主机遥控在车钟不一致的情况下是否可以进行控制位置转换的探讨

主机遥控是船舶自动化系统的一个重要组成部分,随着现代船舶技术的发展,装设主机遥控的船舶也在逐年增多。文中从主机遥控满足公约、规范的角度出发,分析了在实际检验中出现车钟不一致的而进行控制位置的转换的可行性,为公约的理解和主机遥控的开发应用提供了帮助。

计算机控制位置伺服系统的设计与实现

随着计算机技术的发展,关于计算机控制位置伺服系统的设计与实现得到了人们较为广泛地关注,笔者认为,加强对这一技术的研究和应用,对于计算机技术在人们日常生活中发挥更大作用来说,具有十分重要的意义。本文在对这一问题进行研究过程中,主要提出了关于PID控制、模糊控制的计算机控制伺服系统,并且对相应的硬件、接口原理以及控制软件工作机制进行相关研究和分析。

基于改进正交锁相环的永磁同步电机无位置传感器控制

针对传统正交锁相环(QPLL)应用于永磁同步电机无位置传感器控制中存在的反转失效与加、减速工况下出现显著的转子位置直流偏移误差问题,该文提出一种改进的正交锁相环(IQPLL)。其通过重构鉴相器环节,使得鉴相器的输出与永磁同步电机的转向不再相关,从而解决传统QPLL在电机反转时估算转子位置出现180°偏差的问题。此外,在新型鉴相器结构下,设计前馈环路以补偿加、减速工况下的位置直流偏移误差。并建立了IQPLL的小信号模型,根据系统的频率响应特性给出了IQPLL的参数设计方法。实验结果表明,相对于传统的QPLL,所提出的IQPLL可实现永磁同步电机无位置传感器控制正、反转稳定运行,并有效抑制了加、减速工况下的转子位置直流偏移误差。

面向变构型飞行器的强化学习位置姿态一体化控制方法

针对变构型飞行器在飞行过程中由于构型发生改变导致其质心、气动力、转动惯量和气动力矩以及飞行器的抗扰能力等参数或特性发生变化,对飞行器飞行控制品质产生较大影响的问题,提出一种基于强化学习的变构型飞行器一体化位置姿态控制方法,通过孪生延迟深度确定性策略梯度(TD3)强化学习算法训练神经网络控制律,实现变构型飞行器的一体化位置姿态控制。算法通过数学仿真与飞行试验进行了验证,仿真结果与飞行试验结果表明,该算法所设计的神经网络控制律能够实现变构型飞行器的一体化位置姿态控制,并对于外界干扰具有较强的适应能力。

一阶系统模型参考自适应辨识及位置控制

针对新建系统或负载变化导致的模型参数不确定问题,对交流伺服系统进行研究,提出模型参考自适应辨识(model reference adaptive identification,MRAI)算法,对一阶系统模型参数进行在线辨识。首先对一阶系统进行数学模型构建,然后根据李雅普诺夫(Lyapunov)稳定理论选择参考模型,并设计自适应控制律,在此基础上对一阶系统进行模型参数在线辨识。当参数收敛后,根据系统要求的自然频率和阻尼比,在线设计位置控制器参数,并进行跟踪定位控制。仿真和实验结果表明,模型参考自适应在线辨识算法能快速精准地辨识出系统模型参数,通过在线设计控制器参数实现了对参考信号的快速跟踪。

基于改进型SMO无位置传感器速度控制

针对传统SMO(Sliding Mode Observer)在开关函数切换过程中存在抖振现象,提出一种利用饱和函数代替开关函数的新型滑模观测器削弱抖振,并在位置信息提取过程中选用锁相环代替传统的反正切方法,从而提高对PMSM(Permanent-Magnet Synchronous Motor)转子位置的观测精度。在Matlab环境下,通过传统和新型SMO的对比,可观察到转子的转速误差提高了大约14 r/min,转子位置误差提高大约0.03 rad。

基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制研究

为提高粉碎机的控制性能,提出一种基于模糊PID控制的粉碎机转速和位置自适应控制算法。方法以粉碎机STM86步进电机控制为研究对象,构建粉碎机驱动电机数学模型,并结合PID控制和模糊控制设计基于模糊PID控制算法,以实现粉碎机的自适应控制。结果表明,模糊PID控制算法对粉碎机速度和位置控制的超调量分别为4.20%和0.13%,调节时间分别为0.21 s和0.02 s、平均跟随误差分别为0.02 mm和0.01 r/min;相较于PID控制、模糊滑模控制、模糊自抗干扰控制算法,模糊PID控制算法具有更低的超调量,更短的调节时间和更小的平均跟随误差。由此得出,模糊PID控制方法可实现更优异的粉碎机自适应控制,且具有一定的实际应用价值。

改进滑模观测器的电流源逆变器驱动PMSM无位置传感器控制

由于电流源逆变器(CSI)的叠流效应以及前级DC-DC控制的母线电流脉动较大,使得扩展反电动势中含有大量谐波,造成较大的位置误差。针对此问题,该文提出一种改进滑模观测器的电流源逆变器驱动永磁同步电机无传感器控制方法。首先,基于传统滑模观测器,设计复系数滤波器代替传统低通滤波器,实现了对估计反电动势的准确提取,同时也抑制了估计反电动势中的高频抖动和高次谐波。其次,将二阶广义积分器内嵌于锁相环中,用于消除位置误差信号中的低次谐波,提高位置观测准确度。最后,将估算的速度信息反馈回复系数滤波器,实现复系数滤波器的自适应性。实验结果表明,所提方法在不同工况下,能够有效提高估算的转子位置精度,验证了方法的可行性与有效性。

永磁同步电机全转速范围无位置传感器控制

为解决IF控制启动速度偏慢、启动转矩能力薄弱等问题,采用高频脉振电压注入法完成电动机零低速启动,并结合中高速区有效磁链法形成全转速范围无位置传感器复合控制策略。为了实现两种控制方法的平滑切换,提出一种基于转速过渡区与状态机结合的滞环切换策略,所提策略将全转速范围划分为零低速区、过渡区以及中高速区,电动机由中高速区进入过渡区时提前开启高频脉振电压注入法,使其位置估计过程达到稳定,为切换做好准备。为了减小注入高频电压对有效磁链法位置估计过程的冲击,在转速过渡区采用软开启的方式实现高频脉振电压注入法的投入与退出。针对转速过渡区两种位置估计方法同时工作时的耦合问题,设置了双同步旋转坐标系,实现了转子位置估计的解耦控制。在一台三相永磁同步电机上对所提方法的有效性进行了验证。

改进二阶广义积分磁链观测器的PMSM无位置传感器控制

基于磁链观测器的永磁同步电机无位置传感器控制时,准确估算磁链至关重要。常规一阶纯积分器和传统低通滤波器估算磁链存在直流偏移,并且低通滤波器还带来了磁链相位偏移和幅值衰减。有人将二阶广义积分器运用到磁链观测器中衰减估算磁链的直流偏移现象,但是衰减能力有限。基于上述情况,在传统二阶广义积分器的基础上提出一种改进的二阶广义积分磁链观测器。理论分析表明,该观测器估算磁链能完全消除直流偏移,提高了磁链估算精度。最后,在MATLAB/Simulink仿真软件系统中搭建了永磁同步电机的矢量控制模型以及在ACM32F403CET7微控制器的永磁同步电机驱动平台上进行实验测试,验证了该控制方法的有效性。

多自由度分拣机械手位置的PLC控制仿真

机械手具有能不断重复工作和劳动的特点,由于其本身的结构刚度和接触刚度较低时,容易产生振动。为了获取良好的机械手位置控制结果,提出一种基于PLC的多自由度分拣机械手位置控制方法。分析多自由度分拣机械手的运动方式,通过Burg算法对机器人运动想象原始脑电数据滤波处理,提取和运动想象相关的频段。多自由度分拣机械手信号经过小波分解处理后获取小波系数,将其和运动想象频段两者相互对应的时域信息输入共空间模式,完成脑电信号的预处理和特征提取。将机器人运动想象任务转换为控制命令输入到PLC控制器中,使其可以驱动电机,同时利用传感器完成机械手位置控制。实验测试结果表明,所提方法控制机械手的真实轨迹跟踪与期望轨迹基本一致,跟踪轨迹的误差小,表明所提方法能够精准完成机械手的位置控制。

铆接机器人位置和压铆力自适应模糊滑模阻抗控制

针对机器人铆接小尺寸、低刚度铆钉过程中对准精度要求高、作业行程小和冲击力大等问题,提出了一种结合自适应模糊滑模控制和模糊阻抗控制的机器人铆接控制方法。为此,将机器人铆接控制过程分为接近对准与压铆两个阶段。其中,为了实现快速接近铆钉顶部以及铆接头与铆钉轴线的精确对准,设计了以双曲正切函数为切换函数的模糊自适应滑模控制器,使得切换过程更加光滑、滑模增益自适应调节,从而降低了系统的抖振,实现了运动的快速性和准确性;针对压铆阶段作业行程小、冲击力大的特点,设计了以接触力误差和力增量为输入的阻尼调整模糊控制器,减少了阻尼参数在阻抗控制过程中产生的振荡,避免了过度力加载导致的铆钉损坏或铆接失败。仿真及试验结果表明,所给出的控制方法位置精度在0.3 mm以内,力接触具有更好的稳定性、实时性和快速性,能够满足铆接工艺规范要求,对于铆接机器人的高精度作业具有借鉴意义。

基于复合非奇异快速终端滑模算法的PMSM位置控制

针对永磁同步电机(PMSM)位置控制系统在参数摄动和负载扰动等各种不确定性下的位置跟踪精度低和鲁棒性差的问题,提出了一种结合非奇异快速终端滑模控制(NFTSMC)和扰动观测器的复合控制策略。首先,NFTSMC采用了具有全局快速收敛特性的非线性滑模面,结合连续的滑模控制率设计了位置控制器,通过Lyapunov定理证明了其稳定性。然后,为了进一步提高永磁同步电机位置控制系统的鲁棒性,引入扩张状态观测器来精确估计系统的集总扰动并对位置控制器进行前馈补偿。最后,仿真与实验结果表明,与传统的滑模相比,所提出的复合滑模控制策略具有更快的动态响应、更高的跟踪精度和更强的鲁棒性。

建筑起重机变幅液压缸位置ACO优化PID控制优化

为了提高建筑起重机变幅液压缸位置控制精度,引入蚁群算法(Ant Clony Optimization,ACO)对PID控制进行优化,给出了位置控制系统控制器。并针对阶跃响应和正弦响应,开展仿真分析。得到如下结论:处于干扰力阶跃响应下,蚁群算法相对Ziegler-Nichols与果蝇算法(Fruit Flies Optimization,FFO)优化PID控制系统响应曲线分别减小了32.1%与12.3%的超调量,调整时间缩短34.3%与26.54%,稳态误差减小54.18%与33.21%。利用ACO优化PID系统表现出了更优的阶跃响应性能。处于干扰力正弦响应下,以ACO优化PID系统相对其它两种算法获得了更低的最大跟踪误差,时平均跟踪误差也明显减小。经综合分析可知,采用ACO优化PID系统获得了最优的抗干扰性能。该研究对提高起重机变幅液压缸位置控制精度具有很好的实际指导意义。

永磁同步电机模糊滑模无位置传感器控制

针对滑模量在滑模面切换以及速度非线性变化而致使的系统抖振问题,提出一种超旋转滑模模糊观测器。滑模观测器(SMO)存在的高频抖振会对电机控制系统产生很大的影响,导致电机产生转速波动和稳态误差。为了削弱SMO的抖振问题,首先对滑模动态变量的趋近速度动态变化导致的抖振问题,通过引入模糊逻辑理论使得系统状态量趋动速度智能化,设置模糊规则以达到智能动态化速度,以系统动态变量趋向切换面的距离与状态量动态趋向速度为规则因子,动态智能化趋向速度;其次对系统变换函数导致的系统抖振,进一步采用连续函数F(s)代替不连续的sgn(s)符号函数。该方案有效削弱了系统的抖振问题,相较于SMO控制提高了系统的稳定性。

基于刚柔结合式机械臂的位置控制研究

本文采用了机器视觉的检测技术,对结合刚性和柔性的机械臂的位置控制进行了深度的实验性探索,通过机械臂末端的摄像头来捕捉目标物体的相关数据,并据此计算其具体位置。因此,本项研究设计了一个综合视觉系统,该系统由末端摄像头和旁置双目摄像头组成,并与PI控制器进行了整合,以实现视觉系统的闭环控制。

一种多模态振动系统的位置控制方法

以多模态柔性系统为研究对象,针对多模态柔性系统在操作时产生振动,影响操作性能和定位精度的问题,提出了一种基于振动叠加原理和位置控制原理对柔性系统进行主动振动抑制的方法。首先利用振动叠加原理,对系统的振动进行分解,讨论了系统的振动状态与能量表达;接着以系统的振动能量为指标,给出了抑制振动的输入位移的一种选择方法;然后为保证多模态系统在减振完成后的定位精度,提出了一种位置控制方法。为了验证所提出的振动抑制方法的有效性,首先在ADAMS中建立了单输入多模态系统的模型,然后导入Simulink中进行联合仿真,讨论此振动抑制方法的有效性以及其抑制特性。仿真结果表明:所提出的方法的减振效果良好,对比传统的控制方法来说,有较高的鲁棒性,有效抑制了系统的振动并且保证了系统的定位精度。

基于PPO算法的四旋翼无人机位置控制

针对四旋翼无人机的悬停控制及轨迹跟踪问题,利用近端策略优化算法来控制四旋翼飞行器,通过强化学习训练神经网络,将状态直接映射到四个旋翼,是一种用于在未知动态参数和干扰下控制任何线性或非线性系统的技术。基于回报塑形技术(The reward shaping of RL),提出了一种新颖的奖励函数,相比传统的PID算法,可以使无人机飞行更迅速且平稳。实验表明,四旋翼无人机可以以高精度高平稳的性能从三维中的定点悬停及轨迹跟踪,精度高达97.2%;文中的位置控制器具有泛化性和鲁棒性。

基于自抗扰控制的机械臂末端力/位置控制

针对机械臂末端力/位置控制问题,提出一种基于自抗扰控制(ADRC)的间接力/位置混合阻抗控制方案,将间接力/位置混合控制与阻抗控制相结合,在机械臂未与环境接触时采用位置控制,在与环境接触后切换为间接力控制,并体现出阻抗特性。该方案将混合阻抗控制与ADRC相结合,根据机械臂与环境接触时的阻抗模型建立ADRC控制器,并将阻抗参数视为系统总扰动的一部分,利用扩张状态观测器进行估计补偿,实现在无需计算阻抗参数的情况下使间接力/位置混合阻抗控制器在面对扰动时有较好的稳定性和鲁棒性。完成二自由度机械臂模型的仿真,并与传统阻抗控制器进行了比较,结果验证了所提出的基于ADRC的间接力/位置混合阻抗控制方案的有效性。

基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制研究

针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Simulink搭建了系统闭环控制模型,通过不断更新RBF网络模型并修正PID参数,实现了基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制目的;结合AMESim搭建的电液比例系统模型和Simulink下搭建的控制器进行了联合仿真;最后,基于凿岩台车机械臂实验平台,进行了电液比例系统位置控制实验。仿真结果表明:在受到外部干扰的情况下,RBF神经网络整定PID控制系统能够在0.3 s内控制活塞杆重新运行至目标位置,平均响应时间为1.5 s,位置精度误差不超过5 mm。实验结果表明:与常规PID控制方法相比,RBF神经网络整定PID控制活塞杆位置精度误差降低了75%,位置精度误差在工程实际要求的10 mm范围以内,因此,RBF神经网络整定PID算法可以有效提高电液比例系统的位置控制精度,满足凿岩机械臂实际工作中对电液比例系统位置精度的控制要求。