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，模糊滑模控制策略消除了永磁直线同步同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。     

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.     

交流伺服系统的新型滑模速度控制器研究

针对永磁同步电机交流伺服系统,提出了一种新型的滑模速率控制器的设计方案,采用职分变结构控制方法,省去实现传统滑模速度所必需的加速信号,并通过负载扰动观测器的设计对负载扰动进行补偿,从而削弱了变结构控制系统的抖振,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,系统无静差。     

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。     

基于滑模和神经网络的永磁直线伺服系统控制

针对直接驱动的交流永磁直线伺服系统，提出一种将非线性神经网络控制和滑模控制相结合构成的双自由度控制策略，该控制策略解决了直线伺服系统跟踪性能和鲁棒性能之间的矛盾，滑模输入控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能；神经网络输出反馈控制器对系统参数变化和阻力扰动（包括直线电机的端部效应力）进行很大程度的抑制，并可以削弱滑模控制的抖振对系统稳态性能的影响，仿真结果表明该方案在保证伺服系统的快速性同时，对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性。     

滑模反推式永磁直线同步电动机的速度跟踪控制

由于负载扰动和电动机内部参数变化会降低系统的伺服性能,因此为了消除这些不确定因素的影响,保持系统的跟踪性能,提出了一种将变结构控制和反推控制相结合的速度跟踪控制策略.反推法可以保证系统的全局一致渐近稳定,但对变化较快和较大的不确定扰动抑制不够理想;变结构控制具有快速响应及对不确定因素的不变性等优点,采用反推和变结构相结合的控制方法能够实现快速的速度渐近跟踪,同时系统控制器能够保证系统在电动机参数和外界负载变化时具有较强的鲁棒性.应用Matlab仿真验证了系统设计的有效性和可行性.     

快速刀具伺服系统的模糊自适应滑模控制

针对由永磁同步直线电机驱动的快速刀具直线伺服系统在高频输入信号下跟踪控制精度低的问题,设计了模糊自适应滑模控制算法.算法采用滑模控制进行跟踪,利用模糊自适应控制方法对传统滑模控制器中的不连续控制量进行模糊逼近,同时对实际运行中系统的不确定因素进行补偿,并设计了相应的自适应算法以补偿模糊控制律的不足,从而有效降低抖振.仿真结果表明,算法可以解决伺服系统的高频跟踪问题,具有较快的响应速度,对负载扰动有较强的鲁棒性.     

永磁同步电机高阶滑模控制与扰动转矩估计

文章采用一种新型高阶滑模控制技术以及滑模微分器实现永磁同步电机位置跟踪控制和扰动转矩的在线估计.在分析电机的非线性模型后,由于系统输出耦合,利用输入输出反馈线性化进行解耦.设计了消除抖颤问题的高阶滑模控制器.扰动转矩的估计可以滑模变量及其各阶微分值得到,从而未知不确定因素转换为系统自身输入,减小了负载扰动对位置的影响,有效提高系统的性能.仿真实验的结果表明,多输入多输出的永磁同步电机扰动转矩得到了有效估计,系统位置跟踪的误差不超过0.12弧度,具有较好的动态性能.     

基于奇异摄动永磁直线同步电动机的滑模控制

针对永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统存在参数摄动 和外部扰动,且机械与电气变量之间存在耦合关系,严重影响伺服系统的鲁棒性和精度的问 题,提出基于奇异摄动模型化简的滑模变结构控制方法.利用奇异摄动原理将PMLSM的高阶数 学模型化简为二阶线性模型.采用滑模变结构控制来提高含有大量不确定性参数和扰动的系 统的鲁棒性;采用连续逼近法来避免不连续切换控制引起的抖振现象.仿真结果表明,所提 出的控制策略使PMLSM伺服系统对外部扰动和参数不确定性具有很强的鲁棒性.     

交流永磁直线伺服系统的滑模双自由度控制研究

针对直接驱动的交流永磁直线伺服系统,提出一种将线性双自由度控制与非线性滑模控制相结合的鲁棒控制策略,内环采用的双自由度控制结构可使扰动得到很大程度的抑制,但还存在余差,外环采用的滑模控制保证了系统的快速跟踪性能,并可以消除内环的余差,使系统具有更强的鲁棒性。同时,双自由度控制中的反馈控制器又能沸弱滑模控制的抖振,保证了系统的稳态性能仿真实验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。     

基于滑模原理的鲁棒交流伺服控制器

滑模变结构控制器由于具有鲁棒性好、设计实现方便等优点,已被逐步应用于电力传动控制领域, 该理论在工程应用中最大的障碍是高频开关控制带来的抖动现象．本文首先深入地分析了在交流伺服系统 中,当采用传统滑摸控制时,抖动产生的原因及特点．在此基础上提出了一种无抖动现象的新型滑模控制 器,并论证了控制参数整定的原则．实验的结果表明这种新型滑模控制器既保留了传统变结构控制的鲁棒 性,又有效地解决了抖动问题．     

采用滑模观测器的交流永磁直线伺服电机无传感器控制

提出了一种采用滑模观测器的交流永磁直线伺服电机无传感器控制的新方法．利用非速度信息，如：电机的电压、电流及电机本身参数，通过滑模观测器产生控制器所需的速度反馈信息．滑模观测器对包括量测噪声在内的扰动具有强鲁棒性．观测方案保证了控制的稳定性和稳定精度．整个控制策略由一片DSP(TMS320C25)执行．仿真及实验结果证实了所述控制方法的有效性．     

基于学习前馈控制的永磁直线伺服系统跟踪控制研究

针对永磁直线同步电动机（PMLSM）伺服系统,在分析影响直线伺服跟踪精度因素的基础上,引入学习前馈控制（LFFC）补偿技术.学习前馈控制是一种反馈误差学习的控制形式,其包含了反馈控制器和采用函数逼近器的前馈控制器两部分.在系统和扰动定性知识的基础上,设计了基于B样条网络的学习前馈补偿控制.仿真结果表明,该方案有效地降低了负载扰动、端部效应等对系统性能的影响,提高了系统的跟踪精度.     

基于学习前馈控制的永磁直线伺服系统跟踪控制研究

针对永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统,在分析影响直线伺服跟踪精度因素的基础上,引入学习前馈控制(LFFC)补偿技术。学习前馈控制是一种反馈误差学习的控制形式,其包含了反馈控制器和采用函数逼近器的前馈控制器两部分。在系统和扰动定性知识的基础上,设计了基于B样条网络的学习前馈补偿控制。仿真结果表明,该方案有效地降低了负载扰动、端部效应等对系统性能的影响,提高了系统的跟踪精度。     

基于滑模变结构控制多机器人协同编队的研究综述

滑模变结构控制(SMC)因响应速度快、自适应性强以及工程实现简单等优点,对解决典型非线性的多机器人控制系统具备良好的效果.基于此,本文介绍了SMC的发展、原理以及在多机器人协同编队领域的应用.但同时,SMC本身还存在抖振等缺陷,从而限制了其应用.为进一步提升SMC的控制品质,获得更快的响应、对扰动更强的鲁棒性以及更好的稳态性能,本文深入研究了近些年神经网络、模糊逻辑、鲁棒自适应等先进智能控制方法与SMC结合的工作,并对这些新型编队控制策略进行了对比分析.最后展望了该领域未来的研究方向.