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。     

永磁直线同步电机的智能互补滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的智能互补滑模控制(ICSMC)方法。建立了包含端部效应、参数变化、外部扰动及非线性摩擦等不确定性因素的PMLSM动态方程。设计了互补滑模控制器,采用广义滑模面和互补滑模面相结合的设计,降低了系统跟踪误差,提高了系统响应速度,并削弱了抖振现象;利用RBF神经网络直接对系统存在的不确定性进行估计,在线调整RBF网络参数以改善系统动态性能,提高系统鲁棒性,并用李雅普诺夫定理保证系统闭环稳定性。通过分析系统实验结果,验证了所提出的控制方法有效降低了系统跟踪误差,并使系统具有良好的动态性能和鲁棒性能。     

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。     

永磁直线同步电机神经滑模控制仿真

分析了永磁直线同步电机的数学模型,给出了径向基(RBF)神经网络的结构和算法,设计出以切换函数为网络输入、以滑模控制器为网络输出的神经滑模控制器,软件仿真结果表明所设计的滑模控制器能进行自适应学习,可实现良好的伺服跟踪.     

基于摩擦和扰动补偿的永磁直线同步电机滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度易受摩擦力、负载扰动等不确定性因素影响的问题,采用基于摩擦和扰动补偿的非奇异快速终端滑模控制（NFTSMC）方法来设计位置控制器。首先,建立含有Stribeck摩擦模型的PMLSM动态模型,使用自然选择粒子群算法对摩擦模型进行离线参数辨识;其次采用NFTSMC方法来确保系统状态快速收敛,避免奇异问题,利用辨识的摩擦模型进行补偿;最后采用滑模观测器对总不确定因素进行观测和补偿,削弱了抖振现象。仿真验证了所采用的控制策略提高了位置跟踪精度,同时具有快速收敛性和较强的抗扰性。     

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。     

直线永磁同步电机的新型滑模控制

针对直线永磁同步电机提出了一种基于负载推力观测器的新型滑模变结构控制,从而实现对推力扰动的补偿。且大大削弱了推力纹波及系统的抖振;在滑动模态中引入积分环节来进一步消除系统的稳态误差和系统抖振。仿真结果表明该方案能提高系统对参数摄动和外在阻力扰动的鲁棒性。     

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...     

永磁直线同步电机超短反馈滑模控制研究

永磁直线同步电机矢量控制的速度环常采用PI控制。传统PI控制器在速度追踪时存在起动过程超调大、受到负载扰动时调节时间长等不足之处。为提高伺服性能,滑模控制被应用到伺服系统中,但其缺点是存在抖振问题。因此,提出一种基于内分泌激素调节的滑模控制方法,可以有效降低速度的超调量,缩短受到外部扰动时的调节时间。在MATLAB中搭建了系统的仿真模型,仿真结果表明其对速度和推力的控制效果显著,优于传统的PI控制和常规的滑模控制。     

基于递归径向基神经网络的永磁直线同步电机智能二阶滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受系统参数变化、外部扰动、摩擦力等不确定性因素影响的问题,采用二阶滑模控制(2OSMC)和递归径向基神经网络(RRBFNN)相结合的智能二阶滑模控制(I2OSMC)方法来提高系统控制性能.利用2OSMC削弱传统滑模控制中的抖振问题,提高了系统的位置跟踪精度.但由于难以估计系统中不确定...     

永磁同步电动机的无抖振滑模控制系统设计

针对永磁同步电动机位置伺服系统,基于同步旋转坐标系下永磁同步电动机精确的数学模型,利用矢量控制技术,设计了位置/电流双闭环解耦控制结构,以实现转矩线性化控制,简化控制器设计.结合高阶滑模和非奇异终端滑模的控制思想,利用鲁棒微分估计器技术,分别提出了位置环和电流环的高阶非奇异终端滑模控制方案,在保证控制系统全局非奇异和稳定性情况下,可消除控制信号的高频抖振,提高系统的动态响应速度和控制精度,实现系统强无抖振的滑模控制.提出一种自适应负载转矩估计方法,解决了未知负载扰动系统的鲁棒控制问题.仿真结果证明所提控制方法的有效性和可行性.     

永磁同步电机神经网络自适应滑模控制器设计

设计了神经网络自适应滑模控制器.用RBF神经网络自动调整滑模控制器的切换项增益,无需建立包含参数摄动和干扰在内的整个系统的精确数学模型,有效提高了系统的稳定性和鲁棒性.采用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性,并针对常值干扰、时变干扰和参数摄动情况分别进行了仿真与实验.与传统的PI控制相比,神经网络自适应滑模控制器具有更好的稳定性和抗干扰能力.     

神经网络自适应的永磁直线同步电机超扭曲终端滑模控制

为了提高永磁直线同步电机控制系统的鲁棒性和快速性,提出了一种基于超扭曲滑模控制的直线电机反推控制策略.首先,根据电机的机械动力学方程,建立了永磁直线同步电机的数学模型.其次,引入一种基于超扭曲控制的终端滑模控制器,削减系统的抖振,保证滑模面的快速收敛,从而提高系统的鲁棒性.针对直线电机易受到参数变化以及外界干扰影响的特...     

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。     

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.     

永磁同步电机新型趋近律滑模控制策略

为了提高永磁同步电机(PMSM)调速系统的动态性能,提出一种新型趋近律滑模控制策略。所提出的新型趋近律在幂次趋近律的基础上加入指数项,并且在幂次项指数中引入系统状态变量使幂次项指数与系统状态关联,解决幂次趋近律在远离滑模面时趋近速度慢的问题,同时使系统能平滑进入滑模面。然后,基于扩张状态观测器观测系统负载扰动,并将观测值前馈补偿至滑模控制器,降低负载扰动对系统的影响,提高系统的鲁棒性。仿真与实验结果表明,所提出的新型趋近律滑模控制策略能够有效地提高系统的动态性和鲁棒性。     

采用非线性观测器的PMLSM无位置传感器控制

为了满足永磁直线同步电机( PMLSM)运动控制系统必须确定电机磁极位置的需求,提出一种利用电机端电压和端电流信号,通过非线性观测器估计定子磁极位置和动子速度的方法.该非线性观测器首先估计出磁极位置角的正弦量和余弦量,再估计出位置角θ,然后利用PI跟踪控制器得到动子速度信号.该算法和Lunberger观测器以及Kalm...     

永磁同步直线电机的粒子群PID空间矢量控制

由于永磁同步直线电机(PMLSM)在运行过程中存在着参数变动和负载干扰等问题,因此传统PID控制器无法满足高精度伺服控制系统的要求。针对以上问题,提出一种基于粒子群参数全局寻优的在线自整定PID控制器,并通过MATLAB/Simulink对永磁同步直线电机和其空间矢量控制系统进行建模和仿真实验。仿真结果表明,采用粒子群优化算法的PID控制系统在指定速度1 m/s和加入200 N的负载时,比传统PID控制器具有更好的动态响应性能,能有效抑制推力波动而且对负载扰动具有很强的鲁棒性,其实验结果也证明了其可行性和有效性。