基于神经网络的永磁直线同步电机自适应滑模控制

针对永磁直线同步电机（PMLSM）直接驱动系统的非线性与电机参数时变、易受扰动的特性,将滑模控制和神经网络控制相结合,用两个神经网络控制器分别实现滑模等效控制和滑模切换控制,构成神经网络自适应滑模控制。仿真结果表明,神经网络滑模控制和常规的滑模控制相比,具有更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。     

永磁直线同步电动机的滑模-H∞鲁棒跟踪控制

针对永磁直线同步电动机(PMLSM)提出一种将H∞鲁棒控制和滑模控制相结合的鲁棒跟踪控制策略,该控制策略解决了系统跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾.滑模跟踪控制器保证了快速跟踪性能;而H∞抗扰控制器抑制了闭环系统内的各种扰动(包括负载及直线电机的端部效应力等),并可以削弱滑模控制的抖振对系统稳态性能的影响.仿真结果表明该方案在保证伺服系统的快速性同时,对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性.     

永磁直线同步电机的智能互补滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的智能互补滑模控制(ICSMC)方法。建立了包含端部效应、参数变化、外部扰动及非线性摩擦等不确定性因素的PMLSM动态方程。设计了互补滑模控制器,采用广义滑模面和互补滑模面相结合的设计,降低了系统跟踪误差,提高了系统响应速度,并削弱了抖振现象;利用RBF神经网络直接对系统存在的不确定性进行估计,在线调整RBF网络参数以改善系统动态性能,提高系统鲁棒性,并用李雅普诺夫定理保证系统闭环稳定性。通过分析系统实验结果,验证了所提出的控制方法有效降低了系统跟踪误差,并使系统具有良好的动态性能和鲁棒性能。     

永磁直线同步电机动态边界层全局互补滑模控制

为解决永磁直线同步电机(PMLSM)运行过程中对参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素敏感的问题,提出一种动态边界层全局互补滑模控制(GCSMC)方法。首先建立含有不确定性因素在内的PMLSM数学模型。然后利用广义滑模面和互补滑模面相结合的方式设计互补滑模控制器,来抑制不确定性因素对系统的影响,进而削弱抖振,但其边界层厚度值恒定不变,致使系统状态轨迹只能在边界层范围内收敛。为此,采用新型饱和函数来设计全局互补滑模控制器,以实现边界层的动态变化,使边界层厚度值随状态轨迹的变化而减小直至收敛到切换平面上,进一步提高了系统在边界层内的鲁棒性。实验结果表明该方法既改善了系统跟踪性能,又保证了系统的全局鲁棒性。     

基于积分滑模的永磁直线同步电动机直接推力控制

针对永磁直线同步电动机(PMLSM)直接推力控制(DTFC)存在推力纹波和稳态误差等问题,提出一种基于积分滑模的PMLSM伺服系统DTFC方案。利用速度与推力作为状态变量,在同步旋转定子磁链矢量坐标参考系中构建二阶非线性状态空间方程,并根据此空间状态建立积分滑模控制律,取代独立的速度控制器与推力控制器,简化了系统的控制结构,提高了系统的动态响应。选用饱和函数作为切换函数,降低了滑模控制(SMC)的抖振现象,进一步消除速度跟踪中的稳态误差,提高了系统的鲁棒性。利用李雅普诺夫稳定性分析证明了积分滑模控制器是全局渐近稳定的。通过实验验证了所提出的方法是有效的,与采用PI控制的DTFC相比,基于积分滑模的DTFC系统具有更快的动态响应,更好的稳态控制性能和较强的鲁棒性能。     

永磁直线同步电机改进预测电流控制

永磁直线同步电机(PMLSM)预测电流控制(PCC)时存在易受参数变化和延迟以及负载扰动影响,为此提出基于二阶超螺旋滑模观测器(STSMO)的改进型PCC。首先,建立包含不确定性的PMLSM动态数学模型。然后,为了补偿参数变化以及延迟的影响,采用二阶STSMO估计下一周期的电流和参数变化造成的扰动电压,估计值用以计算下一周期的给定电压,以提高电流跟踪精确度,通过李雅普诺夫函数证明观测器的稳定性。同时,采用基于改进指数趋近律的自适应滑模控制器(ASMC)对速度进行跟踪,将状态变量和滑模面加入到指数趋近律中,不仅削弱了电流抖振,且进一步提升了系统的鲁棒性。半实物仿真实验结果表明,与传统PCC相比,提出方法能有效地抑制不确定性对系统影响,使系统具有更好的跟踪性能和鲁棒性。     

永磁直线同步电机的自适应增量滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动、端部效应等不确定性因素的影响,提出了一种自适应增量滑模控制(AISMC)方法。通过利用系统先前的状态信息和控制动作来设计增量滑模控制器,同时选择饱和函数作为切换函数,不仅削弱了抖振,而且提高了系统的跟踪性能。然后利用自适应控制来观测和补偿参数变化与外部扰动等不确定性因素的影响,并对不确定性参数的界限进行实时估计,设计出自适应增量滑模控制器。从理论上分析证明了此控制器可以保证系统收敛,具有快速的收敛速度,提高了直线伺服系统的跟踪性能。通过系统实验,证明了所提出的AISMC方案的有效性,与滑模控制(SMC)相比,基于AISMC的系统具有较强的鲁棒性和精确的跟踪性,明显削弱了抖振现象。     

基于改进型速度滑模控制器的永磁直线同步电机伺服系统

针对微分滑模控制降低系统稳定性和滑模控制固有的抖振问题,并对变指数趋近律滑模控制存在的不足进行改进,研究了一种新型积分滑模控制器,并将它应用于永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的速度环控制中。通过MATLAB/Simulink及MATLAB编程搭建PMLSM伺服系统仿真模型。仿真结果表明,与传统PI和变指数滑模控制相比,新型滑模变结构控制器不仅能有效抑制滑模变结构的抖振,还增强了控制系统的快速性和鲁棒性。这为进入下一步系统平台试验提供了理论和仿真依据。     

基于超螺旋滑模观测器的永磁同步直线电机无模型控制

针对永磁同步直线电机(permanent magnet linear synchronous motor, PMLSM)在运行过程中因参数失配和外部扰动导致控制性能下降的问题,提出一种基于超螺旋滑模观测器的永磁同步直线电机无模型控制策略。根据PMLSM在dq旋转坐标系下参数摄动时的数学模型建立电机对应的新型超局部模型,以避免参数失配。基于该新型超局部模型,结合滑模控制设计了无模型滑模速度控制器,通过Lyapunov稳定性理论证明该控制器的稳定性。同时,为削弱传统扩展滑模观测器对新型超局部模型中未知量观测的抖振,提高控制精度,设计超螺旋滑模观测器(super-twisting sliding mode observer, STSMO)对未知量进行在线辨识并实现前馈补偿。最后,将传统滑模控制、基于传统扩展滑模观测器的无模型控制算法与所提方法进行仿真和硬件在环实验对比,结果表明所提方法改善了PMLSM控制系统的动态响应性能,具有较强的鲁棒性。     

基于积分时变滑模控制的永磁同步电机调速系统

针对永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统,设计了一种积分时变滑模变结构的速度环控制器,解决了传统PID控制器鲁棒性差、系统抗扰能力弱和动态响应性能不佳的问题。在滑模面的设计中引入误差信号的积分项,避免控制量中对加速度信号的要求,增强系统的抗干扰能力;同时引入时变项,在保证系统全局稳定的前提下提高了滑模面的收敛速度。在基于DSP的PMSM实验平台上进行实验,结果表明,所提出的积分时变滑模控制方法能够实现精确的速度控制,与传统的PID控制方法相比,能够更好、更快地跟踪给定速度信号。