基于新型趋近律和扰动观测器的永磁同步电机滑模控制

为了提高永磁同步电机的转速控制性能,克服扰动对伺服控制的影响,提出了一种基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法.设计了一种新型趋近律,以解决传统趋近律滑模面趋近时间和系统抖振之间的矛盾,提高系统响应快速性.综合考虑系统存在内部参数摄动和外部负载扰动,设计了滑模扰动观测器,并将观测值前馈补偿到速度控制器输出端;将观测器切换增益设计为扰动观测误差的函数,以削弱滑模观测值抖振.仿真结果显示,与传统趋近律相比,采用新型趋近律可有效提高系统的响应速度,快速准确的跟踪速度阶跃信号;滑模观测器可准确的观测系统扰动的变化;当系统加入负载扰动时,PI控制最大转速波动值为75 r·min^-1,而基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制最大转速波动值较小为30 r·min^-1,鲁棒性更好.实验结果显示,采用基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以快速跟踪400 r·min^-1的速度指令,调节时间为0.12 s,稳态跟踪误差为±4 r·min^-1,且转速无超调;滑模观测器可准确无超调的估计系统扰动值,进一步提高系统的抗扰动性能;当电机以400 r·min^-1稳速运行时,加入0.6 N·m的负载扰动,基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法最大转速波动为23 r·min^-1,与PI控制相比,转速波动减小了8%.上述仿真和实验结果具有较好的一致性,表明基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以有效抑制滑模控制系统的抖振,提高转速控制系统的鲁棒性和动态响应性能.     

PMSM伺服系统参数自适应全局滑模变结构位置控制器设计

针对PMSM(永磁同步电动机)伺服系统滑模变结构控制器设计过程中存在的滑模切换函数到达阶段不具有鲁棒性及控制器输出存在抖振问题,设计了具有全程鲁棒性的参数自适应全局滑模变结构位置控制器。首先设计一个系统动力学特性表现为状态反馈控制系统的滑模面,然后在选定的全局滑模面下,根据到达条件给出控制器的设计方案。对PMSM伺服系统的仿真试验证明,所设计的参数自适应全局滑模变结构位置控制器克服了伺服系统不确定因素带来的影响,实现了具有一定自适应能力的高性能PMSM伺服控制系统。     

基于复合干扰观测器的轧机液压伺服位置系统终端滑模控制

针对轧机液压伺服位置系统,考虑参数不确定性、负载扰动和输入饱和非线性的影响,提出一种基于复合干扰观测器的终端滑模控制方法。将轧机液压伺服位置系统中的参数不确定性、负载扰动以及输入饱和非线性视为复合干扰,通过选用快速终端滑模干扰观测器对其进行逼近估计,并将输出的估计值引入到所设计的控制器中进行补偿。通过稳定性理论分析表明,在所设计的控制器的作用下,闭环系统全局渐趋稳定。最后,基于某650 mm可逆冷带轧机液压伺服位置系统的实际参数进行仿真研究,结果表明,所设计的控制器能够实现系统输出对期望位置的准确跟踪。     

4200 mm轧机AGC的模糊神经网络滑模控制

针对舞钢4200mm轧机AGC控制系统在工作过程中的高阶、非线性、强耦合等特性,提出一种将模糊神经网络与滑模变结构控制相结合的控制算法,仿真与实验结果表明,该控制器能有效克服轧机的上述不良特性,并具有较好的鲁棒性与跟踪性能。     

具有未知扇区非线性输入混沌系统的自适应滑模投影同步

研究了一类具有未知扇区非线性输入且含有未知不确定性和外部干扰的主从混沌系统的投影同步问题.首先选择了一个合适的滑模面,然后基于Lyapunov稳定性理论设计滑模控制器和自适应更新规则.所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响,具有很强的鲁棒性.通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的仿真研究,验证了所设计控制器的有效性.     

基于多模型模糊切换的轧机液压伺服系统位置控制

针对轧机液压伺服系统中弹性负载力和外负载力的跳变,建立并优化系统连续工作时不同工况下的轧机液压伺服系统被控对象的多模型集,分析了采用状态反馈控制的、具有外部扰动的切换系统的稳定性。对每一模型采用LMI方法设计了稳定的状态反馈控制器,对多模型控制系统采用基于模糊规则切换策略进行设计和优化．仿真结果表明,所设计的控制系统具有良好的稳定性和动静态性能。     

基于模糊PID控制的摩擦负载系统的研究

提出一种采用电液伺服阀控制的液压摩擦负载系统,此系统利用液压缸作为执行机构时制动盘提供摩擦转矩.为了达到理想的控制效果,设计了模糊PID控制器,通过对电液伺服阀进行调节,来控制液压缸的跟随性能.在两种不同的控制算法下,对QDJ2815起动机进行恒转矩控制试验,得到相应的控制响应曲线,并分析了该闭环控制系统的实现情况,结果表明：模糊PID控制算法比常规PID控制算法具有更小的超调量,整个系统运行稳定可靠.     

基于模糊滑模方法的不确定机器人神经网络控制

针对不确定机器人轨迹跟踪控制,提出了基于模糊滑模方法下的神经网络自适应控制,其中RBF神经网络集中补偿系统的不确定性,利用带边界层滑模变结构方法消除了神经网络的逼近误差,并通过模糊方法动态确定边界层宽度,很好的解决了滑模控制中的抖振现象。仿真实例表明,该控制律能保证误差的快速收敛性及对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性。     

Hammerstein-Wiener非线性系统的模糊预测控制

针对输入和输出受约束的Hammerstein-Wiener型非线性系统,提出一种基于T-s模糊模型的非线性预测控制算法,并用Lyapunov函数分析系统稳定性.通过建立T-S模糊模型,将预测控制器设计中的非线性优化问题转化为相应的线性优化问题;通过离线设计状态反馈控制律,在线实施符合条件的反馈控制律,极大程度地提高了在线计算效率,仿真验证了该方法的有效性.     

采用滑模变结构的异步电机矢量控制系统

根据三相电机和滑模变结构理论提出同时估计异步电机磁链和转速的变结构观测方法,并同时实时检测重要的时变电机参数转子时间常数,以便对异步电机进行比较准确的矢量控制.该方法实现了电机速度的闭环控制,仿真结果表明采用滑模变结构控制的矢量控制具有比较好的效果.     

金属热处理加热炉温度变结构模糊PID控制

对某炼钢厂金属热处理加热炉,为改善原系统运行时温度稳定性差等缺点,通过改用变结构模糊PID控制方案,对炉温进行实时监控.实验结果表明:温度稳定性提高,动态响应加快,效果优于传统PID控制和单纯模糊控制.