交流伺服电机速度与位置环的一体化鲁棒控制

提出一种交流伺服系统的离散域复合控制方案,可实现在未知负载条件下的准确位置控制。基于永磁同步电机伺服系统中位置与速度环组成的数学模型,以电机转角位置作为系统的测量反馈信号,设计一个降阶线性扩展状态观测器对电机转速（未量测）和未知负载扰动加以估计,并用于反馈控制和扰动补偿。采用TMS320F2812DSP在一台实际的永磁同步电机上进行了实验测试,结果表明伺服系统能在未知负载情况下实现平稳和准确的目标位置跟踪,且对负载和参数差异具有较好的鲁棒性。这种控制方案可方便地应用于相关的伺服系统。     

基于扩展状态观测器的交流伺服电机精确速度控制

提出一种交流电机伺服系统的转速控制方案,在未知负载条件下可实现速度的准确调节。基于永磁同步电机伺服系统中位置与速度环组成的数学模型,以电机转角位置作为系统的测量反馈信号,设计一个扩展状态观测器对系统转速(未量测)和未知负载扰动加以估计,并用于控制和补偿。从理论上分析了速度控制系统的渐近稳定性。最后进行了MATLAB仿真和基于TMS320F2812DSP的实验测试,结果表明伺服系统能在扰动情况下实现平稳和准确的目标转速跟踪。     

智能观测器在伺服系统控制中的应用

研究优化伺服控制系统策略,永磁同步电动机( PMSM)的伺服系统优化,可改善电动机系统的稳定性和响应特性.通过提高伺服系统定位精度和抗干扰能力,有效保证机器运行效率.针对传统有速度传感器矢量控制增加了系统复杂度和成本的问题,为优化伺服系统控制结构,提出了一种采用神经网络观测器的伺服系统无速度传感器矢量控制策略.系统中不需要安装传感器来检测PMSM转子位置/速度信号,而是利用神经网络观测器从电机反电动势信号中估算转子位置/速度,从而优化了系统整体结构,减小了系统复杂度.通过对PMSM的伺服系统无速度传感器矢量控制系统的建模与仿真测试,结果表明,所设计的神经网络观测器能够准确估算转子位置/速度,控制系统能够精确跟踪给定转速指令,改进了伺服系统优化控制问题,为实际应用提供了参考.     

基于滑模状态观测器的电液位置伺服系统控制

在电液伺服系统优化设计的研究中,针对电液位置伺服系统的高阶非线性特性、系统参数不确定性以及系统状态信号测量困难的情况,提出一种基于滑模状态观测器的反演控制策略.策略采用滑模方法设计状态观测器,只需要位置传感器,不需要速度传感器和加速度传感器.对采用状态观测器之后的系统,设计反演控制器,针对系统中的不确定性,在反演控制的最后一步采用滑模控制设计,基于Lyapunov方法证明了系统中所有信号是一致最终有界的,闭环系统是稳定的.仿真结果表明,上述策略为电液伺服系统优化设计提供了参考.     

自校正PID控制在雷达天线控制系统中的应用

为了提高雷达位置伺服系统的跟踪能力,缩短系统的响应时间,在原模拟伺服系统中加入计算机作为控制器.系统采用自校正PID控制方法对雷达天线进行位置跟踪,避免了一般的数字PID控制时参数无法在线调整的缺点,并通过Matlab进行了仿真.仿真结果表明,所设计的控制器应用在雷达伺服系统中能达到满意的控制效果,响应速度较快.     

电液位置伺服系统内模鲁棒控制器的设计

针对电液位置伺服系统存在一定的参数不确定性和较大的负载扰动等问题,建立了电液位置伺服线性系统的数学模型,并将其转化为H∞性能准则问题.利用H∞鲁棒控制理论,设计了电液位置伺服控制系统的鲁棒状态反馈控制器;基于内模原理的设计方法,设计了跟踪控制器.仿真结果表明,该位置鲁棒跟踪控制系统不仅对于伺服系统的参数不确定性有较好的控制效果,而且可以有效地抑制位置伺服系统负载扰动的影响,并有效地提高系统的跟踪特性,使系统具有良好的动态性能.     

一类轻载电液位置伺服系统线性自抗扰控制

为解决一类轻载电液位置伺服系统线性自抗扰控制器设计过程中面临的阶次选择问题,本文从系统特性、频域等角度,分析自抗扰框架中“积分器串联结构”与轻载电液位置伺服系统之间的内在联系,得到轻载电液位置伺服系统在自抗扰控制框架下是本质“一阶”系统的结论,从而合理设计了1阶线性自抗扰控制器.在此基础上,提出了有效的控制器参数整定方法,并分析了闭环系统的稳定性.仿真和试验结果表明,与高阶相比1阶线性自抗扰控制器可以更好地控制动态过程较快、负载较轻的惯性负载电液位置伺服系统,为自抗扰控制在液压伺服领域的工程应用提供了参考.     

自校正调节器在具有阻力负载的气动位置伺服系统中的应用

以空气为传输介质的气动位置伺服系统,由于自身结构的特殊性,难以实现高精度位置控制.为研究工作过程中气缸所受柔性作用力,并真实反映气动系统的控制过程,利用气缸模拟实际环境中系统的负载外力,采用三阶模型描述系统,并运用自校正调节器完成了对系统控制律的设计;最后通过实验研究了自校正调节器对气动位置伺服系统的动态、静态特性的影响并根据仿真实验结果分析了气动系统跟踪响应迟滞性的根本原因.     

BLDC位置伺服系统中的柔性变结构控制

为提高无刷直流电机(BLDC)位置伺服系统动静态性能,将柔性变结构控制系统应用于无刷直流电机位置跟踪系统中.并在柔性变结构控制基础上加入变饱和控制状态,从而将伺服系统的跟踪误差进行分类处理,对所设计的控制器分别作了正弦波和方波跟踪的仿真及实验验证.结果表明,该方法明显增强了无刷直流电机伺服系统的调整时间和跟踪精度.     

数据驱动的无模型自适应直线伺服系统精密控制和实现

针对现代制造业对高精度机床伺服系统的要求, 将数据驱动的无模型自适应控制方法应用到直线伺服系统的位置控制中, 控制器设计不包括直线伺服系统结构的任何信息, 是直接基于动态线性化模型中伪偏导数的估计和预报, 而伪偏导数是根据直线电机电压输入和位置输出在线估计的. 永磁同步直线电机运动控制系统的实时实验结果表明, 在相同条件下, 数据驱动的无模型自适应控制方法的位置跟踪误差比PID减小了0.4mm到2.6 mm, 比神经网络控制时减小了0.2mm到0.5 mm. 该方法还提高了对负载扰动的鲁棒性.     

分段变结构Bang-Bang控制器在气动脉宽调制位置伺服系统中的研究

本文提出了一种分段变结构Bang-Bang控制方法,并应用于气动脉宽调制高速开关阀 控气缸位置伺服系统,使得控制性能得到了明显改善,有实际应用价值。     

船舶襟翼舵神经网络控制伺服系统

为了解决船舶襟翼舵在复杂的、非线性、不确定的海域环境中的高精度位置控制问题,将神经网络应用在伺服系统中充当控制器与辨识器,通过设计的神经网络PID控制器,使船舶位置伺服控制系统具有高稳定性,及鲁棒性好的特点,且具有要求的动态和静态性能。针对无刷直流力矩电机做了神经网络PID控制系统仿真,并与PID控制做了比较。仿真结果表明了神经网络PID(NN-PID)优越的动态和静态性能。     

Adaptive Backstepping Control of Six‐Phase PMSM Using Functional Link Radial Basis Function Network Uncertainty Observer

An adaptive backstepping control (ABSC) using a functional link radial basis function network (FLRBFN) uncertainty observer is proposed in this study to construct a high‐performance six‐phase permanent magnet synchronous motor (PMSM) position servo drive system. The dynamic model of a field‐oriented six‐phase PMSM position servo drive is described first. Then, a backstepping control (BSC) system is designed for the tracking of the position reference. Since the lumped uncertainty of the six‐phase PMSM position servo drive system is difficult to obtain in advance, it is very difficult to design an effective BSC for practical applications. Therefore, an ABSC system is designed using an adaptive law to estimate the required lumped uncertainty in the BSC system. To further increase the robustness of the six‐phase PMSM position servo drive, an FLRBFN uncertainty observer is proposed to estimate the lumped uncertainty of the position servo drive. In addition, an online learning algorithm is derived using Lyapunov stability theorem to learn the parameters of the FLRBFN online. Finally, the proposed position control system is implemented in a 32‐bit floating‐point DSP, TMS320F28335. The effectiveness and robustness of the proposed intelligent ABSC system are verified by some experimental results.     

电动伺服舵机系统中的迭代学习控制

电动伺服舵机控制系统采用全数字三环控制策略,分别为位置环、速度环和电流环;作为内环的电流环,应具有良好的稳态和动态特性,其输出电流要求快速准确地跟踪给定电流,以保证舵机控制系统高性能位置伺服的要求;在传统的增量式积分分离PI控制算法的基础上,引入-D型迭代学习控制前馈环节,提高了电流跟踪的快速性和跟踪精度,建立了系统的数学模型并在MATLAB上进行了系统仿真;仿真结果表明,引入D型迭代学习控制后,电流环的稳态和动态特性良好,保证了输出电流跟踪的快速性、精确性.     

轧机两侧液压伺服位置系统自抗扰同步控制

针对轧机传动侧和操作侧液压伺服位置系统存在不一致性而引起两侧位置不同步的问题, 提出一种自抗扰同步控制方法.首先建立了液压伺服位置同步系统动态机理模型, 并在考虑两侧位置伺服系统都具有参数摄动及外负载波动的情况下, 设计了扩张状态观测器对同步系统中不确定性和不一致性进行估计, 并采用状态误差反馈律给予主动补偿, 同时消除同步误差. 仿真和实验结果表明, 所提出的同步控制方法能够使两侧液压伺服位置系统动态响应和稳态特性保持一致, 并提高了单侧子系统的动态性能及抗干扰能力.     

某旋翼加载系统分析

在进行某旋翼加载系统试验时,核心是减小多余力影响问题。文中分析了两种方法,前馈补偿和基于结构不变性原理补偿方法。前馈控制通过测量位置系统的伺服阀位移,该位移是位置干扰的函数,补偿多余力影响包括补偿伺服阀死去非线性影响。基于不变性原理补偿是实际应用中通过测量位置系统的速度,在位置系统输出和加载系统输入之间加入的补偿通道。该文研究某旋翼加载系统的多余力动态补偿及其有效性,仿真显示了补偿效果和两种方法的对比。仿真结果表明, 两种方法都有很好的多余力消除效果,可根据实际情况进行选择。     

高精度伺服转台扰动力矩补偿的一种重复自适应控制方法

摩擦力矩是高精度伺服转台控制系统中最主要的扰动力矩,也是影响系统低速跟踪性能的最主要因素。针对系统中动态摩擦力矩的影响,并且为了进一步提高系统的位置跟踪性能,本文提出一种重复自适应控制方法,仿真研究验证了所提方法的有效性。     

交流位置伺服系统的时间次优滑模控制器设计

为了提高伺服系统定位过程中的动态特性和鲁棒性,提出一种新的时间次优滑模控制器的设计方法。首先,借鉴时间最优控制对伺服定位过程中的系统状态进行规划,得到时间最优的位置和速度响应轨迹,从而保证定位的快速性。其次,针对传统时间最优控制鲁棒性差和工程实现较难等问题,根据期望的时间最优状态轨迹设计非线性滑模面,并采用鲁棒趋近律方法设计滑模控制律,实现了伺服定位的鲁棒时间次优控制,仿真结果验证了该方法的有效性。最后,在永磁同步电机伺服控制器开发平台中进行了实验分析,结果表明所提出的控制方法具有很好的动态响应性能和鲁棒     

基于西门子611A的钢管对接位置闭环控制系统

为解决辊道上的两根钢管不能很好地实现头尾无碰撞严密对接的问题,设计了一种新的解决方案。考虑到对接过程是在钢管运动过程中完成的,是一种动态位置闭环控制问题,因此要求传动控制系统有好的跟随性和响应快速的要求。采用西门子伺服驱动系统611A,并考虑到工程应用的通用性和简单性要求,位置环使用PLC来实现,通过动态位置PI闭环算法对钢管在辊道上的无碰撞严密对接进行控制。工程应用结果证明了该方法的有效性。     

一种基于模糊径向基函数神经网络的自学习控制器

提出了一种新型的基于模糊径向基函数 (RBF)的神经网络学习控制器 ,并应用于电液伺服系统 .由于RBF网络和模糊推理系统具有函数等价性 ,采用模糊经验值方法选取网络中心值和基函数数目 .与一般的神经网络自学习控制器不同 ,以系统动态误差作为网络输入量 ,RBF神经网络控制器学习的是整个系统的动态逆过程 ,因而控制性能明显提高 .对电液位置伺服系统的仿真和实验结果表明 ,该控制方案可以有效提高系统的控制精度和自适应能力