磁悬浮球自适应模糊滑模控制

磁悬浮球系统是典型的具有非线性特征的开环不稳定系统,为提高磁悬浮球(Magnetic Levitation Ball,MLB)系统的悬浮性能,设计直接自适应模糊滑模控制器。构造新型的积分型滑模面保证状态变量能够在有限时间内收敛到零点;为了消除趋近率函数的不连续产生的抖振问题,设计特定的自适应律,采用自适应模糊控制对切换项进行估计。仿真结果表明,自适应模糊控制能够有效的估计切换项,从而大大削弱了滑模的抖振,证明了控制策略的有效性。

基于改进自抗扰的永磁电磁混合悬浮型磁浮球控制方法

永磁电磁混合悬浮(PEMS)系统在降低能耗和增大悬浮气隙方面优势明显,但其非线性特征和控制难度也相对增加。针对PEMS系统中未知干扰和输入信号噪声引起的控制性能下降问题,提出一种基于改进型Levent微分器(ILevent)的自抗扰控制(ADRC)方法。首先,结合电磁悬浮(EMS)型磁浮球系统的控制结构,搭建PEMS型磁浮球控制系统试验台,并对PEMS型磁浮球系统进行动力学建模,判断系统的稳定性和能观能控特性;其次,采用双曲正切函数对Levent微分器进行改进,降低输出信号抖振,分析改进前后Levent微分器以及ADRC中TD微分器的输出性能,充分融合Levent微分器对信号噪声的鲁棒性和ADRC对干扰的估计与补偿优势,设计了ILevent-ADRC控制器;并利用带约束因子的模拟退火-粒子群(SA-CFPSO)优化算法有效的解决了ILevent-ADRC参数多、关联性强等制约问题;最后,分别对传统ADRC、PID控制和ILevent-ADRC方法在PEMS型磁浮球控制试验台上进行对比实验,验证所提方法的有效性和优越性。实验结果表明:相比于传统ADRC和PID控制方法,所提ILevent-ADRC方法有效提升了PEMS型磁浮球系统的控制性能,不仅能够有效地抑制测量信号噪声对系统的影响,而且还对系统悬浮气隙大范围变化和运行过程中受到的未知扰动具有更强的适应性和鲁棒性。研究成果为磁悬浮智能控制技术的实际应用提供了理论参考,同时对于永磁电磁混合悬浮这一类复杂的非线性系统的控制,也具有较好的参考价值。

基于神经网络反馈补偿控制的磁悬浮球位置控制

针对现有磁悬浮球位置控制算法控制精度不高的问题,提出了一种基于神经网络反馈补偿控制、PID控制和神经网络辨识器的磁悬浮球位置控制结构。采用神经网络辨识器建立控制系统误差与控制量的动态模型,在线学习时,神经网络辨识器在磁悬浮球位置实时控制过程中被训练,其训练后的参数动态复制给神经网络反馈补偿控制器,避免了神经网络反馈补偿控制器的离线训练。神经网络反馈补偿控制器在实时控制过程中基于PID的控制输出作进一步的学习,以补偿神经网络辨识器的建模误差并产生一个反馈补偿控制量。在控制回路中引入PID控制器可以保证神经网络在学习初期或系统受到扰动时闭环系统的稳定性,提高控制算法的鲁棒性。仿真与实验结果表明:神经网络反馈补偿控制方法较PID控制方法的控制精度由0.5mm提高到0.04 mm,控制系统具有良好的动静态性能和较强的鲁棒性。

模糊控制在磁悬浮球系统实时控制中的应用

在磁悬浮球系统中采用PID控制时,动态性能较差,控制效果不理想。为了获得控制效果较好的控制器,根据模糊控制原理,设计磁悬浮模糊控制器。根据PID实时控制中的经验,确定模糊控制器的输入输出变量模糊化范围,建立合理的模糊规则表。在Matlab/Simu-link中组建实时控制模块,并分别对磁悬浮球系统在无干扰和有干扰下进行实时控制。对控制效果进行分析讨论,证明模糊控制器具有良好的鲁棒性和在非线性系统控制中的有效性。

磁悬浮球系统的分数阶滑模控制

针对磁悬浮球系统存在着严重非线性和不确定性问题,提出了一种分数阶滑模控制方案。为了消弱传统滑模控制中的抖振现象,将传统滑模控制器中整数阶滑模面函数采用分数阶PDμ结构设计,结合等速趋近律给出分数阶滑模控制器的设计方法,利用Lyapunov稳定性理论证明了该控制方法的稳定性,并采用Tustin算法和连分式展开法,实现了分数阶滑模控制器的离散化。仿真和实验结果表明:分数阶滑模控制不但使磁悬浮球系统具有较好的跟踪性能,而且对外部扰动具有较强的鲁棒性。

模糊自适应预测函数控制在磁浮球系统中的应用

针对磁浮球系统的线性化数学模型,提出了1种模糊自适应预测函数控制(PFC)策略。在传统PFC的基础上设计了1个离散模糊控制器,在线调节该PFC的参考轨迹时间常数,以实现参考轨迹的自我调节。保持了传统PFC在线计算量小的优点,可以使系统达到更好的控制效果。仿真和基于d SPACE的实验结果均表明,该文的模糊自适应PFC策略能够实现小球的稳定悬浮,具有较好的快速性和较强的抗干扰能力,调节时间为2.07 s,时间乘绝对误差积分(ITAE)达到10.75。

基于MATLAB的磁悬浮球实时控制设计及实验研究

对单自由度磁悬浮系统进行研究是研究磁悬浮技术的一个有效方法。根据磁力轴承基础理论建立单自由度磁悬浮球系统模型,在MATLAB/SIMULINK环境下进行控制仿真分析,设计MATLAB实时控制器,利用可视化操作界面和实时监控调试程序来整定PID参数,并采用变参数PID控制方法实现了磁悬浮球系统的实时控制,使球在4 s内达到±0.01 mm精度的稳定悬浮状态。

基于DSP的磁悬浮球模糊PID数字控制器

给出了磁悬浮球系统的工作原理及其数学模型,阐述了模糊PID控制器的设计方法,设计了以DSP为核心的磁悬浮球模糊PID数字控制器并进行实验,实现了钢球的稳定悬浮。结果表明,该系统具有良好的控制效果。

磁悬浮球系统模糊PID参数自调整控制方法

因磁悬浮系统具有非线性、迟滞性、不稳定性的特点,传统的控制方法难以达到较好的控制效果。针对这些问题,提出了一种不依赖系统精确数学模型的模糊PID控制算法。首先根据模糊控制理论和人工调整PID参数的实际经验,对PID参数制定了模糊控制规则表,进而通过模糊推理和重心法解模糊过程得到PID参数的隶属度,最终实现了磁悬浮系统实时控制时PID参数的自调整。实验结果表明所提方法控制精度高、自适应能力和鲁棒性强。

基于扩张状态观测器的磁悬浮球的反步控制

针对单自由度磁悬浮系统的非线性、不确定性和易受扰动等特点,提出一种基于扩张状态观测器的反步控制方法以提高系统的控制性能。在系统受到不确定性扰动的情况下,运用扩张状态观测器实时估计悬浮球的位置、速度和扰动信息,并将这种估计值与控制器设计相结合,然后采用反步法设计磁悬浮球的悬浮位置跟踪控制律,以Lyapunov方法证明系统的跟踪误差最终有界收敛。仿真结果表明,ESO-BS控制与PID控制相比,前者系统调节时间为0.01 s,后者调节时间为0.08 s,明显偏长,因此,ESO-BS控制的动态特性要优于PID控制。在系统存在不确定性的条件下,所设计的控制律能实现磁悬浮球的稳定悬浮,并能根据要求的悬浮高度位置实现位置跟踪。

磁悬浮球系统的自适应反演滑模控制

磁悬浮球系统是一种典型的开环不稳定系统,为了实现磁悬浮球系统的精确控制,而且使系统更具有实际意义,设计了一种自适应反演滑模控制器。在实际控制系统中,不确定性及外加干扰是未知的,本文基于实际应用,利用该系统的线性化模型,来设计此控制器。实验结果表明:所设计的自适应反演滑模控制器与普通滑模控制器相比,能减小系统的抖振,能较好的实现小球的稳定悬浮并具有良好的动态跟踪性能,与自适应滑模控制器相比,能更好的在实践中应用。

磁浮球系统的二自由度控制

针对磁浮球系统提出了一种二自由度控制方法。它由反馈控制器、设定值前馈控制器和设定值跟随响应参考模型3部分组成。其中,采用基于期望干扰抑制性的直接综合法设计的反馈控制器用以保证系统的稳定和抑制干扰,前馈控制器和参考模型实现期望的设定值跟随响应。该控制器可以使设定值跟随特性和干扰抑制性解耦。仿真和实验结果表明:该方法可以使磁悬浮系统同时具有良好的设定值跟随性和干扰抑制性。

基于MATLAB的磁悬浮球系统PID控制器设计与实现

介绍了磁悬浮球系统的结构和工作原理,建立了磁悬浮系统的数学模型并进行线性化处理;设计PID控制器,在Simulink环境下搭建控制系统的模型进行仿真研究,并在固高GML1001系列磁悬浮装置上进行实时控制实验。实验结果表明,采用PID控制,能使钢球快速地悬浮在期望位置,并且有一定的抗干扰能力。

PID控制器在磁悬浮球系统实验中的应用

设计了一个PID控制器对实验室已有的磁悬浮球系统进行了改进,通过对PID控制器参数的调整,来优化磁悬浮球系统的稳态及动态性能。

实验室磁悬浮球系统数学模型的建立

通过对磁悬浮球系统中小球的受力分析,建立了磁悬浮球系统的数学模型,并通过实验测得所需各种参数,将数学模型具体化。

磁悬浮系统的极点配置控制器设计研究

单自由度磁悬浮1球系统是多自由度磁悬浮控制研究基础,本文在分析磁悬浮系统构成及工作原理的基础上,建立了单自由度磁悬浮系统的数学模型,并将非线性模型进行了线性化。采用极点配置法设计了PI线圈电流控制器和PIV-前馈小球位置控制器,利用MATLAB/SIMULINK和RTX实时系统进行了实验,实验结果表明,小球可以稳定地悬浮在期望位置,并且具有一定的抗干扰能力。

基于多类别满意优化控制的磁悬浮球控制系统

在磁悬浮球控制系统中,针对现有在不同信号输入情况下控制参数优化满意度量化程度低,以及控制系统性能评价指标缺乏针对性的问题,提出多类别满意优化控制算法。即采用基于遗传算法的PID控制器,得到全局中的最满意解,然后选择Kp、Ki、Kd为系统的待优化变量,分别在阶跃、正弦、方波、锯齿以及随机信号的输入下,通过预设的性能评价指标和满意度函数进行分类评价,最终得出满意的优化结果。仿真与实验结果表明,通过多类别满意优化控制算法,不同类别的输入信号都可以在全局中获得控制参数Kp、Ki、Kd的最满意解,最终实现稳定悬浮及动态跟踪的同时给出系统性能评价的量化指标。

磁悬浮球系统控制器的分析设计

从磁悬浮球的物理模型出发,建立了磁悬浮球系统的线性化数学模型,在模型分析的基础上,对控制策略进行了分析与研究。重点介绍了通过积分分离和微分先行两种方法对PID控制器进行优化设计的方案。仿真研究表明,所设计的控制器较好地满足了系统的要求。

基于状态反馈控制的磁悬浮球系统

将磁悬浮球系统作为研究对象,建立磁悬浮球实验系统的数学模型,采用极点配置法设计一种基于跟踪的状态反馈控制器,基于Matlab/Simulink建立磁悬浮球控制系统的仿真模型,结果表明,与PID控制器相比,采用状态反馈控制方法能使悬浮球系统更快趋于稳定。在GML2001磁悬浮球实验台上进行了悬浮实验,结果表明,基于跟踪的状态反馈控制器在波动幅度、悬浮精度及系统的动态性能适应性等方面明显优于PID控制。

基于扩张状态观测器的磁悬浮球连续滑模控制

针对磁悬浮球系统具有非线性、模型不确定性和易受干扰影响的特点,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的连续滑模控制方法(CSMC)。该控制方法采用ESO对系统的扰动进行观测和估计,再将扰动估计值作为连续滑模控制器的补偿量,以克服不确定性和外界扰动的影响,进一步提升了连续滑模控制器的控制性能。仿真和实验验证了所提方法的有效性。结果表明,与连续滑模控制方法(CSMC)相比,ESO-CSMC具有更强的抗干扰性能。