滑模变结构PI控制的PMSM伺服系统

采用滑模变结构理论对PMSM伺服系统速度环调节器进行设计。当系统进入滑动模态以后,具有对干扰和摄动的完全适应性,基本不受系统参数变化和外界干扰的影响,具有良好的鲁棒性。但抖动是变结构控制应用中存在的重大问题。而传统PI控制则具有良好的稳态精度。基于以上问题提出了滑模变结构加PI的非线性控制方法。在误差大时采用滑模变结构...     

PMSM位置伺服系统的离散积分变结构控制

讨论了利用离散趋近律设计不确定离散时间系统的变结构控制问题，针对离散趋近律造成系统的抖振，设计了离散积分变结构控制(IVSC)策略，应用于永磁式同步电动机(PMSM)位置伺服系统。仿真结果表明，离散积分变结构控制策略可以明显改善系统的品质，增强系统的鲁棒性．     

基于复合滑模变结构控制的位置伺服系统的研究

针对数控机床的位置伺服系统 ,为其控制器设计了一种复合滑模变结构控制算法。系统实验表明 ,该控制方法不但设计简单 ,鲁棒性强 ,而且具有良好的动态性能。     

轧机液压伺服位置系统多模型切换滑模变结构控制

针对轧机液压伺服系统随工况变化而引起的弹性负载刚度系数发生跳变的问题,建立了轧机液压伺服位置系统在不同工况下的非线性多模型集.通过选择系统共同的稳定滑模面,设计了各子模型对应的自适应滑模变结构控制器,并应用Lyapunov稳定性理论证明了整个系统可从任意初始状态趋向于系统的共同滑模面,进而保证了整个变结构切换控制系统的渐近稳定性.为有效削弱系统参数跳变的不良影响,采用模型最佳匹配性能指标作为各子模型切换控制的依据,实现了各子模型控制器之间的切换.仿真研究结果表明:所设计的多模型切换自适应滑模变结构控制器能够保证轧机液压伺服系统具有良好的动静态性能,对系统参数跳变具有良好的鲁棒性.     

基于转矩观测器的模糊滑模控制交流伺服驱动系统

本文从滑模变结构理论出发,结合智能控制,针对磁理控制的电主轴永磁同步电机伺服驱动系统设计了带负载转矩观测的模糊滑模变结构控制器。仿真结果表明该方案能使系统获得优良的动静态性能,对负载扰动具有很强的抑制能力,证明了模糊滑模变结构控制方法的合理和优越。     

电动舵机伺服控制系统的模糊滑模控制

针对直流电动舵机伺服控制系统,提出了一种模糊滑模控制方法.该方法是将模糊控制引入到常规滑模变结构控制中,利用模糊控制器来调整滑模趋近律参数,从而有效地削弱滑模切换时产生的剧烈抖振;用李雅普诺夫理论对系统稳定性进行了证明;建立电动舵机的数学模型,在MATLAB软件下对该方法进行了仿真.结果表明,模糊滑模控制算法能够在不出现超调情况下,显著提高系统的响应速度,满足系统控制精度的要求.     

基于PMSM的改进型滑模变结构观测器研究

永磁同步电动机(PMSM)控制控制策略的研究重点是获得转子位置和转速的信息。直接使用转子位置传感器会大大增加成本,因此对于PMSM的无位置传感器的研究是很有必要的。本文提出了一种改进型滑模变结构观测器,并在Matlab/simulink上进行仿真实验。通过对仿真实验波形观察,证明这种改进后的观测器有效地防止转子转速观测抖动以及具有准确的转子位置观测能力。     

基于小波神经网络自适应反推的永磁同步电机位置伺服控制

提出一种基于小波神经网络(WNN)的自适应反推控制策略,该策略通过对系统中的非线性不确定性进行估计和补偿,可以自适应调节反推控制器的输出,以获得良好的位置跟踪效果和对各类不确定性的鲁棒作用。设计中通过李雅普诺夫稳定性原理保证了整个系统的稳定性并给出了证明。经理论分析和通过与PI控制器及传统反推法的对比仿真的结果证明了该方法的有效性。     

基于扰动观测和补偿的PMSM伺服系统位置跟踪控制

针对存在参数摄动和外部扰动力矩的PMSM伺服系统位置跟踪控制问题,提出一种基于扰动观测和补偿的滑模控制方法。采用扰动观测器估计系统参数摄动以及负载力矩,并在此基础上对等效扰动进行补偿,减小了模型不确定性对系统控制性能影响,系统的位置跟踪误差由0.85 rad减小到0.35 rad;在保证系统稳定性的前提下,去除了常规滑模控制中的不连续控制项,有效地减小了抖振。实验结果表明,与工程上常用的PID算法相比,基于扰动观测和补偿的滑模控制算法不仅能够显著提高PMSM伺服系统的位置跟踪精度,而且能有效地削弱抖振。     

模糊神经滑模控制在交流伺服系统中的应用

针对滑模控制器中要求估算不确定参数的变化范围以及系统抖动的问题,提出了一种模糊神经滑模控制器的方案,该系统仿真结果显示其具有较强的鲁棒性     

基于模糊控制的交流伺服系统

将模糊控制器用于交流伺服系统的控制，利用模糊控制不依赖于对象模型和鲁棒性强的优点来克服交流伺服系统中参数漂移、非线性和耦合等因素的影响。实验结果表明基于模糊控制的交流伺服系统具有较快的响应速度、较高的稳态精度和较强的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的交流伺服系统

提出了一种基于神经网络的模糊控制交流伺服系统,将神经网络与模糊逻辑结合起来,输入信号先模糊化,然后通过构建的神经网络,在线调整其权值和变化的控制参数,使系统的输出具有更好的动、静态性能,提高了系统的鲁棒性。仿真实验证明了这种基于神经网络模糊控制方法在交流伺服系统中应用的可行性和可靠性。     

双滑模统一控制在交流伺服系统中的应用

针对强耦合数学模型的伺服系统抗干扰问题,提出了一种位置、电流双滑模统一设计的方法。这种方法可以采用控制电压向量的方法,使位置、速度、电流误差都以滑模规律自动衰减,并且电压向量的选择加入模糊控制,使控制柔化,减少了系统在滑模线附近的抖动现象,使系统鲁棒性好,响应速度快。通过Matlab6．5的仿真,验证了这种方法的可行性。     

电液位置伺服系统的模糊神经网络控制

针对电液位置伺服系统中的非线性、参数时变性等复杂因素,设计了一种模糊神经网络控制方案。由于常规的模糊神经网络学习算法具有权值调整复杂,收敛速度慢的缺点,因此采用模糊逐级误差逼近方法来调整模糊神经网络的权值。该算法易于实现,网络权值在线学习速度较快,而且计算量小于其他的常规神经网络学习算法。将该方法应用于电液位置伺服控制系统中,在对象参数摄动情况下,进行了仿真研究。仿真结果表明,采用该方法所设计的控制器满足系统对快速性和稳态精确度的要求,系统的鲁棒性增强,验证了方法的有效性。     

永磁同步电动机的滑模变结构位置伺服系统研制

为提高永磁同步电动机位置伺服系统的快速性和精确度,采用滑模变结构控制策略,由电机数学模型和位置检测方法推导出一种新的位置关系状态方程,据此设计位置滑模变结构控制器,降低了滑模控制的阶次,简化了控制器的设计。实验结果表明所设计的控制器位置响应快、无超调,有效地提高了伺服系统的动态性能。     

基于Fuzzy-PID控制的雷达伺服系统研究

针对传统PID控制方法存在的参数控制难度大、动态性能差等缺陷,提出基于Fuzzy PID控制器的雷达伺服系统。根据需求设计了以模糊控制器为核心的Fuzzy PID控制器,将传统PID控制与模糊控制进行有效结合。通过MATLAB软件对基于Fuzzy PID控制器的雷达伺服系统进行仿真实验。与传统PID控制方法相比,Fuzzy PID控制显著提高了雷达伺服系统的快速性和平稳性,有效改善了伺服系统的动态性能。     

基于模糊高斯基函数神经网络控制的交流伺服系统

将模糊控制与神经网络相结合,用神经网络来实现模糊推理,提出了一种把高斯基函数作为隶属函数的模糊神经网络,并将之用于交流伺服系统的控制中