永磁直线同步电机自适应互补滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受非线性因素影响而降低伺服系统鲁棒性的问题,提出一种自适应互补滑模控制方法。永磁直线同步电机的非线性因素包括系统参数变化、电机端部效应及外部不确定性的扰动。互补滑模控制将积分滑模面与广义误差滑模面相结合,将系统状态轨迹限定在两个面的交线上,缩短了状态轨迹达到滑模面的时间,提高了位置跟踪精度。为了进一步改善系统鲁棒跟踪性能,利用自适应控制对不确定扰动因素的上界进行估计,减小不确定因素对系统的影响,改善滑模控制的抖振现象。实验结果表明所提出的控制方法是有效可行的,自适应互补滑模控制不仅提高了系统的跟踪性能,而且更有效地抑制了不确定因素对控制系统的影响。     

永磁直线电机自适应反推滑模鲁棒跟踪控制

针对高速高精伺服系统,考虑永磁直线同步电机(PMLSM)参数变化、外部负载扰动和摩擦力等不确定因素对系统伺服性能的影响,设计自适应反推滑模控制器(ABSMC).由系统位置、速度误差建立滑模面,利用反推理论推导出反推滑模控制律.实际应用中不确定确界未知,通过设计自适应律修正不确定确界观测值.经分析验证,并与反推滑模控制相比,自适应反推滑模算法在保证系统全局一致渐进稳定情况下,能很好抑制不确定因素对系统性能的影响,对参考指令位置跟踪鲁棒性强,同时抖振得到明显削弱.     

基于神经网络的永磁直线同步电机自适应滑模控制

针对永磁直线同步电机（PMLSM）直接驱动系统的非线性与电机参数时变、易受扰动的特性,将滑模控制和神经网络控制相结合,用两个神经网络控制器分别实现滑模等效控制和滑模切换控制,构成神经网络自适应滑模控制。仿真结果表明,神经网络滑模控制和常规的滑模控制相比,具有更好的动态稳定性和跟踪性能,对外界干扰具有较强的鲁棒性。     

永磁直线同步电机的自适应增量滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动、端部效应等不确定性因素的影响,提出了一种自适应增量滑模控制(AISMC)方法。通过利用系统先前的状态信息和控制动作来设计增量滑模控制器,同时选择饱和函数作为切换函数,不仅削弱了抖振,而且提高了系统的跟踪性能。然后利用自适应控制来观测和补偿参数变化与外部扰动等不确定性因素的影响,并对不确定性参数的界限进行实时估计,设计出自适应增量滑模控制器。从理论上分析证明了此控制器可以保证系统收敛,具有快速的收敛速度,提高了直线伺服系统的跟踪性能。通过系统实验,证明了所提出的AISMC方案的有效性,与滑模控制(SMC)相比,基于AISMC的系统具有较强的鲁棒性和精确的跟踪性,明显削弱了抖振现象。     

基于扩展滑模扰动观测器的永磁直线同步电机定结构滑模位置跟踪控制

由于永磁直线同步电机位置伺服系统易受参数扰动、外部干扰和端部效应的影响,该文提出一种定结构滑模控制器与扩展滑模扰动观测器相结合的复合式滑模位置控制方法。定结构滑模控制器通过加入限制条件,保证了系统状态都位于滑模面的同一侧,削弱了传统变结构滑模控制器由切换控制产生的抖振现象,提高了滑模滑动运动的品质。扩展滑模扰动观测器可以对定结构滑模控制器中无法精确测量的系统扰动项进行观测并补偿,从而消除了系统扰动项对定结构滑模控制器的影响。最后通过实验验证了该复合式滑模控制方法的有效性。实验结果表明,相比于传统的滑模控制,该复合式滑模控制方法可以实现更高的位置跟踪精度,不仅削弱了抖振现象,而且增强了位置跟踪系统的鲁棒性能。     

永磁直线同步电机自适应模糊神经网络时变滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)在跟踪不同参考轨迹运动时,易受参数变化、外部扰动以及摩擦力等不确定因素影响而降低伺服性能的问题,提出一种基于自适应模糊神经网络时变滑模控制器(AFNNTSMC)的精密位置跟踪方法.首先,在PMLSM数学模型的基础上,将时变滑模面引入到传统滑模控制器(SMC)中设计时变滑模控制器(TSM...     

基于扰动观测器的永磁直线电机高阶非奇异快速终端滑模控制

针对永磁直线同步电机运行时存在模型不确定性、负载扰动、参数摄动等匹配/不匹配扰动等问题,该文提出一种基于扰动观测器的高阶非奇异快速终端滑模控制策略。利用非线性扰动观测器观测匹配/不匹配扰动,降低系统对多重扰动的保守性。此外,设计高阶非奇异快速终端滑模控制器,增强系统的鲁棒性,并将反馈电流引入滑模面,实现电机位置、速度和电流的整体控制,以提高位置跟踪系统的动态性能和稳态性能。基于李雅普诺夫稳定性理论,分析证明了闭环系统的稳定性和收敛性。最后,通过实验验证了所提控制方法的可行性,能够有效提高系统的跟踪精度和鲁棒性。     

基于扰动观测器的永磁直线同步电动机自适应反推互补滑模控制

针对永磁直线同步电动机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)驱动的数控机床易受参数变化、负载扰动以及摩擦力等不确定性影响的问题,提出一种基于质量辨识扰动观测器(disturbance observer with mass identification,DOB-MI)的自适应反推互补滑模控制(adaptive backstepping complementary sliding mode control,ABCSMC)策略。设计 ABCSMC 方法抑制不确定对系统的影响。通过引入自适应律,ABCSMC 的边界层能够实现动态变化,保证系统具有全局鲁棒性,且 ABCSMC 可对不确定性在线估计并调整,从而提高位置跟踪精度。由于在实际应用中,负载质量变化会对系统性能造成极大的影响,因此,利用离散模型参考自适应辨识理论,设计 DOB-MI 辨识动子质量并计算出补偿电流以补偿负载扰动对系统的影响。仿真与实验结果表明,该方法提高了系统的位置跟踪精度,对参数变化和负载扰动等不确定性具有极强的抑制能力。     

基于神经网络推力观测器的永磁直线电机滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统易受到负载扰动、参数变化和推力波动的问题,为确保在较宽的速度范围内实现更为精确的速度控制,采用基于神经网络推力观测器的滑模控制取代常规的PI控制,滑模变结构控制律采用等效控制法,加上负载扰动前馈补偿项,而扰动补偿则是通过线性推力观测器并联一个神经网络观测器相加而得.实验和仿真结果表明,此方法较常规PI控制提高了跟踪性能,增强了伺服系统对参数摄动和外在扰动的稳健性.     

基于反馈线性化的永磁直线同步电机自适应动态滑模控制

在高速、高精度永磁直线同步电机伺服系统中,直轴电流和交轴电流之间、线速度和电流之间存在的非线性耦合及参数摄动和负载扰动等不确定因素,严重影响速度跟踪精度和响应速度.为此,该文采用反馈线性化控制方法,通过坐标变换和状态反馈,将电机仿射非线性模型解耦线性化为独立的电流子系统和线速度子系统.在线性化模型的基础上,设计动态滑模控制器,降低反馈线性化控制对直线电机数学模型的依赖性,提高伺服系统的鲁棒性.同时设计自适应控制律估计系统不确定性扰动,削弱系统抖振现象.仿真和实验结果表明,所提出的控制策略能有效提高速度跟踪性能,增强系统的鲁棒性.     

Adaptive enhanced sliding mode control for permanent magnet synchronous motor drives

An adaptive enhanced sliding mode control (AESMC) scheme for the position tracking control of permanent magnet synchronous motor drives is proposed in this paper. The AESMC system is composed of three controllers: the adaptive model compensation controller, which is used to compensate for the parameter perturbations to achieve perfect tracking; the hitting controller, which is considered to attenuate the effect of external load disturbance and the compensation error; and the robust feedback controller, which is used to enhance the stability of the closed‐loop system and to improve the transient performance while the AESMC is in the learning process. Moreover, the bound of the lumped disturbance is assumed to be unknown, and an adaptive mechanism is investigated to estimate this bound. Simulation results show that the proposed AESMC scheme has a favorable tracking performance in spite of various model uncertainties. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

永磁直线同步电机的智能增量滑模控制

针对永磁直线同步电机直接驱动伺服系统的位置跟踪精度易受参数变化、外部扰动、端部效应等不确定性因素的影响,提出了一种将小波神经网络(wavelet neural network,WNN)和增量滑模控制器相结合的智能增量滑模控制方法。利用系统先前的状态信息和控制动作作为反馈量,同时选择饱和函数作为切换函数来设计增量滑模控制器,不仅削弱了抖振,而且提高了系统的跟踪性能;利用WNN实时观测和补偿参数变化和外部扰动等影响,并采用改进的粒子群优化算法在线调整WNN的学习率,对不确定因素进行实时估计。从理论上分析证明了此控制器可以保证系统收敛,提高了直线伺服系统的控制性能。通过系统实验,证明了所提出方案的有效性,与滑模控制(sliding mode control,SMC)相比,系统具有强鲁棒性和良好的位置跟踪精度,明显地削弱了抖振现象。     

永磁直线同步电机的双滑模观测器的设计

针对永磁同步直线驱动系统中存在双时间尺度特性,利用奇异摄动理论将永磁直线驱动系统分解成快变、慢变子系统,对快、慢变子系统分别设计了滑模位置观测器和滑模速度观测器。通过这两个观测器可以只利用便于测量的定子电流和电压来估计永磁直线同步电动机的磁极位置和线速度,消除了传统上使用位置和速度传感器所带来的诸多不利。仿真结果表明,所设计的双滑模观测器不仅能准确地估计磁极位置和线速度,实现无传感器控制,而且在系统模型存在不确定性和测量噪声时仍具有较好的鲁棒性。     

基于超螺旋滑模观测器的永磁同步直线电机无模型控制

针对永磁同步直线电机(permanent magnet linear synchronous motor, PMLSM)在运行过程中因参数失配和外部扰动导致控制性能下降的问题,提出一种基于超螺旋滑模观测器的永磁同步直线电机无模型控制策略。根据PMLSM在dq旋转坐标系下参数摄动时的数学模型建立电机对应的新型超局部模型,以避免参数失配。基于该新型超局部模型,结合滑模控制设计了无模型滑模速度控制器,通过Lyapunov稳定性理论证明该控制器的稳定性。同时,为削弱传统扩展滑模观测器对新型超局部模型中未知量观测的抖振,提高控制精度,设计超螺旋滑模观测器(super-twisting sliding mode observer, STSMO)对未知量进行在线辨识并实现前馈补偿。最后,将传统滑模控制、基于传统扩展滑模观测器的无模型控制算法与所提方法进行仿真和硬件在环实验对比,结果表明所提方法改善了PMLSM控制系统的动态响应性能,具有较强的鲁棒性。     

基于滑模变结构永磁同步电机混沌跟踪控制

在某些参数的情况下,永磁同步电机(PMSM)会出现混沌现象。利用滑模控制变结构控制原理,可以将含有扰动的系统混沌轨道先后控制到任意固定点和周期轨道,依据李雅普诺夫稳定性原理证明所设计的控制器可使得该系统逐渐达到稳定。仿真结果进一步验证了该方法的有效性,对电机运动的稳定性具有较好的价值。     

基于等效滑模的开绕组永磁直线电机控制研究

开绕组结构能给直线电机系统提供更多的电平,可以提高电机绕组端电压和功率,是提升直线电机推力性能的有效方法。文中以初级永磁型直线（Primary Permanent Magnet Linear, PPML）电机为研究对象,分析了PPML电机的数学模型,设计了PPML电机的双逆变器开绕组拓扑结构;针对传统PI控制的不足和滑模控制中存在的抖振,提出以电机的速度和位移为控制量,把电机系统分解为等效控制和切换控制,设计了等效控制器和切换控制律,增加补偿控制量改进等效滑模控制,抑制滑模抖振,仿真和实验结果证明,与传统方法相比,该方法能减小电流波动和推力脉振,提高了PPML电机的控制性能。     

基于鲁棒迭代学习的永磁直线电机控制

针对永磁直线电机速度和位置迭代学习跟踪控制中,由测量扰动引起的跟踪误差有界收敛问题,提出一种带有衰减因子的鲁棒迭代学习控制算法.采用λ范数方法分析鲁棒迭代学习控制算法的收敛性,理论结果表明,鲁棒迭代学习控制算法可以保证跟踪误差收敛到零,而P型迭代学习控制算法仅保证直线电机速度和位置的跟踪误差收敛到一个与扰动信号上界有关的域内.仿真结果表明,所提出的鲁棒迭代学习控制算法可以有效抑制测量扰动,获得较好的跟踪性能.带有衰减因子的迭代学习控制方法是一种抑制非重复测量扰动的有效方法.     

基于超螺旋滑模观测器的永磁同步电机无速度传感器控制方法

由于永磁同步电机在低速运行时,电机反电动势较小,因此采样通道的非线性导致的采样电压和电流中包含的直流偏置对电机反电动势观测的影响更为严重。针对这个问题,提出了一种基于超螺旋滑模观测器的永磁同步电机无速度传感器控制方法。首先,基于等效反馈的概念,设计了一种新的超螺旋滑模观测器,以提高低速时的无速度传感器控制精度;其次,详细分析了直流偏置对无速度传感器控制的影响,并且设计了一种基于二阶广义积分器的直流偏置抑制方法,从而进一步提高了无速度传感器控制精度;最后,通过6.6 kW永磁同步电机无速度传感器控制系统验证了所提控制策略的有效性。     

永磁直线同步电机的改进线性自抗扰控制

在永磁直线同步电机（PMLSM）的运动控制系统中,提出一种位置环的改进线性自抗扰控制（ILADRC）方法。相对于传统的线性自抗扰控制（LADRC）,ILADRC仅利用线性扩张状态观测器输出的位置估计信号,通过PD控制器计算初始控制量,避免了引入速度估计信号的滞后影响。对PMLSM运行过程中受到的总扰动通过线性扩张状态观测器进行实时估计,并在控制律中进行动态补偿。利用李雅普诺夫函数方法证明了闭环误差系统的渐近稳定性。通过系统辨识得到了PMLSM平台的传递函数模型,在MATLAB中进行了仿真分析,并搭建了基于dSPACE控制器的实验系统。实验结果表明,相比于PID和LADRC,ILADRC能够有效减小跟踪误差,降低超调,且具有更好的扰动抑制能力。