具有不确定参数永磁同步电动机的自适应反步控制

针对永磁同步电动机系统的非线性耦合特性以及参数的不确定性,采用自适应反步控制实现永磁同步电动机的非线性控制,在补偿参数不确定性影响,提高系统的抗干扰能力的同时,实现了永磁同步电动机的高性能全局渐近稳定速度跟踪控制．采用二阶滤波环节平滑速度指令,实现了理想无超调的快速速度跟踪控制．仿真结果证明了所提出方法的有效性．     

基于模糊逻辑的永磁同步电机自适应控制

为了让永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)的跟踪控制更加准确,针对有负载干扰的永磁同步电机,主要研究了其自适应模糊跟踪控制问题。提出了一种利用模糊逻辑方法逼近系统中的非线性函数和干扰的新方法,引入了自适应参数L,保证系统在有限时间内的跟踪误差小于规定的精度。这种方法能让系统更快地跟踪上目标,基于backstepping方法设计了自适应模糊跟踪控制器,最后通过Lyapunov方法分析了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该方法不仅能保证闭环系统的有界性,也具有良好的跟踪性能,最终证明了该方法的有效性。     

基于自适应反步法的轮式移动机器人跟踪控制

轮式移动机器人是一种典型的非完整约束系统.基于反步法提出一种自适应扩展控制器,对含有未知参数的非完整轮式移动机器人动力学系统进行轨迹跟踪控制并且Lyapunov稳定性理论保证跟踪误差渐近收敛到零.为了克服速度跳变产生滑动,加入了神经动力学模型对控制器进行改进.以两驱动轮移动机器人为例,利用运动学自适应控制器设计出转矩控制器,有效解决了不确定非完整轮式移动机器人动力学系统的轨迹跟踪问题.仿真结果证明该方法的正确性和有效性.     

自适应积分反步法永磁同步电机伺服控制器的设计

针对永磁同步电机(PMSM)绕组相电流和转速强耦合特性以及参数的不确定性,利用非线性积分反步法设计了自适应积分反步控制器,在补偿参数不确定性影响的同时,实现了PMSM高性能位置跟踪控制.基于Matlab建立了系统的仿真模型并实施仿真.仿真结果表明,用该方法设计的PMSM控制系统,滤波跟踪误差能以指数规律迅速收敛到零,并且具有很强的抗负载扰动能力.     

永磁同步电机的模型参考自适应反步控制

基于转子磁场定向坐标系下的永磁同步电机(PMSM)模型,提出一种PMSM的模型参考自适应反步控制方法.该方法采用线性参考模型来给出控制系统的性能规范,通过定义虚拟控制和选择适当的Lyapunov函数来保证整个系统的稳定性,进而导出系统控制律及参数自适应律.系统可在电机参数变化和负载扰动的情况下,渐近跟踪参考模型给出的转速和定子电流信号.仿真结果证实了该方法的有效性.     

基于反推法的永磁同步电机全局自适应控制

针对永磁同步电机运行中存在的参数及负载不确定性,研究了基于反推法的非线性全局自适应控制设计方法,分析了闭环系统的稳定性能．仿真结果表明,该控制方法能有效地克服电机运行中参数变化和负载干扰引起的跟踪误差,具有较强的鲁棒性能以及良好的跟踪性能．     

分数阶永磁同步电机混沌系统模糊跟踪控制

针对不确定分数阶永磁同步电机混沌系统信号跟踪控制问题,提出自适应模糊控制策略．首先,采用模糊逻辑系统来逼近系统中复杂分数阶函数．然后,基于分数阶李亚普诺夫稳定性理论构造模糊控制器以及分数阶参数自适应律,并在保证所有变量有界的情况下实现系统对已知信号的有效跟踪．最后,通过数值仿真结果验证该方法的有效性．     

永磁同步电机伺服系统高精度自适应鲁棒控制

针对具有参数和负载转矩不确定性以及其它不确定项的永磁同步电机(PMSM)伺服系统,利用非线性反步法设计了自适应鲁棒控制器.在系统模型中考虑了包含建模误差和外界干扰的其它不确定项,引入了鲁棒反馈控制,可以有效减小各种不确定性对系统性能的影响,实现了PMSM伺服系统高精度的位置跟踪.理论分析证明了位置跟踪误差按指数收敛.通过仿真验证了该方法比传统的自适应反步控制具有更好的鲁棒性和控制精度.     

速度指定位置跟踪双永磁同步电动机的反推控制

随着工业技术的发展,许多复杂的产品很难利用一台单独的电机进行生产.多电机系统的协调控制已经成为永磁同步电动机控制系统的一项关键技术.首先,将反推控制应用于永磁同步电动机的速度指定位置跟踪控制.速度指定控制方法可以在永磁同步电动机位置控制中增加一个速度控制自由度.其次,利用简化交叉耦合控制方法在双永磁同步电动机同步控制中实现其协调控制.该方法可以在双电机控制中减小由于速度指定控制而导致的异步问题的影响.最后,论文给出的仿真结果证明了设计方法的正确性和有效性.     

永磁同步电动机的自适应神经网络动态面控制

研究永磁同步电动机的位置跟踪控制问题.针对参数不确定的永磁同步电动机系统,提出自适应神经网络动态面位置跟踪控制方法.根据Stone Weierstrass逼近定理,利用神经网络逼近电动机系统中的复杂非线性函数.采用动态面技术的自适应反步方法设计电动机的位置跟踪控制器实现电动机的位置跟踪控制.提出的控制策略不仅能够克服电机参数的不确定性和负载扰动,而且避免了传统反步设计方法存在的“复杂性爆炸”问题.根据Lyapunov稳定性理论,证明闭环系统具有半全局稳定性,位置跟踪误差收敛于原点的小邻域内.仿真结果表明了所提控制方法能够使电动机快速、准确地跟踪给定的位置信号;神经网络能够很好地逼近系统中的复杂非线性函数.     

永磁同步电机伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对永磁同步电机伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种基于扰动观测器的自适应模糊滑模控制方法.通过扰动观测器估计等效扰动,改善了系统的动态性能和稳态性能,并且只需要等效扰动的变化有界,而不是为零,放宽了要求;根据模糊控制原理引入3条模糊规则,在保证滑模条件的前提下有效地削弱了抖振;采用自适应策略估计模糊系统参数的最优值,简化了控制器的设计.实验结果表明,与常规自适应模糊滑模控制相比,本文提出的控制方法不仅能够有效地减小跟踪误差,而且能够改善参数估计过程,保证了参数估计的有界性.     

Nonlinear tracking control for sensorless permanent magnet synchronous motors with uncertainties

The recent advanced solution in Marino, Tomei, and Verrelli (2013) to the tracking control problem for sensorless IMs with parameter uncertainties is translated on the basis of letter swap connections between the models of (nonsalient-pole surface) permanent magnet synchronous motors (PMSMs) and induction ones (IMs). The (stability proof-based) nonlinear adaptive position/speed tracking control for sensorless PMSMs (with simultaneous estimation of uncertain constant load torque and stator resistance), which is accordingly obtained by exploring and decoding the design paths in Marino et al. (2013) and which surprisingly represents a simple generalization of the controller in Tomei and Verrelli (2011), constitutes an innovative solution to the related open problem. Illustrative experimental results are included.     

Nonlinear predictive controller for a permanent magnet synchronous motor drive

A nonlinear predictive controller (NPC) for a permanent magnet synchronous motor (PMSM) is proposed in this paper. Its objective is high performance tracking of the rotor speed trajectory while maintaining the d-axis component of the armature current at zero. The load torque and the mismatched parameters are considered to be unknown perturbations. To ensure robustness against these perturbations, a disturbance observer is designed using a new gain function, and integrated into the control law. The combination of the nonlinear predictive controller and the disturbance observer works as a nonlinear controller. The overall closed-loop system is proved to be globally asymptotically stable depending on the design parameters. The validity of the proposed controller was tested by simulations. Satisfactory results were obtained with respect to the tracking of the speed trajectory and disturbance rejection.     

MPC-based torque control of permanent magnet synchronous motor for electric vehicles via switching optimization

In order to effectively achieve torque demand in electric vehicles (EVs), this paper presents a torque control strategy based on model predictive control (MPC) for permanent magnet synchronous motor (PMSM) driven by a two-level three-phase inverter. A centralized control strategy is established in the MPC framework to track the torque demand and reduce energy loss, by directly optimizing the switch states of inverter. To fast determine the optimal control sequence in predictive process, a searching tree is built to look for optimal inputs by dynamic programming (DP) algorithm on the basis of the principle of optimality. Then we design a pruning method to check the candidate inputs that can enter the next predictive loop in order to decrease the computational burden of evaluation of input sequences. Finally, the simulation results on different conditions indicate that the proposed strategy can achieve a tradeoff between control performance and computational efficiency.     

Adaptive fuzzy tracking control of nonlinear time-delay systems with unknown virtual control coefficients

In this paper, a novel adaptive fuzzy control scheme is proposed for a class of uncertain single-input and single-output (SISO) nonlinear time-delay systems with the lower triangular form. Fuzzy logic systems are used to approximate unknown nonlinear functions, then the adaptive fuzzy tracking controller is constructed by combining Lyapunov-Krasovskii functionals and the backstepping approach. The proposed controller guarantees uniform ultimate boundedness of all the signals in the closed-loop system, while the tracking error converges to a small neighborhood of the origin. An advantage of the proposed control scheme lies in that the number of adaptive parameters is not more than the order of the systems under consideration. Finally, simulation studies are given to demonstrate the effectiveness of the proposed design scheme.     

无速度传感器永磁同步电动机反推控制

利用永磁同步电动机定子交轴电流和转速方程构造降维线性Luenberger观测器来获得电动机的转速,观测器简单易行,通过特征值的配置可以获得快速的收敛速度.采用新颖的非线性控制策略———Backstepping———来设计速度跟踪和电流控制器,系统具有快速的速度跟踪和转矩响应.给出了系统的稳定性证明,并通过Matlab仿真,验证了系统设计的有效性和可行性.     

永磁同步电机的高阶终端滑模控制方法

提出一种基于高阶终端滑模的永磁同步电机转速控制方法, 提高了系统的鲁棒性和响应速度. 根据矢量控制原理, 设计了非奇异终端滑模面, 使得电机转速、直轴电流、交轴电流在有限时间内达到给定值. 同时, 采用高阶滑模消除抖振, 保证系统的稳定性. 仿真结果表明, 和PI控制方法相比, 电机转速能够更快地跟踪给定值, 并且, 系统对于负载扰动具有较强的鲁棒性.