机械臂自适应非奇异快速终端滑模控制

针对刚性机械臂有限时间鲁棒控制问题,提出了一种新的自适应非奇异快速终端滑模控制方法.该方法将非奇异快速终端滑模控制与自适应律相结合,使用非奇异快速终端滑模面加快机械臂轨迹跟踪误差的收敛速度,解决了终端滑模中的奇异问题;通过双曲正切函数代替符号函数减小控制输入的抖振;利用自适应律对未知的外部扰动和系统的不确定性进行估计,实现了在集总扰动未知情况下的轨迹跟踪.构造Lyapunov函数,证明机械臂系统能够在有限时间内稳定收敛.最后二自由度机械臂仿真实验结果验证了所设计控制器的有效性和鲁棒性.     

新型终端滑模在光电稳定平台中的应用

为了提高光电伺服稳定平台的跟踪精度,针对系统中干扰的影响提出一种新型终端滑模控制算法。首先,提出一种新型终端滑模干扰观测器的设计方法,实现对系统中干扰的快速估计和实时补偿。其次,设计新型终端滑模控制器来提高系统的跟踪精度,结合有限时间收敛和自适应控制的思想,对切换增益进行在线调整,有效地抑制了滑模控制中的抖振问题,使系统状态能够在有限时间内快速地收敛到所设计的滑模面上,并对未估计干扰进行精细化补偿。最后利用Lyapunov理论证明控制系统的稳定性。实验结果表明:该控制策略保证了光电跟踪系统视轴对运动目标的跟踪精度,在0.05 Hz时误差小于0.002,在2 Hz时误差小于0.034,增强了系统的鲁棒性。     

干扰观测器补偿的四旋翼飞行器自适应离散终端滑模控制

传统的离散线性滑模应用于四旋翼飞行器控制具有跟踪误差大、响应速度慢、不能有限时间收敛等问题,针对具有外干扰、系统不确定和建模误差的四旋翼飞行器,提出了干扰观测器补偿的自适应离散终端滑模控制。首先,对一类包括四旋翼飞行器模型的离散化方程推导了终端滑模控制律,引入自适应律因子减小抖振,构造了以状态变量的平方作为干扰误差收敛速度的改进型离散干扰观测器,且证明了它的稳定性,再利用改进的离散干扰观测器获取未知干扰、不确定和建模误差的高精度估计,并用于控制器设计补偿项,提高鲁棒性和减小稳态误差,再对整个系统的稳定性做了严格的证明。最后将提出方法用于四旋翼飞行器控制,Matlab仿真分析表明,干扰观测器补偿的自适应离散终端滑模控制比离散终端滑模等其他控制方法具有响应时间更快、跟踪效果更理想、鲁棒性更强等特点,实现了在不确定干扰的情况下飞行器姿态的稳定控制。     

有限时间收敛的自适应滑模制导律

本文提出了有限时间收敛自适应滑模制导律.提出了一种可调的自适应估计器,用于估计目标机动加速度上限,从而避免了传统滑模制导律需要预先知道目标机动加速度上限的需求.     

模糊指数型终端滑模控制在导弹姿态控制系统中的应用研究

针对导弹姿态控制系统具有不确定性和时变性的特点,同时为保证系统状态能在有限时间内收敛到状态原点,在研究了多变量确定性指数型终端滑模控制的基础上给出并证明了其不确定多变量系统的控制律特性。为克服不确定性给系统造成的抖动现象,参考模糊控制的优点,设计了模糊补偿控制以消除这种抖动。最后将所设计的控制律在导弹姿态控制系统中做了仿真应用,结果表明,所设计的控制器性能满足要求,控制效果较为满意。     

TCP网络的自适应非奇异终端滑模控制

针对TCP网络的拥塞控制问题,采用非奇异终端滑模控制理论提出了一种新的主动队列管理算法。采用非奇异终端滑模面以克服传统终端滑模控制的奇异问题,同时确保系统能在有限时间内收敛至平衡点。考虑到UDP流干扰的情况,用Lyapunov稳定性方法给出了一个自适应律来消除UDP流干扰对系统的影响。仿真结果表明,该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,优于传统的滑模控制。     

航空发动机模糊滑模变结构控制研究

针对航空发动机是一个具有时变不确定性的非线性系统,结合模糊控制和滑模变结构控制的特点,提出了一种基于模糊滑模变结构控制的航空发动机控制方法.采用线性滑模面和指数趋近律设计变结构控制器,应用模糊逻辑系统自适应调节切换增益,避免了传统滑模变结构控制系统在到达阶段对不确定性的敏感性,消除了滑模控制中的抖振.通过数字仿真,结果表明所设计的模糊滑模变结构控制器对系统的参数摄动和外部干扰具有不变性,使被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性.     

指数趋近律单向辅助面滑模控制

结合指数趋近律,对一种新型单向辅助面滑模控制方法进行了讨论。首先根据给定的非线性系统方程设计切换面,并在状态约束条件下设计单向辅助面;之后依据单向辅助面滑模控制器设计方法,设计基于指数趋近律的单向辅助面滑模控制器,且指出系统状态在有限时间内收敛到切换面上,并给出收敛时间计算式;最后通过实例仿真验证,基于指数趋近律的单向辅助面滑模控制器不仅能有效抑制系统中的抖振,而且收敛速度快于普通单向辅助面滑模控制方法。     

指数趋近律单向辅助面滑模控制

结合指数趋近律,对一种新型单向辅助面滑模控制方法进行了讨论。首先根据给定的非线性系统方程设计切换面,并在状态约束条件下设计单向辅助面;之后依据单向辅助面滑模控制器设计方法,设计基于指数趋近律的单向辅助面滑模控制器,且指出系统状态在有限时间内收敛到切换面上,并给出收敛时间计算式;最后通过实例仿真验证,基于指数趋近律的单向辅助面滑模控制器不仅能有效抑制系统中的抖振,而且收敛速度快于普通单向辅助面滑模控制方法。     

电液伺服系统的自适应滑模跟踪控制研究

针对电液伺服系统的跟踪控制问题,在系统模型不确定性参数的界未知的情况下,提出一种自适应滑模控制方案。该方案的主要思想是用滑模方法抑制系统中的外干扰力扰动,对系统不确定性参数进行自适应估计,用估计值来补偿不确定性参数的变化。对于系统全局稳定性,采用李雅普诺夫稳定性理论给出了严格的证明。仿真结果表明了该方案具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

一类非线性不确定系统的滑模反演控制

针对一类存在未知复合扰动的高阶非线性系统,提出一种基于有限时间干扰观测器的反演非奇异快速终端滑模控制方法。采用有限时间干扰观测器对复合扰动进行快速精确估计并设计控制器鲁棒项进行补偿。采用反演控制处理高阶非线性系统,结合动态面控制设计虚拟控制律;同时设计非奇异快速终端滑模控制律,提高系统的收敛速度和控制精度,并通过Lyapunov理论证明了系统跟踪误差一致最终有界。通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性和可行性。     

一类离散时间系统的间接自适应模糊滑模控制

提出了适用于一类不确定离散时间系统的间接自适应模糊滑模控制策略。首先,根据指数趋近律得到离散滑模控制的理想控制律,然后,用两个模糊系统近似其中的未知函数,用第三个模糊系统近似切换控制。模糊系统的参数向量由带参数投影的自适应律在线调整。证明了该控制算法可以保证闭环系统状态有界,且跟踪误差收敛到原点的小邻域内。仿真结果在表明算法有效性的同时具备减轻振颤的能力。     

一类离散时间系统的间接自适应模糊滑模控制

提出了适用于一类不确定离散时间系统的间接自适应模糊滑模控制策略。首先,根据指数趋近律得到离散滑模控制的理想控制律,然后,用两个模糊系统近似其中的未知函数,用第三个模糊系统近似切换控制。模糊系统的参数向量由带参数投影的自适应律在线调整。证明了该控制算法可以保证闭环系统状态有界,且跟踪误差收敛到原点的小邻域内。仿真结果在表明算法有效性的同时具备减轻振颤的能力。     

一种攻击角可控的无人机滑模导引律

本文基于滑模变结构控制和非线性系统的有限时间稳定理论,应用快速终端滑模算法,设计了能够快速收敛且保证攻击角度的滑模导引律。该导引律在拦截机动目标时,攻击角度能够快速收敛到期望值。在仿真实验中,将所设计的导引律与传统的滑模导引律进行了对比,实验结果表明本文提出的导引律拥有优良的动态性能,命中精度高,拦截用时短,同时满足有限时间收敛和攻击角约束条件,并且航迹平直,能量消耗较少,能够对机动目标进行有效拦截。     

基于幂次趋近律的单向辅助面滑模控制

针对连续非线性系统, 采用一种基于幂次趋近律的单向辅助面滑模控制方法。首先依据给定的连续非线性系统, 设计单向辅助面滑模控制器, 并在此基础上, 引入了幂次趋近律, 设计基于幂次趋近律的单向辅助面滑模控制器, 且给出稳定性和有限时间收敛的理论证明。该方法能够确保系统状态在切换面附近的趋近速度, 即当且仅当系统状态位于原点处时趋近律为零, 较好地削弱了系统抖振。最后, 通过实验仿真, 验证了该方法的有效性。     

基于观测器的滑模制导律

为考虑拦截导弹控制回路动态,所设计的滑模制导律在实际应用中往往涉及到不可量测的反馈状态变量和不确定性的内部参数等问题。采用自适应控制和观测方法,给出了一种基于观测器的自适应滑模制导律,观测器主要用于实现对系统状态,如视线角速度的高阶导数和有界不确定项,如相对运动速度的高阶导数等的在线估计,从而满足实际情形下的可执行性要求。制导律推导中考虑到了拦截导弹具有一阶机动动态的情形,且该方法也可以推广到具有高阶机动动态下的设计。非线性系统仿真表明,相比于传统的比例导引和滑模制导律,该制导律在足够的机动性能下,不仅可以实现对机动目标的碰撞拦截,且具有较强的机动性能和拦截性能优势,同时仿真结果也表明了所设计的观测器的有效性。     

自适应模糊滑模控制器设计

针对传统滑模控制的抖振问题,利用线性化反馈技术,将模糊自适应和滑模控制相结合,设计一种新型的模糊滑模控制器。通过模糊推理和基于Lyapunov函数的稳定性分析,获得模糊控制规则的自适应律,构成自适应模糊滑模控制器,有效解决了传统滑模控制中,需要确定参数摄动和外部干扰上确界不确定性问题,倒立摆上的运行结果表明该方法的有效性。     

四旋翼飞行器的RBF网络自适应滑模控制

针对带有不确定性的四旋翼飞行器系统,提出一种滑模控制和神经网络自适应相结合的混合控制方法。该方法在滑模控制的基础上,考虑到实际系统中通常存在建模不精确、参数未知等不确定性,构造RBF神经网络在线逼近系统模型的未知函数,采用Lyapunov方法设计自适应律在线估计神经网络权值和模型未知参数,并通过Lyapunov定理验证了系统的稳定性。仿真结果表明,该方法相对于RBF神经网络的自适应PID控制,具有更短的调节时间、更小的超调量和更好的抗干扰能力,同时在模型参数发生变化的情况下,该控制器的鲁棒性能更强。     

地空导弹的新型非奇异终端滑模导引律

针对导弹拦截机动目标有限时间约束问题,在末端制导阶段,考虑自动驾驶仪动态延迟特性建立弹目拦截系统数学模型,对于传统终端滑模导引律存在的奇异问题导致的导弹制导稳定性差等问题,提出了基于改进的扩张状态观测器的新型非奇异终端滑模导引律.该方法能够确保视线(LOS)角速率在有限时间内收敛到零,且在平衡点处快速收敛;为了避免传统的扩张状态观测器(ESO)导致的曲线非光滑情况,通过改进扩张状态观测器准确估计外部扰动,并对系统进行状态补偿.设计地空导弹模型进行仿真验证,结果表明,该方法不但缩短了系统收敛时间,还提高了地空导弹制导精度.     

基于反步法的四旋翼飞行器自适应滑动模态控制

针对四旋翼飞行器非线性模型系统参数不确定性和外界干扰随机性的控制问题,提出一种基于反步法的自适应滑模控制器设计方法。将四旋翼飞行器动力学模型进行简化分解为欠驱动和全驱动两个部分;对相应的不确定性进行估计,选取适当的Lyapunov函数,采用反步的方法回馈递推得到自适应滑模控制律,从而提高飞行器对外界环境变化自适应能力。依据该方法在Matlab/Simulink环境下进行控制器设计并完成仿真验证。结果表明,基于反步法的四旋翼飞行器自适应滑动模态控制方法比非自适应控制方法具有更好的适应性和鲁棒性。