基于滑模变结构的压机同步控制系统研究

以高精度压机同步控制系统为研究对象,建立系统的数学建模,分析此模型可知影响同步控制系统控制精度的因素是随机干扰.以积分滑模理论为基础,设计一个无静差的滑模控制器.实验结果表明:该控制器可以消除随机干扰对系统的影响,并具有较高的稳定性.     

基于自适应滑模控制的液压支架试验台同步控制特性分析

为提高液压支架试验台同步控制系统的同步控制性能,提出一种基于模糊理论和滑模控制的自适应滑模控制方法,对液压支架试验台的主从同步控制性能进行研究。分析液压支架试验台同步控制系统工作原理和理论模型;在AMESim-MATLAB环境下建立仿真模型,并对比分析采用模糊PID和自适应滑模控制的系统的同步动态性能。结果表明：采用自适应滑模控制的液压支架试验台同步控制系统的伺服跟踪能力和稳态性能比模糊PID控制的系统更好,验证了自适应滑模控制在液压支架试验台同步控制系统中应用的可行性。     

基于滑模变结构控制的机器人视觉伺服系统研究

文章以4自由度GRB-400工业机器人为研究对象,采用CORECO图像采集系统,构建了基于图象的视觉伺服控制系统.先推导了GRB-400机器人系统图像雅克比矩阵,然后针对该视觉伺服控制系统设计了一种模型跟踪变结构控制器,并给出了闭环系统的稳定性及结构参数鲁棒性分析.最后通过实验结果验证了该滑模变结构控制器具备良好的鲁棒自适应及抗干扰能力.     

永磁同步电机的鲁棒滑模变结构混沌同步控制

以永磁同步电机(PMSM)混沌运动为研究对象,采用一种存在扰动的永磁同步电机(PMSM)的滑模变结构混沌同步控制的方法。基于滑模变结构控制理论,设计了一种具有强鲁棒性的自适应控制器,即使在外干扰和参数不确定的情况下,也可以实现滑动模态。数值仿真结果进一步表明了该方法可实现PMSM混沌运动的同步控制,具有较好的控制效果。     

虚拟轴机床基于CMAC滑模变结构控制的实验研究

文章针对虚拟轴机床的双摆角铣头位置伺服系统,将小脑模型关节控制器（CMAC）与滑模变结构控制相结合,设计了基于小脑模型关节控制器（CMAC）的神经元离散滑模控制算法并进行了实验研究。实验结果表明,采用这种控制策略不仅极大地降低了常规滑模变结构控制中的抖振现象,且具有良好的动、静态性能及较强的鲁棒性,实现了虚拟轴机床双摆角铣头快速、准确的位置伺服控制。     

混合驱动五杆机构的滑模变结构控制

建立了混合驱动五杆机构系统的机电耦合动力学模型.采用滑模变结构控制方法实现了对混合输入型五杆机构运动轨迹的精确控制,并给出了仿真结果.该控制方法具有控制算法简单、易于工程实现的优点.     

基于观测器的压边装置自适应滑模同步控制

为了提高并联旋压机压边装置在外部扰动未知条件下的位置控制性能及抗干扰能力,提出了一种基于扰动观测器的自适应滑模同步控制方法.首先,针对电液比例位置控制系统存在未知扰动及部分参数无法预知的问题,设计了一种非线性扰动观测器,用以对扰动和未知参数进行估计和补偿.在此基础上设计了一种基于交叉耦合策略的滑模同步控制器,用以降低单...     

多缸液压机的滑模变结构智能同步控制

为了减小多缸液压机的同步控制误差和跟踪误差,设计了基于饱和函数控制律的改进型相邻交叉耦合控制器.以阀控电压为控制量,建立了四缸液压机同步系统的动力学模型.为了减少控制器输入量的数量并降低控制律的复杂度,改进了相邻交叉耦合控制器.为了减小滑模控制的抖振幅度,基于饱和函数提出了滑模层的概念,使滑模层内的系统状态在接近滑模面...     

基于CMAC滑模控制的双马达同步技术研究

以大型起重机双卷扬系统为研究对象,针对起升过程中存在的双马达同步误差问题,提出一种基于小脑神经网络(CMAC)滑模控制方法,充分利用CMAC响应速度快及滑模变结构控制(SMC)抗干扰能力强的特点,以解决传统控制方法鲁棒性差的问题;在控制过程中采用交叉耦合控制方式,并根据液压系统动态特性将液压泵出口压力差以及吊钩的倾斜角度作为控制指标进行仿真,最后以起升工况进行实验研究。结果表明:与传统方法相比,所提出的控制策略能有效提高两个马达的同步控制精度,抗干扰能力强,满足实际工况需要。     

基于滑模变结构的新型永磁同步液压电机泵调速系统的研究

基于液压传动存在的成本高、效率低等不足,提出一种新型的把电机转子作为柱塞泵缸体的液压电机泵调速系统,并建立了系统的数学模型.通过改变电机转速的方式调节泵的输出流量,使电机提供的功率与负载所需功率相匹配,从根本上提高液压调速系统的效率.针对传统直接转矩控制存在电流、磁链和转矩脉动大以及低速时难以精确控制等缺点,将滑模变结构理论运用到直接转矩控制中,以提高系统的鲁棒性和快速性.对转速和转矩阶跃变化进行仿真研究,仿真结果表明该策略具有良好的鲁棒性和快速性.     

基于自适应滑模控制的刀盘伸缩系统研究

为方便更换磨损的刀具或者在复杂地层中有效地脱困,设计一种基于自适应滑模控制的泥水盾构刀盘伸缩系统。该系统有若干个相同的伸缩缸,建立伸缩缸系统的数学模型。结合滑模控制和自适应鲁棒控制,设计非线性控制器。通过李雅普诺夫理论验证伸缩缸系统的稳定性。利用AMESim和Simulink联合仿真验证所提控制策略的有效性。结果表明:所设计的刀盘伸缩系统位置跟随精度较高,自适应性较好。     

并联坐标测量机神经网络滑模控制

研究了6-TPS型并联坐标测量机的基于RBF神经网络的直接自适应滑模控制方法.根据测量机的系统动力学模型特点,基于Lyapunov函数的综合设计方法和滑模控制理论,利用RBF神经网络与自适应技术相结合,设计了一种控制律,然后利用MATLAB进行了系统控制仿真.结果表明,测量机在有周期干扰的情况下,采用这种直接自适应神经网络滑模控制方法达到了较高的控制精度,其闭环系统具有较强的自适应性和鲁棒稳定性.     

位置伺服系统模糊自适应滑模控制研究

位置伺服系统对响应速度、定位精度、抗扰性能等要求越来越高,传统PID控制实现容易,但依赖对象数学模型、性能有限,很难满足高要求。滑模控制不依赖对象模型、适用性强,因此提出一种对指数趋近速率进行自适应调整的滑模控制方法。以位置伺服系统为对象,分别采用PID控制、滑模控制、模糊自适应滑模控制进行定位控制及抗扰动性能的仿真及试验。结果表明:模糊自适应滑模控制较PID控制在快速定位及抗扰动性能上均明显占优;相比普通滑模控制,其动态性能更好。因此对于要求响应速度快、抗扰性能强的位置控制应用场合,提出的模糊自适应滑模控制适用性更好,有一定的应用价值。     

基于自适应滑模控制的随车起重机控制特性分析

为提高随车起重机的工作效率、改善控制性能、降低操作过程工作强度,对随车起重机液压控制系统的控制性能进行分析,提出一种自适应滑模控制方法.通过分析随车起重机液压控制系统工作原理和数学模型,设计了自适应滑模控制器;对比分析自适应滑模控制和PID控制系统的控制特性.结果表明:采用自适应滑模控制的随车起重机液压控制系统具有良好...     

电液伺服系统的模型参考滑模自适应控制

为了提高电液伺服系统的控制效果,本文将模型参考自适应控制和滑模控制相结合,用模型参考方法来保证系统的稳态品质,用滑模控制方法来改善系统的动态品质,提出一种新的模型参考滑模自适应控制方法,仿真结果表明,该方法能有效抑制参数扰动、量测噪声及干扰,具有很强的鲁棒性。     

一种自适应扰动观测器的机械手滑模控制研究

针对在未知载荷下的机械手控制不确定性问题,基于非线性扰动观测器与滑模控制方法,提出一种非线性观测器增益的通用设计方法。通过设计一种自适应算法的非线性扰动观测器,逼近机械手的未知载荷引起的不确定性,来估计由未知恒定载荷所引起的外力,扩大了观测器扰动的适用范围。在一定条件下,利用Lyapunov方法证明了观测器的稳定性。通过算例仿真验证了所提出的自适应非线性观测器的滑模控制方法,在受载荷变化的非线性机械手控制系统等方面,能够有效缓解机械手控制的抖振问题。     

基于RBF网络自适应滑模的非对称泵抗扰控制

针对非对称泵样机变排量试验中柱塞对斜盘冲击引起明显的斜盘角度波动现象,以及理论推导的控制系统模型存在误差问题,提出采用鲁棒性较强的RBF网络自适应滑模算法进行变排量抗干扰控制。非对称泵配流盘具有3个不同的串联配流窗口,柱塞经过配流窗口产生不对称的冲击力作用于斜盘,其可视作干扰信号。通过Simulation X和Simulink联合仿真,对比在40 Hz下的变量阻力矩作用下常规PID控制、普通滑模控制和RBF网络自适应鲁棒滑模控制的斜盘摆角响应特性。仿真结果表明：采用RBF网络自适应鲁棒滑模控制,其柱塞腔压力峰值和斜盘摆角的脉动相对于PID控制分别降低了5%和39%,相较于普通滑模控制分别降低了2.51%和4%,其流量的波动与斜盘摆角一致。抗干扰控制算法提高了系统的动态响应特性,削弱了系统的抖动。     

基于改进自适应高阶滑模的液压缸位移跟踪控制

电液伺服系统具有高度非线性、模型参数不确定等特点,给液压缸位移跟踪控制造成了困难。高阶滑模是一种变结构非线性控制方法,它可以实现系统的鲁棒控制,同时抑制系统的抖动,非常适用于电液伺服系统的控制。但高阶滑模也存在控制器的参数难以设置、系统响应速度慢的问题。对此,提出在自适应高阶滑模的基础上加入比例反馈的复合控制策略。针对高阶滑模的控制参数难以设置的问题,提出基于时滞控制理论的参数自适应调整算法,既保证了系统稳定又降低了控制信号的抖动幅值。在自适高阶滑模的基础上加入比例控制以提高系统的响应速度。建立了电液伺服系统的仿真模型,仿真结果表明：自适应高阶滑模使控制信号的振幅进一步减小,有效抑制了液压缸的抖动;加入比例控制之后,系统的响应速度大幅提升,位移跟踪误差也显著减小。