二阶滑模超螺旋算法的直流微电网阻抗观测与纹波补偿

在直流微电网中,直流母线电压二阶纹波分量会导致直流负载或直流能源受到干扰,严重时危害整个系统的电能质量。为此,在分析双向DC/DC变换器电压/电流双闭环控制的基础上,设计了直流有源电力滤波器的直流电压纹波控制,提出一种扰动跟踪的电网阻抗快速观测方法,采用二阶滑模控制的超螺旋算法设计了扰动步长的控制率,加快了阻抗系数的观测速度,实现了阻抗系数的快速动态观测,进一步实现了直流有源电力滤波器对所需补偿纹波电流的实时跟踪提取,有效抑制了直流微电网母线电压二阶纹波。最后,搭建了相应的直流微电网测试平台,验证了所提策略的可行性与有效性。

基于自适应超螺旋算法的高速永磁同步发电机稳压控制策略

高速永磁同步发电机(HSPMSG)系统采用传统PI控制,负载突变时存在输出电压波动大、响应速度慢及抗扰性能差等问题,提出一种基于自适应超螺旋算法(STW)的高速永磁同步发电机稳压控制策略。在建立含控制延时交叉耦合项电流环控制模型的基础上,设计基于超螺旋算法的非线性电压控制律。同时,为抑制系统抖振,提出采用连续函数替换符号函数设计电压控制器。此外,针对扰动边界不确定与控制参数矛盾的问题,提出一种改进型自适应超螺旋算法(ASTW),并对稳定性进行了深入分析和理论证明。最后,搭建了仿真模型和实验平台,仿真和实验表明该控制策略可抑制系统抖振、减小电压波动,提高系统的动态响应速度和抗负载扰动的能力。

基于自适应多尺度超螺旋算法的无人机集群姿态同步控制

四旋翼无人机(Unmanned aerial vehicle, UAV)系统姿态角和角速度分别为运行在不同时间尺度上的慢、快动态.由于输入扰动的上界难以精确估计,本文提出一种基于自适应多尺度超螺旋(Super-twisting, STW)滑模算法的无人机集群一致性控制策略.首先,建立无人机集群系统的姿态角模型,并通过奇异摄动理论将其化为两时间尺度形式.基于系统的快慢特性,本文设计两时间尺度的超螺旋滑模算法,并采用自适应增益处理无人机集群系统的未知边界非线性.此外,还提出一种改进型自适应多尺度超螺旋滑模算法,进一步减少系统的一致性收敛时间,实现无人机集群姿态角有限时间内同步.最后通过仿真分析,验证两种自适应多尺度超螺旋算法的正确性和有效性.

基于超螺旋算法的车辆路径跟踪模型研究

为解决智能汽车路径跟踪问题,同时兼顾车辆行驶过程中的平顺性及稳定性,该文对车辆横向动力学模型进行研究,在根据超螺旋算法改进的滑模控制策略,设计出一种用于车辆路径跟踪的滑模控制算法,先采用五次多项式算法对不同工况下的换道路径进行规划,得到耦合的参考路径,再通过滑模控制追踪其横向位置误差及车辆航向角偏差,保证车辆按照目标路径行驶,并利用SIMULINK/Carsim联合仿真对所设计的模型进行验证。仿真结果表明,所设计的模型能够保证路径跟踪的准确性,并且在外部环境发生变化时具有良好的稳定性。

融合超螺旋算法的改进高阶滑模PMSM控制策略

为改善矿用电机车牵引电机的速度控制性能,分析永磁同步电机控制系统中PI控制受外界和内部的干扰因素,结合连续光滑特性的Softsign函数及其收敛特性,设计一个可变边界层的非线性函数提高趋近律函数收敛速度,采用超螺旋算法设计出改进高阶滑模控制代替传统PI控制,提高系统抗干扰能力与鲁棒性。结果表明,改进高阶滑模控制的电机系统比PI控制的电机系统达到额定转速的时间减小了7.57%,转速超调量减小了8.3%,电磁转矩变化平稳,抖振现象明显减弱。该改进控制策略可有效提高系统的控制精度,以及改善系统的动态性能。

基于改进超螺旋算法的永磁同步电动机控制

目的为提高传统PID控制下永磁同步电动机在遇到负载突变、重载启动、频繁变速等外界条件变化时性能突变的问题,文中将超螺旋滑模引入电机控制中,以更好地应对外界条件的变化。方法通过在原有的超螺旋滑模算法中,加入自适应比例项和积分项,使其获得更快的收敛速度和更强的鲁棒性。然后引入一种新的过饱和系数,来应对引入积分项所带来的超调问题。结果在Matlab/SMULINK的仿真环境中,搭建所提方法的模型,并与传统的PID控制、超螺旋滑模控制以及比例项改进超螺旋滑模控制所搭建的模型做对比。结果表明,文中方法在遇到外界条件变化下,稳定性提高了33%~91%、快速性提高了27%~76%。结论文中优化后的超螺旋滑模控制器有更高的鲁棒性和更快的快速收敛性,改善了系统的性能,能够有效应对负载突变、重载启动、频繁变速等问题,使应用文中所提方法的永磁同步电动机能够更加符合包装机的要求。

基于超螺旋算法的永磁同步电机无传感器控制策略

针对传统永磁同步电机无传感器控制系统观测精度不高和超调抖振频发等问题,提出一种基于超螺旋滑模算法的无传感器控制策略。用超螺旋函数构造超螺旋滑模观测器提高反电动势估算精度,同时,结合锁相环策略估算转子位置和速度信息,避免相位延迟和相位补偿过程中的误差。在此基础上,设计基于超螺旋算法转速滑模控制器,进一步抑制系统超调抖振。仿真结果表明,在电机空载启动、外加扰动等情况下,该策略能准确估算转子的位置和转速,同时降低超调抖振,提高系统抗扰动性。

基于改进超螺旋算法的过热汽温滑模控制

针对火电机组过热汽温被控对象的大惯性、大迟延及动态模型随负荷变化而变化等特性,将滑模变结构控制应用到串级过热汽温系统中。为了减小外部扰动带来的稳态误差和减弱滑模存在的抖振现象,引入积分环节,并采用改进超螺旋算法来代替切换控制,设计了一种新型滑模控制方法。同时在Simulink仿真工具下对过热汽温系统的高阶模型进行阶跃响应、模型参数失配和鲁棒性仿真试验。结果表明:与一般串级PID控制相比,本文方法的控制动态性能效果更好,调节时间和超调量得到显著改善,鲁棒性更强。

基于快速自适应超螺旋算法的高速列车最优黏着控制

为解决轨面状态变化时列车牵引/制动力得不到有效发挥的问题,考虑轮轨间黏着状态具有较强的非线性和时变性,设计一种快速自适应超螺旋(FAST)滑模控制器。根据轮轨黏着机制和列车运行原理建立列车模型,对不同轨面下黏着特性曲线进行研究。使用全维状态观测器对负载转矩进行观测,并计算获取当前轨面黏着系数。在此基础上,利用滑模极值算法动态搜索当前轨面最佳蠕滑速度。采用快速自适应超螺旋算法设计的滑模控制器控制牵引电机转矩,使列车蠕滑速度稳定跟踪于当前轨面最佳蠕滑速度处。利用MATLAB软件对FAST滑模控制器设计的列车运行控制系统进行仿真,将其与采用超螺旋滑模控制器和标准滑模控制器的仿真结果进行对比。研究结果表明,FAST算法将系统稳定时间缩短至5 s,收敛速度加快。不同轨面搜索到的蠕滑速度稳定在最优阈值1.4~1.5 m/s之间,轨面变化时,转矩变化趋势与轨面变化趋势一致,数值分别稳定在67200和32720左右。在模型中加入干扰后,系统能快速稳定,转矩相对误差处于±0.05%,控制器有较强鲁棒性。由此可知,快速自适应超螺旋算法实现了对不同轨面下的列车最佳蠕滑速度的快速跟踪,充分利用了当前轨面的最大黏着系数,极大发挥了列车牵引/制动力,实现了高速列车的最优黏着控制。

基于隐式离散化超螺旋算法的水下机器人姿态控制

本文主要研究作业型自主遥控水下机器人(ARV)的姿态控制问题。在ARV进行悬停作业时,机械臂运动对载体的耦合作用和环境不确定性等因素将影响作业过程的载体姿态,导致机械臂作业精度降低。为此,本文提出一种基于隐式离散化的超螺旋算法用于载体的姿态稳定控制。隐式离散化的引入有效抑制超螺旋算法离散化引发的抖振,对采样周期和过高的控制增益不敏感。采用多目标优化算法用于控制参数优化,排除了参数选择对控制性能的影响,确保了对比仿真实验的公平性。最后的对比仿真实验验证了所提出算法的有效性和优越性。

基于超螺旋算法的TORA镇定控制设计

针对旋转平移振荡器(TORA)欠驱动系统的镇定控制问题,设计了结合极点配置法与超螺旋算法的滑模控制律。相比于现有的算法,本文所提算法更容易获得控制器的参数,镇定时间以及振荡衰减幅度均更小。具体而言,首先是在系统平衡点将动力学方程简化为线性模型,设计含有系统所有状态变量的滑模面;再通过极点配置的方法,给系统配置数个负半平面的极点以确保闭环系统稳定,同时也可以确定滑模面的各项系数的数值,采用超螺旋算法的滑模趋近率来设计控制律,Lyapunov函数证明了该系统的稳定性。仿真实验验证了控制器的可行性和有效性,测试结果表明本文所提方法在控制性能方面较前人的方法具有更好的效果。

基于快速自适应超螺旋算法的制导律

针对地空导弹攻击机动目标的制导律设计问题,提出了一种有限时间稳定的新型二阶滑模制导律。在弹目相对运动模型的基础上,将制导问题转化为一阶系统的控制问题。在超螺旋(ST)算法中引入线性项和一种新的参数自适应律,提出了一种快速自适应超螺旋(FAST)算法,该算法不需要已知系统不确定性的边界且收敛速度较快。利用类二次型Lyapunov函数证明了系统有限时间稳定性,给出了收敛时间估计公式。通过与自适应滑模制导律、ST制导律和光滑二阶滑模制导律的仿真对比,验证了所设计的制导律在保证制导精度的同时,能够在有限时间内提高滑模变量的收敛速度,并且避免了参数选择困难的问题。

超高速飞行器自适应模糊超螺旋控制律设计

针对超高速飞行器多源扰动下高精强鲁棒控制需求,提出了一种自适应模糊超螺旋控制律。首先,给出控制导向的超高速飞行器姿态模型;其次,采用广义超螺旋算法设计控制器,实现滑模变量与跟踪误差的高精收敛;同时,引入高阶齐次观测器估计飞行器复杂扰动,并在控制律中做前馈补偿以提高算法鲁棒性。针对控制增益选取问题,基于模糊算法,通过融合专家经验,建立控制增益与滑模变量直接关联。相较传统自适应方法,该自适应律可实现控制增益快速调节整定,同时兼顾系统响应速度、鲁棒性与抖振抑制需求。最后,以考虑复杂多源干扰的超高速飞行器为对象进行仿真,结果证明了自适应模糊超螺旋控制律的有效性。

Boost型PFC变换器的自适应超螺旋全局滑模控制

针对Boost型功率因数校正(PFC)变换器,提出一种自适应超螺旋全局滑模控制(ASTTSMC)方法。该方法可以保证PFC变换器在理想工作条件下具备良好的性能,并且在面对负载突变、电网电压波动和电感参数变化等系统不确定性情况下时仍然能够保持全局鲁棒性。在控制律的设计中,采用全局滑模控制作为基准模型,从而确保系统在整个响应过程都具有鲁棒性;同时,切换项采用自适应超螺旋算法,考虑系统不确定项,通过自适应超螺旋算法中的切换增益参数来改善系统潜在的“抖振”现象;此外,基于李雅普诺夫稳定定理证明了所设计控制系统的稳定性。实验结果表明,在理想工作条件下和系统存在不确定性的情况下,该方法都能够有效改善网测电流的质量和提高变换器的功率因数,验证了该方法的有效性和所设计控制器的鲁棒性。

时间约束三维超螺旋滑模制导控制一体化方法

针对飞行器时间约束制导问题,提出了一种新型三维制导控制一体化方法。为满足大前置角及大期望到达时间下时间约束制导的需要,提出了一种新型滑模面,并证明了滑模运动时前置角的渐近收敛特性。在该滑模面的基础上,基于超螺旋算法和反步法,提出了有限时间稳定的制导控制一体化控制律,保证李普希茨有界扰动下的鲁棒,且控制量连续,其有限时间收敛特性通过李雅普诺夫稳定性理论得到证明,其有效性通过数值仿真得到了验证。

基于模糊超螺旋滑模算法的电动汽车永磁同步电机无速度传感器

针对传统超螺旋滑模算法(Super Twisting Sliding Mode Control,STSMO)永磁同步电机(PMSM)无速度传感器存在的转速抖动和鲁棒性差问题,提出超螺旋算法与模糊控制相结合的永磁同步电机转速观测方法,并进行仿真试验.运用模糊规则解决超螺旋算法中边界函数上界获取困难的问题;利用模糊算法输出增益,提高系统鲁棒性,抑制抖动.仿真试验表明:应用该算法,控制系统的超调量为4%,滞后时间约为0.0029 ms,调节时间为0.015 s.该算法具有收敛速度快、抖振小、估算精度高等优点.

客车防侧翻超螺旋控制研究

为提高客车高速行驶工况下驾驶员快速转向避障时的行驶稳定性,首先建立气压电控制动系统模型和车辆动力学模型,基于超螺旋算法设计客车防侧翻附加横摆力矩控制器,然后利用非线性扰动观测器估算系统的扰动项,并补偿给控制器,最后进行MATLAB/Simulink、TruckSim、AMESim联合仿真,结果表明,相对于PID控制,所提出的算法在转向盘角阶跃输入工况和鱼钩测试工况下最大可将侧倾角分别降低0.2°和0.7°,有效提升了车辆防侧翻性能。

基于超螺旋滑模及前馈补偿的智能车侧向运动控制

智能车路径跟踪控制受到车辆参数摄动、场景多变等干扰,影响路径跟踪精确性,甚至引起控制系统不稳定.本文设计了考虑不确定性的二阶超螺旋滑模鲁棒控制算法,证明了控制系统的收敛性,并针对干扰问题设计了前馈补偿控制器以进一步提升控制系统的精确性.通过Carsim-Simulink联合仿真环境下的双移线、正弦路径跟踪控制,以及参数摄动情况下的路径跟踪控制,与传统一阶滑模控制对比,验证了所设计的超螺旋滑模控制器路径跟踪的精确性及鲁棒性.结果表明,面对智能车辆参数不确定、驾驶场景多变等情况,采用超螺旋滑模算法比传统滑模算法具有更好的鲁棒性和跟踪精度,超螺旋算法能有效地减弱传统滑模算法产生的方向盘抖振问题.最后,利用实车平台对进行了低速大曲率场景测试,验证所设计的超螺旋滑模算法控制器具有良好的路径跟踪精度.

基于MATLAB/Simulink仿真的永磁同步电机新型超螺旋二阶滑模转速控制

为进一步提高永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)转速外环控制性能,提出一种基于新型超螺旋二阶滑模转速控制器的永磁同步电机转速控制方法。设计一种新型超螺旋算法,以变指数取代原算法中非线性项的常指数,采用分数阶微积分代替整数阶,构造变边界层非线性指数函数取代开关函数。最后,结合新型超螺旋算法,设计永磁同步电机新型超螺旋二阶滑模转速控制器,并在MATLAB/Simulink中与其他控制方法做对比仿真,过程中使用鲸鱼算法优化控制参数。结果表明:新型超螺旋二阶滑模转速控制器更进一步地提高了PMSM系统的收敛能力与抗扰能力,抑制了系统抖振。

基于降维观测器和超螺旋算法的执行器故障重构方法

针对一类具有执行器故障的不确定非线性系统,对执行器故障和未知干扰同时重构方法进行了讨论.首先,对原系统进行等价状态变换和输出变换,从而设计出能直接消除系统执行器故障和未知干扰的降维观测器,以对系统状态进行渐近收敛估计;在此基础上,提出一种可以对未知信息进行重构的方法.然后,基于超螺旋算法,给出了系统输出微分的估计,达到了执行器故障和未知干扰同时重构的目的.最后,对一个实例进行仿真,仿真结果表明了该方法的有效性.