永磁同步电机的神经网络离散位置跟踪控制

针对永磁同步电动机参数不确定及负载扰动问题,本文基于自适应和反步法技术,设计了一种永磁同步电动机离散位置跟踪控制方法。利用欧拉公式得到同步电动机驱动系统的离散数学模型,采用动态面技术,引入低通一阶滤波器对虚拟控制函数进行滤波,解决了"计算爆炸"问题;运用神经网络逼近永磁同步电动机系统中存在的未知非线性项,并将神经网络和反步法相结合,构造离散动态面位置跟踪控制器,同时对其进行稳定性分析,最后通过仿真实验分析验证了该方法的有效性。仿真结果表明,本文设计的离散控制器能够有效跟踪给定信号,实现了对永磁同步电动机良好的位置跟踪控制效果。该控制方法解决了参数不确定性以及负载扰动问题,具有一定的理论意义和实际应用价值。     

基于模糊逼近和动态面技术的异步电动机位置控制

针对异步电动机参数不确定性和外部负载产生扰动的现象,本文提出了一种新型的模糊自适应动态面反步控制方法。该方法通过引入一阶低通滤波器,避免了传统反步控制中对虚拟控制函数进行连续求导引起的计算爆炸问题,模糊逻辑系统被用来逼近异步电动机系统中复杂的非线性函数,同时基于反步法的设计原理,构造了异步电动机的模糊自适应控制器,并在Matlab环境下进行仿真实验。仿真结果表明,所设计的控制方法可以确保系统快速跟踪期望信号,实现了对异步电动机的高性能位置跟踪控制。该研究具有实际应用价值。     

基于状态约束的永磁同步电机的位置跟踪控制

针对传统反步法无法约束永磁同步电动机的状态量和控制量的问题,本文运用模糊自适应反步法对永磁同步电动机进行位置跟踪控制,同时基于约束李雅普诺夫函数对电机系统的状态量和控制量进行了约束。为验证本文方法的有效性,采用Matlab进行仿真分析,仿真结果表明,本文设计的控制器使所有状态都在预定义的约束状态空间中,跟踪误差也收敛到原点很小的邻域内,实现了对永磁同步电动机快速有效的位置跟踪控制;系统的输出可以很好的跟踪期望信号,电机的各个状态量都在约束空间内,控制器输入ud和uq都稳定在一个有界区域内。该研究对实际系统具有一定的应用价值。     

考虑输入饱和的异步电机自适应位置跟踪控制

针对异步电动机驱动系统存在着参数不确定性、外部负载扰动以及输入饱和限制等问题,本文根据自适应反步法的原理,研究了异步电动机驱动系统的位置跟踪控制策略。在同步旋转坐标(d-q)下,建立异步电动机驱动系统的数学模型,考虑异步电动机驱动系统存在输入饱和,利用神经网络逼近系统中未知的非线性函数,并采用自适应反步控制技术构造位置跟踪控制器,同时利用Matlab软件进行仿真试验。仿真结果表明,异步电动机驱动系统的位置信号可以快速跟踪给定的期望位置信号,当电压过大时能够进行限制,能够克服参数不确定、负载扰动以及输入饱和限制的影响;当t=5s时,改变负载扰动,电机仍能快速地跟踪期望的信号,说明该自适应位置跟踪控制器能够有效地克服负载扰动发生变化而引起的影响,能够实现对异步电动机的有效控制。该研究具有一定的实际应用价值。     

基于动态面技术的异步电动机模糊自适应速度控制

针对异步电动机的参数不确定性以及外部负载扰动,本文结合动态面技术和反步控制,研究了异步电动机驱动系统的速度调节控制。根据模糊逼近原理来逼近系统中未知的非线性函数,通过引入动态面技术,解决了传统反步控制中由于对虚拟控制函数进行连续求导引起的计算爆炸问题,同时采用反步设计方法构造模糊自适应速度控制器,并利用Matlab进行仿真验证。仿真结果表明,在提出的模糊自适应速度控制器的作用下,异步电动机驱动系统能够克服参数不确定性及负载扰动的影响,确保系统可以快速跟踪给定的期望信号,实现了对异步电动机的有效控制。该研究具有一定的实际应用价值。     

电动汽车用异步电动机的模糊自适应跟踪控制

针对传统的矢量控制因忽略铁损影响而无法对异步电动机实现准确控制的问题,研究了考虑铁损的电动汽车用异步电动机的模糊自适应位置跟踪控制。建立了考虑铁损的异步电动机动态数学模型,利用模糊逻辑系统来逼近异步电动机驱动系统中未知的非线性函数,通过反步设计方法构造了模糊自适应控制器,同时采用李雅普诺夫方法分析了系统的稳定性,并在Matlab环境下进行仿真实验,仿真结果表明,在系统参数未知的情况下,电机位置信号可以快速跟踪期望信号,控制器的性能良好。当t=5s时,负载力矩发生变化,电机仍能跟踪期望信号,说明该控制器能够很好的克服电机参数的不确定性及负载力矩扰动的影响,有较强的鲁棒性,实现了对异步电动机的位置跟踪控制。该控制器结构简单,只有一个自适应参数,减少了系统的在线计算负担,易于工程实现,在电动汽车领域应用前景广阔。     

柔性关节机器人的模糊反步自适应位置控制

为实现柔性关节机器人的高精度位置跟踪控制,本文提出了基于模糊逼近的反步自适应控制方法。该方法将隐极式永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)作为驱动系统,建立二自由度柔性关节机器人的系统模型,设计反步自适应位置控制器,并利用模糊逻辑系统,逼近虚拟控制器导数项,解决高阶系统反步控制器结构复杂的问题。考虑到无力矩传感器的情况,引入电机负载转矩观测器,结合电机矢量控制策略,设计了反步电流控制器,保证驱动电机有较快的动态响应。同时,利用Lyapunov稳定性定理,对柔性关节机器人控制系统进行稳定性分析,证明整个系统为渐近稳定。仿真结果表明,本文采用的模糊反步自适应位置控制器,能够实现柔性关节机器人高精度位置跟踪控制,响应速度快,驱动电机的转矩波动小,控制器结构简单。该研究在机器人驱动系统中具有广泛的应用前景。     

永磁同步电动机混沌系统神经网络控制研究

通过适当地选择系统参数以及外部输入，永磁同步电动机可以呈现出混沌运动状态。针对永磁同步电动机混沌模型的不确定性，采用基于正模型一逆系统的神经网络控制策略，建立混沌系统的动力学正向模型及其逆模型，实现了永磁同步电动机混沌运动的跟踪控制。仿真结果验证了该控制策略的有效性。     

永磁同步电动机中混沌运动的非线性反馈控制

针对永磁同步电动机中存在的混沌运动,提出了一种新的混沌控制方法,即对混沌动力系统增加一个具有分段二次函数x｜x｜形式的非线性反馈控制器,以永磁同步电动机电流的非线性反馈实现对永磁同步电动机混沌运动的控制.该控制器是一种活动控制器,它不影响原系统的参数,只需要处理一个参数,算法简单、易于实现.仿真结果表明了该方法的有效性,给出了有益的结论.     

基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统

为进一步提高交流永磁同步电动机控制性能,本文提出了基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统,采用基于递推最小二乘BP（RLS-BP）算法,对永磁同步电动机系统的进行建模、逆建模和自适应控制器的设计。提高了永磁同步电动机系统建模和逆建模的辨识收敛速度以及辨识精度和系统控制精度。仿真结果表明,基于本文提出的自适应逆控制方法的永磁同步电动机系统,具有良好的动态响应,并且在电机参数摄动情况下具有较强的鲁棒性。     

非线性不确定系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类带有未知非线性函数的非线性不确定系统,提出了一种新的自适应模糊跟踪控制方案。模糊逻辑系统用于系统中的未知的非线性函数建模,然后基于backstepping方法和自适应技术设计模糊自适应控制器。所设计的模糊自适应控制器确保闭环系统的所有信号是一致有界的,同时跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内。另外所设计的控制器不涉及模糊基向量函数,因此所提出的控制器用于控制系统时,将极大地降低系统的在线计算负担。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

一类不确定非线性系统基于Backstepping的自适应跟踪控制

研究了一类非匹配不确定性非线性系统自适应跟踪问题,在假设系统模型不确定参数未知时,结合Backstepping的递推方法和鲁棒控制技术,经过多步递推设计了输出反馈控制器和参数自适应控制律.通过控制参数调节,对存在非匹配不确定性和未知干扰的非线性系统实现了输出跟踪.基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅使系统的输出跟踪给定的期望输出,而且使得系统对于所允许的不确定系统状态全局一致有界.与经典反演设计相比,本方案允许非参数化不确定性,增强了控制系统的鲁棒性.最后的仿真算例验证所设计控制方法的有效性.     

水下运载器多变量鲁棒输出反馈控制方法

针对存在较大参数不确定性和仅具有位置、姿态测量的水下运载器的六自由度位姿控制难题,提出一种基于自适应平滑增益滑模观测器和多变量积分Backstepping控制器的非线性控制方法.解决水下运载器的鲁棒输出反馈控制问题,使用基于Lyapunov稳定性理论的设计方法保证观测器 控制器系统的稳定性.设计的自适应平滑增益滑模观测器,克服常规滑模观测器中所存在的高频颤振现象,从而获得较平滑的速度估计值.当存在模型不确定性和有界未知干扰时,可以保证速度估计误差以指数速率收敛至较小的球域内.设计的多变量积分Backstepping控制器,可以保证系统的跟踪误差同样收敛至较小的球域内.以浙江大学正在研制的海王号ROV六自由度控制为研究对象,使用所提出的控制方法与传统PID控制器进行对比仿真研究.仿真结果表明,当存在较大参数不确定性、较强未知外干扰和测量噪声时,所提出的控制方法具有较强的鲁棒性能,可以很好地跟踪参考轨迹,获得较好的动态性能和稳态控制精度.性能明显优于常规PID控制器,并且解决了PID控制器所存在的转艏角设定值不能大于90°的问题.     

基于Backstepping设计的非线性系统自适应模糊输出反馈控制

对一类单输入单输出动态不确定非线性系统,提出一种模糊自适应Backstepping和动态信号相结合的输出反馈控制方法。设计中,首先用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,然后引入模糊自适应观测器估计系统的状态。其次把模糊自适应控制和Backstepping控制设计技术相结合,给出了基于观测器的模糊自适应输出反馈控制设计方法。最后基于Lyapunov函数和动态信号证明了整个闭环系统的稳定性,同时使得输出收敛到原点的一个较小区域内。仿真实例进一步验证了所提方法的有效性。     

Dynamic Surface Backstepping Global Sliding Mode Control for CPS Based on NDO

Based on dynamic surface control and the nonlinear disturbance observer technique,it proposes a nonlinear adaptive backstepping global sliding mode control system for a typical cyber physical system( CPS)with aerodynamic coefficients and external disturbance uncertainties. The dynamic surface control technique can provide the capability which can solve the problem of "explosion of complexity"in backstepping sliding mode controllers. The nonlinear disturbance observers are employed to observe the arbitrary model uncertainties of nonlinear flight dynamic system. The global sliding mode control method is used to improve the response rate and the precision of the tracking. The simulation results show the effectiveness of the proposed control system.     

欠驱动AUV的鲁棒位置跟踪控制

为了实现具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV的水平面鲁棒位置跟踪,基于李雅普诺夫理论,使用反步法设计了一个非线性控制器,并利用滑模控制方法提高控制系统的鲁棒性;为了检验该控制器的性能,选择有时变参考速度的正弦曲线作为参考轨迹,在控制输入受限的情况下,对具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV系统进行了数值仿真,结果表明本文设计的控制器能很好地实现欠驱动AUV的水平面位置跟踪控制,具有很强的鲁棒性。     

模型不确定非线性系统的自适应模糊Backstepping预测控制

为解决一类模型不确定严格反馈非线性系统的跟踪控制问题,提出一种使闭环系统稳定且滚动时域性能指标在线最小化的自适应模糊反步预测控制策略。模糊系统用来逼近该设计过程中的未知非线性项,自适应参数直接用来估计最优逼近权值向量范数的平方,从而只有一个自适应参数需要在线调节;同时考虑模糊基函数的性质,所设计的控制律与自适应律均不含模糊基函数项,理论证明该方法设计的控制器保证闭环系统所有信号是半全局有界的,并且跟踪误差收敛于零的某一邻域。该方法所设计的控制器形式简单,计算量小,更易于实际应用,仿真算例验证提出算法的有效性。     

考虑输入饱和的高超声速飞行器反步法控制

为解决输入饱和、参数不确定和气动弹性影响下的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于反步法的非线性鲁棒自适应控制方法.针对高超声速飞行器纵向通道控制问题,将其分解为速度子系统和高度子系统分别进行控制器设计.首先,基于Lyapunov稳定原理设计了参数估计自适应律来处理输入受限情况的速度跟踪控制问题,即使出现推力饱和也能保证系统稳定性;然后,采用自适应反步法对高度子系统进行分层递推设计,通过引入自适应律对不确定参数进行在线实时估计,以提高控制器的鲁棒性,并且实现了高度的稳定跟踪;同时利用微分跟踪器来获取虚拟控制指令导数;采用鸭翼与升降舵联动控制策略,通过选取合适的联动控制增益可以同时消除控制面与升力耦合带来的非最小相位特性和控制输入对一阶弹性模态的激励;最后,基于LaSalle不变集原理证明了闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器能够有效处理弹性高超声速飞行器的气动参数不确定和控制饱和问题,并且具有良好的闭环跟踪性能.     

具有参数不确定被动力伺服系统的反步控制

针对被动式力伺服系统的参数变化和多余力矩问题,在建立系统非线性模型的基础上,设计一种自适应反步控制器.并利用Lyapunov稳定性定理证明了设计控制器的稳定性.该控制器考虑了系统主要参数变化和承载系统的扰动,将系统方程重组成多个虚拟子系统,利用反步控制思想对每个虚拟系统设计虚拟控制量,通过反步递推得到含有参数变化与承载系统扰动的非线性控制器.仿真结果表明:与传统控制器相比,该自适应反步控制器能更好地抑制多余力矩,证明了所设计控制器的有效性.