永磁直线电机自适应反推滑模鲁棒跟踪控制

针对高速高精伺服系统,考虑永磁直线同步电机(PMLSM)参数变化、外部负载扰动和摩擦力等不确定因素对系统伺服性能的影响,设计自适应反推滑模控制器(ABSMC).由系统位置、速度误差建立滑模面,利用反推理论推导出反推滑模控制律.实际应用中不确定确界未知,通过设计自适应律修正不确定确界观测值.经分析验证,并与反推滑模控制相比,自适应反推滑模算法在保证系统全局一致渐进稳定情况下,能很好抑制不确定因素对系统性能的影响,对参考指令位置跟踪鲁棒性强,同时抖振得到明显削弱.     

永磁直线同步电机自适应互补滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受非线性因素影响而降低伺服系统鲁棒性的问题,提出一种自适应互补滑模控制方法。永磁直线同步电机的非线性因素包括系统参数变化、电机端部效应及外部不确定性的扰动。互补滑模控制将积分滑模面与广义误差滑模面相结合,将系统状态轨迹限定在两个面的交线上,缩短了状态轨迹达到滑模面的时间,提高了位置跟踪精度。为了进一步改善系统鲁棒跟踪性能,利用自适应控制对不确定扰动因素的上界进行估计,减小不确定因素对系统的影响,改善滑模控制的抖振现象。实验结果表明所提出的控制方法是有效可行的,自适应互补滑模控制不仅提高了系统的跟踪性能,而且更有效地抑制了不确定因素对控制系统的影响。     

神经网络自适应的永磁直线同步电机超扭曲终端滑模控制

为了提高永磁直线同步电机控制系统的鲁棒性和快速性,提出了一种基于超扭曲滑模控制的直线电机反推控制策略.首先,根据电机的机械动力学方程,建立了永磁直线同步电机的数学模型.其次,引入一种基于超扭曲控制的终端滑模控制器,削减系统的抖振,保证滑模面的快速收敛,从而提高系统的鲁棒性.针对直线电机易受到参数变化以及外界干扰影响的特...     

基于神经网络的永磁直线同步电机自适应滑模控制

针对永磁直线同步电机（PMLSM）直接驱动系统的非线性与电机参数时变、易受扰动的特性,将滑模控制和神经网络控制相结合,用两个神经网络控制器分别实现滑模等效控制和滑模切换控制,构成神经网络自适应滑模控制。仿真结果表明,神经网络滑模控制和常规的滑模控制相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性。     

永磁直线同步电机的自适应增量滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动、端部效应等不确定性因素的影响,提出了一种自适应增量滑模控制(AISMC)方法。通过利用系统先前的状态信息和控制动作来设计增量滑模控制器,同时选择饱和函数作为切换函数,不仅削弱了抖振,而且提高了系统的跟踪性能。然后利用自适应控制来观测和补偿参数变化与外部扰动等不确定性因素的影响,并对不确定性参数的界限进行实时估计,设计出自适应增量滑模控制器。从理论上分析证明了此控制器可以保证系统收敛,具有快速的收敛速度,提高了直线伺服系统的跟踪性能。通过系统实验,证明了所提出的AISMC方案的有效性,与滑模控制(SMC)相比,基于AISMC的系统具有较强的鲁棒性和精确的跟踪性,明显削弱了抖振现象。     

基于扰动观测器的永磁直线同步电动机自适应反推互补滑模控制

针对永磁直线同步电动机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)驱动的数控机床易受参数变化、负载扰动以及摩擦力等不确定性影响的问题,提出一种基于质量辨识扰动观测器(disturbance observer with mass identification,DOB-MI)的自适应反推互补滑模控制(adaptive backstepping complementary sliding mode control,ABCSMC)策略。设计 ABCSMC 方法抑制不确定对系统的影响。通过引入自适应律,ABCSMC 的边界层能够实现动态变化,保证系统具有全局鲁棒性,且 ABCSMC 可对不确定性在线估计并调整,从而提高位置跟踪精度。由于在实际应用中,负载质量变化会对系统性能造成极大的影响,因此,利用离散模型参考自适应辨识理论,设计 DOB-MI 辨识动子质量并计算出补偿电流以补偿负载扰动对系统的影响。仿真与实验结果表明,该方法提高了系统的位置跟踪精度,对参数变化和负载扰动等不确定性具有极强的抑制能力。     

永磁直线同步电机自适应模糊神经网络时变滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)在跟踪不同参考轨迹运动时,易受参数变化、外部扰动以及摩擦力等不确定因素影响而降低伺服性能的问题,提出一种基于自适应模糊神经网络时变滑模控制器(AFNNTSMC)的精密位置跟踪方法.首先,在PMLSM数学模型的基础上,将时变滑模面引入到传统滑模控制器(SMC)中设计时变滑模控制器(TSM...     

永磁直线同步电机插入式积分滑模控制

永磁直线同步电机(PMLSM)因具有高速、高动态响应等优点而备受关注。参数变化、端部效应和摩擦力等不确定因素将会降低直线电机控制系统应有的性能。为了提高系统的鲁棒性,提出了一种插入式积分滑模控制。该滑模控制将原有控制器的输出量加入到所设计的滑模面中,使得控制系统在不改变原有控制器结构和性能的情况下,获得较强的鲁棒性。同时,以连续的超螺旋控制替换积分滑模控制中原有的不连续部分,削弱了滑模固有的抖振。MATLAB/Simulink仿真结果证实了所提方法的有效性。     

直线永磁同步电机的新型滑模控制

针对直线永磁同步电机提出了一种基于负载推力观测器的新型滑模变结构控制,从而实现对推力扰动的补偿。且大大削弱了推力纹波及系统的抖振;在滑动模态中引入积分环节来进一步消除系统的稳态误差和系统抖振。仿真结果表明该方案能提高系统对参数摄动和外在阻力扰动的鲁棒性。     

永磁直线同步电机超短反馈滑模控制研究

永磁直线同步电机矢量控制的速度环常采用PI控制。传统PI控制器在速度追踪时存在起动过程超调大、受到负载扰动时调节时间长等不足之处。为提高伺服性能,滑模控制被应用到伺服系统中,但其缺点是存在抖振问题。因此,提出一种基于内分泌激素调节的滑模控制方法,可以有效降低速度的超调量,缩短受到外部扰动时的调节时间。在MATLAB中搭建了系统的仿真模型,仿真结果表明其对速度和推力的控制效果显著,优于传统的PI控制和常规的滑模控制。     

多关节机器人的反演自适应模糊滑模控制

针对二关节机器人轨迹跟踪问题,设计了一种新的反演自适应模糊滑模控制器.该方法设计了反演滑模控制器和自适应模糊控制器,通过设计合适的自适应律,采用模糊控制器在线估计不确定性上界值,实现了对建模误差和干扰的自动跟踪,削弱了抖振.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的有效性.     

自适应积分逆推滑模励磁控制研究

电力系统参数摄动和外界干扰等因素对励磁系统影响很大,该文选择易于测量的状态变量建立鲁棒励磁控制系统模型,结合逆推设计方法和自适应滑模控制理论设计励磁控制器。按照逆推设计方法,逐步构造了李亚普诺夫函数,在构造虚拟控制信号时引入误差的积分项;给出阻尼系数的自适应律;设计了新的滑模面,从而得到最终的控制规律,对干扰进行抑制。仿真实验结果表明,系统在动静态响应性能上均优于常规逆推控制,说明这种控制方法能够改善系统的电压和功角稳定性。     

SVC与发电机励磁的逆推Terminal滑模协调控制

设计了一种静止无功补偿器与发电机励磁的逆推Terminal滑模协调控制器,采用逆推法逐步构造李亚普洛夫函数,不确定参数用自适应律替换,最后一步加入Terminal滑模面,使相关变量能够在有限时间内收敛到零。针对单机无穷大系统的仿真结果表明,所设计的逆推Terminal滑模协调稳定控制器能够快速阻尼功率振荡,有效提高电力系统的暂态稳定性并可维持机端电压恒定。     

电液伺服系统的积分滑模自适应控制

针对一类参数不确定的非线性系统,提出了一种积分滑模自适应控制策略.在滑模控制中引入积分控制项,消除了传统滑模变结构控制需要被跟踪信号导数已知的假设,同时基于Lyapunov方法引入参数自适应律,使系统具有优良的抗干扰特点.本文采用该控制方法,对电液伺服系统的液压缸位置进行跟踪控制.仿真结果显示,该方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪性能.     

基于反演设计的机器人非奇异终端模糊滑模控制

针对带有建模误差和外部干扰的多关节机器人轨迹跟踪问题,根据滑模控制原理,采用非奇异终端滑模面,基于反演设计方法,设计了反演非奇异终端模糊滑模控制。并设计了模糊控制器在线估计不确定性上界值,削弱了抖动。利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性,仿真结果表明方法的有效性。     

基于新控制律的永磁直线同步电动机滑模控制

针对永磁同步直线电动机(PMLSM)伺服系统的推力波动及滑模变结构控制(SMVSC)的"抖振"问题,结合神经网络的自学习和自适应不确定性系统动态特性的能力,设计了基于神经网络推力观测器的新型控制律滑模控制算法,实现了对推力扰动的补偿,且大大削弱了推力波动及系统的抖振现象,同时在切换控制部分加入改进积分环节来进一步消除系统的稳态误差和系统抖振。仿真结果表明,该方案能提高系统对参数摄动和外在扰动的鲁棒性。     

基于dSPACE的PMSM反演滑模控制

研究了变参考转速及负载条件下永磁同步电动机(PMSM)的转速跟踪控制问题,结合反演和滑模控制算法设计了一种PMSM的速度控制器.该算法综合了反演控制动、静态特性好以及滑模控制鲁棒性强的特点,有效提高了PMSM控制系统的转速动态跟踪特性.仿真和dSPACE实验结果表明,相比于反演控制器,反演滑模变结构控制器具有更好的转速动态响应以及更强的鲁棒性.     

直线永磁同步伺服系统的滑模-神经网络控制

针对直接驱动的直线永磁同步伺服系统,提出一种基于滑模控制和神经网络控制相结合的双自由度控制策略.滑模输入控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能;神经网络输出反馈控制器对系统参数摄动和外在阻力变化进行抑制,并削弱了滑模控制引起的系统抖振.该控制策略很好地解决了直线永磁同步伺服系统的跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾.仿真结果表明该方案在保证伺服系统快速性的同时,对参数摄动和阻力扰动(尤其是非线性时变扰动)具有很好的鲁棒性.     

交流伺服系统自适应模糊变结构控制

研究并设计了应用在交流伺服系统中的自适应模糊变结构控制器.该控制器结合自适应控制、模糊控制和变结构控制等理论的优点.不仪加快了交流伺服系统的响应速度,提高了控制精度,增强了抗干扰能力,而且避免了常规矢量控制方法复杂的坐标变换,实现简单.实验结果验证了该控制方法的可行性和有效性.