永磁直线同步电动机的时滞自适应积分滑模控制

为了解决永磁直线同步电动机伺服系统易受参数变化、摩擦力等不确定量影响的问题。提出了一种将时滞控制(TDC)与自适应积分滑(PMLSM)模控制相结合的控制方案。首先,建立了含有系统不确定量的PMLSM数学模型;然后,通过在系统中引入时滞环节的方法,对输入信号延迟一个采样周期,采用TDC来消除不确定量对系统的影响,但是,TDC对系统中存在摩擦力等不连续的不确定量抑制效果较差,导致TDC过程中存在较大的时滞估计误差。为此,通过自适应积分滑模控制在线调节控制增益来补偿时滞估计误差,削弱抖振现象,进而提高系统的鲁棒性能。最后,通过系统实验验证了提出的控制方案是有效可行的。与TDC相比,不仅改善了系统的跟踪性,而且明显提高了系统的鲁棒性。

基于扰动补偿的连续搅拌釜式反应器自适应积分滑模控制

针对化工工程中连续搅拌釜式反应器难以稳定控制的问题,提出一种基于自适应积分滑模控制的方法;根据连续搅拌釜式反应器系统结构建立的被控系统模型分别设计有限时间状态观测器和扰动观测器,通过观测器的估计结果对未知扰动信号进行补偿;基于系统的跟踪误差,引入积分滑模面,设计自适应变比例增益趋近律来消除系统抖振;利用Lyapunov函数证明控制系统的稳定性。仿真结果表明,该控制方法具有良好的抗干扰性能,能够实现对连续搅拌釜式反应器系统的稳定控制。

基于ESO与线性化反馈的磁悬浮球系统自适应全局积分滑模控制

【目的】本文针对磁悬浮球系统的非线性特性、不确定性以及其易受外部扰动影响的特性,将线性化反馈控制与自适应全局积分滑模控制(AGISMC)相结合,优化系统控制效果、提高控制精度。【方法】首先,通过线性化反馈建立数学模型,使用自适应控制实现对系统参数的实时估计,降低系统的不确定性;其次,引入全局函数以改善系统的瞬态响应,将滑模函数中的符号函数替换为饱和函数以减小系统抖振;再次,在不确定干扰方面,利用扩张状态观测器(ESO)对系统未知干扰信号做出实时估计;最后,基于Matlab/Simulink进行仿真分析,并搭建试验平台进行试验验证。【结果】仿真和试验结果表明:AGISMC-ESO控制器与比例积分微分(PID)控制器在阶梯响应时均没有超调,且本文设计的AGISMC-ESO控制器到达稳态的时间更短;AGISMC-ESO控制器能在扰动出现后更快进行补偿,使系统快速到达稳态;施加正弦信号下,磁悬浮系统的实际运动轨迹与ESO所观测的位移曲线基本吻合。【结论】与PID控制器相比,本文设计的AGISMC-ESO控制器具有更快的响应速度、更高的控制精度、更好的动态跟踪性能和更优的抗干扰性能。

基于自适应积分滑模约束控制的电池储能系统能量管理

针对电池储能系统中的能量管理问题,提出基于输入输出数据的无模型自适应积分滑模控制策略。首先设计自适应观测器对动态线性化方法中的伪偏导数进行估计,然后构造离散系统下的积分滑模面,设计反馈控制律和等效控制以跟踪期望输出功率。为了解决控制系统中的积分饱和与执行器饱和问题,在抗饱和控制算法中增加补偿信号,并对控制算法的稳定性进行了证明。最后通过仿真以及与无模型自适应控制策略对比,验证了控制方法在非线性离散系统上的有效性和优越性。

基于AFSA-ACA自适应模糊滑模的采煤机滚筒液压调高控制

为研究采煤机滚筒在不同复杂工况下的位置跟踪控制,以液压机构的工作原理为基础,建立了滚筒液压调高机构的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模鲁棒性强的优点,提出了在鱼群-蚁群融合算法优化滑模控制器参数条件下的滚筒位置跟踪控制方案,并分析了滚筒在采用一般滑模控制器及自适应模糊微分积分滑模控制器下位置跟踪的特点。仿真结果表明:采用结合融合算法优化的自适应模糊微分积分滑模控制器的滚筒调高机构对内部参数摄动及外部时变干扰具有较好的鲁棒性,能够实现位置跟踪控制。

基于ACA-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制

为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在蚁群-细菌觅食(ACA-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高低速运行时的特点。实验结果表明,采用ACA-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在加载高速(2 000 r/min)运行时的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°(电角度)合2°(机械角度);加载低速(50 r/min)运行时的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°(电角度)合2.5°(机械角度)。

基于GSO-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制

为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高、低速运行时特点。实验结果表明,采用GSO-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在高速(2000 r/min)负载工况下的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°电角度(合2°机械角度);低速(50 r/min)负载工况下的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°电角度(合2.5°机械角度)。

基于自适应模糊微分积分滑模的无速度传感器永磁同步电机运行研究

以PMSM的工作原理为基础,建立了内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模鲁棒性强的优点,提出了在鱼群-蚁群融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,分析了电机在高、低速运行时特点。仿真结果表明,采用融合算法优化控制器结构参数并结合高频注入法的自适应模糊微分积分滑模控制系统在高、低速工况下运行时稳定可靠,具有较好的鲁棒性,能够实现速度跟踪估计。

具有齿隙输入的电力机车轮对自适应滑模控制

为研究电力机车轮对受行车线路载荷冲击影响时的位置控制精度,考虑实际工况中齿隙传动的非线性以及外界干扰,建立了齿隙传动伺服系统的数学模型;针对具有齿隙输入和未知时变参数的非线性系统,结合齿轮传动方向间歇切换的实际工况,引入Nussbaum类型函数;基于滑模控制器收敛快速、鲁棒性强的优点,设计了自适应积分滑模控制器。理论分析和仿真结果表明,齿隙伺服系统闭环输出有界,滑模面抖振较小且收敛迅速,滑模面与跟踪误差一致有界并收敛于0。具有齿隙输入的伺服系统可实现在线路上存在载荷冲击及参数存在摄动的工况下对位置指令输入的近似无偏跟踪。

基于自适应模糊滑模的PMSM无速度传感控制研究

为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立了内埋式PMSM的数学模型。利用自适应模糊微分积分滑模鲁棒性强的优点,提出了在自适应模糊微分积分滑模控制条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高低速运行时特点。仿真结果表明,采用高频注入法的自适应模糊微分积分滑模控制系统在高、低速工况下运行时稳定可靠,并具有较好的鲁棒性,能够实现速度跟踪估计。

基于滑模控制的H型运动平台改进型主从控制

由于H型运动平台两直线电机之间存在机械耦合及负载扰动不同等不确定因素,导致了双直线电机运动不同步的问题。因此,提出了一种基于积分反演自适应滑模(integral backstepping adaptive sliding mode control,IBASMC)与改进型主从控制相结合的控制方案。在单轴上,采用积分反演自适应滑模控制作为位置控制器,有效地减小了位置跟踪误差;在双轴上,采用了改进型主从控制,将其与普通的主从控制进行比较,显著地减小了双轴之间的同步误差。仿真结果证明,所设计的控制方法有效地提高了H型运动平台的跟踪精度、抗干扰能力和同步精度。

基于非线性扰动观测器的PMLSM自适应反推分数阶积分滑模控制

为提高永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置跟踪精度,克服其易受外部扰动、参数变化、摩擦力等不确定因素影响的问题,本文提出了一种基于非线性扰动观测器(NDO)的自适应反推分数阶积分滑模(ABFOSMC)控制方法.首先,对PMLSM建立动态数学模型.其次,针对PMLSM的非线性特性,采用反推控制设计虚拟控制函数,实现系统位置的精准跟踪,并结合分数阶积分滑模控制方法增强系统的鲁棒性.最后,引入NDO估计系统不确定性,将观测结果动态补偿到ABFOSMC中,有效降低不确定性因素对系统伺服性能的影响,提高位置跟踪精度.实验结果显示,所提出的方法切实可行,有效提高了系统鲁棒性能和跟踪性能.

基于组合间距策略的自适应车辆队列纵向控制

针对车辆队列被外部车辆换道超车的场景,外部车辆与队列中的车辆存在异质性,不同车辆适用的间距策略也存在差异性。此外,不同的车辆队列间距策略在道路适应性、车辆队列系统稳定性和串稳定性等方面均存在优势和缺陷。基于此提出一种基于组合间距策略的智能网联车辆队列控制方法,以优化队列车辆的间距。现有的协同/分布式队列控制方法大多基于精确的车辆动力学模型,这要求获得完整的车辆动力学先验知识,并进行非线性-线性模型的转换。然而,在实践中获取精确的先验知识信息往往具有挑战性,且在车辆间进行信息交互的过程中,不可避免地会产生通信时延。因此,在考虑网络环境通信时延的基础上,提出了一种基于自适应积分滑模车辆队列控制器的分布式后向控制方案,该方案可以在线识别和估计未知参数,从而解决三阶车辆节点动力学模型中参数不确定性影响系统稳定性的问题。在设计的积分滑模面中,采用饱和函数替代传统滑模面的符号函数,进一步解决了控制结果中容易出现抖振的问题。然后,利用Lyapunov-Krasovskii定理和无穷范数进行了组合间距策略和间距策略切换下车辆队列系统的内部稳定性和串稳定性分析。最后,通过与现有控制算法进行仿真比较分析,验证了所提出的控制策略和算法的有效性。

考虑同步误差影响的直驱H型平台轮廓跟踪控制方法

为了解决系统同步误差对永磁直线同步电机(PMLSM)驱动H型平台轮廓跟踪精度的影响,该文将并联轴位置不同步引起的横梁偏转角定义为等效同步误差,以此构建适用于直驱H型平台的融合误差模型。同时,建立基于融合误差的非线性耦合模型,将系统控制目标由轮廓跟踪转变为融合误差收敛。采用反馈线性化对以融合误差为状态变量的非线性耦合动态方程进行解耦线性化。针对线性模型,设计自适应积分滑模控制器(AISMC),削弱反馈线性化控制对系统数学模型的强依赖性,提高系统对负载扰动和参数摄动的鲁棒性。实验结果表明,所提出的控制方法不仅能有效提高系统的轮廓精度和同步精度,而且增强了系统的鲁棒性。