Abstract ：

内置式永磁同步电机(IPMSM)模型方程比较复杂,在该领域无位置控制算法比较少.在IPMSM中高速控制算法中,滑模算法因为精度高、鲁棒性强,得到广泛应用.但普通的滑模观测器存在跟踪误差大、抖振明显、抗干扰性能差等缺点.本文为了克服这些缺点,提出了一种基于自抗扰控制的改进超螺旋滑模观测器.首先通过建立超螺旋观测算法来减少系统的抖振.其次,通过改进滑模切换函数,添加自适应复数滤波器来增强算法的跟踪性能.最后,通过自抗扰控制算法结合锁相环来提高系统的抗干扰性能.本文通过仿真模型和实验对比,进一步证明了基于自抗扰控制的改进超螺旋滑模控制系统的稳定和优良性能.

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超螺旋滑模 永磁同步电机 自抗扰控制

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针对谐波减速器伺服传动系统中摩擦对位置跟踪精度的影响,提出非线性摩擦建模及前馈补偿的方法,并结合模糊自抗扰控制器提高系统的控制精度.首先,给出机电执行器中永磁同步电机的数学模型,构建了谐波减速器的动力学模型,推导了摩擦力矩和转矩电流的关系.通过小波+卡尔曼联合滤波的方式获取了不同转速下对应的转矩电流,采用3 次高斯拟合的方式得到了转速与转矩电流的函数关系.然后,根据自抗扰控制与模糊控制原理制定模糊规则,设计了模糊自抗扰控制器;根据拟合的数学函数在模糊自抗扰控制器中加入前馈补偿,抑制谐波减速器中非线性摩擦,提高系统控制精度.最后,通过实验与PI控制方式进行比较,实验结果表明,使用摩擦前馈补偿的模糊自抗扰控制方法较PI控制方法,在空载状态、负载状态下位置跟踪误差的均方根值减少了约180、176.

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非线性摩擦 滤波 谐波减速器 前馈补偿 永磁同步电机 模糊控制 自抗扰控制

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目的 将自抗扰控制器(active disturbance rejection controller,ADRC)应用于射频电极并探讨温度控制效果.方法 在MATLAB Simulink仿真平台,建立基于ADRC的射频电极温度控制系统,进行阶跃信号实验.加入幅值为2的阶跃信号扰动,以模拟不稳定的人体内环境.最后,将温度滞后时间τ、温度转换时间T和增益系数K值增加20％和50％,与同条件比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)控制性能对比.结果(1)ADRC调节时间(15.38 s)较PID(18.68 s)短且超调为0.(2)τ与T值变化时,PID超调最大增量分别为3.55％和8.55％,但ADRC超调均为0;K值变化时,ADRC虽出现超调,但同参数下的超调均较PID小.(3)各种参数变化下,两者受干扰后均能在30 s内平稳快速达到设定值.结论 ADRC控制技术在射频电极温度控制中显示超调小、稳定速度快、一定的抗干扰性及参数变化适应性,具有良好的调节能力.

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温度控制 去肾交感神经术 仿真 自抗扰控制器 射频消融

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为了抑制永磁同步电机电流谐波并提高系统鲁棒性，提出一种新型准谐振自抗扰控制(quasi-resonant active disturbance rejection control,QRADRC)方法。该方法改进传统扩张状态观测器(extended state observer,ESO)结构，在其扰动估计回路中增加并联准谐振环节，由此构建的新型准谐振扩张状态观测器(quasi-resonant extended state observer,QRESO)作用于线性自抗扰电流环。新型QRESO中的基本ESO用以估计直流扰动，引入的准谐振环节用以估计交流扰动，从而使新型QRADRC既可有效抑制电机参数摄动带来的直流扰动，又能够极大提高电流谐波交流扰动的抑制能力。该文对该型QRADRC的谐波抑制能力和抗干扰能力进行理论分析、仿真和实验验证。结果表明，与传统的比例积分(proportional integration,PI)、比例积分谐振(proportional integration resonance,PIR)、自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)3种方法相比，新型QRADRC方法显著降低了相电流5、7次谐波和转矩电流6次谐波，并且具有面向时变电机参数更强的鲁棒性。

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准谐振控制 电流谐波抑制 永磁同步电机 扩张状态观测器 自抗扰控制

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受海浪干扰因素影响，螺旋桨负载扰动造成的转矩波动直接影响水下推进电机的振动，进而影响水下噪声。为了降低水下推进永磁同步电机的振动和噪声，在分析螺旋桨负载扰动特性基础上，提出了自抗扰减振控制方法。该方法以自抗扰控制器替代电流环的传统PI调节器，对螺旋桨负载扰动进行观测并对转矩电流进行补偿，可有效抑制相电流谐波进而降低电磁转矩波动。仿真结果验证了该方法的有效性。

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永磁同步电机 减振 自抗扰控制 水下推进

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<正>随着人工智能、大数据和云计算等新一代信息技术的快速发展，全球范围内新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起。我国十九大报告提出了要大力推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合。正如《中国制造2025》所指出的，我们要以促进制造业创新发展为主题，以提质增效为中心，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以满足经济社会发展和国防建设对重大技术装备的需求为目标，强化工业基础能力，推进智能制造发展，

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欠驱动手爪 方法及应用 石化污水 线性自抗扰控制 复杂工业过程 异常工况 数据驱动建模 智能建模 可生化性 模糊自整定 非线性扩张状态观测器 控制器整定

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一种使用滤波器观测扰动的自抗扰控制方法属于电机控制领域。所述方法实现包括：d轴电流控制器LPF‑ADRCd、q轴电流控制器LPF‑ADRCq、Park逆变换单元、SVPWM单元、电压源逆变桥、三相永磁同步电机、Clark变换单元、Park变换单元、转速环控制器。通过使用低通滤波器代替传统扩张状态观测器ESO扰动回路中的积分环节，构建新型基于滤波器的扩张状态观测器LPF‑ESO，并应用新型LPF‑ESO构成基于低通滤波器的自抗扰LPF‑ADRC电流环，低通滤波器LPF可以同时观测LPF‑ESO扰动回路中的直流量与低频交流量，使得LPF‑ADRC可以跟踪直流与低频谐波电流扰动，因此LPF‑ADRC具有更强的电流谐波扰动估计和抑制能力及强鲁棒性。

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本发明公开了一种全向移动机器人自抗扰控制器的设计方法，步骤一：建立世界坐标系和全向移动机器人的机体坐标系；根据坐标关系和机器人自身的长度2b、宽度2a、轮子半径r建立全向移动机器人的动力学模型和运动学模型作为被控对象；控制器参数优化算法的最大迭代次数为NCmax，果蝇个数N，果蝇维数D，设置控制参数优化的范围[LBk, UBk]；本方法在改进的果蝇优化算法中，利用莱维飞行扩大了果蝇的嗅觉搜索的范围，增强了果蝇个体的寻优能力，使得算法具备更好的全局搜索能力，进而有效地避免陷入局部最优解，弥补了原始果蝇算法的不足；在给定控制器参数的范围内，能快速的找出最佳的控制器参数组合，实现了全向移动机器人精准和快速的轨迹跟踪。

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针对城市固废焚烧过程存在强干扰、强非线性与不确定性导致难以实现多变量控制的问题，本发明设计了基于数据驱动的城市固废焚烧过程多变量自抗扰控制方法。首先，基于焚烧机理与专家知识融合的方法对控制特性进行了分析，并通过皮尔森相关系数选取了关键变量；接着，建立了多输入多输出Takagi‑Sugeno模糊神经网络构建了被控对象模型，然后，在被控对象模型的基础上构建了多变量自抗扰模糊神经控制器；控制器能够在存在干扰的情况下，通过求解干燥炉排速度与一次风总流量的控制率，实现了烟气含氧量与炉膛温度的同步跟踪控制。

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为了实现对VR虚拟现实场景的眼动自适应交互,基于自抗扰控制方法提出VR虚拟现实场景眼动交互信号动态预测。采用多源阵列分布式传感器采集VR虚拟现实场景眼动交互信号,对其进行动态特征融合处理,采用模糊状态控制和向量量化跟踪识别技术,检测交互信号谱特征,采用自抗扰控制方法实现对VR虚拟现实场景眼动交互信号频谱估计,结合频谱效率参数稳态分布,完成VR虚拟现实场景眼动交互信号动态预测。仿真结果表明,采用该方法进行VR虚拟现实场景眼动交互信号动态预测的准确性较高,对眼动交互信号的跟踪识别能力较强,预测时延较低。

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场景 眼动交互 虚拟现实 动态预测 VR 信号

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