二维直线电机的多入多出无模型自适应轮廓控制

针对传统的单入单出控制器无法解决二维直线电机存在的非线性,不确定性以及强耦合作用等问题,依据无模型自适应控制不依赖于被控系统精确数学模型,仅需受控系统输入输出数据便能实现自适应控制这一特点,采用多入多出的紧格式动态线性化无模型自适应控制算法对二维直线电机XY轴进行整体控制器设计.同时,针对二维直线电机这种含有纯二阶积分环节的非自平衡系统,提出了多入多出无模型自适应控制改良方法,并进行严格的稳定性和收敛性证明.为了提高二维直线电机的轮廓精度,在多入多出无模型自适应控制改良方法的基础上,加入交叉耦合控制器,与传统的交叉耦合控制方法相比较,提高了跟踪精度和轮廓精度.最后通过仿真和实物实验证明了所提方案的有效性.     

二维直线电机的无模型高阶滑模解耦控制

针对二维直线电机运动系统存在的非线性、多变量、不确定性以及强耦合作用对控制精度的影响，提出一种无模型高阶滑模解耦控制方法。以紧格式动态线性化无模型控制技术为基础，设计一种数据驱动滑模面并验证滑模面的渐进稳定性；利用高阶滑模控制思想设计高阶滑模控制律，对二维直线电机XY轴进行整体控制，减小位置跟踪误差，并进行稳定性和收敛性证明。采用自适应解耦控制策略，设计离散扩张状态观测器对系统两轴间耦合、未建模动态和未知外部干扰进行估计和补偿，进一步实现系统的解耦。仿真和实物实验结果表明，所提方案能够有效提高二维直线电机的位置控制精度。     

二维直线电机平台的双神经网络前馈解耦控制

针对二维直线电机系统中的直线电机本身存在的非线性以及XY两轴之间互相影响产生的耦合对控制精度的影响,提出了一种基于前馈结构的双神经网络解耦控制方法.根据二维直线电机两轴间的耦合结构和前馈控制结构,对应搭建了双神经网络模型,设计一种双神经网络的解耦控制策略,以消除二维直线电机两轴间的非线性强耦合对系统控制精度的影响.仿真结果表明:提出的双神经网络前馈解耦控制方法的有效性,并在起始阶段的跟踪方面表现出良好的性能.     

永磁直线电机的无模型自适应控制方法研究

将基于全格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型学习自适应控制方法应用在永磁直线电机的速度和位置控制中.控制器的设计是无模型的,是直接基于称为拟梯度的向量,拟梯度向量是通过新型参数估计算法,根据给出的永磁直流直线电机运动模型的输入输出信息在线导出的.无模型控制方法非常适用于实际的阶数难以知道或难以辨识,且是时变的非线性系统.实现了系统阶数较高时的有效控制,弥补了经典自适应控制阶数高时在线计算量过大而不能适应于系统快速变化过程的不足.利用Matlab软件进行仿真实验,验证了该方法对电机这种具有不确知动态的非线性系统的稳定性和抑止外部干扰和噪声的有效性和鲁棒性.     

数据驱动的无模型自适应直线伺服系统精密控制和实现

针对现代制造业对高精度机床伺服系统的要求, 将数据驱动的无模型自适应控制方法应用到直线伺服系统的位置控制中, 控制器设计不包括直线伺服系统结构的任何信息, 是直接基于动态线性化模型中伪偏导数的估计和预报, 而伪偏导数是根据直线电机电压输入和位置输出在线估计的. 永磁同步直线电机运动控制系统的实时实验结果表明, 在相同条件下, 数据驱动的无模型自适应控制方法的位置跟踪误差比PID减小了0.4mm到2.6 mm, 比神经网络控制时减小了0.2mm到0.5 mm. 该方法还提高了对负载扰动的鲁棒性.     

基于自适应滑模电流控制算法的仿真研究

针对永磁同步直线电机具有的非线性,扰动敏感的特点,提出基于自适应滑模电流控制算法的滑模控制.通过在电流环引入自适应律,进行在线估计系统内部参数摄动以及模型不确定性扰动,来改善永磁同步直线电机驱动系统中的电流环响应速度、追踪性能,并将正弦饱和函数代替常规sign函数,来削弱系统抖振,提高系统的鲁棒性和稳定性.同时设计二阶扩张观测器预测系统的负载扰动,二阶扩张观测器中利用提出的新型sigfal函数,改善了传统扩张观测器的预测精度和稳定性,然后将预测值前馈到电流环对其进行补偿,来减小滑模控制增益.仿真结果证明,所提出的方法可以提高永磁同步直线电机驱动系统的抗干扰性和动态响应性能.     

直线电机的非参数模型直接自适应预测控制

将基于紧格式线性化的非参数模型直接自适应预测控制方法应用到直线电机速度和位置控制中.控制器的设计是直接基于伪偏导数的估计和预报,而伪偏导数信息则足通过参数估计算法和预报算法利用I/O数据在线导出.仿真演示了该方法对电机这种不确知动态非线性系统的有效性和抗干扰能力.     

基于MRAC方法的直线电机的位置角度校正技术

分析了直线电机的位置角度误差对直线电机的输出电流的影响;为了消除直线电机的位置角度误差,作者在基于模型参考自适应控制方法的基础上设计了一套直线电机的位置角度校正系统.由于该校正系统中的位置角度误差补偿器采用不受位置角度影响的输入量对位置角度进行校正,所以可以在现有位置角度测量的基础上实现对位置角度的准确校正,为在现有直线电机和低精度光栅尺的情况下获得尽可能高的控制精度提供了保证.仿真和实验结果显示,采用位置角度校正后,直线电机可以实现对力矩电流的精确控制,而且位置角度误差能够被校正.     

基于网络的嵌入式无刷直流电机调速系统的研究

针对网络化电机远程闭环控制系统的实时性问题,提出了一种基于以太网的嵌入式无刷直流电机远程控制系统设计方案.系统包括双控制器、无刷直流电机远程控制器及现场控制器.远程控制器实现无刷直流电机双闭环控制.本地控制器作为执行器,控制电机运行,并实时采集无刷直流电机运行状态参数,通过以太网传输给远程控制器.控制器采用嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ作为系统管理软件,以实现可靠的多任务运行.电机控制系统采用双闭环控制,速度调节器为PI控制和模糊控制相结合,电流环为PID控制.仿真结果表明,模糊自适应PI控制算法的引入能够补偿网络延时对系统控制性能的影响,改善系统的动态特性.     

直线电机模糊增量PID控制算法的研究

直线电机在当今的控制设备中应用越来越广泛.深入研究了直线电机原理,建立了电流、位移的双闭环伺服直线电机控制模型.在控制模型的位移控制模块中,采用了模糊增量PID控制算法来实现对位置调节器进行参数自整定、自适应的控制.用Matlab的Simulink工具进行仿真,结果表明,相比传统的PID控制和增量PID控制,在位移控制...     

基于改进自适应趋近率的永磁同步电机无模型控制系统设计

传统的速度环控制在永磁同步电机负载突变时,会引起转速波动较大从而影响电机运行的稳定性,为了抑制转速波动,并实现电机转速的快速响应,采用了一种基于扩展滑模扰动观测器（Extended Sliding-mode Disturbance Observer,ESMDO）的改进型趋近率控制方法;新算法通过引入含有外部扰动的电机运动方程,并将扰动进行扩展分析,建立了扰动观测器的数学模型,增加扰动观测的准确性;为了减少滑模控制器的抖振,提高响应速度,提出了一种改进型的滑模趋近率,新控制器采用增益自适应、幂次自适应的方法,实现动态调节控制增益的目的;将新算法分别与基于传统指数趋近律的无模型算法和PI控制策略进行仿真对比,仿真结果验证了所提控制策略在提高系统响应速度以及抗干扰能力方面的优异性能。     

具有外部扰动的PMSM系统的无模型自适应预测控制

针对于一类具有强耦合、负载不确定性和外界干扰的永磁同步电机(PMSM)系统,本文研究了基于无模型自适应预测控制(MFAPC)问题,并提出了一种新颖的MFAPC方案来实现有外界扰动的PMSM系统的速度追踪任务.所提出控制方案的主要优势在于仅使用了被控系统的输入/输出数据,并且对外界干扰具有较强的鲁棒性.此外,还讨论了闭环系统跟踪误差的收敛性以及有界输入有界输出的稳定性.最后,通过与传统的PI控制方案、原型无模型自适应控制(MFAC)方案的仿真结果相比较,验证了所提出MFAPC方案的有效性和优越性.     

Study of model-free adaptive data-driven SMC algorithm

A kind of adaptive sliding model control algorithm is developed to solve and improve the mathematical model dependency and un-modeled dynamics of a controlled system. The control strategy derived from a kind of data-driven control method in essence, thereby the input and output data are utilized by the controller with no information about the control system model. Theoretical analysis proves that this proposed control algorithm can improve the utilization of the estimated pseudo partial derivative information and accelerate the velocity of the convergence. The stability of the control system is further verified by rigorous mathematical analysis. This new discrete-time nonlinear systems model-free control algorithm obtained better control performance through the simulations for the linear motor position and the information tracking speed, which also achieved robust and accurate traceability.     

Adaptive integral backstepping sliding mode control for opto-electronic tracking system based on modified LuGre friction model

In order to improve the control accuracy and stability of opto-electronic tracking system fixed on reef or airport under friction and external disturbance conditions, adaptive integral backstepping sliding mode control approach with friction compensation is developed to achieve accurate and stable tracking for fast moving target. The nonlinear observer and slide mode controller based on modified LuGre model with friction compensation can effectively reduce the influence of nonlinear friction and disturbance of this servo system. The stability of the closed-loop system is guaranteed by Lyapunov theory. The steady-state error of the system is eliminated by integral action. The adaptive integral backstepping sliding mode controller and its performance are validated by a nonlinear modified LuGre dynamic model of the opto-electronic tracking system in simulation and practical experiments. The experiment results demonstrate that the proposed controller can effectively realise the accuracy and stability control of opto-electronic tracking system.     

一种带有无模型外环补偿的PID控制

提出了一种新的控制器来解决传统的PID控制器不能很好地控制的系统,如非线性系统、变结构系统等。使用无模型控制作为补偿,用来解决由时变参数和参数估计误差引起的系统跟踪误差。当把外环去掉时,就是PID控制器。如果PID控制效果已经达到了理想状态,即受控对象的输出已经跟踪了期望输出,无模型控制的输出控制信号不起作用。证明了无模型控制的收敛性,仿真结果表明了该方法的有效性。     

高速动车组数据驱动无模型自适应控制方法

针对动车组的速度跟踪控制问题,同时考虑到现有基于模型的控制方法对系统动力学模型的依赖性,以及传统无模型自适应控制时变参数估计算法的复杂性,将改进的多输入多输出(Multiple-input multiple-output, MIMO)偏格式动态线性化无模型自适应控制(Partial form dynamic linearization-improved model-free adaptive control, PFDL-iMFAC)方法引入到动车组自动驾驶系统中.该控制方法在无模型自适应控制的基础上,考虑滑动时间窗口,增加了可调自由度和设计灵活性,并在输入准则函数中加上对能量函数的惩罚项,减少能量损耗,为动车组的跟踪精度和节能运行提供了一种优化的方法,在满足动车组速度跟踪效果好的前提下实现节能运行.最后以CRH380A动车组为对象进行仿真实验,通过与传统无模型自适应控制对比:所提出的控制算法各动力单元速度跟踪误差在±0.2 km/h以内,加速度在±0.65 m/s2以内且变化平稳,比传统无模型自适应控制方法节约9.86%的能量.     

一种离-在线混合数据驱动控制方法及其在直流电动机中的应用

针对离线和在线数据驱动控制方法各自存在的不足,提出一种离-在线混合数据驱动控制方法。首先给出一种基于最小二乘支持向量机和虚拟目标值反馈整定的离线数据驱动控制方法;其次在二自由度控制系统框架下,结合无模型自适应控制,给出一种离-在线混合数据驱动控制方法的结构和设计步骤。该方法跳过被控对象建模过程,大大降低了控制器设计成本,且可避免引入模型误差。将该方法应用于直流电动机离-在线数据驱动控制中,并进行了仿真实验,结果表明,离-在线混合数据驱动控制方法可以有效地实现目标信号跟踪和电动机系统的不确定(外部扰动)抑制。     

音圈电机伺服系统的自适应非光滑控制

针对音圈电机伺服系统的轨迹跟踪控制品质受动力学参数不确定性及外部扰动影响的问题,建立动力学模型,结合自适应控制与非光滑控制理论,设计一种自适应非光滑控制方法,并理论证明了闭环系统的渐近稳定性．最后,通过仿真实验及其对比来验证所设计方法的有效性,仿真结果表明,所设计方法具有自适应控制的补偿能力与非光滑控制的快速收敛特性,能够克服不确定性影响,有效提高音圈电机伺服系统的轨迹跟踪控制品质．     

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.