模糊积分滑模控制算法研究

变结构控制因在一定条件下对不确定性具有不变性,由此在控制系统中得到了极大的应用。本文用滑模变结构控制理论来设计了一中新型控制器,在设计滑模面时,引入积分项来消除干扰等因素给系统带来的稳态误差;为消除抖动,在控制器中引入模糊系统来实现去抖;同时设计灰色补偿项来抵消不确定项对系统造成的不利影响。     

一种新的模糊滑模控制器设计方法

针对具有较大且不可观测外界干扰的一类不确定系统,提出一种新的模糊滑模控制器设计方法.首先基于模糊滑模控制原理,引入全局快速终端滑模控制,使系统在有限时间内达到稳态;然后构造以李雅普诺夫函数导数的绝对值为补偿的自适应干扰估计项,对外界干扰进行准确估计,进而提出一种双层递阶指数趋近全局快速终端模糊滑模控制器,通过指数趋近率来调节滑模面的动态品质,该控制器能快速收敛到稳定状态,且有效消除控制器的抖振情况;最后通过仿真算例验证所提方法的有效性.     

基于干扰观测器的航天器非奇异终端二阶滑模控制

为了消除干扰力矩和结构不确定性对卫星姿态控制性能的影响,本文提出了一种基于新型干扰观测器的非奇异终端二阶滑模控制方法.首先,文章设计了一种基于跟踪微分器的干扰观测器,来对卫星系统中的不确定项进行估计,利用估计值进行补偿,并保证估计误差在有限时间内收敛.在此基础上,文章设计一个非奇异终端滑模面,当系统到达滑模面时,姿态误差可以在有限时间内收敛,并利用二阶滑模趋近律设计控制器,保证系统在有限时间到达滑模面.在干扰观测器误差未完全收敛时,滑模控制器可以对存在的扰动进一步抑制,实现姿态跟踪系统的有限时间稳定,并通过李雅普诺夫方法严格证明了其稳定性.最后,仿真结果表明,干扰估计值误差可以在有限时间内收敛,证明了该控制方法对存在的干扰是具有较好的鲁棒性.     

带记忆比例–积分–时滞输出滑模控制器设计

传统的比例–积分–微分(PID)滑模控制具有高频测量噪声鲁棒性差、参数整定方法复杂等缺点. 针对上述问题, 本文设计了一种基于带记忆输出反馈的比例–积分–滞后(PIR)滑模控制器, 并提出了基于频域分析的控制器参数自整定方法. 在控制器选型上, 将“带记忆”反馈机制引入到滑模面设计中, 提高滑模面的平滑滤波和高频噪声抑制能力. 首先, 基于PIR滑模面设计了等效控制律, 实现输出反馈下的闭环系统的滑模态稳定. 其次, 分析了基于输出反馈的PIR滑模面的有限时间可达性, 确保系统在存在匹配扰动时仍保持良好的鲁棒性. 最后, 在控制器参数整定方面, 通过迭代消除法消去时滞项在闭环特征方程中的影响, 同时基于衰减速率对系统进行极点配置, 实现PIR参数的在线自整定. 仿真结果表明, 该整定方法能够保证闭环二阶系统具有良好的鲁棒性和抗干扰性能.     

带有干扰观测器的高超声速飞行器滑模控制

针对高超声速飞行器非线性和易受干扰影响的特点,提出了带有扩张状态干扰观测器的连续滑模控制方法.在对飞行器非线性模型做线性化处理的基础上,设计了一种连续时间滑模控制器.该控制器在对不确定性和未知动态保持鲁棒性的基础上,消除了传统滑模中存在的抖振现象.对系统中存在的外加干扰,设计了扩张状态干扰观测器.将外加干扰作为系统的一个状态变量被估计出来,再将估计值用作滑模控制器的补偿量,进而达到消除外干扰的目的.在高超声速飞行器巡航飞行状态的基础上进行了仿真.仿真结果表明,所提出的方案能够满足控制要求.     

受扰直流降压变换器自适应离散滑模控制设计与实现

直流变换器在能量转换系统中起到至关重要的作用.针对直流降压变换器系统中存在的多源干扰问题,本文提出了一种基于观测器的复合离散滑模控制方案.为获得高电压跟踪精度和强抗干扰能力,在控制器中引入了干扰估计信息的二阶差分.通过干扰估计和前馈补偿,有效地消除了干扰对变换器电压跟踪精度的影响.同时,为削弱抖振影响,文中设计了一种新型的自适应滑模趋近律,并针对闭环系统给出了严格的稳定性与收敛性能分析.此外,本文基于快速原型控制器进行不同工况下变换器系统实验测试.结果表明,相比于传统离散滑模控制,文中所研究的复合控制器具备较强的抗干扰能力和较高电压跟踪精度.     

尾坐式飞行器过渡模式纵向姿态控制

针对尾坐式飞行器由垂直飞行模式向水平飞行模式转换过程中产生的模型参数变动干扰问题,设计了模糊滑模控制器进行姿态控制,利用模糊规则自适应调整趋近律以消除系统的抖振;通过仿真和飞行实验,验证了所设计的控制器具有良好的跟踪性能和鲁棒性,可以克服飞行器在过渡模式下系统参数的变动干扰,而且削弱了滑模控制器造成的输出抖振,减轻了副翼执行机构的负担。     

基于干扰观测器的不确定非线性系统终端滑模控制器设计

考虑系统遭受复合干扰影响,针对一类不确定非线性系统的控制问题展开研究.首先,提出一种n阶超螺旋干扰观测器,对系统干扰进行估计;然后,结合系统的结构特点和滑模控制理论构造积分滑模面,并与二阶快速终端滑模控制理论相结合,设计基于干扰观测器的滑模控制器,通过引入反曲函数降低抖振,利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性;最后,将该方法应用到磁悬浮系统的稳定性控制并进行仿真实验,结果表明了所提出方法的有效性.     

磁悬浮轴承系统的模糊滑模变结构控制研究

研究主动磁悬浮轴承转子位置高性能控制问题.针对主动磁悬浮轴承因受模型摄动与外界干扰等呈现出的复杂非线性导致传统滑模控制抖振严重的问题,为提高系统转子位置控制精度以及鲁棒性,提出用模糊滑模变结构控制来提高磁悬浮轴承系统控制精度与鲁棒性.算法采用等效滑模控制器来准确跟踪磁悬浮轴承转子位置,用模糊控制改善与消除滑模抖振问题.通过对单自由度主动磁悬浮轴承的建模进行仿真测试,结果表明,所设计的模糊滑模控制器能够在外界干扰下有效提高控制系统精度,精确跟踪轴承转子位置,并且控制性能比传统滑模控制好,具有实际应用价值.     

基于模糊补偿的康复机器人的自适应滑模控制研究

针对下肢外骨骼机器人不确定模型及摩擦因素的轨迹运动控制问题,提出了一种基于模糊补偿的自适应滑模控制(FCASMC)方法。首先利用滑模控制思想设计非线性滑模面,设计滑模控制器实现系统的稳定性;接着采用模糊控制方法对其机器人中关节运动存在的未知摩擦项进行模糊补偿与逼近,减少未知摩擦项和外扰动等因素下对系统带来的稳定性影响;最后还采用了鲁棒项来消除补偿逼近误差所带来的影响,也可减少滑模方法所带来的抖振问题,从而使整个系统的稳定性进一步提高。最后,基于Lyapunov定理对所设计的控制器进行稳定性证明和仿真。仿真结果表明,设计的控制器可以很好地对不确定摩擦项进行补偿,机器人的关节运动轨迹跟踪能实现全局跟踪,提高了在今后实际工程中的应用研究价值。     

A self-evolving functional-linked wavelet neural network for control applications

The structure of a neural network is determined by time-consuming trial-and-error tuning procedure in advance for the reason that it is difficult to consider the balance between the neuron number and the desired performance. To attack this problem, a self-evolving functional-linked wavelet neural network (SFWNN) is proposed. Without the need for preliminary knowledge, a self-evolving approach demonstrates that the properties of generating and pruning the hidden neurons automatically. Then, an adaptive self-evolving functional-linked wavelet neural control (ASFWNC) system which is composed of a neural controller and a supervisory compensator is proposed. The neural controller uses a SFWNN to online estimate an ideal controller and the supervisory compensator is designed to eliminate the effect of the approximation error introduced by the neural controller upon the system stability in the Lyapunov sense. To investigate the capabilities of the proposed ASFWNC approach, it is applied to a chaotic system and a DC motor. The simulation and experimental results show that favorable control performance can be achieved by the proposed ASFWNC scheme.     

不确定性多变量系统的终端滑模控制律设计

本文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做了仿真应用,结果表明,本文所设计的控制器性能满足要求,控制效果较为满意.     

潜艇空间运动的滑动控制

本文利用改进的滑动控制方法设计了潜艇空间运动集中操纵系统。结果表明，该系统在克服潜艇运动的强耦合，严重非线性和时变性等方面有较为明显的效果，系统的鲁棒性强。     

基于神经网络Smith预估器的预测控制

针对非线性系统时滞问题,给出了一种新型的单神经元Smith预测控制算法.神经网络的预测控制器由不完全微分的单神经元自适应PID控制器和神经网络的Smith预估器组成.预估器对输出进行多步预测,控制器超前动作以消除时滞对系统的影响.不完全微分的单神经元自适应PID控制器通过改进的Hebb学习规则实现其权值调节,通过权系数的在线调整实现自适应控制.仿真实验证明了该方法具有较快的响应速度和较好的响应性能.     

磁浮列车悬浮系统的串级控制

为了消除磁浮列车的轨道共振,必须设计鲁棒性较强的悬浮控制系统.将悬浮控制 系统分解为电流环和悬浮子控制系统两个串行、解耦的子系统来考虑,并应用H∞控制理论 设计了电流环控制器,用时域法设计了悬浮子系统的控制器,给出了所设计的控制器在一个 单转向架磁浮列车上的悬浮试验结果.     

Smith预估控制在大滞后加热系统中的应用

在工业过程中，大滞后系统普遍存在。论文以一实验用加热装置为研究对象，针对该温度控制系统具有大滞后特点，采用串级控制结构结合Smith预估控制器的控制方案。内环采用P控制：外环采用Smith预估器以大幅度降低滞后对控制系统动态性能的影响，结合PI控制，实现系统无静差。实验表明该种控制系统与单回路PID控制相比，具有更优的动态特性。     

含有非线性参数化的非完整系统的鲁棒自适应控制

针对一类含有强非线性漂移项和未知非线性参数的非完整系统, 提出了一种全局自适应状态反馈控制策略. 首先通过引入参数分离技术, 将非线性参数化系统转换为似然线性参数化系统. 然后引入反馈支配方法设计全局自适应稳定控制器, 同时, 为了避免系统出现不可控性, 设计了一种开关策略. 所设计的控制器能保证系统状态全局收敛到原点, 且其它信号保持有界. 仿真例子验证了算法的有效性和鲁棒性.     

Discrete time sliding mode control with application to induction motors

This work deals with a sliding mode control scheme for discrete time nonlinear systems. The control law synthesis problem is subdivided into a finite number of subproblems of lower complexity, which can be solved independently. The sliding mode controller is designed to force the system to track a desired reference and to eliminate unwanted disturbances, compensating at the same time matched and unmatched parameter variations. Then, an observer is designed to eliminate the need of the state in the controller implementation. This design technique is illustrated determining a dynamic discrete time controller for induction motors.     

极点配置自校正控制及其在冷带轧机厚控系统中的应用

针对冷带轧机厚控系统被控对象参数在轧制过程中,尤其在不同首次轧制时的时变特性,本文在常规极点配置自校正控制器设计的基础上,利用内模原理,在原自校正控制器中加入积分因子,设计了厚控系统自校正控制器,从而有效地消除了系统的静差。实验结果表明,所设计的自校正控制器确保了系统的控制精度,明显地提高了产品质量。