基于双观测器的多电机卷绕系统切换滑模控制

针对多电机卷绕系统存在的强耦合、张力控制精度低、易受扰动影响等问题,提出一种基于非线性扰动观测器和张力观测器的切换滑模控制方法。以永磁同步电机作为系统的驱动机构,设计非奇异快速终端滑模控制器来实现对电机转速的控制,并设计非线性扰动观测器来估计系统的参数摄动,将估计值用于前馈补偿;对于系统的张力环,采用带有切换函数的自适应滑模控制器,切换函数可以使系统状态更快到达滑模面;并设计张力观测器来精确观测张力大小。仿真实验结果表明：与传统的控制策略相比,所设计的控制策略提高了系统的响应速度、跟踪精度和鲁棒性。     

关节空间内工业机器人抗干扰轨迹跟踪控制

针对工业机器人在关节空间内轨迹跟踪精度差和易受集总干扰影响等问题,提出一种基于非线性扰动观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。根据拉格朗日方程推导出四轴工业机器人的动力学模型,获得系统的输入输出关系。引入非线性扰动观测器对集总干扰进行估计与补偿,设计快速连续非奇异终端滑模控制器来加快系统状态量的收敛速率,提高关节空间内轨迹跟踪的精度。由李雅普诺夫稳定性理论证明了此控制器的全局稳定性。通过仿真案例与试验研究验证了所设计控制策略的有效性,结果表明:该控制器能有效抑制集总干扰影响,保证工业机器人轨迹跟踪的精度,具有一定的工程参考价值。     

一种球形滚动机器人纵向运动的控制策略研究

针对一种球形滚动机器人纵向运动的位置控制问题,提出一种基于有限时间滑模干扰观测器和双幂次组合函数趋近律的解耦滑模控制策略。所提出的控制策略不仅可以保证球形机器人的滚动性能,并且能够保持解耦滑模控制律的连续性。设计有限时间滑模干扰观测器对复合不确定性进行在线估计,并在此基础上得出机器人系统平衡摆角的估计。基于所得平衡摆角的估计,分别定义系统的各级滑模变量。借助所设计的有限时间滑模干扰观测器,基于第二级滑模变量和双幂次组合函数趋近律构造解耦滑模控制律。从理论上证明了所提出的控制策略能够确保各级滑模变量收敛至0,仿真实验结果验证了所提出的控制策略的控制性能和鲁棒性。     

基于ESO的电动伺服系统RBF神经网络滑模控制

为了提高电动伺服系统的加载力跟踪精度,基于扩张观测器(ESO)和RBF神经网络,设计了一种自适应滑模控制器。ESO可以观测电动伺服系统的状态变量和外界扰动,解决实际工程应用中因对输出力直接微分造成的微分爆炸问题;利用RBF神经网络逼近系统存在的非线性不确定因素,将ESO观测到的状态变量、扰动项和RBF神经网络的估计值引入到滑模控制其中,实现对滑模控制的补偿,并通过构造李雅普诺夫函数对所提出的控制策略进行稳定性证明;在MATLAB/Simulink环境中搭建仿真模型,验证了ESO和RBF神经网络在不同工况下对系统相应量的精准估计,且误差均满足所设定的性能指标,同时与传统滑模控制进行了对比,所提出的控制策略能有效地解决传统滑模控制的抖振问题,加载力跟踪精度更高,鲁棒性能更优。     

基于扰动观测器的PMSM系统自适应反步滑模控制

针对负载转矩波动和系统参数变化的永磁同步电机(PMSM)系统的控制问题,提出了一种带有非线性扰动观测器的自适应反步滑模位置跟踪控制方法。首先,设计了自适应反步滑模控制器,以确保电机位置快速收敛到期望值,并设计了自适应收敛增益,以减小电机位置响应下的大的过冲;其次,设计非线性扰动观测器估计未知扰动,并为自适应反步滑模控制提供前馈补偿,以提高系统的鲁棒性,并减少稳态位置误差。仿真结果表明,该方法可以有效减少过冲,很好地实现了PMSM系统的快速位置跟踪控制,具有良好的抗扰动性能。     

基于干扰补偿的不确定机器人鲁棒滑模跟踪控制

以含有参数不确定和外部扰动的机器人系统为对象,研究不确定机器人系统的轨迹跟踪问题。结合系统辨识理论和滑模理论,提出了一种基于干扰补偿的机器人鲁棒滑模控制方法。该方法采用非线性观测器实现系统不确定项的在线估计与补偿,利用滑模控制来增强系统的鲁棒性,并利用基于sigmoid函数的新型滑模趋近率来抑制传统滑模控制的固有抖振现象。最后,以2关节机器人为例,通过仿真验证了文中方法的有效性,不仅有效解决了传统滑模控制的固有抖振现象,而且对系统存在的不确定性扰动具有很强的鲁棒性。     

基于状态观测器的空间机器人滑模容错控制北大核心

研究了具有执行器故障的漂浮基空间机器人系统无速度反馈的关节轨迹跟踪控制问题,设计了基于状态观测器的神经网络积分滑模容错控制方案。首先,根据执行器故障类型建立执行器故障的数学模型,并结合拉格朗日法建立了执行器故障的空间机器人系统动力学方程;其次,为实现控制器的无速度反馈,设计了状态观测器对系统速度进行估计,并结合神经网络提高估计精度;再次,根据滑模控制理论设计了积分滑模控制器,通过神经网络补偿执行器故障的影响,并设计自适应律补偿神经网络的估计误差,保证了控制器的连续性与非奇异性,使系统获得良好的轨迹跟踪精度和容错能力;最后,通过李雅普诺夫方法证明了控制方案的稳定性,并通过MATLAB数值仿真运算,验证了控制方案有效性。     

基于观测器的压边装置自适应滑模同步控制

为了提高并联旋压机压边装置在外部扰动未知条件下的位置控制性能及抗干扰能力,提出了一种基于扰动观测器的自适应滑模同步控制方法.首先,针对电液比例位置控制系统存在未知扰动及部分参数无法预知的问题,设计了一种非线性扰动观测器,用以对扰动和未知参数进行估计和补偿.在此基础上设计了一种基于交叉耦合策略的滑模同步控制器,用以降低单...     

基于扩张状态观测器的双永磁同步电机同步抗扰控制北大核心

对于双永磁同步电机系统中由于参数摄动和随机摩擦扰动引发的转速失同步现象,提出了一种新的双永磁同步电机滑模控制方法。首先,设计了扩张状态观测器去估计系统状态与实时扰动,并结合滑模跟踪控制器来提高电机在扰动作用下的跟踪性能;其次,将交叉耦合结构与滑模同步控制器结合,对电机转速的同步误差进行抗扰控制并且提升系统的同步性能。仿真结果表明,扩张状态观测器能准确估计电机系统机械角、转速及系统总扰动;设计的滑模控制器能够有效提高电机系统在扰动作用下的跟踪与同步控制性能。     

基于ESO的电液位置伺服系统自适应反步滑模控制

针对阀控电液位置伺服系统具有的不确定参数、外部干扰、系统状态不可测问题,在反步控制的基础上,同时引入滑模控制理论,提出一种带有ESO(扩展状态观测器)的自适应反步滑模控制策略。建立系统的非线性状态空间方程,基于系统模型设计出一种ESO,对速度值以及外干扰进行有效估计,同时引入自适应算法对系统不确定参数进行在线估计,设计出不确定参数的自适应律,通过Lyapunov稳定性定理证明所设计的控制器的稳定性。最后,仿真研究表明所设计的控制器能够对速度以及外干扰进行有效估计,并且具有较高品质的位置跟踪能力。     

一种自适应扰动观测器的机械手滑模控制研究

针对在未知载荷下的机械手控制不确定性问题,基于非线性扰动观测器与滑模控制方法,提出一种非线性观测器增益的通用设计方法。通过设计一种自适应算法的非线性扰动观测器,逼近机械手的未知载荷引起的不确定性,来估计由未知恒定载荷所引起的外力,扩大了观测器扰动的适用范围。在一定条件下,利用Lyapunov方法证明了观测器的稳定性。通过算例仿真验证了所提出的自适应非线性观测器的滑模控制方法,在受载荷变化的非线性机械手控制系统等方面,能够有效缓解机械手控制的抖振问题。     

电动负载模拟器的自适应终端滑模控制

为了更好地测试舵机性能,提高加载系统的鲁棒性和稳定性,实现电动负载模拟器对信号精确跟踪,同时抑制多余力矩,提出高阶非线性自适应终端滑模控制策略,避免了参数变化和扰动对系统的影响。将舵机看作一个扰动输入,确立负载模拟器系统为双输入单输出非线性系统,建立负载模拟器非线性数学模型,并基于此模型提出自适应终端滑模控制策略。利用Lyapunov函数证明闭环系统的渐进稳定性及有限时间收敛特性。并通过Simulink仿真验证了此控制策略的有效性。结果表明:与普通滑模控制相比,自适应终端滑模控制方法跟踪精度更高,对多余力矩也起到了很好的抑制效果。     

基于RBF神经网络和扰动观测器的PMLSM位置控制

针对永磁直线同步电机的位置控制,其控制精度易受模型误差和负载扰动等因素的影响,设计了一种改进型的滑模趋近律控制器,提出了基于RBF神经网络的建模误差逼近器和非线性负载扰动观测器。首先,利用改进型的滑模趋近律算法,加快到达滑模面的速度,降低系统的滑模抖振;其次,采用RBF神经网络算法逼近系统的建模误差;最后,非线性扰动观测器对系统的负载扰动进行估计。此外,系统采用前馈补偿控制策略,以提高系统的控制精度。仿真结果表明:通过与传统的滑模趋近律控制方法相比,文章提出的方法提高了系统的控制精度、增强了系统的鲁棒性。     

基于饱和函数的不确定机器人模糊自适应滑模控制

针对模型和参数不确定机器人系统轨迹跟踪问题,在模糊自适应控制的基础上提出了一种新的控制策略,该控制策略把饱和函数、模糊原理与滑模控制有机结合起来,设计了一种模糊自适应滑模控制器.该控制器利用模糊逻辑系统为机器人的动力学系统建模,设计自适应律调节未知参数,为保证控制力矩输出平滑有界,不存在一般滑模变结构中的抖振现象,采用双曲正切函数代替传统的符号函数.利用李亚普诺夫定理证明了闭环控制系统全局稳定,跟踪误差渐近收敛于零.仿真结果表明了所提出的控制算法的有效性.     

搬运机械手模糊滑模增益跟踪控制北大核心

针对非线性机器人系统中未建模动力学以及未知扰动的问题,提出了一种抗干扰的自适应模糊增益滑模控制策略。首先根据D-H坐标法建立机械臂的运动学、动力学模型;再次,引入Mamdani模糊规则和自适应律逼近理论,通过对Lyapunov函数的设计,建立滑模控制律,选取机械臂整体动力学模型为研究对象,引入干扰并进行仿真分析;最后,通过对鲁棒滑模控制、自适应滑模鲁棒控制、自适应模糊增益滑模控制策略进行比较,验证本文所提方法的有效性。     

基于新型UDE的无速度传感器PMSM滑模控制

为了改进应用滑模观测器(SMO)的无速度传感器永磁同步电机(PMSM)的控制性能,以减少滑模观测器抖振为目标,采用新型切换函数代替传统符号函数;应用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论,对改进滑模观测器增益进行选取;针对负载突变或受到一定程度干扰时造成电机鲁棒性下降问题,提出一种基于不确定干扰估计器(UDE)的转速控制策略,以增强对内部参数变化和外部扭矩干扰的抗干扰能力。最后通过仿真和实验分析文中所提方案可以准确估算电机转速,抖振现象得到抑制,面对扰动,电机转速控制系统抗干扰能力较强。     

直流电机无抖动滑模位置控制

针对直流电机伺服系统中普遍存在的参数不确定性以及不确定性非线性等各种扰动,提出了一种基于扰动补偿的无抖动终端滑模位置控制策略,实现了直流电机伺服系统的高精度位置跟踪控制。系统模型考虑了非线性摩擦特性以及外干扰等建模不确定性。所提出的全状态控制器对连续非线性摩擦进行了前馈补偿,进一步改善了系统的低速伺服性能;通过扩张状态观测器对未建模干扰等不确定性进行估计并前馈补偿,提高了系统对外干扰的鲁棒性。同时,所设计的控制器还能保证系统状态在有限时间内趋于平衡状态,提高了系统的快速跟踪性能。最终,通过对比的仿真结果对其进一步工程应用具有实际指导意义。     

基于扰动估计与参考输入滤波的XY平台跟踪控制

为实现电机伺服系统对位置轨迹的准确跟踪,提出一种基于扰动估计和参考输入滤波的控制方案.通过设计降阶观测器对未知扰动进行估计和补偿,消除扰动带来的稳态跟踪误差;采用非线性微分跟踪器从目标轨迹信号提取高品质的微分信号,并用于前馈控制,改善了跟踪性能,且控制信号平滑.此控制方案被用于伺服工作台(XY平台)的位置轨迹跟踪控制,结果表明,设计的控制方案可以使伺服系统对各种形式的目标位置轨迹实现快速、平稳和无静差的跟踪.所设计的控制方案,可推广应用到其他伺服系统.     

X-Y数控工作台的摩擦和扰动补偿方法研究

为提高数控机床伺服系统的控制精度,对X-Y数控工作台高精度控制中的摩擦补偿和外部扰动的补偿进行了研究。建立了基于动态Lu Gre摩擦的伺服系统模型,提出了设计一个非线性双观测器来估计Lu Gre模型内部的不可测的状态,并通过自适应鲁棒控制器来实现未知的摩擦和负载转矩的补偿,同时设计神经网络观测器补偿外部扰动;利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,有效地解决非线性摩擦和扰动的影响,提高系统的跟踪精度和鲁棒性。     

基于集中式卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制

针对一类具有测量扰动的离散时间非线性系统,提出一种基于集中式卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制方法。利用动态线性化方法构造被控系统的线性化数据模型;根据线性化数据模型和传感器的测量数据,设计最优集中式卡尔曼滤波干扰观测器;并利用观测器的输出在线调整伪偏导数,提出系统的控制更新方案。该方案的设计和分析不依赖于除输入输出数据的任何模型信息,可避免常规无模型自适应控制方法容易受测量扰动的影响。仿真结果表明：与基于单个传感器卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制方法相比,提出的基于多传感器最优集中式卡尔曼滤波干扰观测器的无模型自适应控制方法具有更好的跟踪性能和更大的数据信噪比。