Stribeck模型自适应滑模摩擦补偿控制

针对高速高准确度滚珠丝杠伺服控制系统,提出一种基于Stribeck模型的滑模自适应摩擦补偿控制方法。采用PMAC运动控制器搭建开放式控制平台,建立伺服系统的动力学模型,并通过Stribeck模型来反映系统的摩擦特性。采用Backstepping方法设计自适应滑模摩擦补偿控制器,并采用Lyapunov定理证明系统的全局渐进稳定性,最后通过编写伺服算法实现该摩擦补偿。实验结果表明:与速度加速前馈控制补偿相比,当输入速度为10 mm/s信号时,自适应滑模摩擦补偿其跟踪误差由35μm降低到±4μm;当输入速度为100 mm/s信号时,自适应滑模摩擦补偿其跟踪误差由98μm降低到±4μm。采用该补偿方案能有效抑制伺服系统的摩擦干扰,提高伺服系统准确度和动态跟踪性能。     

机械臂自适应跟踪控制方案设计及仿真分析

该文提出一种机械臂自适应跟踪控制方法,该方法利用光滑函数逼近机械臂系统的控制输入,以建立新的机械臂系统,该方法采用时滞估计方法来估计新机械臂系统的综合不确定性。根据预设的机械臂跟踪误差轨迹边界约束和综合不确定性,生成的自适应控制器可以通过新机械臂系统对机械臂进行控制,使机械臂的跟踪误差在预设的收敛时间内收敛至预设的稳态跟踪精度。该方法不仅不依赖精确动力学模型,而且还可以使机械臂按照预设精度和收敛时间跟踪目标轨迹。     

非一致目标跟踪的自适应迭代学习控制

针对含有时不变和时变参数的高阶非线性系统,利用Lyapunov方法和参数重组技巧,提出了一种自适应迭代学习控制算法.通过构造Lyapunov-like泛函,保证跟踪误差在一个有限区间上逐点收敛于零.该方法可以处理目标轨迹迭代可变的跟踪问题,对于目标变化没有特殊限制,克服了传统的迭代学习控制对目标轨线的限制,适用于目标较大变化的情况.举例说明了本文结果的可行性和有用性.     

一种球形机器人的自适应鲁棒轨迹跟踪控制

针对一种不确定球形移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于不确定性上界估计的自适应滑模控制策略。所提出的控制策略无需预知系统不确定性上界值,能够利用自适应机制对不确定性上界进行在线估计。与已有控制方法相比,所提出的控制策略对于系统不确定性具有较好的适应性。分析球形机器人的非完整运动学约束,基于带约束的拉格朗日方程建立系统的动力学模型,并利用零空间法和输入变换对动力学方程进行简化处理。基于所得系统运动模型,采用李亚普诺夫稳定性理论选取滑模控制律和参数自适应率。应用Barbalat引理证明系统滑动面的渐近稳定性,仿真和实验结果表明所提出的控制策略具有良好的鲁棒性和控制性能。     

基于跟踪滤波的自适应振动控制

针对频率周期振荡的振动系统讨论自适应控制问题,在频率跟踪的基础上对频率变化的振动响应进行控制,给出相应的估计、滤波与控制方法。首先在子空间辨识原理的基础上,通过测量信号自相关序列的递推运算获得信号频率;然后根据估计频率实时调整带通滤波器的中心频率,使其跟踪信号频率,实现信号分量的跟踪滤波;最后在LMS 方法的基础上构造     

自适应运动目标跟踪实验

利用以非线性联合变换相关器为核心的自适应运动目标跟踪系统，对运动目标进行了跟踪实验研究，并对实验结果及有关问题进行了分析讨论。     

基于自适应神经网络的机械臂滑模轨迹跟踪控制

针对动态建模误差和不确定性扰动对机械臂末端高精度轨迹跟踪控制的不利影响,提出了一种新型的基于自适应神经网络的机械臂滑模控制策略。该控制策略可分为三部分：自适应神经网络补偿项、切换控制项和等效控制项。自适应神经网络的引入,避免了建模误差和外界未知扰动对机械臂系统的影响,提高了轨迹跟踪精度;切换控制项可使机械臂系统性能在迅速趋近滑模面的同时以很小的速率趋近平衡点,既能保证系统稳定,又能避免系统过于抖振;等效控制项用于对机械臂动力学模型的重力项和哥氏力项进行补偿,实现对模型的线性化处理,保证了系统的控制精度。最后,通过构造Lyapunov函数验证了所设计控制系统的稳定性,并在MATLAB/Simulink环境下和机器人系统工具箱中开展仿真实验和对比实验。结果表明,所提出的控制算法能够在保持机械臂稳定性的同时实现高精度的轨迹跟踪,验证了该控制算法的有效性和优越性。自适应神经网络滑模控制算法可为提高机械臂末端轨迹跟踪精度提供一种解决方案。     

基于自适应控制的高压直流双侧频差控制功能研究

双侧频差控制是高压直流输电中的一种常见控制功能,通常该控制采用传统PID控制器,控制器参数主要通过BPA仿真及阶跃响应试验得到。实际系统运行中,经常由于控制器参数设置不合适造成系统振荡期间未起到正确的调制作用。根据自适应控制理论,对传统PID控制进行修正,根据系统频率、输出功率指令自动调节控制器参数,即避免过小增益调节幅度有限,又避免大增益造成的系统自振荡,最后采用天广直流仿真系统对加入自适应控制的控制器进行仿真,达到设计目的。     

高阶不确定系统的自适应跟踪控制

针对一类未知控制增益的不确定非线性系统,提出了一种自适应跟踪控制方法.文中的不确定性包括时变和时不变参数.基于反步设计法,提出了一种新的自适应控制方法.该方法不采用饱和控制,能保证跟踪误差收敛于零.提出了一个仿真例子,仿真结果说明了该方法的有效性.     

无刷直流电动机自适应模糊变结构速度控制器的研究

设计了一种无刷直流电动机的新型高性能自适应模糊变结构速度控制器。该控制器具有如下优点：减小了变结构控制带来的抖振,在保证系统稳定性的同时加快了响应速度,解决了传统的变结构控制器设计需要事先测定扰动量范围的问题,在线调整模糊控制器输出的自适应算法简化了模糊控制器的设计。实验结果证明这是一种无刷直流电动机的高性能速度控制器。     

永磁无刷直流电动机低脉动转矩研究

针对永磁无刷直流电动机在运行过程中存在明显脉动转矩的问题,研究了一种新结构低脉动转矩永磁无刷直流电动机。首先对普通永磁无刷直流电动机在电流换相、极弧系数小于1和电枢反应等3种因素下的脉动转矩进行了物理解析;然后以脉动转矩的变化规律为切入点,提出一种通过电机本体产生2个幅值相同、频率相同、相位互差180°电角度的脉动转矩,实现脉动转矩峰谷互补的抑制策略,并通过理论分析找到了脉动转矩峰谷互补的实现方法;最后研制了低脉动永磁无刷直流电动机及控制器,通过实验验证了脉动转矩抑制的有效性,与普通永磁无刷直流电动机相比,实验结果表明可以减少约70%的脉动转矩。     

基于模糊逻辑的异步电动机转速控制

本文设计了基于模糊逻辑控制的速度控制器,以提高异步电动机矢量控制系统对参数变化和负载扰动的鲁棒性,并通过MABLAB/SIMULIINK仿真将其与PI控制的系统速度响应进行比较,仿真结果表明模糊控制能使系统取得较好的控制性能并具有较强的鲁棒性.     

陀螺稳定平台速度环的一种神经网络自适应控制方法

提出一种利用神经网络的自学习特性,对陀螺稳定平台的速度环进行自 适应控制的方法。给出了采用自适应神经网络控制方法和采用传统频域校正控制方法的对比实验结果。实验结果表明,此种算法在应用中是很有效的。     

电动汽车直流电机调速的模糊控制仿真研究

采用模糊控制算法来实现电动汽车直流驱动电机的双闭环调速系统的外环-速度环的控制,内环-电流环采用PID控制,在MATLAB/SINULINK下进行了仿真实验,实验结果表明明显减小了超调,改善了动态特性,控制效果较好.     

光电跟踪系统力矩波动的自抗扰控制

为解决光电跟踪伺服系统受电机力矩波动影响产生的速度波动问题,提出了一种改进的自抗扰控制策略进行力矩波动补偿。该算法主要由两部分组成:通过扩张状态观测器辨识出系统扰动,然后将该扰动前馈到系统控制量中去,构成复合校正系统;反馈通道中采用两参数的比例微分控制器,可以保证系统的稳定性和良好的动态特性。仿真分析和实验结果表明:与同等闭环控制带宽的PI控制器相比,自抗扰控制器可以提高系统对扰动力矩的抑制能力,采用自抗扰补偿时,速度误差的峰值由1.88%降低到0.65%,速度误差的均方根值由0.8%降低到0.2%。实验结果证明提出的方法能够有效降低电机力矩波动的影响,提高速度平稳性。     

数字自适应波门跟踪系统

在综合评价几类跟踪波门性能的基础上,介绍了新近研制的数字自适应跟踪波门,具有工作稳定可靠,跟踪性能良好,功能齐全等突出优点。本文阐述了数字自适应跟踪波门的形成原理,设计思想和实验方案。最后给出了该波门系统的性能指标。     

Speed Control of Motor Based on Improved Glowworm Swarm Optimization

To better regulate the speed of brushless DC motors, an improved algorithm based on the original Glowworm Swarm Optimization is proposed. The proposed algorithm solves the problems of poor robustness, slow convergence, and low accuracy exhibited by traditional PID controllers. When selecting the glowworm neighborhood set, an optimization scheme based on the growth and competition behavior of weeds is applied to a single glowworm to prevent falling into a local optimal solution. After the glowworm’s position is updated, the league selection operator is introduced to search for the global optimal solution. Combining the local search ability of the invasive weed optimization with the global search ability of the league selection operator enhances the robustness of the algorithm and also accelerates the convergence speed of the algorithm. The mathematical model of the brushless DC motor is established, the PID parameters are tuned and optimized using improved Glowworm Swarm Optimization algorithm, and the speed of the brushless DC motor is adjusted. In a Simulink environment, a double closed-loop speed control model was established to simulate the speed control of a brushless DC motor, and this simulation was compared with a traditional PID control. The simulation results show that the model based on the improved Glowworm Swarm Optimization algorithm has good robustness and a steady-state response speed for motor speed control.     

光电快速跟踪系统计算机控制策略

为了进一步提高光电快速跟踪系统的性能,需要根据系统控制精度的指标对被控对象提出要求,以指导机械加工,即作为被控对象的电机和反射镜的传递函数的结构已知但参数未知.针对此光电快速跟踪系统的水平方向高精度快速跟踪测量,本文建立了系统模型,提出了触发引导,目标的快速捕获,复合控制三个控制步骤和策略,通过二分法整定了系统参数并确...     

基于单片机的步进电机S形曲线调速控制

列举步进电机的3种速度控制方法,分析步进电机矩频特性曲线,得出步进电机速度变化规律.提出了符合实际情况的S形加减速曲线,将曲线离散处理,设计了单片机的控制程序.这种控制方法已经成功应用于切纸机的送料电机上.