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1.
张玲 《工业仪表与自动化装置》2019,(4)
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,根据PMSM的工作原理,建立了内埋式PMSM的数学模型。利用积分滑模鲁棒性强的优点,提出了在积分滑模控制条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速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的特点。仿真结果表明,采用高频注入法的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。 相似文献
2.
针对单一转速估计方法难以实现全速范围内准确估计转子速度的缺陷,提出一种转速估计复合方法,即在零速及低速运行时,采用脉振高频信号注入法。该方法不依赖于电机模型参数而仅依赖于电机本身的凸极特性,可实现零速及低速时转子速度的准确估计;高速运行时,采用带多重次优渐消因子扩展卡尔曼滤波器(SMFEKF)进行转速估计,利用SMFEKF极强的模型失配鲁棒性和独特的强跟踪能力,有效地提高系统在稳态及突变状态下的跟踪性能。通过设计两种方法的“软切换”,实现低速到高速的平滑切换,并将该复合方法在无轴承永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统中进行仿真研究。仿真结果表明:该复合方法能在全速范围内实现转子速度与位置的准确估计;在系统状态突变或负载扰动时,误差更小,鲁棒性更强。 相似文献
3.
基于卡尔曼滤波器的交流伺服系统自适应滑模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
为了减小负载转矩扰动和系统参数摄动对永磁同步电机控制系统的影响,提出了一种基于卡尔曼滤波器的自适应滑模速度控制器。该控制器由自适应律估计参数摄动项,用卡尔曼滤波器估计外部扰动项。设计了含积分作用的滑模面,以保证电机转速的无静差跟踪;采用了指数趋近律,以提高趋近速度并削弱抖振。卡尔曼滤波器估计得到的系统外部扰动前馈补偿至控制器的输出,用于有效降低滑模控制器的不连续切换项造成的系统抖振。实验结果显示:跟踪设定的600r/min转速时,控制器稳态转速精度达到±1r/min。电机在以600r/min稳速运行时,设计的控制器在1.6N·m的外部转矩扰动下的最大转速波动比传统PI控制器的转速波动减小了2%。仿真分析和实验数据表明基于卡尔曼滤波器的自适应滑模控制器对交流伺服控制系统具有较强的抗扰动性、鲁棒性以及良好的稳态性能。 相似文献
4.
基于FIR优化滤波的旋转高频信号注入法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统旋转高频信号注入法中信号处理精度低、延时时间长及过程复杂等缺陷,提出一种基于有限冲激响应(finite impulse response,FIR)优化滤波的改进旋转高频信号注入法.该方法采用等纹波最佳逼近FIR滤波器提取高频电流信号,实现高频电流信号提取误差最小.通过对高频电流作外差处理,提取转子位置误差信号,省去旋转高频信号注入法中的同步轴系滤波单元,降低系统的复杂性.通过线性相位补偿,实现转子速度与位置估计最小延迟.构建无轴承永磁同步电机无速度传感器矢量控制平台,验证算法的有效性.仿真实验结果表明:通过离线优化设计FIR滤波器及线性相位补偿,该方法在全速范围内能够准确估计转子的位置与速度,与卡尔曼滤波相比,其估计精度更高,鲁棒性更强. 相似文献
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6.
为了减小机械臂在环境扰动、参数漂移和建模误差等影响下的轨迹跟踪误差,设计了基于积分终端滑模和变论域模糊补偿的组合控制器。采用拉格朗日方程建立了机械臂系统的动力学模型,制定了不确定因素影响下机械臂跟踪控制方案;设计的积分终端滑模控制器可以将系统初始状态限制在滑模面上,消除了控制过程的抖振并提高了跟踪速度;提出了自适应论域策略,该策略可以提高补偿力矩的输出细粒度,并将变论域模糊算法用于不确定因素补偿。经实验验证,变论域模糊补偿控制对关节1角位置的最大跟踪误差为0.103 rad,误差绝对均值为0.025 rad,对关节2角位置的最大跟踪误差为0.073 rad,误差绝对均值为0.012 rad,跟踪控制精度高于模糊补偿控制、RBF-BP控制和自适应鲁棒控制,验证了变论域模糊补偿控制方法的有效性和先进性。 相似文献
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8.
模拟转台伺服系统的自适应模糊滑模控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用Stribeck摩擦模型,将自适应控制与模糊滑模控制相结合,提出了自适应模糊滑模控制模型,对模拟转台伺服系统进行了控制。仿真结果表明,自适应模糊滑模控制器能有效抑制摩擦力矩的影响,实现高精度的位置跟踪,鲁棒性好,值得在其他非线性系统中推广使用。 相似文献
9.
根据轨道路基测试装置工作原理,建立了动压缸电液伺服压力系统AMESim模型和数学模型。基于期望变量构造了积分滑模控制切换函数,设计积分滑模控制器使切换函数收敛来实现对期望变量的跟踪,同时采用参数自适应估计来减小参数不确定性对系统控制性能的影响,最后将积分滑模自适应控制作用于该系统AMESim模型上。仿真结果表明:该算法不仅可以快速有效地估计系统中参数,保证估计参数的有界收敛,而且可以很好地跟踪期望变量,具有较好的跟踪精度和抗干扰能力。 相似文献
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11.
《制造业自动化》2017,(9)
为研究HXD3型电力机车轮对齿隙受线路激扰和车行冲击影响时的位置控制精度,考虑实际工况中齿隙传动的非线性以及外界干扰的周期性,建立了齿隙传动伺服系统的数学模型;针对具有齿隙输入和未知时变参数的非线性系统,结合齿轮传动控制方向未知的实际工况,引入Nussbaum类型函数;为改善系统抖振,同时减小外干扰和不确定性对系统的影响,添加了非线性干扰观测器;基于积分滑模控制器收敛快速、鲁棒性强的优点,设计了具有衰减因子的积分滑模自适应控制器。理论分析表明,齿隙伺服系统闭环输出有界,滑模面与跟踪误差一致有界并收敛于0。仿真结果表明,积分滑模面抖振较小,收敛迅速;Nussbaum函数有界并收敛;NDO能够对非线性干扰进行近似无偏估计。齿隙伺服系统可实现在线路上存在周期性冲击时及参数存在摄动的工况下对位置指令输入的近似无偏跟踪,并对控制方向不同的指令输入具有较为理想的输出响应。 相似文献
12.
提出了一种模糊自适应快速终端滑模控制方法。该控制方法采用多幂次趋近律构造趋近运动,用以提高趋近滑模面的速度,然后对常规的终端滑模面进行改进,提高沿滑模面收敛的速度。为消除控制系统中存在的不确定因素和建模误差,该控制算法还引进模糊自适应方法进行在线逼近。利用李雅普诺夫定理证明了所提出算法的稳定性。最后基于MATLAB与ADAMS联合仿真平台,采用所提出的算法对自行设计的3R型机械手进行轨迹跟踪研究,仿真结果显示,本控制方法具有更快的收敛性和更强的鲁棒性,有效地抑制了滑模控制中存在的振荡。 相似文献
13.
针对扰动对永磁同步电机转速伺服系统性能的影响,提出了基于扰动观测器的电流环自适应滑模控制方法。设计了自适应律在线估计系统的内部参数摄动以补偿模型不确定性扰动。同时,设计了滑模扰动观测器实时估计系统外部负载扰动,并将观测值前馈补偿到电流环自适应滑模控制器,在提高系统鲁棒性的同时降低滑模控制系统的抖振。实验结果显示,采用基于扰动观测器的电流环自适应滑模控制方法,系统可快速、准确、无超调地跟踪900r/min的速度指令,调节时间为0.08s,稳态误差为±5r/min。加入0.6N·m的负载扰动,该控制方法的最大转速波动为21r/min,比PI控制方法的转速波动减小了3.4%。仿真和实验结果表明,基于扰动观测器的电流环自适应控制方法提高了永磁同步电机转速伺服系统的鲁棒性和动态响应性能,同时可有效抑制滑模控制系统的抖振。 相似文献
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薛振洲 《工业仪表与自动化装置》2018,(2):130-132
为研究电力机车轮对受行车线路载荷冲击影响时的位置控制精度,考虑实际工况中齿隙传动的非线性以及外界干扰,建立了齿隙传动伺服系统的数学模型;针对具有齿隙输入和未知时变参数的非线性系统,结合齿轮传动方向间歇切换的实际工况,引入Nussbaum类型函数;基于滑模控制器收敛快速、鲁棒性强的优点,设计了自适应积分滑模控制器。理论分析和仿真结果表明,齿隙伺服系统闭环输出有界,滑模面抖振较小且收敛迅速,滑模面与跟踪误差一致有界并收敛于0。具有齿隙输入的伺服系统可实现在线路上存在载荷冲击及参数存在摄动的工况下对位置指令输入的近似无偏跟踪。 相似文献
16.
针对微型飞行器的姿态角摄动引起的系统不确定性及外界干扰等问题,提出了基于区间二型模糊神经网络辨识的增益自适应模糊控制器.首先,给出了微型飞行器姿态动力学模型.然后,采用区间二型模糊神经网络对滑模控制器中由于姿态角摄动引起的系统不确定性进行在线辨识,通过增益自适应滑模控制器中的校正控制项对辨识误差及负载干扰进行补偿.最后,通过设计李亚普诺夫函数,得到闭环系统一致稳定条件下的区间二型模糊神经网络参数在线调整的自适应律及滑模增益自适应律.仿真对比表明,与传统的增益自适应滑模控制器和基于一型模糊神经网络辨识的滑模控制器及相比,本文提出的控制器不仅对系统的不确定性因素及外界干扰具有较强的鲁棒性,而且稳定误差小,跟踪精度高. 相似文献
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为实现挖掘机器人的自动挖掘,在挖掘机器人的轨迹规划器给出铲斗期望运动轨迹的情况下,需要挖掘机器人的控制系统能够控制其工作装置实现对给定轨迹的准确跟踪.利用拉格朗日方法建立了挖掘机器人工作装置的三自由度动力学方程,设计了自适应模糊滑模变结构控制器.利用模糊控制动态调节切换增益,将滑模控制的切换项转化为连续的模糊系统,增强了控制系统对挖掘机器人工作装置不确定性和外界干扰的鲁棒性,削弱了滑模控制的抖振现象,并且有较强的自适应跟踪能力.利用MATLAB7.4/Simulink工具箱对所设计的控制器进行了仿真,给出了自适应模糊滑模控制的跟踪性能及误差. 相似文献