基于组合滑模面的起重机升降系统位置控制

针对滑模控制系统中线性滑模面动态性能好、稳态性能较差,而积分滑模面稳态性能好、动态性能较差的特点,结合两者优势,设计了一种线性滑模面和积分滑模面平滑切换的组合滑模面,并将带内负衰减控制的趋近律用于滑模控制中,提高控制系统的动态和稳态性能的同时又削弱了抖振。将该控制策略应用到起重机升降系统中,通过仿真验证了该控制策略的有效性。     

龙门起重机的模糊滑模定位与防摆控制

提出了一种龙门起重机模糊滑模定位与防摆控制方案。考虑吊绳绳长的变化,把龙门起重机系统简化为三个多输入子系统,定义了四个滑模面,设计了模糊滑模控制器,使得起重机小车能快速精确到达期望位置,在负载快速提升和下降过程中抑制重物的摆动,并能准确跟踪吊绳绳长的变化,实现控制目标,提高生产效率,同时系统能快速到达滑平面,改善控制系统的性能。仿真结果证明了该控制方案的正确性和有效性。     

欠驱动桥式起重机自适应模糊滑模抗摆控制

针对不确定欠驱动桥式起重机负载抗摆控制问题,提出一种模糊滑模控制方法。首先将整个系统分成几个不同的子系统,分别设计子系统的滑模面;然后从一级滑模面构造二级滑模面。基于模糊逻辑和自适应率分别逼近未知非线性函数和估计干扰上边界,李亚普诺夫稳定理论和滑模控制确保欠驱动系统鲁棒稳定性,桥式起重机系统的仿真结果验证了该方法的有效性。     

起重机设计中基于均匀设计的遗传算法

在设计遗传算法时 ,一方面需对具体问题选择适当的编码方案及相应的遗传算子 ;另一方面需选择控制参数。每个控制参数值都有一定的范围 ,这些参数的不同选取常常会对算法的性能产生较大影响 ,优化结果也稍有差别。因此 ,需要对控制参数进行优化 ,以得到 1组能够使优化结果最佳的参数值。目前 ,对参数的优化有 3种方法 :一种是试验法 ,即使用统计中的正交试验方法确定不同的参数组合 ,然后对其执行遗传算法 ,比较它们的结果 ,并在其中选取最优的一种 ;另一种是亚级遗传算法 ,即控制参数的选取问题也作为一个优化问题 ,再用遗传算法来完成 ;第…     

动基座桥式起重机滑模自抗扰消摆跟踪控制

浮式桥式起重机吊运作业易受动基座运动的影响,属于一类动基座桥式起重机,为实现精准、快速、小摆动地将负载运送至指定位置,提出了一种基于滑模自抗扰控制(SM-ADRC)的动基座桥式起重机消摆跟踪控制方法.首先,推导了浮式桥式起重机系统的动力学模型;构造了线性扩张状态观测器(LESO),设计了具有小车运动轨迹跟踪和负载消摆功...     

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。     

基于自适应模糊滑模控制的欠驱动集装箱起重机防摆系统设计

针对非线性、欠驱动集装箱起重机摆动控制难点,提出自适应模糊滑模控制器防摆系统设计方法。模糊滑模控制律能够保证系统渐近稳定,在起重机不能保持一致渐近稳定的情况下,能够改进负载摆动过渡响应。选用主工控机实现控制算法和功能,结合PLC与变频调速技术准确定位和调速,现场总线技术和HMI用来数据通讯和交互。     

基于改进免疫遗传算法的桥式起重机主梁优化

提出了一种改进的免疫遗传算法，该算法突出了免疫系统中抗体免疫遗传进化思想，模拟抗体之间的促进和抑制反应，利用抗原与抗体的相似度和适应度描述可行解与最优解的逼近程度，实现系统对环境的自适应，并将该方法应用于桥式起重机主梁的可靠性优化计算，通过与其他优化方法对比，大大降低了主梁的自重，为企业节约了生产成本。     

基于遗传算法的板坯入库梁式起重机调度优化

针对连铸-热轧炼钢工艺的板坯仓储车间梁式起重机调度问题,运用遗传算法,建立板坯入库的梁式起重机调度模型.设计梁式起重机的编码、交叉、变异等遗传运算,对板坯入库过程中的梁式起重机调度的算例模型进行仿真测试,仿真测试的结果表明:遗传算法(GA)运用于梁式起重机的调度具有很高的收敛性和稳定性,能够满足梁式起重机调度的需要.     

机械臂滑模控制算法研究

针对机械臂轨迹跟踪控制中传统滑模控制需估计其建模误差及外界干扰等不确定性,当建模不确定性及外界干扰较大较复杂时,将会导致出现抖振现象。该文在以传统滑模控制为主控制器的基础上,通过对传统干扰观测器进行改进,对外界干扰进行反馈补偿,同时利用神经网络对其建模误差进行逼近。通过机械手仿真实验结果表明,所提方法能够有效抑制系统抖振现象,提高响应速度及其轨迹跟踪精度。     

基于滑模学习算法自适应线性单元的开关磁阻电机速度控制研究

针对开关磁阻电机(SRM)速度控制问题,为了获得更好的速度控制鲁棒性,将基于滑模学习算法(SMLA)的自适应线性单元(Adaline)应用到SRM的转矩和磁链辨识,提出了一种新的SRM速度控制方案。将Adaline与传统的PD控制器相结合作为速度控制器,电流和转子位置作为反馈量对SRM进行了电磁转矩和磁链的辨识,以直接转矩控制(DTC)部分负责磁链计算、扇区计算等,并在阶跃和正弦两种输入情况下对系统进行了仿真。研究结果表明,基于SMLA的Adaline不仅能够以较好的快速性和鲁棒性辨识SRM的电磁转矩和磁链,而且能够结合传统的比例微分(PD)控制器实现SRM的速度控制,且在速度控制过程中不需用到电机的任何参数。     

Application of full order sliding mode control based on different areas power system with load frequency control

In the traditional sliding mode control method, there always exist the singularity due to the reduced order of the control method. In order to eliminate the singularity, I propose a new full order sliding mode control method in this article, which has been firstly applied to load frequency control. The full order sliding mode control method includes the terminal sliding mode control (TSM) and the linear sliding mode control (LSM). TSM has the good characteristic of eliminating the singularity due to the avoidance of derivative of terms with fractional power factors. While the LSM is easy to design and has fast time convergence comparing to TSM. The model is based on the system with different kinds of turbine or the same kind of turbine, which contains the nonlinearities. The control purpose is to adjust the frequency deviation to zero. Through the simulation results, it is shown that the frequency deviation can be kept to zero in the condition of different load disturbances by the two approaches, which approves the robustness of the proposed methods. In addition, we compare the two methods with the traditional sliding mode control (SMC), which proves the superiority of the two methods in terms of chattering and response time.     

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。     

基于交流伺服电机驱动的并联机器人动态滑模控制

并联机器人具有刚度大、承载能力强、误差小等特点,针对以交流伺服电机驱动的并联机器人机构--GPM-200并联机构,建立了控制系统模型,并在其工作空间中进行了轨迹规划,而后设计了一种动态滑模控制算法,在Matlab/Simulink上进行了仿真实验,结果表明:该算法鲁棒性好,且系统抗干扰能力强,对系统参数变化不敏感,具有良好的跟踪性能,实现了对该并联机器人的高精度实时控制.     

基于滑模控制的虚拟NOx传感器建模与仿真

为解决降低汽车尾气排放的对大气有污染的NOx的含量,对NOx的含量进行检测以便转化控制等问题,将滑膜控制理论应用到虚拟NOx传感器的设计中,开展了滑模控制的基本原理分析,建立了滑模控制理论与虚拟NOx传感器设计之间的关系,提出用Matlab的Simulink模块来搭建所设计的虚拟NOx传感器的模型的方法,并进行仿真。最后将仿真结果与理想信号进行了比较试验。研究结果表明,该虚拟NOx传感器的显示信号和理想信号高度吻合,说明该虚拟NOx传感器在理论上是可行的。     

不确定离散系统全程滑模变结构控制研究

讨论线性多变量不确定离散系统全程滑模变结构控制问题。本文将干扰和参数不确定性等效为系统的外界干扰，利用时延性对不确定性进行在线估计，并根据全程滑模的特点采用等效控制方法设计控制器。本文的方法克服了以往控制方法中须已知不确定性界的限制，且不必满足匹配条件．且采用等效控制方法设计控制器解决了以往用离散趋近律方法设计控制器系统存在抖振的问题。并基于倒立摆模型进行了仿真，结果验证了其有效性。     

Composite fuzzy sliding mode control of nonlinear singularly perturbed systems

This paper deals with the robust asymptotic stabilization for a class of nonlinear singularly perturbed systems using the fuzzy sliding mode control technique. In the proposed approach the original system is decomposed into two subsystems as slow and fast models by the singularly perturbed method. The composite fuzzy sliding mode controller is designed for stabilizing the full order system by combining separately designed slow and fast fuzzy sliding mode controllers. The two-time scale design approach minimizes the effect of boundary layer system on the full order system. A stability analysis allows us to provide sufficient conditions for the asymptotic stability of the full order closed-loop system. The simulation results show improved system performance of the proposed controller as compared to existing methods. The experimentation results validate the effectiveness of the proposed controller.     

机器人关节滑模变结构的位置控制

为了使机器人关节有良好的静态特性,并具有一定的抗干扰能力,提出了一种由力矩电机和谐波减速机组成的机器人关节,采用指数趋近律的滑模变结构和模糊自适应滑模控制对机器人关节进行了位置控制,通过对机器人单关节Simulink建模仿真比较,结果表明,模糊自适应滑模控制大大减轻了指数趋近律滑模控制的抖振问题,其稳态精度达到了9×10-5rad;且与PID控制相比较,其响应速度快;在受高斯扰动时,采用模糊自适应滑模控制的关节发生的角度偏差整整比PID控制小10倍。仿真结果表明,滑模控制在机器人关节控制中精度高,响应速度快,具有一定的鲁棒性能。