基于模糊滑模控制的数控机床位置伺服系统北大核心

针对数控机床位置伺服系统这样一个多变量、强耦合且参数不确定的非线性系统,为了提高位置伺服系统的响应特性,在研究普通滑模控制的基础上给出自适应模糊滑模切换控制策略,给出了自适应模糊滑模切换控制算法,设计了基于自适应律的模糊滑模控制器,采用Lyapunov分析证明了基于该控制器的位置伺服系统的稳定性。搭建了基于AD5435的半实物仿真实验平台,分别将PID控制、普通滑模控制以及切换模糊化自适应滑模控制进行半实物仿真验证。实验结果表明该控制算法不但可以提高位置伺服系统的动态和静态特性,而且具有较强的抗干扰性。     

直驱泵控电液位置伺服系统模糊滑模控制仿真与实验研究

针对直驱泵控电液位置伺服系统采用普通滑模控制存在高频抖振现象以及跟踪控制性能欠佳的问题,在普通滑模控制的基础上引入模糊控制量来柔化控制信号,从而削弱滑模切换时产生的剧烈抖振,提高电液位置伺服系统控制精度和稳定性。设计了比例切换模糊滑模控制器,实现了利用模糊控制输出项柔化滑模切换控制。采用滑模控制和模糊滑模控制对单位阶跃响应和余弦跟踪特性进行了仿真与实验研究。结果表明:模糊滑模控制能显著提高直驱泵控系统的动态响应速度和稳态控制精度,增强系统的鲁棒性,削弱普通滑模控制存在的高频抖振现象。     

电液位置伺服系统的模糊滑模控制研究

针对电液位置伺服系统的位置跟踪控制问题,在滑模控制理论的基础上,加入模糊控制理论,提出了一种模糊自学习滑模控制方案.通过设计模糊控制器,用模糊输出代替滑模切换控制,将该控制方法应用于电液位置伺服系统的研究中,仿真实验结果表明该控制方案的有效性,跟踪性能良好,能有效削弱抖振.     

RBF神经滑模控制在永磁直线同步电机的应用研究

给出了神经网络学习算法和神经滑模控制器的具体设计思路,将滑模控制器的切换函数作为神经网络输入,以滑模控制器为网络输出,从而实现神经网络学习能力和滑模控制自适应切换能力有效结合,将神经滑模控制器应用于永磁直线同步电机伺服系统,通过仿真说明了其良好的跟踪特性和低速平稳性。     

模拟转台伺服系统的自适应模糊滑模控制研究

利用Stribeck摩擦模型,将自适应控制与模糊滑模控制相结合,提出了自适应模糊滑模控制模型,对模拟转台伺服系统进行了控制。仿真结果表明,自适应模糊滑模控制器能有效抑制摩擦力矩的影响,实现高精度的位置跟踪,鲁棒性好,值得在其他非线性系统中推广使用。     

基于电液位置伺服系统机床滑台模糊自适应控制研究

针对传统电液位置伺服液压机床系统的非线性、强耦合、稳定性低等问题,提出了一种改进模糊自适应控制算法,使得机床滑台位置根据外界条件能够实时跟踪以达到稳定控制。首先,以华中数控组合机床为实例,对机床整体结构及功能进行介绍;然后,建立机床滑台控制模型、传递函数,并设计改进后的模糊自适应控制器;最后,结合AMESim-MATLAB软件搭建电液位置伺服系统滑台模糊自适应控制模型,并对搭建好的模型进行联合实验仿真和实际系统测试。测试实验结果表明,基于电液位置伺服系统的机床滑台模糊自适应算法相对于传统PID算法的位置跟踪效果好,位置控制响应速度快、误差小、鲁棒性强,验证了改进后的模糊自适应控制算法的可行性。     

机械伺服系统的自适应反演模糊滑模控制

针对参数不确定性机械伺服系统位置跟踪控制问题,提出了一种自适应反演模糊滑模控制策略。为了补偿参数不确定性影响,提出了基于反演法的滑模控制策略。为简化控制器设计,提出了自适应算法对不确定性进行有效估计,采用模糊逻辑,消除了切换控制项,有效地消弱了抖振现象。根据李雅普诺夫稳定性理论,获得了自适应率,保证了系统的稳定性。仿真结果表明,提出的控制策略不仅具有较高的跟踪精度,而且能有效地减小抖振。     

遗传神经网络滑模控制在交流伺服控制中的应用研究

基于永磁同步电机(PMSM)的交流伺服系统能够有效提高机床加工能力,但是PMSM具有时变非线性,很难建立它的精确数学模型,因此采用传统PID控制器难以得到期望的控制效果。为保证控制精度,研究了一种遗传神经网络-滑模变结构矢量控制交流伺服系统。该控制系统采用id=0矢量控制策略,应用滑模控制器来准确跟踪伺服位置指令,并在速度环利用径向基神经网络(RBF)来优化滑模控制律以改善与消除滑模抖振;同时为了提高RBF工作效率,采用改进遗传算法(GA)离线优化RBF初始结构。通过dSPACE半实物仿真平台对PMSM进行实验测试,结果表明,所设计的遗传-RBF网络-滑模控制器能够在外界干扰下稳定工作,精确跟踪伺服位置指令,并且控制性能比只采用滑模控制好。     

基于RBF神经网络的PMSM滑模控制

针对永磁同步电机(PMSM)系统中经典滑模控制器产生的抖振现象对机械结构带来的损耗问题,设计了基于径向基(RBF)神经网络的滑模控制算法。采用RBF神经网络实时调节滑模控制中指数趋近律的切换增益,通过梯度下降法优化RBF神经网络的权值,增强电机的动态特性与抗干扰能力。与滑模控制进行对比仿真实验,仿真实验结果表明,该控制算法的跟踪性能更好,且能够有效降低滑模控制器的抖振。     

多关节机器人反馈线性化双模糊滑模控制

为了提高多关节机器人轨迹跟踪控制性能,提出了一种反馈线性化双模糊滑模控制方法。该方法在对机器人非线性动力学模型反馈线性化的基础上,设计了一种双模糊滑模控制器。通过设计一个模糊控制器,根据跟踪误差和误差变化率自适应地调整滑模面的斜率,从而加快响应速度。通过设计另一个模糊控制器,根据滑模面自适应地调整滑模控制的切换控制部分,从而减弱抖振。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性。针对空间三关节机器人进行了仿真实验,结果表明了所提方法的有效性。     

基于遗传算法的数控机床转台交流伺服系统PID参数优化

根据数控机床的实际应用需要,提出了一种新的优化交流伺服系统的控制方法,即基于遗传算法(GA)的PID自适应位置控制算法.该方法利用GA算法的全局寻优特性来提高PID控制器的控制性能与自适应能力.以某数控成型铣齿机SKXC3000中大型数控转台的位置伺服系统为研究对象,在Matlab 7.1环境中,对设计出的GA-PID调节器进行仿真研究.仿真结果表明,这种GA-PID控制器具有良好的动态性能以及很强的鲁棒性,完全能满足数控伺服系统的性能要求.     

转台伺服摩擦系统模糊滑模控制仿真

滑模控制是一种非线性控制策略,能够根据当前状态实现自适应的变结构运动,能够实现伺服系统的快速响应,并克服低速状态下摩擦力矩的影响。鉴于常规滑模控制有严重的抖振现象,系统通过引入柔性的模糊控制,通过模糊控制算法改变其切换增益,实现不确定项的消除。以直流电动伺服系统为被控对象,建立了其数学模型和摩擦模型,实现了基于切换增益的模糊滑模控制器的设计,软件仿真结果表明论文所设计的滑模控制器能达到较好的控制品质,有效的克服系统抖振,实现系统低速摩擦补偿。     

带钢纠偏电液伺服系统神经网络自适应滑模控制

建立了带钢纠偏电液伺服系统的数学模型,针对电液伺服系统存在参数不确定性、复杂非线性等特点,提出了自适应滑模控制方法,并利用神经网络的万能逼近特性进行参数逼近.通过Lyapunov稳定性分析,设计了参数自适应律和相应的控制器,通过Matlab对系统特性进行仿真分析.仿真结果表明,该控制算法能进行有效的参数估计,具有较好的跟踪响应和较强的鲁棒性,取得较满意的控制特性.     

基于最大转矩电流比的永磁同步电机自适应滑模控制

针对永磁同步电机伺服系统在外部扰动力矩下的速度跟踪控制问题,提出了一种基于最大转矩电流比的自适应滑模控制器。为了简化计算,采用牛顿-拉夫逊迭代法实现最大转矩电流比对电机交直轴电流的分配,并在此基础上改进了自适应滑模速度控制器。为减少滑模控制中的抖振,设计了自适应滑模切换增益。通过仿真实验对比可知,所提控制方式有效提升了系统的动态响应能力、稳态性能和抗扰动能力。     

基于自适应模糊滑模变结构的采煤机自动调高控制策略

针对采煤机自动调高和采煤工作面无人化存在的问题,提出了基于电液位置伺服系统的自适应模糊滑模变结构控制系统。分析了采煤机自动调高的依据条件,建立了采煤机调高系统的数学模型,得到了采煤机调高系统的控制变量。采用自适应模糊滑模变结构控制策略,设计了采煤机自动调高控制器,并分析了其稳定性。利用MATLAB对采煤机调高控制器进行了仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊滑模变结构的控制系统可以实现采煤机截割预定轨迹的准确跟踪,相对于PID控制技术,其跟踪误差较小,控制效果较理想。     

转台伺服系统的自适应模糊滑模逼近控制

在传统的转台伺服系统中加进了自适应模糊滑逼近模控制器。解决了传统的转台伺服控制方法易随电机参数变化而变化,抗负载扰动性能差,鲁棒性弱的缺点。自适应模糊滑模控制器作为一种非连续性控制,最大优点便是其滑动模态对加给系统的干扰具有完全的自适应性。系统再利用积分滑模面设计切换函数且将其模糊化,然后采用自适应模糊逼近方法,实现了对线性系统和非线性系统的高精度控制。仿真结果表明,自适应模糊滑模逼近控制不但具有良好的鲁棒性、较快的响应速度,而且在相似的控制效果下,可以极大的削弱滑模控制固有的抖振现象。     

基于模糊滑模的机械臂鲁棒轨迹跟踪控制

针对存在外部扰动及建模误差的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于模糊滑模的鲁棒轨迹跟踪控制策略。在传统鲁棒控制器的基础上引入模糊滑模控制器取代等效控制项,解决了由初始系统误差较大引起的速度跳变、抖振等问题。其中模糊滑模控制器采用自适应模糊逻辑修正指数滑模趋近律中的常数项,可以优化滑动模态的品质,有效消除抖振。利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真实验结果表明,该控制算法轨迹跟踪误差小,误差收敛速度快,具有良好的实时性。     

动态积分滑模控制及其在交流伺服系统中的应用

针对交流伺服系统速度控制问题,提出了一种动态积分滑模控制方法。利用动态滑模控制方法消除抖振,在切换函数中引入积分环节提高了稳态精度,并给出了交流伺服系统速度控制器的设计方法。仿真试验表明,该方法能明显削弱抖振,提高稳态精度,并有较强的鲁棒性。     

挖掘机的4自由度自适应模糊滑模控制

为实现挖掘机回转和工作装置的轨迹跟踪控制,建立挖掘机回转和工作装置的4自由度运动学和拉格朗日动力学方程.挖掘机工作装置具有明显的非线性和不确定性特征,并存在外部干扰,所以将滑模变结构理论用于其控制系统.针对滑模控制的抖振可能激活高频动态和破坏控制器部件的缺点,设计自适应模糊滑模控制器.控制规则包括3部分:等效控制、调整控制和切换控制.利用自适应模糊系统输出动态调节切换增益以逼近系统不确定性的上界,将滑模控制的切换项转化为连续的模糊输出,削弱了滑模控制的抖振现象,并且有较强的自适应跟踪能力.针对一个完整的挖掘卸料过程,将所设计的控制器用于仿真试验,给出自适应模糊滑模控制的跟踪性能及控制输入的效果.     

交流位置伺服系统自适应模糊PID控制器设计

为实现机电伺服系统的高精度位置跟踪控制,针对实际系统运行过程中所存在的转动惯量和负载力矩变化大等各种不确定因素,提出了一种基于滑模面的自适应模糊PID策略。利用梯度下降法实时修正PID控制器的参数,使用模糊逻辑系统逼近系统中不确定量,以使控制器能根据伺服系统运行过程中的负载特性实时调整速度给定值,从而减小系统参数变化和外部干扰对伺服系统性能的影响,最后通过Lyapunov方法推导出了模糊补偿器中不确定参数的自适应律。仿真结果表明：该控制策略与传统PID控制相比具有系统跟踪误差小,响应速度快,跟踪性能好的优点,对参数摄动及外界负载扰动具有较强的鲁棒性。