基于扰动观测器和重复控制器的永磁直线同步电动机鲁棒控制

针对高精度直接驱动的永磁直线同步电动机伺服系统,研究其负载扰动、系统参数变化及端部效应等不确定性因素对系统伺服性能的影响,提出一种将扰动观测器(disturbance observer,DOB)和重复控制器(repetitive controller,RC)相结合的的鲁棒控制策略。基于DOB的鲁棒反馈控制器补偿了外部扰动、负载扰动、未建模动态、系统参数变化及不确定性等,保证了系统的速度鲁棒性能,但是DOB无法彻底抑制端部效应这种周期性扰动对速度品质的影响,为此,采用根据内模原理设计专门抑制周期性扰动作用的RC来消除端部效应对系统的不良影响。理论分析和仿真实验结果表明所提出的控制方案是有效的,采用该方案可明显提高系统的鲁棒性能。     

基于干扰观测器的电液压伺服系统的全局滑模控制

随着电液压伺服系统在航空航天领域、电力、农业机械和制造工业越来越广泛地应用,实际工程对其性能的要求也越来越高,但是模型不确定和负载力矩的存在会阻碍系统性能的提升。针对干扰观测器(Disturbance Observer,DOB)在干扰估计方面的不足,提出一种基于DOB的全局滑模控制器(Global Sliding Mode Controller,GSMC)。GSMC既可以削弱DOB未估干扰对控制系统性能的影响,又可以完成伺服跟踪功能。计算机仿真结果表明,相比传统的DOB+PID控制方案,所提出的双环控制方案可实现电液压伺服系统更精确地跟踪,同时控制量中无明显的高频抖动现象,因此该方案具有较高的实用价值。     

伺服系统柔性负载建模方法研究

柔性负载广泛存在于电气传动系统中。根据柔性的成因,伺服系统中柔性负载可以分为柔性关节、柔性连杆以及两者的组合形式等三类。针对这三类典型的柔性负载系统,首先引用已有的研究成果对其分别进行单独建模分析。在此基础上,提出了一种新型柔性负载描述方法。得到的柔性负载数学模型既可以描述柔性关节系统,又可以描述柔性连杆伺服系统。同时,该模型经过适当转换可以得到上述任意一种柔性负载系统。总结上述柔性负载的建模方法,得到新型柔性负载建模方法。通过有限元计算和谐振抑制实验验证了所提出柔性负载建模方法的准确性。     

基于干扰观测器的感应电机内模控制方法研究

内模控制(IMC)因其结构简单、易于实现已得到广泛应用,但传统IMC不能有效消除电机运行过程中存在的参数摄动、负载扰动及一些不确定干扰,从而影响了其在高性能变频调速系统中的应用。为提高系统的抗扰动性能,提出一种基于干扰观测器(DOB)的感应电机IMC-DOB方法,基于感应电机的数学模型设计了DOB,并对DOB的结构进行了理论分析。实验结果表明,DOB可实时估计出系统的扰动值,所提方法在系统发生参数摄动和负载突变时,能在保持传统IMC快速响应动态性能的同时,并对干扰具有较好的鲁棒性。     

有限元算法验证机器人电动关节用螺钉强度

机器人电动关节通常采用模块化研制方法,关节螺钉作为连接关节的核心,其强度性能直接影响电动关节、乃至整个机器人的可靠性和安全性.介绍一种通过ANSYS软件对螺钉强度进行验证的方法,针对SCARA型机器人结构和受力情况进行分析,对SCARA机器人运行过程中关节螺钉的受力情况进行仿真,验证在机器人设计过程中采用的关节螺钉的有...     

一种基于内模控制的工业机器人关节伺服系统振动抑制算法

由于减速器的柔性导致工业机器人关节伺服控制系统存在谐振点,传统PI控制在极端位置指令下会出现振动。该文根据工业机器人单关节的弹性传动模型,基于内模控制原理提出一种工业机器人关节伺服系统振动抑制算法,通过在传统伺服控制器位置环与速度环之间添加抑振滤波器实现振动抑制,无需额外的传感器与复杂的控制算法。仿真与实验证明了该方法简单可行,能有效抑制机械振动,且具有较强的参数鲁棒性。     

基于速度跟踪算法的机械负载动态模拟

提出并介绍了用两台同轴直流电动机建立对机器人关节机械负载进行模拟的实验系统,建立了此系统模型.采用基于速度跟踪的控制算法,对建立的数学模型就此控制算法在Matlab/Simulink下进行仿真.最后对实验系统进行了性能测试和负载模拟的实验,证明了基于速度跟踪的算法和此实验系统对机器人关节的非线性机械负载进行模拟是可行有效的,但系统动态性能和精度尚待进一步提高.     

直驱XY平台伺服系统预测鲁棒轮廓跟踪控制

针对直驱XY平台中存在的系统延迟、系统参数变化、负载扰动等不确定性以及双轴之间的耦合问题,依据模型预测控制、扰动观测及解耦控制理论,设计了一种模型预测控制器(MPC)、扰动观测器(DOB)和交叉耦合控制器(CCC)相结合的预测鲁棒跟踪控制系统。利用MPC作为前馈控制器,通过模型预测、滚动优化和反馈校正提高系统的跟踪性能。DOB能够抑制系统参数变化及外部负载扰动等不确定性因素对系统伺服性能的影响,提高系统的鲁棒性能。CCC能补偿两轴间的轮廓误差,解决双轴间的耦合问题。仿真实验结果表明,所设计的系统具有快速准确的跟踪性能和较强的鲁棒性能。所提出的控制方案能够有效地减小系统的轮廓误差,进而提高了XY平台的轮廓加工精确度。     

基于干扰观测器的磁通反馈式功率放大器

磁通反馈式功率放大器中存在的噪声、参数摄动以及其它非线性特征会影响磁悬浮效果。为了研究该问题,建立了磁通反馈式功率放大器及其负载电磁铁的仿真模型,其中引入了气隙变化对磁通生成模型的影响。针对单纯比例积分微分(proportion-integral-differential,PID)控制应用在磁通反馈式功率放大器中会产生磁通稳态输出抖动的问题,设计了一个新型干扰观测器(disturbance observer,DOB)。新型DOB采用多路传感信号综合观测的方式减小反馈信号处的噪声干扰对观测值的影响,并获得了比常规DOB更加稳定的系统等效效果。仿真结果表明,结合新型DOB结构的PID反馈控制方法能够很好的抑制因模型参数摄动、模型非线性特征和噪声而造成的稳态磁通输出抖动,其控制效果优于单独PID控制方法。     

基于ZPETC和DOB的直线伺服系统鲁棒控制

针对直线伺服系统存在的外部扰动、系统参数变化、非线性摩擦等不确定性因素对系统的影响,采用零相位误差跟踪控制器(ZPETC)和干扰观测器(DOB)相结合的控制方法,通过ZPETC来提高系统的快速跟踪能力,减小系统的跟踪误差,并通过DOB来减小不确定因素对系统的影响,从而同时提高系统的定位精度和鲁棒性。仿真结果表明,所提出的控制方案是有效的,能够明显提高系统的定位精度。     

基于ZPETC和DOB的直线伺服系统鲁棒控制

针对直线伺服系统存在的外部扰动、系统参数变化、非线性摩擦等不确定性因素对系统的影响,采用零相位误差跟踪控制器（ZPETC）和干扰观测器（DOB）相结合的控制方法,通过ZPETC来提高系统的快速跟踪能力,减小系统的跟踪误差,并通过DOB来减小不确定因素对系统的影响,从而同时提高系统的定位精度和鲁棒性。仿真结果表明,所提出的控制方案是有效的,能够明显提高系统的定位精度。     

基于负载位置反馈的永磁同步电机驱动柔性负载谐振抑制方法

柔性负载广泛存在于电气传动系统中。根据柔性的成因,伺服系统中柔性负载主要分为柔性关节和柔性连杆两类系统。针对这两类典型的柔性负载系统,首先引用已有的研究成果对其建立了一致的动力学模型。然后将PI调节器应用于系统控制中,由于自由度有限,谐振抑制效果并不理想。因而,控制系统中需要引入状态反馈。针对谐振抑制的需要,通过增加一个额外的位置传感器对末段位置进行测量,然后将其反馈至控制系统中。针对负载位置反馈策略,分析了其系统性能与参数关系,并采用三种策略对其进行了极点配置。仿真和实验验证了所提出的基于负载位置反馈及其参数整定方法的有效性。     

基于干扰观测器的永磁同步电机反推控制

为了改善具有外源干扰的永磁同步电机(PMSM)调速控制系统的控制性能,提出一种基于干扰观测器(DOB)的反推控制调速策略。首先,针对来源于PMSM外部系统的动态干扰,利用系统状态变量构造干扰观测器,并将DOB的设计问题转化为系统误差的稳定性问题。进一步,利用Lyapunov稳定性理论,获得基于线性矩阵不等式的DOB的存在条件和设计方法。然后,在实时重构干扰的基础上,采用反推控制策略来设计系统控制器,使系统具有良好的速度跟踪、转矩响应及干扰抑制性能。最后,通过MATLAB仿真和实验验证系统设计的有效性和可行性。仿真表明,与传统的PID控制相比,当设定速度为500 r/min,电机起动直至达到稳定状态所需时间从0.025缩短为0.008 s,转速峰值从680降至520 r/min。通过基于DSP的实验测试表明,所提出的控制策略响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够有效抑制负载干扰。     

基于SimMechanics的SCARA机器人轨迹规划与仿真

针对SCARA机器人运动姿态解和轨迹规划的优化选择问题,基于D-H法建立了机器人运动学模型,根据机器人通过奇点后的两种姿态解,利用多项式插值法得到了不同的运动轨迹,利用SimMechanics导入Solidworks三维模型进行了机械运动仿真。通过对比不同姿态下的轨迹规划仿真结果,验证了关节角度积分求和的优化选择方法在SCARA机器人轨迹规划中的可行性。     

一种机器人轨迹规划的优化算法

为了使机器人运动轨迹平滑且工作时间最优,以SCARA机器人为研究对象,在考虑各关节速度、加速度和加速度变化约束的基础上,对机器人在关节空间中进行轨迹规划.采用遗传算法对关节空间中各关键点间的运行时间间隔进行规划.利用ADAMS/View搭建的机器人仿真模型,以遗传算法产生的最优时间间隔为机器人轨迹规划仿真的依据,在ADAMS中进行机器人运动学仿真.仿真结果表明,所设计的机器人轨迹规划方法既能保证工作时间最优,又可使机器人的轨迹平滑.     

基于扰动观测器与最小二乘法惯量辨识的永磁同步电机控制

将扰动观测器(DOB)用于永磁同步电机(PMSM)的控制能够有效抑制外部力矩扰动,但由于PMSM参数存在时变和不确定性,导致DOB的控制品质下降。提出采用递推加权最小二乘法对变化后的转动惯量进行辨识,将修正后的转动惯量用于DOB。仿真试验表明,该方法能够高精度地对转动惯量进行实时在线辨识,提高了电机在变负载情况下的抗外部力矩扰动的能力。     

基于神经网络的机器人独立关节控制

提出了一种适用于系统控制的神经元模型，该模型是Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ算法的一种推广。它可直接作为控制器亦可连成网络控制器用于机器人独立关节伺服系统，仿真实验表明，本文设计的控制器不仅适用于机器人独立关节伺服系统的控制而且还适用于几乎全部ＳＩＳＯ线性定常和时变系统的控制以及部分非线性系统的控制。     

基于摩擦模糊建模与补偿的机器人低速控制

针对摩擦引起机器人低速时运动性能恶化、作业精确度变差的问题,提出考虑负载力矩影响的摩擦模糊建模方法及模糊自适应鲁棒控制策略。通过摩擦测量实验,提取关节摩擦随负载力矩变化的特征,并提出一种扩展摩擦模型以描述关节摩擦特性。为克服固定补偿难以处理摩擦不确定性的弱点,引入模糊逻辑系统逼近摩擦现象,并实现模型的线性化以设计自适应学习机制。在此基础上,设计模糊自适应鲁棒控制算法,该算法采用前馈的方式补偿关节摩擦的影响,自适应项实现参数的在线调整,并根据系统中不确定性的界,设计鲁棒控制项以保证系统的鲁棒性。对比实验结果表明,所提出的摩擦模型与控制算法使关节最大跟踪误差可控制在0.005°以内,与未考虑负载力矩影响的控制器相比,平均跟踪误差和最大跟踪误差分别降低了25%、14.55%。     

摆动喷管电动伺服系统复合控制方法EI北大核心CSCD

针对飞行器摆动喷管电动伺服系统在低气压高温升条件下的控制问题,提出一种复合控制方法。基于LuGre模型对伺服系统的复杂负载力矩进行建模,利用状态观测器和两个dual观测器推导出负载力矩参数自适应律,以期实现对负载力矩随外界条件变化时的拟合。采用自适应反步终端滑模算法,负载力矩估计值进行虚拟力矩补偿,同时解决控制电压与力矩干扰之间不匹配、电机电压扰动及参数变化的问题,理论分析证明所提控制算法对于匹配及非匹配不确定性都具备鲁棒性,能够保证跟踪误差最终一致有界。最后通过仿真及实验,验证了所提方法的有效性。     

基于可调惯量比的伺服系统低频谐振控制

在传动系统中,由大惯量负载和弹性连接轴所引起的低频谐振现象会使负载在运动过程中产生低频振动,影响系统的运动控制性能.在设计扰动观测器的基础上提出了可调惯量比的控制策略,通过在控制回路中调节负载惯量与电机转子惯量的比值至理论推导的最优值,实现了同时对电机输出轴和负载的低频干扰抑制,使伺服系统可以有效控制大惯量负载进行平稳运动,理论分析与仿真实验均证实了该方法的可行性.