机器人的鲁棒有限时间控制方法

介绍了电动汽车 PMSM里MTPA和弱磁表格的计算

针对机械臂轨迹跟踪控制中存在建模误差以及外界干扰造成的控制性能下降问题，提出一种改进的自适应神经滑模控制方法。分别选取状态反馈和改进的神经网络滑模方法来控制系统的确定部分和不确定部分。利用神经网络的非线性 映射能力自适应地学习系统不确定性的未知上界，其输出作为滑模控制器的动态补偿项，Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法推导得到神经网络权值更新律。为保证神经网络映射的有效性，提高收敛速度，采用遗传算法对神经网络结构参数进行优化。双关节机械臂系统的仿真结果表明了该方案的有效性。

重点介绍了pmsm弱磁控制原理、意义以及常用策略。其中控制策略中介绍了目前常用的所有弱磁控制方法，包括公式计算法、查表法、负id电流补偿、梯度下降法、单电流调节器原理以及优缺点比较。

论文研究-基于变增益LQR控制方法的二级倒立摆自动摆起.pdf,  为了实现导轨受限情况下二级倒立摆非线性系统的自动摆起控制,提出了基于变增益LQR控制方法的自动摆起控制方案. 首先,基于Lyapunov函数, 设计了变参数切换控制器, 通过限制小车运动的最大速度,将小车位移控制在一定的范围内,并将第一级摆杆从下垂位置摆起到倒立位置; 其次,采用变增益LQR控制方法将第一级摆杆稳定在倒立位置, 同时,采用等效小车法将第二级摆杆摆起到倒立位置；最后,采用变增益LQR控制方法将两摆杆同时稳定在倒立平衡点.变增益LQR控制器的鲁棒性较强,避免了由于摆杆状态变化而引起小车位移的冲击.仿真和实物实验均验证了该控制方案的有效性.

 光伏电池的输出功率取决于外界环境（温度和光照条件）和负载状况，需采用最大功率点跟踪（MPPT）电路，才能使光伏电池始终输出最大功率，从而充分发挥光伏器件的光电转换效能。在比较了常用光伏发电系统控制的优缺点后，依据MPPT控制算法的基本工作原理，主电路采用双并联Boost电路，具有电压提升功能，并且能够提高DC-DC环节的额定功率和减小直流母线电压的纹波。针对传统扰动观察法存在的振荡和误判问题，提出了一种新型的基于双并联Boost电路的改进扰动观察法最大功率跟踪策略。在Matlab/Simulink下进行了建模与仿真，仿真结果表明，当外界环境发生变化时，系统能快速准确跟踪此变化，避免算法误判现象的发生，通过改变当前的负载阻抗，使之与光伏电池的输出阻抗等值相匹配来满足最大功率输出的要求，使系统始终工作在最大功率点处，并且在最大功率点处具有很好的稳态性能。最后通过实验验证了该算法的有效性。

为了提高生产效率和加工质量，结合圆扣眼锁眼机本身特性，提出了一种圆扣眼锁眼机面线张力检测方法。该方法采用霍尔传感器实时检测面线张力大小，并输出模拟信号，然后经过信号放大器、模拟信号-数字信号转换后，将信号转换为抗干扰能力更强的数字信号，最后传输给张力信号处理器DSP。DSP根据比较结果，进行张力调节控制，最终实现面线张力趋于稳定值，从而实现张力实时控制。实践应用表明，本方法提高了生产效率加工质量。

该资源主要描述了自动曝光控制的相关信息。

使用STM32进行常用步进电机，直流电机，无刷直流电机，永磁同步电机等电机的控制策略的实现。

非线性系统控制器设计--自适应Backstepping控制方法，杨学博，，Backstepping控制方法在非线性控制理论中是一种非常重要的非线性控制设计方法，其是一种递推的方法,适用于严格反馈系统,具体方法是将�