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针对一类非线性仿射系统的控制器设计问题,基于滑模变结构控制理论,提出一种新的控制器设计方法:滑模降阶方法.首先反复运用变结构控制理论对一类n阶的仿射非线性系统构造n-1个微分同胚变换函数和n-1个滑动流形,将初始系统降至一阶系统,并给出了变结构控制律;然后利用当前级与上一级控制输入的映射关系进行n-1次反推运算,即可得到初始系统的控制输入;最后通过仿真算例表明了所提出方法的有效性和可行性. 相似文献
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为了实现对双输入非线性温度系统的控制,建立了船舶柴油机燃油温度系统的数学模型,并把该模型当作一类仿射非线性系统进行研究。运用滑模变结构控制理论,设计了一种针对仿射非线性系统的滑模控制器,实现了双输入双输出非线性耦合温度系统的控制。通过在组态王(KINGVIEW)环境下编制控制软件,实现了对柴油机高、低温燃油的温度控制。实验的结果显示了滑模变结构控制算法优于PID控制,并且有自适应能力强,动态、静态品质优良,鲁棒性好的特点。 相似文献
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针对一类输入受限的不确定非仿射非线性系统跟踪控制问题, 提出一种二阶动态terminal 滑模控制策略. 在不损失模型精度, 并考虑系统输入饱和受限的前提下, 给出一种适用于全局的不确定非仿射非线性系统近似方法. 提出小波小脑模型干扰观测器设计方法, 实现复合扰动的有效逼近. 构造辅助系统分析输入饱和对跟踪误差的影响. 通过构造基于PI 滑模面的terminal 二阶滑模面, 给出二阶动态terminal 滑模控制器设计过程, 克服了传统滑模的抖振问题. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.
相似文献4.
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本文针对一类具有执行器和状态约束的多输入多输出非线性系统,研究了基于高阶滑模观测器的滑模控制和稳定性分析问题,通过对该系统进行逆变换并考虑其控制输入系数矩阵的对合跨度分布,我们设计了一类高阶滑模观测器用于实现系统的状态估计,其中,采用鲁棒精确微分器分析了所得误差估计系统的收敛性.然后,利用原系统的部分状态变量设计了二阶... 相似文献
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针对防空导弹垂直发射姿态调转时的快速性要求,研究了快速姿态调转的控制问题.首先基于一类多输入多输出高阶非线性系统的Teminal(终态)滑模变结构控制方法,对垂直发射防空导弹的滚动和俯仰、偏航通道所呈现的非线性、强耦合性进行了分析,并设计了一种新型滑模控制器.控制器设计方案消除了滑模控制的到达阶段,系统的初始状态始终保持在滑模面上,确保了系统的全局鲁棒性和稳定性,且能在有限且可控时间内使跟踪误差趋近于零.最后通过数字仿真验证了系统在不确定因素情况下具有强鲁棒性和适应性,可用于防空导弹短时间姿态调转控制. 相似文献
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为了有效控制两轮不稳定小车,减少在控制过程中产生的抖振,首先利用一种非线性系统微分几何方法-Lie理论对两轮不稳定小车系统进行坐标和输入量的变换,实现了系统的局部反馈线性化,进而通过近似得到系统的线性模型.然后针对常规滑模变结构控制抖振较强的问题,设计了一种新的滑模控制方法,用动态滑模变结构控制.方法通过设计新的切换函数,使切换函数与系统控制输入的一阶或高阶导数有关,可将不连续项转移到控制的一阶或高阶导数中去,得到在时间上本质连续的动态滑模控制律,有效地降低了抖振.仿真和实验结果表明,采用的方法以及设计的控制器对不稳定小车的控制是有效的. 相似文献
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非仿射系统的自学习滑模抗扰控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类单输入单输出(single-input single-output,SISO)非仿射非线性系统的控制问题,提出了一种自学习滑模抗扰控制方法.该方法用非线性光滑函数设计扩张状态观测器,实现SISO非仿射非线性系统内部不确定性和外部扰动的扩张状态估计,并将扩张状态观测器(extended state observer,ESO)与自学习滑模控制技术融为一体,实现SISO非仿射非线性系统的自学习滑模抗扰控制.该方法不依赖受控对象的数学模型,可以快速跟踪任意给定的参考信号.数值仿真试验表明了该方法响应速度快、控制精度高,具有很强的抗扰动能力,因而是一种鲁棒稳定性很强的控制方法,在SISO非仿射非线性系统控制领域具有重要作用. 相似文献
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针对存在复合干扰的飞翼布局无人机(UAV)姿态控制问题,提出了一种基于分数阶积分滑模与双幂次趋近律的姿态跟踪控制方案.结合分数阶微积分及滑模变结构控制理论,设计了分数阶积分滑模面.为解决传统趋近律收敛时间长和抖振严重等不足,提出一种具有二阶滑模特性且有限时间收敛的双幂次趋近律.在名义控制律的基础上,设计super twisting滑模干扰观测器,实现对复合干扰的估计和补偿,增强内外环控制器应对复合干扰的鲁棒性.为充分利用冗余操纵面与解决非线性舵效问题,在飞行控制系统中引入了非线性控制分配环节.仿真结果验证了所提方案的有效性. 相似文献
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以永磁同步电机的仿射非线眭数学模型为例,提出了基于非线陛跟踪的混沌反控制方法。采用微分几何理论实现了永磁同步电机的精确线性化,并应用滑模变结构控制理论设计混沌反控制器。仿真结果表明,该控制方法能有效的实现永磁同步电机的混沌反控制。 相似文献
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本文针对小型无人直升机的姿态控制问题,通过系统参数辨识,获得了较为准确的无人直升机姿态动力学模型.并根据无人直升机的动态特性,设计了基于神经网络前馈与滑模控制的非线性鲁棒姿态控制律,该控制律对直升机模型的先验知识要求较低.利用基于Lyapunov的分析方法证明,设计的控制律能够实现对无人直升机姿态角的半全局指数收敛镇定控制,并能确保闭环系统的稳定性.基于姿态飞行控制实验平台的实时飞行控制实验结果表明,提出的控制设计取得了很好的姿态控制效果,并对系统不确定性和外界风扰动具有较好的鲁棒性. 相似文献
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仿射非线性广义系统的变结构控制设计 总被引:1,自引:0,他引:1
利用Lyapunov稳定性理论和变结构控制方法,通过所建立的原系统的受限等价解析分解形式,研究了仿射非线性广义系统的变结构控制设计问题。在一定条件下,对系统设计了变结构控制律。所建立的研究方法,为进一步研究仿射非线性广义系统的其它问题(例如跟踪、调节等)开辟了一条新途径。 相似文献
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Adaptive Sliding-Mode Control of an Automotive Electronic Throttle in the Presence of Input Saturation Constraint 下载免费PDF全文
Rui Bai 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》2018,5(4):878-884
In modern vehicles, electronic throttle (ET) has been widely utilized to control the airflow into gasoline engine. To solve the control difficulties with an ET, such as strong nonlinearity, unknown model parameters and input saturation constraints, an adaptive sliding-mode tracking control strategy for an ET is presented. Compared with the existing control strategies for an ET, input saturation constraints and parameter uncertainties are adequately considered in the proposed control strategy. At first, the nonlinear dynamic model for control of an ET is described. According to the dynamical model, the nonlinear adaptive sliding-mode tracking control method is presented, where parameter adaptive laws and auxiliary design system are employed. Parameter adaptive law is given to estimate the unknown parameter with an ET. An auxiliary system is designed, and its state is utilized in the tracking control method to handle the input saturation. Stability proof and analysis of the adaptive sliding-mode control method is performed by using Lyapunov stability theory. Finally, the reliability and feasibility of the proposed control strategy are evaluated by computer simulation. Simulation research shows that the proposed sliding-mode control strategy can provide good control performance for an ET. 相似文献
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基于滑模变结构的空间机器人神经网络跟踪控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了在无需模型估计值的情况下不确定空间机器人轨迹跟踪问题,提出了滑模变结构的神经网络控制方案.首先基于Lyapunov理论设计了一种径向基函数(RBF)神经网络控制器来补偿系统中的未知非线性,该神经控制器能够保证闭环系统的稳定性,而通过利用饱和函数把神经网络和滑模控制结合起来的控制器来不仅可以进一步削弱滑模控制输入的抖振,且当神经网络控制器无效时仍能保证系统鲁棒性.仿真结果证明了该控制器能在初期及强干扰情况下均能达到较好的控制效果. 相似文献