基于分数阶滑模控制的AGV纠偏系统研究

针对基于QR码导航的自动导引车(Automated Guided Vehicle, AGV)在起始位姿偏差较大时无法快速平稳消除误差的问题,提出一种基于辅助跟踪轨迹与分数阶滑模控制器的纠偏系统。给出AGV运动学与动力学模型,并基于分数阶微积分算子与指数超扭曲算法(Exponential Super Twisting Algorithm, ESTA)设计分数阶滑模控制器。设计辅助系统补偿可能出现的输入饱和问题,加强处理瞬时扰动的能力。辅助跟踪轨迹采用均匀三次B样条曲线生成,并利用遗传算法在曲率、速度等约束条件下求解最优曲线。通过Lyapunov理论给出稳定性证明。仿真结果表明,该系统能够有效处理起始位姿偏差过大的问题,并具有更快的收敛速度和良好的抗干扰性能。

基于NDO的永磁同步电动机自适应分数阶滑模控制

针对永磁同步电动机(PMSM)驱动的高档数控机床进给系统易受参数变化、外部扰动等不确定性因素影响的问题,设计了一种基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应分数阶滑模控制(AFOSMC)方法。建立了含有不确定性的PMSM动态数学模型。将自适应控制与分数阶滑模控制(FOSMC)相结合,抑制了整数阶滑模控制的抖振现象,且能实时调整切换增益,提高了系统的控制精度。然而,外部干扰会对系统产生极大的影响,因此采用NDO实时辨识外部干扰,将观测值作为前馈补偿引入AFOSMC中,以提高控制器的抗干扰能力。实验结果表明,基于NDO的AFOSMC方法有效地削弱了抖振现象,提高了进给系统的跟踪性能和抗扰能力。

并网光伏逆变器鲁棒分数阶滑模控制设计

本文设计了一款基于扰动观测器的鲁棒分数阶滑模控制(POFO–SMC)来实现光伏逆变器的最大功率跟踪(MPPT).首先,将光伏逆变器的非线性、参数不确定性以及未建模动态聚合成一个扰动,并通过扰动观测器对其进行在线估计.随后,采用分数阶滑模控制(FOSMC)对该扰动估计进行实时完全补偿,从而实现不同工况下全局一致的控制性能.同时,POFO–SMC采用扰动实时估计而非传统滑模控制(SMC)中所使用的扰动上限值进行补偿,因此可有效解决传统SMC过于保守的缺点,使得控制成本更为合理.最后,POFO–SMC无需精确的系统模型,仅需测量光伏逆变器的q轴电流和直流侧电压,因此易于硬件实现.本文进行了两个算例的研究,即光照强度变化和电网电压跌落.仿真结果表明,与传统PI控制、反馈线性化控制(FLC)、SMC和FOSMC相比,POFO–SMC在各类工况下均具有最好的动态特性及最高的鲁棒性.基于dSpace的硬件在环实验(HIL)验证了其硬件可行性.

基于PSO的永磁同步电机分数阶滑模控制器设计

针对永磁同步电机提出了一种分数阶滑模控制器,将整数阶滑模流形面推广到分数阶滑模流形面,根据永磁同步电机的数学模型建立控制器的输出模型,采用Lyapunov理论来验证分数阶滑模控制器的稳定性。采用PSO智能算法对分数阶滑模控制器的参数进行寻优,然后在Matlab/Simulink平台上搭建模型,对所提出的分数阶滑模控制器进行仿真分析,其结果显示,分数阶滑模控制器比整数阶滑模控制器具有更好的抗扰动能力和误差精度。