驱动一个负载的二次调节静液传动系统,推导出系统的数学模型,然后设计了模糊控制器和滑模控制器;在此基础上,在MATLAB/Simulink中对整个系统进行了仿真,结果表明：模糊滑模控制的应用能够使系统响应快速且不易受被控对象参数变化的影响,达到了良好的控制效果。     

桥式吊车二级摆型新型分层模糊滑模控制器设计

针对桥式吊车产生的二级摆问题,提出了一种新型自适应分层模糊滑模控制方法.该方法通过使用凸形滑模面,实时改变非线性系统各层滑模面的滑模面斜率,使系统在开始时响应快,在接近滑模面时减少超调量;其次,为改善非线性系统在滑模面附近出现的残摆和"抖振"现象,本研究方法引入了低通滤波器,降低了滑模面的开关频率;同时,利用模糊控制对...     

基于H∞滑模控制的移动机器人轨迹跟踪研究

针对移动机器人轨迹跟踪过程中存在的诸多不确定性,利用Backstepping的思想和Lyapunov方法设计了H∞滑模控制。通过自适应模糊控制来优化滑模控制器的开关增益,从而消除滑模控制中存在的抖振现象。最后分别进行了直线、圆周、正弦三种轨迹跟踪仿真J_1实验,验证了系统的全局渐进稳定性和抗干扰性。证明了该控制算法的有效性。     

基于多Lyapunov函数方法的模糊滑模控制算法

对于多电机操控的高复杂度机电系统,构建对多电机控制的通用性强的控制算法十分重要。给出了基于多Lyapunov函数方法设计的感应电机速度控制模糊滑模控制算法。在控制方案中,首先应用Lyapunov 函数方法设计感应电机的速度估计器;其次应用Lyapunov 函数方法设计滑模控制器;最后应用Lyapunov 稳定条件,设计模糊滑模控制器。整合的模糊滑模控制技术,为多电机控制提供了有效的参考。     

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。     

基于模糊滑模的两轴伺服系统轮廓误差交叉耦合控制算法

针对两轴伺服系统轮廓误差控制问题,提出一种基于模糊滑模的交叉耦合轮廓误差控制方法。设计了单轴模糊滑模跟踪控制器,用于消除干扰作用。将模糊控制器用于自适应调节滑模控制器切换增益,减小滑模控制的抖振现象。采用交叉耦合控制算法进行两轴间的协调控制,解决轴间参数不匹配的问题,保证轮廓控制精度。仿真结果表明:该方法能有效提高跟踪精度和轮廓精度。     

采用神经网络模糊滑模控制的液压驱动活塞位置控制研究

针对液压驱动活塞运动轨迹和压力精度跟踪误差较大问题,设计了神经网络模糊滑模控制,并对控制精度进行仿真验证。创建了液压缸驱动平面简图,推导出液压缸腔室内部参数变化方程式。分析了液压缸驱动压力和位置的变化,采用线性模型建立输入和输出变换方程式。引用滑模控制方法,采用神经网络算法对滑模控制进行逼近,通过模糊切换规则对滑模控制进行自适应调整。采用MATLAB对液压缸活塞轨迹和腔室压力跟踪进行仿真验证,并且与滑模控制输出效果进行比较和分析。结果表明:采用滑模控制方法,液压缸活塞运动轨迹和腔室压力跟踪误差较大;而采用神经网络模糊滑模控制方法,液压缸活塞运动轨迹和腔室压力跟踪误差较小。采用神经网络模糊滑模控制方法,液压缸控制系统自适应调节能力较强,从而提高了活塞运动轨迹和腔室压力跟踪精度。     

基于模糊时变滑模的永磁同步电机调速系统设计

针对永磁同步电机突然加入负载时存在的转速波动和不稳定问题,提出一种基于积分时变滑模面和新型模糊增益趋近律的滑模调速方法。采用积分时变滑模面,在传统积分滑模面中加入一个时变项,借此提升系统的响应速度。改进传统的指数趋近律,加入非线性函数来削弱系统的抖振,同时根据不同的系统状态用模糊算法整定趋近律增益参数,着重于提升趋近速度和系统抗扰动能力。最后,使用李雅普诺夫稳定性判据证明了该控制系统的稳定性。在MATLAB/Simulink环境下将此控制策略与传统滑模控制策略进行对比,仿真结果表明：采用此控制方法的系统响应速度更快、抑制系统扰动和抖振的能力更强,具备更好的综合性能。     

基于模糊切换增益消抖的机械臂滑模控制设计与仿真

针对滑模控制算法本身固有的抖振问题,设计一种新的模糊滑模控制器。利用拉格朗日方法建立双关节机械臂的动力学模型;基于Lyapunov稳定性原理,根据滑模到达条件,利用模糊规则对切换增益模糊化并代替原切换增益,以此设计了新的模糊滑模控制器;用MATLAB/Simulink进行仿真,并与普通的滑模控制器做比较。结果与原控制器相比,在具有外界非线性干扰的情况下,模糊滑模控制器对抖振仍有很好的消除作用,具有更优良的控制性能,更好的跟踪效果,更快的响应速度。文中所做的研究对实际机械臂的运动控制具有一定的参考价值。     

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。     

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。