基于Haar小波的双直线电机自适应滑模控制北大核心

针对双直线电机伺服系统的同步控制精度易受耦合干扰、负载扰动和模型不确定性等因素影响,提出了一种基于Haar小波逼近的自适应滑模同步控制方法。采用滑模位置控制器克服扰动对伺服系统的影响,提高抗干扰性能;为削弱滑模控制引起的系统抖振,采用Haar小波基函数逼近系统动态模型中的时变非线性函数,进一步提高系统鲁棒性;同时采用自适应算法在线整定逼近函数的权值,并基于Lyapunov稳定理论证明了控制系统的渐进收敛性。实验结果表明,基于Haar小波的自适应滑模控制与滑模控制相比,不仅提高了系统的跟踪精度和同步精度,还增强了系统的鲁棒性。     

基于模糊滑模的两轴伺服系统轮廓误差交叉耦合控制算法

针对两轴伺服系统轮廓误差控制问题,提出一种基于模糊滑模的交叉耦合轮廓误差控制方法.设计了单轴模糊滑模跟踪控制器,用于消除干扰作用.将模糊控制器用于自适应调节滑模控制器切换增益,减小滑模控制的抖振现象.采用交叉耦合控制算法进行两轴间的协调控制,解决轴间参数不匹配的问题,保证轮廓控制精度.仿真结果表明:该方法能有效提高跟踪...     

基于RBF神经网络的永磁同步直线电机全局滑模控制

针对永磁直线同步电机直接驱动伺服系统存在负载扰动、参数时变、非线性摩擦及端部效应等不确定性因素,提出了一种神经网络增益切换全程滑模控制策略。该策略使控制系统一开始就处于滑动模态上,使系统具有全局鲁棒性。其次,通过递归神经网络的在线学习来对不确定界限实时估计,并引入饱和函数,以进一步降低控制中的抖振,改善系统的性能。通过仿真对所提方案与PID控制和传统滑模控制进行对比,验证了所提出的方案有更好的鲁棒性和跟踪能力。     

基于滑模交叉耦合的双永磁电机转速同步控制

为降低双永磁电机在动态过程和扰动情况下的速度同步误差,研究了一种基于电流参考切换和滑模交叉耦合控制的方法。首先,建立了交叉耦合控制下的系统模型,并分析交叉耦合控制的作用机理;通过频域分析证明其能够降低速度同步误差,并给出了交叉耦合控制器参数设计方法;然后,为提升扰动情况下的速度同步误差收敛时间,提出了基于滑模的交叉耦合控制方法;最后,使用电流参考切换解决动态过程中受最大电流限制造成的速度同步性能不佳问题。实验结果表明,基于电流参考切换的滑模交叉耦合控制能够使扰动下速度同步误差收敛更快,同时有效降低动态过程中的速度同步误差。     

基于RBF神经网络和扰动观测器的PMLSM位置控制

针对永磁直线同步电机的位置控制,其控制精度易受模型误差和负载扰动等因素的影响,设计了一种改进型的滑模趋近律控制器,提出了基于RBF神经网络的建模误差逼近器和非线性负载扰动观测器.首先,利用改进型的滑模趋近律算法,加快到达滑模面的速度,降低系统的滑模抖振;其次,采用RBF神经网络算法逼近系统的建模误差;最后,非线性扰动观...     

加工中心双直线电机自适应模糊滑模同步控制

针对龙门移动式加工中心X轴驱动过程中两套直线电机伺服系统的位置不同步问题,采用了自适应模糊滑模控制方法对两直线电机的位置和速度误差进行补偿,设计了自适应模糊滑模同步控制器.该同步补偿方法充分利用了滑模控制的快速响应及对被控对象变化不敏感的特性.在用模糊控制削弱了滑模的抖振的同时,设计一个自适应调节律来估计最优的调节量,以较小的控制量保证较好的跟踪性能,既保证了系统的稳定性又易于工程实现.通过Simulink仿真验证了该方法的可行性并与模糊滑模控制进行了比较,结果表明该方法提高了同步控制精度.     

基于PSO的塔式起重机模糊神经网络滑模防摆控制

针对塔式起重机运行中重物摆动造成的工作效率降低、存在安全隐患等问题,建立塔式起重机的动力学模型,设计基于PSO的模糊神经网络滑模控制器,用于塔式起重机的定位、防摆控制。用模糊神经网络辨识塔式起重机系统模型的不确定项,并用PSO算法优化滑模控制器的参数。该方法降低了滑模控制系统的抖振,提高了控制系统的性能。仿真结果表明该方法的有效性和可行性。     

一种新型模糊神经网络滑模控制器设计北大核心

针对基于PID算法的永磁同步电机矢量控制系统易受系统不确定性影响(负载扰动、模型参数变化)的问题,提出一种新型模糊神经网络滑模控制器。首先,在传统滑模控制的基础上,利用模糊神经网络控制器(FNN)构成滑模控制器(SMC)的切换控制项来完成对系统不确定性因素进行逼近以及对滑模控制切换增益的调节;其次,利用麻雀搜索算法来实时更新模糊神经网络滑模控制器参数,为了加快SSA的收敛速度以及防止其陷入局部最优,利用分数阶微积分对传统麻雀算法进行改进;最后,进行了仿真验证,表明所设计的新型模糊神经网络滑模控制器具有较强的鲁棒性和动态性能。     

永磁直线电机驱动XY平台精密轮廓跟踪控制

为了减少高速进给率条件下轮廓跟踪过程中产生的轮廓误差,提出了一种将PDFF位置控制器与模糊交叉耦合控制器相结合的控制策略。首先,通过调节前馈增益,PDFF位置控制器可以综合利用PDF控制和PI控制的优点;其次,基于自由曲线轮廓误差模型来计算轮廓误差,并且提出一种以两轴的位置跟踪误差以及轮廓误差为输入的模糊交叉耦合器来减少轮廓跟踪过程中产生的轮廓误差;最后,空载与负载实验结果表明,与传统的交叉耦合结构相比,该方法在高速进给率条件下可以有效降低XY平台的轮廓误差,并且可以提高轮廓跟踪系统的鲁棒性。     

模糊神经网络滑模控制在轧机中的应用

针对液压轧机不确定的压下液压伺服系统的跟踪控制问题,设计了一种基于神经网络的滑模控制器.仿真与试验结果表明,该控制器使系统有较强的动态特性和稳态特性,并提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.     

永磁同步直线电机的模糊PID控制及仿真试验

针对传统PID控制及模糊控制在永磁同步直线电机控制上的不足,建立永磁同步直线电机的数学模型,并设计模糊PID控制器用于控制直线电机的速度;通过Matlab对永磁同步直线电机控制系统进行仿真,比较传统PID速度控制与模糊PID速度控制的控制效果.结果表明,模糊PID控制效果优于传统PID控制.     

采用神经网络模糊滑模控制的液压驱动活塞位置控制研究

针对液压驱动活塞运动轨迹和压力精度跟踪误差较大问题,设计了神经网络模糊滑模控制,并对控制精度进行仿真验证。创建了液压缸驱动平面简图,推导出液压缸腔室内部参数变化方程式。分析了液压缸驱动压力和位置的变化,采用线性模型建立输入和输出变换方程式。引用滑模控制方法,采用神经网络算法对滑模控制进行逼近,通过模糊切换规则对滑模控制进行自适应调整。采用MATLAB对液压缸活塞轨迹和腔室压力跟踪进行仿真验证,并且与滑模控制输出效果进行比较和分析。结果表明:采用滑模控制方法,液压缸活塞运动轨迹和腔室压力跟踪误差较大;而采用神经网络模糊滑模控制方法,液压缸活塞运动轨迹和腔室压力跟踪误差较小。采用神经网络模糊滑模控制方法,液压缸控制系统自适应调节能力较强,从而提高了活塞运动轨迹和腔室压力跟踪精度。     

永磁同步直线电机积分滑模控制北大核心

针对永磁同步直线电机伺服控制系统容易受内参和扰力的影响以及动态响应慢的问题,提出了一种基于幂指趋近律的改进型积分滑模控制方法。该方法在传统的积分滑模控制器基础上引入非线性项和微分项参数,采用带有边界层的函数代替符号函数,来减少滑模控制器引起的抖振,以及提高动态段跟踪能力和减少超调量。仿真和实验结果表明,与传统的三闭环PID控制相比,改进型积分滑模控制算法使系统具有更好的响应性能、跟踪性能、定位精度高和强鲁棒性,满足了半导体封装设备中XY平台直线电机伺服控制系统的高速高精度运动需求。     

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。     

永磁直线电机二阶非奇异快速终端滑模控制

针对永磁直线电机伺服系统易受参数变化和负载扰动、端部效应等不确定因素影响的问题,提出一种二阶非奇异快速终端滑模控制方法来设计永磁直线电机位移控制器。该算法设计上避免了终端滑模的奇异区并且提高了其收敛速度,从而解决原有终端滑模的奇异性和速度收敛缓慢的问题。利用二阶滑模超螺旋控制律将不连续的控制作用在变量的高阶微分上,以削弱系统抖振现象。仿真结果表明,该策略不仅使系统具有较好的定位能力和很强的鲁棒性,同时还有效地削弱了系统的抖振现象。     

基于扰动观测器的PMSM滑模控制北大核心

为了解决永磁同步电机传统调速系统的响应速度慢、有超调、鲁棒性差及抖振过大问题,提出了一种积分变结构与扰动观测器复合的滑模控制方法。该方法设计了一种积分型的滑模变结构控制器,并引入新型趋近率,对PMSM调速系统的稳态及动态性能有了较大的提升;在此基础上利用扩张观测器估计的扰动值进行速度控制器的补偿,提高滑模控制的鲁棒性。仿真结果表明,调速系统无超调,调节时间为0.012 s;突加负载时,恢复稳态时间为0.018 s,且转速只下降16 r/min,该控制方法有效增强了系统动态性能和抗干扰性能,并抑制了滑模控制的抖振。     

面向IC封装的龙门运动平台同步控制算法

基于永磁直线电机(PMLM)的龙门式运动平台广泛应用于芯片封装领域,但由于两PMLM间存在横梁机械耦合,因此较难实现系统的快速响应和精准同步。以龙门运动平台为研究对象,设计三环闭合控制回路后,提出一种基于模糊前馈的控制策略,同时辅以交叉耦合同步控制器,实现系统的快速同步性能。对传统PID同步控制和基于模糊前馈的同步控制算法进行对比分析,仿真结果表明：模糊前馈控制阶跃响应的上升时间为485 ms, 比传统PID控制缩短了65%;交叉耦合同步算法在保证定位精度的同时,使得系统具有良好的同步跟随性能和较强的抗干扰能力,基本满足芯片封装高速高精度的要求。     

基于滑模控制的永磁同步平面电机三自由度定位控制器设计

为了提高永磁同步平面电机动子的定位精度,在合理假设的基础上建立了平面电机的三自由度简化动力学模型,建立了平面电机的运动控制模型,拟定了通过同时调节4组直线电机交轴电压以产生所需电磁推力的控制策略。基于改进的超螺旋算法,设计了X方向的位置伺服控制器,并对所建立的控制系统进行了仿真。仿真结果表明所采用的控制策略和控制算法使系统获得满意的定位精度的同时具有良好的鲁棒稳定性。     

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。     

基于极坐标法的直线电机XY平台轮廓控制

对于直线电机驱动XY平台,非线性的系统动态、曲线轨迹的轮廓误差模型相对复杂以及传统控制无系统化参数调整规则等问题影响其轮廓加工精度.采用适用于非线性运动系统轮廓控制的极坐标法,建立可用于一般曲线且容易计算的直线电机XY平台极坐标误差非线性模型,使轮廓控制问题转换为稳定化的问题.对非线性误差动态模型进行反馈线性化处理后设计状态反馈控制器,使轮廓误差趋近于零.理论推导与仿真结果表明所设计控制系统能有效提高直线电机XY平台的轮廓加工精度.