直驱力矩电机变负载控制方法研究

直驱力矩电机在运动过程中受到齿槽转矩、力矩脉动等固有特性的影响会产生位置误差,在受到变负载影响时,精度会进一步下降。为减小位置误差,采用分数阶滑模控制方法,建立分数阶滑模-直驱力矩电机和PID-直驱力矩电机模型;采集凸轮加工中的力矩,作为变负载数据输入模型进行仿真。结果表明：相比于PID控制方法,分数阶滑模控制方法位置精度提高约25%,快速性提高约35.48%;分数阶滑模控制方法可以提高直驱力矩电机的控制精度。     

直驱式电液伺服系统PID校正复合控制器研究

直驱式电液伺服系统具有节能、成本低等优点,然而与传统电液伺服系统相比其性能较差。为提高直驱式电液伺服系统的性能,在建立泵控缸式电液位置伺服系统数学模型的基础上,提出将最优状态反馈控制与观测器预估负载干扰前馈控制相结合的复合控制策略,并用PID调节器对位置环节进行校正。Simulink仿真结果表明系统动静态性能得到大幅改善。研究成果对直驱式电液伺服系统的推广应用具有积极意义。     

直驱式容积控制电液伺服系统及其发展现状

常规液压机存在能源利用率不高、系统复杂、可靠性差等问题.为了解决上述问题,先后出现了泵排量控制系统和泵转速控制系统(直驱式容积控制电液伺服系统).介绍直驱式容积控制电液伺服系统的组成、原理、特点、动态性能和控制方法,对直驱式容积控制电液伺服系统国内外研究和应用现状进行综述,并讨论这种系统的发展趋势.     

车铣复合直驱转台动静态特性优化设计

针对降低直驱转台质量防止惯性影响其加工精度的问题,开展动静态特性分析、响应面构建、灵敏度分析以及NSGA-II遗传算法优化;对比、分析优化前与优化后的直驱转台加工参数。结果表明：优化后的参数不仅能够更好地满足加工需求,而且可提高直驱转台的刚度和1阶固有频率,显著降低该型号直驱转台的质量。     

基于自抗扰控制的直驱电液伺服系统仿真研究

针对直驱式电液伺服系统中存在的非线性特性和外部扰动导致系统流量供给不平衡问题,基于自抗扰控制理论,提出一种基于三阶线性自抗扰控制的液压缸位置控制方法,实现直驱式电液伺服系统电机转速与液压缸位置的闭环控制。同时针对传统系统建模不精确导致控制效果差的问题,在理论分析的基础上,结合电液伺服系统的性能和实际工况,基于AMESim建立直驱式伺服液压系统仿真模型。通过建立AMESim和Simulink的联合仿真模型,验证控制器的有效性。结果表明：该控制策略可以有效消除由于流量供给不平衡导致的液压缸在换向运动时出现位移波动,液压缸位移的平均绝对百分比误差为4.4%,较好地实现位置跟踪。在外负载扰动的情况下,系统具有较强的抗干扰能力,从而保证系统的稳定性。     

基于滑模控制的活塞式压力模拟装置位置伺服系统设计

为解决活塞式压力模拟装置位置伺服系统速度可控、位置接近段运动平稳的问题,选用滑模变结构控制设计永磁同步电机位置伺服系统。分析现有变结构伺服系统中位置速度一体化控制设计的思想和方法,提出一种简化的滑模控制器设计方法,该方法通过滑模面状态量的简单切换,就可以实现速度控制和位置定位,具有结构简单、实现方便的特点。仿真结果验证了该滑模控制器设计方法的正确性,最后通过实验平台进行压力模拟实验,实验结果表明该滑模控制的位置伺服系统设计可行有效。     

基于Haar小波的双直线电机自适应滑模控制北大核心

针对双直线电机伺服系统的同步控制精度易受耦合干扰、负载扰动和模型不确定性等因素影响,提出了一种基于Haar小波逼近的自适应滑模同步控制方法。采用滑模位置控制器克服扰动对伺服系统的影响,提高抗干扰性能;为削弱滑模控制引起的系统抖振,采用Haar小波基函数逼近系统动态模型中的时变非线性函数,进一步提高系统鲁棒性;同时采用自适应算法在线整定逼近函数的权值,并基于Lyapunov稳定理论证明了控制系统的渐进收敛性。实验结果表明,基于Haar小波的自适应滑模控制与滑模控制相比,不仅提高了系统的跟踪精度和同步精度,还增强了系统的鲁棒性。     

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。     

气动位置伺服系统的滑模变结构控制

针对气动位置伺服系统的不确定性及非线性等特点,充分利用滑模变结构控制对被控对象的模型误差、对象参数的变化及外部干扰有极佳的不敏感性等优点,将滑模变结构控制方法引入该气动位置伺服系统,并进行了滑模变结构控制器的设计与仿真,在仿真时还加入了系统的不确定性.结果表明:该控制方案有效,而且系统具有很好的鲁棒性.     

自适应摩擦估计和补偿的电机伺服系统高精度控制研究

永磁直驱伺服系统由于摩擦和扰动的存在,无法满足系统准确性和稳定性的要求。基于此,提出采用自适应摩擦估计方法实现对系统中摩擦力矩的观测和补偿。建立直驱伺服系统的数学模型,设计了用于摩擦估计的状态观测器模型,为获得摩擦力矩的一般表达形式,通过多项式拟合,结合观测器输出,建立新的摩擦力矩一般表达式;提出一种具有补偿反馈和比例积分反馈的控制律,通过试验验证了提出的摩擦估计模型的有效性;开展了弦信号和方波信号下的试验研究。结果表明:所设计的控制方法能够有效估计和补偿系统中摩擦力,实现转角位置的高精度跟踪。     

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。     

基于模糊神经网络滑模控制的xy平台轮廓控制

永磁同步直线电机(PMLSM)直接驱动xy平台数控系统曲线轨迹跟踪时,其轮廓精度会受负载扰动以及曲线轨迹轮廓误差模型复杂等问题的影响。针对此问题,采用具有自学习能力的模糊神经网络滑模控制(FNNSMC)进行单轴位置控制器的设计,在不失滑模控制鲁棒性的情况下,有效地削弱该控制所产生的抖振;两轴之间运用实时轮廓误差计算法建立曲线轨迹的轮廓误差模型并采用交叉耦合控制(CCC)进行轮廓控制器的设计,实现跟踪误差与轮廓误差的同时减小。仿真结果表明:该控制方案基本消除了抖振,保证xy平台具有较强的鲁棒性和较高的轮廓精度。     

3-RRR平面并联机器人神经网络滑模控制研究

针对具有强耦合和高非线性并联机器人的轨迹跟踪控制研究,设计了一种基于神经网络滑模控制器的控制系统。在传统滑模控制的基础上,利用神经网络算法实时修正系统非线性项和不确定参数的功能,有效抑制了SMC系统的抖振现象。建立了3-RRR平面并联机器人的结构简图和Matlab模型,并采用闭环矢量法得到了机器人的运动学反解,为控制系统提供了参考输入。基于机器人的简化动力学方程,设计了一种RBF神经网络滑模控制器,并构造Lyapunov函数证明控制器的稳定性。分别采用传统滑模和神经网络滑模控制方式对机器人的轨迹跟踪进行仿真分析。仿真结果表明:神经网络滑模控制器具有更好的轨迹跟踪精度和较小的稳态误差,验证了神经网络SMC控制器的有效性。     

基于仿生群智能优化RBF神经网络的机械手滑模控制方法研究

为了提高机械手滑模控制的准确度,采用RBF神经网络来完成机械手滑模控制,并借助群体智能算法中的混合蛙跳算法来实现模型参数的优化。在机械手滑模控制及机械手运动轨迹跟踪过程中,将RBF神经网络权重和阈值作为蛙跳算法的青蛙个体,随机产生的多个权重和阈值组合个体构成蛙群,并对蛙群进行分组,通过不断重新分组和组内迭代的方法来获取全局最优个体,得到最优权重和阈值,确定最优机械手滑模控制模型。经过实验证明,采用基于仿生群智能优化RBF神经网络的机械手滑模控制,跟踪准确度高。     

两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识滑模控制策略研究

针对两自由度并联机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于RBF神经网络辨识上界的滑模控制策略。该方案利用RBF神经网络对被控对象的不确定上界进行辨识,将所得的上界值适时送到滑模控制器,既发挥了RBF神经网络具有逼近任意函数的优点,又保留了滑模变结构控制的快速性和鲁棒性,达到了理想的控制效果。     

基于RBF神经网络的永磁同步直线电机全局滑模控制

针对永磁直线同步电机直接驱动伺服系统存在负载扰动、参数时变、非线性摩擦及端部效应等不确定性因素,提出了一种神经网络增益切换全程滑模控制策略。该策略使控制系统一开始就处于滑动模态上,使系统具有全局鲁棒性。其次,通过递归神经网络的在线学习来对不确定界限实时估计,并引入饱和函数,以进一步降低控制中的抖振,改善系统的性能。通过仿真对所提方案与PID控制和传统滑模控制进行对比,验证了所提出的方案有更好的鲁棒性和跟踪能力。     

基于滑模扰动观测器和积分滑模控制器的活塞加速度控制研究

针对活塞加速度精度低的问题,提出具有气动和液压技术优势的新型混合执行控制系统。通过分析电液-气动混合执行控制系统结构,建立电液-气动混合执行器的数学模型。在积分滑模控制器的基础上,结合具有干扰抑制和估算复合扰动能力的滑模扰动观测器,开发滑模扰动观测器-积分滑模控制器的综合控制器;采用MATLAB软件对电液-气动混合执行器进行仿真,并与传统PID控制器的计算结果进行对比和分析。结果表明：采用基于滑模扰动观测器-积分滑模控制器的电液-气动混合执行控制系统可明显提高对方波和正弦加速度信号的跟踪精度,方波响应超调量减少约54%,正弦响应误差减少约65%;该控制系统抗干扰性强,位置跟踪误差较小,可以有效地精确控制活塞加速度,具有较强的鲁棒性     

基于PSO的塔式起重机模糊神经网络滑模防摆控制

针对塔式起重机运行中重物摆动造成的工作效率降低、存在安全隐患等问题,建立塔式起重机的动力学模型,设计基于PSO的模糊神经网络滑模控制器,用于塔式起重机的定位、防摆控制。用模糊神经网络辨识塔式起重机系统模型的不确定项,并用PSO算法优化滑模控制器的参数。该方法降低了滑模控制系统的抖振,提高了控制系统的性能。仿真结果表明该方法的有效性和可行性。     

基于准滑动模态的动态非平衡身管高精度俯仰控制

非平衡身管俯仰系统属于典型的电液伺服系统,在路面波动条件下实现其高精度位置控制,可有效提升身管武器的远程精准打击能力。为此,分析非平衡身管俯仰工作原理及路面波动影响机制,建立各组件的数学模型并联立得到系统状态空间模型;基于准滑动模态,设计改进饱和函数的双幂次趋进律滑模控制器;最后,搭建路面波动条件下非平衡身管俯仰滑模控制仿真模型,进行仿真分析并与指数趋进律、双幂次趋进律滑模控制器的控制效果对比,验证所提方法的可行性和有效性。结果表明：所提方法具有跟踪精度高、响应时间短、抖振抑制效果好且所需能量少等优势,可满足动态非平衡身管高精度控制的需求。