基于模糊逼近和动态面技术的异步电动机位置控制

针对异步电动机参数不确定性和外部负载产生扰动的现象,本文提出了一种新型的模糊自适应动态面反步控制方法。该方法通过引入一阶低通滤波器,避免了传统反步控制中对虚拟控制函数进行连续求导引起的计算爆炸问题,模糊逻辑系统被用来逼近异步电动机系统中复杂的非线性函数,同时基于反步法的设计原理,构造了异步电动机的模糊自适应控制器,并在Matlab环境下进行仿真实验。仿真结果表明,所设计的控制方法可以确保系统快速跟踪期望信号,实现了对异步电动机的高性能位置跟踪控制。该研究具有实际应用价值。     

永磁同步电机的神经网络离散位置跟踪控制

针对永磁同步电动机参数不确定及负载扰动问题,本文基于自适应和反步法技术,设计了一种永磁同步电动机离散位置跟踪控制方法。利用欧拉公式得到同步电动机驱动系统的离散数学模型,采用动态面技术,引入低通一阶滤波器对虚拟控制函数进行滤波,解决了"计算爆炸"问题;运用神经网络逼近永磁同步电动机系统中存在的未知非线性项,并将神经网络和反步法相结合,构造离散动态面位置跟踪控制器,同时对其进行稳定性分析,最后通过仿真实验分析验证了该方法的有效性。仿真结果表明,本文设计的离散控制器能够有效跟踪给定信号,实现了对永磁同步电动机良好的位置跟踪控制效果。该控制方法解决了参数不确定性以及负载扰动问题,具有一定的理论意义和实际应用价值。     

考虑输入饱和的异步电机自适应位置跟踪控制

针对异步电动机驱动系统存在着参数不确定性、外部负载扰动以及输入饱和限制等问题,本文根据自适应反步法的原理,研究了异步电动机驱动系统的位置跟踪控制策略。在同步旋转坐标(d-q)下,建立异步电动机驱动系统的数学模型,考虑异步电动机驱动系统存在输入饱和,利用神经网络逼近系统中未知的非线性函数,并采用自适应反步控制技术构造位置跟踪控制器,同时利用Matlab软件进行仿真试验。仿真结果表明,异步电动机驱动系统的位置信号可以快速跟踪给定的期望位置信号,当电压过大时能够进行限制,能够克服参数不确定、负载扰动以及输入饱和限制的影响;当t=5s时,改变负载扰动,电机仍能快速地跟踪期望的信号,说明该自适应位置跟踪控制器能够有效地克服负载扰动发生变化而引起的影响,能够实现对异步电动机的有效控制。该研究具有一定的实际应用价值。     

基于动态面技术的异步电动机模糊自适应速度控制

针对异步电动机的参数不确定性以及外部负载扰动,本文结合动态面技术和反步控制,研究了异步电动机驱动系统的速度调节控制。根据模糊逼近原理来逼近系统中未知的非线性函数,通过引入动态面技术,解决了传统反步控制中由于对虚拟控制函数进行连续求导引起的计算爆炸问题,同时采用反步设计方法构造模糊自适应速度控制器,并利用Matlab进行仿真验证。仿真结果表明,在提出的模糊自适应速度控制器的作用下,异步电动机驱动系统能够克服参数不确定性及负载扰动的影响,确保系统可以快速跟踪给定的期望信号,实现了对异步电动机的有效控制。该研究具有一定的实际应用价值。     

异步电动机的命令滤波自适应速度调节控制

针对异步电动机驱动系统中存在的负载扰动和参数不确定的问题,本文在传统自适应反步控制方法的基础上,运用神经网络逼近系统模型中未知的非线性函数,同时采用命令滤波技术,解决了传统反步法中对虚拟控制函数进行连续求导而无法避免的计算爆炸问题,实现对异步电动机的速度调节控制。为了验证本文所提方法的有效性,在Matlab环境下对异步电动机进行仿真分析,仿真结果表明,即使在参数不稳定和有负载转矩扰动的情况下,本文所提出的控制方法依然可以很好的跟踪给出的期望信号,并确保跟踪误差收敛到原点很小的邻域内,可实现对异步电动机快速有效的控制。因此,该方法具有一定的实际应用价值。     

考虑输入饱和的异步电机随机系统的速度控制

针对随机扰动现象能够破坏异步电动机调速系统稳定性的问题,本文根据神经网络技术和反步法的原理,对输入饱和的异步电动机随机非线性系统的神经网络速度控制进行研究。考虑异步电动机随机系统中存在的输入饱和限制,利用神经网络来逼近随机系统中不确定的非线性项,并使用自适应反步法构造了异步电动机的自适应神经网络速度调节控制器。同时,利用Matlab软件进行仿真实验。仿真结果表明,本文所提出的自适应神经网络速度控制器,可以快速地跟踪给定的期望速度信号,克服了输入饱和、参数不确定、负载扰动等因素的影响,实现了对异步电动机的有效控制。该研究具有一定的实际应用价值。     

电动汽车用异步电动机的模糊自适应跟踪控制

针对传统的矢量控制因忽略铁损影响而无法对异步电动机实现准确控制的问题,研究了考虑铁损的电动汽车用异步电动机的模糊自适应位置跟踪控制。建立了考虑铁损的异步电动机动态数学模型,利用模糊逻辑系统来逼近异步电动机驱动系统中未知的非线性函数,通过反步设计方法构造了模糊自适应控制器,同时采用李雅普诺夫方法分析了系统的稳定性,并在Matlab环境下进行仿真实验,仿真结果表明,在系统参数未知的情况下,电机位置信号可以快速跟踪期望信号,控制器的性能良好。当t=5s时,负载力矩发生变化,电机仍能跟踪期望信号,说明该控制器能够很好的克服电机参数的不确定性及负载力矩扰动的影响,有较强的鲁棒性,实现了对异步电动机的位置跟踪控制。该控制器结构简单,只有一个自适应参数,减少了系统的在线计算负担,易于工程实现,在电动汽车领域应用前景广阔。     

异步电动机的动态面模糊离散速度跟踪控制

针对异步电动机中参数不确定和存在负载扰动的问题,本文综合运用反步控制方法、模糊逼近理论和动态面技术,研究了异步电动机在离散模型下的速度跟踪控制问题。运用欧拉方法得到异步电动机离散状态下的数学模型,同时运用模糊逻辑系统来逼近其中的未知非线性函数,利用动态面技术解决在反步法中产生的计算爆炸问题,构造速度跟踪控制器,实现对异步电动机的速度跟踪控制,并在Matlab环境下对异步电动机进行仿真分析。仿真结果表明,所构造的控制器,能够有效解决系统中参数不确定及存在外部负载扰动的问题,并且使跟踪误差收敛到原点附近很小的邻域内,实现对异步电动机的快速跟踪控制。该方法具有一定的实际应用价值。     

基于观测器的异步电动机命令滤波反步技术

针对异步电动机自身结构中的参数不确定性和易存在外部负载扰动问题,本文基于反步控制技术,选择状态观测器来观测异步电机的转速,采取模糊逻辑系统逼近电机模型中未知的非线性函数,利用命令滤波技术解决在传统反步法中存在的计算爆炸问题,实现对异步电动机的位置跟踪控制,并利用Matlab软件进行仿真验证。仿真结果表明,本文所提出的控制方法仍然可以有效地克服异步电动机系统参数未知性以及外部负载扰动等问题,使目标信号能够快速跟踪期望信号,保证跟踪误差收敛到原点很小的邻域内,最终达到对异步电动机的快速有效的位置跟踪控制。该研究具有较高的实际应用价值。     

考虑输入饱和的异步电机随机命令滤波控制

针对异步电机调速系统中存在的随机扰动问题,本文在传统反步法的基础上,利用神经网络逼近系统中的非线性函数,同时运用命令滤波技术,解决了传统反步法中存在的计算爆炸问题,实现了对考虑输入饱和的异步电机速度调节控制。为验证所设计控制器的有效性,利用Matlab进行仿真分析。仿真结果表明,本文设计的控制器能够有效抑制随机扰动,克服输入饱和的影响,可以很好地跟踪给定的期望信号,保证跟踪误差收敛在原点很小的邻域内。当t=5s时,负载转矩变化,系统仍能快速跟踪给定信号,实现了对异步电动机快速有效的控制。因此,该方法具有较高的理论研究意义和实用价值。     

考虑输入饱和的永磁同步电机随机命令滤波控制

针对永磁同步电机驱动系统中存在的随机扰动问题,本文在自适应反步法基础上,利用模糊逼近原理逼近系统中未知的非线性函数,并运用命令滤波技术,解决了传统反步法中因对虚拟控制函数连续求导而产生的计算爆炸问题,实现对考虑输入饱和的永磁同步电机随机非线性系统的位置跟踪控制,为验证本方法的有效性,采用Matlab进行仿真实验。仿真结果表明,本文设计的控制器能克服输入饱和的影响,很好的跟踪设定的期望信号,并且保证跟踪误差收敛在原点很小的邻域内,实现了对永磁同步电机快速有效的控制。该研究对实际系统具有一定的应用价值。     

Gantry Robot位置的异步电机驱动控制研究

针对Gantry Robot位置控制效果不佳的问题,本文提出了PD加重力补偿控制与反步法相结合的控制方法。建立了机器人空间变换与动力学模型,外环控制采用PD加重力补偿控制,内环采用以转速误差和磁链误差为输入的反步控制,同时考虑异步电动机运行过程中转子磁链和负载转矩未知情况,引入转子磁链观测器和负载转矩观测器,并用Lyapunov理论判别整个系统的稳定性。仿真结果表明,机器人位置控制具有较好的跟踪效果,响应时间较短,静态和动态性能都很好,转子磁链观测器和负载转矩观测器可以精确跟踪转子磁链和负载转矩。该方法解决了异步电动机运行过程中转子电阻变化带来的负载转矩观测效果不佳问题,具有一定的理论意义和实际应用价值。     

基于反步法和电流滞环PWM的异步电动机控制

针对异步电动机具有不确定负载的情况,利用反步法来设计转速和磁链跟踪控制器。为减少自适应反步法计算量以及合理简化控制结构,一方面采用负载转矩观测器来实时快速估计负载转矩,另一方面选用电流滞环PWM电压源逆变器来降低系统的阶数。理论分析和仿真结果验证了反步法、负载观测器和电流滞环PWM相结合设计的有效性和可行性。     

不确定性负载的异步电机新型自适应反步控制

针对异步电动机速度控制系统中的不确定性负载问题,本文设计了新型自适应反步控制器,实现异步电动机高性能转速跟踪控制。通过选择合理的Lyapunov函数及稳定函数,给出自适应反步控制算法,分析了整个控制系统的稳定性。在递归设计中首次出现不确定性负载时,设计了负载的自适应律,得到新型自适应负载转矩观测器,精确估计了不确定性负载转矩。仿真结果表明,本文设计的新型自适应负载转矩观测器,实现了不确定性负载的在线精确估计。与矢量控制方法相比,该控制策略的转速响应更加迅速,快速消除了负载扰动对转速的影响,具有良好的应用前景。     

PMSM伺服系统的自适应反步滑模控制器设计

针对负载转矩未知的永磁同步电机伺服系统的控制问题,本文提出了一种改进的自适应反步滑模位置跟踪控制方法。根据反步递推原理,选取合理的Lyapunov函数和虚拟控制变量,得到一个新的负载转矩自适应估计方法。该方法采用负载转矩自适应律近似一个非线性的降阶扰动观测器,使负载转矩估计值能够快速准确地收敛到期望值。通过将自适应反步法与自适应滑模控制结合,增强了系统的抗干扰性能,采用的自适应滑模趋近律很好地削弱了系统抖振。利用Lyapunov稳定性定理,证明了系统的全局渐近稳定性,最后在LINKS-RT实验平台上对本文提出的控制方案进行实验验证。实验结果表明,该方法很好地实现了永磁同步电机控制系统的快速渐近位置跟踪控制,具有良好的抗负载扰动性能,控制方案有效实用。     

基于有限时间永磁同步电机命令滤波位置跟踪控制

针对永磁同步电机动态数学模型存在的问题,本文基于永磁同步电机非线性模型,利用有限时间的控制方法,对永磁同步电机的命令滤波位置跟踪控制进行研究,提高了系统的收敛速度及干扰抑制能力。在传统反步设计方法的基础上,引入命令滤波技术,克服了在传统反步控制中由于对虚拟控制函数连续求导引起的"计算爆炸"问题,通过设计补偿误差机制,减小了滤波误差,并利用Matlab仿真软件进行仿真验证。仿真结果表明,本文设计的控制方法能够克服负载扰动的影响,使跟踪误差收敛到原点一个充分小的邻域内,实现了对永磁同步电机准确快速的位置跟踪控制。该研究在实际工业过程中具有一定的实用意义。     

欠驱动UUV自适应RBF神经网络反步跟踪控制

针对水下无人航行器(UUV)模型存在一定的误差以及流体中存在时变扰动问题,引入径向基函数(RBF)神经网络控制技术进行自适应补偿估计,结合反步法设计UUV的位置、姿态及速度控制器,使用虚拟速度来代替姿态误差的控制手段,将姿态跟踪控制转化为对速度控制。仿真结果说明此种方法是有效的,提高了UUV的鲁棒性及自适应能力。     

航天器自适应有限时间反步控制

针对存在转动惯量不确定以及外部干扰的航天器姿态跟踪问题,提出基于反步法的自适应有限时间控制方法。建立四元数描述的系统模型,设计有限时间命令滤波器用以逼近虚拟控制律导数,从而避免反步法设计中的复杂性爆炸和奇异值问题。采用神经网络估计未知非线性函数,设计自适应有限时间控制器,保证系统跟踪误差有限时间收敛。仿真结果验证所提方法的有效性。     

多机械臂系统的自适应神经网络同步控制

针对多个机械臂组成的网络化系统,本文基于命令滤波反步和自适应神经网络,对网络化机械臂系统的同步控制问题进行研究。建立了系统数学模型,对命令滤波控制器进行设计,运用命令滤波反步法,消除传统分布式反步控制的虚拟信号求导问题,并利用误差补偿信号,消除命令滤波产生的误差。同时,利用神经网络逼近系统的不确定非线性项,通过设计分布式控制器和自适应更新律,保证关节位置同步跟踪误差收敛到任意小的邻域内。为验证本文所提出的控制策略的准确性,在Matlab/Simulink仿真环境下进行仿真分析。仿真结果表明,在具有系统参数不确定性和外部扰动的情况下,该分布式控制方法可使网络化机械臂系统实现良好的位置同步跟踪。该研究对网络化机械臂系统的同步控制提供了新的思路,具有一定的实际应用价值。     

基于命令滤波技术的水下机器人位置跟踪控制

为解决考虑输入饱和的自治水下机器人的位置跟踪问题,本文采用自适应神经网络命令滤波控制方法,设计了对自治水下机器人进行位置跟踪控制器。利用反步法构造考虑输入饱和的控制器,使用神经网络系统逼近自治水下机器人系统中的非线性项,同时采用命令滤波技术解决计算爆炸问题,引入误差补偿机制,降低滤波误差带来的影响。通过选取合适的李雅普诺夫函数求出自适应律,证明闭环系统的所有信号有界。仿真结果表明,该控制器可以使水下机器人系统中的位置跟踪误差收敛到一个足够小的邻域内。该研究具有一定的实际应用价值。