基于指数趋近律的机械臂神经网络滑模控制

为解决机械臂轨迹跟踪控制中存在建模不确定性以及外界干扰及摩擦造成的控制效果不理想等问题。利用神经网络对建模的不确定项进行逼近,本文提出一种基于指数趋近律的神经网络滑模控制对机械臂完成轨迹跟踪控制。采用二自由度的刚性机械臂为控制对象进行实验,仿真结果表明,该控制方法能缓解外部干扰对控制系统的影响,保证系统的稳定性,有效地提高系统的控制性能。     

离散时间系统变结构控制的趋近律问题

针对离散系统变结构控制，提出了两个新的滑模趋近律．应用该趋近设计变结构控制系统，其原点的稳定性和系统的平稳性都优于指数趋近律和比例-等速-变速趋近律．通过仿真例子对此进行了验证．     

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。     

一种离散变结构控制趋近律

提出一种符合高氏6个特点的离散变结构控制的趋近律.应用该趋近律设计的变结构控制系统,可保证系统在有限步到达准滑模带,系统运动最终趋于原点,并有降低抖动及保持快速趋近的品质.仿真结果说明了该方法的可行性和有效性.     

离散时间系统变结构控制基于衰减控制的趋近律

讨论了利用离散趋近律设计离散时间系统的变结构控制问题, 在衰减控制的基础上, 提出了衰减变速趋近律和衰减幂次趋近律. 理论分析和仿真结果表明, 本文所提的方法是有效的, 既保证了闭环系统的渐进稳定性, 又大大减少了系统的抖动现象.     

基于趋近律方法的离散时间系统变结构控制

对变结构控制设计中的离散趋近律方法进行深入研究,提出了"理想趋近律"与"鲁棒趋近律"的概念.基于这些概念可以将离散趋近律区分为两类.研究了采用不同类型趋近律求取变结构控制时的异同及鲁棒性保证机理.澄清了使用趋近律方法设计变结构控制时存在的混乱和误解.     

基于非线性指数趋近律的飞行器纵向姿态控制

基于一种非线性函数构造了新型的非线性指数趋近律,将非线性函数加入传统指数趋近律的等速趋近项系数,使等速趋近项系数随系统运动点到切换面的距离从大到小逐步变化,实现系统运动点到达过程由快到慢的变速控制。通过对到达时间的计算和比较,表明非线性指数趋近律缩短了到达时间,间接增强了系统鲁棒性,进一步降低了系统抖振。四旋翼飞行器纵向姿态控制的仿真结果表明了该控制方法的有效性。     

基于变指数趋近律的起重机自适应滑模控制

以起重机升降系统位置控制为目标,针对传统滑模控制中要求系统不确定因素的界为已知的缺点,将自适应控制引入传统滑模变结构控制中,通过设计自适应律对起重机升降系统参数的变化及外部扰动进行辨识,同时采用变指数趋近律进一步克服传统滑模方法中存在的抖振问题。仿真结果表明,该控制算法不仅保持了传统滑模方法良好的鲁棒性,而且提高了系统的控制精度,减小了系统的抖振。     

基于不同趋近律的滑模控制相轨迹分析

对于采用单向辅助面滑模控制的二阶非线性系统,考虑到不同形式的趋近律和不同的初始状态,对其相轨迹的运行规律进行了研究,给出了切割面的概念和表示形式.根据相位轨迹的分布,分析了不同初始点和三种不同形式的趋近律对相轨迹的影响,同时讨论了相位轨迹通过两个切换面时的运动规律,分析了两条切换面的作用.仿真结果验证了相轨迹的分布规律和切割面的正确性.     

一种新的机器人轨迹跟踪滑模变结构控制

该文在传统变结构控制趋近律的基础上,提出一种快速平滑趋近律,并作仿真比较;同时对其滑动模态作改进,引入非线性项,提出一种快速收敛滑动模态。在选择滑动模态的切换方式后,将新的变结构控制器应用于机器人的轨迹跟踪控制中,在对系统的抗干扰能力进行分析后,作了相应的仿真研究。     

链式系统轨迹跟踪控制:一种新方案

研究了链式系统的轨迹跟踪控制问题,提出了一种新的跟踪方案,设计出能实现全避轨迹跟踪的静态控制器。它克服了用动态反馈线性化方法设计出控制器的两个缺点;控制器维数高和闭环系统有奇异点,将其用于一类轮式机器人的控制中,仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于云模型的船舶航迹跟踪滑模控制

为解决船舶路径跟踪控制中存在的非线性问题,引入滑模控制实现船舶的轨迹跟踪。采用云模型与指数趋近律结合的方法,设计基于云模型的轨迹跟踪智能滑模控制器,以减少滑模控制中的抖振。仿真结果表明,通过云模型的不确定性推理,智能滑模控制器能够动态调整滑模控制的趋近速度,抑制抖振的产生,船舶动态轨迹跟踪性能良好,能够精确控制航迹。     

一种改进的离散时间系统变结构控制设计方法

在分析了几种离散变结构趋近律趋近过程的基础上, 提出了一种改进的趋近律, 该方法能够大幅度削弱抖振, 使系统运动最终趋于原点且不存在稳态振荡, 能使系统的准滑动模态保持步步穿越切换面的基本属性, 改善了趋近过程.     

SISO仿射非线性系统自适应变结构BPNN控制

为了更好地消除抖振,提高复杂非线性系统的控制效果,针对一类典型SISO仿射非线性系统,提出了一种新的变结构BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)自适应控制策略(VSYNC);其中,对于系统未知非线性函数,将神经网络用作估计器;对控制输入加入连续函数项,其可以根据状态点和滑动切换面之间的距离自适应地调节不连续的控制变量,从而使变结构控制策略得到了显著提高;所提出的控制方法能够有效地抑制周围切换面的抖振,保证了系统地动态性能,同时还能够消除系统的稳态误差;仿真结果表明,该方法具有较高的控制精度和鲁棒性。     

非线性广义系统的变结构控制设计

从线性定常广义系统出发，研究非线性广义系统的变结构控制设计问题。其主要思想为：选取一具有指定性能的线性定常广义系统作为参考模型，根据所控系统与参考模型的误差方程设计变结构控制，使系统的状态（输出）向参考模型的状态（输出）逼近，由参考模型的性能即得所研究的非线性广义系统所希望的性能。仿真例子验证了所建立方法的有效性。     

不匹配不确定性系统的近似变结构输出跟踪控制

针对一类具有不匹配不确定性的非线性系统,提出一种结合变结构控制方法及自适应控制方法输出跟踪控制器。首先提出一种保证不确定性系统跟踪误差指数稳定的近似变结构控制器;进而得到一种具有不确定性范数上界估计能力的自适应近似变结构控制器,并证明了所提出的自适应近似变结构控制器使跟踪误差在时间趋于无穷时收敛于零。     

一类非线性系统的变结构控制

给出了类似于单变量系统的多输入非线性系统的规范型，以及系统可化为这种形式的充分必要条件。针对化为规范型的非线性系统，讨论了对其实施变结构控制问题。