双连杆机械臂的改进自抗扰控制器设计

针对机器人双连杆机械臂非线性耦合系统,结合自抗扰技术可对两个关节分别设计自抗扰控制器,通过构造qin函数实现连续光滑扩展状态观测器的设计,适当选择自抗扰控制器的控制参数,能实现机械臂的解耦控制及精确轨迹跟踪。仿真结果表明,自抗扰控制器的有效性,为机械臂的轨迹跟踪控制提出新的思路。     

四辊卷板机侧辊位移线性自抗扰控制

侧辊位移的精确控制对实现四辊卷板机高效加工至关重要,其核心问题是提高阀控非对称缸电液伺服系统的抗扰能力。由于电液伺服系统具有高度非线性和时变不确定性,传统非线性控制方法很难有效处理包含未知动态、外部扰动以及参数变化等的多源不确定扰动。提出一种四辊卷板机侧辊位移线性自抗扰控制方法。综合考虑各种不确定扰动因素的影响,设计了线性扩张状态观测器进行实时估计,采用状态误差反馈控制律给予主动补偿,并消除跟踪误差,证明了线性扩张状态观测器状态观测误差的收敛性和电液伺服系统的闭环稳定性。试验结果表明,所设计的线性自抗扰控制器能有效抑制电液伺服系统中多源不确定性扰动,实现侧辊位移的快速、精确轨迹跟踪。     

永磁同步电机位置伺服系统改进变结构自抗扰控制

为进一步提高传统变结构自抗扰控制器的控制精度,增强永磁伺服驱动系统的抗干扰能力,提出一种改进变结构自抗扰控制策略。该方法在基于变结构原理设计的扩张状态观测器中引入位置、速度的观测误差以实现状态变量的无差估计,采用基于指数趋近律设计的非线性状态误差反馈控制律实现线性控制与非线性控制的平滑过渡,并在此基础上引入位置跟踪误差,提高伺服系统的跟踪性能。通过实验分析比较了改进变结构自抗扰控制与传统变结构自抗扰控制两种控制策略,结果显示改进控制策略较传统控制策略的位置跟踪误差减少了约30%。当负载突变时,传统控制策略的跟踪误差约为负载突变前最大跟踪误差的3.4倍,而改进变结构自抗扰控制策略仍能准确跟踪给定信号。     

机械臂关节空间轨迹的神经网络滑模跟踪控制

为了提高机械臂对给定轨迹的跟踪精度且削弱滑模控制抖振问题,提出了基于RBF神经网络滑模控制的轨迹跟踪方法。建立了多连杆机械臂系统的运动学和动力学模型。首先忽略由建模误差和系统扰动产生的系统不确定项,建立了全局PID滑模控制器,设计了由等效控制律和切换控制律组成的全局滑模控制律;而后使用单隐含层RBF神经网络逼近系统不确定项,使用神经网络对不确定项的逼近值补偿建模误差和系统扰动,达到提高控制精度的目的。经仿真验证,在机械臂初始位置误差较大的情况下,神经网络滑模控制器的调节时间、超调量、驱动力矩抖振远小于全局PID滑模控制器,证明了神经网络滑模控制器在机械臂轨迹跟踪控制中的有效性。     

地基大口径望远镜伺服系统的抗扰动设计

针对地基大口径望远镜伺服系统的抗扰动问题,提出了一种抗扰动控制算法。该算法采用双闭环控制结构:内环为高带宽的电流环,采用PI控制器;外环为速度环;采用线性自抗扰控制器,通过线性扩张状态观测器辨识出系统扰动,然后将该扰动前馈到系统控制量中去,构成复合校正系统。为解决大动态输入引起的控制器饱和问题,状态观测器的输入控制量加入了抗饱和控制算法,保证了系统的稳定性和良好的动态特性。仿真和实验结果表明:与传统的PI控制器相比,引入抗饱和功能的自抗扰控制器在高低速均可以获得良好的动态性能;在低速平稳跟踪实验中,速度波动误差(RMS)由0.000 68(°)/s降低到0.000 32(°)/s。实验结果证明提出的方法能够有效提高伺服系统抗扰动能力和速度跟踪的平稳性。     

永磁同步电机调速系统的自抗扰控制

提出了一种利用反双曲正弦函数的一阶自抗扰控制器,以提高永磁同步电机正弦波脉宽调制(SPWM)调速系统的跟踪精度。研究了永磁同步电机转速环的数学模型;分别设计了一阶跟踪微分器和二阶扩张状态观测器,利用李雅普诺夫函数分析了它们的收敛性;构造了转速环的一阶自抗扰控制器,同时证明了一阶自抗扰控制误差系统的渐近稳定性。最后,将该新型一阶自抗扰控制器作为永磁同步电机的转速调节器,分析了自抗扰控制永磁同步电机的SPWM调速系统。仿真实验表明:自抗扰控制调速系统速度阶跃跟踪的调整时间约为0.15 s,稳态误差小于0.28 r/min;同一调速系统正弦响应的最大跟踪误差约为17 r/min。与PI控制调速系统相比,自抗扰控制永磁同步电机调速系统阶跃响应快速而平稳,无超调,稳态误差小;另外,系统正弦响应的跟踪性能好,跟踪误差小。     

线性/非线性自抗扰切换控制在变载荷气动加载系统中的应用

针对气动加载系统压力跟踪控制中强非线性、强耦合性、模型不精确性等问题,提出一种线性/非线性自抗扰切换控制器,该控制器结合了线性自抗扰控制器参数整定简便、理论分析简单和非线性自抗扰控制器跟踪精度高、响应快的优点,设计线性/非线性切换扩张状态观测器对系统的耦合项以及不同幅值的扰动等不确定项进行估计,并采用切换状态误差反馈控制律给予实时主动补偿,进而实现系统加载压力的实时控制,并完成了线性/非线性切换扩张状态观测器的收敛性证明。最后,在气动变载荷摩擦磨损试验机试验平台上进行试验验证,与线性自抗扰和非线性自抗扰进行对比,试验结果表明,改进的控制器具有抗干扰性强、跟踪精度高、应用性强等特点。     

八自由度机械臂的轨迹跟踪控制

针对机械臂电液伺服系统，通过扩张状态观测器对整个系统的不确定性和扰动进行观测，在此基础上设计了一种串级自抗扰控制器。基于线性矩阵不等式得到了系统的观测矩阵和控制矩阵，并利用Lyapunov稳定理论对整个闭环系统的稳定性进行了分析和证明。根据实际参数基于MATLAB软件进行了仿真，数值仿真结果证明了该方法的有效性，与传统前馈PID算法的对比仿真结果证明了该方法的优越性。通过实验对所设计的控制器的可行性进行了验证。     

基于降阶双环自抗扰的永磁同步直线电机电流谐波抑制

永磁同步直线电机由于反电势和逆变器频繁切换导致电流谐波分量较大,同时参数时变以及负载突变等扰动严重影响伺服系统的控制精度。本文采用一种基于降阶状态观测器的双环自抗扰伺服控制算法,以降低控制系统的谐波抑制从而提高控制精度。首先,构造了位置速度环级联的二阶自抗扰控制器。运用极点配置法对三阶线性状态观测器进行降阶,减小了相位滞后的影响,提高了伺服系统的控制精度;其次,电流环采用一阶非线性自抗扰控制器,消除了积分饱和的影响,降低了三相电流的谐波含量。最后,与基于自抗扰控制的其他优化算法进行对比,实验表明在多工况下降阶双环自抗扰控制的总谐波失真不超过2.13%,推力波动可减小至1.49%,稳态误差不大于15μm。     

干扰观测器与滑模控制结合的机械臂跟踪控制

为了提高机械臂轨迹跟踪的精度和速度,提出了干扰观测器与非线性滑模控制相结合的轨迹跟踪控制方法.建立了机械臂动力学模型,设计了机械臂轨迹跟踪控制方案.将机械臂受到的扰动分为可观测部分和不可观测部分,对于可观测部分,设计了干扰观测器用于估计扰动大小,依据扰动观测值对控制力矩进行补偿,主动消除可观测部分扰动的影响;对于不可观测部分,设计了非线性滑模控制器,用于减小不可观测扰动造成的跟踪误差与抖动.经仿真验证,与传统滑模控制和非线性滑模控制相比,干扰观测器与非线性滑模控制相结合的轨迹跟踪误差减小了一个数量级以上,且跟踪速度最快.     

机械臂固定时间观测器和自适应滑膜控制方法的设计

在机械臂轨迹跟踪控制过程中,当利用观测器对模型参数不确定性和外部未知动态扰动进行估计时,估计时间容易受扰动初值的影响,为此基于固定时间扰动观测器设计了一种自适应滑模轨迹跟踪控制方法。利用固定时间观测器的特性,在固定时间内获得机械臂内部模型误差和外部不确定扰动的估计,对扰动估计做出补偿,通过滑模控制策略实现机械臂的轨迹跟踪控制。针对滑模控制伴随抖震的特性,论文对滑模控制器的趋近律进行了抑制抖震的改进设计。通过仿真实验证明:基于固定时间扰动观测器的滑膜控制方法能够在固定时间内准确获取扰动的估计值,能够控制机械臂以高精度跟踪给定轨迹;通过与基于高阶扰动观测器的滑模控制方法进行仿真对比,验证了该方法在消除不确定扰动的基础上,能够有效地抑制系统抖振,并且跟踪误差能够在短时间内以指数速率完成收敛。     

基于并联RSO优化自抗扰的PMSM速度控制

为提高永磁同步电机调速系统的速度精度及抗干扰能力,提出一种并联降阶状态观测器优化线性自抗扰控制的方法.对传统线性扩张状态观测器进行改进,设计了降阶状态观测器.为了提升控制器在有限带宽内的抗扰动能力,设计并联型的降阶状态观测器.仿真结果表明,控制系统的速度精度和鲁棒性得到明显的提升.     

无模型机械臂BP神经网络状态观测及反演跟踪控制

针对摩擦阻尼及模型参数不确定的情况,运用反演控制设计策略,针对多连杆机械臂提出了一种基于神经网络观测器的无模型轨迹跟踪控制方法。运用带有修正项的自适应BP神经网络观测器对不可测状态量进行观测,同时对系统模型进行在线逼近。在此基础上设计了基于观测状态和逼近模型的反演跟踪控制器, Lyapunov稳定性理论证明了该控制器能够保证跟踪误差的有界和闭环系统中所有信号的有界。跟踪给定轨迹的仿真实验证明了该方法的有效性。     

自适应线性自抗扰控制器的设计

自抗扰控制器对于抑制不确定的扰动有良好的效果,但其控制器参数较多且整定困难。为了实现自适应的线性自抗扰控制器,对线性自抗扰控制器的参数整定策略展开了研究。首先,设计了基于观测误差的线性扩张观测器参数自适应整定算法。接着,设计了自抗扰控制器线性反馈环节的参数的自适应整定算法。最后,利用李雅普诺夫方法,证明上述自适应整定算法得到的参数可以保证扩张状态观测器的观测误差和被控系统最终输出误差都收敛至零。实验结果表明:精密气浮运动平台低速工况下,自适应线性自抗扰控制器的参数在0.8s内即可迅速完成整定计算;线性扩张观测器观测误差绝对值小于2nm;被控精密气浮运动平台的速度波动不大于5%。自适应线性自抗扰控制器实现了控制器参数在线整定,控制器的性能表现满足要求。     

基于惯量估计的工业机器人关节伺服系统变增益自抗扰控制* .txt

摘要：针对工业机器人关节伺服系统存在时变负载和模型不确定性问题,提出了基于惯量估计的变增益自抗扰控制策略。首先,建立了关节伺服系统数学模型,并通过频域分析,得到了关节伺服系统二阶状态方程。为了削弱扰动和不确定参数的影响,设计了线性扩张状态观测器,利用自适应的方法估计惯量,同时结合鲁棒和滑模控制以保持系统稳定性,并对该控制策略进行了仿真和实验研究。实验结果表明,在该控制策略下,电机端正弦信号跟踪误差小于02 rad,在负载扰动下位置误差小于003 rad,较之单一自抗扰控制误差大约减小了40%,具有较强的抗扰动性,提高了关节伺服系统的控制精度和动态性能。 .txt     

基于自抗扰的无人机舵系统大惯量柔性颤振抑制

无人机舵系统中舵机与舵面的传动机构是多级连杆,具有很大的柔性,会产生机械颤振现象。为消除颤振对无人机舵系统的危害,采用自抗扰控制。自抗扰控制采用扩张状态观测器观测得到总扰动并消除柔性对系统带来的影响,使系统近似为一个刚体。仿真验证结果表明,自抗扰控制能够快速跟踪指令并消除由系统柔性带来的颤振。     

气动恒力控制系统的自抗扰控制

针对磨削和抛光等对恒力控制装置的迫切需求,开展气动恒力控制系统研究。由于气动系统存在比例流量阀死区、气缸摩擦力以及气体可压缩等非线性问题,提出了一种二阶线性PID自抗扰控制器,并加入了死区补偿器。该控制器采用跟踪微分器对输入信号进行过渡,利用扩张状态观测器对非线性参数影响进行估计,并通过线性PID反馈控制律进行补偿,同时引入死区补偿器快速跳过死区范围。试验结果表明,相比传统PID控制和积分型线性自抗扰控制(I-LADRC),线性PID自抗扰控制具有更好的动态响应以及更强的鲁棒性,并且稳态误差小于2 N。     

基于LADRC的电动舵机高动态控制方法

自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)继承了PID控制基于误差反馈的优点,在控制中不需要模型的先验知识,并结合了经典调节理论与现代控制理论各自的优点,因而在实际工程中得到了广泛应用。文中分析了电动舵机传统PID控制中存在的动态响应慢和抗扰能力弱的问题;建立了基于直接转矩控制的舵机系统数学模型;设计了线性扩张状态观测器,并给出了观测器参数的简便确定方法,通过观测器观测出的扰动将系统补偿为串联积分器的形式;采用不同的控制器对补偿后的系统进行稳定性分析,根据稳定性和实现难易程度,决定采用比例微分负反馈控制器。最后对设计的观测器和控制器进行了仿真,仿真结果表明,设计的观测器和控制器与传统PID控制相比在动态响应和抗扰能力上都具有巨大的优势。     

基于自抗扰控制的转台伺服系统摩擦非线性补偿仿真研究

为克服非线性摩擦在转台伺服系统低速运行时对控制性能的影响,设计一种线性自抗扰控制器.该控制器采用线性扩张状态观测器及线性反馈,将摩擦作为系统总扰动进行实时估计,并加以补偿.基于Lugre摩擦模型建立转台伺服系统的数学模型,对这种线性自抗扰控制器进行仿真实验.结果表明,和传统PID控制器相比,所设计的控制器对非线性摩擦有良好的抑制作用,同时具有响应速度快、稳态误差小,抗扰能力强的特点.     

航空相机镜筒位置控制的扰动估计与补偿

在航空相机镜筒速度内环设计了自抗扰控制器,以减小镜筒内偏心凸轮机构的运动对镜筒的扰动.采用扩张状态观测器对扰动进行实时估计,并生成扰动补偿量抵消扰动的影响.首先,分析了凸轮机构的运动对镜筒扰动的特点.然后,建立了镜筒的数学模型,基于带宽的单参数化设计思想设计了扩张状态观测器及带扰动补偿的控制律,设计了镜筒位置控制器.最后,在镜筒上对控制器的抗扰动性能进行了验证,并与目前航空相机常用的一阶平方滞后超前校正法进行了比较.结果表明,采用自抗扰控制能将凸轮机构对镜筒的扰动偏差减小为传统方法的50％左右.在提高系统抗扰动性能的同时,控制器增益减小约2个数量级,大大降低了对控制器增益的要求,提高了系统的稳定性,对改善航空相机控制系统的抗扰动性能及降低控制器设计难度具有较高的实用价值.