基于投影法的不确定分数阶混沌系统自适应同步

针对一类具有未知参数、未知非线性函数及外部扰动的分数阶混沌系统,基于分数阶系统稳定性理论和Lyapunov稳定性理论,该文提出一种基于滑模自适应和投影法的同步控制策略。首先选取一类稳定的分数阶积分滑模面,运用自适应技术对不确定项进行估计,设计了同步控制器。然后对自适应设计中容易出现的增长型自适应律运用投影法进行修正,以保证参数有界,从而也保证控制输入有界。最后数值仿真证明了所设计控制器的正确性和有效性。     

不确定分数阶高维混沌系统的自适应滑模同步

混沌及其同步已经成为研究的热点,随着分数阶混沌系统建模的需要,分数阶低阶混沌系统的同步控制已经取得了很多结果,国内外针对分数阶高维混沌系统的同步控制方面的研究还十分罕见,本文考虑了不确定因素和外部扰动的影响,利用自适应滑模方法研究高维不确定分数阶混沌系统的同步,基于同步控制理论给出了滑模函数的设计和控制器的构造,获得分数阶高维不确定混沌系统的自适应滑模同步的充分条件.研究结论说明:设计恰当的滑模函数、控制器和适应规则条件下不确定分数阶高维混沌系统取得自适应滑模同步,并把分数阶的相关结论平推到了整数阶,用仿真例子对分数阶高维混沌系统取得滑模同步充分条件的正确性进行了验证.     

分数阶多混沌系统滑模同步两种方法的比较

研究分数阶多混沌系统滑模同步两种方法的比较.分别设计了分数阶滑模面和非奇异终端滑模面,并证明了其稳定性.基于自适应方法设计了控制器和适应规则,得到分数阶多混沌系统取得滑模同步的两个充分条件.并用数值仿真对结论进行了验证.     

一类非线性系统的模糊神经网络全局滑模控制

文中针对一类非线性系统提出了一种基于模糊神经网络的全局滑模控制策略。设计了模糊神经全局滑模函数,并根据Lyapunov稳定性理论设计出控制器和自适应律。文中以三相并联型有源电力滤波器为实例在MATLAB平台上进行了仿真实验,电网电流谐波畸变率由24. 71%降低到1. 6%,表明所提出的方案具有很好的补偿性能。     

分数阶混沌系统自适应有限时间追踪控制

基于实现一类参数未知三维分数阶混沌系统有限时间追踪控制的目的,采用分数阶系统稳定性地理对分数阶Zhang混沌系统进行了动力学性质分析,采用有限时间控制法设计了一个自适应有限时间追踪控制器,通过理论计算和MATLAB数值仿真,验证了该控制器的有效性,实现了参数未知分数阶混沌系统的自适应有限时间追踪控制;在保持系统各个参数不变的情况下加入外部随机扰动,通过MATLAB数值仿真可知,该控制器具有抗干扰性.     

基于非线性干扰观测器不确定系统的终端滑模控制

针对一类存在非匹配干扰和建模误差的高阶非线性系统,结合滤波反步控制方法,设计一种基于非线性干扰观测器的自适应反步非奇异终端滑模控制方案。首先,设计一种有限时间稳定的非线性干扰观测器,以此对非匹配干扰进行估计和补偿。采用反步控制处理高阶不确定非线性系统,结合动态面控制设计虚拟控制律,避免传统反步设计中存在的"微分爆炸"问题;第n步结合自适应控制和非线性干扰观测器,设计非奇异终端滑模控制律,消除建模误差和非匹配干扰对系统的影响。基于Lyapunov理论证明跟踪误差一致最终有界。仿真结果验证了所设计控制方案的有效性。     

参数不确定移动机器人全局轨迹跟踪的自适应滑模控制

通过对一类质心和几何中心不重合情况下移动机器人轨迹跟踪问题的研究,得到了两独立驱动轮角速度为控制输入的机器人运动学模型.对于车轮半径和两驱动轮之间距离参数已知的情况,基于反演控制的思想设计了变结构控制的切换函数,构造了具有全局渐近稳定的滑模轨迹跟踪控制律,并针对这两个参数未知时,通过自适应方法对其进行参数估计,给出了自适应滑模轨迹跟踪控制律的设计方法.该方法设计过程简单且具有直观的稳定性分析,适用于移动机器人的全局轨迹跟踪控制.仿真算例验证了所提控制律的有效性和正确性.     

基于神经网络仿射非线性系统滑模自适应控制

研究了一类单输入单输出仿射非线性系统的自适应控制问题.采用反馈线性化方法设计控制器,用神经网络逼近系统中的未知非线性函数,并在神经网络权值的自适应律中引入权值误差的概念,以改善系统的动态性能.同时采用滑模控制方法设计补偿器,提高了系统的鲁棒性.理论分析及仿真结果表明,所设计的控制器,不仅能解决该系统的轨迹跟踪控制问题,...     

机械臂自适应非奇异快速终端滑模控制

针对刚性机械臂有限时间鲁棒控制问题,提出了一种新的自适应非奇异快速终端滑模控制方法.该方法将非奇异快速终端滑模控制与自适应律相结合,使用非奇异快速终端滑模面加快机械臂轨迹跟踪误差的收敛速度,解决了终端滑模中的奇异问题;通过双曲正切函数代替符号函数减小控制输入的抖振;利用自适应律对未知的外部扰动和系统的不确定性进行估计,实现了在集总扰动未知情况下的轨迹跟踪.构造Lyapunov函数,证明机械臂系统能够在有限时间内稳定收敛.最后二自由度机械臂仿真实验结果验证了所设计控制器的有效性和鲁棒性.     

一类离散时间系统的间接自适应模糊滑模控制

提出了适用于一类不确定离散时间系统的间接自适应模糊滑模控制策略。首先,根据指数趋近律得到离散滑模控制的理想控制律,然后,用两个模糊系统近似其中的未知函数,用第三个模糊系统近似切换控制。模糊系统的参数向量由带参数投影的自适应律在线调整。证明了该控制算法可以保证闭环系统状态有界,且跟踪误差收敛到原点的小邻域内。仿真结果在表明算法有效性的同时具备减轻振颤的能力。     

电液伺服系统的自适应滑模跟踪控制研究

针对电液伺服系统的跟踪控制问题，在系统模型不确定性参数的界未知的情况下，提出一种自适应滑模控制方案。该方案的主要思想是用滑模方法抑制系统中的外干扰力扰动，对系统不确定性参数进行自适应估计，用估计值来补偿不确定性参数的变化。对于系统全局稳定性，采用李雅普诺夫稳定性理论给出了严格的证明。仿真结果表明了该方案具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

导弹电液伺服机构的自适应模糊滑模跟踪控制

针对导弹电液伺服机构的跟踪控制问题,提出了一种自适应模糊滑模的设计方案.使用具有参数在线调节的自适应模糊控制,逼近滑模控制中的等效控制部分,并确定非线性控制项以保证系统的稳定性.根据滑模控制原理给出四条模糊规则,以平滑不连续控制,达到削弱抖振的目的.仿真结果表明了该方案的有效性.     

PID-type sliding mode-based adaptive motion control of a 2-DOF piezoelectric ultrasonic motor driven stage

This paper presents a new scheme of adaptive sliding mode control (ASMC) for a piezoelectric ultrasonic motor driven X–Y stage to meet the demand of precision motion tracking while addressing the problems of unknown nonlinear friction and model uncertainties. The system model with Coulomb friction and unilateral coupling effect is first investigated. Then the controller is designed with adaptive laws synthesized to obtain the unknown model parameters for handling parametric uncertainties and offsetting friction force. The robust control term acts as a high gain feedback control to make the output track the desired trajectory fast for guaranteed robust performance. Based on a PID-type sliding mode, the control scheme has a simple structure to be implemented and the control parameters can be easily tuned. Theoretical stability analysis of the proposed novel ASMC is accomplished using a Lyapunov framework. Furthermore, the proposed control scheme is applied to an X–Y stage and the results prove that the proposed control method is effective in achieving excellent tracking performance.     

Adaptive sliding controller with self-tuning fuzzy compensation for vehicle suspension control

Since the hydraulic actuating suspension system has nonlinear and time-varying behavior, it is difficult to establish an accurate dynamic model for a model-based sliding mode control design. Here, a novel model-free adaptive sliding controller is proposed to suppress the position oscillation of the sprung mass in response to road surface variation. This control strategy employs the functional approximation technique to establish the unknown function for releasing the model-based requirement. In addition, a fuzzy scheme with online learning ability is introduced to compensate the functional approximation error for improving the control performance and reducing the implementation difficulty. The important advantages of this approach are to achieve the sliding mode controller design without the system dynamic model requirement and release the trial-and-error work of selecting approximation function. The update laws for the coefficients of the Fourier series functions and the fuzzy tuning parameters are derived from a Lyapunov function to guarantee the control system stability. The experimental results show that the proposed control scheme effectively suppresses the oscillation amplitude of the vehicle sprung mass corresponding to the road surface variation and external uncertainties, and the control performance is better than that of a traditional model-based sliding mode controller.     

超混沌复系统的自适应广义组合复同步及参数辨识

该文针对含未知参数的异结构超混沌复系统,基于自适应控制及Lyapunov稳定性理论,提出一种新的自适应广义组合复同步方法 (GCCS)。首先给出广义组合复同步的定义,将驱动-响应系统的同步问题转化为误差系统零解的稳定性问题;然后从理论上设计了非线性反馈同步控制器及参数辨识更新律,并引入误差反馈增益,以控制同步的收敛速度;最后以超混沌复Lorenz系统、超混沌复Chen系统、超混沌复L系统的广义组合复同步与参数估计为例,从数值仿真角度验证了所提方法的正确性和有效性。     

参数未知的时延混沌系统滑模变结构同步控制

将滑模控制策略用于时延混沌系统的同步,采用了对系统参数摄动鲁棒性好的变结构控制,使系统对噪声和参数失配情况具有更强的鲁棒性。同时将自适应技术、系统辨识技术应用于系统中的未知参数逐步逼近,实现具有扰动以及参数未知的时延混沌系统的同步。仿真结果证实了该方法的有效性。     

An adaptive hierarchical control approach of vehicle handling stability improvement based on Steer-by-Wire Systems

This paper proposes a novel adaptive hierarchical control approach for Steer-by-Wire (SbW) vehicles to improve the handling stability. The high-level stability control scheme contains a variable steering ratio (VSR) strategy based on the adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) and an active front steering (AFS) controller designed with the integral sliding mode method by tracking the expected yaw rate, in which the desired front wheel angle is generated to enhance the cornering stability performance. Besides, an adaptive tracking controller (ATC) for the SbW system is designed by using the adaptive sliding mode control method to achieve desired steering performance in the lower level. The proposed adaptive control strategy is validated with different driving circles from ISO standards in simulation tests and hardware-in-the-loop (HiL) experiments. The results demonstrate that the designed control approach improve the vehicle handling stability significantly, even in some extreme driving conditions.