含前馈补偿和微分反馈的数控位置伺服系统

数控位置伺服系统的前馈控制具有动态响应快、跟踪精度高、实用性高等特点,在位置跟踪数控伺服系统中应用广泛,但对数控伺服系统的位置阶跃响应作用不明显,且超调量大。为此,提出在位置前馈控制的基础上,引入位置环微分负反馈的新型控制策略。在伺服系统位置环增加微分负反馈后,对前馈控制函数进行修正,使微分负反馈控制既能保证系统实现无超调快速响应,又不影响位置前馈跟踪性能。仿真和实验结果验证了该方法的可行性和有效性,表明该新型控制方法适用范围广,响应速度快,超调量小,具有很高的工程实用价值。     

阀控缸系统有限时间滑模控制

针对阀控缸系统稳态跟踪误差的收敛时间均为非有限时间内收敛到0的问题，提出了一种终端滑模控制方法。解决了液压系统非有限时间收敛问题，使得跟踪误差在有限时间内收敛到0。首先，运用终端滑模控制方法通过构造终端函数方式引入非线性项，设计终端滑模面来保证系统的全局鲁棒性和稳定性；其次，基于Lyapunov稳定性理论设计终端滑模控制器，保证位置跟踪误差在有限时间内收敛到0并验证其稳定性；最后，利用阀控缸系统模型以正弦信号及其衍生信号为参考信号对控制策略进行Simulink仿真，表明了终端滑模控制方法的可行性与有效性。     

基于DSP的AOD炉氧枪直线电机伺服控制系统

在对AOD炉氧枪直线电机伺服控制系统数学模型进行研究的基础上,针对直线电机位置伺服控制系统要求有较好的位置跟踪性能的特点,提出了基于对象模型的位置前馈跟踪控制策略。研制出了基于数字信号处理器DSP的直线电机位置伺服控制系统,即位置环为数字控制,由DSP完成,用于实现位置前馈跟踪控制算法和较高的位置控制精度。实验结果:仿真曲线和实验曲线基本吻合。     

机械臂的改进固定时间滑模控制方法设计

当机械臂末端对给定轨迹进行跟踪控制时,跟踪误差收敛速度容易受初始跟踪误差大小的影响,针对这一问题设计了一种适用于机械臂模型的改进固定时间滑模轨迹跟踪控制策略.在快速终端滑模面的基础上,设计了一种固定时间滑模面,从而使得控制器具有固定时间收敛特性并给与证明;针对滑模控制伴随抖震的特性,对滑模控制器的趋近律进行了抑制抖振的改进,使得趋近律具有一定的自适应性.通过对二自由度机械臂的仿真实验,验证了在系统含有未知扰动的情况下,设计的改进固定时间滑模控制器能够在固定时间内使得机械臂末端轨迹跟踪误差快速收敛,且通过控制器参数的调整能够达到更快的收敛速率.通过仿真对比,验证了论文设计方法的收敛速率要快于快速终端滑模控制方法.     

永磁同步电机的模糊滑模控制

为了实现高性能永磁同步电动机伺服系统快速而精确的位置跟踪控制,在滑模控制策略中引入模糊控制算法,设计了基于模糊规则的滑模控制器;并通过理论分析和控制仿真,证实了模糊滑模控制很好地解决了抖振问题,对参数变化和负载扰动具有很好的鲁棒性,永磁同步电机可获得很好的位置跟踪效果。     

非奇异快速终端滑模的分数阶迭代学习控制策略研究

针对传统迭代学习控制所存在的鲁棒性差的问题以及传统滑模控制收敛速度慢与奇异性的问题,利用分数阶微积分理论、迭代学习控制以及滑模控制算法,提出一种非奇异快速终端滑模的分数阶迭代学习控制策略。在控制器的设计过程中,首先,对于迭代学习控制鲁棒性差的问题,设计了PD~α型分数阶迭代学习控制策略;其次,对于传统滑模控制收敛速度慢和奇异性的问题,设计了奇异快速终端滑模控制。最后,利用李雅普诺夫函数进行了稳定性证明,并通过仿真实验得出结论：与传统迭代学习控制以及滑模控制相比,所设计的控制策略在一定程度上提高了系统的鲁棒性,加快了系统收敛速度,具有更好的收敛速度和精度。     

机械臂的分数阶交叉耦合同步策略研究

为了对机械臂各关节间进行高精度同步控制,以提高运动轨迹跟踪精度,针对机械臂单关节,提出了分数阶微积分与滑模控制相结合的位置跟踪控制策略,考虑机械臂各关节之间存在的耦合关系,提出了分数阶滑模交叉耦合控制策略。并对所提的控制策略的渐进稳定性进行了理论证明。以二关节机械臂为研究对象进行了实验验证,结果表明:利用本文提出的位置跟踪控制策略使二关节机械臂角位移调整时间分别为0.53 s、0.58 s,优于传统滑模控制策略的1.31 s、1.24 s,其位置误差的均方根误差相比传统滑模控制策略分别减小了1.6×10-4、6.51×10-4。本文所设计的分数阶滑模交叉耦合控制器使机械臂得到的输出响应的上升时间和稳定时间优于PD交叉耦合控制策略和滑模交叉耦合控制策略,且同步误差的均方根误差分别为0.022 5、0.031 6,优于PD交叉耦合的0.133、0.926和滑模交叉耦合的0.057 3、0.052 3。实验结果说明了本文所提出控制方法的有效性。     

基于生物激励神经动力学的AGV轨迹跟踪控制

提出了一种基于门限偶极子生物神经元模型和快速终端滑模控制策略的轨迹跟踪控制算法,使AGV在存在初始速度跳变的情况下能顺利实现小车的轨迹跟踪控制。首先由运动学控制器产生一个理想控制律,接着利用神经动力学思想解决初始速度跳变问题,最后用快速终端滑模控制器进一步提高跟踪精度。该控制器的输出有界且光滑,整个控制系统全局快速渐进稳定。计算机仿真结果验证了该控制器的有效性。     

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。     

高速机器人的分数阶终端滑模跟踪控制

针对整数阶终端滑模控制存在的抖振问题,提出了基于分数阶的终端滑模控制策略,并应用到高速工业机器人的轨迹跟踪控制。该方法在传统终端滑模控制的基础上引入了分数阶项,利用滑模分数阶系统的特性,缓慢地传递系统的能量,从而有效地削减抖振。通过理论分析得出:所提出的分数阶终端滑模控制系统不但能有效地削减抖振而且能在有限时间内收敛,因此具有快速的响应特性、较高的鲁棒性和较高的跟踪精度。通过仿真说明了该方法的可行性和有效性。