机械臂液压伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对机械臂液压伺服位置系统存在非线性特性和参数不确定性,提出了一种自适应模糊滑模控制方法。利用参数自适应算法估计系统未知参数,有效地克服了系统不确定性的影响,提高了系统的鲁棒性;采用非连续投影算法保证了参数估计的有界性;引入模糊系统代替切换控制项,有效地消弱了抖振。仿真研究结果表明:所设计的自适应模糊滑模控制器能够快速准确地跟踪指令,并且对参数变化具有较强的鲁棒性,与PID控制器相比,系统跟踪误差小,响应速度快,跟踪性能好。     

模糊神经滑模控制在气动位置伺服系统中的应用

针对不确定的气动位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种基于神经网络的模糊滑模控制策略。该控制器用于控制气动伺服关节机器人,仿真结果表明该控制器对系统的不确定性具有较强的鲁棒性,并且具有良好的跟踪性能。     

3-RRR平面并联机器人神经网络滑模控制研究

针对具有强耦合和高非线性并联机器人的轨迹跟踪控制研究,设计了一种基于神经网络滑模控制器的控制系统。在传统滑模控制的基础上,利用神经网络算法实时修正系统非线性项和不确定参数的功能,有效抑制了SMC系统的抖振现象。建立了3-RRR平面并联机器人的结构简图和Matlab模型,并采用闭环矢量法得到了机器人的运动学反解,为控制系统提供了参考输入。基于机器人的简化动力学方程,设计了一种RBF神经网络滑模控制器,并构造Lyapunov函数证明控制器的稳定性。分别采用传统滑模和神经网络滑模控制方式对机器人的轨迹跟踪进行仿真分析。仿真结果表明:神经网络滑模控制器具有更好的轨迹跟踪精度和较小的稳态误差,验证了神经网络SMC控制器的有效性。     

永磁同步直线电机的趋近率自适应软切换离散滑模控制

针对存在不确定参数、摩擦及外部扰动的永磁同步直线电机伺服系统,提出一种自适应软切换滑模位置控制策略。首先,将直线电机伺服系统的模型进行状态离散化;然后根据离散化的系统模型,设计一种切换增益自适应变化的滑模控制器;同时,对设计的闭环控制系统进行稳定性分析,并利用正切函数代替符号函数,进一步改善系统的性能;最后通过仿真实验将此方案与经典PID控制及滑模控制进行比较,仿真结果验证了此方案具有更好的跟踪性能和对不确定扰动的鲁棒性。     

泵控缸电液位置伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对泵控缸电液位置伺服系统的跟踪控制问题,设计了自适应模糊滑模变结构控制器.为了使等效控制器的设计不依赖于对象的精确数学模型,利用自适应模糊系统代替等效控制器,并且为了消除外界干扰、抑制抖振,利用模糊系统动态调节控制增益.仿真结果表明,该方法能保证系统具有较优的动态响应和稳态控制精度,并且对外界干扰及结构参数不确定性具有很强的鲁棒性.     

搬运机械手模糊滑模增益跟踪控制北大核心

针对非线性机器人系统中未建模动力学以及未知扰动的问题,提出了一种抗干扰的自适应模糊增益滑模控制策略。首先根据D-H坐标法建立机械臂的运动学、动力学模型;再次,引入Mamdani模糊规则和自适应律逼近理论,通过对Lyapunov函数的设计,建立滑模控制律,选取机械臂整体动力学模型为研究对象,引入干扰并进行仿真分析;最后,通过对鲁棒滑模控制、自适应滑模鲁棒控制、自适应模糊增益滑模控制策略进行比较,验证本文所提方法的有效性。     

交流伺服系统无速度传感器模糊控制策略研究

永磁电机驱动伺服系统在提高机床加工能力方面表现出较高的潜力,目前工业普遍采用的PID控制系统不能自适应外界大干扰激励,在环境突变情况下控制效果差,影响工件加工质量。为解决这个问题,研究一种永磁电机驱动交流伺服模糊滑模变结构矢量控制系统。该系统采用id=0矢量控制策略,速度环应用等效滑模控制器来提高控制器自适应能力,并利用模糊控制优化滑模切换控制函数来消除滑模抖振;为了降低系统制造成本、减少系统结构复杂性,研究基于模糊观测器的伺服系统无速度传感器控制策略,利用模糊观测器从电机反电动势中提取转子位置和速度信号,从而省掉了传统的速度传感器。通过dSPACE半实物仿真平台对一台永磁同步电机(PMSM)进行实测,结果表明:所设计的交流伺服系统无速度传感器模糊控制策略能够在外界强烈干扰下自适应控制电机稳定运行,速度跟踪准确,鲁棒性好,控制性能比传统PID控制好。     

基于双观测器的多电机卷绕系统切换滑模控制

针对多电机卷绕系统存在的强耦合、张力控制精度低、易受扰动影响等问题,提出一种基于非线性扰动观测器和张力观测器的切换滑模控制方法。以永磁同步电机作为系统的驱动机构,设计非奇异快速终端滑模控制器来实现对电机转速的控制,并设计非线性扰动观测器来估计系统的参数摄动,将估计值用于前馈补偿;对于系统的张力环,采用带有切换函数的自适应滑模控制器,切换函数可以使系统状态更快到达滑模面;并设计张力观测器来精确观测张力大小。仿真实验结果表明：与传统的控制策略相比,所设计的控制策略提高了系统的响应速度、跟踪精度和鲁棒性。     

两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识滑模控制策略研究

针对两自由度并联机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于RBF神经网络辨识上界的滑模控制策略。该方案利用RBF神经网络对被控对象的不确定上界进行辨识,将所得的上界值适时送到滑模控制器,既发挥了RBF神经网络具有逼近任意函数的优点,又保留了滑模变结构控制的快速性和鲁棒性,达到了理想的控制效果。     

基于多目标扰动观测器的不确定机器人滑模自适应轨迹跟踪控制

以不确定机器人为研究对象,基于多目标扰动观测器提出一种滑模自适应控制策略。首先,根据所提出的复合滑模面,设计包含扰动估计的非抖振滑模跟踪控制策略;其次,依据H_∞和极点配置理论,设计多目标扰动观测器,来实现对扰动的估计;最后,基于李雅普诺夫方法给出了自适应律,并对系统稳定性进行了证明。仿真结果表明,该算法能够实现机器人对给定信号的有效跟踪,不依赖系统先验信息,因此具有较高的实用性和有效性。     

三维椭圆振动切削系统模糊自适应滑模控制

三维椭圆振动切削被认为是目前最具潜力的机械加工方式,但是加工过程中的控制问题还未被很好的解决,特别是加工过程中对于外界干扰的自适应问题,为了在三维椭圆振动切削过程中实现控制方法的鲁棒性,根据所研制的一种三维椭圆振动切削装置独特的结构方式,首先分析了各个运动之间的串扰情况,并根据装置柔性铰链的特征建立了三维椭圆振动切削装置的动力学模型。提出了三维椭圆振动切削模糊自适应滑模控制的滑模函数与滑模控制律,并通过李雅普诺夫稳定性条件证明了所设计的滑模控制器系统稳定性,采用正弦信号数字实现模糊自适应滑模控制,位置跟踪在3 s内误差控制在0.005范围内,速度跟踪在0.4 s内控制在±0.05之内,能够达到满意的精度,系统模糊自适应滑模控制的模糊逼近也能在0.2 s内收敛,证明了三维椭圆振动切削系统采用模糊自适应滑模控制可以实现较强的鲁棒性。     

基于多Lyapunov函数方法的模糊滑模控制算法

对于多电机操控的高复杂度机电系统,构建对多电机控制的通用性强的控制算法十分重要。给出了基于多Lyapunov函数方法设计的感应电机速度控制模糊滑模控制算法。在控制方案中,首先应用Lyapunov 函数方法设计感应电机的速度估计器;其次应用Lyapunov 函数方法设计滑模控制器;最后应用Lyapunov 稳定条件,设计模糊滑模控制器。整合的模糊滑模控制技术,为多电机控制提供了有效的参考。     

基于神经网络的电液位置伺服系统自适应滑模控制

针对电液位置伺服系统(阀控对称缸)模型复杂、参数时变、摩擦影响显著等特点,提出了基于RBF神经网络和基于Lu Gre模型的自适应滑模控制算法。该算法的优点是:(1)利用RBF神经网络逼近控制电流与系统输出压力的关系,将电液位置伺服系统的数学模型简化为二阶,减少了模型参数;(2)采用Lu Gre模型能够准确地描述摩擦过程中复杂的动、静态特性,通过该模型设计摩擦补偿,提高了控制精度;(3)设计自适应滑模控制器,增强了系统的鲁棒性。利用构建的李雅普诺夫函数,证明了闭环系统的稳定性。仿真实验表明:所提算法控制精度较高、响应速度较快、鲁棒性较强。     

非线性电液位置伺服系统的自学习滑模模糊控制

针对电液伺服系统存在参数变化、负载干扰等非线性因素,且难以建立精确的数学模型用于实时控制的特点,将一种自学习滑模模糊控制方法应用于电液伺服系统,并将滑模控制策略应用于模糊控制中,建立以滑模函数值为输入、伺服阀控制电压为输出、模糊规则只有11个的简单模糊控制器,通过在线学习调整模糊规则使系统状态快速滑向状态平衡点。该控制方法结合了滑模控制和自适应模糊控制,鲁棒性强、结构简单。仿真和实时控制结果表明：在电液位置伺服系统中取得良好的控制精度和稳定性。     

基于模糊滑模的两轴伺服系统轮廓误差交叉耦合控制算法

针对两轴伺服系统轮廓误差控制问题,提出一种基于模糊滑模的交叉耦合轮廓误差控制方法。设计了单轴模糊滑模跟踪控制器,用于消除干扰作用。将模糊控制器用于自适应调节滑模控制器切换增益,减小滑模控制的抖振现象。采用交叉耦合控制算法进行两轴间的协调控制,解决轴间参数不匹配的问题,保证轮廓控制精度。仿真结果表明:该方法能有效提高跟踪精度和轮廓精度。     

位置伺服系统模糊自适应滑模控制研究

位置伺服系统对响应速度、定位精度、抗扰性能等要求越来越高,传统PID控制实现容易,但依赖对象数学模型、性能有限,很难满足高要求。滑模控制不依赖对象模型、适用性强,因此提出一种对指数趋近速率进行自适应调整的滑模控制方法。以位置伺服系统为对象,分别采用PID控制、滑模控制、模糊自适应滑模控制进行定位控制及抗扰动性能的仿真及试验。结果表明:模糊自适应滑模控制较PID控制在快速定位及抗扰动性能上均明显占优;相比普通滑模控制,其动态性能更好。因此对于要求响应速度快、抗扰性能强的位置控制应用场合,提出的模糊自适应滑模控制适用性更好,有一定的应用价值。     

基于ESO的电液位置伺服系统自适应反步滑模控制

针对阀控电液位置伺服系统具有的不确定参数、外部干扰、系统状态不可测问题,在反步控制的基础上,同时引入滑模控制理论,提出一种带有ESO(扩展状态观测器)的自适应反步滑模控制策略。建立系统的非线性状态空间方程,基于系统模型设计出一种ESO,对速度值以及外干扰进行有效估计,同时引入自适应算法对系统不确定参数进行在线估计,设计出不确定参数的自适应律,通过Lyapunov稳定性定理证明所设计的控制器的稳定性。最后,仿真研究表明所设计的控制器能够对速度以及外干扰进行有效估计,并且具有较高品质的位置跟踪能力。     

基于自适应滑模控制的随车起重机控制特性分析

为提高随车起重机的工作效率、改善控制性能、降低操作过程工作强度,对随车起重机液压控制系统的控制性能进行分析,提出一种自适应滑模控制方法。通过分析随车起重机液压控制系统工作原理和数学模型,设计了自适应滑模控制器;对比分析自适应滑模控制和PID控制系统的控制特性。结果表明：采用自适应滑模控制的随车起重机液压控制系统具有良好的稳定性、动态控制性能和伺服跟踪性能。     

粉煤灰恒压输送滑模控制系统研究

为了克服PID控制器的缺点,有效抑制状态变量的超调问题,加快系统的控制速度,增强系统的抗干扰性,针对粉煤灰恒压输送系统提出了一种自学习滑模控制方法。设计了一种非线性光滑函数,并将其应用于自抗扰控制器、跟踪微分器及滑模趋近律的设计。鉴于进一步提高系统的自适应控制能力,使用了最速下降法对滑模控制器的增益参数进行自学习镇定。仿真与实验结果表明:该方法不仅响应速度快、控制精度高,而且有效抑制和消除了系统抖振和超调现象。