基于迭代滑模的机械臂控制策略

针对机械臂这类非线性的不确定性系统,基于迭代学习控制与滑模控制策略,提出了一种有效的迭代滑模控制方法。该控制方法通过将滑模控制律引入到迭代学习控制中,并运用Lyapunov理论对控制律进行证明,从而确保系统的稳定性。基于拉格朗日力学法建立动力学模型,得到相对简化的n关节机械臂模型。以一个二关节机械臂为例,通过MATLAB仿真验证所提控制策略可有效提高关节的跟踪速度与跟踪精度,并且在一定程度上可减缓传统滑模控制的抖振现象,与传统迭代学习控制相比,系统具有鲁棒性。物理试验验证了所提控制策略的有效性。     

移动机器人生物启发式变结构轨迹跟踪控制

针对移动机器人反演轨迹跟踪控制中的速度跳变与速度跟踪问题,提出一种采用生物膜电压模型和反演滑模方法的移动机器人生物启发式变结构轨迹跟踪控制系统。首先基于移动机器人的运动学模型建立位姿跟踪回路,即利用生物启发式膜电压模型获取虚拟的位姿误差信号,并结合Lyapunov函数设计反演控制器来解决速度跳变;然后考虑移动机器人的动力学模型设计速度跟踪回路,构造基于组合趋近律的滑模变结构力矩控制器来保证速度跟踪;接下来,根据Lyapunov理论对所提系统的稳定性进行证明;最后,以iRobot Create移动机器人为控制对象进行直线、圆和折线轨迹跟踪控制的仿真研究。通过分析比较初始阶段和拐点处的跟踪误差、速度和力矩,验证了所提系统的有效性。     

大功率随动试验台多永磁同步电机同步控制

针对大功率随动试验台中多台永磁同步电机的同步控制问题,同时考虑试验台开放性的要求,提出相邻交叉耦合结构与滑模变结构控制相结合的同步控制策略。结合试验台的机械结构特点,分析比较相邻交叉耦合结构与偏差耦合结构。根据多电机同步系统中同步误差与跟踪误差的控制要求,建立永磁同步电机的状态空间模型,进一步给出多电机同步滑模控制器的设计方法。分析了所设计的同步控制系统的鲁棒性。仿真结果表明,相邻交叉耦合结构与变结构算法相结合的系统其同步误差小于传统的偏差耦合结构与PID算法相结合的系统,受干扰影响变小。对于多永磁同步电机同步系统,相邻交叉耦合结合滑模变结构的控制策略在改善同步性能的同时,增强系统的鲁棒性,简化系统结构,并增强系统的开放性。     

基于自适应干扰观测器的永磁球形电机连续非奇异终端滑模控制

针对新型永磁球形电机的轨迹跟踪问题,提出一种基于自适应干扰观测器的连续非奇异终端滑模控制策略。首先,通过拉格朗日第二方程构建了永磁球形电机在复合干扰下的动力学模型,根据线性叠加原理建立了永磁球形电机完整的转矩模型。然后,为降低复合干扰对永磁球形电机跟踪控制的影响,提出改进的自适应干扰观测器,估计永磁球形电机的外部扰动、摩擦力矩、动力学模型误差和转矩模型误差等在内的未知复合干扰。此外,基于永磁球形电机的名义动力学模型,提出连续非奇异终端滑模控制算法。最后,通过Lyapunov方法证明了该闭环控制系统的稳定性,分析了跟踪误差的收敛性。通过仿真对比和实验结果验证了所提出控制策略的有效性和精确性。     

永磁同步电动机滑模控制仿真

研究了一种利用位置信号误差和滑模增益之间的非线性关系来设计的滑模增益,再结合变指数趋近律来改善滑模控制的鲁棒性及削弱滑模抖振,并将这种新的变指数趋近律滑模变结构应用于永磁同步电动机伺服系统的位置控制.应用Matlab/Simuhnk及Matlab编程建立了永磁同步电动机伺服系统的矢量控制系统的仿真模型,仿真结果表明,该滑模控制方法不仅有效抑制了滑模变结构的抖振,还增强了控制系统的鲁棒性.     

基于非线性终端滑模的码垛机械臂轨迹跟踪控制

针对码垛机械臂的轨迹跟踪控制,提出了一种基于数据驱动的非线性终端滑模控制方法.首先,利用牛顿-欧拉法推导出码垛机械臂的动力学模型,进而将模型等效成离散形式;接着,设计非线性终端滑模面来加快关节角的收敛速度,引人等效趋近律来抑制系统的抖振效应;同时,在萤火虫寻优算法的帮助下解决控制器参数整定问题,以便获得最优的控制性能;最后,通过仿真和试验对所提控制方法的有效性进行了验证.结果表明,该控制方法比积分滑模控制控制具有更高的跟踪精度,能保证码垛机械臂较好地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值.     

采用滑模方法实现多涡卷混沌系统的同步

针对基于滞环的多涡卷混沌系统的同步,提出了一种终端滑模变结构控制方案,使主动混沌系统和被动混沌系统之间实现了同步,使得误差系统在有限时间内到达设定的滑模面,保证误差系统在有限时间内到达系统的平衡点。仿真结果验证了所提出方法的有效性和分析的正确性。     

基于双层交叉耦合的直驱H型平台滑模轮廓控制

针对永磁直线同步电动机(PMLSM)驱动的H型平台存在的参数变化、外部扰动、摩擦力等不确定性因素及轴间耦合问题,提出一种全局积分滑模控制(GISMC)与变增益双层交叉耦合控制(VGDCCC)相结合的轮廓控制策略.首先,建立H型平台系统动态方程和基于密切圆的轮廓误差模型.然后,设计基于全局积分滑模的单轴位置跟踪控制器来减小跟踪误差.最后,设计基于变增益双层交叉耦合的轮廓误差补偿器来减小系统的轮廓误差.仿真结果表明,所提出的控制方法能提高系统的轮廓精度.     

基于融合误差的直驱H型平台自适应全局滑模轮廓控制

针对直驱H型平台在跟踪非线性轨迹时,同步误差及系统负载变化影响轮廓跟踪精度的问题,提出一种基于融合误差的滑模轮廓控制器与最优位置控制器相结合的控制策略。将并联轴位置不同步引起的横梁(X轴)偏转角定义为等效同步误差。基于等效误差模型,构建适用于H型平台轮廓控制的融合误差模型,并以融合误差为状态变量设计自适应全局滑模轮廓控制器,在消除同步误差影响的同时,抑制负载变化对轮廓控制精度的影响。通过最优系统频域因子分解求解位置控制器的参数,提高单轴伺服系统的动态响应性能,减少位置超调量。最后,实验结果验证了所提出的控制策略能有效减小直驱H型平台伺服系统的轮廓误差和同步误差,增强系统的鲁棒性。     

三相PWM整流器的滑模和非线性最优预测控制

结合滑模变结构控制和非线性最优预测控制的优点,提出了一种新型电压电流双环控制方法,该方法电压环采用滑模变结构控制,充分利用滑模变结构控制的鲁棒性强、对负载的扰动具有很好的适应性的优点,生成指令电流;电流环采用非线性最优预测控制,该方法可以在一个到几个周期内消除跟踪误差,具有响应速度快、跟踪精度高等优点,非常适合数字控制系统.仿真和实验的结果证明了所提方法的有效性和优越性.     

Neural network based recursive terminal sliding mode control and its application to active power filters

In recent times, research interests for the control design of uncertain nonlinear systems are observed in neuroscience-inspired intelligent controllers. In this article, a recursive terminal sliding mode control scheme based on continuous radial basis emotional neural network (CRBENN) is proposed. First, a recursive terminal sliding mode controller is constructed. The sliding mode surface is composed of a fast non-singular terminal sliding mode surface and a recursive integral terminal sliding mode surface, which not only ensures that the tracking error converges to zero in a finite time, but also can eliminate the reaching phase and achieve global robustness by setting the surface parameters with appropriate initial values. In addition, in order to effectively deal with the uncertainty, an adaptive CRBENN controller with online parameter adjustment capability is established, and its stability and convergence are analyzed using the Lyapunov method. The designed CRBENN, inspired by neuroscience, is simple in structure and fast in response. Simulation and experimental results on active power filter show that the control scheme has good current tracking ability and anti-interference ability.     

永磁同步电动机的有限时间跟踪控制

针对永磁同步电动机绕组相电流和转速强耦合特性,基于永磁同步电动机精确的数学模型,依据中继切换控制机制和有限时间收敛的终端滑动模态控制机制,研究了永磁同步电动机的有限时间跟踪问题,给出了其终端滑模控制器的设计方案。在所设计的控制作用下,闭环系统将在有限时间内达到平衡状态,保证了闭环系统所有信号的有界性和平衡点的全局稳定性,系统在有限时间内精确地跟踪给定的参考信号。对永磁同步电动机模型进行了数值仿真,结果表明,在所设计的终端滑模控制器作用下,系统的跟踪误差在有限时间内达到零,验证了所提算法的正确和有效性。     

Model reference adaptive sliding mode control using RBF neural network for active power filter

In this paper, a model reference adaptive sliding mode (MRASMC) using a radical basis function (RBF) neural network (NN) is proposed to control the single-phase active power filter (APF). The RBF NN is utilized to approximate the nonlinear function and eliminate the modeling error in the APF system. The model reference adaptive current controller in AC side not only guarantees the globally stability of the APF system but also the compensating current to track the harmonic current accurately. Moreover, a sliding mode voltage controller based on an exponential approach law is designed to improve the tracking performance of DC side voltage. Simulation results demonstrate strong robustness and outstanding compensation performance with the proposed APF control system. In conclusion, MRASMC using RBF NN can improve the adaptability and robustness of the APF system and track the given instructional signal quickly.     

永磁直线同步电机的智能互补滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的智能互补滑模控制(ICSMC)方法。建立了包含端部效应、参数变化、外部扰动及非线性摩擦等不确定性因素的PMLSM动态方程。设计了互补滑模控制器,采用广义滑模面和互补滑模面相结合的设计,降低了系统跟踪误差,提高了系统响应速度,并削弱了抖振现象;利用RBF神经网络直接对系统存在的不确定性进行估计,在线调整RBF网络参数以改善系统动态性能,提高系统鲁棒性,并用李雅普诺夫定理保证系统闭环稳定性。通过分析系统实验结果,验证了所提出的控制方法有效降低了系统跟踪误差,并使系统具有良好的动态性能和鲁棒性能。     

自适应模糊滑模控制在伺服电动机系统中的应用

设计了一种带积分滑模面的自适应模糊滑模控制系统,并将其应用于伺服电动机的位置和速度控制系统中.自适应模糊滑模控制系统是由模糊控制和hitting控制组成的,在模糊控制设计中,用模糊控制器来模拟反馈线性化控制律;在hitting控制设计中,用hitting控制器来补偿反馈线性化控制律和模糊控制器之间的误差.调节算法是从Lyapunov稳定性理论得到的,从而可以保证系统的稳定性.而且为缓解对近似误差界的需要,提出了一种误差估计机制来实时观测近似误差界.仿真结果证明了所设计的系统可以得到令人满意的跟踪性能,而且对参数变化和外部负载扰动具有鲁棒性.     

一类不确定非线性系统的自适应模糊滑模控制

针对一类不确定非线性系统自适应模糊控制中,为了保证系统稳定性而附加监督控制问题,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力,提出了一种Ⅰ型间接自适应模糊滑模控制方法。该方法取消了监督控制,用滑模控制器增加了逼近误差的自适应补偿,李雅普诺夫稳定性理论分析证明,控制系统全局稳定且跟踪误差收敛到零。将这种控制器应用到过程控制的典型对象液位控制中,仿真结果表明了该控制器的有效性和可行性。     

永磁同步电机交流伺服系统的滑模模糊控制

针对模糊控制器在设计过程中参数难以确定以及滑模控制存在抖动等问题,将滑模控制理论与模糊控制理论相结合,提出了一种基于Sugeno型模糊推理的滑模模糊控制器的设计方法。使每一条Sugeno型模糊推理规则的后件部分为一滑模控制策略,保证了模糊控制系统的稳定性和动态性能。将该方法用于永磁同步电机交流伺服系统位置控制器的设计,并进行了仿真。结果表明,该方法综合了传统的滑模控制和模糊控制的优点,具有很好的动态跟随性和较强的鲁棒性,有效地削弱了抖动。     

基于无源性的同步电机自适应滑模控制方法

利用本质上是非线性反馈的无源性控制(PBC)策略,实现同步电机的全局稳定和转矩、转速跟踪控制.建立了同步电机的Euler-Lagrange模型;在此基础上利用无源性滑模控制方法构建转矩、转速动态跟踪控制器,在非线性负载时变未知情形下,实现了转子磁链、转速的期望轨迹渐近跟踪;针对实际运行时同步电机参数具有不确定性的问题,...     

基于快速非奇异终端滑模的隧道工程车辆轨迹跟踪研究

针对工程车辆轨迹跟踪控制方法中存在的跟踪精度低、响应速度慢、易抖动等问题，提出了一种鲁棒的非奇异快速终端滑模控制方法。首先，建立工程车辆的运动学模型和位姿误差模型。考虑到传统终端滑模存在的奇异性问题，设计了积分型非奇异快速终端滑膜控制器，使系统误差在快速收敛的同时抑制了控制器的抖振。其次考虑到传统趋近律趋近速度慢等问题，基于反步法分别设计了线速度和角速度控制律，并选用fal函数和反双曲正弦函数组合来设计趋近律，提高了系统的稳定性和趋近速度并且削弱了滑模控制的抖振。最后在Matlab软件中和传统的非奇异终端滑模控制器控制效果进行对比实验仿真。实验结果表明，与传统的非奇异终端滑模控制器相比，本文提出的非奇异快速终端滑模控制策略在跟踪精度和不同运动的鲁棒性方面具有明显的优势。     

白噪声干扰下电动舵机等效滑模跟踪控制器设计

深入研究了电动舵机在实际工作中的高斯白噪声干扰问题,将强跟踪滤波器理论和等效滑模跟踪控制技术结合起来,提出了一种基于强跟踪滤波器的等效滑模跟踪控制器,给出了控制器的设计方法,分析了系统的稳定性.仿真结果表明采用该跟踪控制器可以有效地消除高斯白噪声的影响,提高电动舵机的跟踪性能.