异步电机反馈线性化二阶滑模定子磁链观测器设计

为了提高异步电机定子磁链的观测精度,提出了基于反馈线性化的二阶滑模磁链观测方法,设计了定子磁链观测器,并应用到异步电机直接转矩控制中.为更准确的观测磁链,选取转子磁链为系统输出,运用微分几何理论将异步电机系统的输入/输出线性化,得到以转子磁链为输出的异步电机反馈线性化模型.在此基础上设计基于Super-twisting算法的二阶滑模转子磁链观测器,实现对转子磁链的准确估算,并对所设计的观测器进行稳定性分析.然后再利用转子磁链与定子磁链的关系,估算出定子磁链.将该观测器用于异步电机直接转矩控制中,达到了很好的控制效果.仿真与实验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

超宽带室内环境下的TDOA/AOA定位系统

为了实现室内环境下的高精度定位,根据IEEE802.15.3a标准工作组提出的UWB室内信道模型,设计了一种基于卡尔曼滤波器的TDOA/AOA定位系统.在这个定位系统中,使用NLOS鉴别模块实时地检测信道的NLOS参数,再根据鉴别结果自适应地选用无偏/有偏卡尔曼滤波器,以消除TOA中的NLOS误差,同时对NLOS情况下的AOA数据加以抛弃,最后使用扩展卡尔曼滤波器实现TDOA/AOA混合定位.仿真结果显示,本系统能够实现超宽带室内环境下的高精度定位.     

基于滑模观测器的直线伺服系统反馈线性化速度跟踪控制

在许多高速、高精的直线伺服系统中,要求能实现对速度的快速精确跟踪,但其模型的非线性和变量间的耦合给控制带来难度.对高速、高精速度跟踪控制中,电流和速度的变化过程在时间尺度上相对接近,不能简单地采用磁场定向矢量控制方法实现静态解耦,否则电流和速度间的非线性耦合将破坏速度跟踪品质.采用状态反馈线性化方法来实现永磁直线同步电动机(PMLSM)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.通过扩展滑模观测器来实现对所需要的动子速度、加速度和负载扰动的鲁棒观测.并利用李雅普诺夫理论对由反馈线性化和滑模观测器构成的非线性闭环系统的稳定性进行了证明.仿真结果表明该方案使PMLSM伺服系统具有良好的鲁棒速度跟踪性能.     

基于永磁同步电机的LPV转速观测器设计

针对提高永磁同步电机无位置传感器速度跟踪控制精度问题,提出了一种基于线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)转速观测器设计方法。该方法借助状态估计实现对旋转坐标系下定子电流、转子角转速等状态的重构。首先根据LPV电机模型,推导出观测器的LPV状态模型方程,然后根据Lyapunov稳定性理论,获得闭环系统的稳定性条件,再利用奇异值分解方法,将Lyapunov稳定性条件转化为线性矩阵不等式条件,通过求解不同凸胞形顶点处的观测器增益矩阵,最终合成反馈增益,实现对电机的高精度的速度跟踪控制。仿真结果表明,该观测器能够快速准确的跟踪上电机转速。     

基于LESO的MMC-RPC反馈线性化直接功率控制

模块化多电平铁路功率调节器作为一个耦合的多变量非线性系统, 传统PI控制的直接功率控制难以实现 对系统的精确解耦. 本文提出了一种基于线性扩张状态观测器的反馈线性化直接功率控制方法, 根据Lie导数构建 了模块化多电平铁路功率调节器(MMC-RPC)两输入/两输出功率仿射模型, 设计了精确反馈线性化功率解耦控制 器. 针对不确定因素等扰动对精确反馈线性化控制效果的影响, 设计了线性扩张状态观测器对扰动进行观测和补 偿, 实现了功率的精确跟踪控制. 最后, 通过MATLAB/Simulink平台搭建仿真模型对所提控制方法进行了验证.     

基于多项式混沌理论的感应电机自愈控制系统

针对感应电机控制系统中速度传感器故障提出了一种自愈控制方法.考虑转子电阻不确定性,基于多项式混沌理论(PCT),对定子电流模型进行扩展,再利用扩展Kalman滤波法,设计定子电流观测器,并在此基础上设计速度自适应估计器.当传感器正常时,利用电流观测器观测值进行状态监测;传感器发生故障后,系统利用估计转速代替传感器信号作为新的反馈,保证系统的连续运行,实现了对系统的自愈控制.仿真结果验证了该方法的有效性.     

弓网接触力反馈线性化控制

通过扩展状态变量得到受电弓的非线性模型,利用非线性系统的微分几何理论,构造微分同胚变换和状态反馈表达式,得到了受电弓线性化模型,设计反馈控制律解决弓网接触力的跟踪问题,并证明了内状态的一致最终有界性,考虑弓头易受干扰问题,采用非线性干扰观测器补偿反馈控制律.研究对比表明,所提出的基于干扰观测器的反馈线性化控制策略能有效解决弓网接触力的跟踪问题,同时克服了反馈线性化控制依赖于精确模型的缺点,为一定工况下弓网最优接触力的跟踪控制提供可行方案.     

基于预测控制的高超声速飞行器容错控制器设计

针对存在升降舵面偏转角卡死故障的高超声速飞行器,提出一种基于预测控制的容错控制器设计方法.利用输入输出反馈线性化,对高超声速飞行器纵向模型进行变换;对于速度和高度的高阶导数以及故障项,设计扩张状态观测器在线观测;采用泰勒展开得到预测模型,建立连续预测控制器,分析证明闭环控制系统的稳定性和观测误差的有界性.仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于自适应固定滞后卡尔曼平滑器的状态观测器在假手上的应用

针对以电位计为角度传感器的假手系统,提出了一种基于自适应固定滞后卡尔曼平滑器的状态观测器以观测手指的当前位置、速度和加速度信息.首先,分析了卡尔曼滤波器滤除电位计热噪声并观测速度与加速度的合理性,进而建立了其系统的离散状态转移矩阵.其次,相比卡尔曼滤波器,卡尔曼平滑器在参数相同的情况下具有更好的平滑效果,据此提出一种基于固定滞后卡尔曼平滑器的状态观测器,并通过引入渐消因子以提高动态响应特性.同时给出了一种将本文算法滞后特性降至一个控制周期的有效实现方式.最后,在HIT-V仿人假手实验平台上进行了实验验证.实验结果表明,相比对原始数据直接进行差分,该方法将速度噪声降低了20倍以上,加速度噪声降低了10 000倍以上.相比标准卡尔曼滤波器和固定滞后卡尔曼平滑器,该方法在动态响应方面具有更好的效果.     

基于负载转矩反馈的机械谐振抑制方法

柔性环节带来的机械谐振是制约伺服系统性能提升的一个关键问题。通过对伺服系统机械谐振的原理阐述,分析引起伺服系统机械谐振的两种原因。利用加速度反馈的方法可以等效增大电机惯量,从而抑制机械谐振。本文提出一种基于卡尔曼滤波器的惯量比可调负载转矩反馈方法,并通过确定最优惯量比进而计算得到负载转矩反馈系数。基于卡尔曼滤波器设计负载转矩观测器,再将观测到的负载转矩反馈到电流环给定中。通过matlab对观测器及负载转矩反馈抑制机械谐振效果进行仿真验证。     

交流伺服电机速度与位置环的一体化鲁棒控制

提出一种交流伺服系统的离散域复合控制方案,可实现在未知负载条件下的准确位置控制。基于永磁同步电机伺服系统中位置与速度环组成的数学模型,以电机转角位置作为系统的测量反馈信号,设计一个降阶线性扩展状态观测器对电机转速（未量测）和未知负载扰动加以估计,并用于反馈控制和扰动补偿。采用TMS320F2812DSP在一台实际的永磁同步电机上进行了实验测试,结果表明伺服系统能在未知负载情况下实现平稳和准确的目标位置跟踪,且对负载和参数差异具有较好的鲁棒性。这种控制方案可方便地应用于相关的伺服系统。     

基于RBF神经网络补偿的直线伺服系统滑模鲁棒跟踪控制

永磁直线伺服系统具有高速、高响应和直接驱动等优点,但负载扰动、端部效应、非线性摩擦及系统参数变化会降低系统的伺服性能.为了在保证系统的跟踪性能的基础上.消除上述不确定性因素的影响,本文提出一种将变结构控制(VSC)和径向基函数神经网络(RBFNN)相结合的鲁棒跟踪控制策略.变结构控制具有快速响应,对不确定因素的不变性的优点.但是其“抖振”现象将影响直线伺服系统的平稳性和定位精度.采用径向基函数神经网络来模拟端部效应、参数变化、摩擦和外部负载等不确定因素,引入带死区的目标函数以缩短学习过程.通过RBFNN的补偿控制来减弱“抖振”输入的程度,进一步提高系统的稳态精度.仿真结果表明,该方案对直线伺服系统不确定性有很强的鲁棒性,同时,系统具有较好的跟踪性能,大大提高了直接驱动直线伺服系统的鲁棒跟踪精度.     

基于神经网络的反馈线性化非对称系统

针对对称阀控非对称缸电液伺服系统的非线性,为了提高系统的控制精度,在分析该系统的固有特性的基础上提出了反馈线性化控制策略,分析了反馈线性化系统的稳定性,并采用神经网自适应补偿控制对不确定参数进行补偿,最后选择合理参数进行仿真实验。实验表明:基于神经网络技术的反馈线性化阀控非对称系统不但稳定性好、控制精度高,而且系统的跟踪性能优越,适用于实时控制的场合。     

钢环反射式光栅编码器在转台伺服系统中的应用

在使用望远镜转台伺服控制系统中,精确检测转台位置和速度对实现恒星,卫星稳定跟踪非常重要,常规的增量式编码器难以满足跟踪精度要求.鉴于此,选用一种高精度的钢环反射式光栅编码器(RESM20USA413),且与ARM处理器的接口电路简单,对编码器输出信号进行了光学细分,滤波处理,并对系统进行了跟踪测试.实验结果表明:采用RESM20USA413作为直驱转台伺服系统的编码器,方位,俯仰轴的跟踪精度均在5″以下,满足系统的跟踪要求.     

车载发射转塔高性能随动系统智能控制策略研究

现代战争对车载防空武器的低空高速目标的快速跟踪能力提出了很高的要求;为实现某车载发射转塔随动系统的高速高精度控制任务,抑制系统中齿隙引起的极限环振荡,提出了一种将智能分区PID反馈控制与前馈控制相结合的位置随动控制策略,并给出了易于工程实现的PID参数调整规则;设计了以嵌入式计算机PC104为核心的车载发射转塔数字交流随动系统;应用机理分析与实验相结合的方法建立了该系统的数学模型;系统仿真和实际控制结果表明,采用本文所提控制策略,可有效解决随动系统设计中快速性和稳态精度的矛盾,使系统在获得良好动、静态性能的同时,避免了极限环振荡;该方法具有较好的实用性。     

经纬仪跟踪伺服系统中的动态高型控制的研究

为了在不影响系统动态特性的基础上提高传统PID控制的跟踪精度，提出采用高型控制方法设计Ⅱ型经纬仪跟踪伺服系统．根据经纬仪跟踪伺服系统的特点，采用动态高型控制方法进行动态跟踪调节，通过计算某时刻误差和误差变化率乘积的正负来确定积分环节的增减．动态高型控制方法使跟踪性能大大改善；不但提高了跟踪精度和速度，而且可适当增大积分常数而并不影响系统的稳定性，克服了传统积分作用导致积分饱和的缺点．仿真结果表明其跟踪效果和动态性能优于其他方法．     

具有未知视觉参数的非完整移动机器人的自适应动态反馈跟踪控制

基于视觉反馈和标准链式形式,研究了一类不确定非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题.首先,利用针孔摄像机模型,提出了一种新的基于视觉伺服的移动机器人运动学跟踪误差模型.基于这个模型,在具有不确定视觉参数的情形下,利用back-stepping技术,设计出了一种新的自适应动态反馈跟踪控制器,实现了全局渐近的轨迹跟踪,并通过李亚普诺夫方法严格证明了闭环系统的稳定性和估计参数的有界性.仿真结果证明了所提出的控制器的有效性.     

欠约束多机器人并联协调吊运系统运动控制

针对吊运过程中如何协调控制各机器人以实现负载高精度快速运动问题,采用了一种基于动力学模型前馈补偿+PD反馈的欠约束多机并联协调吊运系统轨迹跟踪控制方法。利用位置几何关系进行了逆运动学分析,并采用拉格朗日方程建立了系统的逆动力学模型。考虑到模型不确定性及外界扰动,采用前馈补偿+PD反馈控制方法进行轨迹跟踪控制。为了使被吊运物的轨迹跟踪控制更加快速准确,采用遗传算法对PD参数进行优化。理论分析和数值仿真结果表明,控制方法实现简单,能够快速有效地跟踪被吊运物的运动轨迹,满足被吊运物轨迹跟踪精度的要求。     

Trajectory Tracking Control of XY Table Using Sliding Mode Adaptive Control Based on Fast Double Power Reaching Law

Currently, high velocity and precision are the main developing directions of the XY table. However, the nonlinear effects of friction at low speed deteriorate the precision of the XY table servo system. As a result, it is very important to design a control method to carry out friction compensation and trajectory tracking. In this paper, dual sliding mode state observers are used to estimate these immeasurable parameters in the dynamic LuGre model, and the Lyapunov function is used to design the adaptive update law. In addition, fast double power reaching law has the advantage of improving the global asymptotic convergence rate and overcoming these disadvantages where traditional sliding mode control reaching law causes severe chattering. Simulation results that compare the proposed method with exponent sliding mode control and PID control, demonstrate that the fast double power sliding mode control guarantees position and speed signals, tracking the desired references asymptotically.