基于扩张状态观测器的永磁同步电机自适应滑模调速控制

针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)调速系统存在参数不确定性及负载扰动问题,提出了一种基于扩张状态观测器的自适应滑模控制方法.在系统模型存在参数不确定性及负载扰动情况下,通过扩张状态观测器对系统的总和扰动进行实时观测,并在控制过程中加以前馈补偿以降低系统总和扰动对控制精度的影响,提高系统的动态性能.由于系统观测误差上界无法精确获得,自适应滑模控制器中的切换控制增益采用参数自适应律来调节,可有效改善系统的抖振现象,保证系统输出高精度跟踪期望信号.仿真结果表明,与传统的比例-积分(proportional-integral,PI)控制方法相比较,提出的基于扩张状态观测器的自适应滑模控制方法具有转速超调量小,响应速度快,对系统的参数不确定性及负载扰动具有很强的抑制力,且能够有效减弱滑模控制的抖振问题和提高系统的鲁棒性能.     

交流伺服系统自适应反演滑模控制器设计

针对火箭炮交流伺服系统中存在的转动惯量及负载力矩变化大、冲击力矩强等特性,提出了一种自适应反演滑模控制方法. 该方法通过选择适当的Lyapunov函数保证了系统的稳定性,自适应反演控制率渐近跟踪被控对象的参考位置信号,滑模控制抑制了参数摄动及负载扰动. 理论及仿真研究结果表明,该控制器不仅能够保证系统的响应速度和控制精度,而且具有较强的鲁棒性.     

防空武器站模糊自适应滑模位置控制设计方法

针对特种防空武器站伺服系统负载变化范围大、发射扰动力矩强和跟踪精度要求高等特点,提出了一种模糊调节的伺服系统滑模位置控制器设计方法. 采用滑模控制抑制参数摄动及外界干扰,采用模糊规则调节滑模趋近速度并削弱滑模抖振. 仿真和实验结果表明,该控制策略不仅保证了系统的响应速度和动态精度,而且对负载扰动和系统参数摄动具有较强的鲁棒性.      

基于抗负载扰动的永磁同步电机双滑模控制

为提高永磁同步电机矢量控制系统的抗负载扰动能力,提出一种基于滑模转速控制器和滑模负载转矩观测器的永磁同步电机双滑模控制策略.该控制策略通过在滑模转速控制器的滑模面中加入转速误差的积分项,使系统的静态误差变小,并且通过设计一种改进的指数趋近律,使系统状态变量的收敛速度得以提高.以负载转矩和电机转速为观测对象设计滑模负载转矩观测器,将负载转矩观测值前馈补偿到滑模转速控制器中,使滑模转速控制器不连续项的最小幅值有效减小,从而有效抑制了滑模抖振现象,提高了控制系统的动态鲁棒性能和抗负载扰动能力.仿真结果验证了该控制策略的有效性和优越性.     

单框架控制力矩陀螺伺服系统的模糊自适应变结构控制

研究单框架控制力矩陀螺系统的外框架结构.系统的永磁同步伺服电机采用正弦波驱动;电流环采用电压空间矢量脉宽调制方法驱动逆变器;位置环采用模糊自适应滑模变结构控制,通过引入切换控制增益的模糊自适应调节方法来提高系统的鲁棒性和抗扰能力.在Matlab下对系统进行仿真,结果表明,采用模糊自适应变结构控制方法设计的伺服系统有较高的动态和稳态精度;抗扰性能得到加强;消除了滑模变结构控制器的抖振现象.     

带摩擦补偿的滚珠丝杠副进给系统自适应滑模控制

为了提高滚珠丝杠副进给系统的跟踪性能,采用了带摩擦补偿的自适应滑模控制方法.基于滚珠丝杠副进给系统轴向振动特性建立了两自由度的质量模型,根据模型的状态方程设计了系统的反演滑模控制器,考虑到外界干扰的影响设计了带自适应律的自适应滑模控制器.采用基于Stribeck摩擦模型的摩擦补偿方法和遗传算法对滚珠丝杠副进给实验台的Stribeck摩擦模型进行了参数辨识.采用建立的控制方法在实验台上进行了轨迹跟踪实验.实验结果表明:在没有使用摩擦补偿情况下自适应滑模控制器最大跟踪误差为31.85μm;使用带摩擦补偿的自适应滑模控制器,其最大跟踪误差减小为15.55μm.实验结果证明了针对滚珠丝杠副进给系统轴向振动特性模型设计的自适应滑模控制器具有较高的跟踪性能,并且采用带摩擦补偿的自适应滑模控制方法显著提高了滚珠丝杠进给系统的跟踪精度.     

火箭炮位置伺服系统非奇异终端模糊滑模控制

针对火箭炮位置伺服系统运行过程中所存在的转动惯量和冲击力矩变化大等各种不确定因素,提出了一种基于多滑模面的终端模糊滑模控制策略。引入Nussbaum增益补偿实际控制器不确定量,使用模糊逻辑系统自适应补偿系统中未知非线性量,最后一步引入非奇异终端滑模使系统的位置误差在有限时间内收敛,从而降低系统参数变化和外部干扰对火箭炮跟踪性能的影响。仿真结果表明,同传统终端滑模控制方法相比,该控制方法不仅能够有效消除滑模抖振,保证系统速度响应和控制精度,同时对参数摄动和负载扰动具有很强的鲁棒性。     

自适应模糊滑模控制在火箭炮耦合系统中的应用

针对火箭炮位置伺服系统中的机电耦合特性,提出了一种自适应模糊滑模控制方法.为了使滑模变结构等效控制律设计不依赖对象的精确模型,利用切换函数及其变化率设计自适应模糊系统来代替等效控制,为了抑制滑模抖振,采用模糊规则调节切换控制的增益.仿真及实验结果表明,该方法不仅保证了系统的静、动态特性,有效降低了变结构系统中固有的抖振现象,而且对参数摄动具有较强的鲁棒性.研究结果为进一步完善控制器理论结构及实践应用提供了参考依据.     

电液伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对电液系统的非线性特性及其参数不确定性,设计一种自适应模糊滑模控制器。该控制策略基于带积分补偿的变结构控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近。将此控制策略应用到电液系统中,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

基于模糊补偿的深海作业级远程操控潜水器#br# 自适应位姿控制

摘要： 针对参数变化、流以及其他未知干扰对深海作业级远程操控潜水器(ROV)位姿控制的影响，设计了基于模糊补偿的ROV自适应位姿控制器.从大地坐标系下的ROV系统模型中分离出由于参数变化、流以及其他未知因素所产生的干扰力/力矩，并分析了干扰力/力矩的变化特性，利用模糊逻辑系统(FLS)进行逼近，设计基于干扰力/力矩模糊补偿的ROV自适应位姿控制器；同时，为了消除逼近误差的影响，设计了稳健自适应控制律.结果表明：FLS能够以较高的精度逼近ROV所受到的干扰力/力矩；所设计的基于模糊补偿的深海作业级ROV自适应位姿控制器具有良好的跟踪性能、抗干扰能力和稳健性.     

基于干扰观测器的小卫星自适应积分滑模姿态控制

针对飞轮摩擦力矩和外界干扰力矩对小卫星姿态控制精度的影响,设计了一种自适应积分滑模控制器。首先通过设计干扰观测器来补偿飞轮摩擦力矩,并给出了干扰观测器能稳定工作的条件。针对滑模控制器存在的抖振问题,通过对切换增益设计自适应律来减弱抖振,然后基于干扰观测器和自适应律设计了自适应积分滑模控制器,理论证明了该控制器的稳定性。最后通过对小卫星姿态控制进行数字仿真,在控制器作用下,小卫星实现了 0.001°的控制精度,同时具有较小的抖振幅度,证明了所设计控制器的优越性。     

基于扩展观测器的电液负载模拟器自适应鲁棒控制

针对电液负载模拟器中传感器测量噪声干扰和未知的外部扰动引起的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于扩展观测器的自适应鲁棒控制器。利用扩展观测器估计系统中未知的模型不确定性并进行补偿,同时,在观测器和控制器的自适应模型补偿器设计中,将实际状态值替换为相应的期望信号值,以减少测量噪声的干扰,控制器和扩展观测器中的系统参数均通过参数自适应得到。利用Lyapunov理论进行了闭环系统的稳定性分析。仿真结果表明,在不存在外部扰动的情况下,所提出的控制器能够达到更高的跟踪精度,而在存在外部扰动的情况下,所提出的控制器不仅保持了良好的跟踪性能,同时具有较强的鲁棒性。     

基于扩展观测器的电液负载模拟器自适应鲁棒控制

针对电液负载模拟器中传感器测量噪声干扰和未知的外部扰动引起的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于扩展观测器的自适应鲁棒控制器。利用扩展观测器估计系统中未知的模型不确定性并进行补偿,同时,在观测器和控制器的自适应模型补偿器设计中,将实际状态值替换为相应的期望信号值,以减少测量噪声的干扰,控制器和扩展观测器中的系统参数均通过参数自适应得到。利用Lyapunov理论进行了闭环系统的稳定性分析。仿真结果表明,在不存在外部扰动的情况下,所提出的控制器能够达到更高的跟踪精度,而在存在外部扰动的情况下,所提出的控制器不仅保持了良好的跟踪性能,同时具有较强的鲁棒性。     

PMSM speed control using adaptive sliding mode control based on an extended state observer

In this study,a composite strategy based on sliding-mode control( SMC) is employed in a permanent-magnet synchronous motor vector control system to improve the system robustness performance against parameter variations and load disturbances. To handle the intrinsic chattering of SMC,an adaptive law and an extended state observer( ESO) are utilized in the speed SMC controller design. The adaptive law is used to estimate the internal parameter variations and compensate for the disturbances caused by model uncertainty. In addition,the ESO is introduced to estimate the load disturbance in real time. The estimated value is used as a feed-forward compensator for the speed adaptive sliding-mode controller to further increase the system's ability to resist disturbances. The proposed composite method,which combines adaptive SMC( ASMC) and ESO,is compared with PI control and ASMC. Both the simulation and experimental results demonstrate that the proposed method alleviates the chattering of SMC systems and improves the dynamic response and robustness of the speed control system against disturbances.     

静止无功补偿器的智能自适应PID控制器设计

将神经网络和模糊控制与有着广泛应用ＰＩＤ控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应ＰＩＤ控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对ＰＩＤ控制器参数动态寻优。使ＳＶＣ的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。     

非线性系统神经模糊自适应控制的问题与策略

针对具有未知动力学的机械臂系统 ,提出一系列神经模糊自适应控制方法。提出神经模糊动态逆稳定自适应控制方法 ,该方法使用动态神经模糊系统逼近非线性动态系统 ,设计的动态逆控制器可以通过参数的设定保证闭环系统在初始控制段的动态性能 ,而无需事先要求机械臂状态位于某一紧集的假设。结合延时神经模糊网络 ,引入降维观测器估计输出重定义后机械手的速度矢量 ,从而建立了非线性系统的控制器观测器设计的新方法。采用了动态逆和“Back-stepping(后退 )”的技术 ,将以上方法成功推广到了考虑执行电机动力学特性的柔性连杆机械臂问题上     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统提出了一种自适应模糊滑模控制方法，利用趋近律构造理想控制，利用模糊逻辑系统逼近其连续项，用自适应律和非线性补偿保证滑模到达条件成立．该方法综合了自适应模糊控制和滑模控制的优点，既保证了闭环系统的稳定性，又限制了抖振，控制效果良好，仿真结果也说明了这一点．     

轮毂电机驱动电动汽车横摆稳定性控制

为了提高轮毂电机驱动电动汽车行驶稳定性,设计了基于直接横摆力矩控制的车辆稳定性控制系统;针对滑模控制存在固有抖振的问题,建立基于模糊滑模控制理论的稳定性控制器;针对车辆质心侧偏角难以测量,建立了结构简单、计算快速的非线性滑模观测器;考虑到转矩分配的实际约束条件和分配器的响应速度,建立了等比例转矩分配器,分配各车轮上的驱动/制动扭矩。最后基于MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真平台进行了仿真分析,结果表明该控制器能很好改善车辆的操纵稳定性,并且控制输出更加平顺。     

基于MRFAC的感应电机控制器设计

结合感应电机这一非线性控制对象,设计了感应电机的模型参考模糊自适应速度控制器。该控制器具有传统模型参考自适应控制构架,传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代,模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整,以达到快速适应对象参数和状态变化的目的。基于模块化建模工具Matlab/Simulink建立感应电机控制系统模型,仿真结果表明该控制器运行平稳,具有良好的动、静态性能。     

分组自适应模糊神经网络在双摆吊车上的应用

在工业生产中,若吊钩质量较大不能忽略,吊车会呈现出双摆系统特征,即吊钩绕台车进行一级摆动,同时负载绕吊钩进行二级摆动.针对这种欠驱动非线性系统控制问题,提出一种基于双摆桥式吊车系统的自适应神经网络与分组模糊控制相结合的控制策略.具体而言,采用改进的Takagi-Sugeno型神经网络模糊控制模型,利用分组模糊控制的方法,规避多输入模糊系统规则冗杂导致的时效性问题.因模糊控制不具备自适应与迭代优化参数的能力,引入神经网络模型借助混合算法,通过前向学习与反向学习,利用二次型最优控制理论设计得出的样本数据,不断优化模糊规则和隶属度函数,从而使控制器参数高精度逼近系统要求,满足双摆吊车高温熔融金属吊运的需求.最后仿真实验结果证明该控制策略不仅使双摆桥式吊车台车与负载快速、精确到达目标位置,还能够抑制吊钩与负载的摆动,提高了控制器性能.