基于扩张状态观测器的一类未知非线性不确定系统滑模控制

研究了基于扩张状态观测器的一类n阶未知非线性不确定系统的滑模控制问题.在系统状态已知的前提下,利用滑模控制思想将一个n阶未知非线性不确定系统方程转化为一个关于切换曲面函数的一阶非线性方程,然后利用二阶扩张状态观测器来估计转化后的一阶非线性方程的非线性函数和扰动.为了消除滑模控制项所带来的抖振,引入边界层.利用Lyapunov函数证明了系统的稳定性,完成了系统输出跟随系统输入的目的.由于系统中存在扩张状态观测器,本文的控制方法不依赖于被控对象的数学模型,具有很强的鲁棒性.仿真的结果表明了本文方法的可行性.     

不确定奇异时滞系统的观测器型滑模控制器

针对一类带有不匹配不确定性的奇异时滞系统,建立了基于观测器状态的滑模面和滑模控制器。采用等价控制方法获得滑模运动系统,给出了其在滑模面上正则、无脉冲模、渐近稳定的充分条件。滑模面及控制器的解可通过锥补迭代算法求解矩阵不等式获得。给出了一个仿真实例验证理论的有效性。     

不确定非线性系统的自适应反推终端滑模控制

针对一类具有未知非线性函数的严格反馈型不确定非线性系统,提出了一种自适应反推终端滑模控制方法。反推控制的前n-1步结合动态面控制技术设计虚拟控制律,第n步仅采用一个神经网络函数逼近器补偿系统所有未知非线性函数,得到了基于全局快速终端滑模控制的自适应神经网络控制器；通过引入一阶滤波器，不仅避免了传统反推控制存在的复杂计算,提高了系统的收敛速度,而且通过引入逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响,改善了稳态跟踪精度。理论分析证明闭环系统所有信号半全局一致终结有界，仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

基于状态观测器的输入受限不确定系统的滑模控制

研究了控制输入受限情况下不确定系统的滑模控制问题,其中,系统不确定性同时存在于状态矩阵和控制增益矩阵中。首先,利用状态观测器估计不可测状态;然后,在状态估计空间选择一种积分型切换面;最后,设计一个基于状态估计的滑模控制律以保证系统状态轨迹在有限时间内到达指定的切换面,同时利用等价控制律方法给出了滑模动态渐近稳定的充分条...     

一类不确定非线性系统的改进积分滑模跟踪控制

针对一类不确定非线性系统的滑模跟踪控制,在切换函数中引入跟踪误差的积分项,并用各状态变量代替各误差项,消除了传统滑模跟踪控制所需的被跟踪信号的一阶及高阶导数己知的假设.同时为了防止在初始误差较大的条件下积分饱和引起的超调较大的问题,设计了一种改进积分型滑模面.在边界层外,通过调节因子对积分项进行削弱;在边界层内,采用传统积分以减小系统稳态误差.仿真研究表明,此滑模控制方法具有良好的控制性能及较强的鲁棒特性.     

基于快速终端滑模状态观测器 的车轮滑移率跟踪控制

针对自动驾驶电动汽车对车轮滑移率跟踪控制的需求,提出一种基于快速终端滑模状态观测器的全状态反馈车轮滑移率跟踪控制器.首先,以车轮制动力矩导数为控制输入,建立车轮滑移率跟踪控制模型,避免车轮滑移率跟踪控制器设计过程中引入不连续项对系统稳定性和控制性能的影响.随后,利用有限时间稳定和快速终端滑模控制理论设计具有有限时间收敛特性的快速终端滑模状态观测器,实时观测未知的系统状态信息.以此为基础,采用模块化思想独立设计快速终端滑模跟踪控制律,实现车轮滑移率的连续、快速的跟踪控制.最后,结合车辆动力学仿真软件建立模型在环测试系统,仿真验证本文提出的车轮滑移率跟踪控制器的可行性和有效性.     

基于扰动观测器的非线性不确定系统滑模H2保性能控制

针对一类受到外界扰动的非线性不确定系统,基于扰动观测器提出一种滑模保性能H_2控制策略。首先,根据所提出的复合滑模面,设计包含扰动估计的滑模控制策略;其次,依据H_∞和极点配置理论,设计鲁棒扰动观测器,来实现对扰动的估计;最后,给出了控制参数的选取原则,以实现H_2保性能控制。仿真结果表明,该算法不仅能够有效抑制抖振,而且摆脱了对系统先验信息的依赖,具有较高的实用性和有效性。     

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.     

高阶SISO非线性系统的分层模糊滑模控制

为了解决高阶SISO(单输入单输出)非线性系统模糊控制中出现的"维数灾"问题,采用典型模糊控制单元,构造了"增一型"分层模糊控制器。提出了分层模糊滑模控制方法,并证明了分层模糊滑模控制系统的全局渐近稳定性。该方法设计参数少,设计步骤简单,并且控制器的设计参数只需要满足一定的比例关系即可使整个分层模糊滑模控制系统全局渐近稳定,从而减小了模糊控制器的设计工作量和难度。用一个仿真例子验证了该方法的有效性和优点。     

SISO高阶非线性系统的模糊滑模控制方法

为了解决基于TS(T akag i-Sugeno)模型的模糊控制方法在高阶单输入单输出(S ISO)非线性系统模糊控制中出现的“维数灾”问题,采用由作者研究组提出的多输入单输出(M ISO)典型模糊控制器,提出了模糊滑模控制方法,并且证明了闭环非线性系统的全局渐近稳定性。另外,当非线性系统存在模型不确定性时,只要将控制式略加修改,仍能保证闭环非线性系统的全局渐进鲁棒稳定性。仿真试验表明,该模糊滑模控制方法不仅设计参数少,设计步骤简单,具有良好的控制性能,并且可以有效地避免了维数灾问题。     

一类不确定非线性时滞系统的观测器设计

设计了一类带或不带参数不确定的李普希茨非线性时滞系统的观测器,这类系统的状态方程和测量输出方程中都存在非线性项。分别对存在和不存在参数不确定项的两种情况,提出了一种基于线性矩阵不等式设计状态观测器的方法。数例仿真结果验证了该设计方法的可行性。     

一类非线性不确定系统的滑模观测器设计及其在故障检测中的应用

研究了一类非线性部分满足Lipschitz条件的非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器的设计问题。提出了一种将Thau观测器与Walcott-Zak观测器结合的非线性鲁棒滑模状态观测器设计方案,并利用Lyapunov定理证明了状态观测误差最后一致收敛于一个紧集。将所设计的滑模观测器应用于故障检测,仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

基于非线性干扰观测器的机械臂终端滑模控制

为了在干扰存在的情况下实现对五自由度机械臂的有效控制,提出了一种基于非线性干扰观测器的终端滑模控制策略.通过选择适当的非线性增益函数,干扰观测器能够精确地估计未知干扰,实现对控制器的补偿,降低滑模控制抖振.非奇异快速终端滑模面的设计提高了收敛速度,保证轨迹跟踪误差在有限时间内快速收敛.基于Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性,数值仿真结果验证了所设计方法的有效性.     

不确定离散非线性系统的最优滑模控制

研究无限时域的不确定离散非线性系统的最优滑模控制问题.利用非线性系统的逐次逼近算法,通过求非线性两点边值的迭代解的方法构造最优滑模面.通过构造伴随向量的非线性补偿项,得到了由状态反馈项、输入前馈项和伴随向量形式的非线性补偿项组成的系统最优滑模控制律.讨论了控制器的物理实现.仿真结果表明所提出的控制方法是有效的.     

滑模观测器实现不确定系统的鲁棒故障重构

讨论了利用滑模观测器实现不确定系统的在线故障重构问题.首先应用奇异值分解,对系统进行规范化处理,设计了鲁棒滑模观测器的LMI算法,并通过非线性介入使设计观测器对系统不确定性具有鲁棒性及跟踪系统状态的收敛性;然后根据滑模观测器设计方法,利用等价输出误差介入、H∞约束优化原理以及加入输出滤波器方法,提出了执行器故障和传感器...     

不确定广义系统的有限时间终端滑模控制

研究了一类不确定广义系统的有限时间终端滑模控制问题.通过非奇异线性变换将不确定广义系统转换成受限等价形式,利用Liapunov函数的方法,提出一种有限时间终端滑模控制策略,给出相应的终端滑模超曲面和终端滑模控制律,得闭环系统渐近稳定,现了滑模运动,保证了在滑模面上系统状态变量在有限时间内到达平衡点.给出了相应的数值算例,说明了设计的可行性和有效性.     

一类不确定时滞非线性切换系统的观测器设计

研究一类不确定时滞非线性切换系统的观测器设计问题,利用共同Lyapunov函数方法,得到增广系统渐近稳定的充分条件,进而得到系统渐近稳定的观测器.     

不确定非线性桥式吊车系统控制器设计

研究了能够同时实现不确定欠驱动吊车系统精确位置跟踪与抗摆动的控制器设计方法.考虑到两自由度桥式吊车系统的负载变化和外界扰动等不确定性,基于Lyapunov函数和模糊逻辑系统设计了一种分段滑模直接自适应模糊控制器.理论分析与仿真结果证明了不确定吊车控制系统是全局渐进稳定的,并具有很好的适应性和鲁棒性.     

不确定非线性系统变结构控制器设计

传统的控制方法大多需要知道被控对象的数学模型 ,而许多复杂的实际系统 ,其准确的数学模型往往不易得到 ,或者难以求解。采用自适应滑模变结构控制方法 ,对形如 x(n) =f( x,t) g( x,t) u d( t)的非线性系统进行跟踪控制 ,其中 f( x,t)和 g( x,t)为未知非线性函数 ,且其边界未知 ,d( t)为未知有界扰动 ,为减少对被控制对象信息的依赖性 ,没有利用专家知道 ,也没有利用被控对象的历史运行数据 ,通过利用基函数类神经网络动态逼近函数 f( x,t)和 g( x,t) ,对自适应调整控制系统输入 ,得出基于 RBF网络的滑模变结构自适应控制方案 ,经过理论分析 ,证明了控制方案的稳定性。仿真结果表明了该方案的可行性的实用性