基于参数自学习的智能电动公交车起停加速度跟踪控制

针对智能电动公交车辆纵向控制需满足起停平顺性和乘坐舒适性的需求,同时考虑到乘客上下站引起的车身质量变化以及道路坡度变化对纵向控制的影响,提出一种基于参数自学习的加速度跟踪控制方法。利用车辆纵向动力学模型,通过自适应遗忘因子递归最小二乘法和扩张状态观测器对车辆参数和环境变化参数进行学习。在此基础上,基于逆纵向动力学模型设计前馈控制器,并采用自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)方法设计反馈控制器,以消除系统内外部的不确定性影响。最后,进行仿真测试和实车实验。结果表明:所提方法能够实现快速、高精度的加速度控制,满足乘坐舒适性要求,并且改善了系统的抗干扰性能。

直线伺服6杆虚拟轴机床轨迹跟踪控制的研究

针对永磁直线伺服电动机 (PMLSM )驱动的 6自由度虚拟轴机床提出了一种新的轨迹跟踪控制方法 .该方法采用神经网络实现实时IP位置控制器的在线设计 ,将杆间的耦合作用和负载扰动看作是电机动力学参数的变化 ,利用观测器对电机参数进行观测 ,从而使计算大大简化 .利用给定加速度来调整动子电流的大小 ,间接实现了加速度跟随控制 ,改善了虚拟轴机床的轨迹跟踪性能 .仿真实验表明该方法对虚拟轴机床各杆的位置、速度、加速度实现了精确的跟随控制 。