不确定扰动下双起升桥吊双吊具鲁棒自适应滑模同步协调控制

双起升桥吊双吊具存在的参数摄动和不确定干扰问题严重影响了双吊具同步协调运行的效果. 鉴于此, 分析桥吊双吊具不同工作模式的运行特性, 采用交叉耦合策略, 提出一种基于参数自整定的双吊具鲁棒自适应滑模同步协调控制方法. 采用变边界层技术解决滑膜控制需折中稳态误差和抖振平滑的难题, 利用自整定切换函数增益消除不确定扰动, 并利用Lyapunov 理论证明控制器的渐近稳定性. 桥吊控制实验表明了所提出方法的有效性.

     

基于观测器的双吊具桥吊时变滑模同步控制

为针对双起升桥式吊车双吊具同步运行过程中普遍存在的无法精确建模、系统参数变化、外部扰动未知等问题,采用交叉耦合策略,提出了一种基于非线性扰动观测器的时变滑模同步控制方法。首先,采用时变滑模控制保证了控制器的全局鲁棒性;其次,利用非线性扰动观测器观测聚合扰动,对控制器进行扰动补偿;此外,提出一种可动态适应控制系统变化的变增益趋近律,有效抑制了控制输入抖振、缩短了趋近时间。最后,利用Lyapunov理论证明控制器的渐进稳定性,并通过仿真结果表明了所提出方法的有效性,控制器在未知扰动存在的情况下仍具有良好性能。     

直线同步电动机磁悬浮系统的自适应模糊滑模控制

提出一种自适应模糊滑模控制方法用以提高可控励磁直线同步电动机(controllable excitation linear synchronous motor, CELSM)磁悬浮控制系统的性能.根据CELSM的特定结构和运行机理,建立CELSM磁悬浮系统的数学模型,包括励磁回路的电压方程、磁悬浮力方程和运动方程;设计积分滑模面和分段趋近律,系统状态轨迹可以根据距滑模面的距离自动切换趋近速度,以很小的斜率穿越滑模面,减小系统的抖振,推导出相应的滑模控制器;为了克服不确定性扰动对系统的影响,设计自适应律使自适应模糊系统对不确定性扰动进行实时估计,用该估计值进行前馈补偿控制,减小控制律中的切换增益和系统的抖振,进一步推导出自适应模糊滑模控制器;用Matlab对控制系统进行仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊滑模控制的CELSM磁悬浮系统的性能得到改善.     

基于自适应模糊滑模控制的分数阶混沌系统的投影同步

基于模糊控制理论和滑模控制理论以及自适应控制理论,研究了一类含有外部扰动的不确定分数阶混沌系统的混合投影同步问题.提出了一种自适应模糊滑模控制的分数阶混沌系统投影同步方法.模糊逻辑系统用来逼近未知的非线性函数和外部扰动,并且对逼近误差采用了自适应控制,同时构造了一种具有较强鲁棒性的分数阶积分滑模面.应用分数阶Barbalat引理设计了自适应模糊滑模控制器和参数自适应律.最后数值仿真结果验证了所提控制方法的有效性.     

用于离散滑模重复控制的新型趋近律

针对不确定离散时间系统, 提出一种新型的离散趋近律, 构造理想切换动态, 并基于理想切换动态设计离散滑模重复控制器. 在消除系统颤振的同时, 完全抑制周期扰动带来的影响, 改善控制品质. 分别推导了切换函数的绝对收敛层、单调收敛层和拟滑模带的边界, 用于刻画在不同控制器参数下闭环系统的趋近过程和拟滑模运动. 数值仿真和在伺服装置上的实验结果证实了所提出控制方法的有效性.     

平面二级倒立摆自适应滑模控制器设计

研究平面二级倒立摆系统稳定性和速度特性优化问题,由于倒立摆系统的外界扰动的不确定性,建立平面二级倒立摆的数学模型,应用变结构控制理论(SMC)和模糊逻辑系统设计了自适应滑模控制器,把趋近律和切换控制的模糊化相结合,采用模糊系统调整趋近速率的大小,在加快趋近速度的同时用模糊逼近切换控制,为减少控制量的抖振和优化控制系统,同时倒立摆控制具有了滑模控制对外界扰动和参数摄动的不变性。进行仿真的结果验证了控制器的稳定性,表明控制器系统能保证在不同的运行条件下具有快速性和鲁棒性。     

基于螺旋算法的桥吊时变滑模控制器设计

针对桥吊防摇定位控制中普遍存在的参数变化和摩擦等不确定性扰动以及滑模变结构控制的抖振问题,基于LuGre摩擦力模型和桥吊的动力学模型,采用基于螺旋算法的二阶滑模控制技术,提出了一种基于螺旋算法的时变滑模控制方法;该方法首先利用时变滑模技术实现了控制器在滑模趋近阶段无鲁棒性的问题,然后采用螺旋算法抑制了桥吊运行过程中存在的不确定性扰动,并且使得控制律为连续信号,从而有效抑制了抖振;利用李雅普诺夫方法证明了该控制器全局稳定性,并保证其有限时间内收敛特性;仿真结果表明了控制方法的有效性。     

含有非线性不确定参数的电液系统滑模自适应控制

针对含有非线性不确定参数的电液控制系统, 提出了一种滑模自适应控制方法. 该控制方法主要是为了解决由于初始控制容积的不确定性而引起的, 非线性不确定参数自适应律设计的难题. 其主要特点为, 通过定义一个新型的特Lyapunov 函数, 进而构建系统的自适应控制器及参数自适应律, 并结合滑模控制方法及一种简单的鲁棒设计方法, 给出整个电液系统的滑模自适应控制器, 及所有不确定参数的自适应律. 试验结果表明, 采用该控制方法能够取得良好的性能, 尤其可以补偿非线性不确定参数对系统的影响.     

基于一种新型趋近律的自适应滑模控制

首先, 利用特殊幂次函数和反双曲正弦函数构造一种新型滑模变结构控制趋近律; 然后, 采用该趋近律设计一种自适应滑模控制律, 并证明滑模控制系统误差渐近收敛. 仿真实验表明: 在存在时变转动惯量和摩擦力矩扰动的情况下, 该自适应滑模控制系统具有较高的位置和速度跟踪精度, 并有效减弱了控制输入信号的高频震颤现象; 同时, 采用反双曲正弦函数的自适应律能较好地平滑系统转动惯量估计值, 减小控制输入信号的幅值.

     

陀螺仪系统同步控制的参数自适应滑模控制

针对带有内部不确定性及外部扰动的陀螺仪混沌系统的同步问题,提出了一种参数自适应滑模控制方法,并给出参数自适应律.该方法不依赖被控混沌系统的数学模型,可以快速跟踪主混沌系统.时域及复频域理论分析表明,由参数自适应滑模控制器组成的闭环控制系统是全局渐近稳定的,而且参数自适应滑模控制器具有良好的抗扰动鲁棒性.仿真结果表明该控制方法计算量小、响应速度快、控制精度高、抗扰动鲁棒性强,在非线性不确定系统控制领域具有广泛的应用价值.     

基于模糊神经网络的机器人滑模自适应控制

滑模控制（SMC）响应快，对系统参数和外部扰动呈不变性，可保证系统的渐近稳定性，但其缺点是控制存在很强的抖动；而模糊神经网络（FNN）具有模糊系统和神经网络共同的特点。将滑模控制和模糊神经网络控制有机结合，利用简单得到的学习信号对模糊神经网络进行在线学习，通过平滑切换函数实现直接自适应控制策略。对两连杆机械手的仿真研究表明，在存在模型误差和外部扰动的情况下，该方案既能达到高精度快速跟踪的目的，又能有效减小滑模控制的抖动问题。     

可控励磁直线同步电动机的全局积分Terminal滑模控制

为提高可控励磁直线磁悬浮同步电动机进给系统的快速性与鲁棒性,提出全局积分Terminal滑模控制策略.构造新型的全局积分Terminal滑模面,对系统状态任意初值可在有限时间内收敛到零点,在趋近律中引入衰减因子,可减小系统抖振;在构造滑模面和趋近律的基础上设计全局积分Terminal滑模速度控制器;为进一步削弱滑模控制的抖振,减小切换增益,用径向基函数神经网络设计扰动观测器,并对扰动进行前馈补偿控制.仿真结果表明全局积分Terminal滑模控制策略能够明显改善系统的动态性能,缩短误差的收敛时间,提高系统抑制扰动的能力,削弱系统的抖振,增强系统的鲁棒性.     

饱和输入下四旋翼无人机滑模轨迹跟踪控制

为解决四旋翼无人机在饱和输入下的轨迹跟踪控制问题,同时兼顾系统存在的参数不确定性和外部风力扰动影响,设计了一种改进的抗干扰自适应鲁棒滑模控制方法;基于六自由度架构,设计四旋翼无人机简化的系统模型,进而降低控制器设计的复杂程度;引入带有误差信号的滑模函数,设计带有误差信号的饱和补偿自适应控制律,同时增加鲁棒控制项,降低由于饱和输入问题带来的抖振影响,并减小参数不确定和外部风力扰动对系统稳定性的影响;系统模型与抗干扰自适应控制律相结合,形成了改进的抗干扰自适应鲁棒滑模控制策略,实现四旋翼无人机的位置轨迹和姿态轨迹的稳定跟踪;最后通过数值仿真与传统PD控制算法进行仿真比较,验证控制方法的有效性和优越性。     

集成神经网络与自适应算法的分数阶滑模控制

针对被控对象的参数时变和外部扰动问题,本文融合神经网络的万能逼近能力和自适应控制技术,并结合分数阶微积分理论,提出了基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制策略.本文采用等效控制的方法设计滑模控制律,并利用神经网络的万能逼近能力估测控制律的变化,结合自适应控制算法和分数阶微积分理论抑制传统滑模控制系统的抖震,同时根据Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性,最后给出了实验结果.实验结果表明,本文提出的基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制系统,能保持滑模控制器对系统外部扰动和参数变化鲁棒性的同时,也能有效地抑制抖震,使得系统获得较高的控制性能.     

高阶终端滑模控制在稳定平台中的应用

针对稳定平台伺服系统中干扰对跟踪精度的影响,提出一种高阶终端滑模控制算法。首先,提出一种基于super-twisting算法的高阶滑模干扰观测器的设计方法,实现对系统中干扰的快速估计与实时补偿。其次,提出一种基于Lyapunov函数的高阶终端滑模控制器,由到达条件推导而得,高阶终端滑模控制将不连续的切换项作用于变量的高阶微分,使系统在保持滑模控制强鲁棒性的同时又能较大程度地削弱滑模控制中的抖振,实现对未估计干扰的精细化补偿。通过Lyapunov稳定理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明了控制策略的有效性。     

基于自适应滑模的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制算法

针对欠驱动水面无人艇在航行过程中存在的海洋环境干扰、数学模型参数不确定、执行器故障等问题,提出了一种基于扰动观测器与神经网络技术的自适应滑模轨迹跟踪策略。在无人艇三自由度模型的基础上,结合视线制导率,提出了一种新的轨迹跟踪制导策略。采用自适应滑模控制技术设计了欠驱动无人艇轨迹跟踪控制器,有效地抑制了执行器衰减故障对无人艇控制系统的影响;同时运用了非线性扰动观测器和自适应径向基函数神经网络分别对无人艇受到的外界干扰和模型参数不确定性进行补偿和拟合,提高了控制系统的抗干扰能力。基于Lyapunov定理证明了所设计的控制系统的稳定性,并在MATLAB中进行了仿真测试。仿真结果表明,所提出的轨迹跟踪控制算法可以在较为复杂的环境下实现对欠驱动无人艇的精准控制;相较于对比算法,位置的平均跟踪误差减小了80%以上,具备较高的稳定性和鲁棒性。     

无刷直流电机的自适应模糊滑模控制策略研究

为了提高无刷直流电机（BLDCM,brushless dC motor）控制系统的动态响应速度和干扰抑制能力,提出了一种新的自适应模糊滑模控制（AFSMC,adaptive fuzzy sliding mode control）策略。控制系统根据滑模开关函数的取值范围,可以切换滑模控制器的输出,能够改进滑模观测器的抖振现象和系统稳定性。控制器的控制律由自适应模糊控制算法调节,滑模控制器的输出减少了系统不确定时延的影响。根据所提出控制策略建立了仿真模型,并进行了仿真。仿真结果表明,所提出的控制策略能提高系统的动态性能和鲁棒性。该方法用于无刷直流电机的控制是可行的、有效的。