电机控制中的滑模控制算法研究

电机控制中的滑模控制算法研究

高翔

博世华域转向系统有限公司 上海市 201821

摘要：在电机控制领域，滑模控制算法因其具有良好的动态性能和抗扰动能力而备受关注。然而，滑模控制算法在实际应用中也存在抖振问题，影响了系统的稳定性和性能。为了克服这一问题，将探讨一种基于时变边界层的滑模控制算法，并在两相混合式步进电机控制中进行应用。

关键词：电机控制；滑膜控制算法；策略

引言

随着工业自动化和智能化程度的不断提高，对电机控制系统的性能要求也越来越高。滑模控制作为一种具有良好鲁棒性和动态性能的控制方法，在电机控制领域得到了广泛的应用。

1控制中的滑模控制算法特点

（1）非线性特性。滑模控制算法具有非线性特性，使得其能够在系统不确定性较大时仍能保持良好的控制性能。滑模控制通过在状态空间中定义一个滑动模态，使得系统状态在滑动模态上具有良好的动态特性。在实际应用中，滑模控制可以采用切换函数来描述滑动模态，从而实现对电机的非线性控制。（2）鲁棒性。滑模控制算法具有很强的鲁棒性，能够应对系统内部和外部的不确定性。在电机控制中，滑模控制可以有效地抑制电机模型参数变化、负载扰动等不确定性因素，实现对电机的稳定控制。此外，滑模控制还能够克服系统不确定性带来的影响，使得电机在各种工况下均能保持良好的性能。（3）动态性能。滑模控制算法具有优秀的动态性能，能够实现对电机的快速响应和较高精度的定位。在电机控制中，滑模控制通过设计合适的控制律，使电机的输出速度和位置能够迅速达到期望值，并保持在允许误差范围内。这使得滑模控制算法在需要高精度定位和快速响应的场合具有显著优势。（4）控制策略多样性。滑模控制算法在电机控制中具有丰富的控制策略，可以针对不同类型的电机和控制需求进行调整。例如，在永磁同步电机（PMSM）控制中，可以采用矢量控制（VectorControl）结合滑模控制，实现对电机的高性能控制。此外，还可以将滑模控制与其他控制算法相结合，如自适应控制、神经网络控制等，进一步提高电机的控制性能。

2电机控制中滑模控制算法的问题

2.1抖振问题

滑模控制算法在克服系统不确定性、外部干扰等方面具有较好的性能，但由于其控制信号存在切换行为，导致系统输出产生抖振。抖振问题不仅影响系统的性能，而且在某些应用场景下可能引发系统失控。因此，如何削弱滑模控制中的抖振问题成为研究的热点之一。

2.2控制精度与稳定性

滑模控制算法具有一定的控制精度和稳定性，但在实际应用中，由于系统模型的不准确、外部干扰等因素，可能导致控制性能下降。如何提高滑模控制算法的控制精度和稳定性，对于电机控制系统的性能优化具有重要意义。

2.3系统参数扰动

滑模控制算法对系统参数的敏感性较高，参数变化可能导致系统性能下降。针对这一问题，研究者在滑模控制算法中采用自适应调节策略，以减小参数扰动对系统性能的影响。

2.4实际应用中的实现问题

滑模控制算法在实际应用中，受到硬件性能、传感器精度等因素的限制，可能影响其性能。如何在这些限制条件下，设计出高性能的滑模控制器，是电机控制领域面临的一项挑战。

3电机控制中的滑模控制算法研究策略

3.1传统滑模控制

传统滑控制算法在我国的工业控制领域有着广泛的应用，其原理是通过设计合适的控制律，使得系统的状态轨迹能够沿着预定的滑动模态进行演化。在这个过程中滑模控制律的设计显得尤为重要，它通常包括两个部分：状态控制律和趋近律。状态反馈控制律是基于系统状态的反馈来实现对系统状态的调节，从而使系统状态跟踪期望状态。状态反馈控制律的设计主要依赖于系统的动态特性，通过调整状态反馈矩阵，可以实现对系统状态的的有效控制。然而，状态反馈控制律在实际应用中存在一个缺点，那就是它可能导致系统的不稳定性。为了解决这个问题，滑模控制算法中引入了趋近律。趋近律的作用是使系统状态在有限时间内趋近于滑动模态，从而保证系统的稳定性。趋近律的设计主要依赖于系统的动态特性和期望滑动模态，通过调整趋近律参数，可以实现对系统状态的快速收敛。

3.2时变边界层滑模控制

在现代控制理论中，滑模控制由于其具有良好的鲁棒性和自适应性，被广泛应用于各种复杂控制问题中。然而，传统的滑模控制算法存在着抖振问题，限制了其在实际应用中的发展。为了削弱这一问题，本文提出了一种新型的时变边界层滑模控制算法，该算法在传统滑模控制的基础上，通过引入时变边界层，实现了对抖振的有效抑制。首先，我们来了解一下时变边界层滑模控制的原理。传统滑模控制算法中，控制器的设计通常基于系统的不变边界层，这意味着在控制过程中，边界层的大小是恒定的。然而，在实际系统中，系统的不确定性和外部干扰往往是时变的，因此，固定边界层大小的滑模控制算法在应对这些时变因素时，容易出现抖振现象。为了解决这一问题，时变边界层滑模控制算法通过引入时变边界层，使得边界层的大小随着系统状态的变化而变化。这样一来，在系统面临不确定性或外部干扰时，时变边界层滑模控制器能够自适应地调整边界层大小，从而降低抖振现象的发生。

3.3仿真与实验验证

为了验证所提出的时变边界层滑模控制算法的有效性，我们进行了大量的仿真和实验验证。在仿真过程中，我们采用了先进的数值模拟技术，对时变层滑模控制算法进行了详细的分析。仿真结果表明，该算法在处理不确定性、非线性以及时变系统方面具有较高的性能。在实验验证环节，我们在实际系统中进行了多次试验，以评估时变边界层滑模控制算法的实际效果。实验结果显示，该算法在实际应用中同样表现出了出色的性能。相较于传统的控制算法，时变边界层滑模控制算法具有更快的响应速度、更高的控制精度和更强的鲁棒性。除了单独验证时变边界层滑模控制算法，我们还将其与其他先进控制算法进行了对比。结果显示，时变边界层滑模控制算法在许多方面均具有优势，例如在处理复杂系统、大时延系统和不确定性系统时，其性能表现更为出色。这使得该算法在实际工程应用中具有广泛的前景。

3.4两相混合式步进电机控制

两相混合式步进电机的矢量控制策略驱动方案是电机控制领域的重要研究内容。在该篇文章中，我们详细分析了两相混合式步进电机的内部结构和工作原理，并在静止和dq旋转坐标系下，推导出了电机的数学模型。首先，我们要了解两相混合式步进电机的内部结构。它主要由定子、转子和控制器三部分组成。定子部分包含两个相互垂直的磁场，它们在空间中形成一个矩形磁场。转子部分则是由一系列环形磁铁组成，这些磁铁与定子磁场的相互作用使得转子得以实现步进式运动。控制器则是电机的“大脑”，负责控制电机的运行速度和方向。在了解电机的内部结构后，我们进一步探讨了电机的运行原理。在静止坐标系下，我们推导出了电机的数学模型，并分析了电机的动态性能。在dq旋转坐标系下，我们分析了电机的矢量控制策略，即通过控制电机的电流和电压来实现对电机转速和转矩的精确控制。

结语

对电机控制中的滑模控制算法进行了研究，提出了一种基于时变边界层的滑模控制策略。通过理论分析和实验验证，证实了该算法在提高两相混合式步进电机控制性能方面的有效性。在今后的工作中，将继续探讨更优化的滑模控制算法，以满足更高性能的需求。

参考文献

[1]基于滑模观测器的永磁同步电机控制系统研究.上海电机学院学报，2019.

[2]基于时变边界层滑模算法的两相混合式步进电机控制研究.微电机，2019.

[3]单极内嵌式步进电机控制系统设计与实验研究.华南理工大学，硕士论文，2019.