交流伺服系统自适应模糊变结构控制

研究并设计了应用在交流伺服系统中的自适应模糊变结构控制器。该控制器结合自适应控制、模糊控制和变结构控制等理论的优点,不仅加快了交流伺服系统的响应速度,提高了控制精度,增强了抗干扰能力,而且避免了常规矢量控制方法复杂的坐标变换,实现简单。实验结果验证了该控制方法的可行性和有效性。

基于卡尔曼滤波器的交流伺服系统自适应滑模控制

为了减小负载转矩扰动和系统参数摄动对永磁同步电机控制系统的影响,提出了一种基于卡尔曼滤波器的自适应滑模速度控制器。该控制器由自适应律估计参数摄动项,用卡尔曼滤波器估计外部扰动项。设计了含积分作用的滑模面,以保证电机转速的无静差跟踪;采用了指数趋近律,以提高趋近速度并削弱抖振。卡尔曼滤波器估计得到的系统外部扰动前馈补偿至控制器的输出,用于有效降低滑模控制器的不连续切换项造成的系统抖振。实验结果显示:跟踪设定的600r/min转速时,控制器稳态转速精度达到±1r/min。电机在以600r/min稳速运行时,设计的控制器在1.6N·m的外部转矩扰动下的最大转速波动比传统PI控制器的转速波动减小了2%。仿真分析和实验数据表明基于卡尔曼滤波器的自适应滑模控制器对交流伺服控制系统具有较强的抗扰动性、鲁棒性以及良好的稳态性能。

基于转动惯量辨识的交流伺服系统自适应扰动观测器设计

在交流伺服系统中,负载转矩及系统转动惯量的变化所引起的扰动将会影响伺服系统的动态性能。本文提出一种基于转动惯量辨识的自适应扰动观测器,以系统运动方程为算法模型,选取包含转动惯量和负载转矩信息且具有较高独立性的待辨识系数作为可调参数,解决辨识过程中因参数耦合的影响而导致算法收敛速度慢以及辨识初期出现波动的问题;同时对负载变化时的辨识结果波动问题进行分析,通过合理选择参数,很好地抑制了该波动。仿真和实验表明:该扰动观测器能够快速准确地实现对转动惯量和扰动转矩的同时辨识,将该扰动观测器与伺服系统矢量控制相结合,可以有效提高系统的动态性能。

带负载转矩补偿的 PMSM 交流伺服系统自适应控制

设计了一个基于ＤＳＰ和ＰＭＳＭ自适应速度控制器，使用了模型参考自适应方法，具有计算量小的特点，能实时辨识系统参数，采用自适应负载转矩观测器补偿负载转矩扰动，实验表明本控制器在系统参数变化和负载转矩扰动的情况下具有良好的自适应能力。

自适应模糊小波滑模控制在交流伺服系统中的应用

针对某武器大功率交流伺服系统的位置跟踪问题,提出了一种基于自适应模糊小波神经网络快速终端滑模控制(AFWN-FTSMC)方法。为使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型,采用自适应模糊小波神经网络控制器(AFWNC)逼近滑模控制中的等效控制部分,解决了由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确确定等效控制的问题;同时利用自适应PI控制来降低系统的抖动,并采用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该方法可以有效抑制抖振,提高系统的瞬态响应性能和控制精度,并且对结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。

交流伺服系统单神经元PID自适应预测联合控制

针对交流伺服系统转动惯量、负载力矩变化大的特点,提出了联合控制策略。设计自适应预测控制器和单神经元PID控制器,自适应预测控制可实现较好的跟踪特性和鲁棒性,单神经元PID控制可对传统PID控制器的比例、积分、微分系数进行实时调整,抑制了参数摄动和负载扰动。仿真结果表明,所设计的联合控制器能够保证系统的静、动态性能。

自适应神经元控制器在交流伺服系统中的应用

文章介绍了交流伺服系统的数学模型、组成及其原理,在此模型基础上对交流伺服系统的自学习控制进行了深入的研究;利用神经元的自学习功能实现神经元控制器的在线学习,并以神经元控制器作为交流伺服系统的位置调节器;仿真实验表明,神经元控制器与PID控制器相比具有较强的自适应性和较好的性能。

防空火箭炮交流伺服系统混沌特性分析与自适应控制

防空火箭炮交流伺服系统作为一个非线性动力学系统,在一定参数范围和外部输入下可以呈现非常复杂的混沌运动或极限环,其混沌特性较为显著.在防空火箭炮交流伺服系统非线性数学模型的基础上,分析了系统平衡点性质,证明了系统Hopf分岔的存在,并给出了有关的分岔图、Lyapunov指数谱和相平面图.进一步设计了一种自适应状态反馈控制器,当系统在一定参数下呈现混沌运动时,可以将混沌运动控制到期望的稳定状态,数值仿真表明了该控制方法的有效性.

一种基于模糊辨识器的自适应交流伺服系统

提出用模糊辨识器对交流伺服系统离线进行辨识，使用遗传算法（GA）对辨识器参数寻优，用BP算法对控制器FNC最后一层权值在线调整，论述了用GA对控制器模糊隶属函数的参数优化训练方法。仿真结果证明了控制策略的有效性。

交流位置伺服系统自适应模糊PID控制器设计

为实现机电伺服系统的高精度位置跟踪控制,针对实际系统运行过程中所存在的转动惯量和负载力矩变化大等各种不确定因素,提出了一种基于滑模面的自适应模糊PID策略。利用梯度下降法实时修正PID控制器的参数,使用模糊逻辑系统逼近系统中不确定量,以使控制器能根据伺服系统运行过程中的负载特性实时调整速度给定值,从而减小系统参数变化和外部干扰对伺服系统性能的影响,最后通过Lyapunov方法推导出了模糊补偿器中不确定参数的自适应律。仿真结果表明:该控制策略与传统PID控制相比具有系统跟踪误差小,响应速度快,跟踪性能好的优点,对参数摄动及外界负载扰动具有较强的鲁棒性。

一种交流伺服系统中的神经元自适应控制器

针对交流伺服系统存在参数时变,负载扰动以及交流电动机自身和被控对象的严重非线性特性、强耦合性等不确定因素,采用传统的控制方法无法满足较高的控制要求。提出了基于神经元的自适应PID控制器。仿真实验结果表明,与传统的PID控制器相比,该控制器能使系统的控制性能得到较大的提高。

交流位置伺服系统的模糊滑模自适应控制

为了实现某交流伺服系统的高精度位置跟踪控制,针对实际系统中所存在的转动惯量和负载力矩变化大、冲击力矩强等各种不确定因素,结合变结构控制、自适应控制及模糊控制的优点,本文提出了一种模糊滑模控制策略。其中滑模控制用来克服系统模型不精确和扰动的影响,同时为了抑制抖振,利用模糊系统在线调整控制增益,实时估计系统不确定量的边界值以削弱抖动。仿真结果表明,该控制器鲁棒性强,而且消除了超调,具有较好的动态性能及稳态精度,满足了性能指标的要求。

模糊自适应PID控制在交流伺服系统中的应用研究

交流伺服电机在机器人关节驱动以及精密数控机床等方面得到普遍应用,交流伺服系统的控制策略受到国内外研究者的广泛关注。将参数模糊自适应PID控制策略应用于交流伺服系统中,利用Z-N临界比例度法对PID参数进行整定,构造增量式模糊自整定PID的二维模糊控制器,对整定后的参数进行调整并实现控制量补偿。通过仿真,将本文方法与PID控制效果进行比较分析,结果表明本文方法的有效性。

交流伺服系统基于神经网络的模糊自适应PID控制及其DSP实现

提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器，将模糊控制具有的较强逻辑推理功能、神经网络的自适应、自学习能力以及传统PID控制的优点融为一体，形成了对非精确、非线性对象的良好控制策略。针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点，硬件采用数字信号处理器（DSP）作为控制器运算单元，以提高系统实时性。对交流伺服系统的实验仿真结果表明，该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。

基于滑模自适应观测器的交流伺服系统

提出了一种新型的无位置、速度传感器的交流伺服系统的设计方法，它采用滑模自适应观测器来估算转子的位置及速度．理论分析表明，滑模自适应观测器对测量噪声有较强的鲁棒性，且能保证估算方法的渐近稳定．仿真结果证明了该方法的有效性．

基于交流伺服系统的新型自适应滑模控制器设计

考虑交流伺服系统中非线性和不确定因素的影响,设计了一种新型的自适应滑模控制策略。该控制方法通过自适应律调节滑模增益达到克服系统参数摄动和外部扰动的目的,同时根据伺服系统数学模型,设计了控制律并证明了其稳定性。不同载荷条件下的仿真与实验研究表明,该控制策略能保证系统具有很好的控制输入特性与动态性能。

具有自适应内环的交流伺服系统

介绍一个计算机控制的以AC200装置为核心的交流伺服驱动系统。为提高位置环的控制效果,在速度环引入了以波波夫超稳定理论为设计基础的模型参考自适应控制器。仿真和实验结果都表明了该系统结构和控制方案的优越性。

模糊自适应控制在交流伺服系统中的应用

为了实现交流伺服系统的高精度位置控制,将模糊控制器应用到交流伺服系统中,基于虚拟仪器图形化编程软件LabVIEW平台,利用LabVIEW中MATLAB节点,设计模糊和PID算法对系统进行智能化控制。在控制过程中不断调整控制规则,用模糊推理的方法动态改变参数,使系统达到最优控制。仿真结果表明,该控制器性能好,系统具有较好的动、静态控制精度。

自适应滑模跟踪控制交流伺服系统

本文针对高精度伺服系统，提出一种离散自适应沿模跟踪控制策略。用李亚曾诺夫稳定性理论设计位置环自适应控制器，使系统在趋近滑楼平面的过程中始终跟踪理想的趋近过程，快速到达滑楼平面。通过在实际交流伺服系统中的应用，表明该控制方法使系统具有良好的鲁棒性、快速性和无超调，并显著地减小了抖振。

交流伺服系统的模糊自适应PID控制研究

交流伺服系统是一个非线性、多变量、强耦合的系统,采用传统的PID控制和普通模糊控制方法,难以达到理想的控制效果。通过设计一种模糊PID控制器,应用模糊算法在线自动整定PID参数的方法,将其应用于交流伺服系统位置调节器。仿真结果表明:模糊自适应PID控制方法具有较强的自适应能力和抗负载扰动能力,动态响应速度、稳定性等均优于常规PID控制和普通模糊控制,从而满足了交流伺服系统较高的控制要求和控制效果。