三轴运动平台改进型交叉耦合轮廓控制

为了削弱负载扰动及复杂轮廓误差模型对轮廓精度的影响,在单轴中采用比例控制作为位置环控制器,采用PDFF控制作为速度环控制器,以保证单轴跟踪精度.三轴间采用一种轮廓误差估算法来建立轮廓误差模型,运算更为简单.通过改进的交叉耦合控制结构进行轮廓控制器的设计,将轮廓误差的补偿量置于位置控制器前,能够实现跟踪误差与轮廓误差同时减小,以满足三轴运动平台的高精度加工要求.结果表明,改进后的三轴运动平台控制系统具有较高的轮廓精度和较强的抗扰性.     

基于模糊 PID 的多伺服电机交叉耦合同步控制

在多电机的运动控制中,确定合适的同步控制方法来提高多台伺服电机的同步控制精度一直是研究的重点。通过建立交流伺服系统模型,采用交叉耦合方式设计多电机同步控制器,并利用模糊P ID算法整定P ID参数,达到提高同步性的目地。在所建立的多电机控制模型的基础上,运用主从方式、常规PID交叉耦合方式以及模糊PID交叉耦合方式分别进行实验,分析了两电机的速度曲线与同步误差。结果表明,模糊PID交叉耦合方式具有更小的动态速降与恢复时间,具有更好的同步性能。     

基于模糊CMAC神经网络的XY平台交叉耦合控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)驱动的XY平台系统的负载扰动、任意加工曲线轮廓误差模型复杂及双轴参数不匹配等会影响加工精度的问题,XY平台单轴采用了能反映人脑认知模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC)设计速度控制器,在两轴之间采用实时轮廓误差估计模型和交叉耦合控制(CCC)进行轮廓控制器的设计,可同时减小跟踪误差和轮廓误差.FCMAC可准确及时地抑制负载扰动,交叉耦合控制削弱了双轴参数不匹配的影响.仿真结果表明,所设计的XY平台控制系统具有较高的轮廓精度和较强的鲁棒性.     

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.     

直线电机XY平台交叉耦合迭代学习控制

针对直线电机XY平台进行周期性轮廓加工时产生的周期性轮廓误差,设计了将迭代学习控制与交叉耦合控制相结合的交叉耦合迭代学习控制器.利用实时轮廓误差估计模型估算出轮廓误差,通过迭代学习控制器削弱周期性轮廓误差,按交叉耦合增益的关系来分配X、Y轴的补偿量,实现对周期性轮廓误差的实时补偿.理论推导与仿真结果表明,该方案不仅有效减小了直线电机XY平台的轮廓误差,而且增强了系统的鲁棒性.     

基于遗传算法的直驱XY平台变增益交叉耦合控制

对于永磁直线同步电机驱动的XY平台,轮廓加工精度易受到系统动态非线性、不确定性因素以及曲线轨迹的轮廓误差模型相对复杂等问题的影响.为了削弱以上影响,实现XY平台的高精度轮廓跟踪控制,设计了变增益交叉耦合控制器来补偿X、Y轴的耦合误差,并采用遗传算法对其中的PID控制器参数进行寻优,利用基因突变的能力,避免其陷入局部最佳解,从而快速准确地找到全局最佳解,使得系统轮廓误差达到要求的精度范围.理论推导与仿真结果表明,所设计的控制系统能有效提高XY平台的轮廓加工精度.     

基于反馈线性化解耦的直驱H型平台滑模轮廓控制

针对直驱H型平台轮廓控制中轮廓误差受机械耦合影响的问题,提出一种基于反馈线性化解耦的直驱H型平台滑模轮廓控制方法.该方法采用输入输出反馈线性化理论对多变量、强耦合的直驱H型平台设计解耦控制律,将耦合模型解耦为独立的单输入、单输出的系统.为克服不确定项的影响,保证系统的鲁棒性,实现参考轮廓的精密跟踪,将滑模控制应用于解耦后的系统中.利用李雅普诺夫理论证明控制器的渐近稳定性.结果表明,所提控制方法能有效提高H型平台轮廓跟踪精度和系统鲁棒性.     

基于模糊PID的永磁同步电机矢量控制系统

针对传统PID在永磁同步电机矢量控制系统中存在转矩脉动较大的问题,提出基于模糊PID的永磁同步电机矢量控制方法,实现系统PID参数在线整定。首先,建立PMSM的数学模型;其次,设计参数模糊自整定PID控制器,并进行参数模糊化;最后,在Matlab/Simulink中搭建模型进行仿真。仿真结果表明:在PMSM调速系统中,模糊PID控制器具有更好的鲁棒性。     

管片拼装机提升缸模糊PID同步控制

针对提升装置同步误差影响盾构管片拼装工作效率与质量的问题,提出双比例阀提升液压缸同步控制方法.建立双比例阀同步提升系统的数学模型,对双比例阀PID控制与模糊PID控制的同步控制性能进行仿真对比分析.在盾构电液控制系统综合实验台上进行单比例阀同步提升实验、双比例阀普通PID同步提升实验与双比例阀模糊PID同步提升实验,结果表明,单比例阀普通PID同步误差在-0.002～+0.020 m,双比例阀普通PID同步误差在-0.010～0.006 m,双比例阀模糊PID同步误差在-0.004～0.005 m,双比例阀模糊PID的控制可显著提高盾构管片拼装机提升液压缸同步控制精度.     

模糊PID技术在热板焊接机中的应用

通过对热板焊接机的执行机构永磁同步电动机的数学模型分析,确立了基于转子磁场定向的控制策略和模糊自整定PID的控制方法.应用模糊控制理论,对系统所处的不同状态实现PID参数的在线整定.结果表明,采用模糊自整定PID控制器后,在控制非线性和时变对象时,控制效果优于PID控制器,可满足热板焊接机的控制需求.     

神经网络PID控制在永磁直线同步提升系统中的应用

在建立永磁直线同步电动机数学模型的基础上,分析了伺服控制系统的控制要求,结合神经网络和PID控制的特点,设计出了永磁直线同步电动机提升系统的控制系统.仿真结果表明,此控制系统对系统参数变化和外部扰动具有很强的鲁棒性.     

基于分数阶PID和重复控制的快速刀具伺服系统

针对永磁直线同步电机(PMLSM)驱动的快速刀具伺服系统在高频输入信号时的系统跟踪精度问题,设计了一种分数阶PID重复控制算法.由于系统的参考信号和干扰信号都具有周期性的特点,通过对系统参考信号的跟踪和扰动的抑制研究,将改进型分数阶PID控制和重复控制相结合,利用重复控制对周期性输入或复杂干扰信号的跟踪和抑制能力来补偿分数阶PID控制器,使系统有快速响应能力的同时具有较强的抗干扰性.仿真结果表明,所提出的控制策略有效地提高了伺服系统的跟踪精度,并对周期性扰动有较好的抑制作用.     

双永磁同步电动机的交叉耦合同步协调控制

该文分析了永磁同步电动机的数学模型,并在给出交叉耦合控制算法的基础上,设计了一个基于交叉耦合的双永磁同步电动机控制系统,将交叉耦合算法引入双电机同步控制,最后对系统进行了仿真。仿真结果表明,交叉耦合控制能有效地减小双永磁同步电动机同步协调控制的系统误差,验证了控制方案的正确性和可行性。     

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.     

基于神经网络的永磁同步电动机模糊控制

针对永磁同步电动机矢量控制系统，提出了一种将神经网络与模糊控制相结合的控制方法.通过对神经网络进行训练来记忆模糊控制规则，不需要存储模糊控制表，不依赖被控对象的精确数学模型，而且该方法具有很强的自学习能力，在模型参数发生变化时，可通过调整控制器在线自学习达到最佳效果.仿真结果表明此控制方案是十分有效的，具有响应快、鲁棒性强、较好的动、静态特性等优点，基于神经网络的模糊控制特别适用于结构复杂、干扰大、控制精度要求高的系统.     

永磁同步电动机直接转矩控制系统仿真

以永磁同步直线电动机为例，详细介绍了永磁同步直线电动机数学模型并建立了直接转矩控制系统框图，在此基础上对系统关键环节进行了详细的分析，并将模糊控制理论应用于系统中，通过采用模糊控制器来修正传统直接转矩控制中的转矩调节器和磁链调节器，以进一步提高系统的动态性能、稳态性能和鲁棒性，实现转矩的快速调节.并采用MATLAB/SIMULINK对模型进行仿真，仿真结果表明了此模型的正确性，表明了基于模糊控制的直接转矩控制策略具有优良的控制性能.     

基于预测电压调制与T-S模糊PMLSM推力控制

为了进一步提高永磁直线同步电机(PMLSM)直接推力控制(DTC)系统的控制精度,提出了基于预测电压调制和Takagi-Sugeno(T-S)模糊策略的控制方法.利用预测电压调制技术控制下一个周期磁链,利用空间矢量脉宽调制技术(SVPWM)逼近预测电压值,采用T-S模糊控制器控制动子速度和电磁推力.对比分析在Matlab/Simulink环境下的仿真结果,基于预测电压调制和T-S模糊控制策略的DTC控制系统不仅明显减少电磁推力和磁链脉动,而且对电机参数时变等非线性扰动所引起的脉动具有较强的鲁棒性.