一类不确定非线性系统的状态参考自适应滑模控制

针对一类非匹配不确定非线性系统。基于状态参考自适应控制算法和滑模控制策略。提出了状态参考自适应反演滑模控制方案，实现了不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪。与现有的控制器设计相比，大大降低了控制系统阶次，允许系统存在非参数化的不确定性和未知扰动，增强了控制系统鲁棒性。仿真算例证明了理论研究成果的正确性和鲁棒性。     

外扰已知时滞不确定系统自适应滑模控制

针对一类外部扰动已知、具有匹配不确定性和状态时滞的多输入、多输出线性系统,基于线性矩阵不等式理论提出了一种自适应滑模控制方法。首先利用线性矩阵不等式求解得到滑动模态存在的充分条件,使系统在滑动模态下对于匹配不确定性扰动和状态时滞具有完全不变性;然后引入Sigmoid函数,并根据Lyapunov稳定性理论设计了自适应滑模控制器,使sigmoid函数的边界层厚度以及切换增益可根据系统状态进行自适应调节,削弱了控制器输出的抖振现象,并基于Lyapunov理论证明了该控制方法的稳定性。最后以智能车辆车道线保持控制为例验证了该方法的可行性及有效性。     

线性不确定系统的模糊滑模控制

本针对一类相坐标表示的线性不确定系统，根据滑模控制原理，提出一种基于模糊逻辑的滑膜控制方法。仿真研究结果表明，用此方法设计的系统不但鲁棒性强，而且抑制抖振效果显。     

一类非线性系统基于滑模原理的模糊自适应控制

针对一灰非线怀系统，设计出了一各自适应控制方案，用模糊逻辑逼近非线性函数，滑模原理及李雅普诺夫函数设计出自适应控制器。然后，用模糊推理进行修正，以克服一般滑模控制具有的抖动现象，保证闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛于零的某邻域内。     

基于观测器非线性不确定系统的自适应模糊控制

针对一类单输入单输出不确定非线性系统,提出了一种稳定的自适应模糊控制方法。这种控制方法不需要系统状态可测的条件,而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态。证明了所提出的控制方法不但能使闭环系统稳定,而且输出误差取得跟踪控制性能。     

一类基于模糊逻辑系统的非线性不确定系统的自适应控制

利用模糊逻辑系统分析和研究了一类非线性不确定系统的自适应控制问题。控制器和自适应律的构成直接利用了系统的数学结构信息和模糊逻辑系统的对不确定性的输出信息，在较弱的假设条件下，这种控制器使被控系统的状态及参数估计误差一致终极有界。最后对水箱组合系统的仿真实例说明了本所采用的方法是比较有效的。     

一类不确定非线性系统基于Backstepping的自适应跟踪控制

研究了一类非匹配不确定性非线性系统自适应跟踪问题,在假设系统模型不确定参数未知时,结合Backstepping的递推方法和鲁棒控制技术,经过多步递推设计了输出反馈控制器和参数自适应控制律.通过控制参数调节,对存在非匹配不确定性和未知干扰的非线性系统实现了输出跟踪.基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅使系统的输出跟踪给定的期望输出,而且使得系统对于所允许的不确定系统状态全局一致有界.与经典反演设计相比,本方案允许非参数化不确定性,增强了控制系统的鲁棒性.最后的仿真算例验证所设计控制方法的有效性.     

 一类具有外部扰动的不确定时滞系统的滑模控制

针对一类具有不确定性参数和外部扰动的状态滞后系统提出滑模控制方案,为求解滑动模态方程选取了一个特殊的坐标变换。并且通过求解线性矩阵不等式来设计切换面和控制器。最后仿真结果证明了所提方法的有效性。     

不确定连续混沌动力学系统自适应控制

混沌同步控制理论在保密通信等领域得到了广泛的发展和应用。讨论了状态反馈同步控制器的设计及其改进的自适应同步控制方法，利用这种控制器设计方法，实现了不确定混沌系统的同步控制。理论分析和仿真结果均表明，该控制策略是有效的，能够实现混沌系统的同步控制。     

基于自适应模糊滑模的柔性机械臂控制

针对柔性关节机器人控制系统中存在的扰动力、摩擦力、参数变化以及建模误差等导致的控制器精度降低、鲁棒性差的问题,提出了1种基于自适应模糊滑模的鲁棒控制器.控制器由2部分组成,控制器的计算力矩和前馈补偿部分用于控制系统的标称部分,即机器人自身结构相关量、确定性扰动以及摩擦力的线性部分;控制器的自适应模糊滑模部分用于克服系统存在的不确定部分,包括外界不确定性扰动、摩擦力的非线性部分、参数变化以及建模误差等.最后在HIT四自由度柔性机械臂上进行了控制器的相关实验.实验结果表明该控制器具有良好的位置跟踪性能和较强的抗干扰能力.     

Adaptive Sliding Mode Control for the Excavator Manipulator

挖掘机滑模自适应轨迹控制研究

徐国胜,吕广明,陆念力

（哈尔滨工业大学 机电学院,哈尔滨 150001）

创新点说明：

1） 挖掘机的动力学模型考虑了各机械臂的重量及形状,并给出了动力学各元素的显示表达,

(1)

式中, 为斜对称矩阵,这也是考虑挖掘机形状与重量的表达式所具有的。

2） 滑模控制算法的符号函数采用sigmoid 函数代替,通过李雅普诺夫理论得到自适应控制率,调节切换项比例因子,使之跟踪参数误差导致的输入误差,且消除抖振。

3） 轨迹规划,考虑以定切削角进行整平作业生成铲斗轨迹。

研究目的：

挖掘机技术文档参数与装配实机存在误差,该误差不能得到合理估计,但显然是有界的。由于滑模变结构对于模型误差,负载扰动等具有鲁棒性,对于控制处于复杂工作环境的挖掘机轨迹而言非常适用,但滑模切换项容易引起抖振现象,而切换项又是滑模变结构鲁棒适应性所必要的,一般切换项的比例因子要大于模型误差,才能使整体控制系统稳定。但较大的比例因子引起的抖振也愈剧烈,导致对挖掘轨迹自动控制的效果不够理想,为此,探究自适应算法补偿有界误差项进行解决。

研究方法：

首先建立更加符合挖掘机实际情况的动力学模型,其次将滑模控制引入对挖掘机的轨迹控制中。为了低乃至消除抖振,采用sigmoid函数替代切换项符号函数,并通过李雅普诺夫理论得到自适应控制率,自适应调节切换项比例因子,使之补偿挖掘机技术文档参数与实机参数误差导致的控制输入误差,最后与传统滑模控制进行仿真对比。

研究结果：

自适应滑模控制效果达到或优于传统滑模控制,且消除抖振,切换项能很好地补偿参数误差导致的输入误差。

结论：

采用本文自适应滑模控制算法对挖掘机轨迹控制效果相比传统滑模控制消除了抖振现象,取得良好控制效果。该方法摒弃了传统滑模控制需要建模误差界大小的先验知识,对于有界建模误差的系统均能适用。不需估计挖掘机建模误差,符合挖掘机控制实际。

关键词：动力学;自适应滑模控制;挖掘机

     

一类非线性系统的神经网络鲁棒自适应控制

针对一类单输入单输出仿射非线性系统，提出了一类神经网络鲁棒自适应控制。设计过程中，采用RBF神经网络实现对系统中的未知非线性函数逼近，并考虑到存在逼近误差和外部干扰，采用滑模控制实现了系统的鲁棒控制。最后通过MATLAB仿真，证明了该方法的有效性。     

时滞不确定系统的支持向量机滑模控制

针对一类具有不确定性参数和状态时滞的系统,利用线性矩阵不等式（LMI）方法设计了滑模控制器,并且针对系统的不确定性,引入支持向量机（SVM）对其进行在线学习,获得不确定性部分的上界值,保证了系统的稳定性与鲁棒性,有效地降低了滑模控制固有的抖振现象,改善了系统的控制品质。仿真研究表明了此方法的可行性与有效性。     

固体氧化物燃料电池气体供应系统的自适应滑模控制

本文针对固体氧化物燃料电池（Solid Oxide Fuel Cells, SOFCs）中的气体供应系统展开自适应滑模控制研究,实现氢气与氧气的分压恒定且相等来保护电解质不受损伤,从而达到延长电池寿命、保护电堆、稳定输出电压的目的。建立了考虑系统内部参数摄动与外部不确定干扰等因素的SOFCs气体分压动态模型,并针对该模型中干扰上界未知的情况设计了自适应滑模控制器。将遗忘因子和修正算法引入对干扰上界的估计中,解决了传统自适应滑模控制器中参数估计值恒增的问题。通过引入边界层,在控制律中用饱和函数替代符号函数以减小抖振。仿真结果表明,文中设计的自适应律在干扰上界存在较精确的先验信息时能够达到较好的控制效果,对干扰的抑制作用明显,加入边界层后系统抖振得到削弱。     

不确定随机非线性时滞系统的自适应神经网络跟踪控制

针对一类具有严格反馈形式的随机非线性时变时滞系统的自适应神经跟踪控制问题,本文利用神经网络参数化和反推（backstepping）方法,构造出一类自适应神经网络状态反馈控制器。仿真结果表明,这种自适应控制器保证闭环系统的所有变量概率意义下有界,并使系统的输出跟踪参考信号,跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域之内,仿真验证了该方法的有效性。     

基于小波模糊神经网络的滑模控制器设计

针对一类非线性系统,采用小波模糊神经网络对控制对象辨识并提出了滑模控制器的设计方法.在系统存在外部干扰并有界时,利用李亚普诺夫方法证明了系统的稳定性.最后,通过MATLAB仿真验证了输出反馈控制具有良好的跟踪性能.     

有界不确定性非线性系统的自适应滑模控制

研究有界不确定性非线性系统的鲁棒跟踪问题,考虑了在同时存在参数、结构及干扰的不确定性条件下,控制系统的鲁棒性。采用自适应滑模控制律,证明了所设计的控制系统满足滑动条件,能保证系统输出全局稳定,并对系统的动态不确定性具有鲁棒性。最后,给出了计算机仿真算例,仿真结果表明,本文提出的控制方法是有效的。     

临近空间飞行器的自适应积分滑模容错控制

为提高临近空间飞行器的安全性和可靠性,针对飞行器中未知的执行器故障,提出了一种自适应积分滑模容错控制方法。设计积分滑模面,使滑动模态运动起始于系统的初始状态,进一步增强系统的鲁棒性。构造自适应滑模容错控制律,处理执行器故障的影响。在自适应律中定义一个非线性函数,利用积分滑模面的动态变化检测故障的发生,并激发自适应律实现控制增益的自动调整。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的渐近稳定性。仿真验证在临近空间飞行器的纵向动力学模型上进行,结果表明该方法具有期望的容错跟踪性能。