精密直驱龙门系统的交叉耦合互补滑模控制

针对龙门定位平台上双直线电动机伺服系统的位置精确同步控制问题,提出一种基于交叉耦合控制(Cross-Coupled Control,CCC)与互补滑模控制(Complementary Sliding Mode Control,CSMC)相结合的控制方案。考虑到永磁直线同步电动机(Permanent Magnet Linear Synchronous Motor,PMLSM)易受系统存在的端部效应、参数变化、外部扰动及非线性摩擦等不确定性因素的影响,建立含有不确定性因素的直线伺服系统的动态模型。为了使系统实现高精度强鲁棒性的位置跟踪性能,设计基于CCC和CSMC的双直线电动机伺服系统。利用CSMC对系统不确定性因素不敏感和抖振小的优点,来保证双直线电动机伺服系统中单轴的位置跟踪精度;并将CCC引入到双直线电动机伺服系统中,消除了双电动机之间存在的耦合,进而减小了系统的位置同步误差。系统实验结果表明,该控制方法具有快速的跟踪性和较强的鲁棒性,能够满足高精度强鲁棒性的实际加工生产需求。     

永磁直线同步电机的智能互补滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的智能互补滑模控制(ICSMC)方法。建立了包含端部效应、参数变化、外部扰动及非线性摩擦等不确定性因素的PMLSM动态方程。设计了互补滑模控制器,采用广义滑模面和互补滑模面相结合的设计,降低了系统跟踪误差,提高了系统响应速度,并削弱了抖振现象;利用RBF神经网络直接对系统存在的不确定性进行估计,在线调整RBF网络参数以改善系统动态性能,提高系统鲁棒性,并用李雅普诺夫定理保证系统闭环稳定性。通过分析系统实验结果,验证了所提出的控制方法有效降低了系统跟踪误差,并使系统具有良好的动态性能和鲁棒性能。     

直驱XY平台伺服系统预测鲁棒轮廓跟踪控制

针对直驱XY平台中存在的系统延迟、系统参数变化、负载扰动等不确定性以及双轴之间的耦合问题,依据模型预测控制、扰动观测及解耦控制理论,设计了一种模型预测控制器(MPC)、扰动观测器(DOB)和交叉耦合控制器(CCC)相结合的预测鲁棒跟踪控制系统。利用MPC作为前馈控制器,通过模型预测、滚动优化和反馈校正提高系统的跟踪性能。DOB能够抑制系统参数变化及外部负载扰动等不确定性因素对系统伺服性能的影响,提高系统的鲁棒性能。CCC能补偿两轴间的轮廓误差,解决双轴间的耦合问题。仿真实验结果表明,所设计的系统具有快速准确的跟踪性能和较强的鲁棒性能。所提出的控制方案能够有效地减小系统的轮廓误差,进而提高了XY平台的轮廓加工精确度。     

直驱XY平台伺服系统的递归神经网络鲁棒跟踪控制

针对永磁直线同步电机驱动的XY平台存在的系统滞后、未建模动态、系统参数变化摩擦力以及外部负载扰动等不确定性因素对伺服系统性能的影响,提出一种递归神经网络控制方法,来控制XY平台伺服系统的运行状态,以达到鲁棒精密跟踪控制的目的。由于递归神经网络是一种动态的映射结构,对上述不确定性均能有效控制,它具有前馈和反馈两种的网络连接方式,同时递归神经元具有内部的反馈回路,不需外部的延时反馈,即可获得系统的动态响应。仿真实验结果表明,所设计的控制系统具有较强的鲁棒性能和快速跟踪性能,大大减小了系统的轮廓误差,提高了系统的定位精度。     

基于GPC和DOB的直驱XY平台鲁棒跟踪控制

针对直线永磁同步电机驱动XY平台存在的系统滞后、摩擦及各种不确定性因素等的影响,提出了一种基于广义预测控制器(GPC)和扰动观测器(DOB)相结合的控制方法。首先通过GPC对系统参数进行辨识,建立受控自回归积分滑动平均模型(CARIMA);之后对模型进行滚动优化,寻求系统局部最优;最后进行反馈校正,以持续地对系统进行在线校正,解决XY平台系统控制滞后问题,提高了系统跟踪能力。对系统参数不确定性及各种非线性扰动,利用DOB加以消除或削弱,提高了系统的鲁棒性。仿真与实验结果表明方案可行,提高了系统的跟踪性能和鲁棒性能,进而提高了XY平台系统的加工精度。