基于自适应滑模控制的电机位置控制算法优化研究
自适应滑模控制算法的研究与应用
自适应滑模控制算法的研究与应用一、引言随着科学技术的不断进步，控制技术也在不断发展。
其中，自适应控制技术是一种十分重要的控制技术，它的出现为实际系统的控制提供了一种重要的方法。
自适应滑模控制算法是自适应控制技术的一种，其在工业、科技和军事领域都有广泛的应用。
本文将围绕自适应滑模控制算法的研究和应用展开讨论，以便更加深入地认识和理解这种控制算法。
二、自适应滑模控制算法的原理自适应滑模控制算法是一种自适应控制技术，其主要特点是根据系统的不确定性和外部干扰实时调整系统控制参数以保持控制性能。
其基本原理是将传统的滑模控制（SMC）与自适应控制相结合，以实现对控制参数的自适应调整。
在实际系统中，受到许多因素的影响，导致如摩擦力、负载变化等的参数不确定性。
采用传统的滑模控制算法难以保证系统控制性能，因为滑模控制很难精确地确定控制参数。
自适应滑模控制算法通过自适应地调整滑模面、滑模参数和控制增益，提高整个系统的鲁棒性与适应性，从而能够更加有效地控制系统。
三、自适应滑模控制算法的应用自适应滑模控制算法广泛应用于机械、电力、化工、交通等众多领域，下面仅以航空领域和电力领域的应用为例进行讨论。
1.航空领域自适应滑模控制算法在飞机自动驾驶仪（AP）和无人机飞行控制系统中得到了广泛的应用。
其主要原因是海量、非线性、时变的飞行动力学模型难以建立，自适应滑模控制算法可以克服这些问题，实现对飞机的精确控制。
除此之外，自适应滑模控制算法还可以适应噪声、多种失效、多模态系统、非线性、时变等干扰，从而极大提高控制精度和鲁棒性。
2.电力领域电力系统是一个典型的大规模、多变量、复杂、非线性、时变系统。
传统的PID控制器难以满足高精度、高鲁棒性的控制要求。
自适应滑模控制算法可以解决该问题，目前已广泛应用于电力领域。
例如，自适应滑模控制可以用于各类发电机控制系统，如水轮发电机、涡轮发电机、汽轮发电机等。
并且，该算法也可以用于电力变压器、配电系统、输电系统等。
滑模变结构控制理论及其算法研究与进展
第24卷第3期2007年6月控制理论与应用Control Theory&ApplicationsV ol.24No.3Jun.2007滑模变结构控制理论及其算法研究与进展刘金琨1,孙富春2(1.北京航空航天大学自动化与电气工程学院,北京100083;2.清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京100084)摘要:针对近年来滑模变结构控制的发展状况,将滑模变结构控制分为18个研究方向,即滑模控制的消除抖振问题、准滑动模态控制、基于趋近律的滑模控制、离散系统滑模控制、自适应滑模控制、非匹配不确定性系统滑模控制、时滞系统滑模控制、非线性系统滑模控制、Terminal滑模控制、全鲁棒滑模控制、滑模观测器、神经网络滑模控制、模糊滑模控制、动态滑模控制、积分滑模控制和随机系统的滑模控制等.对每个方向的研究状况进行了分析和说明.最后对滑模控制的未来发展作了几点展望.关键词:滑模控制;鲁棒控制;抖振中图分类号:TP273文献标识码:AResearch and development on theory and algorithms ofsliding mode controlLIU Jin-kun1,SUN Fu-chun2(1.School of Automation Science&Electrical Engineering,Beijing University of Aeronautics and Astronautics,Beijing100083,China;2.State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems,Tsinghua University,Beijing100084,China)Abstract:According to the development of sliding mode control(SMC)in recent years,the SMC domain is character-ized by eighteen directions.These directions are chattering free of SMC,quasi SMC,trending law SMC,discrete SMC, adaptive SMC,SMC for mismatched uncertain systems,SMC for nonlinear systems,time-delay SMC,terminal SMC, global robust SMC,sliding mode observer,neural SMC,fuzzy SMC,dynamic SMC,integral SMC and SMC for stochastic systems,etc.The evolution of each direction is introduced and analyzed.Finally,further research directions are discussed in detail.Key words:sliding mode control;robust control;chattering文章编号：1000−8152(2007)03−0407−121引言(Introduction)滑模变结构控制本质上是一类特殊的非线性控制,其非线性表现为控制的不连续性,这种控制策略与其它控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定,而是可以在动态过程中根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化,迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动.由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关,这就使得变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辩识,物理实现简单等优点.该方法的缺点在于当状态轨迹到达滑模面后,难于严格地沿着滑模面向着平衡点滑动,而是在滑模面两侧来回穿越,从而产生颤动.滑模变结构控制出现于20世纪50年代,经历了50余年的发展,已形成了一个相对独立的研究分支,成为自动控制系统的一种一般的设计方法.以滑模为基础的变结构控制系统理论经历了3个发展阶段.第1阶段为以误差及其导数为状态变量研究单输入单输出线性对象的变结构控制;20世纪60年代末开始了变结构控制理论研究的第2阶段,研究的对象扩大到多输入多输出系统和非线性系统;进入80年代以来,随着计算机、大功率电子切换器件、机器人及电机等技术的迅速发展,变结构控制的理论和应用研究开始进入了一个新的阶段,所研究的对象已涉及到离散系统、分布参数系统、滞后系统、非线性大系统及非完整力学系统等众多复杂系统,同时,自适应控制、神经网络、模糊控制及遗传算法等先进方法也被应用于滑模变结构控制系统的设计中.2滑模变结构控制理论研究进展(Develop-ment for SMC)2.1消除滑模变结构控制抖振的方法研究(Research on chattering elimination of SMC) 2.1.1滑模变结构控制的抖振问题(Problems ofSMC chattering)从理论角度,在一定意义上,由于滑动模态可以收稿日期:2005−10−19;收修改稿日期:2006−02−23.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60474025,90405017).408控制理论与应用第24卷按需要设计,而且系统的滑模运动与控制对象的参数变化和系统的外干扰无关,因此滑模变结构控制系统的鲁棒性要比一般常规的连续系统强.然而,滑模变结构控制在本质上的不连续开关特性将会引起系统的抖振.对于一个理想的滑模变结构控制系统,假设“结构”切换的过程具有理想开关特性(即无时间和空间滞后),系统状态测量精确无误,控制量不受限制,则滑动模态总是降维的光滑运动而且渐近稳定于原点,不会出现抖振.但是对于一个现实的滑模变结构控制系统,这些假设是不可能完全成立的.特别是对于离散系统的滑模变结构控制系统,都将会在光滑的滑动模态上叠加一个锯齿形的轨迹.于是,在实际上,抖振是必定存在的,而且消除了抖振也就消除了变结构控制的抗摄动和抗扰动的能力,因此,消除抖振是不可能的,只能在一定程度上削弱它到一定的范围.抖振问题成为变结构控制在实际系统中应用的突出障碍.抖振产生的主要原因有:①时间滞后开关:在切换面附近,由于开关的时间滞后,控制作用对状态的准确变化被延迟一定的时间;又因为控制量的幅度是随着状态量的幅度逐渐减少的,所以表现为在光滑的滑动模台上叠加一个衰减的三角波.②空间滞后开关:开关滞后相当于在状态空间中存在一个状态量变化的“死区”.因此,其结果是在光滑的滑模面上叠加了一个等幅波形.③系统惯性的影响:由于任何物理系统的能量不可能是无限大,因而系统的控制力不能无限大,这就使系统的加速度有限;另外,系统惯性总是存在的,所以使得控制切换伴有滞后,这种滞后与时间滞后效果相同.④离散系统本身造成的抖振：离散系统的滑动模态是一种“准滑动模态”,它的切换动作不是正好发生在切换面上,而是发生在以原点为顶点的一个锥形体的表面上.因此有衰减的抖振,而且锥形体越大,则抖振幅度越大.该锥形体的大小与采样周期有关.总之,抖振产生的原因在于:当系统的轨迹到达切换面时,其速度是有限大,惯性使运动点穿越切换面,从而最终形成抖振,叠加在理想的滑动模态上.对于实际的计算机采样系统而言,计算机的高速逻辑转换以及高精度的数值运算使得切换开关本身的时间及空间滞后影响几乎不存在,因此,开关的切换动作所造成控制的不连续性是抖振发生的本质原因.在实际系统中,由于时间滞后开关、空间滞后开关、系统惯性、系统延迟及测量误差等因素,使变结构控制在滑动模态下伴随着高频振动,抖振不仅影响控制的精确性、增加能量消耗,而且系统中的高频未建模动态很容易被激发起来,破坏系统的性能,甚至使系统产生振荡或失稳,损坏控制器部件.因此,关于控制信号抖振消除的研究成为变结构控制研究的首要工作.2.1.2消除滑模变结构控制抖振的几种方法(Several methods for eliminating chatteringin SMC)国内外针对滑模控制抗抖振问题的研究很多,许多学者都从不同的角度提出了解决方法.目前这些方法主要有:1)滤波方法.通过采用滤波器,对控制信号进行平滑滤波,是消除抖振的有效方法.文[1]为了消除离散滑模控制的抖振,设计了两种滤波器:前滤波器和后滤波器,其中前滤波器用于控制信号的平滑及缩小饱和函数的边界层厚度,后滤波器用于消除对象输出的噪声干扰.文[2]在边界层内,对切换函数采用了低通滤波器,得到平滑的信号,并采用了内模原理,设计了一种新型的带有积分和变边界层厚度的饱和函数,有效地降低了抖振.文[3]利用机器人的物理特性,通过在控制器输出端加入低通滤波器,设计了虚拟滑模控制器,实现了机器人全鲁棒变结构控制,并保证了系统的稳定,有效地消除了抖振.文[4]设计了带有滤波器的变结构控制器,有效地消除了控制信号的抖振,得到了抑制高频噪声的非线性控制器,实现了存在非建模动态的电液伺服马达的定位控制.文[5]为了克服未建模动态特性造成的滑动模态抖振,设计了一种新型滑模控制器,该控制器输出通过一个二阶滤波器,实现控制器输出信号的平滑,其中辅助滑动模面的系数通过滑模观测器得到.文[6]提出了一种新型控制律,即,该控制律由3部分构成,即等效控制、切换控制和连续控制,在控制律中采用了两个低通滤波器,其中通过一个低通滤波器得到切换项的增益,通过另一个低通滤波器得到等效控制项,并进行了收敛性和稳定性分析,有效地抑制了抖振,实现了多关节机器手的高性能控制.2)消除干扰和不确定性的方法.在常规滑模控制中,往往需要很大的切换增益来消除外加干扰及不确定项,因此,外界干扰及不确定项是滑模控制中抖振的主要来源.利用观测器来消除外界干扰及不确定性成为解决抖振问题研究的重点.文[7]为了将常规滑模控制方法应用于带有较强强外加干扰的伺服系统中,设计了一种新型干第3期刘金琨等:滑模变结构控制理论及其算法研究与进展409扰观测器,通过对外加干扰的前馈补偿,大大地降低了滑模控制器中切换项的增益,有效地消除了抖振.文[8]在滑模控制中设计了一种基于二元控制理论的干扰观测器,将观测到的干扰进行前馈补偿,减小了抖振.文[9]提出了一种基于误差预测的滑模控制方法,在该方法中设计了一种观测器和滤波器,通过观测器消除了未建模动态的影响,采用均值滤波器实现了控制输入信号的平滑,有效地消除了未建模动态造成的抖振.文[10]设计了一种离散的滑模观测器,实现了对控制输入端干扰的观测,从而实现对干扰的有效补偿,相对地减小了切换增益.3)遗传算法优化方法.遗传算法是建立在自然选择和自然遗传学机理基础上的迭代自适应概率性搜索算法,在解决非线性问题时表现出很好的鲁棒性、全局最优性、可并行性和高效率,具有很高的优化性能.文[11]针对非线性系统设计了一种软切换模糊滑模控制器,采用遗传算法对该控制器增益参数及模糊规则进行离线优化,有效地减小了控制增益,从而消除了抖振.针对不确定性伺服系统设计了一种积分自适应滑模控制器,通过该控制器中的自适应增益项来消除不确定性及外加干扰,如果增益项为常数,则会造成抖振,为此,文[12]设计了一种实时遗传算法,实现了滑模变结构控制器中自适应增益项的在线自适应优化,有效地减小了抖振.文[13]采用遗传算法进行切换函数的优化,将抖振的大小作为优化适应度函数的重要指标,构造一个抖振最小的切换函数.4)降低切换增益方法.由于抖振主要是由于控制器的不连续切换项造成,因此,减小切换项的增益,便可有效地消除抖振.文[14]根据滑模控制的Lypunov稳定性要求,设计了时变的切换增益,减小了抖振.文[15]对切换项进行了变换,通过设计一个自适应积分项来代替切换项,实现了切换项增益的自适应调整,有效地减小了切换项的增益.文[16]针对一类带有未建模动态系统的控制问题,提出了一种鲁棒低增益变结构模型参考自适应控制新方法,使系统在含未建模动态时所有辅助误差均可在有限时间内收敛为零,并保证在所有情况下均为低增益控制.文[17]提出了采用模糊神经网络的切换增益自适应调节算法,当跟踪误差接近于零时,切换增益接近于零,大大降低了抖振.5)扇形区域法.文[18]针对不确定非线性系统,设计了包含两个滑动模面的滑动扇区,构造连续切换控制器使得在开关面上控制信号是连续的.文[19]采用滑动扇区法,在扇区之内采用连续的等效控制,在扇区之外采用趋近律控制,很大程度地消除了控制的抖振.6)其他方法.文[20]针对滑模变结构控制中引起抖振的动态特性,将抖振看成叠加在理想滑模上的有限频率的振荡,提出了滑动切换面的优化设计方法,即通过切换面的设计,使滑动模态的频率响应具有某种希望的形状,实现频率整形.该频率整形能够抑制滑动模态中引起抖振的频率分量,使切换面为具有某种“滤波器”特性的动态切换面.文[21]设计了一种能量函数,该能量函数包括控制精度和控制信号的大小,采用LMI(linear matrix inequality)方法设计滑动模面,使能量函数达到最小,实现了滑动模面的优化,提高了控制精度,消除了抖振.2.2准滑动模态滑模控制(Quasi-sliding modecontrol)80年代在滑动模态控制的设计中引入了“准滑动模态”和“边界层”的概念[22],实现准滑动模态控制,采用饱和函数代替切换函数,即在边界层以外采用正常的滑模控制,在边界层内为连续状态的反馈控制,有效地避免或削弱了抖振,为变结构控制的工程应用开辟了道路.此后,有许多学者对于切换函数和边界层的设计进行了研究.①连续函数近似法.文[23]采用Sigmoid连续函数来代替切换函数.文[24]针对直流电机伺服系统的未建模动态进行了分析和描述,设计了基于插补平滑算法的滑模控制器,实现了非连续切换控制的连续化,有效地消除了未建模动态对直流电机伺服系统造成的抖振.②边界层的设计.边界层厚度越小,控制效果越好,但同时又会使控制增益变大,抖振增强;反之,边界层厚度越大,抖振越小,但又会使控制增益变小,控制效果差.为了获得最佳抗抖振效果,边界层厚度应自适应调整.文[25]提出了一种高增益滑模控制器,设控制信号输入为u,切换函数为s(t),将|˙u|作为衡量抖振的指标,按降低控制抖振来设计模糊规则,将|s|和|˙u|作为模糊规则的输入,模糊推理的输出为边界层厚度的变化,实现了边界层厚度的模糊自适应调整.文[26]针对不确定性线性系统,同时考虑了控制信号的降抖振与跟踪精度的要求,提出了一种基于系统状态范数的边界层厚度在线调整算法.文[27]提出了一种新型的动态滑模控制,采用饱和函数方法,通过设计一种新型非线性切换函数,消除了滑模到达阶段的抖振,实现了全局鲁棒滑模控制,有效地解决了一类非线性机械系统的控制抖振问题.文[28]为了减小边界层厚度,在边界层内采用了积分控制,既获得了稳态误差,又避免了抖振.边界层的方法仅能保410控制理论与应用第24卷证系统状态收敛到以滑动面为中心的边界层内,只能通过较窄的边界层来任意地接近滑模,但不能使状态收敛到滑模.2.3基于趋近律的滑模控制(Sliding mode controlbased on trending law)高为炳利用趋近律的概念,提出了一种变结构控制系统的抖振消除方法[29].以指数趋近律˙s=−ε·sgn s−k·s为例,通过调整趋近律的参数κ和ε,既可以保证滑动模态到达过程的动态品质,又可以减弱控制信号的高频抖振,但较大的ε值会导致抖振.文[30]分析了指数趋近律应用于离散系统时趋近系数造成抖振的原因,并对趋近系数与抖振的关系进行了定量的分析,提出了趋近系数ε的自适应调整算法.文[31]提出了将离散趋近律与等效控制相结合的控制策略,离散趋近律仅在趋近阶段起作用,当系统状态到达准滑模模态阶段,采用了抗干扰的离散等效控制,既保证了趋近模态具有良好品质,又降低了准滑动模态带,消除了抖振.文[32]将模糊控制应用于指数趋近律中,通过分析切换函数与指数趋近律中系数的模糊关系,利用模糊规则调节指数趋近律的系数,其中切换函数的绝对值|s|作为模糊规则的输入,指数趋近律的系数κ和ε作为模糊规则的输出,使滑动模态的品质得到了进一步的改善,消除了系统的高频抖振.2.4离散系统滑模变结构控制(Sliding mode con-trol for discrete system)连续时间系统和离散时间系统的控制有很大差别.自80年代初至今,由于计算机技术的飞速发展,实际控制中使用的都是离散系统,因此,对离散系统的变结构控制研究尤为重要.对离散系统变结构控制的研究是从80年代末开始的,例如,Sarpturk等于1987年提出了一种新型离散滑模到达条件,在此基础上又提出了离散控制信号必须是有界的理论[33],Furuta于1990年提出了基于等效控制的离散滑模变结构控制[34],高为炳于1995年提出了基于趋近律的离散滑模变结构控制[35].他们各自提出的离散滑模变结构滑模存在条件及其控制方法已被广泛应用.然而,传统设计方法存在两方面不足：一是由于趋近律自身参数及切换开关的影响,即使对名义系统,系统状态轨迹也只能稳定于原点邻域的某个抖振;二是由于根据不确定性上下界进行控制器设计,可能会造成大的反馈增益,使控制抖振加剧.近年来国内外学者一方面对离散系统滑模变结构控制的研究不断深入.文[36]提出了基于PR型的离散系统滑模面设计方法,其中P和R分别为与系统状态有关的正定对称阵和半正定对称阵,在此基础上设计了稳定的离散滑模控制器,通过适当地设计P和R,保证了控制器具有良好的性能.文[37]针对离散系统提出了一种新型滑模存在条件,进一步拓展了离散滑模控制的设计,在此基础上设计了一种新型滑模控制律.针对离散系统中滑模控制的不变性和鲁棒性难以有效保证,文[38]提出了3种解决方法,在第1种方法中,采用了干扰补偿器和解耦器消除干扰,在第2种方法中,采用回归切换函数方法来消除干扰,在第3种方法中,采用回归切换函数和解耦器相结合的方法来消除干扰,上述3种方法已成功地应用于数控中.文[39]针对数字滑模控制的鲁棒性进行了系统的研究,提出了高增益数字滑模控制器.文[40]针对带有干扰和未知参数的多输入多输出离散系统的滑模控制进行了研究,并采用自适应律实现了未知项的估计.2.5自适应滑模变结构控制(Adaptive slidingmode control)自适应滑模变结构控制是滑模变结构控制与自适应控制的有机结合,是一种解决参数不确定或时变参数系统控制问题的一种新型控制策略.文[41]针对线性化系统将自适应Backsteping与滑模变结构控制设计方法结合在一起,实现了自适应滑模变结构控制,文[42]针对一类最小相位的可线性化的非线性系统,设计了一种动态自适应变结构控制器,实现了带有不确定性和未知外干扰的非线性系统鲁棒控制.在一般的滑模变结构控制中,为了保证系统能够达到切换面,在设计控制律时通常要求系统不确定性范围的界已知,这个要求在实际工程中往往很难达到,针对具有未知参数变化和干扰变化的不确定性系统的变结构控制,文[43]设计了一种新型的带有积分的滑动模面,并采用一种自适应滑模控制方法,控制器的设计无需不确定性及外加干扰的上下界,实现了一类不确定伺服系统的自适应变结构控制.针对自适应滑模控制中参数估计值无限增大的缺点,文[44]提出了一种新的参数自适应估计方法,保证了变结构控制增益的合理性.近年来,变结构模型参考自适应控制理论取得了一系列重要进展,由于该方法具有良好的过渡过程性能和鲁棒性,在工程上得到了很好的应用.文[45]设计了一种新型动态滑动模面,滑动模面参数通过采用自适应算法估计得到,从而实现了非线性系统的模型参考自适应滑模控制.文[46]针对一类不确定性气压式伺服系统,提出了模型参考自适应滑模控制方法,并在此基础上提出了克服控制抖振的有效方法.第3期刘金琨等:滑模变结构控制理论及其算法研究与进展4112.6非匹配不确定性系统的滑模变结构控制(Sliding mode control for systems with mis-matched uncertainties)由于大多数系统不满足变结构控制的匹配条件,因此,存在非匹配不确定性系统的变结构控制是一个研究重点.文[47]利用参数自适应控制方法,构造了一个变参数的切换函数,对具有非匹配不确定性的系统进行了变结构控制设计.采用基于线性矩阵不等式LMI的方法,为非匹配不确定性系统的变结构控制提供了新的思路,Choi针对不匹配不确定性系统,专门研究了利用LMI方法进行变结构控制设计的问题[48∼50].Backstepping设计方法通过引入中间控制器,使控制器的设计系统化、程序化,它对于非匹配不确定性系统及非最小相位系统的变结构控制是一种十分有效的方法.采用Backstepping设计方法,文[51]实现了对于一类具有非匹配不确定性的非线性系统的变结构控制.将Backstepping设计方法、滑模控制及自适应方法相结合,文[52]实现了一类具有非匹配不确定性的非线性系统的自适应滑模控制.2.7针对时滞系统的滑模变结构控制(Slidingmode control for time-delay system)由于实际系统普遍存在状态时滞、控制变量时滞,因此,研究具有状态或控制时滞系统的变结构控制,对进一步促进变结构控制理论的应用具有重要意义.文[53]对于具有输入时滞的不确定性系统,通过状态变换的方法,实现了滑模变结构控制器的设计.文[54]研究了带有关联时滞项的大系统的分散模型跟踪变结构控制问题,其中被控对象的时滞关联项必须满足通常的匹配条件.文[55]采用趋近律的方法设计了一种新型控制器,采用了基于LMI的方法进行了稳定性分析和切换函数的设计,所设计的控制器保证了对非匹配不确定性和匹配的外加干扰具有较强的鲁棒性,解决了非匹配参数不确定性时滞系统的变结构控制问题.文[56]针对带有输出延迟非线性系统的滑模控制器的设计进行了探讨,在该方法中,将延迟用一阶Pade近似的方法来代替,并将非最小相位系统转化为稳定系统,在存在未建模动态和延迟不确定性条件下,控制器获得了很好的鲁棒性能.国内在时滞系统的滑模变结构控制方面也取得了许多成果,针对时滞系统的变结构控制器设计问题和时滞变结构控制系统的理论问题进行了多年的研究,取得了许多成果[57∼59].2.8非线性系统的滑模变结构控制(Sliding modecontrol for nonlinear system)非线性系统的滑模变结构控制一直是人们关注的热点.文[60]研究了具有正则形式的非线性系统的变结构控制问题,为非线性系统变结构控制理论的发展奠定了基础.目前,非最小相位非线性系统、输入受约束非线性系统、输入和状态受约束非线性系统等复杂问题的变结构控制是该领域研究的热点.文[61]将Anti-windup方法与滑模控制方法相结合,设计了输入饱和的Anti-windup算法,实现当输出为饱和时的高精度变结构控制,文[62]利用滑模变结构控制方法实现了一类非最小相位非线性系统的鲁棒控制,文[63]利用输入输出反馈线性化、相对度、匹配条件等非线性系统的概念,采用输出反馈变结构控制方法实现了一类受约束非线性系统的鲁棒输出跟踪反馈控制.文[64]利用Backstepping方法,实现了非线性不确定性系统的变结构控制.2.9Terminal滑模变结构控制(Terminal slidingmode control)在普通的滑模控制中,通常选择一个线性的滑动超平面,使系统到达滑动模态后,跟踪误差渐进地收敛为零,并且渐进收敛的速度可以通过选择滑模面参数矩阵任意调节.尽管如此,无论如何状态跟踪误差都不会在有限时间内收敛为零.近年来,为了获得更好的性能,一些学者提出了一种Terminal(终端)滑模控制策略[65∼67],该策略在滑动超平面的设计中引入了非线性函数,使得在滑模面上跟踪误差能够在有限时间内收敛到零.Ter-minal滑模控制是通过设计一种动态非线性滑模面方程实现的,即在保证滑模控制稳定性的基础上,使系统状态在指定的有限时间内达到对期望状态的完全跟踪.例如,文[68]将动态非线性滑模面方程设计为s=x2+βx q/p1,其中p>q,p和q为正的奇数,β>0.但该控制方法由于非线性函数的引入使得控制器在实际工程中实现困难,而且如果参数选取不当,还会出现奇异问题.文[69]探讨了非奇异Termianl滑模控制器的设计问题,并针对N自由度刚性机器人的控制进行了验证.文[70]采用模糊规则设计了Terminal滑模控制器的切换项,并通过自适应算法对切换项增益进行自适应模糊调节,实现了非匹配不确定性时变系统的Terminal滑模控制,同时降低了抖阵.文[71]中只对一个二阶系统给出了相应的Terminal滑模面,滑模面的导数是不连续的,不适用于高阶系统.文[72]设计了一种适用于高阶非线性系统的Terminal滑模面,克服了文[71]中的滑模面导数不连续的缺点,并消除了滑模控制的到达阶段,确保了系统的全局鲁棒性和稳定性,进一步地,庄开宇等[73]又针对系统参数摄动和外界扰动等不确定性因素上界的未知性,实现了MIMO系统的自适应Terminal控制器设计,所设计的滑模面方程既保。
基于模糊控制和滑模控制的机电传动系统稳定性分析与优化
基于模糊控制和滑模控制的机电传动系统稳定性分析与优化机电传动系统是由电机、传动装置和负载组成的控制系统，在工业领域中广泛应用。
为了提高机电传动系统的稳定性和性能，研究人员提出了很多控制方法。
本文将基于模糊控制和滑模控制两种方法对机电传动系统进行稳定性分析与优化。
一、模糊控制方法模糊控制是一种基于经验知识的控制方法，它可以处理系统模型不准确或存在非线性问题的情况。
在机电传动系统中，模糊控制可以用于调节控制器的参数，以提高系统的稳定性和响应速度。
1. 模糊控制系统的建模首先，需要建立模糊控制系统的数学模型。
通过对机电传动系统的特性进行观测和实验，可以得到系统的输入和输出数据。
然后，利用模糊集合和模糊规则来描述系统的动态特性。
最后，建立模糊控制器，将输入与输出通过模糊化和去模糊化的过程来实现控制。
2. 模糊控制的优化策略在模糊控制中，模糊集合和模糊规则的选择对系统性能有很大影响。
可以通过试验和仿真来优化模糊集合和模糊规则的选择，以使系统的稳定性和响应速度达到最优。
3. 模糊控制在机电传动系统中的应用模糊控制已经被广泛应用于机电传动系统的速度控制、位置控制和力控制等方面。
通过模糊控制，可以更好地适应系统参数的变化和非线性问题，提高系统的控制性能。
二、滑模控制方法滑模控制是一种基于变结构控制的方法，它可以处理系统存在的不确定性和外部扰动的问题。
在机电传动系统中，滑模控制可以用于实现系统的稳定性和准确的跟踪控制。
1. 滑模控制系统的建模滑模控制的基本思想是引入一个滑模面来使系统的状态跟踪这个面。
通过选择合适的滑模面和控制律，在系统的滑动模式下实现系统的控制。
在机电传动系统中，可以将滑模控制应用于电机速度控制、负载力矩控制等方面。
2. 滑模控制的优化策略滑模控制的一个重要问题是选择合适的滑模面和控制律。
滑模面的选择要考虑系统的稳定性和响应速度，控制律的设计要考虑系统的非线性特性和外部扰动的影响。
通过试验和仿真，可以优化滑模控制策略以提高系统的控制精度和稳定性。
基于遗传算法的模糊滑模控制在永磁直线电机位置控制中的应用
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第 ３ 卷 第 ４期 ２
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基 于 遗 传 算 法 的 模 糊 滑 模 控 制 在 永 磁 直 线 电机 位 置 控 制 中 的 应 用
ＧＡ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｕ ｅ ｏ ｏ ｔｍｉｅ ｔ ｅ ｍｅ ｅ ｓ ｉ ｕ ｃ ｉｎ ｆｆ ｚ ｙ ｖ ｒ ｂ ｅ ． Ｓ ｍｕ ａ ｉ ｎ ｓ ｕ ｙ ｉ ｍａ ｅ ａｇ ｒｔ ｍ ｓ ｓ ｄ ｔ ｐ ｉ ｚ ｈ ｍｂ ｒ ｈ ｐ ｆ ｎ ｔ ｓ ｏ ｕ ｚ ａ ｉ ｌｓ ｏ ａ ｉ ｌｔ ｔ ｄ ｓ ｏ ｄ
关 键 词 ： 磁 直 线 电 机 ； 力 波 动 ｝ 糊 系统 ； 传 算法 ； 模 变 控制 永 推 模 遗 滑
文献标识码： Ａ 文 章 编 号 ： ０ ０— ９ ０ ２ １ ） ４ ０ ４— ５ ｉ ０ ５ ０ （ ０ ０ ０ —０ ９ ０
中 图分 类 号 ： ２ ３ ＴＰ ７
Ａｐｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ａ ｔｖ ｚ ｙ Ｓ ｉ ｎｇ Ｍ ｏ ｅ Ｃｏ ｔ ｏ ｓ ｄ ｏ ｌｃ ｔｏ ｆ Ａｄ ｐ ｉ ｅ Ｆｕ ｚ ｌｄｉ ｄ ｎ ｒ ｌＢａ ｅ ｎ ＧＡ ｎ ｉ Ｐｏ ｉｉ ｎｉ ｒ ｏ Ｓ ｓ ｅ ｏ ｈ ｒ ａ ｎｔＭ ａ ｎ ｔｃ Ｌｉ ａ ｏ ｏ ｓ ｓｔｏ ｎｇ Ｓｅ ｖ ｙ ｔ ｍ ｆ ｔ ｅ Ｐｅ ｍ ｎｅ ｇ ｅ ｉ ｎｅ ｒ Ｍ ｔ ｒ
基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制系统的优化研究
基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制系统的优化研究李江波;刘述喜;童磊【摘要】为了优化传统基于滑模观测器(SMO)的永磁同步电机(PMSM)无传感器控制系统的性能,分析了传统控制系统中相应模块的数学模型和控制算法存在的问题,建立了优化的基于SMO的PMSM无传感器控制系统模型并进行了仿真.通过分析传统SMO的数学模型,在保证SMO满足Lyapunov稳定条件的前提下,根据电机不同工况对滑模增益进行实时优化,提高了SMO的观测性能.为了提高锁相环(PLL)输出信号的质量,在PLL输入端加上低通滤波器,并对低通滤波环节造成的位置角度偏差进行补偿.通过仿真验证上述所采用优化策略的正确性和可行性,结果表明:优化模型在保证系统动态性能的同时能够获得比传统观察系统质量更高的观测信号.【期刊名称】《电机与控制应用》【年(卷),期】2018(045)011【总页数】6页(P50-55)【关键词】永磁同步电机;滑模观测器;锁相环;角度补偿【作者】李江波;刘述喜;童磊【作者单位】重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆400054;重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆400054;重庆理工大学电气与电子工程学院,重庆400054【正文语种】中文【中图分类】TM3510 引言永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)具有功率密度大、可靠性高、能量转换效率高等优点[1]，发展前景广阔。
在电机控制过程中，必须利用准确的转子位置与速度信号进行相应的坐标变换[2]。
传统的电机控制系统中大多采用磁编码器、光电编码器、旋转变压器等物理传感器对电机转子速度与位置进行检测。
物理传感器存在着成本高、可靠性低、结构复杂等缺点，阻碍了PMSM的推广。
电机无速度传感器技术由于其自身的优越性，成为目前交流调速的一个重要发展方向。
无传感器控制策略主要包括：高频注入法[3-4]、模型参考自适应观测器法[3，5-6]、卡尔曼滤波器法[3，7]、滑模观测器(Sliding Mode Observer,SMO)法[3，8-13]以及假定坐标法[14]等。
半主动悬架的自适应滑模控制算法研究
半主动悬架的自适应滑模控制算法研究摘要：本研究聚焦于半主动悬架的自适应滑模控制算法，旨在通过深入的理论分析和实验验证，提升车辆行驶的平顺性和稳定性。
半主动悬架作为一种先进的汽车悬架系统，能够通过传感器感知路面状况和车身姿态，实时调节阻尼参数，从而优化车辆性能。
而自适应滑模控制算法的应用，则能进一步提升半主动悬架的性能表现。
我们提出了一种基于改进的理想天棚系统的自适应滑模变结构控制算法。
该算法的核心在于在实际被控系统和参考模型之间的误差动力学系统中产生渐进稳定的滑模运动。
通过李雅普诺夫稳定性原理，我们证明了所设计的滑模控制算法的稳定性。
以某重型车辆为例进行的MATLAB 仿真结果显示，与传统被动悬架和最优控制相比，自适应滑模控制器能够显著改善车辆的平顺性，并对模型参数的不确定性和外界扰动展现出良好的适应性和鲁棒性。
滑模控制算法也存在抖振问题，这也是未来研究需要重点关注的方向。
为了解决这一问题，我们探讨了各种削弱抖振的方案，并在实验验证中观察到滑模控制的抖振现象相对较小，这表明所设计的滑模控制器能够很好地改善悬架性能，达到预期效果。
我们还研究了轮胎阻尼对悬架系统性能的影响，提出了一种考虑轮胎非线性阻尼的四分之一车模型。
通过在不同路面条件下的仿真分析，我们深入探讨了滑模控制和天棚控制在不同车速和路面频率下的性能表现。
本研究为半主动悬架的自适应滑模控制算法提供了深入的理论和实验支持，为进一步提升汽车行驶性能提供了新的思路和方法。
滑模控制的抖振问题仍需进一步研究和完善，以适应更复杂的道路和驾驶条件。
Abstract：This study focuses on the adaptive sliding mode control algorithm of semi-active suspension, aiming to improve the smoothness and stability of vehicle driving throughin-depth theoretical analysis and experimental verification. As an advanced automotive suspension system, semi-active suspension can perceive road conditions and body posture through sensors, adjust damping parameters in real time, and optimize vehicle performance. The application of adaptive sliding mode control algorithm can further improve the performance of semi-active suspension. We propose an adaptive sliding mode variable structure control algorithm based on an improved ideal ceiling system. The core of this algorithm lies in generating asymptotically stable sliding mode motion in the error dynamics system between the actual controlled system and the reference model. We have demonstrated the stability of thedesigned sliding mode control algorithm through the Lyapunov stability principle. The MATLAB simulation results using a heavy vehicle as an example show that compared with traditional passive suspension and optimal control, the adaptive sliding mode controller can significantly improve the smoothness of the vehicle, and demonstrate good adaptability and robustness to the uncertainty of model parameters and external disturbances. The sliding mode control algorithm also has the problem of chattering, which is also a focus of future research. To address this issue, we have explored various solutions to reduce chattering and observed in experimental verification that the chattering phenomenon of sliding mode control is relatively small. This indicates that the designed sliding mode controller can effectively improve suspension performance and achieve the expected results. We also studied the effect of tire damping on suspension system performance and proposed a quarter car model that considers tire nonlinear damping. Through simulation analysis under different road conditions, we delved into the performance of sliding mode control and canopy controlunder different vehicle speeds and road frequencies. This study provides in-depth theoretical and experimental support for the adaptive sliding mode control algorithm of semi-active suspension, and provides new ideas and methods for further improving the driving performance of automobiles. The chattering problem of sliding mode control still needs further research and improvement to adapt to more complex road and driving conditions.一、概述随着汽车工业的不断发展，对车辆行驶平顺性和稳定性的要求也在日益提高。
自适应控制与滑模
自适应控制与滑模自适应控制和滑模控制是现代控制理论中的两个重要概念。
它们在工程控制领域中具有广泛的应用，并在不同的系统中展现出了出色的性能。
本文将介绍自适应控制和滑模控制的基本原理和应用，探讨它们之间的联系与区别，并通过实例来说明它们在不同实际问题中的应用。
自适应控制是一种根据被控对象的特性自动调整控制系统参数的控制方法。
它通过实时测量被控对象的反馈信号，并将其与期望输出进行比较，利用自适应算法来调整控制器的参数，以实现对被控对象动态特性的准确描述和控制。
自适应控制的关键是设计合适的自适应算法，以确保对被控对象的实时适应性和鲁棒性。
滑模控制是一种基于滑模面的控制方法，它通过引入滑模面使得被控对象的状态跟踪该滑模面上的轨迹，从而实现对被控对象的稳定控制。
滑模控制的核心思想是将系统状态引入到滑模面上，使得滑模面上的控制器能够以较小的误差实现系统的鲁棒稳定。
滑模控制特别适用于反馈不完全、存在参数不确定性和外部干扰的非线性系统。
自适应控制和滑模控制在某些方面存在相似之处。
首先，它们都是针对复杂系统和多变环境的控制方法，具有较强的适应性和鲁棒性。
其次，它们都需要借助控制器参数的调整来实现对被控对象的控制。
然而，它们的实现方式和调整方式存在一些明显的差异。
自适应控制通过实时测量被控对象的反馈信号，并进行参数的在线调整。
它利用自适应算法对系统进行建模和辨识，根据辨识结果来调整控制器的参数。
自适应控制的优势在于可以满足不同被控对象的需求，并且能够在系统动态变化时保持较好的控制效果。
然而，自适应控制也存在一些问题，如辨识过程中的噪声敏感性和通过自适应算法引入的控制器非线性等。
滑模控制则通过引入滑模面来实现对被控对象的控制。
滑模面是一个特定的超平面，被控对象的状态需要跟踪该超平面上的轨迹。
滑模控制通过设计滑模面的形状和控制律的参数，使得滑模面上的控制器能够实现对被控对象的稳定控制。
滑模控制的优势在于对系统动态特性的描述非常简洁，控制器参数的调整也较为简单。
基于滑膜观测的FOC无刷电机控制系统设计
基于滑膜观测的FOC无刷电机控制系统设计
许为龙;徐宏宇
【期刊名称】《机电工程技术》
【年(卷),期】2024(53)1
【摘要】针对目前全驱动型机器人的高工作精度以及高稳定性需求,设计全驱动型机器人关节驱动控制系统。
基于无刷电机数学模型,电机驱动方案采用矢量电机控制算法FOC,电机角速度位置采用有感、无感相结合获取,即在启动以及低速转动下采用位置传感器,在中高速转动下切换使用滑模观测器。
观测器对电机反电动势观测值进行运算处理,获得电机位置和速度。
在MATLAB/Simulink搭建控制模型,验证算法可行性。
仿真结果表明:在负载情况下,中低转速下,控制精度低,低成本位置传感器足以满足控制需求;在中高转速下,位置获取方法切换为滑模观测器,此时无位置传感器控制,无需使用高精度位置传感器,根据电机运行的电流观测到的位置,足以满足中高转速需求。
且观测器监测内部运行状态,无视外界影响,大大提高控制系统的响应性与稳定性。
【总页数】5页(P159-162)
【作者】许为龙;徐宏宇
【作者单位】沈阳航空航天大学电子信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP24;TP27
【相关文献】
1.基于BLDCM和FOC算法的汽车电子水泵控制系统设计
2.一种基于FOC与PID 算法的无刷电机的驱动设计与实现
3.基于FPGA的永磁同步电机FOC矢量控制系统设计
4.基于DRV8302的FOC无刷电机驱动设计
5.基于STM32F411的无刷直流电机FOC控制系统设计
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基于神经网络的自适应滑模控制算法
基于神经网络的自适应滑模控制算法一、基于神经网络的自适应滑模控制算法概述自适应滑模控制算法是一种先进的控制策略，它能够在系统存在不确定性和外部干扰的情况下，保证系统的稳定性和性能。
近年来，随着神经网络技术的发展，基于神经网络的自适应滑模控制算法逐渐成为研究的热点。
该算法通过神经网络来逼近系统的不确定性和非线性部分，从而实现对复杂系统的精确控制。
1.1 神经网络在控制算法中的应用神经网络因其强大的非线性映射能力和自学习能力，在控制系统中得到了广泛的应用。
它可以被训练来逼近任意复杂的非线性函数，这使得神经网络成为处理系统不确定性和非线性的理想工具。
1.2 自适应滑模控制算法的基本原理自适应滑模控制算法的核心思想是在系统的滑动面附近设计一个控制律，使得系统状态能够沿着滑动面滑动，最终达到期望的状态。
算法的自适应特性体现在能够根据系统状态的变化动态调整控制参数，以适应系统的变化。
1.3 基于神经网络的自适应滑模控制算法的优势将神经网络与自适应滑模控制算法相结合，可以充分发挥两者的优势。
神经网络能够处理系统的不确定性和非线性，而自适应滑模控制算法能够保证系统的稳定性和性能。
这种结合不仅提高了控制算法的鲁棒性，还增强了其适应性。
二、基于神经网络的自适应滑模控制算法的关键技术基于神经网络的自适应滑模控制算法涉及多个关键技术，包括神经网络的设计、训练、参数调整以及滑模控制律的设计等。
2.1 神经网络的设计神经网络的设计是算法成功的关键。
需要选择合适的网络结构、激活函数和学习算法，以确保网络能够有效地逼近系统的不确定性和非线性部分。
2.2 神经网络的训练神经网络的训练是算法实施的基础。
通过大量的训练数据，网络可以学习到系统的动态特性，从而提高控制算法的性能。
2.3 参数调整策略参数调整策略是算法自适应性的核心。
需要设计合适的调整机制，使得控制参数能够根据系统状态的变化动态调整，以适应系统的变化。
2.4 滑模控制律的设计滑模控制律的设计是算法实现稳定性和性能的关键。
新能源汽车驱动电机控制系统算法优化
新能源汽车驱动电机控制系统算法优化随着环保观念的普及和国家政策的支持，新能源汽车成为未来发展趋势。
而作为新能源汽车的核心部件，驱动电机控制系统的优化也愈发显得至关重要。
针对这一问题，本文将从算法优化方面进行探讨。
一、控制系统概述驱动电机控制系统是指针对电动汽车的电机控制器进行调节和控制的一整套系统。
该系统包括多个子系统，如驱动电机、电池管理、动力电池控制等，这些子系统要协调配合完成电动汽车的动力输出、回收和存储等功能。
在控制系统中，驱动电机控制单元是最为重要的一部分。
它通过对电机转矩、转速、母线电压等参数的精确控制，保证电动汽车的正常工作。
二、驱动电机控制算法驱动电机控制算法是指电机控制器根据车载传感器采集的各种信息，使用各种控制算法计算出驱动电机的力矩命令和控制信号，以达到控制转矩、速度等的目的。
在电动汽车技术的发展过程中，针对不同驱动模式（如纯电和混合动力等）提出了不同的控制算法。
常见的控制算法有以下几种：1. SVM控制算法SVM控制算法通过计算控制信号的矢量和矢量的幅值大小，来实现对控制信号的高精度控制。
在SVM控制算法中，控制信号经分解后会产生多个矢量，通过比较这些矢量的幅值大小，可以选择合适的矢量进行控制，以达到更为准确的控制效果。
2. 直接扭矩控制算法直接扭矩控制算法是一种以功率为基础的控制算法，其关键在于通过扭矩命令来控制驱动电机产生的扭矩。
在直接扭矩控制算法中，电机转动的扭矩与控制电流成正比，因此控制电流越大，电机产生的扭矩也越大。
3. 曲线生成控制算法曲线生成控制算法是一种最常见的控制算法，它通过计算目标扭矩曲线和实际扭矩曲线的差异性，使驱动电机实现自适应控制，即在不同工况下能够产生适当的控制信号，以保持电动汽车的稳定性。
三、算法优化在控制算法应用中，我们需要考虑到指标的种类和量化方法。
常见的指标包括控制精度、动态性能、静态性能、驱动能效等等。
在电动汽车的实际应用场景中，需要针对不同的工况情况，对控制算法进行不同的优化。
基于滑模自抗扰的永磁同步电机伺服控制策略探究
第34卷第4期2020年12月开封大学学报JOURNAL OF KAIFENG UNIVERSITYVol.34No.4Dec.2020基于滑模自抗扰的永磁同步电机伺服控制策略探究吴栋(开封市脫贫攻坚信息中心，河南开封475000)摘要:针对具有外部负载、转动惯量和电枢电阻变化等外部扰动与内部不确定性的永磁同步电动机，设计了一个基于滑模自抗扰控制器的伺服控制系统.通过对永磁同步电机伺服系统进行数学模型构建,将系统参数变化引起内部不确定性及外部随机扰动视为“总扰动”，设计过渡过程与线性扩张状态观测器进行观测并补偿，使得系统响应快速无超调地跟踪输入信号，滑模状态反馈使闭环伺服系统实现快速稳定控制，并通过李雅普诺夫方法，证明其一致稳定性.仿真和试验均表明，与传统PID和线性自抗扰控制相比，这种基于滑模自抗扰的控制策略更能抑制负载变化和转动惯量变化引起的扰动.关键词:永磁同步电机;滑模控制；自抗扰控制；不确定性；外部扰动中图分类号:TP272文献标识码0引言目前,永磁同步电机(PMSM)是工业应用中最常见的伺服系统执行机构，它具有体积小、控制方便、工作效率高、电磁转矩大等优点.永磁同步电动机具有非线性和强耦合等特征.高精度的伺服系统要求伺服电机在外部出现大的扰动时保证仍具有良好的响应性能,因此在永磁同步电机位置伺服控制方面必须采取更高等级的控制策略，必须同时克服永磁同步电机参数变量变化引起的内部不确定性及外部负载变化引起扰动的影响.如作为经典控制策略的传统PID控制［1］，其具有不依赖数学模型、参数易于调节等优点，但是它无法动态抑制内部不确定性和外部随机扰动.现代非线性控制策略,如自适应控制比模糊控制、变结构控制⑷冈等，虽然对电机参数和负载变化具有很强的鲁棒性，但是它们都需要系统的精确模型和扰动信息,不但运算复杂,而且参数较多，调节困难，不利于工程应用实践.针对这些问题特别是在不确定系统中的问题,韩京清提出了非线性自抗扰控制器［6］.高志强在此基础上进行简化，提出了线性自抗扰控制器及其实现的参数化.相对于非线性自抗扰控制,这是一种简化算法,它继承了自抗扰控制的优点［7］.线性扩张状态A文章编号:1008-343X(2020)04-87-04观测器(LESO)是线性自抗扰控制器的重要组成部分,它不仅具有观测状态的能力，而且将系统模型的不确定性和外部扰动作为一个扩张状态进行实时估计.滑模控制(SMC)是不确定系统有效的控制方法,具有很强的鲁棒性.它的主要优点是:第一,能够快速响应和具有优良的动态性能;第二,对模型参数的不确定性和外部干扰具有很强的鲁棒性.滑模控制算法呵和自抗扰控制［6］［7暂在永磁同步电机系统控制研究中均取得了良好的效果.但是，自抗扰控制对参数变化的鲁棒性不强［8］.本文研究的目的是提高永磁同步电机系统抑制不确定性和外部干扰的能力和鲁棒性.为此,笔者结合自抗扰和滑模控制的优势,提出一种新的滑模线性自抗扰控制方案.首先，分析永磁同步电机的动力学模型.基于传统线性自抗扰控制和滑模控制，设计出滑模自抗扰控制器.其次，通过证明和分析，得出闭环系统的跟踪误差是一致收敛有界的.最后，滑模自抗扰控制与传统线性自抗扰控制仿真的对比，表明了文章提出的控制策略在永磁同步电机系统控制上的有效性.1系统建模本文研究的系统是定子为星型(Y)接法三相交流电供电、转子为平面的永磁式同步电动机.作如下收稿日期：2020-10-22作者简介:吴栋(1990—)，男，河南省民权县人，助理工程师,硕士，主要从事滑模控制的永磁电动机研究。
动力系统控制中的自适应滑模方法研究
动力系统控制中的自适应滑模方法研究摘要：动力系统控制是现代工程领域的重要研究方向之一。
自适应滑模方法是动力系统控制中的一种有效方法，能够克服系统参数变化、模型不确定性和外部干扰等问题。
本文将对自适应滑模方法在动力系统控制中的研究进行综述，介绍其基本原理、设计方法和应用场景，并分析其优点和局限性，为进一步研究提供参考。
1. 引言动力系统控制是指对具有一定动态特性的系统进行控制和调节，以实现预期性能要求。
随着科技的进步和工业自动化需求的增加，控制系统的设计和优化变得越来越重要。
自适应滑模控制作为一种有力的控制方法，被广泛应用于各个领域，特别是在动力系统控制中具有重要的研究价值。
2. 自适应滑模控制的基本原理自适应滑模控制的基本原理是通过引入一个可调节的滑模面，使系统的状态能够滑动到滑模面上，从而实现对系统的控制。
自适应滑模控制可以通过适应性参数调整来克服系统参数变化和模型不确定性带来的影响，同时能够抑制外部干扰的影响，提高系统的鲁棒性和追踪性能。
3. 自适应滑模控制的设计方法自适应滑模控制的设计方法主要包括滑模面的选择、滑模参数的调整和自适应律的设计。
滑模面的选择需要根据系统的特性和控制要求来确定，可以采用线性或非线性的方式。
滑模参数的调整可以通过自适应律进行实现，自适应律可以根据误差和误差变化率来调整滑模参数。
自适应滑模控制的设计方法需要考虑系统的动态特性和控制要求，确保系统能够稳定运行。
4. 自适应滑模控制在动力系统控制中的应用自适应滑模控制在动力系统控制中有广泛的应用领域，例如汽车发动机控制、机器人控制、电力系统控制等。
在汽车发动机控制中，自适应滑模控制可以实现对发动机的稳定性、燃料效率和排放性能的优化。
在机器人控制中，自适应滑模控制可以实现对机器人运动轨迹的精确控制和避障控制。
在电力系统控制中，自适应滑模控制可以实现对电网的频率和电压的稳定控制。
这些应用场景都展示了自适应滑模控制在动力系统控制中的巨大潜力。
基于自适应滑模观测器无位置传感器PMSM控制方法研究
微电机MICROMOTORS第53卷第12期020年 9月VoO53. No. 10Dec. 2022基于自适应滑模观测器无位置传感器PMSM控制方法研究姚艳艳，张会娟，刘建娟，吴才章，陈红梅(河南工业大学电气工程学院，郑州450000)摘 要：针对无位置传感器永磁同步电机控制存在的转子位置与转速估计精度不高的问题，结合自适应算法设计了一种新型的自适应滑模观测器。
滑模自身机制引起的系统抖振问题是影响电机转子位置与转速估计的最大因素。
为了降抖减振，采用连续的smmoid 阈值函数代替ugn 符号函数；提出一个反电动势自适应估计环节代替传统的低通 滤波器，提高反电动势估计精度；此外为了降低转子位置及其转速的估计误差，采用锁相环对其进行估计。
最后,基于220W 的PMSM 搭建实验平台对上述改进算法进行验证。
结果表明：电机转子位置与转速估计稳态误差分别为0. 99 rad 、79 r/min ,能够实现无位置传感器PMSM 高精度控制。
关键词： 永磁同步电机；无位置传感器；自适应滑模观测器；锁相环中图分类号：TM351； TM341； TP073 文献标志码：A 文章编号：1001-6848(2020)9-0060-07Reserrci on PMSM WitOoui Position Sersoro Controi Baset on AdaptiveSlicing Mode ObservesYAO Yanyan , ZHANG Huijuan , LIU Jianjuan , WU Caizhang , CHEN Hongmai(College of Electrical Engineering , Henan University of Technoloya , Zhengzhof 457001, CCinn )Abstraci : Id this papan , a novel adaptive sliding moVa oVse/vn was proposed based on adaptive alnorithm toimprove tha estimation acch/cy of /ton position and speed of tha permanent maynei sypch/novs moton sys tem which has no position sensors. Tha system chatteOng cansed by tha sliding moVa mechanism is tha bia-n/t factos aPecting tha estimation acchracy of /ton position and speed of tha moton. Hence tha sian function was replaced by tha sinmoid amctiov t o reduce tha chatteOng. Moreoves , an adaptive astimatiov methoV of Bach-4MF (bach electromotive force) which substitutas tha trabidovai low-pass filtvs was put foovarf to in crease tha estimation acchracy of Bach-4MF. Then tha ppase-loched loop was adopted to reduce tha estima tion erros of /ton position and speed . FindPy, tha expeOment based on tha 200 W PMSM were implemen ted ,and the results show that the selycteVh /ros ol /ton position and speed were /sp/th/y reduced to2. 169 rad and 79 r/min, which can realize the hign-precisiov control of PMSM withovt position sensors.Key words ： permanent maynei sypch/novs moton ； withovt position sen s on ； adaptive slidinn moVe oVse/en ；ppase-loched loopo 引言t d =2的矢量控制策略自问世以来便受到大量研究学者的青睐。
控制系统中的自适应滑模控制方法
控制系统中的自适应滑模控制方法自适应滑模控制方法在控制系统中的应用1. 引言自适应控制是一种在系统运行过程中根据系统动态反馈信息进行参数调整的控制方法。
自适应控制的目标是实现对系统动态特性的准确建模，从而实现控制器参数自整定，以适应系统外部环境的变化。
滑模控制是一种具有强鲁棒性和快速响应特性的控制方法。
本文将讨论在控制系统中应用自适应滑模控制方法的原理和优势。
2. 自适应滑模控制方法的原理自适应滑模控制方法是将滑模控制方法与自适应控制方法相结合的一种控制策略。
它通过引入自适应控制器来调整滑模控制器的参数，以实现对系统动态特性进行准确建模。
自适应滑模控制方法的基本原理如下：首先，定义系统的滑模面，该滑模面可以根据系统的状态变量进行构建。
滑模面的目标是将系统状态变量引导到滑模面上，并保持在滑模面上运动。
接下来，设计滑模控制器，根据滑模面的误差信号进行控制器参数调整。
滑模控制器的作用是通过施加控制力，将系统状态变量引导到滑模面上，并保持在滑模面上。
然后，引入自适应控制器来调整滑模控制器的参数。
自适应控制器可以根据系统的反馈信息进行参数调整，实现对系统动态特性的准确建模。
最后，通过反馈机制进行闭环控制。
将系统输出与期望输出进行比较，得到误差信号，然后根据误差信号调整控制器参数，实现对系统的稳定控制。
3. 自适应滑模控制方法的优势自适应滑模控制方法具有以下优势：3.1 鲁棒性强：滑模控制方法本身具有强鲁棒性，可以有效抵抗外部干扰和系统参数变化，在一定程度上增强了控制系统的稳定性。
3.2 响应速度快：滑模控制方法具有快速响应特性，能够在系统状态变化时迅速调整控制器参数，实现对系统的快速控制。
3.3 自适应性强：自适应控制方法可以根据系统的动态特性进行参数自整定，实现了对系统外部环境变化的适应能力。
3.4 准确性高：自适应滑模控制方法可以准确建模系统的动态特性，通过参数调整实现对系统的精确控制。
4. 自适应滑模控制方法的应用领域自适应滑模控制方法在控制系统中应用广泛，适用于以下领域：4.1 电力系统：自适应滑模控制方法可以用于电力系统中的调压控制，实现对电力系统的稳定运行。
基于自适应扰动和改进趋近律的永磁同步电机滑模调速系统
基于自适应扰动和改进趋近律的永磁同步电机滑模调速系统李旭阳;黎晓曦;朱其新;朱永红
【期刊名称】《机床与液压》
【年(卷),期】2024(52)6
【摘要】针对永磁同步电机突然加入负载时存在的转速波动和不稳定问题,提出一种基于自适应扰动和新型趋近律的滑模速度控制方法。
在趋近律内引入系统状态变量,同时改进趋近律内的数学关系,从而提高系统趋近速度的自适应调节能力,达到提升系统综合性能的目的;利用李雅普诺夫稳定性判据进行反推,对负载转矩进行了自适应估计,使得文中控制策略满足李雅普诺夫稳定判据的同时,降低了外部负载对电机转速的影响。
最后,在Simulink环境下将文中控制策略与传统滑模控制策略进行对比。
仿真结果表明:采用文中控制方法的系统响应更快、抑制系统抖振的能力更强,此方法能够有效地提高系统的综合性能,实现更稳定的转速控制。
【总页数】5页(P62-66)
【作者】李旭阳;黎晓曦;朱其新;朱永红
【作者单位】苏州科技大学机械工程学院;贵阳卷烟厂;苏州市共融机器人技术重点实验室;景德镇陶瓷大学机电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP13
【相关文献】
1.永磁同步电机调速系统的模糊趋近律滑模控制
2.永磁同步电机调速系统的趋近律滑模控制
3.永磁同步电机滑模调速系统新型趋近律控制
4.永磁同步电机滑模调速系统新型趋近律控制
5.基于快速趋近律的永磁同步电机驱动系统改进无模型滑模控制
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基于模型预测控制的电机位置控制优化方案
基于模型预测控制的电机位置控制优化方案电机位置控制是现代工业中用到的一项重要技术，它通常用于实现精确的位置和速度控制。
模型预测控制（MPC）是一种先进的控制方法，可以在给定约束下优化控制系统的性能。
本文将介绍基于模型预测控制的电机位置控制优化方案，探讨其在工业应用中的优势和挑战。
一、简介电机位置控制是指通过控制电机的转矩和速度，使得电机角度或位置达到期望值。
传统的位置控制方法通常基于经验规则和PID控制器，但这些方法无法有效解决非线性和约束问题。
模型预测控制通过建立系统模型，预测系统未来的行为，并优化控制输入信号，以实现性能优化和约束满足。
二、模型建立在基于模型预测控制的电机位置控制中，首先需要建立电机的数学模型。
电机模型可以通过动力学方程和电磁方程来描述。
常见的电机模型包括直流电机、交流感应电机和步进电机等。
根据具体的应用需求和电机类型，选择适当的模型进行建立。
三、预测模型基于电机模型，可以建立预测模型来预测电机的未来行为。
预测模型可以是离散时间模型或连续时间模型。
离散时间模型通常使用差分方程描述，连续时间模型使用微分方程描述。
预测模型的准确性将直接影响控制系统的性能。
四、优化问题在模型预测控制中，将位置控制问题转化为一个优化问题。
通过最小化控制器和参考模型之间的误差函数，对控制输入进行优化。
优化问题通常具有约束条件，如电机速度、加速度和转矩的限制。
在优化问题中，需要考虑控制器的计算能力和控制周期，以确保实时性能和稳定性。
五、控制器设计根据优化问题的求解结果，设计控制器来实现最优控制输入。
常见的控制器包括线性二次调节器（LQR）、模型预测控制器（MPC）等。
MPC控制器在每个采样周期内根据当前状态和未来预测模型进行计算，具有较好的性能和稳定性。
六、约束条件处理模型预测控制具有天然的约束满足能力，可以有效处理电机系统中的约束条件。
在优化问题中，对约束条件进行建模，并在优化过程中进行监控和调整。
当系统状态接近约束边界时，可以通过动态调整控制输入，确保约束条件的满足。
基于滑模自抗扰的风机系统混合储能控制策略
基于滑模自抗扰的风机系统混合储能控制策略摘要：为增强风电系统的安全稳定运行及低压侧的穿越，本项目拟研究一种新型的滑动模态自抗扰复合能量存储方法。
该储能装置采用了一种新型的双闭环控制方式，采用了一种基于滑动模式的ADRC控制器。
采用MATLAB/Simulink模拟软件建立了一种新的控制策略，研究了这种控制策略对改善电力系统的动态特性、抑制节点电压变化、改善电网供电品质、增强了风电机组的低压穿透性等方面的作用。
关键词：风电；低压跨越；复合能量存储；滑动模态ADRC前言在常规能源逐渐枯竭的情况下，风能是一种清洁、可持续的能量来源，备受关注。
在风力发电并网容量持续增长的同时，为了确保电力系统安全性、稳定性等问题，对风力发电机的技术提出了更高的要求，这就需要对并网的风机具备一定的低电压穿越能力，即使在并网点出现了故障，或者出现了电压跌落等状况下，风力发电机也能够在不脱网的前提下继续运转。
1风电的波动性及调节方法研究现状1.1风电波动性对电网旳影响电力系统的平稳运行离不开用源之间的动态均衡，但由于风力的波动性、间歇性等特性，其对电力系统的负荷均衡造成了极大的冲击，不仅会对电力系统的安全稳定造成极大的威胁，也会对电力系统的安全、高效、可靠的供电管理造成极大的威胁，还会引发诸如电压偏移、脉动、闪变等一系列的电力质量问题，严重时还会造成严重的风场脱网。
大规模的变化多端的风力发电接入电网，给电网带来的影响主要有：(1)对电网调度的影响风力发电的波动特性是影响并联电网产、用电动态均衡的重要原因，然而，由于风力发电的波动特性，现有的发电规划方法很难有效地调整，导致大型风电场无法接入，导致了巨大的资源浪费。
但若能在某一时段内预报出风力，也无法对电力系统的发电规划进行有效的引导，但预报的准确性无法达到实时性的要求。
在兆瓦级风机组机组的并网、风力发电量不断增加的背景下，需要增加电力系统的旋转后备能力，从而使电力系统在满足风电并网需求的同时，也使电力系统的可调整后备能力大大增加，从而导致了电力系统在并网条件下，电力系统对电力系统的需求逐渐增加，从而影响了电力系统对风力资源的使用。
基于新型自适应滑模观测器的BLDC控制
基于新型自适应滑模观测器的BLDC控制杨沛豪;王晓兰;刘向辰;寇水潮;高峰;范乐【摘要】为了改进无刷直流电机(BLDC)无位置传感器控制系统的性能,提出了一种新型自适应滑模观测器对转子位置与转速进行估计,该观测器构建了一种新型切换函数代替传统符号函数,使得控制系统不必外加低通滤波器和相位补偿模块就可以获得平滑的线反电动势观测值,进而得到转子位置.应用李雅普诺夫(Ly-apunov)稳定性理论,设计模型参考自适应算法对转速进行估计,该自适应算法不受切换纹波的影响.仿真和实验表明,所提方法能够准确估计无刷直流电机线反电动势及转速,有效地抑制了转矩纹波,提高了整个系统的稳定性、快速性及鲁棒性.【期刊名称】《电气传动》【年(卷),期】2019(049)004【总页数】5页(P6-10)【关键词】无刷直流电机;滑模观测器;切换函数;模型参考自适应算法【作者】杨沛豪;王晓兰;刘向辰;寇水潮;高峰;范乐【作者单位】西安热工研究院有限公司,陕西西安 710054;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050;西安热工研究院有限公司,陕西西安 710054;西安热工研究院有限公司,陕西西安 710054;西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西西安 710048【正文语种】中文【中图分类】TM33无刷直流电机具有结构简单、功率密度大、可靠性高等优点，在诸多领域获得了广泛的应用［1-2］。
为了实现换相，无刷直流电机通常以转子位置传感器来实时检测转子位置，然而位置传感器不仅增加了电机的成本而且限制了电机在某些场合中的应用，因此近年来无刷直流电机无位置传感器控制成为研究的热点，其中反电势法是目前应用最广泛的无刷直流电机无位置传感器控制方法［3-4］。
文献［3］提出一种反电动势过零检测法来确定转子信息，通过检测任意导通两相线电压经在线软件计算得到未导通相反电动势过零点。
基于滑模控制的永磁同步电机直接转矩控制研究
策略"并且具有使系统结构随 着 时 间 变 化 的 开 关 特 性&## A#!' % 滑模控制的原理是根据系统所需的动态特
性来设计系统的切换超平面"并利用滑模控制器将系
统状态从超平面以外向切换超平面进行收束% 系统到
达切换超平面时"它的控制作用可以使系统沿着切换 超平面到达系统的原点&#%' %
滑模控制定义为"设一阶非线性系统
忽略磁场中所有的空间谐波$!<# 电机中三相电流为
正弦波 % &$ A#"'
则表贴式 三 相 永 磁 同 步 电 机 的 数 学 模 型 表 达 式
为)定子电压方程
"!b"#!cFF#!cN!$!
!##
定子磁链方程
!b"%c&'#!
!!#
电磁转矩方程
($b#)8*+ ! ", -.A".-, # b#)8*+ "%-. !%# 定子电压空间矢量
d" e"
!#<#
其中"前两种通常使用广义滑模规则及特定趋近律来
实现%
?滑模控制器设计
滑模控制具有存在性(可达性(稳定性等特点"所
以对于滑模控制器的设计"需要先确定切换函数 &"再
根据滑模控制的条件利用趋近律设计出符合要求的滑
模控制器"即可得到变结构控制器的输出 8%
当只考虑一个动态系统时"可以由下式进行描述
收稿日期!"#9:"&:"9 基金项目国家自然科学基金 ;#8"<8"= 河南省科技攻关项 目#=!#"!!#"!!! 河 南 省 高 等 学 校 青 年 骨 干 教 师 培 养 计 划 !"#&>>60"8# ?@;青 年 骨 干 教 师 资 助 计 划 >>60!"#= A #9% 河南理工大学博士基金 B!"#9 A%" CD+/-.D(CD+7,D( 0*/).*) E-7.FD+/-. -G H4/.D ;#8"<8"= 8#&&&"=" ?).D. @,-I/.*)0*/).*)D.F 3)*4.-(-JKL)M)D,*4 @,-: N)*+ #=!#"!!#"!!! ?).D. @,-I/.*)?/J4),0*4--(O-7+4 P)K 3)D*4),3,D/./.J@,-J,DQ!"#&>>60"8# ?@;O-7+4 P)K3)D*4: ),E7.F/.J@,-J,DQ >>60!"#= A#9% ?).D. @-(K+)*4./*;./I),: M/+KR-*+-,D(E7.F B!"#9 A%" 作者简介吉升阳#$$" A 男硕士研究生 研究方向电机 电器及其控制 汪旭东#$=& A 男博士教授博士生导师 省级特聘教授 研究方向直线电机及其电气控制特种电机研 究及设计等 许孝卓#$9% A 男博士副教授 研究方向 直线电机及电气控制
无刷电机控制算法优化研究
无刷电机控制算法优化研究自从无刷电机被发明以来，它已经被广泛应用于各个领域，并取得了丰硕的成果。
而无刷电机控制算法则是将无刷电机的性能和控制能力发挥到极致的关键。
随着科技的不断发展，无刷电机控制算法也在不断更新换代，以适应不同领域的需求。
在此背景下，研究无刷电机控制算法优化也变得愈发重要。
本篇文章将分析无刷电机控制算法优化的研究现状和未来发展方向。
一、最优控制理论在无刷电机控制算法中的应用最优控制理论是控制领域的基础理论之一，在无刷电机控制算法中也得到了广泛的应用。
最优控制理论可以提供优化性能的方法，以帮助调节变量实现无刷电机的最佳控制。
与PID控制方法相比，最优控制理论可以优化控制系统的响应和稳态性能，从而有效提高无刷电机的转速和功率输出。
同时，最优控制理论还可以考虑不同的优化目标，例如最小能耗、最小成本等。
二、神经网络在无刷电机控制算法中的应用神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型。
在无刷电机控制算法中，神经网络可以用于无刷电机的建模和控制。
通过神经网络的学习和训练，无刷电机可以实现高精度的控制和响应。
此外，神经网络还可以提高无刷电机的适应性和鲁棒性，使其能够适应各种环境和工况变化。
同时，神经网络还可以优化无刷电机的能效，使其能够实现更好的性能和更高的效率。
三、滑模控制在无刷电机控制算法中的应用滑模控制是一种基于滑模变量的非线性控制方法，它可以有效降低系统的不确定性和干扰，提高控制系统的鲁棒性和性能。
在无刷电机控制算法中，滑模控制可以应用于电机速度和转矩控制。
通过设计合适的滑模控制器，可以实现无刷电机的高精度和高性能控制。
此外，滑模控制还可以优化无刷电机的动态响应和稳态性能，以适应不同的工况和环境要求。
四、智能优化算法在无刷电机控制算法中的应用智能优化算法是一种基于计算智能的算法，它可以自动寻找最优解或接近最优解的方法。
在无刷电机控制算法中，智能优化算法可以应用于优化控制参数、设计控制器和调整系统模型等方面。
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基于自适应滑模控制的电机位置控制算法优
化研究
自适应滑模控制（Adaptive Sliding Mode Control，ASMC）是一种应用于电机位置控制的先进控制算法，常用于提高控制系统的稳定性和鲁棒性。
本文将对基于自适应滑模控制的电机位置控制算法进行优化研究，以进一步提高电机控制系统的性能。
首先，我们将对传统的自适应滑模控制算法进行研究和分析。
自适应滑模控制算法是一种将滑模控制与自适应控制相结合的控制策略，通过利用滑模控制的优势与自适应控制的鲁棒性，可以有效地解决电机控制系统中的非线性、不确定性和外部干扰等问题。
我们将重点关注自适应参数调整策略的设计和实施方式，以确保控制系统能够适应电机系统的变化和不确定性。
接下来，我们将对现有的自适应滑模控制算法进行优化。
基于自适应滑模控制的电机位置控制算法具有一定的缺陷和不足之处，例如在初始阶段存在抖动和过冲等问题。
因此，我们将针对这些问题提出相应的优化策略，并通过数学建模和仿真实验进行验证。
一种可能的优化策略是引入模糊控制或神经网络控制等先进的控制方法，以提高算法的适应性和鲁棒性。
此外，我们将研究自适应滑模控制算法在实际电机控制系统中的应用。
在设计和实施自适应滑模控制算法时，我们需要考虑实际电机系统的特点和限制，例如电机的动力学特性、传感器噪声、装置非线性等。
我们将通过实验测试和数据分析，验证自适应滑模控制算法在真实环境中的性能和可行性，并与传统的位置控制算法进行对比和评估。
最后，我们将总结并讨论研究结果。
根据实验和数据分析的结果，我们将评估优化后的基于自适应滑模控制的电机位置控制算法的性能和效果。
如果算法能够确
实改善电机控制系统的性能，我们将进一步探讨其在其他领域中的应用潜力和扩展性。
总之，本研究将以基于自适应滑模控制的电机位置控制算法为基础，进行系统的优化研究。
通过对传统算法的分析和现有算法的优化，我们将尝试提高电机控制系统的性能和鲁棒性，以满足实际应用的需求。
此外，我们还将关注算法的实际应用和可行性，以确保研究结果能够转化为实际生产和工程中的应用。