不确定参数电动舵机滑模变结构控制

针对电动舵机系统要求在有限时间内无误差跟踪目标的问题,研究了Terminal滑模控制方法.针对常规Terminal滑模控制需要知道不确性的上界且容易产生高频抖振的问题,采用模糊技术对电动舵机的不确定性进行估计,并将其与常规Terminal滑模控制结合起来,提出了模糊Ter-minal滑模控制技术.建立了电动舵机的模糊Terminal滑模控制系统结构,给出了控制器的设计方法.实验与仿真结果表明,与常规Terminal滑模控制器相比,模糊Terminal滑模控制器能有效降低抖振,改善了控制器的动态品质.     

一类四阶非线性系统的滑模模糊控制

针对一类非线性系统的稳定控制问题，提出了带有模糊状态观测器滑模模糊控制器的设计方法。对二阶非线性系统设计滑模模糊控制器，以滑模面作为模糊控制器的输入设计模糊控制规则；研究四阶非线性系统，将它分解成两个二阶子系统，设计两个子系统各自的滑模面；然后将一个子系统的控制目标嵌入到另一个子系统的控制目标中，用一个控制量使两个子系统同时向各自的滑模面趋近，使该四阶系统稳定。倒立摆的仿真结果表明，这种滑模模糊控制器对于参数变化和初始条件具有很强的鲁棒性。     

模糊滑模控制的一种新方法

模糊滑模控制是非线性控制的一个重要方法。它消除了滑模控制的抖动,但同时带来新的问题——静差。而且控制器在控制切换时动态性能与滑平面的选择有很大关系。由于以上问题的存在,基于模糊逻辑系统,用模糊控制器来逼近滑模控制律,同时为了保证逼近精度和模糊控制系统的稳定性,在设计中加入模糊监督控制器。再基于遗传算法对滑平面的特征常数λ寻优,目标函数是系统的误差和表征系统稳定性的一个新变量。这种方法减小了系统的稳态误差,加快了系统的响应速度。仿真结果表明了该方法的有效性。     

永磁同步电机交流伺服系统的滑模模糊控制

针对模糊控制器在设计过程中参数难以确定以及滑模控制存在抖动等问题，将滑模控制理论与模糊控制理论相结合，提出了一种基于Sugeno型模糊推理的滑模模糊控制器的设计方法。使每一条Sugeno型模糊推理规则的后件部分为一滑模控制策略，保证了模糊控制系统的稳定性和动态性能。将该方法用于永磁同步电机交流伺服系统位置控制器的设计，并进行了仿真。结果表明，该方法综合了传统的滑模控制和模糊控制的优点，具有很好的动态跟随性和较强的鲁棒性，有效地削弱了抖动。     

一类非线性系统的自适应控制研究

首先针对滑模控制中的高频颤动问题，把模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks)用于滑模控制，提出了模糊神经网络滑模控制器（Fuzzy Neural Neural Networks Silding Mode Control)设计方法。由于用模糊神经网络的连续输出替代了滑模控制中的控制信号硬切换，因此FNNSMC能有效地消除颤动且其鲁棒比一般的滑模控制器强，但是其动态上升时间比滑模控制器的大。为解决这个问题，利用滑模控制器（Silding Mode Contrller）具有响应快的特点，在FNNSMC的之上，提出了一种自适应控制方案。该方法由SMC和FNNSMC构成，将SMC与FNNSMC有机结合，通过平滑切换实现自适应控制。我们的边界层内用FNNSMC控制。由于在边界层外SMC不会发生高频颤动现象，而在边界层内FNNSMC能消除颤动。因此文中提出的自适应控制方案不仅能消除颤动而且其动态性能良好。理论分析和仿真结果均说明了所提方法的有效性。     

感应电动机自调整模糊神经网络滑模控制的研究

根据模糊逻辑、神经网络和滑模控制原理,推导出了感应电动机模糊滑模控制算法,利用神经网络实现在线自调整控制部分参数,研制成功了一个由电压型变频器供电的自调整模糊神经网络滑模控制感应电动机交流调速。实验表明,系统实现简单,控制方便,具有良好的动、静态特性。     

基于模糊神经网络滑模控制器的一类非线性系统自适应控制

虽然滑模控制具有控制简单和对不确定性与扰动不灵敏等优点，但是控制信号中的颤动是其应用中需解决的主要问题。该文首先针对一类非线性系统提出了一个新型控制器-模糊神经网络滑模控制器。新控制器不仅能消除颤动，而且比一般滑模控制器具有更强的鲁棒性。然而它与一般滑模控制器相比有较大的跟踪误差。为了解决这个问题，提出了结合滑控制器和模糊神经网络滑模控制器的自适应控制方法。这种自适应控制方案可以减小跟踪误差，增强系统的鲁棒性和消除控制信号中的颤动。仿真结果说明了控制方案的有效性。     

一种新型的感应电机模糊滑模转矩控制器

提出了一种新的感应电机模糊滑模转矩控制方法.该方法采用联合滑模观测和滑模控制的思想进行鲁棒方案的设计,变结构滑模控制提高了感应电机驱动器的鲁棒性,而模糊逻辑降低了转矩、定子电流、转子磁链的纹波波动,提高了驱动系统的稳态性能.计算机仿真结果表明,该控制方案拥有非常良好的动态特性、高精度的转矩跟踪能力、较强的鲁棒性和很好的抗外部负载扰动的能力.     

交流伺服系统的一种新型位置控制器

文章将模糊逻辑控制和滑模变结构控制两者有机结合,为矢量控制交流伺服系统提出并设计一种新型位置控制器.它由一维模糊控制器和一维模糊逻辑推理机构两部分组成,模糊控制规则由滑动模态到达条件得到.该控制器具备模糊控制与滑模控制两者的优点,同时较好地解决了滑动模态的抖动.仿真结果表明:它能明显增强系统的动静态性能.     

模糊滑模变结构控制在交流伺服系统中应用

针对交流伺服系统的位置控制，提出了一种模糊滑模变结构控制方法。该方法设计简单，既不牺牲滑动模态的鲁棒性，同时又有效地减小了抖振。仿真结果表明：由模糊滑模变结构控制器构成的交流伺服系统，具有较好的快速性、抗负载扰动及参数摄动的能力。     

交流伺服系统的离散模糊滑模控制

文章针对高精度交流伺服系统，采用了一种新型的离散模糊滑模变结构控制策略。该方法设计简单，既不牺牲滑动模态的鲁棒性，同时又有效地减小了抖振，仿真结果表明由该离散模糊滑模变结构控制器构成的交流伺服系统，具有很好的快速性，抗负载扰动及参数摄动能力。     

交流伺服系统自适应模糊变结构控制

研究并设计了应用在交流伺服系统中的自适应模糊变结构控制器.该控制器结合自适应控制、模糊控制和变结构控制等理论的优点.不仪加快了交流伺服系统的响应速度,提高了控制精度,增强了抗干扰能力,而且避免了常规矢量控制方法复杂的坐标变换,实现简单.实验结果验证了该控制方法的可行性和有效性.     

交流伺服系统滑模控制器的动态设计

文章提出了一种适用于交流伺服系统的鲁棒滑模控制器的动态设计方法。该方法将线形控制理论中的动态设计方法与滑模控制有机地结合起来,形成了一套完善、系统的滑模控制器的设计方法。实验证明,这种设计方法可保证伺服系统具有无抖动、无静差、响应快且鲁棒性好,是一种很实用的工程控制方法。     

基于模糊自学习的交流直线伺服系统滑模变结构控制

针对直接驱动直线式交流伺服系统,提出了一种基于模糊自学习的滑模变结构控制方案。在常规的滑模控制中引入模糊自学习方法,在不影响滑模控制系统完全鲁棒性的情况下,有效地削弱滑模切换控制所产生的抖振。仿真结果表明该方案对系统参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性,抖振得到了明显的抑制。系统具有良好的动、静态性能。     

交流伺服系统滑模控制器的自校正技术

提出了一种交流伺服滑模控制器的在线参数自校正技术 ,使系统能够在控制对象参数大范围变化时自动调整控制参数 ,始终保证接近最优的伺服性能。为保证自校正算法的准确性和可靠性 ,本文提出了一种新的伺服运动的轨迹规划策略 ,以配合自校正控制的实现。在交流伺服系统上的实验证明 ,采用轨迹规划和在线校正的滑模控制器 ,可有效地抑制参数大范围变化对系统性能的不良影响 ,使伺服系统在各种工作情况下都具有响应速度快、鲁棒性好等优点。     

交流伺服系统的模糊滑模PD型位置控制器

针对矢量控制交流感应电机伺服系统，提出并设计一种模糊滑模PD型位置控制器。它具有与常规PD控制器相似的结构形式．但其比例系数和微分系数拥有很强的非线性特点，该控制器具备模糊控制与滑模控制两者的优点。仿真结果表明，它能明显增强系统的动静态性能。     

交流永磁直线伺服系统的神经网络--滑模双自由度控制

文章针对直接驱动的交流永磁直线伺服系统，提出一种将非线性神经网络控制和滑模控制相结合构成的双自由度控制策略。该控制策略解决了直线伺服系统跟踪性能的鲁棒性能之间的矛盾。采用滑模控制方法设计输入控制器，保证系统对给定的快速跟踪性能；输出反馈控制器采用神经网络来实现，对系统参数变化和阻力扰动（包括直线电机端部效应引起的推力波动）进行很大程度的抑制。并可以消除扰动引起的滑模控制抖振对系统稳态性能的影响。同时，滑模控制的快速性又能大大加快神经网络的收敛速度。仿真实验结果表明该方案在保证伺服系统的快速性同时，对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性，大大提高了直接驱动系统的伺服精度。