基于迭代学习与FIR滤波器的PMLSM高精密控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)运行时易受端部效应、摩擦力、负载扰动、参数变化等不确定性因素的影响而难以达到高精度跟踪控制的问题,提出一种基于迭代学习与有限冲击响应(FIR)滤波器的控制方案。PMLSM伺服系统执行重复任务时,迭代学习控制(ILC)可有效地抑制重复性扰动,具有很高的控制精度,但执行非重复性任务时很难获得较高的控制精度。为了进一步改善基于ILC的PMLSM伺服系统运行迭代1次的跟踪精度,利用ILC的输出信息来设计FIR滤波器,进而用FIR滤波器来代替ILC,使控制系统达到最优的ILC,以提高系统的跟踪精度。采用滑模控制(SMC)对FIR滤波器进行补充,使位置误差快速收敛到一定的界限内,以提高系统的抗扰能力。实验结果表明,所提出的控制方案使系统具有很高的位置跟踪精度和很强的鲁棒性。     

基于七阶EKF的永磁直线伺服系统变质量估计和扰动补偿

永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统易受摩擦力和推力波动等外部扰动的影响,为保证系统按照期望轨迹运动,需要对这些扰动进行补偿,而且系统质量信息的准确性对扰动补偿能力有很大影响。针对这一问题,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的变质量估计和扰动补偿方法。首先,建立与电机位置有关的扰动模型,作为扰动补偿器。然后,采用七阶EKF计算电机初始位置、估计质量的变化并反映到扰动补偿器中,同时通过自适应律整定扰动模型系数确保扰动模型与实际扰动保持同步,实现对系统的变质量估计和扰动补偿。实验结果证明了所提控制方案的有效性与可行性,明显提高了系统的位置跟踪性能和抗扰性能。     

双直线电机伺服系统动态同步进给的鲁棒H∞控制

以两台直线电机作为高速度、高精度龙门移动式镗铣床的龙门柱纵向进给的传动构构为应用背景.采用直接传动方案，对同一直线伺服系统内双位置环间的动态同步进给控制问题进行了研究.基于H_∞控制理论设计了一个同步传动控制器，通过对电流环进行补偿控制提高响应速度实现动态同步进给来保证系统的同步精度；由IP位置控制器来满足位置系统跟踪性能要求.仿真结果表明了所设计方案的合理性和有效性.既保证了闭环系统的鲁棒稳定和具有好的跟随性能，又抑制了模型摄动及外部干扰对系统的影响，保持了系统的鲁棒性能.     

双直线电机伺服系统驱动平台的鲁棒跟踪控制

针对双直线电机直接驱动双轴平台轮廓加工中存在的电气——机械延迟、系统参数不确定性及两轴驱动系统参数不匹配等因素的影响,将零相位误差跟踪控制器作为前馈跟踪控制器,克服了伺服滞后,使系统实现准确跟踪,减小了跟踪误差;交叉耦合控制器作用于两轴之间,用以增加两轴间的匹配程度,以减小轮廓误差。两种控制器相结合的控制策略对两轴的运动进行协调控制,实现跟踪误差与轮廓误差同时减小。仿真和实验结果表明所提出的控制方案具有较好的跟踪性和鲁棒性,进而大大提高了跟踪精度和轮廓精度。     

基于SVPWM的永磁同步电动机直接转矩控制

针对永磁同步电动机直接转矩控制系统转矩和定子磁链脉动问题,采用电压空间矢量脉宽调制(SVPWM)的永磁同步电动机直接转矩控制方法。根据在每一个控制周期内,计算出参考磁链和所估计磁链的偏差,选择相邻非零矢量和零矢量,并精确地计算出各自的作用时间,然后利用线性组合法将其合成为新的电压矢量。仿真结果表明,所提出的控制方案是有效的,明显地改善转矩和磁链脉动,并且有很好的动态和稳态性能。     

一种基于PLDOB的PMLSM伺服系统长期稳定运行的方法

执行重复性运动任务的永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统易受参数变化、未建模动态、摩擦力和推力波动等周期性扰动的影响,导致系统无法长期稳定运行,故采用周期性学习扰动观测器(PLDOB)来削弱这些扰动。首先利用扰动观测器(DOB)估计初始周期内的扰动,然后将所估计的扰动作为PLDOB中周期学习律的初始条件,进而校正每个后继周期内的扰动。该方法直接从扰动的角度设计,不仅能在保证系统长期稳定运行的前提下使跟踪误差快速收敛到零,同时还可以补偿DOB中Q-滤波器带宽以外的扰动以及扰动的相位滞后。实验结果表明所提控制方案是有效的,明显提高了系统的跟踪性能和抗扰性能。     

永磁直线同步电动机重复控制系统设计

针对数控机床要达到高速高精度切削的要求,在实际加工应用中,常需在有限行程中作连续性的周期运动,这就要求对周期性轨迹具有跟踪能力和对周期性扰动具有抑制能力。永磁直线同步电机(PMLSM)高速、高响应和直接驱动等优点,使之在高档数控机床中广泛地应用。直线伺服控制系统的基本要求是控制器的设计应有调节能力,分析直线电机伺服控制系统的周期运动特性,设计了基于重复控制器PMLSM伺服系统,以消除周期性参考输入的稳态跟踪误差,实现周期性输入信号的精确跟踪和对周期性扰动的有效抑制。仿真结果表明所提出的控制方案是有效的,提高了系统跟踪精度。     

永磁直线同步电机自适应PD型迭代学习控制

针对永磁直线同步电机伺服系统易受摩擦力、端部效应和测量扰动等不确定因素影响的问题,提出一种自适应PD型迭代学习控制方法.该控制方法根据误差的大小在线智能地调整学习增益,从而抑制扰动,并在控制器的微分系数上引入指数学习增益,实现收敛速度与跟踪精度之间的折衷;从理论上证明了自适应PD型ILC的收敛性,分析了该控制算法的优越性.结果表明,与传统PD型ILC相比,自适应PD型ILC具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,大大地减小了跟踪误差.     

永磁同步电机伺服系统自适应迭代学习控制

针对执行重复性任务的永磁同步电机伺服系统,由于参数摄动、随机扰动等不确定因素影响导致的跟踪精度下降,误差发散问题,提出一种自适应迭代学习控制方法.该方法在PD型反馈控制的基础上增加自适应迭代项对控制律中未知参数进行迭代学习,减少不确定因素对系统性能的影响.建立了含有不确定性扰动的系统模型和PMSM自适应迭代学习控制系统,并且基于Lyapunov稳定性理论,分析了该方案的收敛性.结果表明,与传统PD型ILC相比,该方法收敛速度更快,跟踪精度更高,可有效改善系统的性能.     

永磁直线伺服系统H∞鲁棒控制的综合与分析

基于鲁棒控制理论对永磁直线伺服系统进行综合与分析，在建立系统状态空间模型的基础上，将直线伺服系统的综合问题归结为标准的H∞控制问题，通过求Riccati不等式的对称正定解得到H∞控制器，以保证系统的鲁棒性；同时，分析了采用H∞控制器的系统性能。仿真实验结果表明，用该方法设计的控制系统具有良好的抑制扰动和跟踪给定效果，满足对高性能直线伺服系统控制的要求。