摘要：研究输出受限磁悬浮系统基于事件触发机制的有限时间稳定控制问题.借助具有时变阈值的有限时间触发策略和正切型障碍函数,设计一个新的事件触发控制器,不仅确保磁悬浮系统的悬浮气隙被限制在一个指定范围,其状态还在有限时间内收敛到原点.创新之处在于实现有输出约束和无输出约束控制设计与理论分析的统一,最后通过仿真表明控制策略的有效性.

摘要：针对负载扰动以及轨道“台阶”现象可能导致磁浮列车失稳的问题,将自抗扰广义预测控制(LADRC⁃GPC)理论引入磁浮列车悬浮系统,设计了一种新型悬浮控制器。控制器采用分层控制策略,内层利用扩张状态观测器(ESO)对系统进行动态补偿,得到被控对象的受控自回归滑动平均模型(CARMA),降低了对被控对象数学模型的依赖程度。外层以内层控制为被控对象,采用广义预测控制(GPC)对系统进行动态优化控制,提高了控制器的跟踪性。通过仿真和实验与PID控制算法、线性自抗扰控制(LADRC)算法比较,结果表明:自抗扰广义预测控制算法具有较好的跟踪性与鲁棒性,在较大负载扰动时仍能保持较小的误差。

摘要：考虑磁悬浮非线性系统在质量变化和空气间隙大范围变化情况下的空气间隙控制问题。将空气间隙的变化区域分为若干小区域,再对每个小区域设计动态输出反馈鲁棒控制器,并将控制器设计问题转化为H∞控制器综合问题,控制器根据气隙所处的区域进行切换,使得系统在空气间隙大范围变化区域内保持稳定,并对质量和气隙变化具有鲁棒性。这种切换控制方法克服了采用非线性系统反馈线性化方法和滑模控制方法设计的控制器需要空气间隙变化速度信息的缺点及反馈线性化方法对参数变化鲁棒性差的不足,降低了系统复杂性,提高了系统的性能。

摘要：理论上H∞状态反馈设计只要求解一个Riccati方程,但常会得出一种无意义的结果。提出H∞状态反馈设计还应该加一个鲁棒性约束,即灵敏度函数的峰值。增加了鲁棒约束下的设计是最佳的设计,才能得到最佳的扰动抑制性能。还指出H∞状态反馈设计中的性能指标γ和权系数都是有量纲的,并详细说明了性能指标和权系数的确定方法。以磁悬浮系统为例,对H∞状态反馈设计中的权系数进行了详细的讨论。所提出的设计思想对一般的状态反馈设计也是有益的。

摘要：针对一类磁悬浮系统,研究了基于RBF网络的自适应反推控制器的设计和分析问题.首先在较弱的条件下,通过引入一监督控制,保证了闭环系统的状态落入一紧集中;然后通过RBF网络的逼近性质和反推设计技术,给出了一种鲁棒自适应控制器的设计;最后利用Lyapunov稳定性理论,严格地分析了这种自适应控制系统的稳定性和跟踪性能.

摘要：设计了一种基于加速度计信号改善磁浮列车悬浮性能的控制算法.将固定在电磁铁上的加速度计的输出直接引入反馈控制量,使得悬浮控制系统在不同轨道曲线段上具有相同的表达式,从而使反馈线性化算法得以应用;利用离散跟踪-微分器,从测量到的间隙信号提取其一阶、二阶微分,使实际控制算法得以实现.仿真计算表明,该算法消除了列车进、出竖曲线的冲击,提高了悬浮性能.

摘要：针对磁悬浮系统非线性特点,采用端口受控哈密顿系统理论与无源性控制原理研究磁悬浮系统的建模和控制。将磁悬浮看作能量变换装置,从能量平衡角度推导出单自由度磁悬浮系统的端口受控哈密顿模型。在哈密顿结构基础上,引入结构互联和阻尼配置,给出闭环系统期望的哈密顿函数,设计了磁悬浮系统的无源控制器。设计中直接采用哈密顿函数作为存贮函数,保证了数学严密性,且使系统在满足无源性的条件下达到要求的性能,具有明确的物理意义。仿真结果表明,系统能够快速响应,并且对负载的变化具有很强的抗干扰性能。

摘要：为解决电励磁直线同步电动机磁悬浮系统状态变量之间的非线性和不确定性扰动问题,提出一种磁悬浮系统H_(∞)鲁棒控制方法。由电励磁直线同步电动机磁悬浮系统的运行机理,建立电励磁直线同步电动机悬浮系统的悬浮力方程和运动方程,推导悬浮系统的状态空间模型,针对状态空间模型的非线性,在平衡工作点处对其进行线性化,将系统对扰动的抑制问题归结为H_(∞)鲁棒控制器的设计,通过解Riccati不等式的正定解,得到悬浮系统的H_(∞)鲁棒控制器。最后,采用MATLAB/Simulink软件进行仿真研究,通过与PI控制比较,结果证明H_(∞)鲁棒控制方法可使电励磁直线同步电动机具有良好的抑制扰动的能力。

摘要：为提高电励磁直线电动机(electrically excited linear motors,EELM)驱动的数控机床磁悬浮平台控制系统的性能,提出一种非线性自适应反步控制方法。研究EELM的结构与运行机理,该EELM的定子由铁心和励磁绕组组成,动子由动子铁心和电枢绕组组成,与数控机床进给平台固定连接驱动平台运动,励磁磁场对动子铁心的单边磁拉力实现平台的悬浮;建立EELM磁悬浮平台控制系统的数学模型与状态方程;对电励磁直线电动机磁悬浮平台运行过程中存在的不确定性扰动,设计非线性自适应反步控制器,对未知扰动进行估计,采用李雅普诺夫理论证明系统的稳定性;用MATLAB/Simulink对控制系统进行计算机仿真,验证所提方法的有效性。

摘要：针对数控机床可控励磁直线同步电动机磁悬浮系统的强非线性、外部扰动不确定性的问题,设计基于RBF神经网络直接自适应控制器。通过分析磁悬浮系统的运行机理,推导运动方程及悬浮力方程,进而建立系统的状态方程;用悬浮高度的跟踪误差和误差的变化量构造误差函数,设计直接自适应理想控制器并采用RBF神经网络对其进行逼近;设计自适应律来估计神经网络理想权值,对误差函数的变化率构造二次型Lyapunov函数,利用Lyapunov稳定性理论来证明系统稳定;通过Matlab对控制系统进行计算机仿真,结果表明该方法设计的控制器与自适应模糊滑模控制器和PID控制器相比,空载启动时调节时间减少了23.5%,突加负载时动态降落减少了64.7%,恢复时间减少了38.2%,具有稳态误差小,调节时间和恢复时间短,抗扰性较强的优点,能有效提高磁悬浮系统的控制性能。