交流永磁直线伺服系统的神经网络--滑模双自由度控制

文章针对直接驱动的交流永磁直线伺服系统，提出一种将非线性神经网络控制和滑模控制相结合构成的双自由度控制策略。该控制策略解决了直线伺服系统跟踪性能的鲁棒性能之间的矛盾。采用滑模控制方法设计输入控制器，保证系统对给定的快速跟踪性能；输出反馈控制器采用神经网络来实现，对系统参数变化和阻力扰动（包括直线电机端部效应引起的推力波动）进行很大程度的抑制。并可以消除扰动引起的滑模控制抖振对系统稳态性能的影响。同时，滑模控制的快速性又能大大加快神经网络的收敛速度。仿真实验结果表明该方案在保证伺服系统的快速性同时，对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性，大大提高了直接驱动系统的伺服精度。     

交流伺服系统控制器在线参数自整定方法

伺服系统转动惯量的变化会影响伺服控制性能。为提高伺服性能需要对转动惯量进行在线辨识,实现伺服控制器参数的在线自整定。详细介绍了基于模型参考自适应的转动惯量在线辨识方法,提出了动态调整自适应增益和滤波器时间的方法,有效解决了自适应算法辨识速度和辨识精度的矛盾。根据转动惯量的辨识结果,利用对称优化法则,实时调整伺服控制器参数,以保证控制器动态性能的一致性和鲁棒性。仿真和试验验证了方法的有效性。     

基于自校正的伺服系统速度控制器

为了提高永磁同步电机伺服系统的速度控制性能,提出一种基于自校正的永磁同步电机速度环控制器.自校正控制通过采样系统输入输出信息,运用最小二乘法辨识系统参数,然后根据参数辨识的结果自动校正控制器的参数,保证被控系统达到预期的性能指标.实验结果表明:该控制器与传统的固定PID)控制相比,转速稳态误差和超调量减小,转速也更为平稳,在伺服系统参数发生变化时仍能保持良好的控制性能.     

直线永磁同步伺服系统的滑模-神经网络控制

针对直接驱动的直线永磁同步伺服系统,提出一种基于滑模控制和神经网络控制相结合的双自由度控制策略.滑模输入控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能;神经网络输出反馈控制器对系统参数摄动和外在阻力变化进行抑制,并削弱了滑模控制引起的系统抖振.该控制策略很好地解决了直线永磁同步伺服系统的跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾.仿真结果表明该方案在保证伺服系统快速性的同时,对参数摄动和阻力扰动(尤其是非线性时变扰动)具有很好的鲁棒性.     

基于全局非线性积分滑模的永磁交流伺服系统研究

永磁交流伺服系统是一个强耦合、多变量、非线性的系统,滑模控制已经逐步应用于交流伺服系统中。针对滑模控制中存在的收敛速度慢,未达到滑模面前鲁棒性差等缺点,结合趋近律设计了一种具有全局鲁棒特性的以非线性积分滑模面为基础的转速控制器。所设计的控制器因为包含了非线性积分函数,使得在尽量小的超调量下增加了系统的响应速度,观测器的引入使系统具备了一定的抗扰动能力。通过仿真证明了所设计控制器的正确性和有效性,实验结果进一步证实该控制器使系统具有较好的伺服性能。     

永磁同步电机交流伺服系统的滑模模糊控制

针对模糊控制器在设计过程中参数难以确定以及滑模控制存在抖动等问题，将滑模控制理论与模糊控制理论相结合，提出了一种基于Sugeno型模糊推理的滑模模糊控制器的设计方法。使每一条Sugeno型模糊推理规则的后件部分为一滑模控制策略，保证了模糊控制系统的稳定性和动态性能。将该方法用于永磁同步电机交流伺服系统位置控制器的设计，并进行了仿真。结果表明，该方法综合了传统的滑模控制和模糊控制的优点，具有很好的动态跟随性和较强的鲁棒性，有效地削弱了抖动。     

伺服增益对电气刚度的影响分析

伺服增益是影响伺服控制系统动态性能的主要因素之一.以永磁同步电动机(PMSM)伺服系统的速度控制作为研究对象,基于伺服系统电气刚度的研究,针对不同频率的外界扰动,调整PI速度控制器增益或者系统总转动惯量,从而能够快速、准确地提高伺服系统的电气刚度,并提出了对交流伺服控制器参数进行整定的一种思路,且通过控制器的控制模型试验得以验证,得出实用的结论.     

基于神经网络的规则自校正模糊控制器及其在交流伺服系统中的应用

提出了一种基于神经网络的规则自校正模糊控制器,设计了一种在线的模糊推理算法,利用神经网络调整模糊控制规则,并将其用于交流伺服系统的控制中,仿真实验结果表明：该控制器响应快、鲁棒性强,采用该控制器的系统具有较好的动、静态性能和抗干扰能力。     

永磁交流伺服系统先进控制策略研究

随着国家重大专项“高档数控机床与基础制造技术”的实施,对永磁交流伺服系统的性能提出了愈来愈高的要求。本文首先通过对典型应用案例的分析,揭示了交流伺服系统对应用性能的影响,指出提高交流伺服系统性能的必要性。永磁交流伺服系统参数的整定对系统的性能影响极大,如何实现参数的自整定是这一领域的研究热点问题。在多数应用系统中惯量会经常发生变化,惯量变化对系统的动态性能影响很大,本文提出了一种转动惯量在线辨识方法,能够实现惯量变化的自动辨识。在此基础上,针对交流伺服控制器PI参数自整定方法中,忽略了整定过程的周期性和所需的自学习能力,造成整定过程效率低、重复操作次数多、整定时间长问题,本文提出了一种交流伺服系统速度控制器PI参数自整定控制方案,使控制器能够仿人操作,根据历史控制经验不断地改进学习增益。仿真和实验结果均验证了上述方法的有效性,且方法结构简单,易于实现,已在已研发的产业化项目中得到应用。用于伺服系统的永磁同步电机,电机的机械时间常数常小于电磁时间常数,电流环在动态过程中不能抑制速度环的扰动。对此本文加入一个反电动势补偿环节,以消除转速在动态过程中对电流环的影响。理论分析和仿真结果验证了补偿措施的有效性。在永磁交流伺服系统中,电流环环宽对整个系统(速度环/位置环)的环宽具有制约作用。在不提高功率开关速度下如何提高电流内环的宽度也是该领域的研究热点。本文提出了新的改进型PWM方式,在不提高开关频率的情况下,使电流环的带宽得到了显著提高,扩大了永磁交流伺服系统的频带,提高了动态响应,实验结果均验证了该方法的有效性。     

永磁直线同步电机自适应模糊神经网络时变滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)在跟踪不同参考轨迹运动时,易受参数变化、外部扰动以及摩擦力等不确定因素影响而降低伺服性能的问题,提出一种基于自适应模糊神经网络时变滑模控制器(AFNNTSMC)的精密位置跟踪方法.首先,在PMLSM数学模型的基础上,将时变滑模面引入到传统滑模控制器(SMC)中设计时变滑模控制器(TSM...     

交流伺服系统的串级模糊滑模控制研究

本文提出一种新的模糊滑模控制器的设计方法，将模糊控制与滑模控制有效结合，先用滑模控制保证跟踪误差在边界层内，然后用模糊滑模控制消除抖振。仿真结果表明，由此构成的三环串级伺服系统具有无抖动、无静差、响应速度快且对外部干扰和参数变化鲁棒性好等优点。     

开关磁阻电机非奇异快速终端滑模位置控制

针对开关磁阻电机精确位置控制问题,提出了新的直接瞬时转矩控制下的基于状态变量的非奇异快速终端滑模控制算法实现开关磁阻电机精密位置控制.通过对非奇异终端滑模分析,提出了非奇异快速终端滑模算法.这种算法同时具有线性滑模和非奇异快速终端滑模的优点,并且减小了两种算法过渡时的影响,具有收敛速度快的优点.提出了基于转矩闭环的控制策略,实现精密位置伺服的原理.最后的算法充分说明了其具有快速收敛的优点.     

一种电子凸轮轨迹跟踪控制方法

以电子凸轮为研究对象,提出一种轨迹跟踪控制方法。阐述了电子凸轮运动规律,在此基础上基于3次非均匀B样条曲线给出了一种凸轮曲线设计方法。为提高凸轮轨迹跟踪精度,设计了模糊滑模迭代控制器。迭代学习控制算法可用于实现目标轨迹的跟踪;模糊控制和滑模控制则可以提高电子凸轮的收敛速度与鲁棒性。滑模控制器处理轨迹偏差及其变化率;模糊控制器对滑模输出进行模糊化和解模糊化处理;通过实时控制调节迭代学习控制器的增量得到理想的轨迹跟踪效果。针对基于伺服电机的电子凸轮,控制系统给出了具体硬件架构。通过实验验证表明,模糊滑模迭代控制算法能够满足电子凸轮对轨迹跟踪精度与鲁棒性的要求,电子凸轮能够有效取代传统的机械凸轮机构。     

交流伺服系统滑模控制器的动态设计

文章提出了一种适用于交流伺服系统的鲁棒滑模控制器的动态设计方法。该方法将线形控制理论中的动态设计方法与滑模控制有机地结合起来,形成了一套完善、系统的滑模控制器的设计方法。实验证明,这种设计方法可保证伺服系统具有无抖动、无静差、响应快且鲁棒性好,是一种很实用的工程控制方法。     

基于神经网络给定补偿的交流永磁直线伺服系统滑模控制

针对直接驱动的永磁直线同步电动机 (PMLSM )伺服系统 ,应用滑模变结构控制理论设计了一种具有强鲁棒性的速度控制器。为使系统具有自学习能力 ,削弱滑模控制所引起的“抖振” ,采用基于神经网络前馈给定补偿的滑模控制策略。仿真结果表明 ,该方案有效地克服了永磁直线同步电机特有的端部效应所产生的推力波动对系统的影响 ,对参数变化及阻力扰动具有很强的鲁棒性 ,而且提高了系统的稳态性能     

基于非线性终端滑模的码垛机械臂轨迹跟踪控制

针对码垛机械臂的轨迹跟踪控制,提出了一种基于数据驱动的非线性终端滑模控制方法.首先,利用牛顿-欧拉法推导出码垛机械臂的动力学模型,进而将模型等效成离散形式;接着,设计非线性终端滑模面来加快关节角的收敛速度,引人等效趋近律来抑制系统的抖振效应;同时,在萤火虫寻优算法的帮助下解决控制器参数整定问题,以便获得最优的控制性能;最后,通过仿真和试验对所提控制方法的有效性进行了验证.结果表明,该控制方法比积分滑模控制控制具有更高的跟踪精度,能保证码垛机械臂较好地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值.     

一种机器人轨迹跟踪的单输入模糊控制

提出一种利用复合结构终端滑模面作为输入的单输入模糊控制器设计方法,将这种控制方法应用于机器人跟踪控制系统,取得了满意的跟踪效果.模糊控制器中只有唯一的输入,因此,模糊控制规则数比普通模糊控制器大大减少,这样就使得模糊控制器的设计和调节更简单、更方便.同时这种模糊控制器由于具有准滑动模态的性质,体现出较好的鲁棒性,适合于机器人这种高度非线性的复杂控制系统.     

基于非线性干扰观测器的PMSM自适应反演滑模控制

为了解决永磁同步电机(PMSM)位置伺服系统中存在的内部参数摄动、负载扰动以及外界不确定性干扰等问题,设计了基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反演滑模控制器。通过NDO对系统存在的扰动进行观测,并将观测结果引入到自适应反演滑模控制器进行补偿。针对引入NDO后的系统,设计自适应反演滑模控制器,对滑模控制器中的切换增益利用自适应律进行调节,削弱系统抖振,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。仿真结果表明,与传统反演滑模控制相比,基于NDO的自适应反演滑模控制器对系统中存在的扰动具有更好的抗干扰能力,该控制器可削弱系统的抖振,从而提高了PMSM位置伺服系统的跟踪精度。     

用继电自整定实现神经元PID智能控制

当前工业过程对控制品质要求越来越高,需要更先进的PID控制器参数整定方法来满足过程控制的要求。该文提出了神经元自适应PID控制器PID继电自整定相结合构成PID智能控制系统的方法,即利用PID继电自整定算法获取神经元自适应PID控制器权系数的初值,然后将得到的初值送到神经元自适应PID控制器,并且切换到自适应控制模式,从而实现神经元PID智能控制。同时分析了神经元自适应控制系统的稳定性,用Matlab中的Simulink进行了仿真模拟,得到了满意的结果。