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。

摘要：针对永磁直线同步电机(PMLSM)迭代学习控制(ILC)过程中,由于扰动及时间滞后引起的系统不稳定、误差难以收敛及跟踪精度下降等问题,提出一种基于Smith预估和性能加权函数的鲁棒ILC方案。Smith预估器与ILC相结合,可在不需要PMLSM精确数学模型的情况下,减少时间滞后对系统跟踪性能的影响,避免迭代过程中由于时间滞后的累积而引起的系统不稳定。由于系统存在外部扰动、参数变化、端部效应等不确定因素,充分利用性能加权函数的信息设计反馈控制器,在满足鲁棒收敛条件情况下,可使位置误差收敛到期望值。实验结果表明,所提出的控制方案可以提高PMLSM伺服系统的位置跟踪精度,增强系统的鲁棒性。

摘要：针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受负载扰动、测量噪声及参数变化影响的特点,基于H_∞/μ方法设计了一个鲁棒二自由度速度控制器,解决了传统单自由度控制器在满足系统跟踪性能和抗干扰性能要求方面存在的矛盾。由于在求解μ制器时应用了标准H_∞控制理论,大大提高了μ控制器的获得速度。该速度控制器克服了标准H_∞控制器保守性的缺点,并且对负载扰动、测量噪声和参数不确定性等干扰的抑制方面也比标准H_∞控制器更具鲁棒性。仿真结果及分析表明,所提基于H_∞/μ方法二自由度速度控制器,满足高精度永磁直线同步电机伺服系统对鲁棒性和快速性的要求。

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：执行重复性运动任务的永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统易受参数变化、未建模动态、摩擦力和推力波动等周期性扰动的影响,导致系统无法长期稳定运行,故采用周期性学习扰动观测器(PLDOB)来削弱这些扰动。首先利用扰动观测器(DOB)估计初始周期内的扰动,然后将所估计的扰动作为PLDOB中周期学习律的初始条件,进而校正每个后继周期内的扰动。该方法直接从扰动的角度设计,不仅能在保证系统长期稳定运行的前提下使跟踪误差快速收敛到零,同时还可以补偿DOB中Q-滤波器带宽以外的扰动以及扰动的相位滞后。实验结果表明所提控制方案是有效的,明显提高了系统的跟踪性能和抗扰性能。

摘要：针对永磁直线同步电机(PMLSM)运行时易受端部效应、摩擦力、负载扰动、参数变化等不确定性因素的影响而难以达到高精度跟踪控制的问题,提出一种基于迭代学习与有限冲击响应(FIR)滤波器的控制方案。PMLSM伺服系统执行重复任务时,迭代学习控制(ILC)可有效地抑制重复性扰动,具有很高的控制精度,但执行非重复性任务时很难获得较高的控制精度。为了进一步改善基于ILC的PMLSM伺服系统运行迭代1次的跟踪精度,利用ILC的输出信息来设计FIR滤波器,进而用FIR滤波器来代替ILC,使控制系统达到最优的ILC,以提高系统的跟踪精度。采用滑模控制(SMC)对FIR滤波器进行补充,使位置误差快速收敛到一定的界限内,以提高系统的抗扰能力。实验结果表明,所提出的控制方案使系统具有很高的位置跟踪精度和很强的鲁棒性。

摘要：由于永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统应用于一些高精密场合,因此克服系统存在的负载扰动、参数变化等不确定性影响是提高系统性能的关键.针对不确定性问题,采用一种基于自适应模糊控制器(AFC)和非线性扰动观测器(NDO)的反馈线性化控制方法.首先设计反馈线性化控制器(FLC)实现系统的线性化,便于位置跟踪;其次采用NDO估计并补偿系统的不确定性,提高跟踪精度.但在实际运行过程中观测器增益较难选取,极易产生较大的观测误差,为此,采用AFC方法逼近NDO的观测误差,通过自适应律动态调整模糊规则,改善模糊控制器的学习能力,增强系统的鲁棒性,并用李雅普诺夫定理保证系统闭环稳定性.实验结果表明,与基于DOB和NDO的反馈线性化位置控制相比,该方法能够明显提高系统的跟踪性和鲁棒性.

摘要：针对直驱XY平台中存在的系统延迟、系统参数变化、负载扰动等不确定性以及双轴之间的耦合问题,依据模型预测控制、扰动观测及解耦控制理论,设计了一种模型预测控制器(MPC)、扰动观测器(DOB)和交叉耦合控制器(CCC)相结合的预测鲁棒跟踪控制系统。利用MPC作为前馈控制器,通过模型预测、滚动优化和反馈校正提高系统的跟踪性能。DOB能够抑制系统参数变化及外部负载扰动等不确定性因素对系统伺服性能的影响,提高系统的鲁棒性能。CCC能补偿两轴间的轮廓误差,解决双轴间的耦合问题。仿真实验结果表明,所设计的系统具有快速准确的跟踪性能和较强的鲁棒性能。所提出的控制方案能够有效地减小系统的轮廓误差,进而提高了XY平台的轮廓加工精确度。

摘要：针对直线电机驱动的凸轮加工随动系统实际加工应用中,要求系统既要对周期性输入信号具有跟踪能力,又要对周期性扰动具有抑制能力。对这一问题,根据基于内模原理的重复控制理论设计实用性强的插入型重复控制器,来消除由周期性输入的基波和谐波所引起的误差,以便减小系统周期性稳态跟踪误差。为进一步改善控制器的性能,有效地增加运行带宽,设计改进的插入型重复控制器,减小系统的跟踪误差,使得系统的跟踪性能得到更好的改善。最后,对直线伺服电机驱动的凸轮加工中心进行了仿真研究,结果表明所提出的控制方案提高了系统跟踪性能和鲁棒性能,既有效地抑制系统周期性扰动的影响,又对周期性输入信号实现准确跟踪。

摘要：针对基于零相位误差跟踪控制器(ZPETC)的永磁同步电动机伺服系统易受系统参数变化的影响,本文采用递推最小二乘法对永磁交流伺服系统的转动惯量和粘滞摩擦系数进行了在线估计,并利用根据辨识得到的转动惯量与粘滞摩擦系数对ZPETC进行在线调整,使系统在参数变化时仍然具有良好的跟踪性能。为了克服负载转矩突变对伺服系统的不良影响,还设计了一个参数可以根据辨识得到的转动惯量和粘滞摩擦系数自动更新的负载观测器,该观测器可以使系统在参数变化时仍然能够精确地观测系统的负载转矩,进行精确的前馈补偿,从而大大提高了伺服系统的抗干扰性能。仿真结果表明,此控制方案在保证伺服系统的快速精确跟踪性的同时,对系统参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性。