基于指数趋近率的永磁同步电机的滑模控制,赵琛,,永磁同步电机是一个复杂的非线性系统,由于系统不确定性及外部干扰的存在,传统的PI控制方法很难得到令人满意的控制效果。本文将�
2022-04-20 21:11:18 269KB 首发论文
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针对PI调节器在扰动情况下不能获得良好的动态特性以及三相电压型PWM整流器典型的非线性结构问题,在三相电压型PWM整流器d-q数学模型的基础上,提出了对非线性系统具有良好控制效果的滑模控制策略。首先,给出了PI控制和滑模控制的设计方法;其次,通过仿真对比双闭环PI控制与双闭环混合滑模控制,得出混合滑模控制较PI控制,超调量小,动态响应快,鲁棒性好的结论。最后,基于TMS320F2812搭建实验样机,结果证明了混合滑模控制策略的正确性。
2022-04-20 16:37:06 329KB 整流器 PI控制 滑模控制 PWM
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为研究牵引工况下电力机车永磁同步电机(PMSM)的转速控制精度,建立机车PMSM在d-q坐标系下的数学模型;考虑轮轨接触面不平顺在轮对径向产生的未知时变扰动,设计Super-Twisting观测器(STO)对其实际值进行估计,对估计误差采用自适应模糊逻辑系统进行逼近以削弱时变扰动对系统的影响;结合系统控制量存在饱和的实际工况,引入饱和辅助控制系统;依据Lyapunov稳定性理论,构造基于STO的自适应模糊滑模控制器.仿真结果表明,对于外部扰动作用下的机车PMSM转速闭环控制系统,跟踪误差一致有界,扰动观测误差收敛于0。
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资源包含相关研究文献及对应的maltab仿真程序,仅供参考。 针对三自由度欠驱动船舶的路径跟踪问题,本文提出一种基于强化学习的自适应迭代滑模控制方法。该方法引入双曲正切函数对系统状态进行迭代滑模设计,并采用神经网络对控制参数进行优化,增强控制器的自适应性。通过定义一种控制量抖振测量变量和强化学习信号,实现对神经网络的结构和参数进行在线调整,能进一步抑制控制量的抖振作用。应用5446TEU集装箱船的数学模型进行控制仿真,结果表明所设计控制器能有效地处理风和流等外界扰动,具有较强的鲁棒性,与迭代滑模控制器相比舵角的抖振减小明显,控制舵角信号符合船舶的实际操作要求,更符合工程实际要求。
2022-04-19 15:07:39 293KB 神经网络 机器学习 人工智能
资源包含相关参考文献及对应的matlab仿真程序,仅供参考。 针对欠驱动船舶的路径跟踪问题,提出一种基于强化学习的自适应迭代滑模控制方法。该方法引入双曲正切函数对系统状态进行迭代滑模设计,并采用神经网络对控制参数进行优化,增强控制器的自适应性。通过定义一种控制量抖振测量变量和强化学习信号,实现对神经网络的参数进行在线调整,能进一步抑制控制量的抖振作用。其次,针对欠驱动船舶的轨迹跟踪问题,把设计的基于强化学习的迭代滑模控制器推广到两路控制,对跟踪轨迹的横向和纵向偏差分别进行迭代滑模控制器设计,控制器输出为控制舵角和柴油机转速,根据舵角和转速抖振实现参数调节,控制器的控制结构与路径跟踪控制类似。
2022-04-19 15:07:38 4.61MB 机器学习 深度学习 迭代学习
资源包含相关参考文献及对应的maltab仿真程序,仅供参考。 在路径跟踪和轨迹跟踪研究基础上,把基于强化学习的自适应迭代滑模控制 器用于自动停靠泊的控制中,引进混浊粒子群优化算法,对重要的控制器参数初 始值进行优化。最后,集装箱船为目标,在风浪等干扰下进行船舶 靠巧仿真,并与不加混浊粒子群控制方法的仿真结果进行对比分析。
2022-04-19 15:07:37 4.58MB 深度学习 机器学习 混沌粒子群
资源包含相关文献及对应的matlab仿真程序,仅供参考。 设计了欠驱动船舶神经网络自适应迭代滑模航向控制器,完成了在船舶部分模型不确定和外界海况未知情况下的航向控制目标。在本章中,基于上述条件,将解决欠驱动船舶的路径跟踪控制问题。由于欠驱动船舶在受到风浪流海洋环境扰动后会产生横向漂移,因此船首必须以与计划航向保持一定角度航行,如果不执行有效的控制,经海洋环境扰动后的欠驱动船舶路径跟踪控制的结果会产生稳态误差。本节结合Lyapunov稳定性条件构造思想,采用Adaline单神经元和最小二乘法,提出一种神经元自适应迭代滑模控制器,经MATLAB仿真验证了该控制器的有效性。
2022-04-19 15:07:35 3.68MB matlab 深度学习 机器学习
资源包含相关参考文献及对应的matlab仿真程序,仅供参考。 本文为解决欠驱动船舶路径跟踪控制问题,在船舶模型参数不确定和海洋环境扰动未知的情况下,提出了一种神经元自适应迭代滑模控制策略。相比较于路径跟踪控制,轨迹跟踪控制是指利用舵的转船力矩和螺旋桨的推进力使笛卡尔坐标系中的横向、纵向位置误差都镇定到零,期望轨迹是一个时间的函数,因此轨迹跟踪控制问题更不容易解决。在本章中,参考欠驱动船舶轨迹跟踪的横向和纵向误差信息构造二阶滑模面和四阶滑模面,结合Lyapunov稳定性条件构造思想,设计螺旋桨转速控制器和舵机舵角控制器;为进一步优化控制器参数,结合萤火虫算法与混沌算法,对控制器的主要参数值进 行寻优,设计了一种基于混沌萤火虫算法的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应迭代滑模控制 器。
2022-04-19 15:07:34 3.6MB 算法 matlab 控制
针对遭受未知外部环境扰动的三自由度全驱动船舶轨迹跟踪控制问题,设计一种带扰动观测器的自适应动态面滑模控制方法。该方法构造扰动观测器估计未知扰动,并对控制量进行前馈补偿,采用σ修正泄漏项的自适应律估计扰动观测误差的界以提高控制精度,结合动态面技术解决传统反演法的微分爆炸问题,并选取李雅普诺夫函数证明该控制器可保证闭环系统内所有信号的一致最终有界性。基于一艘供给船舶进行仿真试验,结果表明,所设计的控制器输出合理有效且跟踪精度高,在工程实际中具有一定的参考价值。
摘要:近年来,随着欠驱动系统控制技术的快速发展以及船舶智能化要求的不断增加,欠驱动船舶控制问题受到越来越广泛的关注。本课题结合backstepping设计方法、滑模控制算法、参数自适应方法、动态面控制技术、神经网络以及低频增益学习等先进控制理论,考虑欠驱动船舶存在外界环境干扰、模型不确定、速度不可测情况,提出欠驱动船舶轨迹跟踪状态反馈与输出反馈自适应滑模控制策略。首先,以船舶模型已知为前提,考虑干扰界已知和界未知两种情况下的船舶轨迹跟踪问题,对外界环境干扰界已知情况,结合backstepping设计方法与滑模控制算法,设计船舶轨迹跟踪滑模控制律;进一步,对外界环境干扰界未知情况,设计带有σ-修正的参数自适应律估计外界环境干扰的界值,并引入双曲正切函数消除因符号函数引入带来的“抖振”问题。其次,针对船舶存在模型不确定项与未知环境干扰的轨迹跟踪控制问题,将动态面控制技术、自适应神经网络、滑模控制算法与backstepping设计方法相结合,设计一种基于神经网络的船舶轨迹跟踪自适应滑模控制律。 介绍:资源包含相关文献和可运行的matlab程序,仅供参考。
2022-04-19 10:05:35 5.71MB 人工智能 深度学习 机器学习