基于改进滑模控制器的PMSM调速系统北大核心

针对在永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)调速系统中采用PI控制器存在控制精度低、响应速度慢以及容易出现积分饱和等问题,提出一种新型指数趋近律的滑模控制策略,基于新型趋近律设计了改进滑模控制器,该方法可有效加快系统响应速度,并能抑制滑模控制过程中出现的系统抖振;同时引入负载转矩观测器作为前馈补偿到滑模控制器,有效提高PMSM调速系统的稳态及动态性能。经过与PI控制器及传统滑模控制的仿真对比实验,改进滑模控制器在系统响应上能够达到无超调快速响应,调节时间为0.011 s;突增负载时,恢复稳态时间为0.008 s,且转速只下降24 r/min,该控制方法使系统动态性能和抗干扰性能得到提高,而且抑制了滑模控制的抖振。     

数控机床专用永磁同步电机分数阶滑模控制

数控机床专用伺服电机要求很高的精度,尤其是在负载扰动和外部干扰情况下,也不能影响电机的精度。滑模控制方法无疑是一种比较适合伺服电机的控制算法,但存在抖震问题。针对传统整数阶滑模控制系统中存在的抖震问题,提出分数阶滑模控制策略。采用滑模分数阶导数面代替传统整数阶切换流形面,不但能增加系统调节自由度,而且利用分数阶算子随时间的衰减特性分散系统的能量,有效地削减抖震。并采用模糊逻辑推理算法,实现软开关切换增益的自整定。仿真结果证明:提出的基于参数模糊自整定的分数阶滑模控制系统不但能有效地削减抖震,而且能保持滑模控制器对系统参数变化的强鲁棒特性。     

基于扰动观测器的PMSM滑模控制北大核心

为了解决永磁同步电机传统调速系统的响应速度慢、有超调、鲁棒性差及抖振过大问题,提出了一种积分变结构与扰动观测器复合的滑模控制方法。该方法设计了一种积分型的滑模变结构控制器,并引入新型趋近率,对PMSM调速系统的稳态及动态性能有了较大的提升;在此基础上利用扩张观测器估计的扰动值进行速度控制器的补偿,提高滑模控制的鲁棒性。仿真结果表明,调速系统无超调,调节时间为0.012 s;突加负载时,恢复稳态时间为0.018 s,且转速只下降16 r/min,该控制方法有效增强了系统动态性能和抗干扰性能,并抑制了滑模控制的抖振。     

PMSM分数阶滑模变结构MRAS仿真

针对永磁同步电机(PMSM)模型参考自适应控制系统(MRAS)中存在的抖振及转速估计精度低的问题,提出了一种分数阶滑模变结构MRAS转速辨识方法。首先建立了PMSM的参考模型和可调模型,利用参考模型和可调模型的电流输出误差来构造分数阶滑模面,其次设计了电机速度观测器,用Lyapunov稳定性理论证明了其可行性。最后利用MATLAB/SIMULINK软件搭建仿真模型进行仿真。仿真结果验证了PMSM分数阶滑模变结构速度观测器的有效性,具有更加精确地对转速进行跟踪的能力,有较好的鲁棒性。     

基于分数阶二阶滑模的PMSM转速控制

针对永磁同步电机易受负载扰动和自身参数变化影响的问题,提出了一种基于分数阶的永磁同步电机二阶滑模速度控制器.该方法利用分数阶随时间缓慢衰减的特性,首先,在传统滑模面的基础上引入了分数阶滑模面;其次,采用螺旋算法来设计二阶滑模控制器;最后,搭建永磁同步电机矢量控制仿真模型进行仿真.实验结果表明,与传统的二阶滑模控制相比,...     

基于混沌麻雀搜索算法的PMSM直接转矩控制北大核心

永磁同步电机直接转矩控制系统中PI控制器的比例增益(Kp)和积分增益(Ki)直接影响了系统的控制性能,提出了混沌麻雀搜索算法(CSSA)来优化直接转矩系统PI控制器的参数。利用Sine混沌映射初始化种群,选出适应度排序靠前的麻雀个体作为初始种群,提高初始解的质量,解决了麻雀搜索算法(SSA)容易陷入局部最优的问题,进而使算法的全局搜索能力提升。基于MATLAB/Simulink仿真实验表明,将CSSA应用于直接转矩控制系统,相比于SSA,在搜索可靠性、迭代次数收敛速度得到改善,使得电机系统的动态响应速度和鲁棒性有着较大的提升,同时可以有效抑制电机的转矩、磁链的波动。     

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。     

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。     

永磁直线同步电机的模糊自适应分数阶PI~λD~μ控制

分析永磁直线同步电机的数学模型。针对永磁同步直线电机(PMSLM)强耦合、非线性的特点,把整数阶PID控制扩展到分数阶,用Oustaloup递推算法对分数阶微分算子sv进行拟合,用分数阶PIλDμ控制代替常规PID控制并与模糊控制相结合,提出一种模糊自适应分数阶PIλDμ控制器,利用模糊逻辑实现分数阶PIλDμ控制参数的在线调整。并对该控制算法进行仿真研究,仿真结果表明:该控制算法具有较好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性。     

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。     

模糊神经网络滑模控制在轧机中的应用

针对液压轧机不确定的压下液压伺服系统的跟踪控制问题,设计了一种基于神经网络的滑模控制器.仿真与试验结果表明,该控制器使系统有较强的动态特性和稳态特性,并提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.     

基于算法融合模糊微分积分滑模的无速度传感器永磁同步电机运行研究北大核心

为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立了内埋式PMSM的数学模型。基于模糊微分积分滑模(FDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在鱼群-蚁群(AFSA-ACA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高低速运行时特点。仿真结果表明,采用融合算法优化控制器结构参数并结合高频注入法的模糊微分积分滑模控制系统在高、低速工况下运行时稳定可靠,并具有较好的鲁棒性,能够实现速度跟踪估计。     

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。     

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。     

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。     

永磁同步电动机智能自适应积分反推控制北大核心

为提高永磁同步电动机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)系统的控制性能,提出基于小波模糊神经网络(wavalet fuzzy neural network,WFNN)的智能自适应积分反推控制方法。设计了自适应积分反推控制提高系统在参数变化和外部扰动下的鲁棒性,保证位置跟踪精度。由于不确定性值难以估计,因此利用WFNN在线估计,减小不确定性的影响。再验证控制器的有效性,结果表明该方法能够有效克服不确定性对系统的影响,使PMSM系统具有较高的跟踪精度和较强的抗干扰能力。     

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。     

基于交流伺服系统的新型自适应滑模控制器设计

考虑交流伺服系统中非线性和不确定因素的影响,设计了一种新型的自适应滑模控制策略。该控制方法通过自适应律调节滑模增益达到克服系统参数摄动和外部扰动的目的,同时根据伺服系统数学模型,设计了控制律并证明了其稳定性。不同载荷条件下的仿真与实验研究表明,该控制策略能保证系统具有很好的控制输入特性与动态性能。     

同向滑杆并联机构的模糊自适应滑模控制北大核心

为减少机器人在快递件的分拣与包装时的轨迹跟踪误差,以同向滑杆支链3-PUPU并联机器人为研究对象,首先,建立机器人的运动学方程和拉格朗日动力学方程;其次,建立以模糊自适应算法为基础的滑模控制器;最后,在MATLAB中建立系统仿真框图和实验平台,对机构的轨迹跟踪误差进行仿真分析和实验研究。研究表明,模糊自适应滑模变结构控制的轨迹跟踪具有精度高、稳态误差小以及鲁棒性强的特点,从而对快递的精准分拣与包装是有效的,为该机构的实践应用提供了可靠依据并奠定了重要基础。