一类时滞不确定离散系统的鲁棒自适应滑模控制

主要研究一类具有不确定项和外部扰动的离散时滞系统的鲁棒自适应控制,假设扰动和不确定项是有界的,而扰动和关于状态的不确定项的边界是不必知道的.设计了自适应控制器以保证系统能在有限时间内到达切换面,并且收敛到包含原点的一定的有界区域内.仿真的结果说明了该方法的有效性.     

非匹配不确定的弹性高超声速飞行器终端滑模控制

为解决带有非匹配不确定的弹性高超声速飞行器(FHV)鲁棒跟踪控制问题,设计一种基于有限时间干扰观测器的非奇异终端滑模控制器.首先,通过将弹性模态的影响视为不确定,与系统参数不确定一起处理为综合不确定,将带有弹性的高超声速飞行器模型简化为便于控制器设计的面向控制模型;其次,设计有限时间干扰观测器估计模型的综合不确定;进而,基于干扰观测器,设计一种新型的非奇异终端滑模面,将高阶不匹配问题转化成一阶匹配问题,进行控制器的设计;最后通过Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性.仿真结果表明:所设计的控制器可以有效抑制非匹配不确定及弹性的影响,实现了飞行器速度与高度的稳定跟踪控制.     

欠驱动AUV的鲁棒位置跟踪控制

为了实现具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV的水平面鲁棒位置跟踪,基于李雅普诺夫理论,使用反步法设计了一个非线性控制器,并利用滑模控制方法提高控制系统的鲁棒性;为了检验该控制器的性能,选择有时变参考速度的正弦曲线作为参考轨迹,在控制输入受限的情况下,对具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV系统进行了数值仿真,结果表明本文设计的控制器能很好地实现欠驱动AUV的水平面位置跟踪控制,具有很强的鲁棒性。     

一类不匹配不确定线性系统的鲁棒变结构控制

针对一类线性系统中模型参数存在的不确定性,同时这种不确定性通常并不完全满足匹配条件,设计了不匹配条件下的鲁棒稳定控制律,使其具有鲁棒到达条件并在有限时间内到达滑动平面．给出全局鲁棒到达条件的证明．进而通过解一个代数Ricatti方程设计了一个鲁棒稳定的滑动平面．在存在不匹配的不确定性项的情况下,滑动模态子系统仍具有二次稳定性．数值仿真结果说明方法是有效的.     

基于模糊控制的不确定混沌系统终端滑模同步

针对非匹配不确定混沌系统,提出一种直接自适应模糊滑模同步方法。通过设计滑模切换面,并将其作为模糊控制系统的唯一输入,模糊控制器的参数依滑模趋近条件在线确定,使得同步跟踪误差渐进到零点。本文方法简化了常规模糊控制结构的复杂性,削弱了滑模控制的抖振程度,并且同步时间较短,对参数不确定性及外干扰具有较好的鲁棒性。最后通过仿真实验证明了本文方法的有效性。     

超空泡航行体纵向运动的鲁棒极点配置控制

由于空泡及滑行力的存在,使得超空泡航行体的建模及控制问题变得非常复杂,在其模型简化过程中会产生一定的建模误差,采用鲁棒极点配置算法进行超空泡航行体控制可以有效克服这一缺点.对超空泡航行体所受的流体动力、尤其是滑行力的动态特性进行了分析整理;建立了超空泡航行体纵平面内的动力学模型;最后利用鲁棒极点配置算法设计了控制器.仿真结果表明,该控制系统具有较强的鲁棒性及稳定性.对各控制变量的控制效果进行了对比分析,分析结果表明空化器比尾舵具有更好的控制效果.     

欠驱动水面船舶的非线性滑模轨迹跟踪控制

针对模型参数存在不确定性和风、浪、流时变干扰的三自由度欠驱动水面船舶动态轨迹跟踪控制问题,根据滑模控制对系统的不确定性和外界干扰具有鲁棒性的特点,提出了一种新型的非线性滑模控制律设计方法.在设计时根据欠驱动水面船舶的固有特性,船舶在横向上没有驱动,如果要同时控制船舶水平面位置和艏摇角3个自由度的运动,就需要分别引入关于纵向跟踪误差的一阶滑动平面和关于横向跟踪误差的二阶滑动平面来间接设计控制律.仿真结果表明,所设计的控制器能够使船舶跟踪虚拟船产生的参考轨迹,对参数不确定和外界扰动具有强的鲁棒性.     

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。     

水下运载器多变量鲁棒输出反馈控制方法

针对存在较大参数不确定性和仅具有位置、姿态测量的水下运载器的六自由度位姿控制难题,提出一种基于自适应平滑增益滑模观测器和多变量积分Backstepping控制器的非线性控制方法.解决水下运载器的鲁棒输出反馈控制问题,使用基于Lyapunov稳定性理论的设计方法保证观测器 控制器系统的稳定性.设计的自适应平滑增益滑模观测器,克服常规滑模观测器中所存在的高频颤振现象,从而获得较平滑的速度估计值.当存在模型不确定性和有界未知干扰时,可以保证速度估计误差以指数速率收敛至较小的球域内.设计的多变量积分Backstepping控制器,可以保证系统的跟踪误差同样收敛至较小的球域内.以浙江大学正在研制的海王号ROV六自由度控制为研究对象,使用所提出的控制方法与传统PID控制器进行对比仿真研究.仿真结果表明,当存在较大参数不确定性、较强未知外干扰和测量噪声时,所提出的控制方法具有较强的鲁棒性能,可以很好地跟踪参考轨迹,获得较好的动态性能和稳态控制精度.性能明显优于常规PID控制器,并且解决了PID控制器所存在的转艏角设定值不能大于90°的问题.     

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。     

基于连续高阶模滑的多机电力系统励磁控制

为了提高多机电力系统暂态稳定性,提出一种连续高阶滑模励磁控制策略。各发电机功角偏差为滑模变量,把具有非线性和不确定性多机电力系统的高阶滑模控制转化为不确定积分链系统的有限时间稳定问题,控制器结合几何齐次连续控制律和二阶滑模超螺旋算法,实现系统状态有限时间收敛,克服系统未建模动态、测量误差和外部扰动等不确定性,利用精确鲁棒微分器观测功角微分,理论分析证明了闭环系统的有限时间稳定。所设计高阶滑模励磁控制器能够保持机端电压稳定,并能有效提高电力系统的暂态稳定性。针对3机系统的仿真结果验证了该控制方法的有效性。     

基于滑模控制的四旋翼飞行器鲁棒三维轨迹跟踪

近年来,无人自主飞行器在军事和民用的众多领域引起了人们的关注,而其轨迹跟踪任务一直是一个热门研究课题。本文提出了一种鲁棒滑模控制,用于控制四旋翼无人机在存在扰动和参数不确定的情况下进行三维轨迹跟踪。首先,建立了一个具有6个方位的四旋翼飞行器的非线性动力学模型。然后,设计了针对质量、惯性和刚度不确定因素的滑模控制器。通过在Matlab Simulink和Universal Mechanism软件系统中进行建模模拟,验证了控制器的三维跟踪效果。最后,使用Pelican四旋翼平台进行了进一步的实验验证,在水平和垂直轴上施加扰动以验证其鲁棒性。仿真和实物验证结果都表明,四旋翼飞行器对特定轨迹的跟踪效果和鲁棒性是令人满意的,证实了所提出的滑模控制算法的正确性和有效性。     

变时滞不确定广义Markovian跳系统的滑模控制

针对一类含有变时滞和非匹配不确定参数的随机广义Markovian跳系统,提出一种滑模控制的方案。首先构造不带跳变的切换函数,利用线性矩阵不等式给出该系统随机鲁棒渐近稳定的充分条件;然后,为使闭环系统的状态轨迹在有限时间内到达切换面,利用Lyapunov稳定性方法设计了滑模控制器及切换规则;最终使闭环系统产生稳定的滑动模态。数值算例验证了该方法的有效性和可行性。     

基于神经网络滑模的采摘机械臂控制设计

针对二自由度采摘机械臂的位置跟踪控制问题,设计了一种基于神经网络的滑模控制器。其中,神经网络控制器用来估计含有不确定性的滑模控制的等效控制律;鲁棒控制器用来使动态系统始终保持在滑模面上,保证了系统的渐近稳定性,进而实现了采摘机械臂的高精度位置跟踪控制。基于李亚普诺夫稳定性理论设计了自适应律来在线估计系统的不确定性。仿真结果表明:设计的控制器能够实现采摘机械臂对期望位置的精确跟踪,可以满足实际工程的需要。     

一类不确定混沌系统的自适应模糊滑模广义投影同步

针对具有不确定性和外部干扰的主从混沌系统的广义投影同步问题,提出了一种自适应模糊滑模变结构控制方法,设计了模糊滑模变结构控制器及自适应控制律,并利用Lyapunov稳定性理论证明了所提方案的可行性和稳定性。所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响,具有很强的鲁棒性,并可改变广义投影同步的比例因子,获得任意比例于原驱动混沌系统输出的混沌信号。通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的数值仿真试验,验证了所设计控制器的有效性。     

固定翼无人机自适应滑模控制

针对固定翼无人机的姿态和速度控制中存在不确定和外部扰动的问题,设计自适应超螺旋滑模干扰观测器和控制器,实现了固定翼无人机对速度指令和姿态指令的有限时间精确跟踪.首先建立固定翼无人机速度模型和基于四元数的姿态误差模型;进而在该模型的基础上针对无人机飞行过程中的外部扰动和不确定问题,采用自适应超螺旋滑模算法设计干扰观测器对干扰和不确定进行快速估计,并在此基础上设计多变量超螺旋控制器使固定翼无人机快速、精确地跟踪期望的速度和姿态指令;最后基于Lyapunov理论证明了该系统的稳定性.仿真结果表明:所提出的综合控制策略可以实现固定翼无人机速度与姿态的快速精确跟踪并具有良好的鲁棒自适应能力,而且针对无人机不同的飞行指令,使用该控制策略都能使无人机快速稳定的达到预期目标.     

Fuzzy Sliding Mode Control of Nonlinear Spacecraft

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带不匹配不确定性系统的鲁棒控制

针对一类带有不同匹配不确定性的线性系统,利用变结构控制理论设计鲁棒控制器,应用鲁棒控制谅 变结构控制的切换函数,以保证滑动模态在不同匹配不确定性存在时是稳定的,利用所得切换函数设计的变结构控制律能够使系统状态在不同确定性存在的条件下在有限时间内到达切换面,保证了滑动模态的存在,给出的仿真算例说明了方法的有效性。     

基于RBF神经网络的柔性机械臂位置控制

针对复杂的柔性机械臂位置控制问题,提出一种结合极点配置技术的自适应滑模控制方法。变结构滑模应用于柔性臂的刚性运动和弹性振动抑制的控制,极点配置用以设置滑模面的极点,以获得良好的动态响应特性。利用RBF网络自适应性学习系统不确定量的上界,神经网络的输出用于自适应修正控制律的切换增益。实例仿真结果表明,该控制方法能在对机械臂位置控制的同时有效地抑制柔性臂的弹性振动,对不确定参数具有鲁棒性。     

均热炉温度模糊滑模迭代学习控制算法

针对具有不确定性的重复非线性均热炉温度控制系统,提出基于模糊滑模迭代学习控制算法。该算法以系统的滑模函数作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的输出作为迭代学习控制的控制增量。将滑模控制算法引入到迭代学习控制中能够加速迭代学习控制的收敛速度,利用模糊控制能够减小滑模控制所引起的抖动问题。通过仿真可以看出,模糊滑模迭代学习控制算法能够实现系统快速收敛,该算法比单纯反馈控制具有更好的控制效果。