基于全部参数自适应Smith预估补偿的永磁同步电机滑模前馈控制及扰动抑制

在永磁同步电机控制系统中,逆变器的延迟效应会降低系统的跟踪性能和稳定裕度。引入Smith预估补偿器可以补偿延迟环节对系统性能的影响,但Smith预估补偿器要求延迟时间和被控对象模型参数已知,这不符合实际情况。为此提出时变模型自适应预估方法,分别对延迟时间和被控对象模型参数进行自适应估计,实现Smith预估补偿器的全参数自适应。设计基于位置输出超前值预测和扰动抑制的滑模前馈控制器,与全参数自适应Smith预估补偿控制相结合,确保控制系统的全局稳定,降低系统对参数不确定的敏感性,并提高系统的抗扰性。仿真结果表明,与传统及多种改进的Smith预估补偿方法相比,该方法有着更高的跟踪精度,即使在非理想条件下,对参数不确定依然具有较强的鲁棒性,对随机扰动依然具有较强的干扰抑制能力。

基于两级滤波的改进滑模观测器PMSM无速度传感器控制

针对永磁同步电动机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)伺服系统中由滑模观测器引起的位置估算误差以及抖振问题,提出了一种改进的两级滤波滑模观测器。首先,根据PMSM的数学模型,设计了利用传统滑模观测器估计定子电流和反电动势的估计算法;其次,分析了传统滑模观测器在PMSM伺服系统应用中的不足;再次,提出了一种新的饱和函数以代替传统的符号函数,改进了滑模观测器的控制律;最后,通过变截止频率滤波器和卡尔曼滤波器组成的二级滤波器,得到PMSM转子更精确的位置估计信息。利用Matlab,对使用了传统观测器的系统和使用改进的观测器的系统分别进行了仿真,仿真结果表明:与使用了传统观测器的PMSM伺服系统相比,使用了改进观测器的PMSM伺服系统转速误差更小、估算结果更准确。

基于多智能体深度Q网络交互的板壳加强筋生长式设计

基于板壳加强筋生长步序列的马尔可夫性质,提出了板壳加强筋生长式设计的强化学习驱动策略。以结构整体应变能最小化为目标,运用马尔可夫决策过程对板壳加强筋的生长过程进行建模。通过引入多智能体系统,共享加强筋生长式过程的状态奖励并记忆特定动作,降低学习复杂度,实现了加强筋生长式过程奖励值的波动收敛,达成板壳加强筋生长式设计策略。最后给出算例并将平滑处理后的加强筋布局与经典算法的设计结果进行对比,验证了基于多智能体深度Q网络交互的板壳加强筋生长式设计的有效性。

改进蚁群算法的机器人路径规划

针对蚁群算法在求解机器人路径规划时存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的蚁群算法。首先,建立了一种趋向启发函数,使得待选节点更趋于起点和终点的连线,对于避免局部最优起到一定的作用,在此基础上引入柯西分布函数,不断削弱趋向启发函数的影响效果,提高了算法后期的全局搜索能力;其次,改进了距离启发函数,综合考虑待选节点和起点以及待选节点和终点之间的距离关系,加快了算法的收敛速度;再次,提出了一种根据迭代次数动态调整的信息素挥发因子,不断减小信息素挥发因子直至合适的大小,增强了全局搜索能力;最后,采用三次B样条曲线进行路径平滑处理,平滑了路径,缩短了路径长度。仿真结果表明:改进后的算法相比传统算法,收敛时间减小了3%,最短路径长度缩短了12%,收敛迭代次数减少了76%。改进后的算法较传统算法最小路径长度更短,收敛速度更快,路径也更加平滑,证明了改进后的算法在解决收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题上的有效性。

基于模糊时变滑模的永磁同步电机调速系统设计

针对永磁同步电机突然加入负载时存在的转速波动和不稳定问题,提出一种基于积分时变滑模面和新型模糊增益趋近律的滑模调速方法。采用积分时变滑模面,在传统积分滑模面中加入一个时变项,借此提升系统的响应速度。改进传统的指数趋近律,加入非线性函数来削弱系统的抖振,同时根据不同的系统状态用模糊算法整定趋近律增益参数,着重于提升趋近速度和系统抗扰动能力。最后,使用李雅普诺夫稳定性判据证明了该控制系统的稳定性。在MATLAB/Simulink环境下将此控制策略与传统滑模控制策略进行对比,仿真结果表明:采用此控制方法的系统响应速度更快、抑制系统扰动和抖振的能力更强,具备更好的综合性能。

基于模糊切换滑模的永磁同步电机调速系统设计

针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)受扰动时存在的转速波动和不稳定问题,提出了一种基于切换滑模面和模糊增益趋近律的滑模速度控制方法。首先,采用了切换滑模面,结合了积分滑模面中不同积分项系数的优点,提升了系统初段的响应速度并降低了超调量;其次,在趋近律内加入幂指项,利用幂指函数的数学特性提升系统的综合性能;然后,使用模糊算法改进趋近律,以系统状态变量作为模糊控制输入,趋近律增益参数作为模糊控制输出,实现了依据系统状态对趋近速度大小的自适应调整,提高了系统抗扰动能力;最后,使用李雅普诺夫稳定性判据证明了该控制系统的稳定性。在MATLAB/Simulink仿真环境下将该控制策略与传统滑模控制策略进行了仿真对比,仿真结果表明:采用改进控制策略的系统响应速度更快、抑制外部扰动的能力更强。

基于多智能体强化学习的滑模控制器参数整定

针对永磁同步电机系统中滑模控制器参数多且范围大难以整定,从而导致永磁同步电机控制效果不佳的问题,提出利用多智能体强化学习对滑模控制器参数进行整定的方法。该方法通过多个智能体共享奖赏的方式对控制器每个参数进行独立寻优,有效避免了不同参数选取范围差别较大而导致智能算法多参数同步寻优时产生的维度灾难问题。通过Python与MATLAB联合仿真,并与采用遗传算法整定参数的控制器进行比较,结果表明:多智能体的多臂老虎机算法较遗传算法整定的速度滑模控制器在超调量、响应速度、抗干扰能力和鲁棒性方面具有明显的优势,验证了该方法能够有效地解决滑模控制器参数难以整定的问题。

基于自适应扰动和改进趋近律的永磁同步电机滑模调速系统

针对永磁同步电机突然加入负载时存在的转速波动和不稳定问题,提出一种基于自适应扰动和新型趋近律的滑模速度控制方法。在趋近律内引入系统状态变量,同时改进趋近律内的数学关系,从而提高系统趋近速度的自适应调节能力,达到提升系统综合性能的目的;利用李雅普诺夫稳定性判据进行反推,对负载转矩进行了自适应估计,使得文中控制策略满足李雅普诺夫稳定判据的同时,降低了外部负载对电机转速的影响。最后,在Simulink环境下将文中控制策略与传统滑模控制策略进行对比。仿真结果表明:采用文中控制方法的系统响应更快、抑制系统抖振的能力更强,此方法能够有效地提高系统的综合性能,实现更稳定的转速控制。

高端移动装备液压元件与系统轻量化发展综述

航空航天、机器人和工程机械等高端移动装备代表着国家工业技术水平,是大国重器的重要象征。为提升高端移动装备续航能力、机动性能和承载能力,进一步减轻移动装备重量是主要解决途径之一。液压系统是高端移动装备的重要组成部分,占有非常大的功率和重量,轻量化后可使整机性能得到明显改善。本文评述了国内外高端移动装备的液压元件与系统轻量化最新研究进展,分析了国内外诸多单位及学者在液压动力单元、液压驱动单元及电静液作动系统等方面的研究成果及特点,提出轻量化设计新理论、非金属材料新应用、增材制造新工艺和一体化集成新技术将是我国液压元件与系统轻量化发展方向。

面向未来技术的应用型机电类专业课程体系重构

未来技术发展对专业课程体系提出了新挑战。在分析机电类专业课程体系现状的基础上,指出面向未来技术的应用型机电类专业课程体系存在的问题,明确面向未来技术的应用型机电类专业课程体系构建原则,以人才培养方案制订为契机,重构面向未来技术的应用型机电类专业课程体系,建立面向未来技术的应用型机电类专业课程体系质量保障机制,为面向未来技术的课程体系构建及应用型人才培养提供参考。

基于维纳过程的光伏逆变器寿命评估方法

针对传统高可靠电子产品寿命评估方法难以有效获取充足的失效数据等难题,提出一种基于随机过程理论的光伏逆变器可靠性评估与寿命预计方法。通过加速退化实验获取光伏逆变器性能退化数据,并选取输出功率作为表征其健康状态的性能参数;采用典型一元维纳过程建立其性能退化模型,并利用最大似然法与贝叶斯理论更新退化模型参数;依据光伏逆变器失效阈值实现其寿命估计,并预测逆变器在不同退化程度下的剩余使用寿命及其置信区间。实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。

伺服系统复合自适应控制研究综述

传统的自适应控制存在调节参数多、依赖精确数学模型、收敛速度慢、易受未知干扰影响等问题,因此通过结合更多控制方法改进自适应控制是十分必要的。以伺服系统为对象,分析了自适应控制与神经网络、滑模控制、模糊控制等多种控制方法相结合之后的复合自适应控制算法的基本原理,以及各种算法在伺服系统中的应用。最后总结了现阶段伺服系统复合自适应控制存在的主要不足以及未来改进和发展的方向。

非织造过滤介质孔径及截留性能的研究

对应用于液固分离和气固分离的非织造过滤介质的孔径和截留性能测试方法做了研究,指出采用气体流量法进行孔径性能测试,可同时得到非织造过滤介质的最大孔径、平均孔径及孔径分布,全面表征了其孔径性能;并对用于液固和气固分离2个不同领域的非织造过滤介质采用不同的方法做了截留性能测试。同时,对比非织造过滤介质的孔径和截留性能,对二者之间的关联做了探索,为实际工业过程中非织造过滤介质的选用和评价提供了指导。

基于综合指标的机床滚珠丝杠进给系统动态性能优化

建立了滚珠丝杠进给系统理论动力学模型并对其响应传函特性进行分析,构建了基于数字化模块仿真的滚珠丝杠进给驱动系统集成模型,提出了基于扩缩式控制优化模型的滚珠丝杠进给驱动动态性能优化方法,构建面向综合指标评价的可扩缩式动态性能指标评价函数,根据动态性能优化要求实时建立动态性能综合评价指标函数,通过运动路径规划定义,借助遗传优化算法,实现面向可扩缩式综合指标评价的滚珠丝杠进给驱动系统动态性能优化。通过实验测试与实例分析,验证了前述滚珠丝杠进给系统理论动力学建模、基于数字化模块仿真的滚珠丝杠进给驱动系统集成模型、基于扩缩式控制优化模型的滚珠丝杠进给驱动动态性能优化方法的正确性。

基于新型趋近律的永磁同步电机非奇异终端滑模控制

针对永磁同步电机调速系统存在抖振和响应速度慢的问题,采用滑模变结构控制方法设计速度环控制器。将传统线性滑模面改进为非奇异终端滑模面,以提高系统在滑模面上的趋近速度。提出一种新型趋近律,在双幂次趋近律的基础上引入切换函数,使用终端吸引子,并且增加指数项来提高趋近速度,更好地减少系统抖振并改善了系统收敛特性。将此控制算法与双幂次趋近律对比,仿真结果表明:该方法可以更有效地抑制系统抖振和提高系统的收敛速度,也能更快速、准确地跟踪给定的速度信号。

基于LESO的永磁伺服系统无模型无差拍电流预测控制

受工况及运行环境的影响,永磁同步电机的参数会在运行过程中发生一定程度的变化。为解决电机参数变化导致的模型失配问题和数字控制系统中的一拍延迟问题,将无差拍电流预测控制与无模型控制结合。针对传统无模型控制中扰动估计的复杂和耗时问题,引入线性扩张状态观测器对系统扰动进行估计并进行前馈补偿。将基于传统PI控制的永磁伺服系统模型与文中所提模型进行仿真对比实验,仿真结果证明文中所提方法改善了永磁同步电机控制系统的动态响应性能且具有更强的鲁棒性。

基于改进超螺旋算法的永磁同步电机快速积分终端滑模速度控制

针对永磁同步电机伺服系统的滑模速度控制存在抖振和鲁棒性不强问题,采用改进积分终端滑模面与广义超螺旋相结合的方法设计转速控制环。提出分段滑模面的方法设计改进的快速积分终端滑模面,可以使得抖振问题得到明显改善;设计改进的广义超螺旋控制器作为切换控制,能够更好地改善系统的动态特性,并证明了此算法的稳定性。仿真结果表明:该方法具有抑制抖振性能强、收敛速度快和跟踪性能好等优点。

改进D^(*)算法下的无人机三维路径规划

针对无人机使用传统D^(*)算法进行三维路径自主规划过程中,存在算法效率低和路径拐点多且复杂等问题,给出一种改进的D^(*)算法。首先,使用变步长的方式扩展节点,加快算法在规划阶段遍历节点的速度;同时,使用切比雪夫距离和曼哈顿距离的融合式作为代价值,改进代价函数,缩减算法计算量,克服算法效率低的问题;最后,将三维地图以及所得路径投影到二维平面上,选取关键节点,舍弃冗余节点,优化生成路径,所得路径的拐点数减少、复杂性降低。使用MATLAB进行仿真实验,仿真结果表明:改进后D^(*)算法可以有效利用于无人机在三维环境下的路径规划,在加快算法效率和提高路径质量方面取得了预期效果。

Uniformed model of networked control systems with long time delay

Feedback control systems wherein the control loops are closed through a real-time network are called networked control systems （NCS）. The defining feature of an NCS is that information is exchanged using a network among control system components. Two new concepts including long time delay and short time delay are proposed. The sensor is almost always clock driven. The controller or the actuator is either clock driven or event driven. Four possible driving modes of networked control systems are presented. The open loop mathematic models of networked control systems with long time delay are developed when the system is driven by anyone of the four different modes. The uniformed modeling method of networked control systems with long time delay is proposed. The simulation results are given in the end.

面向二维移动机器人的路径规划算法综述

路径规划技术是移动机器人避开障碍物且快速移动到目标点的有效方法。为了了解不同环境条件下路径规划策略的发展,找出研究差距,回顾了移动机器人及其路径规划的发展历史;将移动机器人路径规划算法分为两大类:基于先验信息的全局路径规划和基于传感器信息的局部路径规划,重点对相关算法进行了优缺点概述以及分析总结;此外列举了一些新颖的方法,目的是缩短移动机器人的规划时间,亦或是得到最优的路径;强调了移动机器人路径规划算法在未来的几个可以深入研究的方向。