机床磁悬浮主轴的变结构控制——Backstepping方法

本文基于机床磁悬浮主轴的非线性模型,采用反演设计的方法,提出了一种非线性的控制策略,电磁机械系统的反演变结构控制。在对主轴转子位置、速度及电流进行测量的基础上,控制器解决了主动磁主轴控制中存在的非匹配不确定性问题,实现了鲁棒镇定,仿真实例证明了控制器的有效性     

基于动力学补偿的并联机器人鲁棒轨迹跟踪控制研究

针对6-DOF并联机器人系统存在动力学建模误差和外界不确定性因素干扰的问题,提出了一种基于动力学补偿的并联机器人鲁棒轨迹跟踪控制策略。在充分研究了机器人系统动力学模型特点的基础上,基于Lyapunov方法获得了并联机器人的鲁棒控制率,提出了一种鲁棒轨迹跟踪控制方法,采用逆动力学对内回路进行补偿,外回路采用PD控制,然后对并联机器人进行了鲁棒控制器的设计,最后通过MATLAB进行了系统的轨迹跟踪控制仿真分析。仿真结果表明:当系统存在外界周期干扰的状况时,系统轨迹跟踪误差仍然一致终值有界,在一定程度上提高了系统的鲁棒稳定性。     

基于线性化解耦的永磁直线伺服系统H∞鲁棒控制器的设计

对数控机床永磁直线伺服系统速度跟踪问题,提出基于线性化解耦的H∞鲁棒控制器的设计.永磁直线同步电动机由于模型的非线性和变童间的耦合给系统的控制带来困难,在速度跟踪控制中,采用状态反馈线性化方法来实现模型的精确线性化和动态解耦.利用非线性坐标变换和非线性反馈将系统解耦成独立的线性电流子系统和速度子系统.进而,通过设计H∞鲁棒控制器来实现速度跟踪控制.仿真结果表明,用该方法设计的数控机床永磁直线伺服系统具有良好的速度跟踪性能.和干扰抑制性能.     

基于H∞反馈的直接驱动XY平台切向轮廓控制设计

为了提高XY平台的轮廓加工精度,在分析系统轮廓误差的基础上,提出将H∞速度反馈控制器和切向-轮廓控制器(TCC)相结合的控制策略.在速度环内采用H∞鲁棒控制理论设计反馈控制器,在具有模型摄动及外部干扰的情况下,保证了闭环系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能,TCC使得XY平台之间的耦合作用消除,且轮廓控制器设计变得更加直接和简单.单轴系统采用IP(积分-比例)控制与速度前馈控制相结合的复合控制器.仿真结果表明所设计控制系统在保证具有较好的跟踪性能、鲁棒性能的同时轮廓精度大大提高.     

二次调节转速控制系统的H∞鲁棒控制策略研究

基于二次调节加载试验台系统,针对二次调节转速控制系统存在模型参数不确定性以及力矩扰动,通过选择合适的加权函数将二次调节转速控制转化为H∞混合灵敏度问题.建立了二次调节转速控制系统数学模型,并采用H∞优化方法设计了鲁棒控制器.最后对二次调节转速控制系统进行了仿真研究,结果表明采用鲁棒控制器的转速系统较传统的PID控制的控系统具有更好的鲁棒稳定性和抗干扰性能.     

基于二次调节伺服加载试验台的鲁棒补偿控制

针对二次调节伺服加载试验台系统,建立了其数学模型,对动态鲁棒补偿控制器进行了设计,并利用MATLAB仿真软件,对加载系统进行普通PID控制和动态鲁棒补偿控制的仿真,对两种控制的仿真结果进行了比较分析和研究.仿真结果表明,动态鲁棒补偿方法的应用,使系统获得了很强的鲁棒性,大大提高了系统的控制性能.     

具有同步带伺服传动系统的振动误差控制策略北大核心

针对数控机床变频主轴同步带结构存在振动误差和非线性干扰问题,提出一种模态滤波器与改进补偿跟踪控制器的综合控制策略。通过辨识机床主轴同步带传动模态的基础上,建立了机械系统的动力学模型和伺服控制模型,针对机械传动环节低频和高频模态对伺服控制带宽的影响,通过零极点对消原理设计相应的模态滤波器将传动系统引入的低阶模态进行抑制,根据系统的传递函数和极点分布设计相应的相位跟踪控制器并添加前馈补偿进行改进,改善伺服传动系统的响应速度。结果表明,由同步带自身模态特性引起的低阶模态是影响控制系统带宽的主要因素,通过设计的模态滤波器可以将伺服带宽由12 Hz提高到110 Hz,并且设计的综合控制策略与其他控制策略相比,可以将跟踪误差大幅度降低。     

二次调节伺服加载试验台转矩控制系统的动态鲁棒补偿

针对二次调节伺服加载试验台转矩控制系统,建立了系统动态数学模型,并以此对系统参数变化和耦合干扰的影响进行了仿真分析.仿真结果表明,在传统的P1D控制情况下,系统参数变化和耦合干扰对系统的动态性能影响很大.为了消除或降低这种不利影响,在PID控制基础上,加入动态鲁棒补偿器,对加载试验台转矩控制系统进行改造.由仿真结果看出,转矩控制系统加入动态鲁棒补偿器后,伺服载试验台系统的动态性能得到了很大提高,并使系统获得了很强的鲁棒性.     

XY平台伺服系统的零相位鲁棒控制

针对直接驱动XY平台伺服系统的位置控制进行设计,考虑到系统的扰动、摩擦等因素引起的误差,采用零相位误差跟踪控制器和干扰观测器相结合的控制方法,通过零相位误差跟踪控制器来减小系统的跟踪误差,并通过干扰观测器来减小扰动对系统的影响,从而同时提高系统的跟踪性能和鲁棒性能。仿真实验结果表明,所提出的控制方案对提高伺服系统的定位精度有一定的作用。     

混合动力挖掘机回转速度控制系统的研究

针对挖掘机回转速度控制系统存在转动惯量变化大、外干扰等不确定性。采用了液压混合动力技术的挖掘机回转装置的速度控制系统进行了鲁棒控制器设计,并进行了校正后系统的仿真验证。采用基于线性矩阵不等式(LMI)的H∞控制器设计方法,通过选择适当的加权函数矩阵,将实际控制系统转化为广义受控对象,设计出满足性能要求的鲁棒控制器。仿真结果表明:所设计的速度控制系统具有较强鲁棒性,能有效地抵抗回转运行过程中的参数摄动和干扰,满足控制系统性能指标。     

磁悬浮永磁直线电动机悬浮系统H_∞鲁棒控制器的设计

为消除直线电动机驱动的数控机床进给系统的摩擦阻力,实现无摩擦进给,采用一种新型的磁悬浮永磁直线同步电动机,将矢量控制分别应用于两套绕组可以实现推力与悬浮力的解耦,进而可以对电动机的悬浮子系统进行独立控制。针对悬浮子系统为非线性被控对象,以及存在不确定性未知扰动的特性,对悬浮系统数学模型进行输入输出解耦线性化,通过设计H∞鲁棒控制器来满足悬浮系统控制高精度,高鲁棒性的要求。仿真结果表明,该控制器能起到良好的抗干扰作用,系统的跟踪误差小,可以保持悬浮系统的稳定性。     

双连杆柔性机器人手臂的非线性自适应鲁棒控制器设计

针对双连杆柔性机器人臂,设计了非线性自适应鲁棒控制器,该控制器基于动态反馈,实现刚性模式鲁棒调节及弹性振动抑制。由于高度非线性双连杆柔性机器人臂受间隙、有效载荷变化及外部干扰等不确定因素影响,非线性自适应鲁棒控制器设计具有较大挑战性。该设计针对未知干扰,通过内部模型与鲁棒稳定器并行的方式进行自适应调整,稳定器采用进化算法进行优化,提高了自适应鲁棒性。     

基于多层神经网络的机电伺服系统积分鲁棒控制

针对含有模型不确定性的机电伺服系统,设计一种基于多层神经网络干扰补偿的控制策略。通过多层神经网络对与状态有关的干扰进行在线估计,以提高基于模型前馈控制输入的补偿精度,然后结合误差符号积分鲁棒(RISE)反馈控制方法,通过RISE的鲁棒增益处理神经网络逼近误差与未估计干扰,从而抑制干扰对伺服性能的不利影响。基于Lyapunov稳定性理论,证明了所提出控制器的闭环系统半全局渐近稳定,且系统所有信号有界。仿真结果表明：所提出的控制策略具有很好的干扰抑制能力,可显著提高机电伺服系统的跟踪精度     

含作动器死区输入的主动悬架鲁棒控制（英文）

主动悬架的性能通常优于被动悬架。设计了受路面扰动的四分之一汽车主动悬架系统2自由度模型。针对作动器未知非线性死区输入,提出了一种鲁棒控制方案,该控制器可以消除由于参数不确定性对系统造成的不利影响。H∞提高了车辆的乘坐舒适性和操控性,以及系统的鲁棒性。仿真结果表明:鲁棒控制器对系统参数的不确定性具有很强的鲁棒性,它可以有效地消除死区对系统的影响,消除系统其他不可测量的干扰,从而保证系统全局稳定。     

数控机床主轴的神经网络热评价模型研究

热误差作为影响机床加工精度的重要因素之一,严重制约着机床加工精度的提高。而主轴是数控机床的关键功能部件,对其进行热特性研究对提高机床的加工精度具有重要的意义。将同一类型、不同使用年限的机床主轴温度值和热变形值作为评价指标,建立数控机床主轴的神经网络热评价模型;针对BP神经网络易陷入局部最优值、收敛速度慢等问题,采用粒子群优化（PSO）算法优化加权朴素贝叶斯（WNB）的初始权值,获取权值全局最优解,构建了粒子群优化加权朴素贝叶斯机床主轴热评价模型,实现对机床主轴热特性的评价。MATLAB仿真结果表明：PSO-WNB模型精度为941%,收敛速度快,预测精度高,优于BP神经网络,为数控机床热特性评价提供了新思路。     

基于H∞鲁棒控制的电液负载模拟器的性能研究

将电液负载模拟器中的多余力矩视为外干扰,并考虑各种不确定性的影响,采用基于Η∞鲁棒控制理论的方法设计了鲁棒控制器;同时,采用该控制器针对系统存在参数变动、高阶未建模动态及外干扰等不同工况时的特性进行了仿真研究以及系统动静态特性的实验研究。仿真和实验结果表明,在该控制器的作用下,系统不仅很好地实现了动态跟踪性能而且表现出良好的鲁棒性。系统的性能指标达到幅值误差小于±10%及相位滞后小于10°时的有扰闭环频宽为10Hz。     

机床磁悬浮主轴的非线性反演自适应控制

本文研究机床磁悬浮主轴的调节问题。在分析磁悬浮主轴动力学特性的基础上,建立了其非匹配不确定性模型,在参数未知的条件下,提出了反演（Ｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇ）自适应控制的非线性设计方法,在进行参数自适应的同时实现磁悬浮主轴的鲁棒镇定。仿真结果证明了方案的有效性。     

基于MPC和DOB的直线伺服控制系统设计

数控机床用永磁直线同步电动机(PMLSM)在高速度高精度加工时存在的系统滞后、外部扰动、系统参数变化等不确定因素严重影响伺服系统的控制性能。为解决这一问题,提出将模型预测控制器(MPC)和扰动观测器(DOB)相结合的预测鲁棒控制系统。采用MPC作为前馈控制器,通过模型预测、滚动优化和反馈校正来提高系统的跟踪性能;采用DOB对外部负载等不确定性扰动进行观测和抑制,进而提高系统的鲁棒性,达到同时提高系统跟踪性能和鲁棒性的目的。仿真实验表明:所提出的控制方法是有效可行的,明显地提高系统的控制精度。     

电动公交车驱动与再生制动遗传优化鲁棒控制

针对电动公交车用永磁直流电机控制系统受电机参数摄动、挡位变化及载荷变化的问题,在建立控制系统主回路的基础上对电动公交车的驱动和滑行工况再生制动进行研究,提出了基于遗传算法的鲁棒H_∞控制方法。以控制系统的最小干扰和良好的鲁棒性为控制目标,将鲁棒H_∞控制器中加权函数的选取转化成多目标优化问题,通过遗传算法对其进行优化,设计出最佳的鲁棒H_∞控制器。实验结果表明:采用鲁棒H_∞控制器在公交车驱动时的速度响应较双闭环PI控制更快,在下坡滑行工况再生制动时比双闭环PI控制具有更好的稳定性、更强的鲁棒性和抗干扰能力。     

LM算法BP神经网络的数控机床主轴系统故障诊断

针对目前数控机床故障复杂、诊断困难的问题,提出基于人工神经网络的故障诊断方法。在研究传统BP神经网络故障诊断模型基础上,引入改进的BP算法-LM算法,建立机床主轴系统LM-BP神经网络故障诊断模型,对机床主轴系统故障进行分析与诊断,再通过Matlab仿真与传统BP神经网络相对比,仿真结果表明:传统BP神经网络存在较难实现快速、准确的故障定位问题,而BP神经网络LM算法作为故障诊断的核心算法收敛速度快、识别准确。该方案设计合理可行,有较好的应用前景,并给出应用了实例。