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.     

永磁同步电动机模糊离散位置跟踪控制

研究永磁同步电动机离散位置跟踪控制问题。采用欧拉方法建立永磁同步电动机系统离散模型,利用模糊逻辑系统逼近系统中的非线性函数,同时基于反步法实现永磁同步电动机模糊离散控制。所提出的控制器可确保系统的跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内,实现了永磁同步电动机的位置跟踪控制。仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

迭代学习PMLSM跟踪控制

在具有重复运动轨迹跟踪系统中,为了抑制永磁同步直线电机系统模型的不确定性、外部扰动,提高跟踪精度,提出用前馈-反馈结构来控制PMLSM的运动过程。重复迭代学习前馈控制可以提高系统轨迹跟踪性能,而IP反馈控制对参数变化和外部扰动有很好的抑制作用,提高系统的稳定性。Matlab仿真结果验证了方法的有效性。     

基于摩擦补偿的永磁球形电动机通电线圈的优化

为解决摩擦项导致控制系统品质恶化的问题,本文根据一种永磁球形电动机和支撑部件的结构,建立了永磁球形电动机的动力学模型和摩擦转矩模型.利用自适应滑模方法搭建摩擦补偿器,提出一种基于通电线圈优化的通电策略.此通电策略在自转和偏航两种运动形式下,对通电线圈进行了优化,实现在最小线圈损耗下的永磁球形电动机自转和偏航运行.并且该摩擦补偿器对摩擦转矩进行了在线估计,很好地补偿并抑制摩擦项的影响,实现对球形电动机的准确的跟踪控制.     

永磁球形步进电动机及自适应控制方式

针对永磁球形步进电动机,运用卡尔丹角旋转建立了转子固连坐标系下电动机转子动力学模型.结合对步进式结构球形电动机进行电流控制的思想,设计了基于输入-输出稳定性理论的控制方案.然后,对电动机负载影响转子各轴向转动惯量的情况设计了一种新的自适应控制方案,使得转子在负载状况下仍然可以作连续轨迹(CP)运动.最后,结合已得的转矩模型,利用广义逆计算16个定子线圈的通电电流,完成了控制方案的实现.     

柔性关节机械臂自适应神经网络动态面控制

针对柔性关节机械臂动力学模型具有非线性、不确定性和未知的外界扰动等问题,提出了基于自回归小波神经网络的自适应动态面控制方法.采用对于非线性系统具有良好学习和快速收敛能力的自回归小波神经网络,在线观测和补偿动力学模型的不确定项.并应用动态面方法设计控制器实现了关节轨迹跟踪控制.仿真和实验结果显示:当存在模型参数不准确及未建模的外部扰动力矩时,控制算法表现出良好的自适应能力,与传统动态面法和PD(比例微分)控制相比较,显著提高了柔性关节的位置跟踪精度.     

自适应反演控制在一类非线性系统中的应用

针对一类不确定性上界未知的非线性系统,提出一种自适应反演控制方法.建立了一类带有外界扰动的不确定非线性系统的数学模型.将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统,采用反演思想,并用自适应更新律对非线性系统不确定性上界进行估计,设计了自适应反演控制器并证明了李亚普诺夫稳定性.采用所设计的控制律使非线性系统的输出能跟踪期望的轨迹,具有一定的鲁棒性.用数值仿真验证了所设计控制器的良好跟踪性能.     

基于扩张状态观测器的轮式移动机器人全阶滑模控制

针对存在模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素影响下的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于扩张状态观测器的全阶滑模移动机器人轨迹跟踪控制方法.通过坐标变换将耦合的系统动力学模型转化为2个独立的子系统,再将模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素扩张为一个新的变量,进而分别对2个子系统设计扩张状态观测器用于估计并补偿系统的总和扰动,抑制其对系统控制性能的影响,结合滑模控制理论设计基于扩张状态观测器的全阶滑模控制器,保证系统输出稳定跟踪给定信号且消除传统滑模控制中抖振突出的问题,提高系统滑动模态的品质.仿真对比结果验证了所设计控制方法的优越性和有效性.     

基于灰色预测的无位置传感器永磁同步电机模型参考自适应控制

提出了灰色预测永磁同步电动机模型参考自适应无位置传感器控制方法.给出了系统控制和位置、速度估计的基本结构;介绍了永磁同步电动机灰色预测和模型参考自适应所使用的预测与估计算法.通过在转速环中加入灰色预测控制,实现对速度的超前快速调节,以提高系统的响应性能.仿真结果表明,该控制系统鲁棒性好,适应性强,可以获得良好的控制效果.     

考虑系统总和扰动的多关节机械臂 反步有限时间滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制中存在的模型参数摄动和外部有界扰动等不确定性因素影响问题,设计了一种考虑系统总和扰动的反步有限时间滑模控制算法,用于实现多关节机械臂轨迹跟踪控制任务。首先,利用严格反馈形式描述多关节机械臂的动力学模型,并将模型参数摄动和外部有界扰动等不确定性因素看成系统的总和扰动,进而设计非线性扩张状态观测器对系统总和干扰加以估计,以提高系统的鲁棒性能;其次,在传统反步法设计的基础上结合有限时间滑模控制技术,完成系统反步有限时间滑模控制器的设计;最后,应用Lyapunov稳定性理论证明了多关节机械臂的位置矢量能够实现对期望位置矢量的有限时间稳定跟踪。仿真对比结果表明设计反步有限时间滑模控制算法的有效性。     

采用非线性干扰观测器的机械臂补偿型滑模控制

针对机械臂系统中存在的内外复合不确定性干扰问题,提出一种非线性干扰观测器补偿型滑模控制策略.在非线性干扰观测器设计过程中,引入辅助函数,避免加速度反馈测量项;同时实现对复合不确定性干扰的准确估计,用以补偿系统的控制输入,克服系统的"抖振"现象.在滑模控制策略方面,基于传统方法对惯性矩阵项进行调整的基础上,引入跟踪误差对模型离心力和哥氏力项进行调整,提高系统鲁棒性和稳定性.结果表明:两者结合能够最大限度地降低系统不确定性及外界干扰对机械臂控制性能的影响,在抑制抖振的同时增强系统的鲁棒性,提高轨迹跟踪精度.     

输入受限下机器人关节神经网络自适应控制

针对机器人关节控制输入受限以及动力学模型中存在非线性摩擦、柔性变形和未知外部干扰力矩等问题,提出了一种基于径向基函数（radial basis function, RBF）神经网络的输入饱和指令滤波自适应控制方法。基于指令滤波反步法,采用饱和函数约束控制输入的幅值,使用RBF神经网络在线逼近未知干扰,并利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的所有误差最终一致有界。仿真结果表明,控制算法不仅使系统的控制输入幅值被严格约束在规定的范围之内,完成了对目标轨迹的高精度跟踪（跟踪误差约为±0.003 rad）,而且还可抵抗外部阶跃干扰力矩和建模误差对控制系统的不良影响,保证系统的高精度与强鲁棒性,性能优于PID (propotional integral derivative)控制和普通指令滤波反步控制（command filter backstepping control, CFBC）,对机器人关节在高精度领域应用与智能控制具有重要价值。     

一类基于 RBF 网络机械手的轨迹稳定跟踪控制

目的 针对具有外界干扰不确定性的柔性关节机械手实际轨迹跟踪稳定性问题,提出一种自适应动态面控 制与神经网络相结合的方法。 方法 对于非线性系统中的函数以及未知参数,根据径向基函数(RBF)神经网 点对其进行逼近,并对来自外界对系统的干扰项,通过设计阻尼项将其补偿,再根据动态面的相 络的特 关知识对该非线性 系统中的控制器进行设计且实现关节轨迹跟踪控制。 结果 仿真结果表明:在非线性系统中,该方法能够克服干扰 不确定性项,实现机械手连杆转角 q 较好的跟踪效果,误差缩在 5%以内,具有较强的跟踪稳定性,且随着时间的进 行,跟踪误差愈发减小且趋向于 0,对于参数的估计以及逼近都达到了理想的阈值。 结论 该方法保证了闭环非线 性系统半全局稳定,又可利用参数调节的方式达到跟踪误差任意小,且设计的控制器不但保证了机械手的位置跟 踪稳定性,而且很好地解决了跟踪抖动问题。     

基于TSK型递归模糊神经网络的加工中心双直线电机交叉耦合同步控制

为解决高精密龙门移动式镗铣床加工中心X轴的两台直线电机的同步跟踪问题,采用一种TSK型递归模糊神经网络(TSK-type recurrent fuzzy neural network,TSKRFNN)与交叉耦合控制(cross-coupled control,CCC)相结合的控制方法。利用TSKRFNN解决单轴PMLSM受到参数变化和外界扰动等不确定性影响的问题,估计并补偿总不确定性因素并在线调整网络参数,从而抵抗外界干扰,提高系统的鲁棒性和跟踪性。其次,为解决双直线电机运行时存在的参数不匹配性和耦合问题,将CCC与TSKRFNN相结合,CCC可以将单轴跟踪误差按照一定比例分配给两台永磁直线同步电动机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM),以抑制由不同步问题引起的不平衡扭矩,从而使系统高精度同步运行。最后,通过双直线电机平台上证明所提方法的有效性,实验结果表明该方法鲁棒性及跟踪性优良,可以较好地满足加工中心同步控制的要求。     

基于模糊动态Terminal滑模的永磁同步电机控制研究

针对永磁同步电机在工作过程中易受到外部干扰的问题，设计了动态Terminal滑模控制的伺服控制系统。Terminal滑模控制方法在滑动超平面的设计中引入了非线性函数，使得在滑模面上跟踪误差能够在有限时间内收敛到零。动态滑模控制方法可以消除由控制器中切换函数的不连续性引起的抖振现象。在此基础上利用模糊系统良好的逼近性能对永磁同步电机中的不确定参数和外部干扰进行估计，提出了基于模糊控制技术的动态Terminal滑模永磁同步电机控制方法，该方法可以有效降低由系统不确定上界引起的抖振现象。仿真结果表明：该控制方法具有良好的跟踪性能，对参数变化不敏感且鲁棒性好。     

永磁同步电机的自适应反步滑模变结构的混沌控制

永磁同步电机的动力学特性表明在一定的条件下PMSM会呈现混沌特性行为.为了控制不良的混沌振动,设计了一个基于自适应反步法的滑模变结构非线性控制器.M atlab数字仿真表明,基于自适应反步法的滑模变结构控制器具有健全的控制性能,它能够消除混沌现象,并能把系统的跟踪误差和参数变化迅速地以指数规律收敛到零,使得系统具有较强的抗干扰性.     

基于模型预测策略的永磁同步电机最大转矩电流比控制优化

针对当前在采用最大转矩电流比(maximum torque per ampere,MTPA)控制策略的永磁同步电机双闭环矢量控制系统中,因外在负载或电机转矩突变,造成电流调节器因积分饱和而导致电机实际定子交-直轴电流无法快速跟踪给定的MTPA电流问题,提出一种基于模型预测控制原理的两矢量模型预测控制策略,来取代传统双闭环电机控制系统中的电流内环调节器。在分析永磁同步电机MTPA控制原理、电流内环调节器饱和原因的基础上,利用模型预测控制的非线性约束处理能力在每个采样周期内通过两电压矢量模型预测控制策略,获得更加准确的电压矢量。实现系统实时动态跟踪永磁同步电机MTPA轨迹的目标。仿真和实验结果表明,该控制策略在电机给定转矩或外在负载转矩突变情况下可实时跟踪MTPA给定电流的变化,电机定子电流未出现较大波动。     

永磁同步电机参数扰动抑制方法

在电机参数发生扰动的永磁同步电机控制系统中,为提高无差拍预测控制性能,需要对电机参数扰动进行补偿. 文中利用永磁同步电机数学模型分析了参数扰动对无差拍预测控制的影响;针对定子电感和定子电阻的扰动设计了自回归模型,利用前若干控制周期的参数扰动量估计出当前控制周期的扰动量;将估计的参数扰动量补偿到无差拍预测控制的输入端,实现对永磁同步电机的控制. 仿真和实验结果表明提出的自回归模型参数扰动估计方法能够有效抑制永磁同步电机定子电阻和定子电感的扰动.