一类高阶非线性系统的终端滑模复合控制

研究干扰观测器的控制与自适应终端滑模控制思想相结合,针对调整非线性系统跟踪误差,为了提高控制性能,提出一种适用于一类岛阶非线性系统的复合控制策略.通过引入干扰观测器对系统中存在的不确定进行估计,并利用估计结果对滑模控制输出进行补偿.根据干扰观测器的估计值设计自适应律,实现终端滑模控制器中的切换增益,根据系统扰动的大小进行自适应调节,从而改善由于固定切换增益所造成的滑模控制器输出量过大以及抖振等现象.基于Lyapunov理论证明了复合控制的稳定性,最后通过仿真进一步验证了控制策略的可行性及有效性.     

电液负载模拟器的自适应滑模控制方法

针对电液负载模拟器存在的系统非线性、不确定性和强干扰的控制难点,设计了自适应滑模控制方法.设计积分滑模以降低控制器对期望跟踪轨迹高阶导数的要求;设计动态滑模算法抑制抖振;采用小脑模型关节控制器(CMAC)在线学习系统不确定性以降低控制器参数设计的保守性.设计了自适应滑模控制律,给出了CMAC神经网络权值调整算法,证明了控制器的稳定性,以确保系统稳定且输出跟踪误差渐近收敛于零.仿真结果证明了控制策略的有效性.     

SCARA机器人的模糊自适应滑模控制

为了提高SCARA机器人的轨迹跟踪控制性能,提出一种双模糊自适应滑模控制;采用一自适应模糊控制器,根据滑模到达条件对滑模切换增益进行估算,消除滑模控制中输出力矩的抖振现象,增强其对不确定性因素的适应能力;采用另一自适应模糊控制器对指数趋近律系数进行修正,改善由于大范围初始位姿产生的偏差而引起的大力矩和速度跳变问题;基于Lyapunov方法进行了稳定性证明,保证控制系统的稳定性与收敛性;仿真实验结果表明,该方法应用于SCARA机器人,跟踪效果良好并产生了平滑的力矩输出和速度输出.     

水下航行器智能航向滑模控制

为了实现对自主水下航行器参考航向的平滑、快速跟踪,提出了一种基于干扰观测器的航向跟踪自适应反演滑模控制算法。针对水池试验中不同程度的水流干扰,利用一种干扰观测器观测系统的不确定性和外部干扰,未观测到的部分干扰采用自适应滑模控制器进行补偿。控制器的设计消除了传统滑模控制的"抖振"现象,且保证了闭环系统的稳定性。同时该控制系统可智能选取控制策略,通过判断水流循环等外界干扰的程度,自动选取合适的控制策略,最终消除外界干扰,提高了跟踪的稳定性和快速性。仿真结果表明,该控制策略能很好地实现智能航向跟踪控制,使跟踪误差在有限时间内快速收敛到零,对外界扰动的变化具有强鲁棒性和良好的自适应性。     

飞行模拟转台非线性干扰观测器反步滑模控制器设计

本文针对考虑不确定性的飞行模拟转台伺服系统,提出了一种基于非线性干扰观测器的反步全局滑模补偿控制方法。该方法采用反步控制方法设计转速期望虚拟控制,然后利用非线性干扰观测器观测系统不确定干扰,进而对引入非线性干扰观测器的系统设计自适应全局滑模控制器,实现了飞行模拟转台伺服系统期望转角信号的鲁棒跟踪控制,仿真结果表明,该方法控制效果良好,具有很好的工程应用价值。     

基于扰动观测器的机械臂自适应反演滑模控制

机械臂的动力学模型通常包含一定的结构不确定性,并受到外界未知干扰的影响。针对现有模型的不确定性特点,提出了一种基于非线性扰动观测器的自适应反演滑模控制方法,解决机械臂的轨迹跟踪控制问题。对于外界干扰,利用非线性扰动观测器进行观测补偿,无需上界先验知识;对于结构不确定性,引入反演滑模控制,同时设计自适应律,保证闭环系统的稳定性并增强系统的动态适应性。仿真结果证明,所提出的方法可以有效克服系统不确定性,降低控制输入信号的抖振,最终实现期望轨迹的快速精确跟踪。     

基于干扰观测器的非线性不确定系统自适应滑模控制

本文研究了一类基于非线性干扰观测器的多输入多输出非线性不确定系统的边界层自适应滑模控制方法并应用于近空间飞行器高精度姿态控制.考虑系统存在不确定性和外部干扰上界未知的情况,设计了基于干扰观测器的边界层自适应滑模控制器,以消除传统滑模控制中的"抖振"现象,使跟踪误差趋近于零.同时,利用李雅普洛夫方法严格证明了闭环系统的稳定性.最后将所研究的自适应滑模控制方法,应用于某近空间飞行器的姿态控制中,仿真结果表明在不确定性和外部干扰作用下能保证姿态控制的稳定性,对参数不确定具有较好的鲁棒性.     

基于滑模控制的机械臂轨迹跟踪控制

针对多自由度机械臂轨迹跟踪存在的外部干扰和系统抖振问题,设计了一种干扰观测器结合滑模控制的轨迹跟踪方法.针对干扰问题,采用干扰观测器对系统的外部干扰进行观测;针对控制系统存在的抖振问题,设计滑模控制器进行补偿.采用二自由度机械臂为控制对象进行仿真实验,结果表明,该方法能有效克服外部扰动的同时,有效地削弱了系统抖振,提高...     

基于观测器的不确定T-S模糊系统鲁棒镇定

为带有参数不确定性的T-S模糊控制系统提出了新的基于观测器的鲁棒输出镇定条件. 该条件用来设计模糊控制器和模糊观测器. 为了设计模糊控制器和模糊观测器, 用T-S模糊模型来表示非线性系统, 并运用平行分布补偿观念. 充分条件基于二次Lyapunov函数, 通过将模糊系统的鲁棒镇定条件表述为一系列矩阵不等式, 比以往文献中列出的条件具有更小的保守性. 该不等式为双线性矩阵不等式, 可分两步骤先后解得使T-S模糊系统镇定的控制器增益和观测器增益. 最后, 通过对一个具有不确定性的连续时间非线性系统控制的例子证明了提出方法比以往方法更宽松.     

多关节机器人的自适应模糊滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种基于全局快速终端滑模面的自适应模糊滑模控制方法。该方法通过设计合适的自适应律,采用模糊自适应控制调节滑模控制的切换控制增益,实现了对建模误差和不确定干扰的自动跟踪,削弱了抖振。系统不需要对建模误差和干扰进行预估计,并且通过对控制器结构的简化,降低了模糊控制器的维数,减少了计算量。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性,仿真结果表明了其有效性。     

基于模糊扰动观测器的PMSM积分滑模控制研究

为了克服传统永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)的滑模控制增益大容易产生抖振的问题,提出基于模糊观测器的PMSM积分滑模控制策略。采用新型趋近律设计积分滑模控制器取代传统的滑模控制器,提高系统的动态响应性能。结合模糊控制与自适应控制的特点,设计模糊扰动观测器,能够迅速有效地观测系统内部参数变化和外部扰动,并对积分滑模速度控制器进行前馈补偿,削弱系统抖振的同时提高了系统的鲁棒性。通过李雅普诺夫理论证明了该控制系统的稳定性。仿真及实验结果验证了该方法具有较强的鲁棒性,可以实现良好的跟踪效果并且无抖动。     

基于非线性干扰观测器的下肢外骨骼上楼梯滑模控制

针对下肢外骨骼在轨迹跟踪时对内部参数扰动和外界干扰较为敏感的特性,设计一种基于非线性干扰观测器的下肢外骨骼机器人滑模控制策略。首先建立下肢外骨骼上楼梯的动力学模型,分析其动力学特性;其次设计非线性干扰观测器,对下肢系统的不确定性和外部干扰进行观测;在此基础上,为保证系统轨迹跟踪误差的收敛性和减弱抖振,设计了低通滤波的滑模控制器,根据李雅普诺夫稳定性理论证明了下肢系统的稳定性;最后通过仿真与实验验证,该控制策略能够有效克服多种因素引起的干扰,改善系统的控制性能,提高系统的稳定性。     

四旋翼无人机抗干扰轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪过程中存在的参数不确定与外界干扰问题,设计一种双闭环自适应控制策略.为了降低控制器设计复杂度,根据四旋翼无人机系统的欠驱动特性将系统分成姿态内环和位置外环.在扰动观测器的基础上,利用积分型反步控制算法完成无人机位置信息在外界干扰下的稳定跟踪控制.在扰动观测器的基础上,利用自适应滑模控制算法完成无人机姿态信息在参数不确定和外界干扰作用下的稳定跟踪控制.与传统PID控制和滑模控制进行仿真对比,验证所提出控制策略的优越性.     

Design of a Sliding Mode Controller with Fuzzy Rules for a 4-DoF Service Robot

In this study, a novel control strategy that combines a fuzzy system and the sliding mode controller is proposed for improving stability and achieving high-accuracy control in service robots. Based on the kinematic and dynamic models of a 4-degrees of freedom manipulator, and the observed tracking error using a low-cost inertial sensor, the proposed fuzzy sliding mode controller (FSMC(IMU)) is designed to generate appropriate torques at robot joints. The FSMC(IMU) controller parameters are adjusted through a fuzzy rule that determines the state of the system. The error in trajectory tracking is reduced through this. The gain value K can be finely adjusted by fuzzy control by observing the degree of vibration after entering the sliding mode surface. The larger the observed vibration value, the faster the fuzzy controller follows the given input trajectory by selecting a smaller gain value K and reducing jitter due to the sliding mode control’s discontinuous switch characteristics. When the degree of error is small, it achieves faster and more accurate control performance than when the observer is not used. The stability of the FSMC(IMU) system is verified via disturbance experiments. The experimental data are compared with the conventional sliding mode controller and proportional-derivative control. The experimental results demonstrate that the proposed FSMC(IMU) controller is stable, fast, and highly accurate in controlling service robots.

     

基于RBF网络的永磁同步电机扰动衰减和速度跟踪

针对永磁同步电机伺服系统速度控制问题,引入削减系统抖振的饱和函数,提出一种解决不确定环境下电机伺服控制系统的速度跟踪控制器。借助RBF网络自适应估计系统中的不确定项,综合反步设计法和滑模控制法的思想,设计控制器。理论分析获证,该受控系统是李亚普诺夫稳定的。数值实验表明,所获控制方案能削弱系统的不确定性干扰,系统输出跟踪能力强。     

时滞的非完整动力学系统滑模抗干扰跟踪控制

针对具有外部扰动和时滞的非完整轮式移动机器人系统,本文阐述了一种基于非线性扰动观测器的时滞滑模控制方法.首先,利用扰动观测器估计系统的外部扰动;然后,用极坐标转化移动机器人的姿态,并用计算转矩法对机器人的动力学方程进行反馈线性化.设计带时滞控制的滑模,目的是使移动机器人渐近稳定在期望轨迹上,并有效地减小控制增益的过高估计.最后,利用李雅普诺夫函数建立闭环系统的稳定性.仿真结果表明,该方案具有良好的跟踪精度和鲁棒性.     

Fuzzy adaptive sliding-mode control for MIMO nonlinear systems

A stable adaptive fuzzy sliding-mode controller is developed for nonlinear multivariable systems with unavailable states. When the system states are not available, the estimated states from a semi-high gain observer are used to construct the output feedback fuzzy controller by incorporating the dynamic sliding mode. It is proved that uniformly asymptotic output feedback stabilization can be achieved with the tracking error approaching to zero. A nonlinear system simulation example is presented to verify the effectiveness of the proposed controller.     

Nonlinear predictive controller for a permanent magnet synchronous motor drive

A nonlinear predictive controller (NPC) for a permanent magnet synchronous motor (PMSM) is proposed in this paper. Its objective is high performance tracking of the rotor speed trajectory while maintaining the d-axis component of the armature current at zero. The load torque and the mismatched parameters are considered to be unknown perturbations. To ensure robustness against these perturbations, a disturbance observer is designed using a new gain function, and integrated into the control law. The combination of the nonlinear predictive controller and the disturbance observer works as a nonlinear controller. The overall closed-loop system is proved to be globally asymptotically stable depending on the design parameters. The validity of the proposed controller was tested by simulations. Satisfactory results were obtained with respect to the tracking of the speed trajectory and disturbance rejection.     

基于扰动观测器补偿的机械臂非奇异快速终端滑模控制

针对机械臂系统在实际应用中存在的建模误差及未知扰动问题, 设计了一种基于扰动观测器的改进型非 奇异快速终端滑模控制策略. 通过扰动观测器准确估计系统存在的总扰动, 并设计恰当的非线性增益函数使扰动观 测误差指数收敛, 实现了对控制器的前馈补偿. 考虑到终端滑模存在的奇异性问题, 结合扰动观测器设计了非奇异 快速终端滑模控制器, 在保证跟踪误差有限时间收敛的同时抑制了滑模控制固有的抖振现象. 同时在控制器设计过 程中, 用fal函数代替sig函数有利于削弱滑模控制抖振, 提高系统稳定性及跟踪精度. 最后, 利用MATLAB软件进行 实验仿真, 验证了所设计控制器的有效性.