变结构控制的抖振问题研究

变结构控制是一种鲁棒控制方法,它对系统参数的变化和外部干扰具有理论上的完全鲁棒性,然而,变结构控制系统在滑模面上的高频抖振是其工程应用的主要障碍.该文将抖振削弱方法分为两类：一类是传统控制方法,它通过改变变结构控制器的构造方式来削弱抖振;另外一类是组合控制方法,它通过引入其他先进控制理论（如智能控制、自适应控制等）来削弱抖振.目前,多种组合控制方法被广泛采用,但缺乏对结合方式的系统性分析,本文以模糊变结构组合控制方法为例,详细探讨了多种形式的结合方式.最后指出了处理抖振问题的发展方向.     

不确定系统离散变结构控制及在位置伺服系统中的应用

研究有界不确定离散时间系统的变结构控制设计问题.对利用传统离散趋近律设计变结构控制器时出现的稳态抖振现象进行分析,提出一种能有效减弱抖振的控制策略,并将研究结果用于设计某位置伺服系统变结构控制器.理论分析及仿真结果表明,所设计的控制器可以有效减弱抖振,并使伺服系统具有良好的跟踪能力和很强的鲁棒性.     

一种离散时间系统变结构趋近律

针对一类离散时间系统,提出一种变结构控制设计方法。为了减小离散指数趋近律的抖振现象,本文构造一种趋近律, 利用它设计变结构控制器,能够大幅度削弱抖振,有效地改善控制品质,使系统最终趋于原点,并使系统稳定。给出数值计算和仿真算例。     

带前置滤波器的MRAC系统的变结构控制

变结构控制对参数不确定性,外部干扰和未建模动态具有鲁棒性,并被应用到鲁棒模型参考自适应系统.其缺点是易产生抖振.本文设计一种带有前置滤波器的变结构控制器,改善系统动态性能并消除了抖振.前置滤波器使带有符号函数的控制切换产生连续可测信号,实际控制律是光滑的.控制器设计和不确定性估计中引入辅助信号和带有记忆功能的正规化信号,适当选取控制器参数,所设计的控制器保证了闭环系统稳定性和任意小的跟踪误差.仿真结果表明该算法是有效的.     

非线性摩擦干扰下的电动舵机滑模变结构控制

针对电动舵机非线性摩擦干扰和传统滑模变结构控制高频抖振问题,设计了一个基于新型趋近律的滑 模变结构控制器．仿真结果表明,所设计的控制器能很好地消除非线性摩擦所引起的低速“爬行”和“平顶”现象, 并能有效降低抖振,改善动态品质．     

电动舵机的一种自适应离散滑模控制方法

鉴于滑模控制对系统的非线性摩擦具有较强的鲁棒性,滑模控制是解决电动舵机低速非线性问题的一个较好的控制方法.但由于趋近率参数和离散控制系统采样时间的影响,使得传统的滑模控制方法存在较为强烈的抖振现象.为解决这个问题,文中基于Lyapunov理论设计了一种新型自适应离散滑模控制器,该控制算法可根据系统当前状态在线不断调整趋近率参数,有效地消除了控制过程中的抖振现象.给出了该算法的推导过程及稳定性证明,仿真结果进一步表明了该算法的有效性.     

关于滞后不确定系统的变结构控制与仿真

研究变结构优化控制,对于含有状态滞后和输入滞后的不确定离散时间系统,采用传统的变结构控制器设计方法,很难解决控制输入滞后对系统性能造成的影响,并使系统抖振和控制输入切换幅度过大的问题,控制效果不理想.为解决上述问题,对状态滞后和输入滞后相同的一类不确定离散时间,进行变结构控制器的设计.根据系统滑模面可达条件,用系统模型不确定项进行等效替换处理,提出改进的变结构趋近律.利用趋近律设计的控制器克服了系统抖振和控制输入切换幅度过大的问题.仿真结果表明,控制器不仅能够保证系统具有良好的稳态和动态性能,同时动态过程中控制量的切换幅度也可以控制在要求范围内.     

考虑非线性因素的飞机防滑刹车系统控制

飞机的刹车过程存在较强的非线性,目前广泛应用的速度差加压力偏调式(PBM)控制律难以实现对飞机刹车的高性能控制.本文提出了一种考虑飞机刹车过程中非线性因素的滑模控制律.首先建立考虑轮胎跑道非线性和刹车盘摩擦系数非线性的的飞机防滑刹车系统非线性模型,然后设计了滑模观测器对飞机速度进行估计,并在此基础上设计了一种滑模变结构控制律,最后基于模糊理论对滑模控制律进行优化,从而抑制控制器的抖振.仿真结果表明,基于模糊指数趋近律的滑模变结构控制律控制效果优于传统“PD+PBM”控制律,抑制控制器输出抖振效果良好,能够很好的适应刹车过程中的复杂非线性因素,刹车效率高,控制方法合理有效.     

R(o)ssler混沌系统的自适应滑模控制

为了实现对R(o)ssler混沌系统的控制,使得系统的状态变量在有限时间内达到平衡点,将R(o)ssler混沌系统作为控制对象,提出了一种自适应滑模变结构控制策略,主要包括滑模面设计和自适应滑模控制率的设计.设计了一种比例积分滑模面,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了滑模动态方程的稳定性,为解决滑模控制器抖振问题设计了参数自适应的趋近律,有效地消除了滑模控制器的抖振.仿真结果显示,经自适应滑模控制后的R(o)ssler混沌系统状态能快速稳定地收敛到平衡点,并消除了控制器的抖振.结果证明该方法有效地实现了R(o)ssler混沌系统的控制,并具有良好的动态性能.     

一种离散全程滑模变结构控制方法

针对离散时间系统提出了一种全程滑模变结构控制器设计方法。通过选择合适的滑模切换函数，使系统的轨线一开始便落在滑模面上，有效地缩短了系统状态到达滑动模态的时间，使系统从初始状态到平衡点的全过程都具有鲁棒性。针对利用离散趋近律方法设计全程滑模变结构控制器系统存在抖振的缺点，本文利用常规等效控制方法设计离散全程滑模变结构控制器，消除了系统的抖振，改善了系统的动态性能。并基于倒立摆模型进行了仿真，结果验证了其有效性。     

不确定关联大系统的分散变结构控制

针对不确定关联大系统,提出了一种变结构渐近稳定控制律.利用左特征向量设计了关联大系统的切换面,在理想切换面附近利用一个辅助函数,建立一个柔化带来柔化控制律.利用Lyapunov稳定性理论和对角占优性质,严格证明了所设计的不确定关联大系统的变结构控制系统的全局渐近稳定性.这种变结构控制律不仅提高了系统进入滑动模态的快速性,而且消除切换面附近的抖振.仿真算例验证了该方法的有效性.     

High Performance Regulator for Fractional Order Systems: A Soft Variable Structure Control Approach

In this paper, soft variable structure control of fractional order systems is proposed for achieving high regulation rates and short settling times. Using the appropriate fractional order Lyapunov approach, a controller based on continuous fractional switch are designed to achieve high control performance. Due to the alleviation of chattering phenomenon soft VSC that is proposed for fractional order systems are quite useful in future for the practical systems.     

Variable structure control of stochastic systems

In this paper, the problem of variable structure control of stochastic (SVSC) systems is proposed and the corresponding variable structure control strategies with complete and incomplete state information are established. The concepts of stochastic sliding mode and sliding motion band are introduced which may be regarded as the basic characteristics of SVSC systems. Robustness of SVSC systems is considered and a general design procedure for SVSC systems is presented. The effectiveness of the proposed control method is shown by simulation results.     

基于模糊神经网络的滑模控制

研究了一类不确定性非线性系统的滑模变结构控制,提出了一种基于模糊神经网络（Ｆｕｚｚｙ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）的滑模变结构设计方法,设计了控制器的结构,利用动态反向传播算法实现滑模控制,这种方法与一般变结构控制相比不但具有强的鲁棒性而且还能有效地消除抖动现象,同时在设计中不需要知识系统中不确定性和扰动的上界,另外还运用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数从理论上分析上了系统的稳定性。仿真结果说明了本文所提     

含有不灵敏区有界不确定非线性系统的鲁棒跟踪控制

针对具有控制输入不灵敏区及有界不确定性的非线性系统,研究其鲁棒跟踪问题.利用变结构控制方法和自适应参数估计方法,在同时存在的参数、结构及干扰的不确定性和未知控制输入不灵敏区的情形下,提出了鲁棒控制律设计方法,并提出克服控制信号抖动的改进算法.所提出的控制律可以保证闭环系统的一致终结有界,并且算法比较简单,便于实现.用数字仿真方法验证了所得控制律设计方法的有效性.     

Chattering suppression methods in sliding mode control systems

The implementation of sliding mode control is often irritated by high frequency oscillations known as “chattering” in system outputs issued by dynamics from actuators and sensors ignored in system modeling. This paper provides analysis of chattering in such systems with unmodeled based on the Lyapunov theory and the describing function method. It also describes various approaches to reduce chattering including methods based on relay control gain adaptation. And for those systems to which the methods are not applicable, chattering frequency control using hysteresis loop will be provided.     

一种新型的移动机器人轨迹跟踪控制方法

主要是对非完整约束下移动机器人的轨迹跟踪控制进行了研究,提出了一种新型的基于移动机器人运动模型、具有全局渐近稳定性的跟踪控制方法。这种非线性控制方法主要分为前馈和反馈两个部分：前馈部分是一种滑模控制器,它是基于反演设计的思想设计了切换函数,采用指数趋近律,减少了滑模变结构控制的抖动,并使用Lyapunov第一法对控制系统进行了稳定性分析,证明了滑模跟踪控制器是稳定的;反馈部分是基于Lyapunov函数的方法设计的反馈控制器。通过前馈部分和反馈部分的相互作用,提高了移动机器人轨迹跟踪控制的精度。实验结果表明与一般的跟踪控制方法相比,控制效果明显改善,跟踪误差能在较短时间内收敛,具有很好的抗干扰性能。     

随机马尔可夫跳变系统的变结构控制设计

采用滑动扇区方法,研究了不确定随机马尔可夫跳变系统的变结构控制设计问题。首先给出随机马尔可夫跳变系统滑动扇区的定义,然后基于线性矩阵不等式技术,提出一种滑动扇区及变结构控制律设计方法。经过理论证明该控制律能够确保随机马尔可夫跳变不确定系统二次稳定,并有效地抑制抖振。最后数值仿真算例验证了控制方案的有效性。     

Integral variable structure control of nonlinear system using a CMAC neural network learning approach.

This work presents a novel integral variable structure control (IVSC) that combines a cerebellar model articulation controller (CMAC) neural network and a soft supervisor controller for use in designing single-input single-output (SISO) nonlinear system. Based on the Lyapunov theorem, the soft supervisor controller is designed to guarantee the global stability of the system. The CMAC neural network is used to perform the equivalent control on IVSC, using a real-time learning algorithm. The proposed IVSC control scheme alleviates the dependency on system parameters and eliminates the chattering of the control signal through an efficient learning scheme. The CMAC-based IVSC (CIVSC) scheme is proven to be globally stable inasmuch all signals involved are bounded and the tracking error converges to zero. A numerical simulation demonstrates the effectiveness and robustness of the proposed controller.     

Adaptive variable structure control of MIMO nonlinear systems with time-varying delays and unknown dead-zones

In this paper, adaptive variable structure neural control is presented for a class of uncertain multi-input multi-output （MIMO） nonlinear systems with state time-varying delays and unknown nonlinear dead-zones. The unknown time-varying delay uncer- tainties are compensated for using appropriate Lyapunov-Krasovskii functionals in the design. The approach removes the assumption of linear function outside the deadband without necessarily constructing a dead-zone inverse as an added contribution. By utilizing the integral-type Lyapunov function and introducing an adaptive compensation term for the upper bound of the residual and optimal approximation error as well as the dead-zone disturbance, the closed-loop control system is proved to be semi-globally uniformly ultimately bounded. In addition, a modified adaptive control algorithm is given in order to avoid the high-frequency chattering phenomenon. Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.