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。     

航空发动机多变量模糊滑模变结构模型跟踪控制

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,结合滑模变结构控制和模糊逻辑系统的优点,提出了一种模糊滑模变结构模型跟踪控制方法。采用比例积分型切换超平面设计滑模变结构控制系统,使用模糊逻辑系统自适应调节切换增益,得到某涡扇发动机的模糊滑模变结构模型跟踪控制器。数字仿真结果表明,所设计的控制器不但能使被控对象较好地跟踪参考模型,消除抖振现象,而且对系统的不确定性具有不变性,保证了被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性。     

基于模糊滑模观测器的永磁同步电机进给系统速度估计

为解决目前伺服系统中采用机械位置传感器所存在的诸多缺点,提出一种用于永磁同步电机(PMSM)进给系统的模糊滑模速度观测器,实现无速度传感器控制。针对传统滑模观测器的抖振问题,采用Sigmoid函数代替传统理想开关函数,并引用模糊控制器自适应调整滑模增益以减小抖振,实现软切换连续控制。估计反电动势可以直接由控制函数的输出获得,省略了传统观测器中的低通滤波器和相角补偿。利用李亚普诺夫函数证明了设计的滑模观测器的渐进稳定性。仿真结果表明:设计的模糊滑模观测器能够对PMSM转子速度进行精确辨识,并有良好的动、稳态性能。     

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RBF网络的自适应变结构制导律设计

针对空中高速、大机动目标的拦截问题,传统的滑模变结构制导律虽然对外界干扰和参数摄动具有较好的鲁棒性,但是存在视线角速率抖振及参数不易确定等缺点.对此,在变结构控制理论的基础上,提出了三维自适应变结构制导律,将目标加速度视为外界干扰,设计了一种快速趋近律,并利用模糊RBF网络的高效自学习能力对变结构项的增益进行了在线自适应调节.仿真结果表明,该制导律能够有效削弱系统抖振,提高制导精度,并对拦截大机动目标具有很强的自适应性.     

电动汽车永磁同步电机滑模低速控制

针对采用永磁同步电机id=0矢量控制调速的电动汽车电机驱动控制系统,为了改善其抗负载扰动能力,并且当电动汽车处于低速运行时,能够输出大转矩,将滑模变结构控制中的变指数趋近律进行改进,设计了一种滑模速度控制器。为了减小滑模变结构控制的抖振问题,引入饱和函数来代替符号函数,同时考虑到滑模速度控制器中存在滞后问题,将饱和函数与经过积分环节后得到的信号相乘,在提高了响应速度的同时增强系统的抗扰动能力。经过仿真验证,不同负载工况下,滑模速度控制器具有较强的鲁棒性和抗扰动能力,满足电动汽车低速运行工况下输出大转矩的要求。     

基于滑模神经网络的自主飞艇姿态控制

针对自主飞艇飞行环境的不确定性,提出了一种基于自适应滑模神经网络的姿态控制系统.平流层高空飞行环境对飞艇控制产生了许多不确定性因素,利用自适应变结构控制和神经网络方法设计了飞艇的俯仰通道控制器.非线性仿真结果表明:控制器能够适应对象结构参数及外部扰动的大范围变化,满足姿态控制稳定性要求,同时也消除了变结构控制系统的抖振,具有良好的鲁棒性和动态性能.     

基于混合终端滑模观测器的永磁同步电机位置和速度估计方法

传统滑模观测器受固有抖振特性影响,且有低通滤波器带来的反电动势观测幅值削弱和观测相位偏移,从而导致永磁同步电机(PMSM)控制精度降低。为解决该问题,提出了一种基于二阶混合终端滑模观测器的PMSM位置和速度估计方法。基于线性滑模与混合终端滑模的二阶滑模切换面,设计合理的滑模控制律,有效抑制传统滑模方法的固有抖振特性,并且能够避免使用低通滤波器所带来的反电动势观测幅值削弱和相位偏移问题,有效提高转子位置和转速的估计精度。在此基础上,进一步分析了该滑模观测器对于电机定子电阻和电感参数摄动的鲁棒性。试验结果证明了所提混合终端滑模观测器的有效性、实用性和优越性。     

整体叶盘高效强力复合铣A轴高精度控制技术研究

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整体叶盘的加工精度和表面质量.针对摩擦、齿隙、参数摄动和测量噪声等非线性干扰对A轴伺服系统控制精度的影响,提出了基于线性二次型最优控制(LQC)和滑模控制(SMC)相结合的鲁棒控制算法(LQSMC).该方法以系统状态空间表达式及LQC为基础,通过引入基于卡尔曼滤波器和控制输入的状态估计,对系统状态空间模型进行改进并定义新的滑模面方程,使得改进后的控制算法在性能上接近LQC并能有效抑制SMC的抖振.仿真分析和实验结果表明,LQSMC算法具有控制精度高、鲁棒性强和抑制干扰能力强等优点,其能有效提高A轴伺服系统的定位精度和跟踪精度,使整体叶盘型面加工精度和表面一致性得到保证,并显著降低了表面粗糙度.     

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。     

基于超螺旋二阶滑模的双馈风力发电机控制策略

传统双馈风力发电机(DFIG)控制存在抖振现象,容易造成系统的不稳定。为了减轻控制抖振现象,提高控制的稳定性,在分析了DFIG动态特性的基础上,建立了DFIG的数学模型,设计了超螺旋二阶滑模控制器,并研究了突变风的情况下滑模控制器的控制性能。通过MATLAB/Simulink工具进行了仿真验证。仿真结果证明:滑模控制器具有良好的最优转矩跟踪能力和无功调节能力,与一般的控制方法相比鲁棒性较强,转子控制电压连续,控制产生的抖振可以大幅减轻,系统的稳定性大大提升。     

不确定伺服系统的模糊自适应 NTSM控制

针对永磁同步电机伺服系统内因结构参数变化和末端负载变化带来的控制问题,提出了 1种结合模糊控制理论的新型自适应非奇异终端滑模控制策略。首先,在传统滑模控制理论基础上设计结构参数自适应律,消除系统结构参数变化的影响;然后,利用模糊控制理论估计负载扰动的上界,减小了滑模控制的抖动问题,进而通过构造非奇异终端滑模面,提高了伺服系统的响应能力;最后,为了缩小系统的跟踪误差,设计了基于误差积分的非奇异终端滑模面。离散化仿真结果表明,所提出控制算法对系统结构参数变化和负载变化具有良好的鲁棒性。     

对失控航天器在轨服务的自适应滑模控制器设计

为实现对自由翻滚的失控目标航天器进行在轨服务,基于二阶滑模控制算法设计了相对位置与姿态耦合的自适应控制器。考虑相对转动对相对平动的耦合作用,建立了两航天器对接端口间相对位置与姿态耦合的动力学模型,并在此基础上设计了自适应Super twisting控制器,以减弱已知界限的有界干扰所产生的震颤效应,使闭环系统在有限时间内收敛到平衡点。利用李雅普诺夫方法证明了有界干扰下的闭环系统稳定性,并对收敛时间的上界进行了估计。仿真结果表明,与Super twisting算法相比,所设计的自适应二阶滑模控制器对参数不确定性及线性增长有界干扰具有较强的鲁棒性,且控制精度满足在轨服务的任务需求。     

导弹复合控制系统的模糊逻辑控制分配

针对空空导弹复合控制系统中的控制分配问题,提出了一种模糊逻辑控制分配算法。采用动态面控制方法设计了复合控制量的控制律。在设计过程中,利用扩张状态观测器估计汇总不确定项,并采用光滑二阶滑模控制算法设计了控制律,达到了提高鲁棒性和削弱抖振现象的目的。应用模糊逻辑控制分配算法将复合控制量分解为直接力控制指令和舵偏角控制指令。为了检验所设计的复合控制系统的控制效果,对采用基于模糊逻辑控制分配算法的复合控制系统和传统的气动力控制系统进行了对比仿真实验。仿真结果表明,所设计的复合控制系统具有更好的控制效果。