空间系绳系统展开的滑模变结构控制

为了增强空间系绳系统展开过程的抗干扰性,本文提出了空间系绳系统展开运动轨迹跟踪的滑模变结构控制方法.考虑大气摄动和无模型摄动建立了空间系绳系统展开运动动力学模型.基于遗传算法,针对两阶段展开方式,采用最优振荡阻尼张力控制律和等分时张力控制律设计了展开运动标称轨迹.为了实现轨迹的鲁棒跟踪,采用考虑展开长度的等效控制和连续函数幂次趋近律切换控制设计了滑模变结构控制器.仿真结果表明,所提出的控制方法有效增强了空间系绳系统展开运动的动态性能及鲁棒性.     

基于预见与PI补偿的不确定非线性系统鲁棒滑模控制

针对一类匹配不确定非线性连续时间系统,本文提出一种具有预见与PI补偿的鲁棒滑模控制设计方法.首先,为提高系统的跟踪性能和鲁棒性,在常规的滑模控制基础上,引入前馈预见与PI控制器.然后,通过增加扩展系统状态变量方法,构造一个包含可预见的目标信号的不确定增广系统,并将控制器的设计问题转化为增广系统的稳定性问题.在此基础上,针对标称增广系统,应用最优控制原理,设计最优预见PI控制器;针对不确定增广系统,应用变结构控制方法,设计最优预见PI滑模控制器,实现不确定系统的鲁棒调节.所得结果推广和包含了已有文献中的一些结果.最后,数值仿真验证所提方法的有效性.     

基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统设计

为了保证机器人能够在保持稳定的情况下,按照规划轨迹执行工作任务,从硬件和软件两个方面,设计了基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统。装设机器人传感器与状态观测器,改装机器人鲁棒滑模跟踪控制器,完成系统硬件设计。综合机器人结构、运动机理和动力机制三个方面,构建机器人数学模型。根据状态数据采集结果与规划轨迹之间的偏差,计算机器人跟踪控制量。依据滑模运动与切换方程,利用Sigmoid函数生成机器人鲁棒滑模控制律,将生成控制指令作用在机器人执行元件上,实现系统的鲁棒滑模跟踪控制功能。实验结果表明,所设计控制系统的机器人移动轨迹与设定轨迹目标基本重合,其机器人姿态角跟踪控制误差较小,具有较好的鲁棒滑模跟踪控制效果,能够有效提高机器人鲁棒滑模跟踪控制精度。     

无人机鲁棒伺服LQR飞行控制律设计

为抑制无人机飞行模态切换时舵面跳变使机体产生的大过载,降低无人机对舵系统及结构可用过载的要求,将鲁棒伺服LQR方法与经典控制方法相结合设计了飞行控制律;以俯仰角控制模态为例,对鲁棒伺服LQR控制方法的特性进行了分析,俯仰角速率回路采用鲁棒伺服LQR最优控制方法设计了控制律,俯仰角回路采用经典控制方法设计了控制律,并通过非线性数字仿真对控制律的控制效果进行了验证;仿真结果表明:鲁棒伺服LQR控制比常规PID控制超调量减小50%,且大大减小了响应初期的升降舵偏角突变,降低了对机体可用过载的要求;该控制律形式简单,易于工程实现。     

含状态时滞不确定性系统的全滑模控制

针对一类存在状态时滞的不确定性系统,研究了全滑模控制器的设计问题.为了加强和改善系统的稳定性,提出了一种构造积分滑模面的新方法,在传统积分滑模面的基础上增加时滞补偿项,使得整个响应过程对于满足匹配条件的不确定性具有完全的鲁棒性,能够消除趋近阶段,实现全滑模控制.系统地给出了全滑模控制器的设计过程,采用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出并证明了滑动模态渐近稳定的充分条件.设计的滑模控制律保证了滑模的存在并能有效地克服不确定性的影响,从而实现了全局鲁棒滑模控制.对所提出的控制算法进行了数值仿真,结果表明了该方法的有效性和可行性.     

具有未知干扰的无人机鲁棒滑模飞行控制

研究无人机飞行稳定性控制问题,由于无人机飞行控制系统存在时变外部干扰,飞行过程中升阴比变化激烈,控制稳定性难度较大。利用滑模控制良好的鲁棒能力提出一种神经网络的鲁棒飞行控制方法。因神经网络有良好非线性逼近能力,可对无人机飞行系统中的不确定进行在线逼近,并将神经网络权值误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。利用神经网络的组合,设计无人机鲁棒滑模飞行控制器。控制器分为两部分,一部分是等效控制器,另一部分是滑模控制器,能有效减小系统的跟踪误差。最后将所设计的鲁棒滑模控制对无人机飞行姿态控制进行仿真。仿真结果表明,新方法能提高无人机的鲁棒飞行控制能力且能实现无人机姿态的精确跟踪和稳定性控制。     

反馈线性化最优滑模变结构励磁控制

将滑模变结构控制具有对摄动的完全自适应性与反馈线性化理论和最优控制理论结合起来,针对励磁系统,提出了一种基于反馈线性化最优的滑模变结构控制方法,给出了控制器的设计过程,避免了通常设计滑模变结构控制器时参数选取的盲目性,保证系统运行在较佳状态,且按指数趋近律设计的滑模变结构控制器不易产生抖动。仿真结果表明,这种方法能够充分发挥滑模变结构控制的鲁棒性优点,对电力系统具有较好的稳定作用。     

汽车转向/防抱死制动协同控制

为了解决汽车转向过程中防抱死制动稳定性问题,提出一种新的协同控制系统.该协同控制结构由转向控制器和制动控制器组成.在转向控制中设计滑模鲁棒自适应控制器和横摆力矩控制器力求改善汽车动态响应,鲁棒自适应性和稳定性.此外定义协同误差,建立汽车协同误差模型并设计汽车防抱死制动鲁棒自适应控制系统.为了减少转向系统和制动系统之间的补偿控制律难以确定的困难,提出耦合误差补偿原理与同一给定控制相结合的新的耦合控制策略.最后用仿真结果验证所设计控制算法的有效性.     

永磁同步电动机的鲁棒MR-ILQ 最优电流控制

提出了永磁同步电动机鲁棒参考模型逆线性二次型最优电流控制系统的结构和数学模型，设计了最优电流控制系统的伺服控制器，分析了系统的鲁棒稳定性和鲁棒跟踪性能．以内埋式永磁同步电动机为例，对系统进行了仿真研究．仿真结果表明，系统对参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性，可以实现高精度的电流控制和动态解耦。     

不确定线性2-D 离散系统的鲁棒滑模控制

针对不确定线性离散二维（2-D）系统,研究了其鲁棒稳定性、鲁棒镇定和鲁棒滑模控制问题.基于线性矩阵不等式的方法推导了该系统鲁棒渐近稳定的充分条件,并给出了系统状态反馈镇定器和理想滑动模态存在的充分条件.改进了离散时间滑模控制系统的趋近律方法,使得状态能够到达滑模面上产生理想的滑动模态,并将其推广应用到2-D离散系统中,综合了一类滑模控制器保证闭环系统鲁棒渐近稳定.仿真实例证实了该设计方法的有效性.     

电液伺服系统的多滑模鲁棒自适应控制

针对一类参数与外负载非匹配不确定的非线性高阶系统,提出了一种基于逐步递推方法的多滑模鲁棒自适应控制策略.应用逐步递推的多滑模控制方法简化了高阶系统的控制问题,同时在自适应控制中加入鲁棒控制的方法,以消除不确定性对控制性能的影响.首先利用逐步递推方法与状态反馈精确线性化理论,得出确定系统的多滑模控制器设计方法;然后基于Lyapunov稳定性分析方法,给出不确定系统的参数自适应律,及鲁棒自适应控制器的设计方法.本文把该控制策略应用到电液伺服系统的位置跟踪控制中,仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪效果.     

轧机两侧液压伺服位置系统自抗扰同步控制

针对轧机传动侧和操作侧液压伺服位置系统存在不一致性而引起两侧位置不同步的问题, 提出一种自抗扰同步控制方法.首先建立了液压伺服位置同步系统动态机理模型, 并在考虑两侧位置伺服系统都具有参数摄动及外负载波动的情况下, 设计了扩张状态观测器对同步系统中不确定性和不一致性进行估计, 并采用状态误差反馈律给予主动补偿, 同时消除同步误差. 仿真和实验结果表明, 所提出的同步控制方法能够使两侧液压伺服位置系统动态响应和稳态特性保持一致, 并提高了单侧子系统的动态性能及抗干扰能力.     

非对称模糊PID控制在二质量伺服系统中的应用

针对伺服系统在低速情况下具有较强的摩擦现象,是一个强非线性系统,本文将模糊控制与PID控制手段结合起来,提出采用非对称模糊PID控制方法,将其引入伺服系统的位置环中,同时建立了基于MATLAB/SIMULINK的系统仿真图。通过仿真试验,验证了非对称模糊PID控制方法具有较好的控制精度和稳定性,该控制方法可使系统的性能有所提高。     

Inverse dynamics based robust control method for position commanded servo actuators in robot manipulators

In this paper, a simple torque to position conversion method is proposed for position commanded servo actuators used in robot manipulators. The torque to position conversion is based on the low level controller of the servomotor. The proposed conversion law is combined with a backstepping sliding mode control method to realize a robust dynamic controller. The proposed torque based method can control a servomotor which can otherwise be operated only through position inputs. This method facilitates dynamic control for position controlled servomotors and it can be extended to position commanded robotic manipulators also. Simulation and experimental studies are conducted to validate the proposed torque to position conversion based robust control method.     

Robust mixed time-optimal control for third-order systems with model uncertainty

In this paper, a robust near time-optimal controller for some third-order uncertain systems with constrained input is presented. The response is usually composed of two parts. At first, the states move towards the goal state from arbitrary initial conditions by pure time-optimal control (bang-bang) and then there is sliding along a predetermined surface within an ellipsoid. The sliding surface is chosen in such a way that the integral of the absolute value of the system error is minimized. Using a combined control algorithm, robustness and stability of the system is guaranteed even with parameter uncertainty and disturbance. The error convergence rate is also improved compared with pure time-optimal control. Simulation results demonstrate the advanced performance of the proposed control algorithm.     

交流伺服电机速度与位置环的一体化鲁棒控制

提出一种交流伺服系统的离散域复合控制方案,可实现在未知负载条件下的准确位置控制。基于永磁同步电机伺服系统中位置与速度环组成的数学模型,以电机转角位置作为系统的测量反馈信号,设计一个降阶线性扩展状态观测器对电机转速（未量测）和未知负载扰动加以估计,并用于反馈控制和扰动补偿。采用TMS320F2812DSP在一台实际的永磁同步电机上进行了实验测试,结果表明伺服系统能在未知负载情况下实现平稳和准确的目标位置跟踪,且对负载和参数差异具有较好的鲁棒性。这种控制方案可方便地应用于相关的伺服系统。     

控制量前具有不确定系数的电液伺服系统自适应控制

针对控制输入前具有不确定系数的电液伺服位置系统精确跟踪控制问题, 提出了一种改进的自适应Backstepping控制器设计方法. 该方法通过对系统模型的等价变换和选择合适的Lyapunov函数, 有效解决了系统模型中控制输入前存在不确定系数而导致所设计的控制器存在参数自适应律, 而自适应律中存在控制量造成的嵌套难题. 以驱动连铸结晶器的电液伺服位置系统为例, 进行了控制器的设计和稳定性证明. 仿真研究结果表明, 所提出的改进设计方法是可行的, 设计的控制器具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能.     

控制力矩陀螺框架伺服系统期望补偿自适应鲁棒控制

本文针对控制力矩陀螺框架伺服系统中存在的参数不确定性、摩擦非线性及外部干扰问题,提出了一种考虑LuGre摩擦的自适应鲁棒控制方法.针对陀螺框架伺服系统未知惯量和阻尼系数、LuGre摩擦参数不确定性及未知外部干扰上界,设计参数更新律对其进行估计.在此基础上,为提高系统对不确定参数及未知干扰的鲁棒性,设计带有期望补偿的自适应鲁棒控制器,可实现对LuGre摩擦非线性的精确补偿,同时减小测量信号噪声及外部干扰对系统的不利影响.应用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的稳定性.对挠性航天器姿态机动控制的仿真结果,验证了所提方法的有效性.     

交流随动系统的模糊控制研究

结合模糊控制理论,针对雷达的交流伺服系统,提出了随动系统模糊控制器的设计方法。实际结果表明,该模糊控制器作用于随动系统时,在跟踪性能及控制的鲁棒性等方面均取得了令人满意的效果。     

Particle swarm optimization for time-optimal control design

In this paper,a particle swarm optimization(PSO)based method is proposed to obtain the time-optimal bang-bang control law for both linear and nonlinear systems.By introducing a penalty function,the method can be modified to deal with systems with constraints.Compared with existing computational methods,the proposed method can be implemented in a straightforward manner.The convergent solutions can be achieved by selecting suitable PSO parameters regardless of the initial guess of the switching times.A double integrator and a third-order nonlinear system are used to demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed method.The method is applied to obtain the time-optimal control law for a high performance linear motion positioning system.The results show the practicality of the proposed algorithm.