永磁直线同步电机扰动观测器仿真研究

永磁直线同步电机驱动系统没有机械阻尼、抗扰动性能差,为了抑制参数及负载变化对控制系统的影响,提高系统的跟踪精度,利用受控系统的反动态方程式来设计扰动观测器.将扰动观测器所产生的推力,前馈给比例-积分位置控制器增加系统的动态响应,采用了扰动观测器和比例-积分位置控制器构建了控制系统.通过仿真与没有扰动观测器的比例-积分位置控制相比较,结果表明,该控制方法抑制外部扰动效果好,有效地提高了系统控制性能的响应.     

基于改进MRAS的永磁同步电机无位置传感器控制

针对传统MRAS中转速环利用PI调节器时存在抗扰动能力较弱、系统精度较低等问题,用滑模控制器控制转速环,提出基于改进MRAS的永磁同步电机无位置传感器控制策略。在PSIM中搭建系统仿真模型,并搭建永磁同步电机实验平台对该控制策略进行验证。结果表明,该控制策略具有更好的动态性能,鲁棒性强。     

基于滑模MRAS的无直流母线电压传感器PMSM模型预测电流控制

为了提升三相永磁同步电机(PMSM)控制系统的性能,针对PMSM控制系统中直流母线电压传感器故障的问题,基于自适应技术与滑模变结构理论,提出了一种无直流母线电压传感器的PMSM模型预测电流控制(MPCC)策略.采用自适应技术与滑模变结构方法相结合构造直流母线电压滑模变结构模型参考自适应(MRAS)观测器,以实现对直流母线电压值的准确实时估计;利用模型预测电流控制策略,以达到减小电流和转矩脉动的目的.用滑模控制技术,在滑模面中引入速度误差积分项,并同时采用非线性指数函数和指数趋近律,设计转速控制器,以提高系统鲁棒性.仿真结果表明:所设计基于滑模MRAS观测器的无直流母线电压传感器MPCC控制策略不仅能够快速准确的估计直流母线电压值,而且能够保证PMSM系统在直流母线电压传感器故障时稳定运行,进一步提高了系统的可靠性.     

基于模型扰动抑制的直线伺服电机滑模鲁棒控制

针对直接驱动的交流永磁直线电机直接驱动伺服系统,提出一种将模型扰动抑制方法和滑模控制相结合构成的鲁棒跟踪控制策略.滑模控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能;而模型扰动抑制补偿器在很大程度上抑制了速度闭环系统内的各种扰动(包括负载及直线电机的端部效应力等),从而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.     

基于模型扰动抑制的直线伺服电机滑模鲁棒控制

针对直接驱动的交流永磁直线电机直接驱动伺服系统,提出一种将模型扰动抑制方法和滑模控制相结合构成的鲁棒跟踪控制策略.滑模控制器保证了系统对给定的快速跟踪性能;而模型扰动抑制补偿器在很大程度上抑制了速度闭环系统内的各种扰动（包括负载及直线电机的端部效应力等）,从而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.     

永磁同步电机位置伺服系统的滑模控制

介绍了一种基于指数趋近率的滑模变结构控制(SMC)方法.速度环采用PI控制,消除系统稳态误差和提高响应速度,位置环采用滑模控制,抑制参数摄动及负载扰动.仿真结果表明:该控制策略具有良好的响应速度并能快速准确的跟踪位置给定.     

吊舱推进电机的无模型自适应滑模矢量控制

为解决半潜船吊舱推进电机控制系统中负载扰动造成的转速跟踪性能差的问题, 提出一种基于数据驱动的吊舱推进电机转速矢量控制方法; 对包含未知负载扰动的推进电机转速方程进行离散化处理, 给出关于输出转速与输入电流离散后的非线性转速系统; 由于非线性转速系统方程中变量较多且负载扰动模型未知, 设计了基于数据驱动的无模型自适应控制器, 并给出了伪偏导数估计算法; 采用滑模观测器观测螺旋桨负载扰动, 同时给出了滑模控制器; 结合无模型自适应控制和滑模控制给出了负载扰动下的无模型自适应滑模(MFASM)控制方案; 构建了吊舱推进电机无模型自适应滑模矢量控制调速系统, 并在MATLAB/Simulink环境下给出了仿真结果。研究结果表明: 在船舶正常作业恒定转速下, 在0.3~0.5 s时间区域内, 采用MFASM矢量控制方案和PI矢量控制方案的吊舱推进电机的转速误差分别为2、6 r·min-1; 在0.8~1.0 s时间区域内, 采用无模型自适应滑模矢量控制方案和PI矢量控制方案的吊舱推进电机的转速误差分别1、3 r·min-1; 对于船舶操车作业的可变转速情形, 采用MFASM矢量控制方案的推进电机转速和转矩达到稳态的时间比PI矢量控制方案少0.01~0.03 s。可以看出, 采用MFASM矢量控制方案可改善吊舱推进电机转速跟踪性能, 是一种有效的抑制负载扰动的数据驱动控制方法。      

基于误差交叉耦合的多电磁铁悬浮系统滑模协同控制

针对磁浮列车传统的单点悬浮控制方法没有考虑多电磁铁间的协调同步问题,将多电磁铁的跟踪误差交叉耦合来设计高精度的协同控制方法,在减少了多点悬浮系统的跟踪误差和同步误差的同时,提高了系统抗干扰能力. 首先,通过动力学分析了考虑未知扰动的4个电磁铁（2个控制模块）悬浮系统的动力学特征;其次,针对系统中的未知扰动,引入干扰观测器来估计扰动并进行扰动补偿;然后,考虑到相邻电磁铁控制模块之间存在耦合动力学特性,设计一种误差交叉耦合的滑模协同控制器;最后,在不作任何线性化处理的前提下,证明了闭环系统的渐近稳定性. 研究结果表明:通过多电磁铁的悬浮架实验证明所提方法可以考虑补偿电磁铁模块之间的协调关系,抑制扰动的影响,减小间隙跟踪误差达40%,显著减少了电磁铁之间的耦合扰动作用.      

具有输入时滞的二轮自平衡车自适应滑模控制

对具有输入时滞的二轮自平衡车系统, 设计了一种自适应滑模控制算法; 采用拉格朗日函数建立二轮自平衡车系统的动力学数学模型, 并在系统模型中考虑实际中存在输入时滞, 以及在处理输入时滞时所引入的未知扰动; 对变换后的输入矩阵做奇异值分解, 进一步设计了对扰动参数具有自适应估计能力的自适应滑模控制器; 基于Lyapunov稳定性理论, 保证了闭环系统鲁棒渐近稳定; 试验采用陀螺仪MPU-6050以及加速度传感器构成小车姿态检测装置。分析结果表明: 当控制参数较小时, 系统的超调量较小, 然而系统的调节时间较长; 当控制参数较大时, 系统产生了较明显的超调量, 然而系统的调节时间缩短了; 当外加扰动较小时, 车体速度变化小于0.08 m·s-1, 倾角角速度变化小于0.6°·s-1; 当外加扰动较大时, 车体速度变化小于0.10 m·s-1, 倾角角速度变化小于0.8°·s-1; 初始倾角为5°时, 车体速度保持在0.005 m·s-1范围内, 倾角角速度保持在0.022°·s-1范围内; 初始倾角为10°时, 车体速度保持在0.007 m·s-1范围内, 倾角角速度保持在0.031°·s-1范围内。可见, 自适应滑模控制算法能在引入适量干扰和不同初始车体倾角的情况下, 使小车自主调整并迅速恢复稳定状态。      

考虑外部扰动的Acrobot机器人系统滑模控制

为增加Acrobot控制系统的抗干扰能力,针对欠驱动Acrobot系统,建立了系统模型.提出滑模控制策略,将模型转化为级联规范型,并扩展到一般形式,增加了扰动项.采用双曲正切函数代替符号函数,消除了抖振.采用Lyapunov理论和摄动理论相结合的方法证明所提的控制策略能保证系统渐近稳定,并具有较强的鲁棒性,该方法可应用到其它欠驱动系统.仿真结果证明了该方法对Acrobot系统平衡控制的有效性.     

Serret-Frenet框架下的神经滑模船舶路径跟踪控制

针对欠驱动船舶在恒定速度航行下的路径跟踪问题,提出了一种在Serret-Frenet框架下,基于输入输出线性化的神经滑模控制算法.该算法利用Serret-Frenet框架下船舶运动方程的推导形式,将其转换为类似于直线航迹控制的问题,采用神经网络对基于趋近律的滑模控制进行优化,解决了趋近律滑模控制对系统模型的依赖性,提高了控制器的鲁棒性,并设计了状态观测器对控制对象状态进行重构,以解决系统状态量测量误差对控制效果的影响.在无干扰和存在干扰及参数摄动的条件下分别进行了仿真,结果表明该控制律具有良好的跟踪性能.     

不确定条件下基于神经网络的船舶航向滑模鲁棒控制

设计了一种不确定条件下基于神经网络的船舶航向滑模鲁棒控制算法.该算法能够有效决解模型不确定及外界扰动情况下的船舶运动控制问题.从船舶的非线性响应型运动数学模型出发,采用RBF神经网络对船舶系统函数及外部扰动进行有效逼近,再利用Lyapunov稳定性理论和Backstepping方法设计船舶航向控制器.仿真结果表明该控制算法能够很好地跟踪设定信号,并具有很好的鲁棒性.     

欠驱动船舶自适应迭代滑模轨迹跟踪控制

针对欠驱动船舶轨迹跟踪控制问题,考虑系统存在未知参数和外界扰动,提出了一种带强化学习的神经网络自适应迭代滑模控制方法;利用轨迹跟踪的横向和纵向误差信息构造非线性迭代滑模面,分别设计了船舶柴油机转速和舵角的神经网络迭代滑模控制器;根据船舶柴油机转速和舵角的实时测量值,计算了反映控制量抖振状态的强化学习信号,在线优化了神经网络的结构和参数,以抑制控制量的抖振,进一步增强控制系统的自适应性;建立了5446TEU集装箱船舶数学模型,分别对圆轨迹和正弦轨迹进行了跟踪控制。仿真结果表明:在风浪扰动下圆轨迹跟踪时,与迭代滑模控制策略相比,采用提出的控制策略250s左右能跟踪上目标轨迹,速度提高约1倍,最大跟踪偏航距离为250m,误差减小约30%,控制舵角在400s后基本平稳,波动幅值约为2°,舵角和柴油机转速的抖振变化幅值均减小了50%以上,柴油机转速控制参数和舵角控制参数分别在38~45和3.3~3.9之间实现了自适应调节;在正弦轨迹跟踪时,与模糊迭代滑模控制策略相比,采用提出的控制策略纵向跟踪平均误差小于20m,减小了50%以上,舵角抖振量平均幅值小于10°,减小了60%以上,柴油机转速控制参数和舵角控制参数分别在5.7~5.8和0.8~2.5之间实现了自适应调节。     

基于ESO的PMSG风力发电系统无源自抗扰控制

为实现直驱式永磁同步风力发电系统在低风速下的最大功率追踪,提高风能的利用率,提出了无源自抗扰转速控制策略.利用基于能量成形、PCHD的原理以及扩张状态观测器(ESO)技术,设计出基于ESO的无源电流控制器,同时通过基于反双曲正弦函数的ESO对系统扰动项进行实时性观测并补偿.针对速度调节器响应速度慢、抗负载能力差的问题,设计了基于反双曲正弦函数的速度控制器并得到期望的定子电流.仿真结果表明,该控制方法能保证系统稳定运行,具有较强的转速跟踪性、抗负载能力以及鲁棒性,同时具有较小的电磁转矩脉动.     

基于负载转矩观测器的PMSM鲁棒无源控制

从能量角度出发,将永磁同步电机看作是有能量输入和输出端口的装置.按照端口受控耗散哈密顿系统对其建模,利用互联和阻尼配置的能量配置方法,设计无源控制器.针对无源控制下的系统受到干扰时稳定性较弱,结合鲁棒控制技术,设计鲁棒无源控制器,以提高控制品质.系统转速调节采用滑模控制器,同时由负载转矩观测器估计实际转矩,增强系统抗负载扰动能力.仿真结果表明了该控制方法的有效性.     

永磁直线同步电机递归神经网络补偿器仿真研究

针对永磁直线同步电机驱动系统没有机械阻尼、抗扰动性能差的缺点,为了抑制参数及负载变化对控制系统影响,采用扰动观测器进行补偿,该观测器能较好地补偿参数及负载在小范围内的变化,但不能有效地处理过大参数变化量.为了加大永磁直线同步电机驱动系统在参数变化和负载干扰时的控制性能,提出以递归神经网络作为补偿器来取代扰动观测器.仿真表明,当系统参数动态变化或受到负载变化的影响时,利用递归神经网络来在线动态地调整网络的参数,系统仍将具有很好的动静态性能.     

高速列车滑模自抗扰黏着控制方法

为解决高速列车运行过程中因轨面情况改变，导致列车没有达到最大黏着利用而出现空转或滑行等问题，设计了一种基于最大黏着系数的滑模自抗扰(SM-ADRC)黏着控制器；考虑轮轨间黏着特性的复杂、时变与非线性等特点，基于黏着机理分析，建立了轮轨间牵引系统的力学模型；采用极大似然估计(MLE)方法对不同轨面的相关参数进行辨识，计算了当前轨面的最大黏着系数，保证列车始终能达到最大黏着利用；通过引入滑模算法改进了自抗扰控制(ADRC)中非线性误差反馈控制律部分，设计了一种SM-ADRC黏着控制算法，利用Levant跟踪微分器减小初始跟踪误差，利用扩张状态观测器(ESO)估计和补偿系统总的外部扰动，由滑模控制提高系统的鲁棒性；采用MATLAB软件对CRH380A型高速列车进行仿真，在轨面情况改变时，由SM-ADRC黏着控制器控制列车跟踪设定速度，并将其与比例积分微分(PID)控制器、滑模控制器、ADRC的仿真结果进行对比。仿真结果表明：干燥轨面的最大黏着系数是0.160,16 s时辨识出真值；潮湿轨面的最大黏着系数是0.106,18 s时辨识出真值；ADRC的速度跟踪误差范围为±1 km·h^-...     

双容液位滑模控制系统设计

探讨了滑动模态变结构控制(滑模控制)设计原则,设计了一种滑模控制器,实现了两输入两输出非线性液位系统控制,并用组态王(Kingview)编制该控制软件,解决系统难于控制和抗扰动的问题.在线运行,体现了滑模变结构控制自适应能力强,动态、静态品质优良,鲁棒性好等优点,与传统PID控制进行比较,证实变结构控制的优越性.     

汽车离合器从动盘测试机电控系统设计

基于滑模控制算法和卡尔曼滤波算法的分析,设计了基于卡尔曼滤波的复合滑模控制算法,并将其应用于设计的离合器从动盘测试机的电控系统,以提高测试机的控制性能．经仿真分析验证,复合滑模控制算法比复合PID算法响应速度快,具有较好的稳态精度和跟踪精度,卡尔曼滤波算法能有效消除现场随机干扰和抑制了工频干扰．检测数据表明,测试机的位移和力矩检测精度分别达到了±0．005mm和±0．05N·m．     

基于自适应非奇异终端滑模的悬浮控制策略

针对采用传统线性滑模控制的电磁悬浮系统存在响应速度慢以及抗干扰能力差的问题，提出了一种基于自适应非奇异终端滑模的悬浮控制方法，该方法将自适应控制引入到终端滑模控制，结合滑模控制对扰动不敏感的优点，利用自适应控制对滑模趋近律系数进行在线自适应调节，改善悬浮系统的动态性能. 首先，建立了电磁悬浮系统数学模型；然后，利用李雅普诺夫稳定理论证明了所设计控制器的稳定性；最后，进行了仿真和实验验证. 实验结果表明:自适应非奇异终端滑模对信号跟踪具有更快的响应速度和更小的稳态误差，对峰峰值为2 N的正弦或锯齿干扰力气隙波动可限定在0.2 mm以内，进行0.1 kg加减载实验时气隙波动为0.6 mm，各项性能均优于终端滑模和线性滑模.