永磁同步电机交流伺服系统模型参考模糊控制

分析了永磁同步电机的数学模型，建立了永磁同步电机的模型参考模糊自适应控制框图，用MATAB模糊工具箱设计了模糊自适应控制机构，并对系统进行了仿真，得出了较好的仿真结果。     

电液伺服液系统的模型参考模糊控制

针对实际戒严生产中广泛存在的一类阻尼比很小的电液伺服系统,提出了一种模糊型参考模糊控制算法,给出了仿真和实时控制结果,并与传统方法作了比较,该方法设计简单,在线计算量小,能有效改善系统特性,易于工程实现。     

电液位置伺服系统的模糊控制

针对电液位置伺服系统中存在参数的时变性、死区非线性等问题 ,设计了自调整模糊控制器。自调整模糊控制器可通过在线调整比例因子改善系统的动态响应性能。而采用变积分系数的方法 ,即保证了系统的快速性 ,又提供了足够的系统稳态精度     

感应电机模型参考模糊自适应矢量控制系统研究

针对基于转子磁链模型参考自适应法的感应电机矢量控制系统性能受转子参数影响较大的问题,分析磁链观测器对转子参数的敏感性,提出了一种基于转子参数辨识和模糊控制的感应电机无速度传感器控制方法。该方法通过基于定子电流模型的模型参考模糊自适应系统来估计电机转速和转子参数,其中转速自适应率采用参数自调整模糊控制方法进行设计,并在线辨识转子参数,以提高转速和磁链的观测精度、减小参数摄动影响。仿真结果表明该系统具有较强的鲁棒性和自适应性。     

基于交互式模型参考自适应的模糊DTC系统

为了提高传统直接转矩控制系统的性能,分析了模糊控制和交互式模型参考自适应辨识器的基本工作原理。采用模糊控制器取代原来的磁链、转矩控制器,对不同的磁链误差、转矩误差选择不同的电压矢量,可以减小转矩误差;同时采用了一种基于交互式模型参考自适应理论的无速度传感器,可以通过变换参考模型和可调模型来辨识速度和定子电阻。结果表明,基于交互式模型参考自适应的模糊直接转矩控制系统的磁链和转矩的脉动小,提高了低速时的性能,同时可以实现对转速和电阻的辨识。因此,基于交互式模型参考自适应的模糊直接转矩控制与传统的直接转矩控制相比具有很大的优越性。     

基于模型参考模糊自适应控制的永磁同步电机控制器设计

基于模型参考模糊自适应控制（MRFAC）方法设计永磁同步电机（PMSM）速度控制器。该控制器具有传统模型参考自适应控制构架。传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代，模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整，以达到快速适应对象参数和状态变化的目的。利用模块化建模工具Matlab／Simulink建立PMSM控制系统模型。仿真结果表明了所设计控制器运行平稳，具有良好的动、静态特性。     

基于模型参考模糊自适应控制的永磁同步电机控制器设计

基于模型参考模糊自适应控制(MRFAC)方法设计永磁同步电机(PMSM)速度控制器.该控制器具有传统模型参考自适应控制构架.传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代,模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整,以达到快速适应对象参数和状态变化的目的.利用模块化建模工具Matlab/SimuIink建立PMSM控制系统模型.仿真结果表明了所设计控制器运行平稳,具有良好的动、静态特性.     

关于模型参考自适应控制系统

本文综述了模型参考自适应控制系统的发展概况、基本工作原理和设计方法,以及最新研究结果和发展动向.     

模型参考自适应的应用研究

介绍了一种按波波夫超稳定性理论设计的模型参考自适应（ＭＲＡＣ）直流电机转速控制系统,克服了二次型最优控制方案无法实现的困难,提高了转速的控制精度,开拓了自适应控制技术的应用前景。     

基于模型参考自适应模糊神经网络的直线永磁同步电动机速度伺服系统

针对直线永磁同步电动机全闭环控制系统易受干扰而降低系统性能指标,甚至造成不稳定等问题,采用模型参考自适应模糊神经网络在线辩识方法,用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,建立了模型参考自适应模糊神经网络速度伺服系统模型,并给出了模糊神经网络控制器的设计。通过仿真和实验结果证明,这种方法提高了速度检测装置的分辨率和动态响应能力,并且使系统具有很强的鲁棒性。     

基于模糊控制的交流伺服系统

将模糊控制器用于交流伺服系统的控制，利用模糊控制不依赖于对象模型和鲁棒性强的优点来克服交流伺服系统中参数漂移、非线性和耦合等因素的影响。实验结果表明基于模糊控制的交流伺服系统具有较快的响应速度、较高的稳态精度和较强的鲁棒性。     

Reinforcement learning based closed-loop reference model adaptive flight control system design

In this study, we present a reinforcement learning (RL)-based flight control system design method to improve the transient response performance of a closed-loop reference model (CRM) adaptive control system. The methodology, known as RL-CRM, relies on the generation of a dynamic adaption strategy by implementing RL on the variable factor in the feedback path gain matrix of the reference model. An actor-critic RL agent is designed using the performance-driven reward functions and tracking error observations from the environment. In the training phase, a deep deterministic policy gradient algorithm is utilized to learn the time-varying adaptation strategy of the design parameter in the reference model feedback gain matrix. The proposed control structure provides the possibility to learn numerous adaptation strategies across a wide range of flight and vehicle conditions instead of being driven by high-fidelity simulators or flight testing and real flight operations. The performance of the proposed system was evaluated on an identified and verified mathematical model of an agile quadrotor platform. Monte-Carlo simulations and worst case analysis were also performed over a benchmark helicopter example model. In comparison to the classical model reference adaptive control and CRM-adaptive control system designs, the proposed RL-CRM adaptive flight control system design improves the transient response performance on all associated metrics and provides the capability to operate over a wide range of parametric uncertainties.     

无刷直流电机调速系统间接模型参考自适应控制

对间接模型参考自适应控制在无刷直流电机调速系统中的应用做了深入研究，速度控制器采用间接模型参考自适应控制，控制参数采用基于递推最小二乘法的自适应控制算法，并将间接模型参考自适应控制与常规PI控制进行了比较。结果证明，间接模型参考自适应控制系统有很强的自适应能力和抗负载扰动能力，在系统性能上优于PI控制。     

Discrete-time combined model reference adaptive control

The discrete-time version of continuous-time combined model reference adaptive control (CMRAC) is presented in this paper. A global stability proof of the overall adaptive scheme is given using arguments similar to those used in discrete-time direct model reference adaptive control (DMRAC) but properly modified to account for the different structure of CMRAC with respect to DMRAC. © 1997 by John Wiley & Sons, Ltd.     

伺服系统机械谐振抑制的自适应模糊控制方法

针对伺服系统中普遍存在的机械谐振问题,建立了系统的状态方程模型。将与机械谐振密切相关的系统参数设为不确定变量,采用自适应模糊逻辑系统在线估计包含这些参数的非线性环节,并基于反步法设计了自适应模糊控制器,有效地抑制了伺服系统中机械谐振的影响。采用李雅普诺夫方法证明了伺服系统位置跟踪误差的指数收敛性。仿真实验表明本方法具有很好的自适应性能,能够减小系统传递力矩的振荡,显著提高伺服跟踪的精确度和动态性能。     

On necessary assumptions in discrete-time model reference adaptive control

In this paper we investigate the discrete-time model reference adaptive control problem, ascertain the extent to which the classical assumptions are necessary and provide several suitably modified inviolable requirements. In particular, we show that under a closed-loop causality constraint the problem is solvable only if there is an upper bound on the plant relative degree and the plant zeros outside the open unit disc lie in a finite set. We also derive a bound on the achievable asymptotic performance in the event that these requirements are not met.     

一种新型的无刷直流电机调速系统的模糊PI智能控制

在分析无刷直流电机(BLDCM)数学模型的基础上，建立了控制系统的仿真模型，提出了一种新型的模糊PI智能控制方法。在BLDCM双闭环调速系统中，电流控制仍采用PI控制器，而转速控制通过采用常规PI控制和模糊控制相结合的方法来实现．结果表明，这种新型的模糊PI智能控制方法响应快、无超调、鲁棒性强、抗干扰能力好，较传统PI控制具有更好的动、静态特性。     

Indirect model reference adaptive control with dynamic adjustment of parameters

The paper discusses in detail a new method for indirect model reference adaptive control (MRAC) of linear time-invariant continuous-time plants with unknown parameters. The method involves not only dynamic adjustment of plant parameter estimates but also those of the controller parameters. Hence the overall system can be described by a set of non-linear differential equations as in the case of direct control. Many of the difficulties encountered in the conventional indirect approach, where an algebraic equation is solved to determine the control parameters, are consequently bypassed in this method. The proof of stability of the equilibrium state of the overall system is found to be different from that used in direct control. Using Lyapunov's theory, it is first shown that the parameter errors between the parameter estimates of the identifier and the true parameters of the plant, as well as those between the actual parameters of the controller and their desired values, are bounded. Following this, using growth rates of signals in the adaptive loop as well as order arguments, it is shown that the error equations are globally uniformly stable and that the tracking (control) error tends to zero asymptotically. This in turn establishes the fact that both direct and indirect model reference adaptive schemes require the same amount of prior information to achieve stable adaptive control.     

轧机液压伺服位置系统的自适应反步滑模控制

针对轧机液压伺服位置系统存在非线性特性、参数不确定性以及控制输入前具有不确定系数的问题,提出了一种自适应反步滑模控制方法.通过对系统非线性模型的等价变换和选择合适的Lyapunov函数,有效解决了由于控制输入前具有不确定系数导致的所设计的控制量与自适应律互相嵌套的难题.把自适应反步法和滑模控制方法相结合,有效克服了系统...