永磁直线同步电机自适应模糊分数阶滑模精密运动控制

为解决永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统中存在不确定性而影响伺服精度的问题,本文提出了一种自适应模糊分数阶滑模控制(AFFOSMC)方法以保证PMLSM的动子位置精密跟随给定.首先,建立含有参数变化、外部扰动等不确定性的PMLSM数学模型.然后,设计分数阶滑模控制(FOSMC)方法以保证系统的鲁棒性.由于在实际应用中难以确定FOSMC的切换控制增益,因此采用AFFOSMC对系统的不确定性进行估计.同时,针对AFFOSMC的估计误差以及FOSMC中切换控制引起的抖振,设计自适应模糊到达调节器(AFRR)对其进行补偿.因此,在不需要不确定性边界信息的情况下,仍可实现伺服性能的进一步提高.最后,基于DSP的系统实验结果表明,本文AFFOSMC方法能够有效减弱参数变化和外部干扰等对系统造成的影响,提高系统的鲁棒性,并能精确跟踪响应.     

基于模糊决策的推土机滑模鲁棒自适应控制

针对推土机作业效率低的问题,提出了一种推土机工作装置的自动控制方法.根据推土机发动机转速和转速变化率,结合操作经验和试验结果,采用模糊决策的方法对铲刀位置进行优化.考虑电液伺服系统的特性,设计了一种基于逐步递推方法的滑模鲁棒自适应控制器,用以跟踪经过模糊决策的铲刀目标位置.利用逐步递推方法和状态反馈线性化的方法,得到系统的滑模控制器;依据Lyapunov稳定性理论,得出系统的参数自适应律,并在自适应控制中引入鲁棒控制的设计方法,实现对模糊决策量的精确位置跟踪控制.实验结果表明,滑模鲁棒自适应控制具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能,模糊决策合理地优化铲刀目标调整位置,提高推土作业效率.     

永磁直线电机自适应区间二型模糊滑模控制

针对永磁直线同步电机伺服系统受到系统参数变化、负载扰动而降低其性能的问题,考虑端部效应以及摩擦力的存在,提出一种自适应区间二型模糊滑模控制方法.采用自适应区间二型模糊系统逼近滑模控制等效控制部分,把传统的一型模糊系统扩展到区间二型模糊系统,提高系统面临参数变化、不确定性扰动时的处理能力.基于Lyapunov函数设计切换项增益调整的自适应律,保证系统的稳定性.仿真结果表明,该方法提高了系统的鲁棒性,有效地削弱了系统的抖振.     

直线电梯单电磁导向装置悬浮气隙高度控制

针对单电磁导向系统参数变化及外部扰动对悬浮气隙高度产生的影响,提出了RBF神经网络自适应滑模控制方法.采用RBF神经网络并利用其学习功能,对直线电梯单电磁悬装置不确定参数进行自适应补偿,取代了常规滑模控制切换部分,并且消除了系统高频抖振现象.通过比例微分并行控制提高了RBF神经网络参数的收敛性,改善了局部极小现象的发生,增强了系统的鲁棒性,并采用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性.Matlab仿真显示该方法具有良好的跟踪性和鲁棒性.     

永磁直线电机伺服系统模型参考离散滑模控制

针对高精度永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统存在的参数变化、端部效应和负载扰动等诸多不确定性问题，设计了模型参考离散滑模(MRDSMC)位置跟踪控制器.将伺服问题转化为调节问题，并采用一步延迟扰动近似来补偿未知扰动，此外，为了抑制由高频未建模动态引起的抖振，在MRDSMC设计中加入低通滤波器.理论推导与仿真结果表明，该方案能有效地抑制PMLSM伺服系统的参数变化和阻力扰动的影响，具有很强的鲁棒位置跟踪性能.     

自适应模糊滑模控制在汽轮机调速系统中的应用

汽轮机调速系统是一个典型的变参数、强扰动的对象,常规的PID控制器难以满足其控制要求.针对此问题,设计了一种自适应模糊滑模控制器.该控制策略基于带积分补偿的变结构控制器,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.利用李亚普诺夫函数证明了控制器的稳定性.将此控制策略应用到汽轮机调速系统中,仿真结果显示,控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能.     

基于自适应终端滑模控制器的机械手跟踪控制

针对具有不确定性的机械手轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制器设计方法。设计一类非线性不确定系统的自适应二阶终端滑模算法,使得不连续符号函数包含在控制微分项,实际控制作用连续;采用自适应律克服不确定性上界未知问题,基于Lyapunov方法证明系统稳定性;针对机械手轨迹跟踪问题,基于所提出控制方法设计机械手自适应终端滑模控制方案;通过对双关节机械手轨迹跟踪仿真研究,验证所提出控制策略的有效性。     

交流直线伺服系统的模糊滑模变结构控制

针对直接驱动的交流直线伺服系统 ,提出了一种模糊滑模变结构控制方案 .在常规的滑模控制中引入模糊控制 ,可以有效地削弱滑模切换控制所产生的抖振 ,而不牺牲滑模控制系统对参数变化和负载扰动的强鲁棒性 .该控制策略消除了永磁直线同步电机的端部效应引起的推力波动 ,大大地提高了伺服系统的定位精度 .仿真结果表明该方案对系统参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性 ,并具有良好的动、静态性能交流直线伺服系统的模糊滑模变结构控制@孙宜标$沈阳工业大学电气工程学院!辽宁沈阳110023 @郭庆鼎$沈阳工业大学电气工程学院!辽宁沈阳110023…     

移动机器人的自适应模糊滑模动力学控制

针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于自适应分流运动学控制与自适应模糊滑模动力学控制的混合控制算法.自适应分流运动学控制解决了由于大范围的初始位姿偏差变化而引起的速度跳变问题.利用滑模控制具有的稳定性和鲁棒性的优点,解决了机器人的参数与非参数不确定性问题.并通过带有自适应调节算法的模糊控制来调节滑模控制的...     

基于神经元补偿的直线伺服系统全程滑模控制

针对直接驱动的交流永磁直线伺服系统，提出一种基于神经元补偿控制的全程滑模变结构控制策略，该控制策略是使控制系统从开始就处于所设计的滑动模态上并将其保持，解决了以往变结构控制中能达阶段的鲁棒性问题，通过神经元控制的补偿作用，削弱了滑模控制引起的抖振，仿真实验结果表明，该策略对系统参数变化和负载扰动等不确定因素具有很强的鲁棒性，而且提高了直线伺服系统的伺服精度。     

单电磁悬浮系统的神经网络模糊滑模控制

为实现单电磁悬浮系统悬浮气隙的精确控制,提出一种基于神经网络的模糊滑模控制方案.根据单电磁悬浮系统的动态非线性数学模型,设计使系统状态在有限时间内到达稳定点的滑模面,同时根据滑模切换状态,通过引入神经网络的模糊控制方法对滑模切换控制量的增益进行评估,实时对滑模控制量进行调整,实现切换控制信号的柔化.基于神经网络的模糊滑模控制系统不仅能很好地跟踪给定信号,而且能削弱滑模控制抖振,对外部扰动具有完全的鲁棒性.仿真结果表明,所设计的控制系统零超调,具有速度跟踪性能,对外部扰动具有很强的鲁棒性.     

基于模糊扰动补偿的直接驱动XY平台轮廓控制

为了削弱永磁直线同步电机XY平台轮廓误差模型相对复杂、系统未知干扰多以及参数不确定对轮廓加工精度的影响,实现XY平台的高精度轮廓控制,在单轴控制器上设计了基于模糊控制方法及干扰观测器技术的模糊扰动补偿器,同时采用了适用于多轴非线性轮廓控制的实时轮廓误差算法,建立可用于自由曲线跟踪的XY平台实时轮廓误差模型.基于模糊扰动补偿器的控制系统能够较好地抑制外部扰动,同时有效地提高轮廓精度.仿真结果表明,所设计的控制系统具有较强的抗扰性和较高的轮廓精度.     

基于滑模控制的风机最大风能追踪

为了最大限度地利用风能,提高风力发电系统的效率,提出了一种基于滑模控制的最大风能追踪方法.建立了风机控制系统,并且基于滑模控制原理建立了滑动平面,设计了滑模控制率,并进行了稳定性分析.利用Matlab/Simulink对系统进行仿真研究表明,实际电磁转矩能较快地跟踪期望值,验证了该控制策略的正确性和有效性.所建立的滑模控制系统不依赖于风速,具有较好的鲁棒性和控制精度,实现了最大风能追踪.     

液压驱动四足机器人变刚度力跟踪控制

针对液压驱动机器人在变刚度条件下力控制问题,建立了液压驱动四足机器人系统的阻抗模型和带有弹性负载的阀控缸模型.分析系统刚度变化对系统性能的影响,指出常规控制策略在精确足力跟踪控制中的不足,结合变刚度条件下阻抗模型和电液位置伺服系统的特点,提出实现精确足力跟踪的模糊自适应PID位置内环控制和模糊阻抗外环控制的复合控制策略.在半实物仿真平台上进行变刚度条件下的足力跟踪实验,仿真结果表明：在变刚度条件下,足力跟踪曲线最大超调及稳态误差均小于5%,调整时间基本相同,验证了所提控制策略的有效性.     

基于RBF神经滑模的XY平台迭代交叉耦合控制

永磁同步直线电机(PMLSM)直接驱动XY平台的轮廓加工精度会受负载扰动、双轴参数不匹配以及周期性轮廓误差的影响.针对这一问题,采用RBF神经滑模与迭代交叉耦合控制相结合的方式对两轴运动进行协调控制.设计RBF神经滑模控制器用以削弱负载扰动对加工系统的影响.采用实时轮廓误差法估算出轮廓误差模型,并且将轮廓误差作为控制器的输入,设计迭代交叉耦合控制器用以削弱双轴参数不匹配和周期性轮廓误差对加工性能的影响,实现跟踪误差与轮廓误差的同时减小.仿真结果表明,所设计控制系统具有较强的鲁棒性和较高的轮廓精度.     

移动式数控机床横梁磁浮系统的滑模-H_∞控制

针对龙门移动式数控机床在运行过程中参数摄动以及未建模动态参数可能对系统造成的影响,结合鲁棒H∞理论的控制方案设计出自适应积分滑模控制器.通过积分滑模变结构控制器对整个系统进行鲁棒控制,以确保磁悬浮系统的稳定性和精确性.为降低滑模控制器抖振的发生,采用自适应控制对控制律中的不确定值进行估测.考虑到刀具切削部件所引起的系统质量变化以及外力干扰等对系统的影响,在控制过程中结合了H∞的控制理论,以增加系统的鲁棒性.仿真研究结果表明,与传统控制器相比该控制器具有很强的抑制扰动能力,可以实现稳定悬浮.     

永磁直线同步电机自适应PD型迭代学习控制

针对永磁直线同步电机伺服系统易受摩擦力、端部效应和测量扰动等不确定因素影响的问题,提出一种自适应PD型迭代学习控制方法.该控制方法根据误差的大小在线智能地调整学习增益,从而抑制扰动,并在控制器的微分系数上引入指数学习增益,实现收敛速度与跟踪精度之间的折衷;从理论上证明了自适应PD型ILC的收敛性,分析了该控制算法的优越性.结果表明,与传统PD型ILC相比,自适应PD型ILC具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,大大地减小了跟踪误差.     

磁悬浮平台电磁悬浮系统的模糊滑模控制

为实现开环不稳定且高度非线性的磁悬浮平台悬浮气隙的精确控制,采用模糊滑模控制方案,根据电磁悬浮系统的动态非线性数学模型,设计使系统状态在有限时间内到达稳定点的滑模面,通过等效控制和切换控制律实现对参数摄动和外部扰动的完全鲁棒性.根据滑模切换状态,利用模糊推理方法柔化切换控制.基于模糊滑模控制器的控制系统能够有效地削弱滑模控制抖振,并较好地抑制外部扰动,且对参数变化具有完全鲁棒性,实现磁悬浮平台的高刚度稳定悬浮.结果表明,所设计的控制系统对参数变化及周期性扰动具有很强的鲁棒性.