潜艇垂直面滑模控制仿真研究

针对潜艇垂直面运动强非线性、耦合性和参数不确定的特点,分别基于垂直面非线性和线性模型,考虑舵的动态响应,用艏舵控制深度,艉舵控制纵倾角,采用改进型趋近律设计滑模控制器并进行了仿真研究。仿真结果表明,两类滑模控制器均具有良好的控制性能和较强的鲁棒性,且无明显抖振。     

油浸式变压器内部检测球形机器人的深度悬停控制研究

为实现设计的油浸式变压器内部检测机器人在实际作业过程中能针对深度方向某具体点进行观测,对机器人的深度悬停控制进行研究.通过对机器人控制策略的分析,根据水下机器人动力学理论,建立机器人在变压器油特殊介质的动力学模型.基于鲁棒反演控制方法及滑模自适应控制理论,提出一种鲁棒反演滑模控制方法,采用模糊控制器设计滑模面切换增益,以削弱不确定干扰带来的系统抖振,并通过Lyapunov理论分析证明控制器稳定性.解决了机器人在变压器油中因耦合、外界扰动等造成的深度悬停定点过程自旋及抖动问题,仿真及实验表明了所提出控制器的有效性.     

基于非线性干扰观测器的下肢外骨骼上楼梯滑模控制

针对下肢外骨骼在轨迹跟踪时对内部参数扰动和外界干扰较为敏感的特性,设计一种基于非线性干扰观测器的下肢外骨骼机器人滑模控制策略。首先建立下肢外骨骼上楼梯的动力学模型,分析其动力学特性;其次设计非线性干扰观测器,对下肢系统的不确定性和外部干扰进行观测;在此基础上,为保证系统轨迹跟踪误差的收敛性和减弱抖振,设计了低通滤波的滑模控制器,根据李雅普诺夫稳定性理论证明了下肢系统的稳定性;最后通过仿真与实验验证,该控制策略能够有效克服多种因素引起的干扰,改善系统的控制性能,提高系统的稳定性。     

水下航行器智能航向滑模控制

为了实现对自主水下航行器参考航向的平滑、快速跟踪,提出了一种基于干扰观测器的航向跟踪自适应反演滑模控制算法。针对水池试验中不同程度的水流干扰,利用一种干扰观测器观测系统的不确定性和外部干扰,未观测到的部分干扰采用自适应滑模控制器进行补偿。控制器的设计消除了传统滑模控制的"抖振"现象,且保证了闭环系统的稳定性。同时该控制系统可智能选取控制策略,通过判断水流循环等外界干扰的程度,自动选取合适的控制策略,最终消除外界干扰,提高了跟踪的稳定性和快速性。仿真结果表明,该控制策略能很好地实现智能航向跟踪控制,使跟踪误差在有限时间内快速收敛到零,对外界扰动的变化具有强鲁棒性和良好的自适应性。     

基于干扰观测器的机械臂改进趋近律的滑模控制

针对机械臂滑模控制中存在抖振的问题以及对外界干扰较为敏感的特性,设计了一种基于干扰观测器的机械臂改进趋近律的滑模控制策略。该策略在指数趋近律中引入饱和函数,提出了一种改进趋近律;根据系统动力学模型,对系统的不确定性和外部干扰采用干扰观测器进行观测;在此基础上设计系统滑模控制律,控制律对未观测的干扰进行补偿。仿真结果表明,控制策略能有效地抑制轨迹跟踪中的抖振问题,较好地克服外界干扰,保证系统的控制性能。     

基于非线性干扰观测器的减摇鳍滑模反演控制

利用一种非线性干扰观测器观测减摇鳍系统的不确定性和随机海浪干扰,通过选择设计参数使观测误差指数收敛.针对引入非线性干扰观测器后的系统采用滑模反演法设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性.仿真结果表明,在不同浪向角和航速的各种海况下采用该控制策略,系统均能取得较好的减摇效果,同时能很好地克服对象的不确定性和随机海浪干扰,鲁棒性较强.     

再入飞行器带有干扰观测器的有限时间控制

针对模型参数不确定及外界干扰影响下的再入飞行器的姿态控制问题,设计基于干扰观测器的有限时间控制策略.首先建立面向控制模型,并通过多时间尺度原理将面向控制模型分为内、外两环;其次,设计干扰观测器实时观测面向控制模型中的参数不确定及外界干扰,解决滑模控制因参数过大而导致的抖振问题,基于观测值,设计终端滑模控制器,在此基础上,基于Lyapunov理论对控制系统的稳定性进行分析;最后,基于六自由度再入模型,验证所设计的有限时间姿态控制策略的有效性.     

模糊滑模变结构控制在AUV纵倾控制中的应用

无人水下机器人(AUV)在潜浮运动过程中,纵倾角的控制对其在垂直面的运动状态起着关键的作用.尽管目前研究的控制方法对纵倾角有较好的控制效果,但是由于AUV不确定的非线性特性和模型参数,其控制性能并不理想.根据AUV垂直面的非线性模型,在特定的工作点对非线性模型进行了线性化,得到AUV垂直面纵倾运动的数学模型.设计了基于模糊控制理论的模糊滑模变结构控制器调整滑模控制的控制增益,并在海流干扰下用该控制器成功地对AUV进行了纵倾控制.仿真结果验证了该控制方法对运动模型不确定的AUV具有很好的控制性能,在外界干扰下,既保证了控制系统的快速性和鲁棒性,又能够有效地削弱抖振.     

二维直线电机的无模型高阶滑模解耦控制

针对二维直线电机运动系统存在的非线性、多变量、不确定性以及强耦合作用对控制精度的影响，提出一种无模型高阶滑模解耦控制方法。以紧格式动态线性化无模型控制技术为基础，设计一种数据驱动滑模面并验证滑模面的渐进稳定性；利用高阶滑模控制思想设计高阶滑模控制律，对二维直线电机XY轴进行整体控制，减小位置跟踪误差，并进行稳定性和收敛性证明。采用自适应解耦控制策略，设计离散扩张状态观测器对系统两轴间耦合、未建模动态和未知外部干扰进行估计和补偿，进一步实现系统的解耦。仿真和实物实验结果表明，所提方案能够有效提高二维直线电机的位置控制精度。     

面向人机交互的下肢外骨骼自适应轨迹跟踪

在可穿戴下肢外骨骼助力系统的轨迹跟踪控制研究中,针对系统存在人机交互力耦合,建立了人机耦合高阶动力学模型,提出了一种单自由度下肢外骨骼系统的人机协同控制策略.考虑系统存在的模型误差和外界干扰,采用了干扰观测器对系统总扰动进行动态观测和实时补偿;针对模型参数因人而异且难以准确获取的问题,设计了自适应反步滑模控制器;根据Lyapunov稳定性分析,证明了闭环系统渐进稳定.仿真结果表明系统能够快速准确地跟踪期望轨迹且具有较强的鲁棒性,验证了自适应反步滑模控制器的有效性.     

非线性不确定系统的非奇异快速终端滑模控制

针对存在非匹配干扰的非线性系统,设计了一种基于干扰观测器和反步法的非奇异快速终端滑模控制.引入非线性干扰观测器估计系统的不确定性,利用反步的思想处理高阶非线性系统,从而可以将非线性干扰观测器估计的干扰值引入反步法的虚拟控制量中,同时设计一种新颖的非奇异快速终端滑模控制律保证系统的收敛速度和精度.利用Lyapunov函数从理论上证明了所设计的控制器可以保证闭环系统的有限时间收敛.最后通过数值仿真验证了所设计的控制方法的有效性.     

基于NDO的ROV变深自适应终端滑模控制器设计

针对ROV的深度控制问题, 提出基于非线性干扰观测器的自适应终端滑模控制方法. 详细叙述了控制器的设计过程, 并利用Lyapunov 稳定性判据, 验证了存在模型参数不确定性和外干扰时, 系统的全局渐近稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真实验表明, 所提出的控制器不仅能够很好地估计并克服外干扰和模型不确定性等因素, 具有很好的鲁棒性能, 而且还可以实现在任意规定时刻变深运动的快速收敛.

     

车载惯性稳定平台的神经网络滑模控制

三轴车载惯性稳定平台为复杂的MIMO非线性系统,针对其在不确定扰动下的伺服控制问题,本文设计了一种神经网络反演滑模控制器(NNBSMC).首先,选用反演法对其解耦,同时引入滑模控制律增加系统的抗干扰性;其次针对框架间的非线性摩擦力与系统耦合选用RBF神经网络作为扰动估计器,以便实时估计与补偿;然后采用前向增稳通道应对建模参数不精确以保证系统的稳定性.最后,利用Lyapunov定理分析了闭环系统的稳定性,在伺服控制与姿态锁定的仿真实验中分别与双环PID、滑模控制和反演滑模控制作对比,结果验证了提出的控制算法的有效性和鲁棒性.     

基于ELM的永磁直线同步电机位移跟踪动态面反步滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)易受到参数摄动、负载扰动等不确定因素的影响,进而影响其位移跟踪控制精度的问题,提出一种基于非线性干扰观测器(NDO)和极限学习机(ELM)的动态面反步滑模控制方法.首先,通过构造NDO对系统模型中的非匹配不确定项进行动态观测,并将反步控制、动态面控制与滑模控制相结合,完成PMLSM位移跟踪控制器的设计,在提高系统抗干扰能力的同时,避免常规反步控制中的“微分爆炸”问题;其次,采用ELM神经网络对系统模型中的匹配不确定项进行逼近估计,并将输出的估计值引入设计的动态面反步滑模控制器中进行补偿;再次,采用人工鱼群-蛙跳混合算法对所设计控制器的主要参数进行优化设计,提高系统的收敛速度和稳定精度;最后,将所提出控制方法与其他控制方法进行仿真对比,仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

船舶动力定位非线性自适应反步控制器设计

针对扰动不确定非线性船舶动力定位问题,提出了一种带观测器的不确定扰动非线性船舶动力定位自适应输出反馈控制.设计了一个非线性观测器,从附有噪声的输出中估计出船舶位置以及运动速度.用滤波后的位置信号,针对扰动不确定非线性船舶设计带观测器的自适应反步控制器,该控制在Backstepping设计方法的基础上引入积分环节,对存在未知参数和动态不确定扰动的船舶能有效的改善系统性能.根据Lyapunov稳定性理论证明所设计的控制器是全局渐近稳定的,仿真结果验证了该方法的有效性.     

Adaptive integral backstepping sliding mode control for opto-electronic tracking system based on modified LuGre friction model

In order to improve the control accuracy and stability of opto-electronic tracking system fixed on reef or airport under friction and external disturbance conditions, adaptive integral backstepping sliding mode control approach with friction compensation is developed to achieve accurate and stable tracking for fast moving target. The nonlinear observer and slide mode controller based on modified LuGre model with friction compensation can effectively reduce the influence of nonlinear friction and disturbance of this servo system. The stability of the closed-loop system is guaranteed by Lyapunov theory. The steady-state error of the system is eliminated by integral action. The adaptive integral backstepping sliding mode controller and its performance are validated by a nonlinear modified LuGre dynamic model of the opto-electronic tracking system in simulation and practical experiments. The experiment results demonstrate that the proposed controller can effectively realise the accuracy and stability control of opto-electronic tracking system.     

基于扰动观测器的机械臂自适应反演滑模控制

机械臂的动力学模型通常包含一定的结构不确定性,并受到外界未知干扰的影响。针对现有模型的不确定性特点,提出了一种基于非线性扰动观测器的自适应反演滑模控制方法,解决机械臂的轨迹跟踪控制问题。对于外界干扰,利用非线性扰动观测器进行观测补偿,无需上界先验知识;对于结构不确定性,引入反演滑模控制,同时设计自适应律,保证闭环系统的稳定性并增强系统的动态适应性。仿真结果证明,所提出的方法可以有效克服系统不确定性,降低控制输入信号的抖振,最终实现期望轨迹的快速精确跟踪。     

基于自适应模糊控制器和非线性扰动观测器的永磁直线同步电机反馈线性化控制

由于永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统应用于一些高精密场合,因此克服系统存在的负载扰动、参数变化等不确定性影响是提高系统性能的关键.针对不确定性问题,采用一种基于自适应模糊控制器(AFC)和非线性扰动观测器(NDO)的反馈线性化控制方法.首先设计反馈线性化控制器(FLC)实现系统的线性化,便于位置跟踪;其次采用NDO估计并补偿系统的不确定性,提高跟踪精度.但在实际运行过程中观测器增益较难选取,极易产生较大的观测误差,为此,采用AFC方法逼近NDO的观测误差,通过自适应律动态调整模糊规则,改善模糊控制器的学习能力,增强系统的鲁棒性,并用李雅普诺夫定理保证系统闭环稳定性.实验结果表明,与基于DOB和NDO的反馈线性化位置控制相比,该方法能够明显提高系统的跟踪性和鲁棒性.