双电机驱动伺服系统齿隙非线性自适应控制

该文以参数未知的双电机驱动伺服系统为研究对象,针对施加偏置力矩后的系统,应用Backstepping方法选择控制Lyapunov函数(CLF),设计了基于状态反馈的自适应控制策略,完全消除了齿隙非线性对系统的影响.理论分析和仿真研究表明,该方案能够保证系统稳定地跟踪参考输入,同时保证整个控制系统渐近稳定.     

基于模糊RBF神经网络的双电机驱动伺服系统研究

双电机驱动伺服系统中存在齿隙和摩擦等非线性,常规PID控制不能满足其控制要求.针对常规PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的缺陷,提出一种基于模糊RBF神经网络整定的PID控制方法.该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,可以在线调整得到一组适合于控制对象的PID控制参数.最后在双电机驱动伺服系统中进行仿真试验结果表明所提出的控制策略是有效的.     

基于反步法的双电机同步联动伺服系统自适应鲁棒控制

针对具有未知传动齿隙的伺服系统,采用双电机同步联动消除齿隙,分别施加偏置力矩,在系统参数未知、存在未建模动态及外界扰动的情况下,设计了基于反步法的自适应鲁棒控制器。该控制器包括基于模型参数在线估计的自适应补偿、稳定反馈和鲁棒控制三部分。通过逐步选择控制系统Lyapunov函数,使得系统闭环控制系统信号有界,且跟踪误差在任意期望的精度内。理论证明和仿真分析验证了算法的有效性。     

基于改进遗传RBF神经网络的双电机驱动伺服系统控制

针对常规遗传算法的缺陷,提出了一种基于改进遗传算法和RBF神经网络相结合的控制方法.该方法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值.最后在双电机驱动伺服系统中进行了仿真试验,结果表明所提出的控制策略是有效的.     

双感应电机驱动履带车辆转矩控制方法

研究双感应电机驱动履带车辆转矩控制方法.通过建立感应电机数学模型,设计转矩PI电压调节器,提出了感应电机转子磁场定向转矩控制策略.建立了履带车辆双感应电机驱动系统,提出了双感应电机综合转矩控制策略.直驶和转向工况电机输出特性实验结果验证了该方法的可行性.     

全系数自适应控制方法在制导系统中的应用

在全系数自适应控制方法基础上,利用低阶等效和规范化模型方法,对自寻的导弹制导系统设计了一种新的自校正控制器.数字仿真结果表明,这种控制器对自寻的导弹有很好的控制效果,而且控制器算法简单,具有较强的鲁棒性。     

非线性多变量电液伺服系统解耦自适应控制

本文结合非线性多变量电液伺服系统控制，提出了一种新颖的广义最小方差预测校正参考模型自适应解耦控制，将参考模型控制，预测控制的校正思想和广义最小方差自适应控制相结合。该方法不需研究非线性环节的模型，算法简捷。     

人工神经元网络的电机自适应控制方法

在阐述前馈型神经元网络基本原理的基础上，建立被动补偿式脉冲发电机电流波形控制的人工神经元网络模型，并对网络输出与仿真输出进行比较，获得了较高的精度；最后对人工神经元网络在补偿脉冲发电机波表控制领域中的应用前景进行了分析。     

机电伺服系统摩擦补偿的自适应滑模控制

为补偿影响机电伺服系统性能的非线性摩擦,提出一种以LuGre摩擦模型为基础的、能实现PID滑模面参数在线估计的滑模自适应控制器。采用李亚普诺夫函数证明系统的稳定性。仿真实验结果表明系统具有良好的跟踪性能。     

伺服系统低速特性的自适应控制

低速特性是伺服系统的一个重要指标,而其影响因素很多,摩擦力矩则是其中的一个主要因素。为消除这种不利影响,建立了考虑摩擦因素的伺服控制系统模型;在此基础上,设计了库伦摩擦自适应控制器,并进行了仿真分析,同时与传统PID控制做了比较。结果表明,模型参考自适应控制大大提高了伺服系统的低速精度,为消除其他非线性因素给伺服系统造成的不利影响提供了理论和试验依据。     

电液伺服系统的参数自适应控制

本文针对电液伺服系统的特点,在极——零点配置的基础上提出一种形式简单、运算量小并适用于非最小相位系统的自适应控制算法,克服了一般极——零点配置自校正调节器实用上的困难。仿真与实验证明,用这种算法控制的电液伺服系统具有良好的动态及自适应性能。     

一类多模型自适应控制系统的稳定性证明

针对一类时不变或慢时变的离散时间非线性系统,首先在线性鲁棒自适应控制的基础上,给出了系统有界输入-有界输出的稳定性证明,并得到了系统有界输入-有界输出稳定的充分条件;继而将其引入到多模型切换控制中,经证明该条件可以保证间接多模型自适应切换控制的稳定,较好的兼顾了系统的稳定性和瞬态响应,从而为间接多模型自适应控制器的设计提供了理论依据.     

多变量时变系统的自适应控制

将作者提出的单变量时变系统的算法推广到多变量情形,得到了多变量时变参数系统的自适应控制,同时讨论了算法的收敛性.     

基于神经网络的二阶非线性系统的自适应控制

本文采用神经网络对二附非线性系统进行特征辩识,并将其用于自适应控制,从而得到了一种新型的自适应控制方法。仿真实验表明该方法具有很强的学习能力和自适应性。     

载客交流电梯传动系统的最优跟踪控制

本文介绍如何把近代控制理论中的“最优跟踪控制”应用于载客交流电梯的传动系统,使电梯的运行性能得到改善,从而解决了交流传动电梯长期存在的采坐舒适感差和平层精度不高的问题.文中推导出了系统的数学模型,着重探讨了当采用微机实现全数字化控制时处理非线性特性和时变参数的方法,给出了实例及实际运行结果.     

非线性系统的稳定自适应模糊变结构控制

针对一类高阶非线性系统提出了一种稳定的自适应模糊变结构控制方案 ,它既可以利用模糊描述信息 ,又可以利用变结构控制 .并提出了参数适应律 ,保证有关参数的有界性 ,并用李雅普诺夫方法保证了系统的全局稳定性 .该文的控制算法有良好的控制性能     

电弧炼钢炉电极液压调节自适应系统的研究

针对电弧炉炼钢过程中因电弧压降梯度变化引起开环增益改变,从而导致电极调节液压伺服系统品质不稳定的现象,根据参考模型自适应原理,本文提出了两种在开环状态下进行增益补偿,然后形成闭环的方法。经仿真和实验,说明按此设计的电极调节自适应系统,不仅能克服由于电弧压降梯度变化对系统动态品质的影响,而且还能提高系统的响应能力。     

参数不确定机械臂的自适应反演跟踪控制

针对具有参数不确定性的单机械臂系统,采用自适应反演法设计出跟踪控制器,并且给出了不确定参数的自适应律.证明了设计的控制器能够保证闭环自适应系统的稳定性,并具有良好的跟踪控制效果.仿真结果表明本文采用的方法是正确有效的.     

非线性系统的自适应广义预测控制算法

将非线性系统的广义预测控制推广到自适应情况,得到了一类用Hammerstcin模型描述的非线性系统的自适应广义预测控制算法.讨论了该算法的收敛性与稳定性.