PMLSM智能控制伺服系统的仿真研究

为提高PMLSM伺服驱动系统的控制性能,提出了一种将模糊控制、神经网络、滑模控制和自适应学习相结合的PMLSM智能补偿滑模控制算法,实现了对PMLSM伺服驱动系统的动子跟踪周期参考轨迹的高性能控制﹒首先,设置RBFN估值器,直接估计包括参数变化、外部扰动和非线性摩擦力在内的集总不确定度;其次,利用RBFN控制器的在线学习能力,改善模糊滑模控制器因隶属度函数缺乏学习能力而导致跟踪响应较差的问题;最后,通过增加智能鲁棒补偿控制器来提高系统鲁棒性﹒仿真结果表明,系统响应速度快、基本无超调、抗干扰能力强,且具有良好的动态性能和较强的鲁棒性﹒     

电动静液作动器的自适应变阻尼滑模控制

针对电动静液作动器（EHA）死区影响和参数不确定性造成的扰动问题,在变阻尼滑模控制（DV-SMC）的基础上提出了一种新型自适应变阻尼滑模（ADV-SMC）控制方法.该方法通过滑模控制的鲁棒性克服摩擦和外部扰动的影响,同时采用变阻尼方法抑制阶跃响应的超调,通过引入跟踪误差驱动的参数自适应律在线估计系统未知参数来抑制参数不确定性,进一步提高系统的位置跟踪性能.在稳定性证明的基础上,通过仿真分析验证了本文所提出控制策略的有效性.      

变参数FOPDT型系统的强鲁棒自适应PI控制器设计

针对基于非线性模型控制器设计困难的问题,将非线性系统用变参数形式的一阶惯性加延迟(FOPDT)模型描述,并进行控制器设计,从而简化控制器的设计过程并提高控制性能.采用一种新型的自适应比例积分(PI)控制器结构,通过增益参数切换和积分复位实现高精度的设定点跟踪和扰动抑制性能.仿真及实验结果表明:文中方法使系统控制精度提高10倍,达到0.01°;超调量有所减少;模型变化时,阶跃响应和干扰抑制效果仍佳;与传统的PI方法比较,文中方法具有良好的动态、稳态响应性能和鲁棒性.     

自适应控制用于机器人伺服驱动

本文提出一种适用于机器人关节驱动的无刷直流电动机自适应位置伺服控制系统.提出的方法基于双自适应控制环的设计,能迅速抑制由于参数变化和扰动所引起的状态误差.在实验系统中,采用以8031单片机控制系统和功率MOSFET逆变器组成的无刷直流电机伺服系统,试验证明所提出的方法对于提高系统的鲁棒性是有效的.     

基于模型参考的自适应PID控制器

提出了一种基于模型参考的自适应 PID控制器 ,通过引入一自适应误差信号 ,根据模型参考自适应控制原理的方法 ,推导了 PID参数整定的自适应率 .仿真结果表明 ,该控制器与典型的PID控制器相比 ,显著提高了系统的动态响应性能 ,系统输出能够很好地跟踪参考模型的输出 ,具有一定的抗干扰性 ,鲁棒性较好     

基于自适应模糊PID方法的轮毂无刷直流电机控制与仿真

针对轮毂式电动车用永磁无刷直流电机转速PID控制精度低、控制不稳定和响应滞后等特点,根据轮毂电机参数的变化,利用模糊控制对PID参数进行在线自适应调整,提出了一种基于自适应模糊PID的转速控制方法,获得了高精度的转速控制。首先分析永磁无刷直流电机的动态数学模型,在MATALB/Simulink平台下,将模型按功能进行子模块建模,并通过与S函数相结合构建无刷直流电机的转速自适应模糊PID的双闭环控制系统模型,最后考虑车辆实际行驶情况,进行了电机系统运行工况的仿真分析。结果表明,采用自适应模糊PID控制无刷直流电机,能够实现控制精度高、响应速度快、无超调,且系统对干扰和参数变化具有较强的鲁棒性,明显改善对电动车用轮毂驱动电机的控制效果,提高电动车辆行驶的操纵性和稳定性。     

欠驱动船路径跟踪的反演自适应动态滑模控制方法

针对欠驱动水面船的路径跟踪控制系统,提出一种反演自适应动态滑模控制方法。该系统由船舶艏摇非线性响应模型和Serret-Frenet误差动力学方程组成,并考虑建模误差和外界干扰力等不确定性。经过简化处理,将原欠驱动系统的控制问题转化为非线性系统的镇定问题。同时,基于反步方法和动态滑模控制理论,设计自适应动态滑模控制器。通过理论分析,证明在该控制器作用下,路径跟踪控制系统是全局渐近稳定的。仿真试验表明:该控制器对系统参数摄动和外界干扰不敏感,具有强鲁棒性和自适应性。     

紧格式无模型自适应控制在直线电机中的仿真

将基于紧格式线性化的非线性系统无模型自适应控制方法应用于直线电机的运动控制中.用紧格式动态线性时变模型替代直线电机非线性系统模型,根据直线电机运动模型的输入输出数据在线估计系统的伪偏导数.仿真实验表明,紧格式无模型自适应控制方法对电机这种具有不确定动态的非线性系统有较强的自适应性、抗干扰性、稳定性和鲁棒性.     

直驱式电液伺服转叶舵机AFSM-LTOC控制器

针对直驱式电液伺服转叶舵机的控制问题,提出一种带有负载力矩观测补偿的自适应模糊滑模设计方案.采用自适应模糊滑模控制解决由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确控制的问题,使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型.引入负载力矩观测补偿的方法,对负载力矩进行实时动态补偿,抑制负载力矩对系统响应和速度跌落的影响,提高系统的响应速度.基于李雅普诺夫函数推导出规则参数调整的自适应率,保证闭环控制系统的稳定性.实验结果表明:该控制器能够补偿执行单元的交流特性,降低稳态误差,抑制负载力矩扰动,提高系统的鲁棒性和动态特性.     

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.     

一种无模型终端滑模桥式起重机的控制方法

针对桥式起重机在不同运输任务中负载质量和吊绳长度多变的现象,提出了一种无模型自适应终端滑模控制方法.通过对系统模型部分反馈的线性化处理,利用自适应策略预测系统物理参数,在此基础上,提出了一种基于非奇异终端滑模面的无模型自适应控制器,并通过Lyapunov定理证明了该闭环系统的稳定性.将本文控制方法与LQR和EC控制方法进行仿真实验对比,验证了本文方法具有更优越的控制性能,且对系统物理参数摄动具有更强的鲁棒性;控制器不仅能够实现台车的精准定位和负载的快速消摆,而且可以实现台车的平滑启动.     

模糊PID控制器在伺服变量泵控系统中的应用

针对伺服变量泵控制系统存在参数非线性、时变性等特点,基于模糊控制和PID控制理论,提出了模糊自适应PID控制方法来消除参数不确定性对系统控制性能的影响。仿真结果表明该控制策略有效提高了系统的响应时间,使系统具有良好的稳态性能和鲁棒性。     

采用模糊补偿的直接驱动机械臂控制

针对直接驱动机械臂惯量大范围变化的问题,设计了一种模型参考模糊补偿器.实时控制结果表明,它与PI控制器相结合,能有效地克服直接驱动机械臂系统变参数因素的影响,保证系统具有良好的动态特性.提出的控制方案既提高了系统的鲁棒性,又可以获得满意的控制性能.     

欠驱动UUV三维轨迹跟踪的反步动态滑模控制

提出一种欠驱动无人水下航行器(UUV)反步自适应动态滑模控制方法.结合反步和自适应滑模控制技术设计UUV的位置、姿态和时变速度跟踪控制器,采用虚拟速度来代替姿态误差的控制策略,将姿态跟踪控制转化为速度控制,能够有效避免传统反步法控制律设计存在的奇异值问题.针对系统模型不精确及时变扰动问题,引入滑模控制技术进行自适应补偿估计,提高了欠驱动UUV在未知环境中的鲁棒性及自适应能力,并基于李雅普诺夫稳定性理论证明了该控制系统误差最终一致有界.仿真结果表明:提出的UUV三维轨迹跟踪反步动态滑模控制方法收敛、有效,能够实现在系统参数不精确及时变扰动情况下的三维轨迹精确跟踪控制.     

永磁直线同步电机自适应内模控制研究

为了解决永磁直线同步电机（PMLSM）运行过程中对系统参数摄动及负载扰动等不确定因素敏感的问题,结合内模控制和模型参考自适应控制各自的优点,设计了PMLSM自适应内模控制器（AIMC）.仿真结果表明,自适应内模控制器同常规PI控制器相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性.     

带前馈的模糊积分控制器在伺服系统中的应用

以数控机床的伺服控制系统为对象，提出了带前馈的参数自整定模糊积分控制模式，在设计伺服控制器时将积分引入模糊控制器，以减小控制死区，提高稳态性能；同时引入前馈，以进一步提高响应的快速性和减小动态响应的误差。仿真结果表明了该方法在斜坡响应中无超调，稳态精度高。     

含有未知参数的中立型神经网络自适应同步

针对同步系统中含有未知参数的情况,讨论了一类驱动一响应系统的自适应同步控制问题,其中驱动系统和响应系统的动态均由一类中立型神经网络描述.利用Barbalat引理和自适应控制方法,设计了一个自适应控制器以及响应系统参数的自适应更新规则,给出了驱动系统和响应系统的动态达到全局同步的判定准则.该文判据以线性矩阵不等式形式给出,可以利用MATLAB-LMI工具箱求解.仿真算例验证了算法的有效性和可行性.     

无刷直流电机自适应模糊PID控制及仿真

针对iECar永磁无刷直流电机转速PID控制精度低、控制不稳定和响应滞后等缺点,介绍了一种具有智能性质的自适应模糊PID控制器设计思路,提出了一种模糊控制器量化因子与比例因子整定的新方法。通过模糊推理方法实时调整PID控制器的比例、积分、微分3个参数,以实现电机转速输出的有效控制。最后,在Matlab/Simulink环境下构建了iECar无刷直流电机转速自适应模糊PID控制模型。仿真结果表明,自适应模糊PID控制效果较传统PID控制有明显的改善,显示了该控制器良好的鲁棒性、稳定性和动态响应特性。     

伺服系统瞬态优化的模糊自适应深度强化学习方法

为了提高伺服系统瞬态性能,满足工业生产线的高精度加工要求,提出模糊自适应深度强化学习方法,用于永磁同步电机伺服系统的控制性能优化。根据伺服系统瞬态运行的响应快速性和稳定性要求,通过构造奖励函数与Actor-Critic网络,在伺服控制器中引入瞬态响应优化环节,面向实时运算需求设计学习率自适应模糊控制器,构建模糊自适应瞬态性能优化方法;建立伺服系统Simulink仿真模型,根据实际伺服系统拟合仿真模型,通过瞬态性能仿真获得优化参数,并将优化参数应用于西门子840D数控系统。以仿真运算及系统实验对该优化方法进行验证,结果表明,所提出方法使伺服系统调节时间缩短10%以上,显著提高了系统的瞬态响应速度,且未引入明显超调,验证了方法的可行性。提出的方法具有较强的通用性,为伺服系统智能控制优化提出了新的途径。     

基于滑模技术的时变Lorenz系统的自适应同步

讨论了参数为时变的Lorenz系统的同步问题的自适应控制.驱动系统的参数未知并在一个有界区间内变化,同时区间的边界也未知.利用自适应控制设计控制器,并且为了增强混沌系统的鲁棒稳定性,控制器的设计运用了滑模控制的方法.在控制器的作用下,实现了响应Lorenz系统与驱动Lorenz系统的全局渐近同步.数据仿真表明该控制的有效性和可行性.