基于新型趋近率的无刷直流电机滑模变结构控制

为提高无刷直流电机控制系统的快速跟踪性能,提出了一种新的滑模变结构速度控制策略.为了有限抑制系统在滑模切换面上的抖振,提高系统鲁棒性,在建立无刷直流电动机数学模型的基础上,提出了一种新型指数趋近率的变结构控制策略,使切换函数快速进入滑模面,有效地提高了系统的性能.仿真实验结果表明,相比传统的PI控制,该系统在快速性、稳定性、准确性方面有显著提高,对参数扰动具有较强的鲁棒性.     

基于新型趋近律的双定子电机控制系统研究

为了提高双定子永磁无刷(DS-PMBL)电机调速系统的动态品质,在纯指数趋近律的基础上,结合终端吸引因子与系统状态变量的幂函数,进而提出一种新型的趋近律,有效抑制了滑模控制抖振,显著提高滑模趋近速度.以该新型趋近律为基础,设计了DS-PMBL电机的数学模型与滑模速度跟踪控制器,采用id=0的矢量控制方法确定DS-PMBL电机的动态性能,并与常规指数趋近律进行仿真比较.结果表明,提出的改进控制系统与传统的控制方法相比,提高了滑模趋近速度,减小了抖振,明显地提高了系统的动态特性与鲁棒性.     

基于分数阶滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制

为解决基于传统滑模观测器的永磁同步电机转速和位置估计精度不高以及抖振过大等问题,设计了一种分数阶滑模观测器。首先根据分数阶理论提出一种分数阶滑模趋近律,并证明其稳定性;然后将永磁同步电机的定子实际电流与估计电流的差值作为滑模面,利用分数阶滑模趋近律设计滑模观测器的控制律,获取反电动势后采用锁相环提取转速和位置;最后建立了永磁同步电机无传感器矢量控制的仿真模型。仿真结果显示新型分数阶滑模观测器不仅静态性能好,而且与基于指数趋近律设计的滑模观测器相比,具有动态跟踪速度快、观测精度高、抖振小等优点。     

无刷直流电机转速伺服系统反步高阶滑模控制

针对无刷直流电机转速伺服系统高性能非线性鲁棒控制, 提出一种新型的多滑模反步高阶滑模非线性控制方法. 在控制律设计的每一步都引入二阶滑模Super-Twisting 算法, 无需计算变量导数, 消除了滑模抖振, 并在第1 级子系统虚拟控制律设计中提出一种改进的二阶滑模Super-Twisting 算法. 与传统双闭环PI 控制相比, 能够令系统的动静态性能更好, 转矩脉动更小, 鲁棒性更强; 与标准Super-Twisting 算法相比, 进一步提高了系统对阶跃负载扰动的抑制能力. 最后通过仿真分析表明了所提出方法的有效性.

     

基于隐式积分的广义离散趋近律

针对传统基于前向欧拉近似的离散趋近律存在数值抖振的问题,首先,提出一种衍生于后向欧拉积分的广义离散趋近律,该广义离散趋近律具有全局无抖振收敛特性,并释放更多的参数设计自由度;然后,揭示趋近律参数对滑模变量收敛速率的影响关系,为参数整定提供理论依据;最后,在考虑系统不确定性时,给出滑模面最终的边界层,验证所设计的趋近律可同时确保系统的快速瞬态响应和高精度控制.数值仿真验证了所提出算法的有效性.     

SCARA机器人模糊自适应滑模控制

为了提高SCARA机器人的轨迹跟踪控制性能,提出了一种基于非奇异终端滑模面和改进的快速趋近律的滑模控制策略。设计了一种非奇异的快速终端滑模面,可在任意初始状态下收敛到平衡点;改进滑模控制的趋近律,在保证快速趋近的同时可有效抑制抖振,并采用双曲正切函数代替传统的符号函数,有效地消除了高频抖振。采用模糊控制调节趋近律参数,改善初始状态误差过大时引起的力矩冲击问题;基于SCARA机器人模型仿真实验表明,实验结果跟踪性能良好,输出力矩平滑。     

无刷直流电机的神经滑模变结构控制

针对工业控制中对无刷直流电机位置控制的高精度要求,研究了滑模变结构控制和神经网络相结合的控制方法.为了消除滑模变结构控制方法中存在的抖振缺点,提出了一种神经滑模控制方法.方法首先设计了一个二阶时变滑模面,使系统的初始状态就在滑模面上,可以增强系统的鲁棒性.然后,通过径向基函数神经网络学习电机的负载、干扰等参数,使滑模控制的切换控制项能随着负载参数的变化而变化,削弱了滑模变结构控制的抖振.对上述方法进行仿真,结果证明了上述方法的有效性,为无刷直流电机优化控制提供了有效手段.     

基于频域辨识模型的新型幂次趋近律滑模控制

针对刚柔耦合系统传统理论建模过程复杂、模型不准确问题,采用频域子空间方法来辨识实验系统中的电机模型和压电片模型。同时针对传统趋近律的到达时间较长以及抖振问题,提出一种新型幂次趋近律的滑模控制。理论分析表明在不影响抖振情况下可缩短到达时间和扩大传统幂次趋近律参数α的范围。考虑柔性梁振动特性对系统性能的影响,采用子滑模面的方法来设计滑模控制器。最终,实验结果表明所设计控制器能够实现对中心刚体角度的快速跟踪,并且能够快速抑制柔性梁的振动。     

基于混合滑模控制器和反正切观测器的SPMSM直接转矩控制

针对基于传统PI控制的表贴式永磁同步电机(SPMSM)直接转矩控制系统抖振和相位延迟等问题,在转速环节设计新型趋近律,采用模糊自适应方法,实现趋近律参数的动态调节,并通过Lyapunov方法证明稳定性.利用super-twisting滑模策略生成参考电压矢量,完成混合滑模控制器的设计,建立基于反正切函数的滑模观测器,并对转子位置进行合理补偿.仿真实验表明,与PI控制、基于指数趋近律的滑模控制器相比,所设计的控制器在电机空载起动和外加干扰情况下均能有效提高系统响应,显著降低抖振,与其他模型参考自适应观测器相比,所设计观测器能有效减小相位延迟,转子位置辨识结果更准确.     

无抖振滑模控制在结构振动中的应用研究

考虑传统滑模控制的趋近律方法应用于建筑结构振动控制中存在高频抖振,且控制效果过分依赖于参数的选取。利用双曲正切函数,设计了一种新的趋近律方法。新的方法能加快趋近速度,从理论上消除抖振,并有效减小趋近律设计过程中参数选取的复杂度。最后,以一个三层Benchmark结构模型为例进行了仿真数值分析,结果表明,该方法对结构的地震峰值响应抑制效果明显。     

非匹配不确定系统的滑模控制及在电机控制中的应用

针对具有匹配与非匹配不确定的非线性系统,设计基于干扰观测器和多幂次趋近律的滑模控制策略.首先,通过干扰观测器估计系统的不确定,实现估计误差在有限时间内收敛;其次,基于积分型滑模面,并结合多幂次趋近律,设计了连续滑模控制律,避免了传统滑模的抖振问题.与基于单幂次和双幂次趋近律的滑模控制策略相比,所设计的基于多幂次趋近律的控制策略,提高了系统的收敛速度.最后,通过数值仿真和永磁同步电机控制仿真验证了所设计的控制策略的有效性.     

无刷直流电机的自适应模糊滑模控制策略研究

为了提高无刷直流电机（BLDCM,brushless dC motor）控制系统的动态响应速度和干扰抑制能力,提出了一种新的自适应模糊滑模控制（AFSMC,adaptive fuzzy sliding mode control）策略。控制系统根据滑模开关函数的取值范围,可以切换滑模控制器的输出,能够改进滑模观测器的抖振现象和系统稳定性。控制器的控制律由自适应模糊控制算法调节,滑模控制器的输出减少了系统不确定时延的影响。根据所提出控制策略建立了仿真模型,并进行了仿真。仿真结果表明,所提出的控制策略能提高系统的动态性能和鲁棒性。该方法用于无刷直流电机的控制是可行的、有效的。     

State feedback sliding mode control without chattering by constructing Hurwitz matrix for AUV movement

This paper presents a new method to eliminate the chattering of state feedback sliding mode control (SMC) law for the mobile control of an autonomous underwater vehicle (AUV) which is nonlinear and suffers from unknown disturbances system. SMC is a well-known nonlinear system control algorithm for its anti-disturbances capability, while the chattering on switch surface is one stiff question. To dissipate the well-known chattering of SMC, the switching manifold is proposed by presetting a Hurwitz matrix which is deducted from the state feedback matrix. Meanwhile, the best switching surface is achieved by use of eigenvalues of the Hurwitz matrix. The state feedback control parameters are not only applied to control the states of AUV but also connected with coefficients of switching surface. The convergence of the proposed control law is verified by Lyapunov function and the robust character is validated by the Matlab platform of one AUV model.     

Improving asynchronous motor speed and flux loop control by using hybrid fuzzy-SMC controllers

This paper presents a new method combining sliding mode control (SMC) and fuzzy logic control (FLC) to enhance the robustness and performance for a class of non-linear control systems. This fuzzy sliding mode control (FSMC) is developed for application in the area for controlling the speed and flux loops of asynchronous motors. The proposed control law can solve those problems associated with the conventional control by sliding mode control, such as high current, flux and torque chattering, variable switching frequency and variation of parameters, in which a robust fuzzy logic controller replaces the discontinuous part of the classical sliding mode control law. Simulation results of the proposed FSMC technique on the speed and flux rotor controllers present good dynamic and steady-state performances compared to the classical SMC in terms of reduction of the torque chattering, quick dynamic torque response and robustness to disturbance and variation of parameters.     

GBF-CMAC和滑模控制的柔性结构系统控制

针对一类不确定系统的跟踪控制,设计了一种将GBF-CMAC（cerebellar model articulation controller with Gauss basis function）与滑模控制相结合的控制系统。利用符号距离和分层结构减少了神经网络所需存储器的数量,并提出了一种神经网络参数的自适应学习律。将设计的控制器用于含有不确定性和欠驱动结构的高阶柔性直线结构系统的跟踪控制,并与一般滑模控制和积分滑模控制进行了比较。实验结果表明,所设计的控制器不仅具有较好的鲁棒性,而且改善了滑模控制存在的抖振问题。同时通过调整神经网络的参数对抖振进行控制,实现了抖振和跟踪性能之间的最优选择。