模糊滑模控制及其在交流调速中的应用

研制了一套模糊自适应滑模控制及8098单片机的异步机调速系统,设计了模糊滑模控制器并辅以仿真研究。数字仿真结果和初步实验结果表明该系统具有良好的动静态性能。     

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.     

一种基于模糊滑模监督控制的速度控制器

提出了一种带监督控制器的模糊滑模控制方法,利用监督控制器来保证当系统状态误差远离滑模面时,能迫使系统加速向滑模面运动．先用试错法和直接自适应模糊控制方法设计模糊控制器,然后用改进的滑模函数调整模糊控制器参数以减小系统的抖振,用监督控制器来增强系统的鲁棒性．仿真结果表明,该控制方法是可行的．     

滑模变结构方法在两轮自平衡机器人上的应用

研究了滑模变结构理论在两轮自平衡机器人系统的稳定控制.将滑膜变结构控制应用于具有非线性及强扰动性的两轮自平衡机器人.设计了滑模控制器,利用滑模控制器的特点实现对被控对象快速、有效的控制;针对滑模控制器本身的抖动问题,提出了一种模糊控制和滑模控制策略相结合的模糊滑模控制器,推导出模糊滑模控制律,根据Lyapunov稳定性定理,建立模糊逻辑规则库.通过仿真验证,控制方法有可行性和有效性,结果表明,本文提出的方法不仅保留了滑模控制系统所具有的较强的鲁棒性,而且消除了系统的高频颤动.     

自适应模糊滑模控制在汽轮机调速系统中的应用

汽轮机调速系统是一个典型的变参数、强扰动的对象,常规的PID控制器难以满足其控制要求.针对此问题,设计了一种自适应模糊滑模控制器.该控制策略基于带积分补偿的变结构控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近.利用李亚普诺夫函数证明了控制器的稳定性.将此控制策略应用到汽轮机调速系统中,仿真结果显示,控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能.     

模糊滑模变结构控制系统的研究

对于矢量控制的交流伺服系统,根据离散滑模控制理论和模糊控制理论,设计了一种离散模糊滑模控制器,即在离散滑模控制器后加一个积分环节再与模糊控制器相结合,有效地削弱了单纯滑模变结构控制系统的“抖振”。仿真实验结果表明由该离散模糊滑模控制器构成的交流位置伺服系统,具有良好的快速性和抗负载扰动、参数摄动的鲁棒性．     

基于模糊逻辑的滑模与状态反馈加权控制

针对小车倒立摆系统,提出了一种基于模糊逻辑的滑模与状态反馈加权的控制方法。倒立摆摆杆角度作为模糊逻辑系统的输入,输出为滑模控制器的加权系数。滑模控制将摆角控制在一个零的邻域内,在邻域内先采用近似的线性化模型来描述系统,然后采用基于极点配置的线性状态反馈来控制系统达到给定值。仿真结果表明,设计的控制器具有良好地跟踪性。     

二自由度机器人模糊滑模位置控制及仿真

针对二自由度关节型机器人的位置控制问题,本文提出了基于模糊算法的滑模位置控制。设计线性滑模面和滑模控制律,通过Matlab模糊控制箱设计模糊控制器,使两者的转矩输出共同作用于机器人系统。滑模控制采用线性滑模面,可使系统在有限的时间段内到达稳态,实时性好;模糊控制可以削弱滑模控制所带来的输出抖动,在模糊控制中加入自适应律,能够实时补偿建模误差及外界干扰信号的影响。借助Adams/Control模块和Matlab/Simulink库,搭建联合仿真控制系统进行仿真验证。仿真结果表明,该控制系统能够有效结合两种控制方法的优点,动态性能和稳态性能良好,并能够在一定程度上消除抖振,满足设计需要。因此,该研究具有一定的实际应用价值。     

二级倒立摆系统的模糊滑模变结构控制

目的 在满足良好的控制性能指标下,不依赖数学模型,实现对固有不稳定系统的有效控制.方法 根据Lyapunov稳定性定理,建立模糊逻辑规则库,设计模糊滑模变结构控制器来控制二级倒立摆不稳定系统,并通过仿真验证控制方法有可行性和有效性.结果 该控制方法能以较为满意的动态和静态性能实现对不稳定系统的控制,摆脱了对被控对象数学模型的依赖,控制器的设计方法简单,实施方便,提高了控制方法的实用性.结论 笔者有效地融合了模糊逻辑系统和滑模控制系统,开发了针对固有不稳定系统的控制算法,此方法扩大了控制对象的范围,在生产实践中有很广阔的应用空间.     

专家模糊滑模变结构控制伺服系统的研究

根据离散滑模控制理论和专家、模糊控制理论,针对矢量控制的交流伺服系统,设计了一种离散专家－模糊滑模控制器,即在离散滑模控制器后加一个积分环节再与专家模糊控制器相结合,有效地削弱了单纯滑模变结构控制系统的“抖振”．可见,由该离散专家模糊滑模控制器构成的交流伺服系统,具有良好的快速性和抗负载扰动、参数摄动的鲁棒性．     

带有Smith预估器的模糊控制系统仿真研究

比较了Matlab中利用模糊控制工具箱进行模糊控制器设计的两种方法，对其适用性作了讨论。以一类大延迟、大惯性系统为研究仿真案例，提出采用模糊控制加Smith预估器方法的控制方案，并表明该方法具有较好的控制效果。     

模糊变结构控制及设计方法

通过对各种模糊变结构控制设计方法的深入分析,揭示了其与常规边界层法的相似性,首先探索了模型控制与变结构控制两种控制方法的关系,并利用模型逻辑调节变结构控制器的不连续增益来平滑系统的抖振,从而产生了一种混合控制器－模糊变结构控制,进而将其归结为两类不同的算法－模糊滑动面法和模糊Lyapunov函数法,前者仅利用系统状态距离滑动面的远近,后者同时又引入了该距离变化的大小,利用Matlab的模控制工具箱分析了各自的本质,结果表明模糊变结构控制仅仅是常规变结构控制中边界层法的进一步延伸,而不是更广意义上的变结构控制。     

一种自适应模糊控制系统的设计与仿真

模糊控制是在模糊集合理论基础上发展起来的,模糊控制器的设计主要不依靠被控对象的数学模型,但它却非常依靠控制专家或操作人员的经验知识,若缺乏这样的控制经验,很难期望它能获得满意的控制效果.因此,模糊控制器应向着自适应、自组织、自学习发展,使得模糊控制参数或规则在控制过程中自动地调整、修改和完善,从而使系统的控制性能不断改善,达到最佳的控制效果.本文将表格查询学习算法和最近邻聚类学习算法采用加权平均的方法结合起来,确定系统的模糊控制规则,运用基于MATLAB环境下的“模糊推理工具箱”对自适应水位模糊控制系统进行了仿真,取得了很好的控制效果.     

基于模糊单神经元控制的磁力轴承控制研究

针对磁力轴承的本质不稳定性和非线性,结合模糊控制和单神经元PID控制各自的特点,提出了一种模糊与单神经元控制相结合的控制方法.当系统偏差较大时,模糊控制器起主要的调节作用,同时加上适量的单神经元控制;当系统偏差较小时,单神经元控制和模糊控制同时起作用.该控制器克服了模糊控制存在稳态偏差和单神经元控制动态性能差的缺陷.仿真表明,使用该控制器可以实现磁悬浮转子的快速起浮,且超调量小、抗干扰能力强.     

基于GA的模糊神经网络控制

在详细论述模糊神经网络技术基础上,提出了基于GA的模糊神经网络控制器构造方法.选择MATLAB作为开发工具,使用所提供的神经网络和模糊逻辑工具箱,完成了基于GA的模糊神经网络控制器设计,并应用ActiveX技术在虚拟测控系统中实现了对其的调用.     

基于递归模糊神经网络的移动机器人滑模控制

针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种Backstepping运动学控制器与自适应动态递归模糊神经滑模控制器相结合的控制结构。采用遗传算法对运动学控制器的参数进行了优化选取,有效地抑制了因初始位姿过大而引起的初始速度及输出力矩过大的问题;采用动态递归模糊神经网络(Adaptive dynamic recurrent fuzzy neural network,AD-RFNN)对动态非线性不确定部分进行在线估计,使不确定性估计误差大大减小;通过与自适应鲁棒控制器结合应用,不但解决了移动机器人的参数与非参数不确定性问题,同时也消除了在滑模控制中的输入抖振现象;基于Lyapunov方法的设计过程,保证了控制系统的稳定与收敛;仿真结果表明了该方法的有效性。     

卫星姿态跟踪的模糊滑模控制器设计

针对刚体卫星的姿态跟踪问题,提出了一种模糊滑模变结构控制器设计方法。首先根据由误差四元数和误差角速度描述的跟踪误差动力学和运动学方程,设计了基于李亚普诺夫方法的滑模变结构控制律。为克服滑模控制中存在的固有的抖振问题,采用模糊控制方法设计了切换控制项。最后对卫星姿态跟踪控制系统进行了仿真研究。结果表明,在参数不确定性及外干扰存在时,所设计的控制方案在实现姿态跟踪控制的同时,对于卫星转动惯量的摄动及外部扰动力矩是鲁棒的。     

MATLAB在减振器试验台模糊控制仿真中的应用

以MATLAB6．5为基础，同时结合减振器试验台电液伺服模糊控制系统实例，详细阐述了利用simulink交互式仿真模块库建立系统框图、利用fuzzy工具箱创建模糊推理关系、设置隶属度函数、建立模糊控制规则，实现对模糊控制器设计的具体步骤及借助MATLAB对控制系统进行仿真研究的方法。说明了在试验台的控制过程中模糊控制的优越性。     

二级倒立摆新型模糊控制策略的研究

阐述了二级倒立摆的一种新型模糊控制策略——分层模糊控制方法．该方法将二级倒立摆的多个状态变量分解为子系统，设计下层模糊控制器对其控制，上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理，实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制的模糊规则少、收敛速度快、控制效果好，具有较强的实用性。     

基于模糊决策的推土机滑模鲁棒自适应控制

针对推土机作业效率低的问题,提出了一种推土机工作装置的自动控制方法.根据推土机发动机转速和转速变化率,结合操作经验和试验结果,采用模糊决策的方法对铲刀位置进行优化.考虑电液伺服系统的特性,设计了一种基于逐步递推方法的滑模鲁棒自适应控制器,用以跟踪经过模糊决策的铲刀目标位置.利用逐步递推方法和状态反馈线性化的方法,得到系统的滑模控制器;依据Lyapunov稳定性理论,得出系统的参数自适应律,并在自适应控制中引入鲁棒控制的设计方法,实现对模糊决策量的精确位置跟踪控制.实验结果表明,滑模鲁棒自适应控制具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能,模糊决策合理地优化铲刀目标调整位置,提高推土作业效率.