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不确定非线性系统的自适应反演终端滑模控制 总被引:8,自引:1,他引:8
针对一类参数严格反馈型不确定非线性系统, 本文提出一种自适应反演终端滑模控制方法. 反演控制的前n-1步结合自适应律估计系统的未知参数, 第n步采用非奇异终端滑模, 使系统最后一个状态有限时间内收敛.利用微分估计器获得误差系统状态的导数, 并设计了高阶滑模控制律, 去除控制抖振, 使系统对于匹配和非匹配不确定性均具有鲁棒性. 同自适应反演线性滑模方法相比, 所提方法提高了系统的收敛速度和稳态跟踪精度, 并且控制信号更加平滑. 仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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为有效改善传统积分滑模在一类非线性不确定系统的应用中存在的抖振问题,结合有限时间收敛理论、高阶积分滑模理论和自适应控制理论,提出了一种高阶积分自适应滑模控制方法;该方法通过选取有限时间收敛反馈量和设计高阶积分滑模面,不仅确保了系统状态误差在有限时间内的收敛性,而且还保证了系统具备对不确定性干扰的抑制能力;同时,当系统的不确定项的边界范围无法预先确定时,采用自适应方法对滑模控制的趋近速率进行估计;仿真结果表明所提方法能够有效抑制非线性不确定系统的抖动,并具有较高的控制精度. 相似文献
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研究了一类高阶非线性不确定性系统的自适应稳定控制设计问题.因该系统的非线性程度高,其控制系数不等同、符号已知、但数值未知,故在此之前其稳定控制设计问题没有得到解决.本文应用自适应技术,结合设计参数的适当选取,从而得到了设计该类非线性系统状态反馈稳定控制器的新方法,并基于反推技术,给出了稳定控制器的设计步骤.所设计的状态反馈控制器使得闭环系统的状态全局渐近收敛于零,其余闭环信号一致有界.最后通过一个仿真例子说明了控制设计方法的有效性. 相似文献
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针对一类控制增益函数及符号均未知的不确定非线性系统,基于反推滑模设计方法,提出一种鲁棒自适应神经网络控制方案.结合Nussbaum增益设计技术和神经网络逼近能力,取消了控制增益函数及符号已知的条件,应用积分型Lyapunov函数避免了控制器奇异性问题,并通过引入神经网络逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项消除了建模误差和不确定干扰的影响.理论分析证明了闭环系统所有信号半全局一致终结有界,仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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非匹配不确定系统的自适应反步非奇异快速终端滑模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类n阶非匹配不确定系统,提出一种自适应反步非奇异快速终端滑模控制方法.控制的前n-1步采用自适应反步控制策略,消除非匹配不确定性的影响;最后一步利用误差的积分构造非奇异快速终端滑模面,设计控制律使系统第n个状态有限时间收敛.该方法对系统中匹配和非匹配不确定项均具有鲁棒性,比自适应反步终端滑模方法具有更快的收敛速度.理论分析证明了闭环系统的稳定性,仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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Output tracking backstepping sliding mode control for feedforward uncertain systems is considered in this article. Feedforward systems are not usually transformable to the parametric semi-strict feedback form, and they may include unmatched uncertainties consisting of disturbances and unmodelled dynamics terms. The backstepping method presented in this article, even without uncertainties differs from that of Ríos-Bolívar and Zinober [Ríos-Bolívar, M. and Zinober, A.S.I. (1999), ‘Dynamical Adaptive Sliding Mode Control of Observable Minimum Phase Uncertain Nonlinear Systems’, in Variable Structure Systems: Variable Structure Systems, Sliding Mode and Nonlinear Control, eds., K.D. Young and Ü. Özgüner. Ozguner, London, Springer-Verlag, pp. 211–236; Ríos-Bolívar, M., and Zinober, A.S.I. (1997a), ‘Dynamical Adaptive Backstepping Control Design via Symbolic Computation’, in Proceedings of the 3rd European Control Conference, Brussels]. In this article, the backstepping is not a dynamical method as in Ríos-Bolívar and Zinober (1997a, 1999), since at each step, the control and map input remain intact, and the differentiations of the control are not used. Therefore, the method can be introduced as static backstepping. Two different controllers are designed based upon the backstepping approach with and without sliding mode. The dynamic and static backstepping methods are applied to a gravity-flow/pipeline system to compare two methods. 相似文献
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Ramazan Coban 《International journal of systems science》2013,44(8):1517-1529
An adaptive backstepping tuning functions sliding mode controller is proposed for a class of strict-feedback nonlinear uncertain systems. In this control design, adaptive backstepping is used to deal with unknown or uncertain parameters and the matching condition restricting the Lyapunov based design. The main drawback of the Lyapunov based adaptive backstepping which is the overparametrisation is eliminated by the tuning functions. The adaptive backstepping tuning functions design is combined with the sliding mode control in order to overcome quickly varying parametric and unstructured uncertainties, and to obtain chattering free control. The proposed controller not only provides robustness property against uncertainty but also copes with the overparametrisation problem. Experimental results of the proposed controller are compared with those of the standard sliding mode controller. The proposed controller exhibits satisfactory transient performance, good estimates of the uncertain parameters, and less chattering. 相似文献
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针对机器人跟踪控制问题,设计了一种新型的动态滑模控制器,采用反演(backstepping)方法设计一种新的切换函数,将不连续项转移到了控制的一阶导数中,得到了输入的平滑性的动态滑模控制律。该控制律能保证轨迹跟踪误差的快速收敛性和参数不确定的鲁棒性,仿真实例验证了该控制算法的有效性。 相似文献
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基于干扰观测器的一类不确定非线性系统自适应二阶动态terminal滑模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以其拥有良好的跟踪性能以及强鲁棒性为目标,提出基于回归扰动模糊神经网络干扰观测器(recurrent perturbation fuzzy neural networks disturbance observer,RPFNNDO)的鲁棒自适应二阶动态terminal滑模控制策略.将回归网络、模糊神经网络和sine-cosine扰动函数各自优势相结合,给出一种回归扰动模糊神经网络结构,提出RPFNNDO设计方法,保证干扰估计准确性;构造基于带有指数函数滑模面的二阶快速terminal滑模面,给出其控制器设计过程,避免了滑模到达阶段、传统滑模的抖振问题,采用具有指数收敛的鲁棒项抑制干扰估计误差对系统跟踪性能的影响,利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性;将该方法应用于混沌陀螺系统同步控制仿真实验,结果表明所提方法的有效性. 相似文献