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。     

基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制

为了提高正流量变量泵的性能,提出基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制方法。分析正流量变量泵电液伺服系统的动力学特性,并进行系统辨识实验获得较为精确的系统数学函数模型;基于RBF最小参数学习法设计滑模控制器,在系统参数不确定性、摩擦力干扰和系统泄漏等非线性因素的情况下实现对目标流量的跟踪响应和自适应控制;最后利用MATLAB/Simulink对正流量变量泵的控制系统性能进行仿真实验,并和传统的PID控制器和模糊PID控制器进行比较。仿真实验结果验证了所设计控制方法的可行性和有效性。     

基于RBF神经网络的泵控系统滑模控制器设计及仿真分析

针对泵控系统滑模控制方面的研究,根据泵控系统的降阶数学模型中存在的未知项f (),再结合滑模控制算法设计基于RBF神经网络的滑模控制器。通过MATLAB/Simulink建立系统的仿真模型,然后进行位置指令仿真分析。研究结果表明：相比较PID控制器,基于RBF神经网络的滑模控制器获得了最小跟踪误差。在干扰条件下跟踪10 Hz频率与1 mm幅值的正弦位置信号,基于RBF神经网络的滑模控制器误差最小;施加干扰力后,控制器都出现了更大的跟踪误差,此时基于RBF神经网络构建的滑模控制器可以快速恢复跟踪误差。研究设计的基于RBF神经网络的泵控系统滑模控制器具有很好的跟踪精度和更强的鲁棒性,可以拓宽应用到其他机械传动领域。     

基于改进迭代学习的并联6-DOF运动平台控制策略研究

为了改善并联6-DOF运动平台的轨迹跟踪效果提出了一种新颖的控制算法。该控制方法结合了非奇异Terminal滑模控制(NTMSMC)和迭代学习控制(ILC),非奇异Terminal滑模控制器可以在有限的时间到达和消除控制器奇异,将其作为第一控制器来处理模型参数不确定性、未知的非线性和外部干扰;在到达滑模面之后,用PD型迭代学习控制器作为第二控制器来消除周期性轨迹跟踪误差。Simulink仿真结果表明,这种组合控制器与其它控制器(如PID控制、滑模控制、迭代学习控制)相比有更高的轨迹跟踪精度和较强的鲁棒性。     

串联型机械臂的自适应鲁棒容错控制研究

针对串联型机械臂关节空间内的轨迹跟踪控制,提出了一种自适应鲁棒容错控制方法。在机械臂动力学模型中加入了外界干扰、关节摩擦与故障模型,并将其等价成二阶被控系统。在此基础上,结合非奇异快速终端滑模面和反步法控制策略,设计一种新型的反步非奇异快速终端滑模控制器。通过李亚普诺夫准则验证了控制策略的全局渐近稳定性;引入自适应技术估计系统不确定性的上界,提高控制器的鲁棒性。以二自由度机械臂为被控对象,对所设计控制器的有效性进行了验证,结果表明:与传统的非奇异快速终端滑模控制器及反步非奇异快速终端滑模控制器相比,该控制器具有响应速度快、鲁棒性强、抖振小的优点,能有效应对系统故障和实现机械臂的高精度轨迹跟踪控制。     

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。     

基于Smith-模糊控制算法的橡胶挤出机料筒温度控制系统研究北大核心

为提高橡胶挤出机料筒温度控制系统输出响应的动态与稳态性能,并在干扰作用下使系统输出稳定在目标值,采用智能算法结合PID控制原理,设计一种Smith预估算法结合模糊控制算法与PID控制的控制器,用于橡胶挤出机料筒温度控制。利用MATLAB软件建立控制器仿真模型,与增量式PID和模糊PID控制器的控制效果进行对比。结果表明:在干扰作用下,Smith-模糊PID控制使得料筒温度控制系统输出稳定在目标值;采用Smith-模糊PID控制器的料筒温度控制系统鲁棒性强,将该控制器应用于橡胶挤出机料筒温度控制,可以在一定程度上提升挤出半成品质量和挤出机械的智能化水平。     

龙门双驱系统转速跟踪同步耦合控制

针对龙门双驱系统的转速同步精度问题,提出一种转速跟踪同步耦合控制方法。为实现对外界负载的准确跟踪,构建基于Sigmoid函数的滑模负载观测器;设计结合积分滑模的双电机均值同步差控制器,结合跟踪误差反步控制器,制定转速同步误差与跟踪误差耦合控制策略,完成了两种负载情况下的仿真测试。仿真结果表明：相比PID控制,耦合控制策略的同步误差降低52.4%,响应时间降低75%;相比单一反步控制,耦合控制策略的同步误差降低39.1%,响应时间降低17%。     

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。     

动压缸电液伺服压力系统自适应反步双滑模控制

给出了轨道路基测试装置液压原理图、动压缸电液伺服压力系统数学模型和AMESim模型。将动压缸电液伺服压力系统拆分为动压缸位移子系统和动压缸输出压力子系统两部分,在此基础上,设计了一种自适应反步滑模控制方法:采用双滑模结构,分别构造动压缸位移子系统滑模自适应控制和动压缸输出压力子系统反步滑模自适应控制,给出了不确定参数的自适应律,并对该方法的稳定性进行了证明。最后将该方法作用于动压缸电液伺服压力系统AMESim模型上,仿真结果表明:该方法不仅可以有效地估计系统中参数,实现对目标期望变量精确地跟踪,具有比积分滑模自适应控制(ISAC)更好的控制性能和跟踪性能;而且可以有效地减小参数不确定性对跟踪性能的影响,具有较好的鲁棒性能。     

基于滑模变结构控制的鲁棒控制器设计

为了有效抑制状态变量的超调,加快转子的收敛速度,增强系统的抗干扰性,提出了一种基于滑模变结构控制方法的鲁棒控制器。与传统PID控制器不同,该控制器采取最终滑动模态的极点配置方式对系统的期望闭环动态以及选择滑模面进行设计,然后采取基于李亚普诺夫稳定性理论的控制方法来设计滑模控制器,使系统在设计的滑模面上具有期望闭环动态,在执行器动态变化导致误差的情况下,所述系统依旧可以在有限时间内收敛到设计的滑模面。该控制可以代替PID控制器应用于永磁同步直线电机,验证所设计的控制器在系统参数(动子质量、粘滞摩擦系数)发生较大变化和负载扰动情况下,都保持良好的跟踪性能,实现系统对不确定性扰动下的强鲁棒性。     

基于不完全微分反演变结构控制的液压系统位置控制

液压伺服系统位置控制的结构和非结构的不确定性阻碍了其控制精度的提高。对于结构的不确定性,可以采用非线性自适应控制,以实现渐近跟踪性能。但在液压系统中,经常会出现如非线性摩擦此类非结构的不确定性,导致跟踪精度的降低。提出一种不完全微分反演变结构控制器,实现基于摩擦补偿的液压伺服系统的位置控制。该控制器以反演设计为基础,融入滑模变结构控制,利用滑模变结构在滑动模态下对控制系统参数变化和外部干扰的完全不变性,解决系统结构的不确定性问题;结合摩擦补偿,解决系统非结构的不确定性问题;引入不完全微分,弱化控制器的微分效应,减小纯微分突变信号带来的干扰,不完全微分产生的滤波效应可以抑制滑模变结构存在的抖振。从理论上证明了在各种不确定性存在的情况下系统的渐近跟踪性能,仿真实验验证了所提出的控制策略的高精度跟踪性能。     

基于自适应滑模控制的随车起重机控制特性分析

为提高随车起重机的工作效率、改善控制性能、降低操作过程工作强度,对随车起重机液压控制系统的控制性能进行分析,提出一种自适应滑模控制方法。通过分析随车起重机液压控制系统工作原理和数学模型,设计了自适应滑模控制器;对比分析自适应滑模控制和PID控制系统的控制特性。结果表明：采用自适应滑模控制的随车起重机液压控制系统具有良好的稳定性、动态控制性能和伺服跟踪性能。     

机械臂液压伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对机械臂液压伺服位置系统存在非线性特性和参数不确定性,提出了一种自适应模糊滑模控制方法。利用参数自适应算法估计系统未知参数,有效地克服了系统不确定性的影响,提高了系统的鲁棒性;采用非连续投影算法保证了参数估计的有界性;引入模糊系统代替切换控制项,有效地消弱了抖振。仿真研究结果表明:所设计的自适应模糊滑模控制器能够快速准确地跟踪指令,并且对参数变化具有较强的鲁棒性,与PID控制器相比,系统跟踪误差小,响应速度快,跟踪性能好。     

功率匹配泵的数字PID控制器的非线性控制寻优

本文把系统的动态性能指标转化为系统输出的约束条件,并以使约束的最大误差最小作为优化目标,从而使控制器的设计问题能够通过限定条件的非线性寻优算法得到解决。本文结合功率匹配泵,利用序列二次规划法对其数字PID控制器进行了非线性控制寻优,取得了很好的效果。     

粉煤灰恒压输送滑模控制系统研究

为了克服PID控制器的缺点,有效抑制状态变量的超调问题,加快系统的控制速度,增强系统的抗干扰性,针对粉煤灰恒压输送系统提出了一种自学习滑模控制方法。设计了一种非线性光滑函数,并将其应用于自抗扰控制器、跟踪微分器及滑模趋近律的设计。鉴于进一步提高系统的自适应控制能力,使用了最速下降法对滑模控制器的增益参数进行自学习镇定。仿真与实验结果表明:该方法不仅响应速度快、控制精度高,而且有效抑制和消除了系统抖振和超调现象。     

新型变刚度电液串联弹性机械臂振动控制仿真研究

为了抑制变刚度电液串联弹性机械臂振动幅度,设计反演自适应模糊滑模控制器,并对机械臂输出效果进行仿真。创建新型变刚度电液串联弹性机械臂,给出阀内流体流动分布的非线性控制方程式。针对传统滑模控制器进行改进,将输入整形技术与模糊逻辑系统相结合,设计反演自适应模糊滑模控制器。引用李雅普诺夫函数对控制器的稳定性进行证明,保证系统的状态变量到达并保持在滑动面上。采用MATLAB软件对机械臂角位移、角速度和转矩变化进行仿真,与滑模控制器输出结果进行对比。结果显示：在无干扰环境中,采用滑模控制器和反演自适应模糊滑模控制器,机械臂运动轨迹与期望轨迹的误差较小,振动幅度较小;在有波形干扰环境中,反演自适应模糊滑模控制器控制效果明显优于滑模控制器,机械臂运动轨迹与期望轨迹的误差较小,振动幅度较小,自适应调节时间较短,无超调量发生。采用反演自适应模糊滑模控制器,能够抑制变刚度电液串联弹性机械臂振动幅度,减小其输出误差。     

基于模糊神经网络的电阻焊机恒电流控制研究

由于建立实际电阻点焊过程精确的数学模型比较困难,使得常规的人工调节PID控制器参数较难实现良好的匹配,从而难以获得满意的控制效果。针对该问题,将智能调节与PID控制方法相结合,利用模糊神经网络设计了参数kp、ki、kd自适应调整的PID控制器,构建了逆变电阻点焊电源的系统模型,通过对系统运行状态的在线学习智能化地修正PID的三个参数。PID控制输出量通过PWM发生器产生四路独立的、占空比实时变化的PWM波形,进而控制逆变器的功率开关器件导通时间,最终实现对系统恒电流的输出控制。仿真结果表明,该方法能根据系统的运行状态自行匹配对应最优控制规律下的PID三个参数,能有效地控制焊接电流的恒定,达到满意的效果。     

基于干扰观测器的轧辊微孔系统滑模控制器的设计及应用北大核心CSCD

为了提高轧辊间隙结构下非线性控制性能,引入微分几何反馈技术来完成线性化解耦过程,根据干扰观测器实现滑模控制的功能,建立了基于干扰观测器的轧辊微孔系统滑模控制器设计,并开展应用验证。该控制系统可以达到理想的跟踪性能,能够有效补偿间隙导致的误差,表明本设计控制算法具备较强的可行性。对干扰观测器进行滑模控制仿真测试,根据实际测试结果判断滑膜控制器的有效性,能够实现精确的跟踪轨迹功能。应用验证表明:经过改造,辊轧机达到了更小的轧制误差,表明采用滑模控制方式有助于辊轧叶片达到更高的生产合格率,对提高板材的轧制质量具有重大的意义,实际的应用推广价值很大。