永磁同步电机的非线性自适应解耦控制

为了解决电机参数变化和负载扰动的不确定性、影响基于非线性解耦控制的永磁同步电机调速系统性能的问题,提出了一种带干扰抑制的永磁同步电机调速系统非线性解耦控制方法.该方法利用非线性解耦控制理论的微分几何方法实现永磁同步电机调速系统转速和磁链子系统的动态解耦,并结合自适应策略,将参数变化和负载转矩扰动作为扰动输入,设计了动态自适应状态反馈控制律和参数自适应规律.应用Lyapunov稳定理论证明了算法的稳定性,并实现具有L2暂态性指标的渐进跟踪.仿真和试验结果表明,该控制策略能有效地改善永磁同步电机调速系统的动态性能,增强其鲁棒性和抗干扰的能力.     

永磁同步电机模型的精确线性化

用状态反馈线性化理论研究了永磁同步电机非线性数学模型的线性化问题.证明了永磁同步电机的模型可通过状态反馈进行精确线性化,并给出了实现线性化的状态反馈/微分同胚的具体形式,从而将永磁同步电机控制系统设计问题转化为线性系统问题.     

基于反步法的永磁同步电机输出反馈控制系统研究

针对永磁同步电机 (PMSM)绕组相电流和转速强耦合特性 ,采用积分反步法讨论了精确的位置跟踪控制问题 .在已知电机模型的精确参数情况下 ,假定只有转子位置可测 .设计了速度和定子电流的非线性观测器 ,提出了输出反馈控制器的设计方法 ,在保证定子电流跟踪参考电流的前提下 ,实现了位置的精确跟踪控制 .通过构造适当的Lyapunov函数 ,证明了所设计的控制系统的全局稳定性 .仿真结果表明 ,用该方法设计的PMSM控制系统滤波跟踪误差迅速以指数规律收敛到零 .     

基于卡尔曼滤波和高频信号注入法的永磁同步电机转子位置自检测

永磁同步电机的运动控制是一个强耦合的非线性动态控制系统,而且在控制过程中测量数据带有噪声,采用传统的线性控制理论很难达到系统要求.提出一种非线性系统的随机观测器--卡尔曼位置观测器,它用于高频信号注入法下的转子位置检测.利用脉动高频信号注入法进行永磁同步电机转子位置自检测,将产生的高频载波电流解调后,送入设计的卡尔曼位置观测器,可有效去除干扰噪声,准确观测出转子位置.仿真实验结果表明,在有系统噪声和测量噪声的情况下,基于卡尔曼位置观测器的脉动高频信号注入法能够精确地跟踪转子位置.     

基于反步法的永磁同步电机输出反馈控制系统研究

针对永磁同步电机(PMSM)绕组相电流和转速强耦合特性，采用积分反步法讨论了精确的位置跟踪控制问题．在已知电机模型的精确参数情况下，假定只有转子位置可测．设计了速度和定子电流的非线性观测器，提出了输出反馈控制器的设计方法，在保证定子电流跟踪参考电流的前提下，实现了位置的精确跟踪控制．通过构造适当的Lyapunov函数，证明了所设计的控制系统的全局稳定性．仿真结果表明，用该方法设计的PMSM控制系统滤波跟踪误差迅速以指数规律收敛到零．     

具有输入饱和约束的永磁同步电机伺服 系统鲁棒有限时间控制

针对存在模型参数非线性不确定性因素和输入饱和约束的永磁同步电机伺服系统控制问题,提出一种具有抗输入饱和约束的鲁棒有限时间控制方法。为了处理输入饱和约束问题,通过定义饱和非线性函数将系统模型转化为带输入饱和约束的状态空间方程形式;将模型参数非线性不确定性因素扩张为一个新的状态变量,进而通过设计干扰观测器实现对不确定性因素的在线估计和前馈补偿,以提高系统的鲁棒性能;在模型参数不确定性因素前馈补偿的基础上设计永磁同步电机伺服系统鲁棒有限时间控制器,保证系统跟踪误差的有限时间收敛。仿真对比结果验证了所设计控制方法的有效性。     

磁悬浮永磁同步电机转子系统的参数辨识与控制

针对磁悬浮永磁同步电机转子系统在悬浮控制过程中,由于磁力参数不准确从而影响控制器的优化设计甚至破坏系统稳定性的问题,提出一种基于高斯调制函数法的磁力参数辨识方法,并设计滑模控制律对转子的稳态悬浮进行控制。首先,让磁悬浮转子系统在PID控制下闭环稳定,再以多正弦信号激励系统,利用高斯函数作为调制函数,对磁悬浮转子系统连续动力学模型进行数字调制积分,从而建立离散等价参数辨识模型;然后,选择与磁悬浮转子系统频带覆盖范围相匹配的尺度参数构建高斯调制函数,对磁悬浮永磁同步电机实验台的磁力参数进行辨识;最后,依据辨识所得的模型参数设计滑模控制器,实现永磁同步电机转子的稳态悬浮。所提方法避免了对微分信号的直接处理,同时又回避了积分初值问题,能够便捷、有效地辨识磁力参数;所设计的滑模控制器使得磁悬浮转子系统拥有更好的稳态和动态性能。实验结果表明：根据所提方法设计的滑模控制器能够使转子在0.2 s内到达目标位置并保持稳定,其调节时间仅为PID控制的40%。     

基于MRAS无位置传感器的永磁同步电机矢量控制研究

针对内置式永磁同步电机空间矢量脉宽调制系统在高速域控制效果较差的问题,提出一种改进型模型参考自适应的无位置传感器控制策略.该策略通过构建可以识别转子转速和转子位置的无位置传感器模型,设计合适的自适应律估算转子转速,从而得到参考模型与可调模型办理出信号的误差,以实现对永磁同步电机更优良的控制.仿真结果表明:在中高速转速下,采用MRAS无位置传感器模型使内置式永磁同步电机转速控制系统发挥更好的动、静态性能,从而改善矢量控制方法在高速域性能的不足.     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

基于高频信号注入的永磁同步电机转子位置估计

为提升永磁同步电机无传感器控制技术在零/低速范围运行时的动态性能,提出一种改进的转子位置估计方法.首先,在α-β坐标系下建立永磁同步电机高频激励模型;其次,为提高转子位置估计性能,对基于外差法的转子位置估计方法进行分析,并提出基于补偿矩阵的转子位置估计方法;最后,在MATLAB/Simulink仿真环境下对比分析外差法与补偿矩阵两种方法的转子位置估计精度.仿真结果表明,所提出的方法不仅能获得较快的转子位置跟踪速度,而且能够保证较高的转子位置估计精度.     

Direct Lyapunov-based control law design for spacecraft attitude maneuvers

A direct Lyapunov-based control law is presented to perform on-orbit stability for spacecraft attitude maneuvers. Spacecraft attitude kinematic equations and dynamic equations are coupled, nonlinear, multi-input multi-output(MIMO), which baffles controller design. Orbit angular rates are taken into account in kinematic equations and influence of gravity gradient moments and disturbance moments on the spacecraft attitude in dynamic equations is considered to approach the practical environment, which enhance the problem complexity to some extent. Based on attitude tracking errors and angular rates, a Lyapunov function is constructed, through which the stabilizing feedback control law is deduced via Lie derivation of the Lyapunov function. The proposed method can deal with the case that the spacecraft is subjected to mass property variations or centroidal inertia matrix variations due to fuel assumption or flexibility, and disturbance moments, which shows the proposed controller is robust for spacecraft attitude maneuvers. The unlimited controller and the limited controller are taken into account respectively in simulations. Simulation results are demonstrated to validate effectiveness and feasibility of the proposed method.     

机器人主动柔顺恒力打磨控制方法

为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明：在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.     

一类非线性MIMO系统的神经网络直接自适应鲁棒解耦控制

针对一类未知非线性MIMO系统(多输入/多输出系统),应用“主导输入”的概念,基于神经网络理论提出一种直接自适应鲁棒解耦控制方法.该方法不仅保证了闭环系统的稳定,而且使外部干扰、神经网络逼近误差及输入对输出的交叉耦合对跟踪误差的影响衰减到给定的水平.     

基于线性自抗扰的AGV轨迹跟踪控制器设计及参数优化

针对自动导引车（AGV）的轨迹跟踪问题，通过将多入多出的非线性运动学系统解耦为多个单入单出的线性系统，在此基础上设计了基于线性自抗扰控制（LADRC）的轨迹跟踪控制器；引入混沌搜索对量子粒子群算法（QPSO）进行改进以解决其易于陷入局部最优的问题，然后利用混沌量子粒子群算法（CQPSO）对LADRC控制器的参数进行整定；最后分别就参考轨迹为直线和参考轨迹突变情况下的轨迹跟踪情况进行了仿真实验，实验结果证明了本文设计的轨迹跟踪控制器的有效性。     

双电机传动定速比控制的反馈线性化方法

针对三相异步电动机系统这一非线性、多变量、强耦合的控制对象，利用非线性几何理论中的反馈线性化方法，实现系统的精确解耦和全局线性化，从而可以利用线性控制理论对分解出来的线性化的转速子系统和转子磁链子系统进行控制，因而比较容易实现定速比控制．利用数字仿真可以证明这一方案是可行的，且系统具有良好的静、动态性能．     

基于一阶低通滤波器滑模反步法的直流电机位置控制

针对直流电机位置控制系统在负载扰动情况下存在控制精度低、响应速度慢和鲁棒性差的问题,提出了基于一阶低通滤波器滑模反步法的直流电机位置跟踪控制算法.通过滑模反步法进行虚拟控制实现直流电机实际位置控制.利用一阶低通滤波器计算虚拟控制项的导数,消除微分膨胀,使控制器设计简单,但同时造成了相位滞后.通过前馈环节对一阶低通滤波器造成的相位滞后进行补偿.考虑位置跟踪、虚拟控制和滤波误差设计线性动态滑模面,改进滑模变结构控制律的切换控制项,提高滑模趋近速度,同时降低系统输出抖振.定义了Lyapunov函数,证明系统稳定性.仿真实验对比了比例积分微分(proportion integration differentid,PID)控制和传统滑模控制算法,结果表明,该方法能够快速、准确地跟踪给定位置信号,同时具有较好的鲁棒性.     

逆变器非线性运行的同步电动机无源性控制研究

通过严格的理论分析和数学计算，建立了同步电动机在同步坐标系中E—L方程形式的数学模型，给出了磁场矢量控制的基本控制目标。以这些模型为基础，研究并设计了在负载转矩为任意时变未知情形下同步电动机时变转矩（转速、位置）的无源性渐近跟踪控制器。在实现机械控制目标的同时考虑并实现了对磁场方向和磁场幅值的控制，即同时实现了磁场矢量控制。     

基于动态矩阵的永磁同步直线电机速度控制

为了改善直线电机的动态响应性能,提高电机控制系统的鲁棒性,使电机稳定运行,基于预测控制理论,设计了适用于直线电机速度环控制的动态矩阵控制器,将传统的直线电机三闭环控制系统中的速度环PID控制器替换为动态矩阵控制器,并分别搭建基于PID速度控制器和动态矩阵速度控制器的永磁同步直线电机三闭环仿真模型,在此基础上给控制系统施加阶跃信号,并进行突加负载和突减负载的仿真,将2种控制器控制下的系统响应结果进行对比。仿真结果表明,当速度环采用动态矩阵控制后电机的响应速度更快,超调更小,使电机速度更快达到稳定。改进后的速度环控制器提高了直线电机控制系统的鲁棒性,改善了直线电机的动态响应性能,提高了控制系统的抗扰动能力,有利于电机在负载变化较大的情况下运行。     

基于ZPET-FF和ESO的直线伺服鲁棒跟踪控制

提出一种将零相位误差跟踪和前馈(ZPET-FF)与扩张状态观测器(ESO)相结合的重复控制方法,以提高宏动台直线电机伺服系统的跟踪性能.以ZPET-FF作为前馈跟踪控制器,将信号估计器估计的跟踪误差和系统的实时误差作为其输入信号,将控制器对系统的跟踪误差进行实时补偿,以降低参数变化对系统的影响,有效提高系统的带宽和跟踪性能,减小系统的动态跟踪误差;采用ESO补偿系统中的各种扰动抑制噪声,以提高系统的抗干扰能力.实验结果表明,所提出的控制方法不仅提高了系统的动态跟踪性能,而且减小了系统的跟踪误差.     

基于小脑模型的电液位置伺服系统在线学习控制研究

针对非线性电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种采用小脑模型（ＣＭＡＣ）神经网络的在线学习控制方法,与传统的ＣＭＡＣ控制器不同,该控制器采用动态误差作为ＣＭＡＣ神经网络的激励信号,从而使基于ＣＭＡＣ的控制器跟踪连续变化的信号成为可能,给出了具体的控制结构和算法,仿真结果表明,该控制器具有良好的处理非线性及跟踪连续变化信号的能力,并对时变外负载干扰具有明显的抑制作用,而且新型控制器能和较高的学习