直线电机伺服系统的自适应模糊摩擦补偿

针对受摩擦力影响,接触运动的直线电机在低速运动时速度常会不平稳、系统控制精度降低的问题,提出一种自适应摩擦补偿方法.通过模糊模型参数的自适应调整,实现摩擦力值的在线估计,并据此进行摩擦补偿,以克服摩擦对电机性能的影响.该方法采用复合自适应律,同时利用系统输出误差与参数估计误差的相关信息进行参数调整,以提高模糊模型参数收敛的速度,使参数估计值在一定条件下收敛到最优值.并在理论上证明了该方法的闭环稳定性与参数收敛性.仿真结果表明,此方法能实现摩擦的在线估计与补偿,从而提高直线电机的控制性能.     

一种补偿动态摩擦的自适应模糊控制方法

机械系统的摩擦力精确数学模型很难建立，一直是人们所关注的问题。文中针对小型DC电机采用自适应模糊系统在线逼近摩擦模型并将辨识结果作为PD算法的补偿项。在控制方法上，文中采用了基于自适应模糊补偿的PD控制器．在系统证明上，从李雅普诺夫函数中导出了自适应参数并且分析了闭环系统跟踪误差的有界性。在算法实现上，利用Mauab对文中的方法及证明的有效性进行了验证。文中的方法也可应用到其它机械系统的摩擦补偿建模与控制上，如机器人系统。     

一类非线性系统模糊自适应鲁棒控制

针对一类不确定性非线性系统的传统模糊自适应控制方案存在的缺陷,利用第一类模糊逻辑系统直接作为非线性系统控制器,提出了一种模糊自适应鲁棒控制策略.在传统方案的基础上加入鲁棒补偿项,取消监督控制项,进一步放宽稳定条件到最小近似误差有界,利用Lyapunov稳定性理论证明了系统的全局稳定性.通过对二阶混沌对象仿真结果表明,鲁棒控制有效地补偿了稳态误差,解决了单一模糊自适应控制寻优空间有限问题.     

基于模型参考自适应滑模控制的直线电机速度环研究

为了获得直线电机较高的跟踪和鲁棒性能,在库仑摩擦模型补偿控制基础上,同时考虑动子质量、粘滞摩擦系数的时变性,提出了基于模型参考自适应滑模控制的直线电机速度环控制方案,将模型补偿、自适应补偿尚未能完全补偿的部分当作外界干扰,由滑模控制加以克服。仿真结果表明,该方案可以获得较高的速度跟踪性能和鲁棒性能,并且由于自适应控制的应用,减小了滑模控制引起的抖振。     

一种具有参数不确定性的直流电机系统鲁棒自适应摩擦补偿方法

针对陀螺漂移测试转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦和电机参数不确定性，为提高转台摇摆状态位置跟踪精度，提出了一种新的鲁棒自适应补偿控制器。电机中摩擦模型采用摩擦参数为非一致性变化的LuGre动态摩擦模型。该控制器包含一个参数自适应律和等效PID控制律来估计未知LuGre模型参数和电机参数并给与补偿。最后Lyapunov方法和仿真结果证明该鲁棒自适应补偿控制器保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪，提高了转台摇摆跟踪精度。     

考虑模型不确定性的基于分解控制直流电机系统的摩擦补偿方法

针对陀螺漂移测试转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦和电机波动力矩，为提高转台摇摆状态位置跟踪精度，该文基于分解控制的设计方法提出了一种新的鲁棒自适应摩擦补偿方法。该设计具有积分形式的自适应补偿器来补偿常值的可参数化的摩擦模型不确定性，而设计鲁棒补偿器来补偿不可参数化的摩擦模型不确定性。最后综合两种补偿器形成完整的补偿控制律。Lyapunov方法证明了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪性能，仿真结果证实了该补偿方法对高精度运动曲线跟踪的有效性。     

基于摩擦模糊建模与补偿的机器人低速控制

针对摩擦引起机器人低速时运动性能恶化、作业精确度变差的问题,提出考虑负载力矩影响的摩擦模糊建模方法及模糊自适应鲁棒控制策略。通过摩擦测量实验,提取关节摩擦随负载力矩变化的特征,并提出一种扩展摩擦模型以描述关节摩擦特性。为克服固定补偿难以处理摩擦不确定性的弱点,引入模糊逻辑系统逼近摩擦现象,并实现模型的线性化以设计自适应学习机制。在此基础上,设计模糊自适应鲁棒控制算法,该算法采用前馈的方式补偿关节摩擦的影响,自适应项实现参数的在线调整,并根据系统中不确定性的界,设计鲁棒控制项以保证系统的鲁棒性。对比实验结果表明,所提出的摩擦模型与控制算法使关节最大跟踪误差可控制在0.005°以内,与未考虑负载力矩影响的控制器相比,平均跟踪误差和最大跟踪误差分别降低了25%、14.55%。     

采用复合控制的直流力矩电机摩擦补偿

针对陀螺漂移测试转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦和负载扰动,为提高转台位置跟踪精确度,采用复合控制方法进行摩擦补偿研究.在转台直流电机系统中,电机模型采用简化的二阶线性直流电机模型,摩擦模型采用摩擦参数为非一致性变化的动态摩擦模型.补偿方法包含一个参数自适应律和CMAC神经网络,用于估计未知模型参数、辨识位置周期摩擦扰动并给与补偿.仿真结果表明,复合控制补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪,提高了转台位置跟踪精确度.     

基于模糊控制的高占比风电系统自适应虚拟惯量及调频参数补偿策略研究

随着风电在电网中占比的大幅提高,传统同步发电机组占比减少,系统惯性降低,抵抗扰动故障风险能力下降.为提高高占比风电系统的频率稳定性,提出一种基于模糊控制的自适应虚拟惯量及调频参数补偿策略.首先分析扰动故障下不同风电占比对频率变化特性的影响,建立风机参与调频的数学模型以及高占比风电系统综合频率响应模型.其次针对风机定虚拟惯量控制在频率恢复过程中的不足,构建风机模糊自适应虚拟惯量及调频参数补偿方案.最后通过仿真算例验证风电虚拟惯量自适应模糊控制在提高系统频率稳定性方面的有效性.     

基于改进多入多出无模型自适应控制的二维直线电机迭代学习控制

二维直线电机在实际运行中存在强耦合、未知非线性等未建模动态控制问题,且易受外部干扰的影响.基于无模型自适应控制(MFAC)不依赖被控系统精确数学模型的特点及迭代学习控制(ILC)循序渐进的学习规律,提出一种改进多入多出无模型自适应控制(MIMO-MFAC)的二维直线电机迭代学习控制(ILC)复合控制方案.在无模型自适应控制输入准则函数中加入一阶差分单元,使改进多入多出(MIMO)无模型自适应反馈控制器具有很强的鲁棒性.迭代学习前馈控制器可以克服外部干扰,补偿系统非线性,前馈反馈优势互补,实现对期望输出的精度补偿,进一步减小位置跟踪误差.最后,将二维直线电机运动平台与LINKS-RT半实物仿真系统相结合,通过实验验证所提方案的有效性.     

基于Stribeck摩擦模型的无刷直流电机控制系统设计与仿真

针对无刷直流电机(BLDCM)控制系统在实际运行中存在摩擦负载的问题,利用模糊PID控制的优点,提出了系统基于Stribeck摩擦模型的模糊PID控制方案.在分析BLDCM数学模型的基础上,运用MATLAB/Simulink对BLDCM速度、电流双闭环调速系统进行建模和系统仿真,并与采用常规PID算法的系统进行了比较.仿真结果表明基于Stribeck摩擦模型的模糊PID控制系统具有较好的给定适应性和抗干扰性,优于常规PID控制系统的性能.     

基于变摩擦负载的双电机同步控制系统设计

针对双电机同步控制系统在实际运行中存在摩擦负载的作用,首先建立双电机同步控制系统的数学模型和Stribeck摩擦模型。然后提出在偏差耦合控制方式下采用模糊PID控制算法对偏差进行调节的双电机同步控制方案,并与采用常规PID算法的控制方案进行比较。仿真结果表明,采用模糊PID控制算法的偏差耦合系统具有较好的抗干扰性和同步控制精度,优于常规PID控制系统的性能。     

Tracking control for flexible joint robots based on adaptive fuzzy compensation with uncertain parameters

This article presents a control scheme for flexible joint robots which has uncertain parameters based on adaptive fuzzy compensation. Considering the unknown parameters, the proposed state feedback control approach utilizes measured variables to establish a cascade structure that is based on simplified dynamics. After reducing the number of fuzzy rules, the adaptive fuzzy logic system is added as compensation to decrease the approximated errors, and the robust terms are also used to enhance the robustness of closed-loop system. Then, the global asymptotic stability could be confirmed through Lyapunov stability principle and Barbalat's lemma. Compared with the other two controllers, the proposed control method has not only higher position accuracy and better dynamic performance but also robustness to the approximation of motor inertia, friction torque and link torque. Some simulation experiments are conducted to show the validity of the proposed scheme.     

基于神经网络补偿的机器人力／位置控制

考虑摩擦及外界干扰的情况下,针对具有不确定性的机器人系统,提出了一种新的基于神经网络补偿的智能力／位置控制方案。该控制器通过神经网络补偿机器人模型的未建模动力学部分等非参数不确定性带来的影响,NN的输出信号加在参考输入上而不是在关节力矩或控制输入上,同时在力控制回路采用灰色预测模糊调节,以提高系统的动态性能和稳态精度。仿真研究表明所设计的控制器具有良好的动态性能和较强的鲁棒性。     

基于模糊自适应控制的变风量空调系统

针对变风量空捌系统非线性、时变和负荷经常变化等情况,常规PID控制方法难以有效地对其进行控制的问题,提出了基于模型参考的模糊自适应控制方案。并存MATLAB环境下进行了改变设定值的系统仿真实验。仿真结果证明,系统满足控制要求,模型参考模糊自适应控制方案是可行的。     

基于摩擦模型的超声波电动机速度控制

对超声波电动机使用PID控制方案时,首先要对系统的摩擦环节进行补偿,建立一个整体超声波电动机模型控制方案,然后再结合PID控制器进行控制。使用Z-N法得到了控制器的三个控制参数,实现基于LuGre摩擦模型的超声波电动机模型控制,通过仿真实验验证对比,证明了对超声波电动机摩擦补偿后使用PID控制算法的可行性和有效性。     

基于滑模模糊方法的变速风电系统的最大风能捕捉控制器设计

针对具有不确定参数和强干扰的变速风力发电系统,提出一种积分滑模模糊自适应控制器。该控制策略基于带积分补偿的滑模控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近,同时对其中的切换项也进行模糊自适应逼近,从而有效降低变结构控制固有的抖振现象。利用李亚普诺夫函数证明了控制器的稳定性。采用此控制策略,对变速风力发电系统的风轮转速进行跟踪控制,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

基于模糊神经网络的自动冲床送料系统摩擦力自适应控制研究

在分析摩擦力非线性特性的基础上,讨论了摩擦力的模型及其对伺服系统的影响.针对变压器专用绝缘条形材料自动冲床的摩擦驱动系统建立了一种基于模糊神经网络PID的控制系统,并通过实验研究将其与常规PID控制系统相比较,实验结果证明,该方法能有效改善系统的动、静态性能,很适合用于对不确定对象的控制.     

基于摩擦补偿的伺服转台自抗扰控制策略研究

摩擦非线性扰动是影响伺服跟踪系统控制性能的主要因素之一。为提高转台伺服系统的跟踪性能,提出了一种基于Elastoplastic摩擦模型的改进自抗扰控制方法。首先,建立了转台伺服系统的状态空间模型;其次,采用Elastoplastic摩擦模型描述系统中的非线性摩擦扰动,并用遗传算法辨识了模型参数;最后,基于辨识获得的Elastoplastic摩擦模型,将位置误差和速度误差作为不同的参数分别应用到扩张状态观测器,设计了一种改进型自抗扰控制器。未引入摩擦补偿时的速度跟踪误差平均值约为0.0024 rad/s,而加入补偿后的速度跟踪误差平均值减少为0.00147 rad/s。仿真和实验结果表明,本文提出的控制方案能够提高转台伺服系统的跟踪性能,验证了所提出控制方法的有效性和鲁棒性。