基于非线性抗扰滑模控制的永磁同步电机直接转矩控制

针对永磁同步电机(PMSM)内部参数不确定和外部干扰未知的问题,提出了一种基于非线性光滑扩张状态观测器(ESO)的非线性控制方法。通过引入非线性光滑函数设计了ESO,实现了对PMSM内部和外部不确定因素的观测,并把观测结果实时补偿给非线性控制器,有效提高了电机的动静态性能和抗扰能力。采用基于非线性光滑函数的滑模控制器替代传统直接转矩控制中的滞环控制器,有效地削弱了转矩和磁链的抖振和脉动。仿真结果表明所提方法响应速度快、稳定性好、抗扰能力强,是一种鲁棒性强的控制方法。     

永磁同步电机无位置估计误差的滑模观测器无速度传感器控制方法

传统滑模观测器(SMO)无速度传感器控制方法在电机的运行速度出现较大变化时,对位置的估计会出现稳态误差。为了消除位置的估计误差,提出了一种带有反动电势修正的SMO无速度传感器控制方法。反电动势的修正律基于永磁同步电机(PMSM)的dq轴电流模型。即使电机运行在速度大幅波动的情况下,也能保持位置估计误差为零,且该方法计算增量较小,易于实现。将所提出的方法在1台1.5 kW的PMSM上进行了仿真和试验,结果验证了位置估计误差能有效地收敛至零。     

改进的车载空调压缩机无位置传感器控制起动方法

无位置传感器控制是空调压缩机控制系统的较优选择。针对基于滑模观测器(SMO)的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制系统零速观测精度低、起动难度大等问题,提出了一种改进PMSM无位置传感器的零速低速起动及中高速域使用的SMO控制的切换方法。在电机低速和零速时,I/F控制使其工作在角度开环电流闭环的工况下,该算法的给定相位与观测相位误差达不到系统切换要求,需利用降低开环电路的方式来降低误差;在电机转速提高的同时补偿SMO的角度,使观测角度接近真实角度,2种算法切换时稳定性更高,抗干扰能力更强。根据MATLAB/Simulink仿真结果和实际3.5 kW车载空调PMSM调试,验证了该方法的可行性和改进算法的有效性。     

不确定航空发动机分布式控制系统自适应滑模控制

针对存在参数摄动、外部干扰的航空发动机不确定性分布式控制系统,在系统具有时变输入时延和干扰上界未知的情况下,设计了具有鲁棒性能的自适应滑模控制器。基于预测控制和矩阵奇异值理论,对初始的发动机离散分布式模型进行等效线性变换,得到不显含时延项的规范形系统模型,便于进行滑模面参数的求解;在给定的H∞指标下,推导了滑模运动在非匹配不确定性作用下渐进稳定的充分条件,给出了线性矩阵不等式(LMI)形式的滑模面参数设计方法;最后,设计对干扰具有估计功能的自适应率,在此基础上提出自适应滑模控制器。仿真结果表明:所设计的控制器能够有效降低外部干扰对系统动态性能的影响,在所考虑的不确定性因素作用下,系统的滑模运动具有理想的H∞性能。当外部干扰强度变化时,控制器的鲁棒性较好,状态收敛时间小于0.8s,且不存在抖振。      

基于高增益观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

为了实现四旋翼无人机对给定姿态的快速跟踪,基于Terminal滑模控制方法设计了一种四旋翼无人机的姿态控制器,在设计滑模面时引入非线性函数来保证跟踪误差在有限时间内收敛。考虑在线速度未知的情况下,通过设计高增益观测器来对无人机速度进行观测,并利用所观测的信号设计位置控制器。最后利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,四旋翼无人机在线速度不可测的情况下,仍可进行轨迹跟踪控制。     

基于滑模控制的四旋翼无人机自适应跟踪控制

针对四旋翼无人机在系统内部模型参数不确定性情况下的轨迹跟踪问题,提出了一种基于滑模控制的四旋翼无人机自适应跟踪控制方法。首先,采用单位四元数来描述系统姿态,将系统分解为位置子系统和姿态子系统;考虑到位置子系统的欠驱动特性,引入了虚拟控制力,跟踪位置信息并解算出实际升力和理想姿态;其次,通过自适应滑模控制器补偿了质量和转动惯量的不确定性,实现了轨迹的跟踪;最后,利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明了算法的有效性。     

基于累积量的时差频差联合估计算法研究

介绍了无源定位中二阶累积量和高阶累积量的时差频差联合估计(TDOA/FDOA)算法.分析了噪声相关性对该算法的影响.仿真结果表明,这一方法是切实可行的,可以有效地同时估计出时差和频差信息.     

空间站伴随卫星的相对运动控制

研究了空间站伴随卫星在绕飞和回收阶段的相对位置与速度控制。基于C-W方程提出了伴随卫星的脉冲控制和滑模-开关控制两种绕飞控制方法,给出了控制模型并进行了比较。另设计了用于伴随卫星回收控制的模糊控制器,给出了模糊控制规则。仿真结果表明:两种绕飞控制法简便易行,适于工程应用。与一般模糊控制方法相比,此控制器利用了航天器自身的动力学特性,可使燃料更省。     

基于Hopfield神经网络的最优滑模制导律研究

本文的研究目的在于使制导律既保留最优制导动态性能好、节省能量的优点,同时又对有界机动目标具有良好的鲁棒性。首先,在导弹-目标追逃问题的相对运动学关系的基础上,我们根据制导动态性能好、节省制导能量要求,构造了线性二次型性能指标,利用Hopfield神经网络在线实时求解该最优制导问题,克服了实际中的最优制导难于求解的问题;同时为了在拦截有界机动目标时,保证视线角速率趋于零,又将滑模控制理论引入到制导律的设计中,并利用Lyapunov稳定性理论对该新型导引律的稳定性进行了证明。仿真结果表明该导引律能够对有界机动目标具有较强的鲁棒性,保证了导弹在追逃过程中使视线角速率趋于零,导弹的指令加速度较小。
     

基于自适应反推滑模控制的虚拟转台样机研究

针对传统转台串行设计模式存在的缺陷，基于虚拟样机技术、自适应滑模控制器与有限元等技术作为支持，提出了虚拟仿真转台的系统构想。其中针对实际转台系统的未知非线性、外界干扰和参数摄动等不确定因素的影响，设计并实现一类自适应滑模控制器进行虚拟转台系统的实时控制。同时，通过ADAMS软件平台实现了虚拟转台样机系统及其功能，并将自适应滑模控制器调入虚拟转台样机，最终实现机械模型和控制方法进行联合仿真分析，获得最终虚拟转台的特性。仿真结果表明，虚拟转台样机的设计与实现大大提高了转台的设计效率，为后续转台的控制系统渊试提供强大的技术支持。