摘要：针对永磁直线同步电动机(PMLSM)在运行时易受到摩擦力、负载扰动及环境变化等不确定影响,设计一种基于扰动观测器和自适应二阶快速终端滑模控制方法。首先,该方法在高阶滑模的基础上结合了快速终端滑模控制,有效加快了系统响应速度。其次,在二阶滑模面的基础上引入条件积分项,该项仅作用于边界层内部,能够有效避免滑模到达阶段由于积分饱和现象导致的超调量过大及响应时间过慢的问题。此外,设计自适应切换控制律,使切换增益在合理的区间内,并根据系统状态进行实时更新,从而削弱抖振现象。最后,为进一步提升系统的鲁棒性,采用扰动观测器对PMLSM系统的集总不确定性进行补偿。经实验验证,该控制方法具有良好的位置跟踪精度和强鲁棒性,且对系统抖振现象有明显削弱作用。

摘要：针对永磁直线同步电动机(PMLSM)存在电流耦合以及在运行过程中易受参数变化的影响使系统鲁棒性降低,本文设计了一种基于滑模自抗扰的电流偏差解耦控制(SADRC-CDDC)方法。从参考电流与实际电流作差处引入两轴交叉耦合支路,建立含耦合项的电流控制方程,计算出耦合量并对系统进行补偿,设计电流偏差解耦控制器(CDDC),用于削弱d、q轴电流耦合量的影响。但是当电感参数发生变化时,并不能实现解耦,为此利用滑模自抗扰控制器(SADRC)解决参数变化对系统造成的扰动,并对系统进行补偿,进而实现近似完全解耦。从理论上分析证明该控制器的渐近稳定性,提高了系统的鲁棒性。通过系统实验,验证所设计的SADRC-CDDC方案的有效性,与CDDC相比,SADRC-CDDC在受到电流耦合、参数变化时,d轴电流最大振荡幅度减小了34.88%~54.76%,q轴电流最大振荡幅度减小了47.83%~71.43%,具有更强的鲁棒性。

摘要：针对双轴直驱平台伺服系统中存在同步进给的问题,提出一种交叉耦合迭代学习控制器与自适应加加速度控制器相结合的新型同步控制方法。首先,构建同步误差,利用交叉耦合控制器解决双轴的耦合问题;设计自适应PD型学习律减小同步误差,实现双轴协调同步。采用模型前馈控制补偿系统的参数不确定性,提高系统的响应速度。自适应加加速度控制器抑制系统中外部扰动、摩擦力等不确定性因素,实现系统的渐近跟踪控制。加加速度积分后形成反馈控制律,保证了控制信号的稳定性和连续性。设计自适应更新律,使鲁棒增益实现指数收敛并削弱测量噪声对系统的影响,增强系统的鲁棒性。系统实验结果表明,该方法能够明显地提高系统的同步性能,改善双轴直驱平台伺服系统的控制精度。

摘要：为了提高永磁直线同步电机(PMLSM)的位置跟踪精度,本文提出了一种基于神经网络自适应观测器的反推终端滑模控制(TSMC)方法.首先,建立PMLSM的动力学模型.然后,利用RBF神经网络的万能逼近特性去逼近系统中不确定性,并将逼近后的输出信号输入给自适应观测器进行跟踪目标位置和速度的估计,补偿由不确定性所导致的跟踪误差,进而获得高精度的跟踪性能.同时反推TSMC方法能够保证系统状态在有限时间内收敛,有效改善了系统响应速度和鲁棒性能.此外,设计出一种新型饱和函数来改善系统抖振,并利用Lyapunov稳定性定理进行了闭环系统稳定性分析.最后,通过空载和负载实验证实了该控制方案的有效性.

摘要：为满足两轴直驱伺服进给系统的高精度加工要求,提出一种基于摩擦补偿的自适应非线性滑模轮廓控制(ANSMCC)方法,以兼顾加工精度和响应速度要求。建立适用于大曲率轮廓加工的等效轮廓误差模型,同时考虑系统中存在的不确定性动态的影响,建立准确且能实时补偿的改进LuGre非线性摩擦力动力学模型。为提升两轴直驱伺服进给系统轮廓性能,设计基于非线性滑模面的ANSMCC方法,其中非线性滑模面包含轮廓误差分量,通过改变非线性滑模面中增益矩阵值的大小可实时改变系统的阻尼比,从而协调轮廓误差与系统响应速度的关系。实验结果表明,所提方法可以克服系统运行过程中不确定性动态的影响,准确跟踪大曲率轮廓曲线,提高轮廓加工精度。

摘要：为了解决永磁直线同步电机(PMLSM)直驱伺服系统易受端部效应、非线性摩擦以及外部扰动等不确定因素影响的问题,提出一种将互补滑模控制(CSMC)与终端滑模控制(TSMC)相结合的终端互补滑模控制(TCSMC)方法。首先,建立具有不确定因素的PMLSM动态模型。其次,将广义滑模面与互补滑模面相结合,同时利用饱和函数替换切换函数设计CSMC,与传统的滑模控制相比,其跟踪误差减半,能有效削弱抖振。为了进一步提高系统的收敛速度,在互补滑模面中引入终端项,设计TCSMC,使得系统在CMSC减少系统误差的基础上,进一步提高控制性能。最后,通过理论分析,证明控制器的稳定性,系统实验表明,与CSMC和TSMC相比,TCSMC不但提高了系统收敛速度和控制精度,削弱了抖振现象,而且明显增强了系统的鲁棒性。

摘要：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。

摘要：针对永磁同步电动机(PMSM)伺服系统在受外部扰动、参数变化等不确定性因素影响下系统鲁棒性变差的问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的永磁同步电动机滑模自抗扰控制方案。首先,对传统扩张状态观测器存在的峰值问题而降低不确定性的观测精确度,设计了变增益扩张状态观测器,通过降低初始增益来提高观测精确度。其次,用滑模控制器代替传统自抗扰控制中的非线性误差状态反馈环节,进而提高系统的鲁棒性。由于参数比较多不易调节,利用改进灰狼优化算法对参数进行优化,充分发挥控制器的性能。基于Lyapunov理论分析了该方案的稳定性。通过系统仿真实验结果表明,该方法能够有效跟踪速度给定,克服参数变化、负载扰动等不确定性因素的影响,保证了PMSM伺服系统的强鲁棒性。

摘要：针对精密直驱XY运动平台在执行加工任务时,易受到系统不确定性动力学及双轴协调匹配性的影响而产生轮廓误差的问题,提出一种基于参考调整轮廓误差(RACE)模型和不确定性补偿器(UC)的自适应非线性滑模轮廓控制(ANSMCC)方法。由于传统的将跟踪误差法向分量视作近似轮廓误差的方法并不适用于大曲率轮廓加工轨迹,因此,建立参考调整坐标系,通过坐标变换的方式计算得出更为精准的RACE模型。采用ANSMCC方法对轮廓误差进行控制,通过设计非线性滑模面可以有效提高系统的动态响应速度和轮廓跟踪精度。为进一步减小参考模型与实际对象之间的误差,设计UC对不确定性动力学进行补偿,从而提高系统的鲁棒性。实验结果表明,该方法能够有效克服直驱XY平台系统中不确定性动力学的影响,提高轮廓加工精度。

摘要：针对永磁直线同步电动机(permanent magnet linear synchronous motor,PMLSM)驱动的数控机床易受参数变化、负载扰动以及摩擦力等不确定性影响的问题,提出一种基于质量辨识扰动观测器(disturbance observer with mass identification,DOB-MI)的自适应反推互补滑模控制(adaptive backstepping complementary sliding mode control,ABCSMC)策略。设计ABCSMC方法抑制不确定对系统的影响。通过引入自适应律,ABCSMC的边界层能够实现动态变化,保证系统具有全局鲁棒性,且ABCSMC可对不确定性在线估计并调整,从而提高位置跟踪精度。由于在实际应用中,负载质量变化会对系统性能造成极大的影响,因此,利用离散模型参考自适应辨识理论,设计DOB-MI辨识动子质量并计算出补偿电流以补偿负载扰动对系统的影响。仿真与实验结果表明,该方法提高了系统的位置跟踪精度,对参数变化和负载扰动等不确定性具有极强的抑制能力。