基于观测器的压边装置自适应滑模同步控制

为了提高并联旋压机压边装置在外部扰动未知条件下的位置控制性能及抗干扰能力,提出了一种基于扰动观测器的自适应滑模同步控制方法.首先,针对电液比例位置控制系统存在未知扰动及部分参数无法预知的问题,设计了一种非线性扰动观测器,用以对扰动和未知参数进行估计和补偿.在此基础上设计了一种基于交叉耦合策略的滑模同步控制器,用以降低单...     

基于扰动观测器的PMSM系统自适应反步滑模控制

针对负载转矩波动和系统参数变化的永磁同步电机(PMSM)系统的控制问题,提出了一种带有非线性扰动观测器的自适应反步滑模位置跟踪控制方法。首先,设计了自适应反步滑模控制器,以确保电机位置快速收敛到期望值,并设计了自适应收敛增益,以减小电机位置响应下的大的过冲;其次,设计非线性扰动观测器估计未知扰动,并为自适应反步滑模控制提供前馈补偿,以提高系统的鲁棒性,并减少稳态位置误差。仿真结果表明,该方法可以有效减少过冲,很好地实现了PMSM系统的快速位置跟踪控制,具有良好的抗扰动性能。     

基于扰动观测器的电液比例系统滑模位置控制

针对电液比例阀控缸驱动的并联机构,设计一种基于扰动观测器的滑模控制方法。在对并联机构末端执行器进行位置控制中,因末端执行器受到被试件转动产生的扰动,且并联机构支链相互耦合,支链液压缸实际负载与理论负载存在较大误差,且误差很难计算出。为此设计非线性扰动观测器以估计未知负载力,在滑模控制器中进行负载扰动补偿。使用滑模控制增强系统的鲁棒性。仿真结果表明:所设计的扰动观测器具有很好的观测效果,在扰动负载的干扰下,该控制系统可实现精确的位置控制,对未知非线性扰动系统具有很好的鲁棒性。     

采用自适应超扭观测器的电液伺服系统故障重构研究

为克服电液伺服系统中故障分布的不确定性,设计一种自适应增益超扭滑模观测器,用于电液伺服系统对有界未知扰动的故障进行重构。通过对电液伺服系统进行分析,获取电液伺服系统非线性动力学方程。利用电液伺服系统非线性动力学方程,构造自适应超扭观测器,用于消除观测器增益的保守性,提高抖振削弱效果。将该自适应超扭观测器引入电液伺服系统的故障重构,克服故障分布的不确定性。实验结果表明:所设计的方法能够较好地对气缸位置以及气缸速度进行估计,估计结果准确度较高,而且没有较大的抖振现象,超调量也较小。说明所设计的自适应超扭观测器能够较好地适应故障的不确定性,减少抖振效应,从而能够较好地实现电液伺服系统的故障重构。     

基于双观测器的多电机卷绕系统切换滑模控制

针对多电机卷绕系统存在的强耦合、张力控制精度低、易受扰动影响等问题,提出一种基于非线性扰动观测器和张力观测器的切换滑模控制方法。以永磁同步电机作为系统的驱动机构,设计非奇异快速终端滑模控制器来实现对电机转速的控制,并设计非线性扰动观测器来估计系统的参数摄动,将估计值用于前馈补偿;对于系统的张力环,采用带有切换函数的自适应滑模控制器,切换函数可以使系统状态更快到达滑模面;并设计张力观测器来精确观测张力大小。仿真实验结果表明：与传统的控制策略相比,所设计的控制策略提高了系统的响应速度、跟踪精度和鲁棒性。     

搬运机械手模糊滑模增益跟踪控制北大核心

针对非线性机器人系统中未建模动力学以及未知扰动的问题,提出了一种抗干扰的自适应模糊增益滑模控制策略。首先根据D-H坐标法建立机械臂的运动学、动力学模型;再次,引入Mamdani模糊规则和自适应律逼近理论,通过对Lyapunov函数的设计,建立滑模控制律,选取机械臂整体动力学模型为研究对象,引入干扰并进行仿真分析;最后,通过对鲁棒滑模控制、自适应滑模鲁棒控制、自适应模糊增益滑模控制策略进行比较,验证本文所提方法的有效性。     

飞机舵机电动负载模拟器非线性干扰补偿控制

针对飞机舵机电动负载模拟器存在多余力矩、摩擦及外部扰动等非线性干扰问题,重建飞机舵机电动负载模拟器数学模型,提出一种基于非线性干扰观测器的新趋近律滑模补偿控制。一方面,建立基于LuGre模型的摩擦观测器,通过反演法设计滑模控制器以补偿摩擦干扰、抑制多余力矩,同时设计新趋近律以减轻滑模抖振、缩短收敛时间;另一方面,设计非线性干扰观测器对外部扰动进行实时观测,以达到控制补偿目的。仿真实验发现,在20 Hz条件下,系统力矩输出幅值差为0.2%,相位差为0.04%,表明所设计控制器能够抑制多余力矩、减轻摩擦及外部扰动影响,有效提高系统跟踪精度。     

基于滑模自适应控制的双关节机械手轨迹跟踪

针对机械手在工作过程中由于自身参数的不确定性导致系统稳定性受到影响,提出一种滑模自适应控制算法进行机械手的轨迹跟踪。首先通过运用拉格朗日方程推导出机械手的动力学方程,将未知负载变化、机械手连杆重量、连杆长度及其连杆质心等作为未知变量进行滑模函数以及自适应律的设计,用自适应律调节未知量对稳定性的影响,保证系统的跟踪精度;其次,通过运用李雅普诺夫稳定性分析判断控制算法是否能够使系统最终达到渐进稳定;最后仿真实验表明机械手的轨迹能被稳定跟踪以及未知变量具有快速收敛性,证明了算法的有效性和优越性。     

基于ESO的电动伺服系统RBF神经网络滑模控制

为了提高电动伺服系统的加载力跟踪精度,基于扩张观测器(ESO)和RBF神经网络,设计了一种自适应滑模控制器。ESO可以观测电动伺服系统的状态变量和外界扰动,解决实际工程应用中因对输出力直接微分造成的微分爆炸问题;利用RBF神经网络逼近系统存在的非线性不确定因素,将ESO观测到的状态变量、扰动项和RBF神经网络的估计值引入到滑模控制其中,实现对滑模控制的补偿,并通过构造李雅普诺夫函数对所提出的控制策略进行稳定性证明;在MATLAB/Simulink环境中搭建仿真模型,验证了ESO和RBF神经网络在不同工况下对系统相应量的精准估计,且误差均满足所设定的性能指标,同时与传统滑模控制进行了对比,所提出的控制策略能有效地解决传统滑模控制的抖振问题,加载力跟踪精度更高,鲁棒性能更优。     

直流电机无抖动滑模位置控制

针对直流电机伺服系统中普遍存在的参数不确定性以及不确定性非线性等各种扰动,提出了一种基于扰动补偿的无抖动终端滑模位置控制策略,实现了直流电机伺服系统的高精度位置跟踪控制。系统模型考虑了非线性摩擦特性以及外干扰等建模不确定性。所提出的全状态控制器对连续非线性摩擦进行了前馈补偿,进一步改善了系统的低速伺服性能;通过扩张状态观测器对未建模干扰等不确定性进行估计并前馈补偿,提高了系统对外干扰的鲁棒性。同时,所设计的控制器还能保证系统状态在有限时间内趋于平衡状态,提高了系统的快速跟踪性能。最终,通过对比的仿真结果对其进一步工程应用具有实际指导意义。     

柔性机械臂非线性干扰观测器的高阶滑模控制

针对具有外界干扰及模型系统自身参数不确定性、不完全性的机械臂控制问题,挑选拉格朗日法营造柔性机械臂动力学仿真结构后,采用欧拉-伯努利梁理论,结合假设模态法进行机械臂运动描述。在非线性干扰观测器下,选取适当非线性增益函数对未知干扰进行准确估计,实现对高阶滑模控制器的有效补偿,以此降低外部干扰及系统的建模误差提高控制驱动的准确性。通过Lyapunov方法验证闭环系统稳定性、数值仿真验证设计方法有效性,结果表明,采用非线性干扰观测器同时运用高阶滑膜控制,有效削弱系统抖振。     

基于全局最优滑模控制器的冗余自由度机械臂运动控制的研究

为了提高冗余自由度机械臂的运动准确性,进行基于全局最优滑模控制器的冗余自由度机械臂运动控制的研究。分析冗余自由度机械臂的机械结构,明确其结构组成及运动原理。通过各关节节点的旋转角度及连接臂长度,分别求取了相邻关节节点间的旋转关系式及关节结点相对基础坐标的移动矢量,并通过该移动矢量得出机械臂的动力学方程。通过机械臂的动力学方程,计算出单个关节节点的系统方程。利用角度误差构造滑模面,并在此基础上利用单个关节节点的系统方程,建立滑模控制器。为了获取滑模控制器中滑模加权因子和趋近加权因子的最优解,采用粒子群算法在解空间中对其进行全局搜索,从而得到全局最优化的滑模控制器,用于对冗余自由度机械臂的运动过程进行控制。实验中,采用此方法和干扰观测器方法对关节节点的运动过程及末端执行器的运动过程进行了控制,从控制结果可知:在控制关节节点及末端执行器运动时,此方法比干扰观测器方法的控制准确度分别提高了17.12%和13.49%,表明此方法能有效保障冗余自由度机械臂的运动准确性。     

电动负载模拟器的自适应终端滑模控制

为了更好地测试舵机性能,提高加载系统的鲁棒性和稳定性,实现电动负载模拟器对信号精确跟踪,同时抑制多余力矩,提出高阶非线性自适应终端滑模控制策略,避免了参数变化和扰动对系统的影响。将舵机看作一个扰动输入,确立负载模拟器系统为双输入单输出非线性系统,建立负载模拟器非线性数学模型,并基于此模型提出自适应终端滑模控制策略。利用Lyapunov函数证明闭环系统的渐进稳定性及有限时间收敛特性。并通过Simulink仿真验证了此控制策略的有效性。结果表明:与普通滑模控制相比,自适应终端滑模控制方法跟踪精度更高,对多余力矩也起到了很好的抑制效果。     

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。     

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。     

永磁同步电机位置伺服系统终端滑模控制

将终端滑模控制（TSMC）策略应用于永磁同步电机(PMSM)位置控制,以提高系统输出响应性能。基于终端滑动模式技术,设计一种新的有限时间收敛的干扰观测器以估计PMSM的集体不确定性,包括系统参数不确定性和未知的外部负载。与渐近收敛控制器不同,TSMC 保证系统状态误差和观测器估计误差在有限时间内能收敛到0。结果表明：与PID控制和传统反步法控制相比,所提出的控制器控制效果更好。     

多关节套索驱动机械臂的自适应滑模鲁棒控制

套索驱动的机械臂在运动过程中,末端执行器的姿态变化会导致关节伺服系统的负载转动惯量发生改变.负载转动惯量的摄动会造成系统的建模失配,产生建模不确定性,系统鲁棒性下降.首先,根据D-H坐标法建立了基于套索传动机械臂的动力学模型;其次,提出自适应滑模鲁棒控制的基本策略,对机械臂进行控制;再次,引入HJI理论,通过对Lyap...     

基于线性扩张状态观测器的机械臂变负载滑模控制

大型串联机械臂液压控制系统存在变负载及外干扰问题,机械臂不同工作姿态的等效质量会造成液压缸系统固有频率变化,影响系统动态特性,为此提出一种基于线性扩张状态观测器的滑动模态控制策略(LESOSMC)。以破拆机器人机械臂为研究对象,仿真试验结果表明:LESOSMC在机械臂处于不同姿态时,保持了很好的动态特性和稳态精度,对周期正弦信号也具有良好的跟踪性能。LESOSMC在机械臂变负载控制中具有良好的鲁棒性,满足重载液压机械臂关节位置控制的要求,为解决液压重载机械臂关节液压缸的位置控制提供了有效的工程方法。