采用力矩电机直驱的数控机床进给系统伺服刚度优化

力矩电机直驱进给系统的刚度特性很大程度上取决于伺服刚度,伺服刚度是影响进给系统的抗干扰能力、动态响应特性、速度和精度的关键因素.该文以力矩电机直驱进给系统为研究对象,提出了一种基于Routh判据的伺服刚度优化方法,给出了控制系统稳定条件下系统各参数间相互约束关系.该优化方法可同时差定多个伺服控制参数以提高伺服刚度.首先...     

直驱式主动前轮转向电液位移系统双滑模控制

针对直驱容积式主动前轮转向位移伺服系统存在参数时变、外界干扰以及滑模抖振问题,设计一种汽车液压助力主动转向集成系统,结合神经网络和自适应控制算法,提出一种活塞杆位移与电机转速双滑模控制策略。活塞杆位移采用等效加切换控制律,选用积分形式的快速收敛滑模面设计电机速度等效控制律,利用神经网络对控制律的变化在线估测,并结合自适应算法进行补偿,以抑制传统滑模控制律幅值过大的正负高频切换信号导致的系统抖振,根据Lyapunov理论分析系统的稳定性。研究结果表明:与传统的滑模控制相比,所提出的控制策略不仅能实现对期望位移的准确跟踪,而且能有效削弱系统抖振,增强系统的鲁棒性。     

基于Kalman滤波的Fuzzy系统参数估计

模糊系统在现代工业、模式识别与人工智能、自动控制中起着重要的作用。论文研究了复模糊系统的参数估计 ,提出了用经典的 Kalman滤波来估计模糊系统参数的一种新方法。在实例分析中 ,将复模糊系统用于通信信道均衡 ,用专家知识对信道输出建立一个模糊规则库 ,可以提高算法的速度和准确率。用该文给出的经典的 Kalm an滤波与传统的迭代最小二乘 RL S法比较 ,结果是该文的方法不仅误码率比 RL S方法低 ,而且收敛速度更快 ,更加利于硬件实现。     

基于趋近律的力矩电机终端滑模轨迹跟踪控制

针对终端滑模控制的抖振及收敛缓慢问题,提出一种基于改进趋近律的快速非奇异终端滑模控制(FNTSM)策略,将提出的控制策略应用于直流力矩电机的跟踪控制,设计了FNTSM轨迹跟踪控制器.仿真结果表明:在负载扰动力矩影响下,该算法能有效地抑制抖振,准确跟踪目标轨迹,使跟踪误差在有限时间内收敛到零;此外,与基于指数趋近律、快速平滑趋近律的普通非奇异终端滑模相比,具有更好的趋近性能和更快的收敛速度,验证了所提算法的有效性和优越性.     

基于Kalman滤波和LQG控制的起重机控制研究

针对双载荷轨道起重机在抬升重物时的消摆时间长、定位速度慢的问题,提出采用最优控制理论和卡尔曼滤波算法,设计线性高斯二次型(Linear Quadratic Gaussian, LQG)控制器并对其进行残余振动抑制。首先,运用Lagrange方程建立起重机系统的非线性动力学方程,其次,运用雅可比矩阵将非线性方程线性化,得到系统的状态空间方程;通过证明线性系统的可控性和可观性,选择合适的权函数,设计最优二次型线性调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)和最优状态估计器来得到LQG控制器,通过建立相关模型的Simulink控制系统仿真表明：设计的LQG控制器能有效衰减残余振动;通过与PID控制器对比分析,所提出的LQG控制器能更有效衰减残余振动幅值,振动的超调量更小,所需的稳态时间更短,验证了该控制策略的有效性和可行性。     

基于滑模变结构控制的有源电力滤波系统研究

针对三相三线制并联有源电力滤波系统中存在时延、负载突变等不确定因素,建立改进的有源电力滤波器离散数学模型,提出直流侧电压控制方案。设计滑模变结构控制器,采用自适应速度函数,提高系统收敛到滑模面上的速度。提出高精度滑模观测器,提高系统的控制精度并减小系统的抖振幅度。分析了控制系统的稳定性,证明了所设计的趋近函数和滑模观测器的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法有较好的效果,可以提高系统的控制精度。     

基于滑模变结构控制的有源电力滤波系统研究

针对三相三线制并联有源电力滤波系统中存在时延、负载突变等不确定因素,建立改进的有源电力滤波器离散数学模型,提出直流侧电压控制方案。设计滑模变结构控制器,采用自适应速度函数,提高系统收敛到滑模面上的速度。提出高精度滑模观测器,提高系统的控制精度并减小系统的抖振幅度。分析了控制系统的稳定性,证明了所设计的趋近函数和滑模观测器的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法有较好的效果,可以提高系统的控制精度。     

基于RBF自适应观测器的转台伺服系统的滑模控制

针对转台伺服系统中的难以精确建模、易受摩擦和外界不确定干扰的影响等问题,提出了一种基于RBF神经网络的观测器,利用RBF神经可以逼近任意非线性连续函数的特性,逼近模型未知非线性函数f(?)和g(?),并利用观测器得到转速信号,结合滑模控制提高了系统的鲁棒性,实现了无需建模信息和速度测量的滑模控制系统。仿真结果表明,该方法可以实现高精度的位置和速度跟踪,同时也证明了该方法的鲁棒性和有效性,值得在其他非线性系统中推广。     

铣车复合加工中心静压直驱转台设计

文中采用静压导轨和直驱技术相结合的方式,设计了一种用于铣车复合加工中心的静压直驱转台。通过力矩电机直接驱动,可以有效地消除传统驱动方式下由中间传动环节引起的多种误差,提高转台的精度,改善动态响应特性。同时转台配有检测、冷却、锁紧机构,保证直驱转台可以完成铣削转台和车削主轴的功能转换,为铣车复合加工中心的发展提供技术支撑。     

基于Kalman滤波的弹性轨道上磁悬浮车辆控制方法

为研究弹性轨道上磁悬浮列车的车轨耦合振动问题,以单磁铁-弹性轨道梁系统为对象,搭建单磁铁悬浮系统的车轨耦合振动数学模型,利用Kalman滤波器的状态估计功能,设计出2种状态反馈控制器,对比分析2种控制策略下悬浮系统的稳定特性。基于MATLAB/RTW及dSPACE系统搭建弹性梁磁悬浮实时控制试验台,验证考虑轨道弹性的控制策略的有效性。研究结果表明:若不计轨道梁的阻尼作用,不考虑轨道弹性的控制策略无法实现对磁悬浮系统的稳定控制,但在给定轨道梁阻尼的前提下,提高轨道梁刚度也可以使得系统稳定;考虑轨道弹性的控制方法,即使不计轨道梁的阻尼,也能够使系统在较低刚度的轨道梁上稳定悬浮。     

基于Kalman滤波的多用户检测算法

研究了码分多址(code d ivision mu ltip le access,CDMA)存在很强的多址干扰(mu ltip le access interference,MAI)时,基于Kalm an滤波的盲自适应多用户检测算法,并与基于LMS,RLS滤波的自适应多用户检测算法相比较.通过仿真实验,可以看出该算法收敛速度快,抑制多址干扰性能好.计算机仿真实验表明,将Kalm an滤波应用到CDMA多用户检测中,能够有效地抑制多用户干扰,并且收敛速度较快,稳定性好.     

基于Kalman滤波的目标轨迹预测

Kalman滤波器在各个领域都有广泛的应用,如航天器的轨道计算、雷达目标跟踪、生产过程的自动控制等．卡尔曼滤波器在机动目标跟踪中具有良好的性能,它是一种最佳估计并能够进行递推计算．但以Kalman滤波方法预测的过程需要对目标的运动方程有准确了解而且要求系统的过程与测量噪声为高斯噪声且相互独立,这在实时跟踪过程中都是很难满足的．本文利用基于Matlab编程的Kalman滤波改进算法实现目标预测跟踪,并绘出目标质心轨迹坐标．     

基于Kalman滤波的飞行冲突探测

基于飞行途中的随机影响及观测仪器的随机误差的考虑,从随机框架的角度提出了Kalman滤波作为冲突探测的一种方法．该方法不仅从模型上保证了更接近飞机的实际飞行情况,而且理论和计算机模拟结果也都表明该方法不但能对明显存在冲突的态势给出准确的预报,对于那些由于随机因素而产生的潜在冲突也能给出一定概率的预报．     

基于Kalman滤波的ARIMA-NAR神经网络模型

深基坑变形监测在城市建设安全施工中显得越来越重要.鉴于监测数据不可避免地存在噪声及单个预测模型存在的预测残差问题,为提高基坑监测预测精度,以兰州市某深基坑监测中具有明显沉降的ZJ52为例,采取一种基于Kalman去噪的ARIMA-NAR神经网络组合模型进行预测分析.结果发现,经Kalman去噪后建立的ARIMA-NAR组合模型的预测结果的平均绝对误差、平均相对误差和残差方差分别为0.43、0.04、2.23 mm,预测结果均优于单一的ARIMA和NAR神经网络模型的预测结果,预测精度较好,其结果可为本项目的安全施工提供可靠指导.     

基于自抗扰与滑模理论的直驱永磁风力发电系统控制

针对风机发电过程中存在的外界干扰与风速不确定性问题,提出自抗扰控制与非奇异终端滑模控制两种控制算法,确定机侧以转速的偏差为输入,交轴电流为输出,使风机达到最大功率跟踪效果;网侧变流器采用电压外环、电流内环双闭环控制策略.通过Simulink系统仿真,结果表明自抗扰控制系统能实现发电机的最大功率跟踪和单位功率因数运行,同时其控制效果略优于滑模控制效果．     

直驱式波浪发电系统的状态切换控制方法

通过对直驱式波浪发电系统的功率捕获优化方法进行研究,文中提出一种基于直线发电机的状态切换控制方法.即基于直驱式波浪发电系统中直线发电机在空载状态的速度比发电状态时的速度高的特点,控制直线发电机使其在空载状态和发电状态之间进行切换,从而提高发电机在发电状态时的运行速度,最终实现捕获功率的进一步提高.与其他功率捕获优化方法...     

直驱式永磁直线电机深度模糊滑模-自抗扰控制

针对直驱系统中各种非线性干扰直接作用下的永磁直线电机控制性能恶化的问题,提出一种深度模糊滑模-自抗扰控制方法。首先,通过非线性扩张状态观测器估计系统不确定扰动,在滑动面设计中引入跟踪误差的积分项,结合饱和函数sat(s)与位移误差的幂函数设计趋近律,从而改进滑模-自抗扰控制方法;其次,为避免设计过程中的主观影响,进一步提升直线电机在复杂工况下的适应能力,基于深度神经网络训练模糊规则,进而调节滑模控制的关键参数。采用所提方法在直驱泵性能测试平台进行了实验研究,结果表明：所提深度模糊滑模-自抗扰控制方法有效提高了直线电机控制精度、响应速度与鲁棒性,直线电机的阶跃响应时间相对于传统滑模控制方法提升了23.87%;正弦目标跟踪的ITAE指标改善是传统滑模控制方法的4.7%、是改进滑模-自抗扰控制方法的13.2%;在传感器白噪声干扰下,正弦目标跟踪的最大跟踪误差相对于改进滑模-自抗扰控制方法改善了一个数量级。     

基于滑模观测器的卫星姿态控制系统滑模容错控制

针对卫星姿态控制系统执行机构故障,设计了基于滑模观测器的滑模容错控制律.采用迭代学习算法在线调节观测器滑模项切换增益,设计滑模观测器估计卫星姿态和角速度.在此基础上,将执行机构故障作为系统的未知动态,提出一种对卫星姿态控制系统执行机构故障不敏感的滑模容错控制方法.该方法利用系统输入和状态信息,结合动力学特性实现未知动态估计,以此设计滑模控制律.通过数字仿真验证了该容错控制方法的有效性.     

Kalman滤波质量控制的一种改进算法

探讨了Kalman滤波中观测粗差和状态方程异常的处理问题,分析了以往处理方法,如Sage自适应滤波法、两步假设检验法及抗差自适应Kalman滤波法等的优点和不足,提出一种改进算法,一方面用拟准检定法检测观测方程中的粗差,另一方面再用Sage自适应方法实时估计状态噪声方差阵,减免状态方程异常对参数估计的影响.通过一个星载GPS低轨卫星定轨算例,验证这种思路是可行的.     

基于Kalman 滤波的Camshift 运动跟踪算法

提出将Camshift与Kalman滤波相结合的方法.首先,通过二次搜索来调整搜索窗口的位置和大小,保证Camshift跟踪的可靠性;然后,在Camshift算法的基础上,通过卡尔曼滤波对搜索窗口进行运动预测,保证实时跟踪.实验结果表明,在图像背景复杂且目标不规则运动的情形下,采用此方法仍能有效地跟踪到目标.在真实视频数据上的实验结果表明该方法具有很好的应用前景.