AGC系统的神经网络自适应控制

针对板带轧制过程厚度自动控制（ＡＧＣ）问题，提出逆动态自适应神经网络ＡＧＣ（ＶＡＮＮ－ＡＧＣ）系统，并给出适于过程控制的网络激励函数和改进的ＢＰ网络训练方法。仿真结果表明：ＶＡＮＮ－ＡＧＣ系统可自适应地实现快速跟随响应和抗扰调节；新的网络激励函数和训练方法适用于过程控制的需要；系统稳态厚差精度达到±５μｍ。     

机器人离散滑模变结构—PI控制器

本文采用离散滑模变结构控制方法，针对机器人提出了一种滑模变结构——ＰＩ控制方案，给出了该控制方案滑模存在条件及控制器设计方案。该控制器将离散滑模变结构控制和ＰＩ控制两者的优点有机地结合起来，理论分析和仿真结果表明该控制器能使机器人在各种复杂非线性动力学情况下具有良好的性能指标。这种控制器输出切换小，可以投入应用。     

一种新型的对角型模糊变结构轨迹跟踪控制器设计

文章试图结合模糊控制和滑模变结构控制的优点,设计一种新的对角型模糊变结构轨迹跟踪控制器。用SISO的对角型模糊逻辑控制取代一种一般的变结构轨迹跟踪控制器的切换控制项,并且增加了动态调整输入和输出空间的功能去增强系统的快速性和灵活性。仿真表明了该控制器具有快速性、较小稳态误差及较强抗干扰能力;所设计的控制器性能良好,具有一定实用价值。     

多通道振动测量与分析系统中振型动画实现方法

由南京航空航天大学振动工程研究所开发完成的多通道振动测量与分析系统（ＭＶＭＡＳ）的适于做大型结构的模态分析。本文介绍了该系统实现振动动画的基本原理及在ＤＯＳ环境下实现动画的方法，该方法充分利用ＶＧＡ显示器特性，具有动画速度快的特点，最后介绍了ＭＶＭＡＳ在ＭＳ－ＷｉｎｄｏｗｓＳ３．１环境下利用ＡＰＩ函数实现动画的方法。     

基于滑模控制的光伏系统MPPT控制方案

结合光伏系统的工作原理和滑膜控制的特点,提出一种最大功率点跟踪(MPPT)控制方案。将滑模控制应用于该系统最大功率点的跟踪,包括改进变换电路,设计滑模变结构控制器。实验结果表明,该方案能快速跟踪太阳能电池的最大功率点,使系统稳定地工作在最大功率点附近,减小输出功率和电压的波动以及超调量,削弱滑模控制的稳态抖振。     

机器人变结构自适应控制的研究

本文提出了一种新的机器人变结构自适应轨迹跟踪控制，根据滑模存在条件，独立地推导出了一种实时预测滑模参数Ｃ的递推算法，克服了机器人变结构控制中滑模参数选择的盲目性。同时，为了更有效地削弱抖振现象，本文提出了一种新的变边界层厚度的饱和函数方法。本文的控制方案既保证了系统的强鲁棒性，又能实现高精度的快速跟踪控制。以三自由度烟叶搬运机器人为对象的仿真实验结果，表明了本文所采取的控制方法的有效性和可行性。     

变精度初等函数的计算

变精度初等函数的计算徐国良，李家楷（中国科学院计算中心）ＥＶＡＬＵＡＴＩＯＮＯＦＥＬＥＭＥＮＴＡＲＹＦＵＮＣＴＩＯＮＳＦＯＲＶＡＲＩＡＢＬＥＰＲＥＣＩＳＩＯＮ￥ＸｕＧｕｏ－ｌｉａｎｇ；ＬｉＪｉａ－ｋａｉ（ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＣｅｎｔｅｒ，Ａｃａｄｅｍｉ...     

一种基于指数趋近律的非线性系统变结构轨迹跟踪控制新方法

针对多输入多输出二阶不确定非线性机械系统中轨迹跟踪控制的问题,提出一种新的基于指数趋近律的滑模变结构控制方法,用于提高系统的平稳性和快速性。在滑模变结构控制器设计过程中采用一种新的指数趋近律以改进闭环系统的暂态和稳态响应性能,使系统跟踪误差收敛速度加快,特别是减少轨迹跟踪误差到达滑模面的时间,同时提高了系统轨迹跟踪过程的平稳性。通过采用边界层方法消除滑模控制输入抖振问题,避免控制过程中执行器的频繁切换,进一步提高所提出滑模控制器在实际系统中的实用性。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。数值仿真验证了所提出的控制方法的有效性。     

变结构局部模型跟踪控制研究

本文针对线性失配不确定性系统，提出了一种新的模型跟踪概念－局部模型跟踪，基于变结构控制理论，研究了实现此跟踪的系统特定结构和设计方法，并证明了设计中的分离定理以及变结构局部模型跟踪控制系统的最大跟踪能力。本文突破了变结构不变性条件的苛刻限制，大大提高了系统的稳态跟踪特性。     

基于模糊滑模控制的液压支架推溜系统研究

针对电液控制液压支架在自动跟机过程中推溜不齐问题,提出基于模糊滑模变结构控制方案.通过建立被控液压系统的数学模型,与定义的切换函数结合,然后进行滑模控制律设计,得到滑模变结构函数.通过Matlab软件验证模糊滑模控制系统的可靠性,由仿真结果可得:该方法在自动跟踪调节液压支架推溜方面,其控制效果得到优化.     

非同轴两轮机器人自平衡与转向闭环控制

针对车速、车身侧倾角和前轮转角变化较大工况下的非同轴两轮机器人在基于前轮转角的自平衡控制中,因动力学模型准确性对自平衡控制带来的影响,设计了基于RBF神经网络模糊滑模控制的自平衡控制器,利用RBF神经网络的逼近特性,对动力学模型中非线性时变的不确定部分进行自适应逼近,从而提高动力学模型的准确性,并借助模糊规则削弱滑模控制中产生的系统抖振;以及因前轮转角用于自平衡控制中难以实现转向闭环控制,建立了基于纯跟踪法的轨迹跟踪控制器,并设计利用车身平衡时车身侧倾角与前轮转角的耦合关系,将转向闭环控制中的目标前轮转角替换为目标车身侧倾角,从而将自平衡控制器与轨迹跟踪控制器相结合,在保证车身平衡行驶的前提下,实现带有轨迹跟踪的转向闭环控制。实验结果表明,凭借动力学模型的较高准确性,RBF神经网络模糊滑模自平衡控制器具有鲁棒性好、超调量低和响应迅速的优点,并且利用车身平衡后车身侧倾角与前轮转角耦合关系,实现转向闭环控制是可行的,具有良好的轨迹跟踪效果。     

磁导航AGV分段模糊PI控制器设计

为了提高3C产品的自动化生产效率,以STM32F407ZGT6单片机为系统控制器核心,对磁敏传感器组寻迹的滚筒式AGV设计了16位磁敏传感器的阵列布置形式,并根据此形式以及磁导引滚筒式AVG的寻迹约束条件和行走要求提出了路径的识别与轨迹跟踪算法,即分段模糊PI控制算法,以适应AGV小车在直行 、转弯和停车三种状态下存在的位置偏差和角度偏差的控制.运用Matlab软件中Simulink模块搭建模糊控制器的仿真模型,对AGV的轨迹跟踪进行仿真,并进行了实际行走测试.AGV行驶时路径偏差保持在8 mm以内,可保证AGV稳定准确地跟踪预设路径,且具有较强的鲁棒性.     

基于模糊变结构的机械臂控制

现有的机械臂模糊变结构控制方法大都计算复杂或需要检测滑模面的微分信号.本文将机械臂模型分为确定部分和不确定部分进行研究,对确定部分采用一般反馈控制,对不确定部分采用变结构集中补偿控制,为了消除变结构控制器的抖震引入模糊控制方法,将滑模面作为模糊控制器的输入,补偿控制器权值作为输出.本方案不仅不需要检测滑模面微分信号,而且计算简单,易于实现.仿真结果表明,在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方案既能达到快速跟踪,又能很好的消除控制器的抖震.     

Interval Type-2 Fuzzy Hierarchical Adaptive Cruise Following-Control for Intelligent Vehicles

Intelligent vehicles can effectively improve traffic congestion and road traffic safety. Adaptive cruise following-control (ACFC) is a vital part of intelligent vehicles. In this paper, a new hierarchical vehicle-following control strategy is presented by synthesizing the variable time headway model, type-2 fuzzy control, feedforward + fuzzy proportion integration (PI) feedback (F+FPIF) control, and inverse longitudinal dynamics model of vehicles. Firstly, a traditional variable time headway model is improved considering the acceleration of the lead car. Secondly, an interval type-2 fuzzy logic controller (IT2 FLC) is designed for the upper structure of the ACFC system to simulate the driver’s operating habits. To reduce the nonlinear influence and improve the tracking accuracy for the desired acceleration, the control strategy of F+FPIF is given for the lower control structure. Thirdly, the lower control method proposed in this paper is compared with the fuzzy PI control and the traditional method (no lower controller for tracking desired acceleration) separately. Meanwhile, the proportion integration differentiation (PID), linear quadratic regulator (LQR), subsection function control (SFC) and type-1 fuzzy logic control (T1 FLC) are respectively compared with the IT2 FLC in control performance under different scenes. Finally, the simulation results show the effectiveness of IT2 FLC for the upper structure and F+FPIF control for the lower structure.      

T-S 模糊模型变结构的机器臂轨迹跟踪控制

针对不确定性的机械臂轨迹跟踪问题,结合滑模变结构和T-S模糊模型的优点,给出一种基于T-S模糊模型的变结构轨迹跟踪的方法。首先采用T-S模型建模,得到机械臂的模糊模型;然后设计出保证机械臂全局渐近稳定的滑模控制器。仿真结果表明,所设计的模糊变结构控制器与普通变结构控制器相比,可使机械臂无论在计算时间、误差上都具有更大的优势和更强的鲁棒性。     

一类不确定混沌系统的模糊滑模控制与同步

针对一类具有不确定项的二阶连续时间混沌系统的定值跟踪控制和自混沌同步及异结构混沌同步问题,提出了一种模糊滑模变结构控制方法,设计了模糊滑模变结构控制器,并从理论上证明了控制系统的稳定性.在该控制器的作用下,可以实现两个相同或不同结构的混沌系统的控制与同步,且不受不确定性的影响,具有很强的鲁棒性.定值跟踪和同步控制的仿真结果表明,该控制器是有效的.     

一类模糊时滞系统输出跟踪控制

基于T-S模糊模型和变结构控制策略,研究了一类带有参数不确定项的模糊时滞系统输出跟踪问题。利用变结构控制理论选择滑动模,针对系统时滞项为已知和未知的两种情况,根据可达条件提出了一种变结构控制方法。该方法确保系统的运动轨迹在有限的时间内到达滑模面并一直保持在滑模面上。根据ISS理论和LMI方法研究了系统状态全局有界的充分条件。通过仿真实例验证了所提方法的正确性和有效性。     

机械手的模糊逆模型鲁棒控制

提出一种基于模糊聚类和滑动模控制的模糊逆模型控制方法,并将其应用于动力学 方程未知的机械手轨迹控制.首先,采用C均值聚类算法构造两关节机械手的高木-关野 (T-S)模糊模型,并由此构造模糊系统的逆模型.然后,在提出的模糊逆模型控制结构中, 离散时间滑动模控制和时延控制(TDC)用于补偿模糊建模误差和外扰动,保证系统的全局 稳定性并改进其动态和稳态性能.系统的稳定性和轨迹误差的收敛性可以通过稳定性定理来 证明.最后,以两关节机械手的轨迹跟随控制为例,揭示了该设计方法的控制性能.     

A comparison study of different control strategies for grid‐connected three phase two‐level power converters

This paper presents a comparison study of different control schemes for grid‐connected three phase two‐level power converters. All control strategies adopt the double‐loop control structure which consists of voltage regulation loop and instantaneous power tracking loop. In the external loop, voltage regulation loop, PI, fuzzy PI, adaptive controllers and PI controller plus extended state observer (ESO) are utilized to regulate the output voltage. The merits, drawbacks and design procedures of four methods are compared, investigated and analyzed. The second order sliding mode (SOSM) controllers are applied into the internal loop, instantaneous power tracking loop, to drive the active power and reactive power tracking their set points. The performance differences of these control strategies are compared through the real simulation.