基于终端滑模和扰动观测的Buck型变换器复合控制技术

目前功率变换器的控制方法以纯状态反馈为主,当干扰较大时一般需要通过较大的增益来抑制干扰的影响,而高增益控制器通常会影响闭环系统的动态或稳态性能。为进一步提高Buck型变换器控制系统的动态和稳态性能,提出了一种基于非奇异终端滑模控制方法和扰动观测技术的复合控制方案。首先,考虑外界干扰、系统不确定以及参数变化的影响,建立Buck型功率变换器的平均状态模型;其次,基于非奇异终端滑模控制方法,设计滑模控制器,实现Buck型变换器的基本电压调节功能;最后,利用扰动观测技术,构造非线性扰动观测器实现对扰动的观测,并将扰动观测值作为前馈与状态反馈结合形成复合控制,进一步改善了系统的性能。仿真和实验验证了所提方法的有效性。     

非线性电液伺服系统的多滑模模糊控制

针对具有未知强非线性函数、未知控制增益的非匹配非线性电液伺服系统,结合专家语言信息和滑模控制的强抗干扰特性,提出一种多滑模模糊控制策略.通过参数的非连续投影算法,带饱和层的滑模面设计技术以及积分型李雅普诺夫设计技术的集成,使得算法提高了系统在抑制参数漂移、抖振现象、控制器奇异等方面的能力.理论证明了系统跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内.仿真结果表明了理论分析的有效性.     

四轮移动机器人的模糊滑模轨迹跟踪控制

为了提高四轮移动机器人的轨迹跟踪控制性能,减弱滑模控制系统抖振,设计了一种易于实现且有较好轨迹跟踪控制效果的模糊滑模控制器。首先,以四轮移动机器人运动学模型为基础设计了一种含积分项的滑模控制器,然后引入模糊控制,采用模糊滑模变结构的控制策略调整切换控制的相关估计参数,最终设计了一种基于模糊滑模控制的四轮移动机器人轨迹跟踪控制方法。仿真结果表明,该轨迹跟踪方法可以有效消除系统抖振并提高控制性能。     

水轮机调节系统的动态滑模控制

针对水轮机调节系统在滑模控制中的抖振问题，研究基于滑模控制方法设计了水轮机调节系统的动态滑模控制器。首先建立了考虑超长引水隧洞的水轮机调节系统的数学模型，并设计了动态滑模控制器；然后通过粒子群和灰狼混合优化算法（PSOGWO）对设计的控制器参数进行了优化；最后采用设计的动态滑模控制器对水轮机调节系统进行了正弦和阶跃的轨迹追踪试验，用于评估不同控制器的优越性和有效性。仿真结果表明，设计的动态滑模控制器不仅提高了水轮机调节系统的控制性能并减少了轨迹追踪的收敛时间，而且能够显著减小滑模控制的抖振效应和轨迹追踪的误差。     

感应电动机伺服系统模糊神经网络滑模控制

根据感应电动机伺服驱动系统性能要求,设计了一种基于模糊神经网络的滑模控制器.当系统状态进入滑动超平面后,测量滑模控制的"抖振"指标,将测量的指标值输入到学习算法中,调整模糊神经网络的输出以消除"抖振"现象.该控制策略的仿真结果与实验结果吻合,控制器设计合理,"抖振"现象明显减小.     

基于自适应快速幂次趋近律的PMSM滑模控制

针对在采用传统滑模趋近率控制器的永磁同步电机调速系统中,系统容易出现抖振以及滑模面趋近速度较慢等问题,提出了一种基于自适应快速幂次趋近律的滑模速度控制器应用于永磁同步电机矢量调速系统中。该趋近率在幂次趋近律的基础上,引入高斯函数对终端吸引项进行自适应调整,不仅改善了固有的抖振问题,同时提升了在趋近模态中的趋近速度。基于该趋近律设计了永磁同步电机速度控制器,并与PI控制器和传统趋近律进行比较,结果表明,该控制器能显著提高系统的动静态性能。     

面向水质采样的绳驱动空中机械臂抗干扰控制

绳驱动空中机械臂是一种由旋翼飞行器和多自由度机械臂构成的新型机器人系统。为了增强机械臂在排污管口水质采样时的关节空间控制性能,提出了一种结合快速连续非奇异终端滑模控制与线性扩张状态观测器的抗干扰控制策略。阐述了绳驱动空中机械臂的结构设计,建立计及关节柔性的动力学模型。利用线性扩张状态观测器来估计与补偿系统集总干扰,采用快速连续非奇异终端滑模面来保证系统状态量的有限时间收敛和抑制控制力矩的抖振。通过李雅普诺夫稳定性定理分析了所设计控制器的稳定性。最后,通过可视化仿真和地面汲水试验验证了所提控制器的有效性,结果表明,所提控制器的收敛速度、鲁棒性、准确性和抗干扰能力优于其他两种控制器,能有效抑制系统抖振,满足水质采样的作业需求。     

电动汽车PMSM电机速度环分数阶滑模控制研究

针对传统整数阶滑模控制器在PMSM速度环控制中存在的电机转矩抖振问题,提出了分数阶指数趋近律滑模变结构控制,利用分数阶系统缓慢传递能量的特性来消减电机扭矩的抖振。仿真结果表明分数阶指数滑模控制器与传统指数趋近律滑模控制器相比,不但能在一定程度上消减扭矩的抖振,还提高了系统抗外部扰动的能力。     

一种非线性PID控制器建模与仿真

文章叙述了传统PID模型的常见缺陷,针对非线性、不确定时滞对象,通过分析PID控制方法各环节在不同响应曲线时应有的变化趋势,提出一种非线性PID控制器模型,该控制器将传统PID的比例、积分和微分系数分别构造成关于误差信号的非线性函数,得到一个通用的非线性PID控制器模型。通过对二阶系统阶跃响应的数值仿真结果表明,所提出的非线性PID控制器比传统的PID控制器具有更好的动静态性能。     

储能电站变流器设计与仿真研究

为了有效解决交流子网与直流子网间的功率传输,降低电流谐波,基于三相电压源型变流器及变流器的控制方法,在MATLAB R2018a环境下搭建了储能变流器的整体仿真模型。电路主要由三相电网、三相PWM变流器、Buck/Boost变换器和蓄电池构成。三相PWM变流器控制中间电压为稳定在700 V,实现能量由电网与直流母线的双向变换;Buck/Boost变换器实现双向DC/DC功能,对电池进行恒功率充电或恒功率放电;三相PWM变流器采用电压外环、电流内环双闭环PI控制,电网电压和电容电流前馈,电感电流解耦,SVPWM空间矢量调制;Buck/Boost变换器采用PID闭环控制。     

基于自适应趋近律的采摘机器人关节滑模控制研究

利用离散趋近律设计的滑模控制可有效抑制滑模控制中的抖动现象,但其抑制抖动的效果与离散趋近律的设计参数及系统的采样时间有着密切的关系。为此,在分析指数趋近律抖动的基础上,提出了一种自适应滑模控制器,Mat LAB能够进一步的提高基于趋近律的滑模控制器的抖动抑制能力。为了验证本文所提出方法的有效性,在Mat LAB中实现了该算法,并利用其来控制采摘机器人关节的伺服电机。仿真结果表明:本文所提的算法具有较好的位置跟踪能力,进一步地抑制了指数趋近律滑模控制中存在的抖动现象,提高了系统的性能。     

防抱死制动系统滑模变结构控制研究

针对滑模变结构控制方法能较好地解决汽车防抱死制动系统的非线性问题,以及其固有的抖动会影响控制效果的问题,本文采用一种基于指数趋近律的滑模控制方法,设计了两轮车辆的防抱死制动系统滑模控制器,并在Matlab/S imu link里进行了仿真。仿真结果表明了该控制策略可以有效地抑制传统滑模控制系统的抖动现象,达到更好的控制效果。     

车辆主动悬架免模型输出反馈控制器设计与实验

针对车辆主动悬架的免模型振动控制问题,提出了结合饱和超螺旋算法的实际输出反馈控制策略。在控制设计中,考虑测量噪声和未知动态的影响,采用高阶滑模观测器估计系统的集中不确定性以及状态变量。为了保证二阶滑模有限时间可达、且控制信号连续,采用一个新的饱和超螺旋算法设计系统控制器。该方法无需精确的反馈线性化,仅需测量一个状态变量,减小了控制实施成本及复杂性。通过调节控制增益可保证系统状态的渐近稳定性和有界性。通过硬件回路实验验证了控制策略的有效性,仿真和实验结果表明,该方法相对于传统的比例积分(PD)及线性二次调节器(LQR)控制具有更好的减振效果,控制输出抖振较小。频响结果显示,被动控制的加速度增益峰值为44. 7 dB,LQR控制的加速度增益峰值为29. 4 dB,而所提控制方法的加速度增益峰值仅为13. 5 dB,舒适性得到较大的改善。     

并联机床伺服系统双自适应模糊滑模控制

以并联机床的单通道对称阀控非对称液压缸为研究对象,提出一种适合该系统的将模糊控制、滑模控制、自适应控制三者有机结合的双自适应模糊滑模控制算法.仿真结果表明,采用所提方法使系统的输出渐进一致地收敛于参考输入信号,解决了对称滑阀控非对称液压缸系统存在的动态性能不对称、系统精度低、稳定性差等问题,可有效快速跟踪变化信号,对有界的干扰和参数摄动具有不变性.与常规PID控制相比,双自适应模糊滑模控制更适合于高阶非线性、强干扰的复杂系统,将此法应用于并联机床的液压控制系统可提高机床控制精度,改善机床动态性能,稳态误差仅为常规PID控制的20％.     

液压外骨骼机器人非线性模糊滑模控制方法

针对液压外骨骼机器人系统建模困难的问题,提出一种利用自适应模糊逼近方法来实现对滑模等效控制的逼近,不需要对机器人的未知参数进行预先估计,同时设计可调参数的自适应调节律,增强系统的鲁棒性,引入一种类势能函数设计具有非线性积分项的滑模面,当误差较大时,积分效应适当减弱,防止产生较大的超调量;当误差较小时,积分效应适当增强,减小稳态误差。利用李雅普诺夫方法论证了该闭环控制系统的稳定性,并使用模糊切换方法来消除滑模控制抖振。最后,对液压助力外骨骼机器人系统进行轨迹跟踪及外干扰实验,结果验证了该方法的有效性,控制输出能快速平稳地跟随参考位置信号,且具有一定抗干扰能力。     

基于非线性模型的电气离合器执行系统位置伺服控制

为了实现电气离合器执行系统的位置伺服控制,构建了离合器气动执行系统。通过运用引入死区的滑模控制算法于系统,采用不基于模型的控制实现离合器气动执行系统对参考运动轨迹的跟踪,利用轨迹跟踪过程中气缸的气压驱动力间接估计离合器的载荷特性。理论上采用此方法间接估计到的值误差小,更加贴近离合器在此种轨迹运动下实际的载荷特性。试验表明引入估计得到的离合器载荷特性模型于基于模型的积分滑模控制器可以很大程度提高离合器气动执行系统轨迹跟踪精度。     

基于无模型自适应与滑模控制相结合的水电机组优化控制

水电站作为优质的调峰调频电源,对保证电网安全稳定运行发挥着重要的作用,这对水电机组调节性能提出了更高要求。为提高水轮机调节系统的控制品质,在非线性水轮机模型的基础上,根据动态线性化理论以及Lipschitz条件,提出无模型自适应控制(MFAC)与离散滑模趋近律控制相结合的水电机组调节系统优化控制策略,并利用天牛须算法(BAS)结合误差积分准则函数,实现控制参数优化。仿真结果表明在不同工况下,相比于最优PID控制器,MFAC滑模控制器系统具有超调量小,上升时间短的优点,而BAS算法参数寻优效果优秀,计算耗费时间短,具有较好的应用前景。     

基于ICPSO-PID风电机组桨距控制分析

针对传统的一阶变桨距机构简化模型难以描述真实的变距执行系统动态特性,建立了完整的电液变桨距风力发电机组高阶数学模型;根据风电机组额定风速以上恒功率控制目标并考虑变桨机构具有惯性和延迟特性,设计了基于功率和风速前馈的变桨控制器;针对额定风速以上变桨控制器参数整定难的问题,提出了一种基于改进协同粒子群优化算法(ICPSO)与比例、积分、微分控制器(PID)相结合的ICPSO-PID控制算法,并将其应用于桨距角PID控制器的参数整定.研究结果表明:提出的优化算法能够快速整定桨距角控制器的参数,风速前馈控制器能够提高变桨系统的动态性,功率控制环节能够实现额定风速以上风电机组恒功率控制.与传统PID控制器的控制效果相比,提出的控制方法具有超调量小、调节时间短和鲁棒性好等优良的控制品质.文中研究方法可应用到实际的电液变桨距风力发电机组控制系统中.     

无人驾驶铰接式车辆强化学习路径跟踪控制算法

针对无人驾驶铰接式运输车辆无人驾驶智能控制问题,提出了一种强化学习自适应PID路径跟踪控制算法。首先推导了铰接车的运动学模型,根据该模型建立实际行驶路径与参考路径偏差的模型,以PID控制算法为基础,设计了基于强化学习的自适应PID路径跟踪控制器,该控制器以横向位置偏差、航向角偏差、曲率偏差为输入,以转角控制量为输出,通过强化学习算法对PID参数进行在线自适应整定。最后在实车道路试验中验证了控制器的路径跟踪质量并与传统PID控制结果进行了对比。结果表明,相比于传统PID控制器,强化学习自适应PID控制器能够有效减小超调和震荡,实现精确跟踪参考路径,可以较好地实现系统动态性能和稳态误差性能的优化。     

水田植保机自主作业滑模抗干扰路径跟踪方法

为解决无人化水田植保机在田间作业时上线速度慢、精度不高和抗干扰能力差的问题,提出了一种基于快速幂次趋近律和全局滑模控制的水田植保机路径跟踪控制方法。首先建立了含有滑移干扰项和航向角干扰项的水田植保机四轮异相位转向运动学模型,提出了一种基于全局滑模控制和快速幂次趋近律的直线作业跟踪转向控制算法,解决了滑模控制算法的抖振和趋近模态对干扰敏感的问题,使用Lyapunov判据检验了算法的收敛性。使用Matlab建立了仿真模型,对算法进行了仿真,相比基于指数趋近律和等速趋近律的滑模控制算法,本文算法的快速性更好。实际作业实验结果表明,该方法直线跟踪横向偏差绝对值最大为0.0778m,能够有效提高自主导航控制系统的稳定性和快速性。