基于新型滑模算法的永磁同步电机转速控制研究

针对永磁同步电机调速系统中PI控制器无法满足高精度控制要求的问题,提出了一种基于新型趋近律的滑模变结构控制方法。该趋近律在指数趋近律和幂次趋近律的基础上,加入了系统状态变量,有效地抑制滑模控制器在滑动阶段的抖振；等速趋近项与滑模面切换函数关联,保证其在s=0附近有效地稳定趋近,削弱抖振；指数趋近项与系统状态变量x1关联,提高趋近速度。采用李雅普诺夫函数对其进行稳定性分析。经过与PI速度控制器以及传统的滑模控制器进行仿真比较,分析了空载起动、突加负载和变速运动3种情况下的控制效果,结果表明:采用新型滑模控制器可实现快速稳定趋近,并具有稳定性高、抗负载扰动能力强的优点。     

自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。     

基于神经网络的双馈感应发电机滑模控制

针对不平衡电网下双馈感应发电机运行不佳的问题,将神经网络控制和二阶滑模控制相结合构成的神经网络滑模控制器运用到双馈风力发电机的直接功率控制中。设计了二阶滑模控制器,二阶滑模能够有效地削弱传统滑模控制的抖振；接着,设计了径向基神经网络对系统的不确定部分进行逼近；最后,基于李雅普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值更新律,证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明所设计控制策略能对有功、无功功率及其定子电流进行有效控制,削弱了传统滑模控制中的抖振。     

永磁同步电机滑模调速系统新型趋近律控制

基于传统指数趋近律的滑模控制(SMC)系统在永磁同步电机(PMSM)调速系统中应用广泛。但是该算法在SMC系统做趋近运动时,存在明显抖振,控制精度无法应对复杂情况。为了抑制系统抖振,提高PMSM调速系统的动态和稳态性能,在传统指数趋近律的基础上引入加权积分型增益,提出了一种新型趋近律。加权积分型增益的引入使系统在滑动模态阶段滑模面函数和积分结果可以同步趋近于零,从而有效抑制系统抖振。依照所提出的新型趋近律,设计了速度控制器,并应用到PMSM矢量控制系统中。分别利用软件仿真和硬件试验与传统指数趋近律控制进行了比较,验证了所提控制策略的可行性和有效性。     

基于改进型滑模观测器的永磁同步电机分数阶微积分滑模控制

为了提高永磁同步电机调速系统的控制性能,结合滑模控制与分数阶微积分理论,设计了分数阶积分滑模转速控制器和改进型滑模观测器。针对转速控制器,采用基于反双曲正弦函数的新型趋近律削弱系统抖振,同时分数阶控制为系统提供了更多的控制余度,可以增强系统鲁棒性并进一步减小系统抖振。针对观测器,设计了采用新型趋近律fal函数的滑模观测器来获取反电动势估计值,利用分数阶锁相环技术提取反电动势中的转速和位置信息,有效提高了转子速度和位置的估计精度。通过仿真验证了所提出方法的可行性与有效性。     

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性；利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

航空发动机T-S分布式系统自适应鲁棒滑模控制

为提高航空发动机非线性不确定分布式控制系统的鲁棒性,考虑参数摄动,外部干扰,随机时延的影响,采用一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型,进行了鲁棒自适应滑模控制方法的研究。基于鲁棒H∞理论,针对模糊规则的状态空间模型,推导了滑模运动渐进稳定的充分条件,设计具有扰动抑制性能的鲁棒滑模面;基于并行分布补偿技术,采用与T-S模型相同的模糊规则,确定全局模糊滑模控制器设计策略,在此基础上,采用自适应技术估计未知干扰上界,设计了自适应滑模控制器,并证明了系统在控制器作用下的到达性。仿真结果表明该方法能够保证系统渐进稳定,对所考虑的不确定性因素鲁棒性较好,有效削弱了抖振,对不同工作点和干扰条件具有良好的适应性。     

滑膜变结构控制在两轮不稳定小车系统中的应用

将滑膜变结构控制应用于具有非线性及强扰动性的两轮不稳定小车系统.在给定系统的硬件结构及数学模型的基础上,设计出基于等速趋近律,指数趋近率和准滑动模态的变结构控制器.通过三种控制器与零极点控制器仿真比较,得出滑膜变结构控制可进一步削弱抖振,并验证其对外界干扰和系统参数变化不敏感性的优点.     

改进型滑模变结构电机控制的脉振电流注入法研究

为了提高永磁同步电机无位置传感器技术的控制性能,在电机动态品质优化的研究中,以滑模变结构控制器替代传统的PI控制器,采用新型趋近律函数改进滑模控制器的输出模型,削弱了传统滑模控制存在的抖振,提高了控制系统的抗干扰能力。在分析无位置传感器技术时,引入高通谐振滤波器,采用具备以高信噪比为特点的两相静止坐标系下高频脉振电流注入法。仿真结果表明,在带高通谐振滤波器的高频脉振电流注入法中运用滑模变结构控制器,提高了转子位置估计的精度,增强了控制系统的鲁棒性。     

基于滑模干扰观测器的高超声速飞行器滑模控制

首先,针对存在外部干扰和输入饱和的通用式高超声速飞行器的纵向动态模型,提出一种基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器。该滑模控制器采用非线性趋近律,在保证系统快速、稳定跟踪指令的同时,能够消除传统滑模控制中的抖振现象,并针对执行器饱和问题,加入抗饱和补偿器,以提高系统的稳定性。其次,对于系统中存在的干扰和不确定性,提出一种滑模干扰观测器,用以准确估计系统中存在的等效干扰,并将该观测器对干扰的估计值应用于滑模控制器中进行补偿,以消除干扰。再次,利用Lyapunov理论对所提出的基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器进行稳定性分析。最后,对高超声速飞行器的巡航状态进行仿真。仿真结果表明,所提方法能够有效提高系统的稳定性和抗干扰性,具有一定的实际应用价值。     

Three-dimensional adaptive finite-time guidance law for intercepting maneuvering targets

To intercept maneuvering targets at desired impact angles, a three-dimensional terminal guidance problem is investigated in this study. Because of a short terminal guidance time, a finitetime impact angle control guidance law is developed using the fast nonsingular terminal sliding mode control theory. However, the guidance law requires the upper bound of lumped uncertainty including target acceleration, which may not be accurately obtained. Therefore, by adopting a novel reaching law, an adaptive sliding mode guidance law is provided to release the drawback. At the same time, this method can accelerate the convergence rate and weaken the chattering phenomenon to a certain extent. In addition, another novel adaptive guidance law is also derived; this ensures systems asymptotic and finite-time stability without the knowledge of perturbations bounds.Numerical simulations have demonstrated that all the three guidance laws have effective performances and outperform the traditional terminal guidance laws.     

Design and Application of Discrete Sliding Mode Control with RBF Network-based Switching Law

This article proposes a novel approach combining exponential-reaching-law-based equivalent control law with radial basis function (RBF) network-based switching law to strengthen the sliding mode control (SMC) tracking capacity for systems with uncertainties and disturbances. First, SMC discrete equivalent control law is designed on the basis of the nominal model of the system and the adaptive exponential reaching law, and subsequently, stability of the algorithm is analyzed. Second, RBF network is used to form the switching law in a direct and online manner with sliding-mode-related inputs and by approximating evaluation function; and the method to adjust its parameters is devised. Finally, comparable experiments are carried out to verify the application of the proposed approach to an inner-axis driven by a direct current (DC) torque motor through extra-low speed servo for a high precision flight simulator, and the axis works under deteriorating conditions such as periodically fluctuating torques of motor, nonlinear friction, and time-varying model parameters. The results show that the combined SMC can effectively improve the servo performance, for instance, to a stable 0.000 08 (°)/s speed response, the tracking error would be within 0.000 08° in 98% of operating times. Moreover, the hybrid nature of the approach imparts the RBF network the features of removing offline training and ease to set initial parameters.     

基于非奇异快速终端滑模观测器的永磁同步电机无位置传感器控制

在基于滑模观测器(SMO)的永磁同步电机无位置传感器控制中,位置和转速观测误差较大且抖振较强。为了解决这个问题,在分析传统SMO的基础上,研究一种非奇异快速终端滑模面,并探讨了一种带有积分的滑模控制律,有效地提高了观测精度,且降低了抖振,省去了低通滤波器和转子位置的补偿环节。通过李雅普诺夫函数证明了该观测器的稳定性。最后利用MATLAB/Simulink软件进行仿真。结果表明:所研究的观测器相比传统SMO拥有更好的控制性能。     

高效强力复合铣A轴的动力学建模与自适应滑模控制

A轴单元作为五轴数控机床的关键功能部件,其控制精度直接影响工件的加工精度和表面质量。针对系统参数摄动和不确定性切削负载对A轴伺服系统控制精度的影响,分析了A轴驱动系统的动静态性能,讨论了驱动扭矩、负载扭矩、运动方向和系统参数之间的相互关系,并建立了系统的非线性动力学模型。基于该动力学模型,设计了自适应模糊滑模控制器（AFSMC）,采用模糊系统对滑模控制律中的非线性函数项进行自适应逼近,并基于Lyapunov理论设计了模糊系统中可调参数的自适应律,同时,在滑模控制（SMC）的切换控制部分采用了指数趋近律。实验结果表明,所设计的AFSMC对不确定性负载扭矩和系统参数摄动具有较强的鲁棒性。与传统滑模控制（TSMC）相比,其在有效减小控制输入抖振的同时,使得跟踪控制精度提高了14.54%。     

相对失控翻滚目标悬停的自适应模糊滑模控制

研究了含有系统不确定性和外部干扰的追踪器相对失控翻滚目标悬停的六自由度耦合控制问题。首先，在追踪器本体坐标系中建立了非线性的六自由度耦合的一体化动力学模型，将悬停控制问题转化为相对位置和相对姿态控制问题。再基于模糊逼近原理设计了一种自适应的模糊滑模控制器，该控制器能够有效克服系统的模型不确定性和外部干扰的影响，并能消除传统的抖振问题。由Lyapunov方法导出了模糊自适应律并证明了闭环系统的稳定性。数值仿真验证了所提的自适应模糊滑模控制器的有效性。     

基于改进型趋近律与负载观测器的永磁同步电机滑模速度控制器设计

为了提高三相永磁同步电机(PMSM)调速系统的动态品质,改善传统滑模速度控制器的控制性能,抑制系统抖振,提高控制精度,设计了基于新型趋近律与负载观测器的改进型滑模速度控制器。利用MATLAB/Simulink仿真软件,搭建控制系统模型并进行仿真分析。仿真验证了所设计的改进型PMSM速度控制器的有效性。该控制器可获得较好的速度跟踪精度和抗负载扰动能力,提高系统的稳定性和鲁棒性。