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题名永磁同步电机无位置传感器反步超螺旋滑模控制方法
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作者
安锦锦
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机构
郑州旅游职业学院信息工程学院
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2024年第10期138-145,共8页
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基金
河南省科技攻关项目(232102320064)。
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文摘
为了克服未知负载、机械摩擦及外界干扰等不确定力矩对永磁同步电机无位置传感器转速控制精度的影响,提出了一种反步超螺旋滑模控制方法。首先对永磁同步电机的三相坐标系、两相旋转坐标系和两相静止坐标系之间的转换关系进行分析,建立了永磁同步电机运动数学模型;然后针对速度环设计了反步控制律,对转速进行稳定跟踪,通过设计的观测器实时估计不确定力矩,并引入补偿电流来抑制不确定力矩对控制系统的扰动;最后针对电流环设计了超螺旋滑模控制律,实现对电机转速的高精度控制。仿真结果表明,设计的观测器可准确地估计出不确定力矩的大小,最大估计误差仅为0.01 N·m,提出的控制律能够有效克服不确定力矩的影响,使永磁同步电机转速保持较高的精度,最大误差仅为0.46 r/min,大幅改善了永磁同步电机动态控制性能。测试结果表明,设计的反步超螺旋滑模控制律具有更高的控制精度,RMSE、MAE和MAPE分别仅为0.3177 r/min、0.2525 r/min和0.03%,表现出了更强的鲁棒性和更优的工程适用性。
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关键词
永磁同步电机
未知负载
不确定力矩
观测器
反步控制律
超螺旋滑模控制律
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Keywords
permanent magnet synchronous motor
unknown load
uncertain torque
observer
back-stepping control law
hyperspiral sliding mode control law
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分类号
TM85
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名采用神经网络的工业机器人双臂鲁棒控制方法
被引量：4
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作者
楚雪平
王晓玲
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机构
河南职业技术学院智能制造学院
河南科技大学图书馆
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2022年第11期41-47,共7页
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基金
河南省科技攻关项目(202102210114)。
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文摘
为了克服摩擦、干扰以及模型误差等不确定性因素对工业机器人双臂的影响,利用神经网络设计了反步鲁棒控制律。首先建立了工业机器人双臂协同控制模型,然后利用神经网络估计出干扰,并通过不确定性补偿设计出了反步鲁棒控制律,最终实现了对工业机器人双臂空间运动的精确控制。对比仿真得到的结果表明,所设计的反步鲁棒控制律对工业机器人双臂具有更高的控制精度,空间运动指令跟踪的最大误差仅为0.2 cm,不确定性估计的最大误差仅为0.2 N·m。测试实验验证了所设计的反步鲁棒控制律具有更优的工程实用性,空间定位的平均误差为0.18 cm,最大误差仅为0.24 cm,有效降低了各种干扰因素对工业机器人双臂控制精度的影响。
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关键词
机器人双臂
不确定性
空间运动
神经网络
反步鲁棒控制律
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Keywords
double arms of robot
uncertainty
spatial motion
neural network
back-stepping robust control law
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分类号
TH39
[机械工程—机械制造及自动化]
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