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。     

永磁直线同步电机的固定边界层滑模控制

为了解决永磁直线同步电机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)运行过程中对系统参数扰动及端部效应等不确定因素敏感的问题,提出了一种PMLSM的非线性鲁棒控制方法。利用反馈线性化的思想,对PMLSM数学模型进行变换得到包含不确定因素的准线性化且解耦的模型。采用msat函数的思想方法,设计了固定边界层滑模控制器,确保系统鲁棒性。同时给出了力观测器的设计方法估计新模型中未知的负载力。不需要知道系统参数的精确数值,通过确定其范围就可以使控制器得到良好的鲁棒性。仿真与实验结果均验证了文中所提出方法的正确性和控制策略的有效性。     

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。     

基于Elman神经网络的永磁直线同步电机互补滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受系统参数变化和外部扰动等非线性因素影响而降低伺服系统控制性能的问题,提出了一种Elman神经网络互补滑模控制方法。互补滑模控制是在常规滑模控制的基础上增加一个广义误差滑模面,不仅可以减少系统状态达到滑模面的时间,又能保证系统跟踪精度。但是,在实际应用中互补滑模控制的切换增益和边界层厚度的值很难选取。为了对系统中不确定性因素的值进行准确的估计,并削弱滑模控制的抖振现象,采用Elman神经网络估计器对其进行估计,替代滑模控制中的切换控制,降低不确定性因素对伺服控制系统的影响,进一步提高系统的鲁棒性。实验结果表明,基于Elman神经网络的互补滑模控制与互补滑模控制相比,不仅改善了系统的位置跟踪性能,还提高了系统的鲁棒性能。     

永磁直线同步电机自适应反推全局快速终端滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统位置跟踪精度易受参数变化、负载扰动、摩擦力等不确定性因素影响的问题,提出自适应反推全局快速终端滑模控制(ABGFTSMC)方法。首先,建立含有不确定性的PMLSM动态数学模型。然后,采用反推控制将复杂的非线性系统分解成低阶子系统,并利用全局快速终端滑模控制将系统状态快速收敛到平衡点,提高系统的响应速度,增强系统的鲁棒性;再结合自适应控制实时调整切换控制增益值,以便获得合适的切换增益,从而削弱了抖振现象。从理论上证明了该控制方案能够使系统获得快速收敛性和良好的跟踪性。最后,通过系统实验证明了所提出的控制方案不仅具有更快的收敛性,而且具有更快的跟踪性和更强的鲁棒性。     

永磁直线同步电机分数阶微分型边界层终端滑模控制

针对永磁直线同步电机易受参数摄动、负载扰动等不确定因素的影响,该文提出一种分数阶微分型边界层非奇异快速终端滑模控制（FO-NFTSMC）策略。首先,采用NFTSMC方法来抑制不确定因素对系统的影响,保证了跟踪误差在有限时间快速收敛,避免了奇异性;其次,在系统不确定上界未知的情况下,将Riemann-Liouville分数阶微分定义和边界层技术结合,实现一种新的分数阶微分型边界层控制,不仅具有整数阶边界层的输出特性,还具备“大误差大增益,小误差小增益”的功能,化解了整数阶边界层控制中的“弱抖振”与“快收敛”之间的矛盾,使得系统全局快速收敛;最后,实验结果表明,该策略提高了系统的跟踪精度与响应速度,对负载扰动和参数变化具有很强的抑制能力,同时有效地削弱了抖振现象。     

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。     

永磁直线同步电机自适应反推滑模控制

针对高速高精数控机床直线伺服系统,考虑参数变化、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,设计反推滑模控制器(ABSMC).实际应用中不确定确界未知,通过设计自适应率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,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。     

永磁直线同步电机神经滑模控制仿真

分析了永磁直线同步电机的数学模型,给出了径向基(RBF)神经网络的结构和算法,设计出以切换函数为网络输入、以滑模控制器为网络输出的神经滑模控制器,软件仿真结果表明所设计的滑模控制器能进行自适应学习,可实现良好的伺服跟踪.     

永磁直线同步电机自适应非线性滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服控制系统易受参数变化、外部扰动、非线性摩擦力等不确定性因素的影响,采用了一种自适应非线性滑模控制(ANLSMC)方案。首先,建立了含有不确定性因素的PMLSM动态方程,然后,通过速度作为状态变量的非线性函数和广义滑模面相结合,设计了非线性滑模面,这样不仅提高了系统的响应速度,而且增强了系统的鲁棒性。通过自适应控制在线调整趋近律中的控制增益来调节系统状态轨迹到达滑模面的趋近速度,削弱了抖振现象,同时减少了系统跟踪误差,进而提高系统的控制精度。最后,实验结果表明所采用的控制方案有效可行,与滑模控制(SMC)和非线性滑模控制(NLSMC)相比,ANLSMC不仅提高了系统的响应速度,而且改善了系统的跟踪精度和鲁棒性能。     

永磁直线同步电机滑模最优控制

为了解决永磁直线同步电机（PMLSM）运行过程中对系统参数摄动及负载扰动等不确定因素敏感的问题,提出利用滑模变结构控制和最优控制相结合,实现PMLSM高性能鲁棒控制。首先,利用线性二次型最优控制方法来确定系统的反馈增益和控制律;然后,利用滑模变结构控制理论改进最优控制律,保证最优控制过程的鲁棒性,从而设计出滑模最优控制器。仿真结果表明,滑模最优控制与传统PI控制相比具有更好的动态稳定性,对外界干扰具有较强的鲁棒性。     

永磁直线同步电机滑模控制系统

设计了一种基于滑模变结构的永磁直线同步电机(PMLSM)矢量控制系统。从直线电机的基本工作原理出发,通过坐标变换,建立PMLSM在两相同步旋转正交坐标系上的数学模型。基于滑模变结构和李雅普诺夫稳定性理论设计转速调节器,组成PMLSM滑模控制系统。为了验证该控制系统的有效性,在MATLAB/Simulink平台下搭建系统的模型并进行仿真。仿真表明,该控制系统具有很强的鲁棒性。     

永磁同步电机动态滑模速度控制

为提高永磁同步电机（PMSM）伺服系统的控制性能,削弱系统中存在不确定性的影响,并解决传统滑模控制（SMC）技术中存在的抖振问题,提出一种动态滑模控制（DSMC）方法。首先,在建立PMSM数学模型的基础上,设计传统的PID型SMC方法,同时,为削弱系统抖振现象并进一步提高系统的鲁棒性,设计了DSMC方法。DSMC可以通过增加一个附加的动态变量来获得分层的滑动面,进而保证系统具有快速的、精准的速度跟踪性能。最后,通过MC56F8346 DSP控制核心验证所提方法的有效性,实验结果证明,所提出的DSMC方法相比于传统SMC能更快更好地跟踪速度给定信号,并且具有更强的鲁棒性。     

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。     

永磁直线同步电机的智能增量滑模控制

针对永磁直线同步电机直接驱动伺服系统的位置跟踪精度易受参数变化、外部扰动、端部效应等不确定性因素的影响,提出了一种将小波神经网络(wavelet neural network,WNN)和增量滑模控制器相结合的智能增量滑模控制方法。利用系统先前的状态信息和控制动作作为反馈量,同时选择饱和函数作为切换函数来设计增量滑模控制器,不仅削弱了抖振,而且提高了系统的跟踪性能;利用WNN实时观测和补偿参数变化和外部扰动等影响,并采用改进的粒子群优化算法在线调整WNN的学习率,对不确定因素进行实时估计。从理论上分析证明了此控制器可以保证系统收敛,提高了直线伺服系统的控制性能。通过系统实验,证明了所提出方案的有效性,与滑模控制(sliding mode control,SMC)相比,系统具有强鲁棒性和良好的位置跟踪精度,明显地削弱了抖振现象。     

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。     

基于反馈线性化的永磁直线同步电机自适应动态滑模控制

在高速、高精度永磁直线同步电机伺服系统中,直轴电流和交轴电流之间、线速度和电流之间存在的非线性耦合及参数摄动和负载扰动等不确定因素,严重影响速度跟踪精度和响应速度.为此,该文采用反馈线性化控制方法,通过坐标变换和状态反馈,将电机仿射非线性模型解耦线性化为独立的电流子系统和线速度子系统.在线性化模型的基础上,设计动态滑模控制器,降低反馈线性化控制对直线电机数学模型的依赖性,提高伺服系统的鲁棒性.同时设计自适应控制律估计系统不确定性扰动,削弱系统抖振现象.仿真和实验结果表明,所提出的控制策略能有效提高速度跟踪性能,增强系统的鲁棒性.     

永磁同步电机转速快速动态滑模控制

针对永磁同步电机转速控制系统,运用矢量控制技术,并采用快速动态滑模控制方法分别设计了电机的速度和电流控制器,通过李亚普诺夫稳定性理论证明了系统的稳定性。设计控制器时将滑模控制中的不连续项转移到控制量的一阶导数中,从而能有效降低系统抖振;采用快速终端滑模的思想设计了滑模趋近律,从而可使系统快速收敛。结合永磁同步电机驱动的连铸结晶器正弦/非正弦振动控制系统对电机转速为恒值或变角速度的实际要求,对电机速度控制系统进行了仿真。仿真结果表明,电机角速度能快速跟踪给定的恒值或时变角速度信号,控制量的抖振得到了有效抑制,系统对负载扰动具有良好的鲁棒性。