虚拟轴机床伺服系统的模糊滑模自适应控制

提出了一种将模糊控制、滑模控制与自适应控制三者有机的整合的模糊滑模自适应控制的算法,并以虚拟轴机床的单通道的阀控非对称液压缸作为研究的对象。仿真实验表明,该算法可以使得系统输出渐进地收敛于参考的输入信号,且可以很快地对变化的信号进行有效地跟踪,对参数的摄动与有界的干扰具有不变性。提出的方法与传统的PID控制比较,更加的适用于较强的干扰的复杂系统、高阶的非线性,将方法应用于虚拟轴机床的液压的控制系统可以获得较高的控制精度、较好的机床动态性能与较小的稳态误差。     

基于反演设计的机械臂非奇异终端神经滑模控制

针对具有建模误差和不确定干扰的多关节机械臂的轨迹跟踪问题,设计反演非奇异终端神经滑模控制。该方案是采用能有限时间收敛的非奇异终端滑模面,根据滑模控制原理和反演方法设计反演滑模控制器;对于反演滑模控制系统中由于建模误差和不确定干扰造成的不确定因素的上界,设计径向基(Radial basis function, RBF)神经网络自适应律,在线估计不确定因素的上界;利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,该方法具有良好的轨迹跟踪性能,提高对于建模误差和不确定干扰等因素的鲁棒性,削弱了抖动。     

起重臂动态面自适应模糊滑模控制联合仿真研究

转载车上的起重臂俯仰机构是常见的机电液系统。为了克服转载时系统存在非线性特性和干扰等问题,提出了一种动态面自适应模糊滑模控制的方法。基于反演滑模控制设计了李亚普诺夫函数和虚拟控制量,分别引入动态面控制计算虚拟控制量的导数、自适应控制对参数进行在线估计和模糊控制对切换项进行模糊化。为了更准确地模拟转载作业过程和验证控制器的性能,提出了基于AMESim和Simulink联合仿真的方法,利用AMESim的元件库建立系统的机械-液压模型,并通过软件接口与Simulink模型相连构建联合仿真模型。经仿真验证,所设计的滑模控制器具有较高的控制精度和较强的鲁棒性,并消除了抖振。     

带扰动观测器的虚拟轴机床滑模控制研究

虚拟轴机床为高度非线性、多变量、强耦合系统,存在诸多不确定性,其不确定性已成为虚拟轴机床实现产业化的重要障碍之一。在进行六自由度虚拟轴机床并联机构运动学分析基础上,为保证机构运动的平稳性,进行了基于PVT插补的关节空间轨迹规划,提出一种带有扰动观测器的滑模控制器,从而提高虚拟轴机床的抗干扰性能。对虚拟轴机床控制系统的仿真结果表明:该控制系统提高了对参数摄动和外在干扰的鲁棒性,具有良好的动态跟踪性能和精确的稳态性能。     

基于动态滑模的起重机位置控制系统设计

给出了起重机电机负载系统的数学模型,以此模型为基础,采用动态滑模控制理论,分别设计了系统的磁链动态滑模控制器和位置动态滑模控制器,考虑到系统转子磁链无法直接测量,设计了转子磁链观测器;为保证动态滑模面的物理可实现性,对系统的不确定干扰设计了自适应律,进行自适应估计。仿真结果表明系统具有较好的动态性能,较高的位置控制精度及对干扰具有良好的鲁棒性。     

车辆驱动桥加载实验台的自适应反推滑模控制研究

针对车辆驱动桥加载实验台存在的不匹配耦合干扰等问题,提出了一种基于自适应反推滑模控制(ABSMC)算法的控制器。首先,根据系统原理和传递函数,分别列出了含有不确定性的转速控制系统和转矩控制系统的状态空间方程;然后,利用基于李雅普诺夫的反推法和滑膜变结构控制法,进行了系统控制率的设计,并采用自适应控制策略对系统的耦合干扰进行了估计;最后,利用仿真的方式对控制器的有效性进行了验证。研究结果表明：采用自适应反推滑模控制时,转速和转矩控制系统的正弦跟踪性能明显优于自适应控制,系统跟踪精度高、稳态误差小;分别添加耦合干扰时,系统具有自适应性;在强烈干扰情况下,转速系统的最大跟踪误差为0.05 r/min,转矩系统的最大跟踪误差为0.09 N·m。     

机械臂反演非奇异终端的神经滑模控制

为了解决具有外部干扰以及建模误差的多关节机械臂的轨迹跟踪问题,提出了一种机械臂反演非奇异终端的神经滑模控制方法。采用非奇异终端的滑模面,基于反演方法以及滑模控制的原理,设计了反演滑模控制器。针对由于外部干扰以及建模误差引起的反演滑模控制系统中不确定的因素上界,设计了径向基(radial basis function,简称RBF)神经网络的自适应律,对不确定因素上界进行了在线估计,并对控制系统的稳定性使用了Lyapunov定理进行证明。仿真分析结果表明,所提出的方法不仅可以减少系统中存在的抖振现象,而且具有较好的轨迹跟踪性能和较强的鲁棒性。     

多关节机械臂的分数阶滑模变结构神经网络自适应控制

在分数阶滑模控制方法的基础,设计了新型的滑模函数趋近律,提升了多关节机械臂轨迹跟踪控制系统的鲁棒性和响应速度.机械臂在建模过程中存在多种建模误差,工作过程中存在外界干扰等不确定因素,因此采用神经网络对各种不确定项进行逼近,对径向基函数神经网络自适应控制中存在的误差,提出了神经网络误差的自适应补偿项,减小了径向基函数神经...     

多关节机械臂干扰观测器的自适应滑模控制

为了解决多关节机械臂在外部干扰和建模误差的轨迹跟踪问题,提出了多关节机械臂干扰观测器的机械臂自适应滑模控制方法.针对干扰信号,采用干扰观测器对可观测干扰进行观测,对于未观测到的干扰通过自适应律的设计进行估计补偿;针对机械臂控制系统中的抖振问题,采用新型趋近律来设计滑模控制律,以减小抖振影响;最后,利用李雅普诺夫函数验证了系统的稳定性.仿真结果表明,该方法不仅可以有效地削弱抖振问题,而且还可以克服外界干扰和建模误差带来的不确定性,同时保证了系统的鲁棒性.     

多关节机械臂干扰观测器的自适应滑模控制

为了解决多关节机械臂在外部干扰和建模误差的轨迹跟踪问题,提出了多关节机械臂干扰观测器的机械臂自适应滑模控制方法.针对干扰信号,采用干扰观测器对可观测干扰进行观测,对于未观测到的干扰通过自适应律的设计进行估计补偿;针对机械臂控制系统中的抖振问题,采用新型趋近律来设计滑模控制律,以减小抖振影响;最后,利用李雅普诺夫函数验证了系统的稳定性.仿真结果表明,该方法不仅可以有效地削弱抖振问题,而且还可以克服外界干扰和建模误差带来的不确定性,同时保证了系统的鲁棒性.     

滑模变结构控制方法在混合输入平面五杆机构中的应用和稳定性分析

混合输入平面五杆机构具有两个自由度,其动力学模型是一个高度非线性和强耦合系统。基于李亚普诺夫函数、利用滑模变结构控制理论(slid ing mode control)设计了控制器,并对系统进行了控制仿真。仿真结果表明,在不改变机构结构和进行质量重布的情况下,就可以实现较高精度的轨迹跟踪。理论分析证明,所设计的滑模变结构控制器是全局稳定的。     

磁悬浮控制力矩陀螺高速转子的高精度位置控制

在受到陀螺效应、动框架效应等影响后产生的磁力非线性问题是磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)高速转子位置精度下降的主要因素。为解决以上问题,提高转子位置精度,本文分析了转子所受磁力的特性,建立了转子系统非线性动力学模型,提出了神经网络滑模控制方法。设计滑模控制律,采用径向基函数神经网络逼近控制律中的非线性模型,自适应算法根据误差在线调整神经网络的权值,同时可以保证整个系统的稳定性。仿真和实验结果表明,所提出方法的转子位置精度达到99%,稳态误差为0.000 2 mm。神经网络滑模控制可以实现MSCMG转子系统的高精度位置控制。     

基于自适应模糊的旋转弹反演滑模控制律设计

针对旋转弹药模型具有非线性、强耦合和参数不确定性等特点,建立了考虑不确定因素的非线性控制模型,提出一种基于自适应反演和滑模控制理论的旋转弹体姿态控制律。基于Lyapunov稳定性理论,利用反演控制和滑模变结构理论取虚拟控制量作为滑动模态,设计了姿态控制器;基于模糊控制方法较强的逼近能力,引入自适应模糊控制实现对不确定参数的估计,同时通过对切换增益的模糊逼近解决了滑模面的抖振问题。仿真结果表明,所设计的控制律具有较好的稳定性和鲁棒性,该控制模型和控制器的设计合理可行。     

基础装备制造及高档集成数控机床研究进展

为解决航空航天制造领域面临的关键问题以及提高机床行业的服务能力,机床行业提出建设航空航天制造领域高档数控机床创新能力平台。总结了创新平台的基础装备制造及高档数控机床的四个方面研究进展,包括电主轴单元技术（高速主轴刀柄刀具系统动力分析、数字化仿真和样机模态验证分析）、机床设计（直线轴进给系统刚柔耦合机电耦合动力学、多轴联动与高速五坐标混联加工装备、摆动/回转进给系统的机电耦合动力学模型验证分析、MTC1000镗铣磨复合加工中心结构创新设计）、机床控制（高速启停残留振动抑制技术验证分析）和机床验证（航空航天结构件高速加工现场的数据采集、映射与存储技术分析）。最后展望了基础装备制造和高档数控机床的发展方向。     

混联虚拟轴研抛机床的多柔体动力学研究

为了在自由曲面的弹性研抛中 ,获得稳定的动力学特性和加工效果 ,开发了一种由“3轴并联 + 2轴串联”构成的新型 5自由度混联虚拟轴研抛机床。采用柔性多体系统动力学方法 ,建立了基于Lagrange方程的空间刚 柔耦合动力学模型 ;考虑研抛机床整体的刚性运动与各支链弹性变形间的相互作用及耦合 ,将机床的各个支链和平台看作独立子结构 ,建立各自的动力学方程 ,根据子结构之间的约束关系建立了系统约束动力学方程 ;通过动力学仿真分析 ,获得了较稳定的动力学特性     

Model-free adaptive integral terminal sliding mode predictive control for a class of discrete-time nonlinear systems

In this paper, a new model-free adaptive digital integral terminal sliding mode predictive control scheme is proposed for a class of nonlinear discrete-time systems with disturbances. The characteristic of the proposed control approach is easy to be implemented because it merely adopts the input and output data model of the system based on compact form dynamic linearization (CFDL) data-driven technique, while the technique of perturbation estimation is applied to estimate the disturbance term of the system. Moreover, by means of combining model predictive control and CFDL digital integral terminal sliding mode control (CFDL-DITSMC), the CFDL digital integral terminal sliding mode predictive control (CFDL-DITSMPC) method is proposed, which can further improve the tracking accuracy and disturbance rejection performance in comparison with the CFDL model-free adaptive control, neural network quasi-sliding mode control and the CFDL-DITSMC scheme. Meanwhile, the stability of the proposed approach is guaranteed by theoretical analysis, and the effectiveness of the proposed method is also illustrated by numerical simulations and the experiment on the two-tank water level control system.     

RBF神经网络滑模变结构控制在并联机器人中的应用

并联机器人系统结构复杂,具有强耦合、非线性等特点。滑模变结构控制对参数不确定性和外部扰动具有强鲁棒性,不需要被控对象精确数学模型且基于该方法的控制器设计过程是自然解耦过程,适用于并联机器人控制,但是滑模控制普遍存在抖振问题。鉴于此,该文提出RBF神经网络与滑模控制相结合的控制方法,利用RBF神经网络对滑模控制器切换项的增益进行调节,可以有效地降低滑模控制的抖振,获得较好的控制效果。仿真结果表明,该控制方法跟踪性能好,系统误差小,具有较强的鲁棒性,可以满足并联机器人的控制要求。     

电液位置伺服系统的自适应滑模鲁棒跟踪控制

针对存在参数不确定性的电液位置伺服系统的跟踪控制问题，基于滑模控制理论，提出了一种具有参数自适应能力的自适应滑模控制方法。通过自适应方法，来消除参数不确定性对系统控制性能的影响，进而实现鲁棒控制。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了自适应滑模控制系统的渐近稳定性。将该方法应用于某疲劳试验机电液伺服系统的跟踪控制，仿真和实时控制结果证明了该方法的有效性。     

1000 t惯性摩擦焊液压多缸同步控制策略研究

针对大吨位惯性摩擦焊机多缸液压顶锻系统强干扰、强非线性的特点,面向多缸系统同步性能的高精度、强抗干扰的要求,基于自行设计的一套具有位置反馈的三缸液压顶锻系统,建立了阀控缸系统以及位置反馈同步系统的动态响应数学模型,并且提出了以伺服阀控液压系统为基础,在偏差耦合控制方式下采用模糊PID对控制参数进行优化的多缸同步控制策略。在MATLAB Simulink中对该控制算法进行仿真研究,并与传统PID控制算法进行对比。结果表明,所设计的控制策略实现了千吨级负载下多缸系统同步误差小于0.05 mm的稳定输出,具有较好的鲁棒性和较高的同步控制精度,为国产大吨位惯性摩擦焊机液压伺服系统提供设计参考。