不确定移动机械臂的反演滑模轨迹跟踪控制

针对一类受复杂不确定影响下的非完整移动机械臂轨迹跟踪问题,建立包含模型误差和外界扰动的不确定动力学模型,提出一种基于反演设计的滑模控制方法。该方法首先采用输入-输出非线性反馈进行系统线性化,建立包含总体不确定性的等价系统;然后,基于李雅普诺夫直接法两步反演设计幂次趋近率滑模控制器,有效抑制系统有界不确定性,减小滑模抖振,保证闭环控制系统渐进收敛,从而实现对参考轨迹的快速精确跟踪。仿真结果表明,该方法跟踪速度快,精度高。     

不确定系统的自适应可靠滑模控制

针对允许执行器发生故障的不确定系统,分别研究了被动可靠以及自适应可靠滑模控制器的设计,通过线性矩阵不等式技术和李雅普诺夫稳定性理论证明了滑模运动的稳定性、指定滑模面的可达性,数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于反演的不确定非线性系统自适应滑模控制

针对一类参数半严格反馈形式的非匹配不确定非线性系统,基于反演设计方法和滑模控制技术,研究了其在非匹配未知参数和非参数不确定性下的跟踪控制问题,提出了自适应反演滑模控制策略,实现了不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪.本方法允许系统同时存在匹配和非匹配的参数不确定性及非参数不确定性,而且考虑了控制增益的不确定性,通过增益参数的设计还可实现滑模面到达时间的调节,并进一步削弱了抖振.仿真算例验证了理论的有效性.     

非匹配不确定非线性系统的滑模跟踪控制

在非匹配不确定非线性系统中,系统状态之间无通常的积分关系,从而无法得到系统状态的各阶导数,因此,那些其于系统状态各阶导数的滑模控制方法也就无法实现,为此,在利用多级滑模观测器对系统状态的各阶导数进行估计的基础上,针对非匹配不确定非线性系统,采用合成输入这一概念来构造滑动面,将其选取为跟踪误差及其积分、微分的线性组合,利用Lyapunov方法对滑模控制律进行设计,以实现滑动模,进而实现此类系统的跟踪控制,设计过程同时也证明了,利用多级观测器,该滑模控制方法对非线性不确定性因素具有鲁棒性,闭环系统在有限时间进入滑动模态,仿真算例证实了该方案的可行性。     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统提出了一种自适应模糊滑模控制方法，利用趋近律构造理想控制，利用模糊逻辑系统逼近其连续项，用自适应律和非线性补偿保证滑模到达条件成立．该方法综合了自适应模糊控制和滑模控制的优点，既保证了闭环系统的稳定性，又限制了抖振，控制效果良好，仿真结果也说明了这一点．     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制设计

针对一类含非匹配不确定项的非线性系统提出一种自适应模糊滑模控制方法.构造线性切换面确保滑动运动稳定,利用趋近律构造理想控制,用监督控制确保系统状态有界,用模糊逻辑系统逼近其连续项,用补偿切换项来消除逼近误差,该方法有效的结合了自适应模糊控制和滑模控制的优点,控制器构造简单,稳定条件弱,控制性能好.仿真结果也证明了此方法的有效性.     

非匹配不确定输入时滞系统的自适应滑模控制

针对具有输入时滞、且同时具有非匹配不确定项的一类对象模型,采用状态变换法把原系统转化成为一个无时滞系统,并应用滑模控制的方法设计了控制器.考虑到不确定项未知,进一步设计了具有自适应能力的滑模控制器,以保证滑模面的存在性,克服不确定性的影响.针对非匹配不确定项,根据Lyapunov稳定性定理,提出了保证系统渐近稳定所要满足的条件.仿真结果证实了该控制策略的可行性和有效性.     

不确定系统的上界自适应动态神经滑模控制

针对滑模控制中不确定上界值的问题,提出一种神经网络上界自适应学习的动态滑模控制方法。该方法将系统中不确定及干扰部分分离出来,构造不确定量的联合上界,然后分两步进行分析。当上界已知时,采用动态滑模方法设计滑模控制器;上界未知时,采用神经网络自适应学习不确定项的上界,设计了权值调整规则及动态神经滑模控制器。该控制器不仅可以保证非线性不确定系统渐近稳定,降低一般滑模控制理论分析的条件,还有效地抑制了抖振。仿真实例表明,该控制方法是正确有效的。     

一类非线性不确定系统的间接自适应模糊滑模控制设计

针对一类含非匹配不确定项的非线性系统提出一种间接自适应模糊滑模控制设计方法.构造了线性切换面确保滑动运动稳定,用监督控制确保系统状态有界,设计了自适应模糊控制器确保到达条件成立.该方法不仅确保系统稳定,而且抑制了抖振.仿真结果也证明了此方法的有效性.     

自适应反演控制在一类非线性系统中的应用

针对一类不确定性上界未知的非线性系统,提出一种自适应反演控制方法.建立了一类带有外界扰动的不确定非线性系统的数学模型.将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统,采用反演思想,并用自适应更新律对非线性系统不确定性上界进行估计,设计了自适应反演控制器并证明了李亚普诺夫稳定性.采用所设计的控制律使非线性系统的输出能跟踪期望的轨迹,具有一定的鲁棒性.用数值仿真验证了所设计控制器的良好跟踪性能.     

基于滑模控制的车辆自适应巡航系统设计

针对自适应巡航系统控制鲁棒性及存在路面扰动、实时扰动等不确定性的问题,提出一种考虑安全车距的车辆自适应滑模控制方法.首先通过建立车辆纵向动力学模型,并将道路坡度作为系统扰动;基于安全车距设计自适应巡航滑模控制器,通过稳定性分析证明该控制器的稳定性;最后,通过与PID控制算法进行对比研究.结果表明:采用滑模控制器的自适应巡航控制系统具有更好的跟踪性能和抗干扰能力.     

时滞不确定非线性系统的滑模控制

对一类含有时滞且具有非匹配不确定的非线性系统研究了滑模变结构控制问题.利用线性矩阵不等式和Lyapunov函数方法设计了滑模面和保证滑模存在的控制律.数值例子说明了该方法的有效性.     

一类不确定非线性系统的参数自适应滑模控制

针对一类具有不确定性的非线性系统,考虑参数摄动、未建模动态和外界干扰等各种不确定性的综合影响,提出了一种基于切换增益和sigmoid函数边界层厚度的参数自适应滑模控制策略,采用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统全局稳定性.该控制方法消除了传统滑模控制的输入抖振现象,而且跟踪精度高,无须确知不确定项的界.仿真算例验证了该方法的有效性.     

控制方向未知的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类带有未知外部扰动及控制方向的不确定非线性系统设计自适应模糊滑模控制器,利用Nussbaum函数估计系统未知的控制方向.模糊系统的输入为跟踪误差而不是系统状态向量,这样能提升控制器对误差变化的灵敏度.基于Lyapunov稳定性理论设计系统可调参数的自适应规则,该控制器能保证闭环系统稳定性并且跟踪误差及其各阶导数渐近趋于原点.数值仿真的结果也验证了该方法的有效性.     

不确定机械臂的组合自适应迭代学习轨迹跟踪

针对一类同时含未知时变和未知定常参数、并带有可重复时变干扰的不确定机械臂系统,为精确跟踪期望轨迹并加快跟踪误差的收敛速度,提出了一种具有抗扰能力的机械臂组合自适应迭代学习控制算法.对未知定常参数和未知时变参数,分别采用时域和迭代域的参数自适应迭代学习律,并基于估计参数设计了机械臂的自适应迭代学习轨迹跟踪控制律.利用相似李亚普诺夫函数证明了轨迹跟踪误差的收敛性.针对二自由度关节式机械臂的仿真结果表明,应用所提算法可实现精确的轨迹跟踪,并加快迭代学习的收敛速度.     

一类离散不确定系统自适应滑模输出反馈控制

研究了离散不确定系统的滑模输出反馈控制问题.考虑离散系统的不确定为非匹配不确定,且具有未知的范数界,通过设计死区自适应律,实现了对此不确定界的在线辨识.在此设计的基础上,基于快速输出采样(multirate output sampling)原理,对系统设计了具有不确定自适应的滑模输出反馈控制器,在所设计的控制器作用下系统渐近稳定.快速输出采样是通过设置输出采样频率大于输入采样频率,经过相应的运算得到系统的当前状态信息与系统前一时刻输入信息和当前输出信息具有一定的函数关系.最后通过数值仿真验证了所设计控制器的有效性.     

基于NDO的高阶非线性系统自适应反推滑模控制

针对一类高阶非匹配不确定非线性系统轨迹跟踪问题,将反推控制和滑模控制相结合,设计一种基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反推滑模控制方案.通过设计每一步的李雅普诺夫函数保证闭环系统全局渐进稳定,且跟踪误差一致且有界.设计NDO对非匹配干扰进行补偿,建立系统建模误差自适应律并引入双曲正切函数.仿真表明:闭环系统能够实现对指定轨迹的稳定跟踪,且对非匹配干扰和建模误差同时具有鲁棒性,并有效降低控制抖振.     

含时变不确定参数混沌系统的自适应跟踪控制

对一类含时变不确定参数的混沌系统,讨论了系统的自适应跟踪控制问题．基于李亚普诺夫函数方法,构造出了一类新的自适应控制器．该控制器的构造简单直接,无需对系统作更多的假设,构造控制器时,只需直接代入控制器的参数化公式．该控制器能控制混沌系统的状态全局渐近跟踪预先给定的任何有界轨线．仿真实例验证了所得控制器的有效性．     

具有参数不确定的移动机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有参数不确定性的非完整移动机器人轨迹跟踪问题.综合考虑了移动机器人的运动学和动力学方程,首先采用输入-输出反馈线性化方法得到具有不确定性的线性化模型,系统中的不确定性满足匹配条件;然后基于积分滑模控制的思想设计了鲁棒轨迹跟踪控制器,保证了系统在整个响应过程中的鲁棒性,并且分析了参数不确定对控制器的影响,给出了一个闭环系统稳定的充分条件;最后对系统具有较大的参数摄动进行了仿真试验,结果表明所设计的控制器能够保证移动机器人有效性地跟踪期望轨迹.