一种直流力矩电机系统的自适应摩擦补偿方法

针对陀螺漂移测试转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦和负载扰动，为提高转合位置跟踪精度，提出了一种新的自适应补偿方法。电机中摩擦模型采用摩擦参数为非一致性变化的LuGre动态模型。该方法控制器包含一个参数自适应律和等效PD控制律来估计未知LuGre模型参数和负载力矩参数并给与补偿。最后Lyapunov方法和仿真结果证明该自适应补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪，提高了转台摇摆跟踪精度。     

基于双观测器的机器人自适应摩擦补偿控制

针对机器人系统中存在关节摩擦的问题,提出一种基于终端滑模观测器和摩擦状态观测器的双观测器自适应摩擦补偿反演控制方案:为避免速度测量带来的噪声影响,设计终端滑模观测器对机器人的速度进行估计;考虑到摩擦力无法直接获取,采用连续LuGre摩擦模型,设计摩擦状态观测器和摩擦参数自适应律,得到摩擦的估计值;结合摩擦估计值设计反演控制器,使机器人在受到关节摩擦影响的情况下能有效跟踪期望位置轨迹。最后通过Lyapunov函数证明闭环系统的稳定性以及机器人轨迹跟踪误差的收敛性,并通过MATLAB仿真验证该控制方案的有效性。仿真结果表明,该控制方法能有效抑制关节摩擦对机器人轨迹跟踪的影响,提高了系统的位置跟踪精度。     

基于观测器摩擦补偿的机电系统高精度控制

针对机电作动系统在低速阶段摩擦非线性明显且同时存在其他干扰,易导致系统跟踪精度、稳定性下降这一问题,设计基于非线性观测器摩擦补偿的自适应鲁棒控制器. 针对摩擦非线性,利用LuGre摩擦模型描述系统的摩擦现象,提出非线性观测器对模型的内部摩擦状态进行观测. 针对系统摩擦系数、转动惯量及其他不确定性参数,设计参数自适应律进行估计. 利用前馈补偿的方法,对摩擦非线性和参数不确定性进行补偿,设计鲁棒项克服系统的其他扰动. 利用Lyapunov稳定性定理证明了提出的控制器在存在扰动的情况下可以实现系统的有界稳定性. 实验结果表明,提出的控制器具有较高的控制精度与较强的鲁棒性,跟踪精度较传统的PID控制器提高了一个数量级.     

永磁直线同步电动机自适应摩擦补偿控制

针对永磁直线同步电动机（PMLSM）伺服系统的精度受非线性摩擦力、动子质量变化等因素影响这一问题,设计了基于库仑摩擦的模型参考自适应系统,以对摩擦力进行在线补偿.设计了满足系统位置性能要求的IP位置控制器;将模型参考自适应参数辨识器与摩擦补偿自适应控制系统相结合,采用模型参考自适应参数辨识器对变化的动子质量加以辨识,使基于库仑摩擦的模型参考自适应系统中的动子质量参数得到更新.仿真结果表明,该方法提高了系统的位置跟踪精度,同时增强了系统的鲁棒性能.     

基于简化非线性观测器的LuGre动态摩擦力补偿

针对机械手臂控制中使用LuGre模型进行动态摩擦力补偿时的内部摩擦力状态识别问题,在已有的非线性观测器和基于滑模的观测器的研究基础上,缩减非线性观测器中的冗余部分,提出简化非线性观测器.采用Lyapunov方法分析基于该观测器的自适应控制算法的稳定性,说明简化观测器的使用条件为加入合适的低通滤波器,消除速度采样高频波动对观测结果的影响.实验结果对比了3种内部摩擦力状态观测器在动态LuGre摩擦力补偿中对手臂控制效果的影响,采用3种观测器进行自适应跟踪控制时的位置跟踪精度分别可以达到0.010、0.009和0.004 rad.实验表明,采用简化观测器可以取得比前2种观测器更好的自适应控制效果.     

基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制

针对柔性关节机器人中存在的非线性摩擦问题,提出一种基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制方法。首先,通过线性化参数的方法对柔性关节机器人受到的摩擦进行建模,并对模型中未知参数设计自适应律以实现摩擦的估计;然后,针对摩擦模型的误差,进一步设计观测器进行估计,结合摩擦的自适应和模型误差估计实现对摩擦的补偿;最后,利用电机侧和关节侧的位置误差和速度误差设计一级滑模面,再根据一级滑模面设计二级滑模面,从而得到分级滑模控制器,进一步实现柔性关节机器人的位置轨迹跟踪控制。通过Lyapunov函数证明了机器人关节轨迹跟踪误差的收敛性。仿真结果表明：该控制方法结合参数自适应和模型误差观测器可以有效地对摩擦进行补偿,在有限时间内实现柔性关节机器人的位置轨迹对期望位置轨迹的跟踪。     

含摩擦的双电机伺服系统快速终端滑模控制

针对含LuGre稳态摩擦力的双电机伺服系统,通过引入含速度项的指数函数,提出一种连续可微的LuGre稳态摩擦模型,解决了原有模型不可微的缺点,该模型能够有效刻画Stribeck现象、库伦摩擦、粘滞摩擦等多种摩擦特征;为了进一步解决系统的同步和跟踪问题,基于该连续可微摩擦模型,引入表征同步率的可变系数设计了可变系数的快速终端滑模控制器,并运用Lyapunov方法证明了在给定控制律下,系统能够实现先同步控制后跟踪控制．仿真结果表明提出的控制方法具有快速收敛速度和高跟踪精度．     

基于神经网络的伺服机械手LuGre摩擦补偿控制

针对伺服机械手系统的LuGre摩擦模型参数辨识难,难以建立其精确的数学模型,利用径向基函数( RBF)神经网络的万能逼近特性逼近LuGre摩擦,并作为计算转矩控制器的补偿项。通过Lyapunov方法证明了系统的稳定性以及闭环系统跟踪误差的收敛性。仿真结果证明控制算法能对摩擦进行有效补偿,提高了伺服机械手系统的轨迹跟踪控制性能。     

基于MIT的伺服转台系统自适应控制

伺服转台作为一个高精度的位置随动系统,提高其对高速目标的跟踪精度已经成为研究伺服转台的重要课题。针对这一问题,采用模型参考自适应控制的方法对伺服转台进行控制,基于MIT理论计算得到自适应控制律,完成控制系统的总体设计,最后使用Matlab/Simulink仿真软件对控制系统的性能进行仿真验证。结果表明,基于MIT理论设计的自适应控制系统结构简单,易于实现,且能够有效的提高伺服转台控制系统跟踪精度。     

基于LuGre模型的反演自适应滑模ABS控制

针对车辆紧急制动过程中增加车辆行驶安全以及寻求最优刹车策略的要求,对车辆稳定控制系统中防抱死制动系统进行研究,提出一种基于LuGre动态轮胎模型的防抱死制动系统的反演(backstepping)自适应滑模控制方法.首先,构建结合LuGre动态轮胎模型的1/4车辆模型,应用实际轮胎数据拟合LuGre模型参数.其次,利用纵向动力学和滑移率的关系搭建控制系统模型设计反演自适应的滑模控制器,在自适应控制器作用下快速跟踪期望滑移率并改善系统的输出抖动,根据Lyapunov稳定性理论对该方法的稳定性进行了证明.最后,在良好路面和低附着路面上进行车辆紧急制动仿真实验,对该方法的可行性及有效性进行验证.     

一种直流力矩电机系统的滞滑摩擦补偿方法

针对陀螺漂移测试转台直流力矩电机系统中存在的非线性滞滑摩擦,使转台在PD控制下存在稳态误差的问题,应用具有stick-slip摩擦的直流力矩电机系统模型,推导了一种非线性补偿方法．该方法设计了一种非连续非线性的比例反馈力矩,使在PD控制下的转台电机系统具有惟一的平衡点,从而消除了滞滑摩擦引起的稳态误差．仿真结果证明了该非线性补偿方法的有效性．     

Adaptive current compensation with nonlinear disturbance observer for single-sided linear induction motor considering dynamic eddy-effect

An adaptive current compensation control for a single-sided linear induction motor(SLIM) with nonlinear disturbance observer was developed. First, to maintain t-axis secondary component flux constant with consideration of the specially dynamic eddy-effect(DEE) of the SLIM, a instantaneously tracing compensation of m-axis current component was analyzed. Second,adaptive current compensation based on Taylor-discretization algorithm was proposed. Third, an effective kind of nonlinear disturbance observer(NDOB) was employed to estimate and compensate the undesired load vibrations, then the robustness of the control system could be guaranteed. Experimental verification of the feasibility of the proposed method for an SLIM control system was performed, and it showed that the proposed adaptive compensation scheme with NDOB could significantly promote speed dynamical response and minimize speed ripple under the conditions of external load coupled vibrations and unavoidable feedback control variables measured errors, i.e., current and speed.     

Adaptive high precision position control of servo actuator with friction compensation using LuGre model

Adaptive control of servo actuator with nonlinear friction compensation is addressed.LuGre dynamic friction model is adopted to characterize the nonlinear friction and a new kind of sliding-mode observer is designed to estimate the internal immeasurable state of LuGre model.Based on the estimated friction state,adaptive laws are designed to identify the unknown model parameters and the external disturbances,and the system stability and asymptotic trajectory tracking performance are guaranteed by Lyapunov function.The position tracking performance is verified by the experimental results.     

导弹尾翼电动负载模拟器快速终端滑模控制

针对永磁同步电机驱动的导弹尾翼电动负载模拟器存在的高阶非线性及参数时变问题,提出一种基于反演设计的快速终端滑模控制方法.建立电动负载模拟器系统的状态空间模型,将建模误差及参数摄动视为未知扰动项,基于反演控制的设计思想,将系统模型划分为3个子系统,采用快速终端滑模方法设计控制律,使跟踪误差在有限时间内收敛到零.然后应用Lyapunov方法证明了闭环系统的渐进稳定性及有限时间收敛特性,最后通过试验验证了该控制策略的有效性.与PI+前馈补偿控制策略相比,该方法能够更好地抑制系统中的多余力矩,提高了电动加载系统的力矩加载精度,同时有效提高了加载系统的鲁棒性.     

An adaptive cascade trajectory tracking control for over-actuated autonomous electric vehicles with input saturation

This paper presented a novel adaptive cascade nonlinear trajectory tracking control scheme of over-actuated autonomous electric vehicles involving input saturation. First, a nonlinear vehicle dynamic model with input saturation is established, which can accurately describe the features of uncertainties and coupling of autonomous electric vehicles, and the hyperbolic tangent function is designed to estimate the saturation function for dealing with the input saturation problem. Then, a novel adaptive cascade trajectory tracking control scheme is designed. An adaptive neural network-based terminal sliding control law is proposed for producing the generalized force/moment in real-time, the asymptotic stability of this adaptive control system is proven by Lyapunov theory, and a quasi-newton distribution law is designed to determine the optimum tire forces that guarantee the actual generalized forces/moment are close to the desired values. Finally, simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

无模型动态摩擦的自回归小波神经补偿控制

针对低速伺服系统的摩擦补偿问题,提出一种基于自回归小波神经网络的智能控制算法,无需预知系统的动力模型参数,仅通过闭环位置反馈,网络即能利用极少的神经元和迭代次数实现对非线性摩擦的高精度补偿.Lya-punov稳定性分析结果证明了跟踪误差和网络权值的有界收敛性.某型机器人关节的伺服实验结果表明,引入自回归小波神经补偿算法后的伺服定位精度得以大幅度提高.