基于扰动观测器的SCARA机器人运动误差补偿控制设计与仿真

在外界干扰下,为获得SCARA机器人的高精度运动控制,对机器人建立运动学模型,通过设计一种带扰动观测器的PID控制系统,对机器人运动过程中不可测项进行在线观测和补偿,然后运用MATLAB与ADAMS对提出的控制系统进行联合仿真研究。结果表明,相比常规的PID控制系统,该控制系统能够降低机器人手臂跟踪误差,实现良好的轨迹跟踪效果。     

扰动观测器在列车速度预见跟踪控制中的应用

针对高速列车在运行中牵引和制动系统必然出现的损耗现象以及车体受到外界环境的干扰是时刻变化的,导致建立的模型参数出现偏差,设计了一种用最优预见控制算法实现的控制器。该算法以列车动力学为基础,确定列车模型传递函数,进行极点配置之后使控制系统稳定;将建立的列车模型作为该算法的被控对象,线路附加阻力和基本阻力作为该算法的扰动输入,并在其基础上加入扰动观测器,进一步提升该控制系统的稳定性能,从而实现列车速度的自动预见控制。仿真结果表明,加入扰动观测器的最优预见算法控制列车按目标速度自动跟踪运行具有良好的抗干扰和自适应性,能在约束范围内使列车运行达到期望状态,且运动轨迹能很好地跟随目标轨迹。     

基于扰动观测器的工业机器人高精度闭环鲁棒控制

工业机器人具有很高的重复定位精度但绝对定位精度较低,这限制了其在高精度加工中的应用。提高绝对定位精度的传统方法有几何参数标定和离线误差补偿,但它们的绝对定位误差仍有数百微米,往往不能满足要求。更有效的绝对定位精度提升手段是在线补偿,但目前相关研究大多基于简单的PID控制,难以在复杂工况下实现精确的轨迹跟踪。因此提出一种高精度鲁棒控制方法以提高工业机器人在线补偿中的位置控制精度和对于外界扰动的抵抗能力。该方法使用激光跟踪仪实时测量机器人末端位置,通过二阶扰动观测器识别外部扰动,并在扰动观测的基础上以滑模控制器完成机器人的鲁棒控制,其中扰动观测器观测误差的有界性和闭环系统的渐进稳定性均通过李雅普诺夫方法得到证明。该方法在COMAU工业机器人上得到验证,试验结果表明使用基于扰动观测器的闭环鲁棒控制进行在线补偿时,笛卡儿空间内追踪误差模值的方均根值为0.037 mm,仅为基于PID在线补偿方法的39%。     

基于扰动观测器的反推控制在磁轴承中的应用

针对磁轴承转子系统在运行时因转子质量不平衡导致的同频扰动问题,提出了将反推控制算法和扰动观测器相结合形成一个复合控制器的控制策略.对磁轴承转子系统中的同频信号进行观测,并在输入信号中对同频扰动信号进行抑制.建立了转子动力学模型,设计了反推控制器和扰动观测器,通过MATLAB仿真,结果表明:该复合控制器比反推控制器对扰动...     

基于滑模观测器的磁轴承转子不平衡扰动控制

针对风力发电机磁轴承转子不平衡扰动的问题,建立了系统动力学模型。基于滑模变结构理论,设计了滑模扰动观测器,对磁轴承转子系统扰动量进行观测,将观测器的输出作为补偿信号引入磁轴承转子系统,对系统的不平衡扰动力和力矩进行补偿。仿真结果表明,设计的滑模变结构扰动观测器能够准确快速地观测不平衡扰动,通过补偿减少了转子不平衡扰动。     

基于扰动观测器和推力观测器的永磁直线同步电机推力控制研究

针对高精度永磁直线同步电机存在参数变化、负载扰动、摩擦力和端部效应等不确定性而引起推力波动的问题,提出了一种将扰动观测器(DOB)和推力观测器(TFOB)相结合的推力控制方法。采用了DOB作为内环控制器抑制并补偿不确定性因素对系统的影响,减小了测量噪声对系统的影响;同时,设计了TFOB作为外环控制器确保DOB输入的准确性,解决了DOB无法彻底抑制PMLSM系统存在的推力波动问题;建立了环境接触模型,对引起推力波动的参数进行了离线辨识,提高了推力控制带宽。研究结果表明:与DOB控制方法相比,无论是电机平稳运行情况还是突加扰动情况,基于DOB和TFOB的推力控制方法都取得了较为优越的控制性能。     

基于扰动观测器的直线电机速度系统预测函数控制

针对直线电机伺服系统存在非线性、不确定性和各种扰动等特性,提出了一种基于扰动观测器和预测函数控制的复合控制方法。首先建立直线电机伺服系统的数学模型;然后设计扰动观测器对参数变化和外部干扰进行补偿,将干扰估计值反馈给预测函数控制器,建立带有干扰信息的预测模型,从而优化控制方法,提高伺服系统的控制效果。仿真结果表明,采用该复合控制方法设计的扰动观测器和预测函数控制器能够有效抑制扰动,满足系统对快速性和稳态精度的要求,系统具有较强的鲁棒性和抗干扰性,能够实现伺服系统的有效控制。     

基于预测函数控制和扰动观测器的永磁同步电机速度控制

设计了基于预测函数控制的速度控制器,以减小永磁同步电机的转矩波动,提高电机的转速控制精度。针对因外部扰动因素引起的控制器跟踪性能下降问题,设计了基于预测函数控制和扰动观测器的双环控制器;通过扰动观测器估计系统扰动,并据此产生转矩电流补偿量对控制量进行前馈修正,从而实现扰动的抑制。实验结果显示：当电机从静止跟踪到设定600 r/min转速时,系统没有超调,稳态精度为2 r/min;当电机以600 r/min稳速运行并加入1.6 N·m的转矩扰动时,转速最大波动为5 r/min。与传统的PI控制算法相比,所设计的控制器使转速波动减小了4.2% 。仿真分析和实验数据表明：基于预测函数控制和干扰观测器的控制器能够有效地抑制扰动,提高系统转速跟踪精度。     

基于扰动观测器的永磁同步电机电流环自适应滑模控制

针对扰动对永磁同步电机转速伺服系统性能的影响,提出了基于扰动观测器的电流环自适应滑模控制方法。设计了自适应律在线估计系统的内部参数摄动以补偿模型不确定性扰动。同时,设计了滑模扰动观测器实时估计系统外部负载扰动,并将观测值前馈补偿到电流环自适应滑模控制器,在提高系统鲁棒性的同时降低滑模控制系统的抖振。实验结果显示,采用基于扰动观测器的电流环自适应滑模控制方法,系统可快速、准确、无超调地跟踪900r/min的速度指令,调节时间为0.08s,稳态误差为±5r/min。加入0.6N·m的负载扰动,该控制方法的最大转速波动为21r/min,比PI控制方法的转速波动减小了3.4%。仿真和实验结果表明,基于扰动观测器的电流环自适应控制方法提高了永磁同步电机转速伺服系统的鲁棒性和动态响应性能,同时可有效抑制滑模控制系统的抖振。     

基于滑模扰动观测器的PMSM增量式模型预测控制

针对永磁同步电机模型预测控制在强扰动下的控制性能降低,及非增量式预测模型存在静态误差等问题,提出一种基于滑模扰动观测器的永磁同步电机转速-电流单环增量式模型预测控制方法。首先,基于永磁同步电机在同步旋转坐标下的数学模型和模型预测控制的原理,设计了转速-电流单环增量式模型预测控制器以消除静态误差。然后,设计电流限幅器,以保证电机工作于电流约束内。最后,设计滑模扰动观测器对负载扰动进行观测,用于前馈补偿控制,并证明观测器的稳定性。仿真结果显示,所设计的观测器能快速、准确地观测到负载转矩的变化,所提出的单环控制器具有良好的动态性能。与传统PI控制及非增量式模型预测控制进行仿真对比,所提方法具有超调小、抗干扰能力强等优点。     

Disturbance observer-based backstepping sliding mode fault-tolerant control for the hydro-turbine governing system with dead-zone input

This paper investigates a backstepping sliding mode fault-tolerant tracking control problem for a hydro-turbine governing system with consideration of external disturbances, actuator faults and dead-zone input. To reduce the effects of the unknown random disturbances, the nonlinear disturbance observer is designed to identify and estimate the disturbance term. To drastically decrease the complexity of stability functions selection and controller design, the recursive processes of the backstepping technique are employed. Additionally, based on the nonlinear disturbance observer and the backstepping technique, the sliding mode fault-tolerant tracking control approach is developed for the hydro-turbine governing system (HTGS). The stability of HTGS is rigorously demonstrated through Lyapunov analysis which is capable to satisfy a tracking control performance. Finally, comprehensive simulation results are presented to illustrate the effectiveness and superiority of the proposed control scheme.     

机组非线性模型的多变量内模控制

大型火力发电机组的协调控制系统是一个复杂的多变量非线性控制系统。随着科学技术和生产的迅速发展,对复杂和不确定性系统实行自动控制的要求不断提高,为进一步改善控制品质,必须采用先进控制器。内模控制由于具有良好的跟踪性能和抗干扰能力,并对模型失配有一定的鲁棒性,使其在工业控制中获得了广泛的应用。为了克服非线性环节以及能量供需之间关联耦合作用对协调系统控制品质的影响,本文结合反馈线性化方法与多变量内模控制,对机组非线性模型设计出非线性内模控制器。     

基于PID参数自整定的双容系统抗扰控制

针对双容液面调节系统的非线性、参数时变的特点,基于现代控制理论设计了带扰动观测器的模糊自整定控制器.把这种控制器应用在双容液面调节系统中,既实现了PID控制器参数的在线自整定,又增强了系统的抗扰能力.仿真试验表明,这种方案极大地提高了被控对象的静态和动态性能,对参数时变的适应能力强,鲁棒性好.该方案同样可以用于其他非线性、时变系统.     

基于干扰观测器和最优LQR的电液压系统的复合控制研究

随着电液压系统在自动控制领域的广泛应用,复杂工艺环境对其性能的要求也越来越高,但是模型不确定性和负载力矩干扰的存在阻碍了系统性能的进一步提升.针对干扰观测器(Disturbance Observ-er,DOB)在提高控制系统鲁棒性方面的优势,以及复合控制器在改善伺服系统跟踪性能方面的能力,提出了一种双环控制结构,即内环DOB与外环复合控制器相结合的方式.同时,在构造外环复合控制器时,采用状态空间设计的方法,并借助于最优LQR理论.计算机仿真结果表明,相比传统控制方案,所提出的双环控制方案可实现电液压系统更精确的位置跟踪以及针对建模误差和负载力矩干扰的更强鲁棒性.此外,该研究控制方案的结构较为简单,易于工程实现.     

变论域模糊自整定PID内模控制在主汽温控制系统中的应用研究

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规PID串级控制方法难以获得满意的控制效果。通过引入1／1pade级数逼近纯滞后环节,将内模控制转换为常规PID控制器的参数的整定,运用变论域模糊控制原理来整定PID参数,从而实现了变论域模糊自整定PID内模控制。它充分综合了变论域模糊控制、内模控制、PID控制的优点。通过对锅炉过热蒸汽温度控制系统的仿真研究表明,变论域模糊自整定PID内模控制的控制效果优于常规的PID串级控制,它能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力,控制品质好。     

基于补偿控制大滞后过程控制系统研究

在工业过程控制中,传统PID控制方式用于较复杂被控对象时,在超调量与稳定性等方面都难以获得令人满意的结果。本论文以内模控制器作为研究对象,完成了内模控制器中低通滤波器的设计与Matlab仿真研究,得到了不同情形下的频率特性曲线,同时,通过与传统PID控制对比,对不同类型控制方式的特点进行了分析研究,得到了有意义的研究结论,对实际工业过程控制具有一定实用参考价值。     

Neural network disturbance observer-based distributed finite-time formation tracking control for multiple unmanned helicopters

The distributed finite-time formation tracking control problem for multiple unmanned helicopters is investigated in this paper. The control object is to maintain the positions of follower helicopters in formation with external interferences. The helicopter model is divided into a second order outer-loop subsystem and a second order inner-loop subsystem based on multiple-time scale features. Using radial basis function neural network (RBFNN) technique, we first propose a novel finite-time multivariable neural network disturbance observer (FMNNDO) to estimate the external disturbance and model uncertainty, where the neural network (NN) approximation errors can be dynamically compensated by adaptive law. Next, based on FMNNDO, a distributed finite-time formation tracking controller and a finite-time attitude tracking controller are designed using the nonsingular fast terminal sliding mode (NFTSM) method. In order to estimate the second derivative of the virtual desired attitude signal, a novel finite-time sliding mode integral filter is designed. Finally, Lyapunov analysis and multiple-time scale principle ensure the realization of control goal in finite-time. The effectiveness of the proposed FMNNDO and controllers are then verified by numerical simulations.     

压电陶瓷作动器非对称迟滞建模与内模控制

压电陶瓷作动器被广泛应用于精密定位和控制中,但其本身存在的非对称迟滞非线性特性,严重影响了系统的定位和控制精度。针对这一问题,提出了一种基于广义Bouc-Wen模型的非对称迟滞建模方法,并利用差分进化算法辨识模型参数;基于所建的广义Bouc-Wen模型构建了其具有解析形式的迟滞逆模型,并设计了内模控制方案实现对压电陶瓷作动器的精密跟踪控制;最后在压电陶瓷作动器实验平台,对所提出的建模和控制方案进行了实验验证。对压电陶瓷作动器的建模结果表明,系统建模误差均小于0.051 0,比经典Bouc-Wen模型的建模误差降低约21%～46%;对100 Hz内幅值为20μm的期望位移信号的控制实验结果表明,所提出的控制方法具有良好的实时跟踪性能和跟踪控制精度。对100 Hz期望信号的跟踪控制均方根误差为0.491 6μm,相对误差为0.040 2μm,可以很好地满足实际工程需要。     

直线电机运动控制中的干扰观测器的研究

提出了改进型干扰观测器结构。该结构提供了更多可以调节的参数，这在一定程度上缓解了系统抗干扰性能与鲁棒稳定性之间的矛盾；另外在应用于计算机控制时，该结构相当于直接离散设计，因此对于非连续的干扰也能抑制。以直线电机驱动的高速高精度运动平台为实验系统，对传统干扰观测器和改进型干扰观测器进行了比较，实验结果表明，后者具有更好的动特性和更强的鲁棒性，因而使得系统可获得更好的跟踪性能和更高的定位精度。