外扰已知时滞不确定系统自适应滑模控制

针对一类外部扰动已知、具有匹配不确定性和状态时滞的多输入、多输出线性系统,基于线性矩阵不等式理论提出了一种自适应滑模控制方法。首先利用线性矩阵不等式求解得到滑动模态存在的充分条件,使系统在滑动模态下对于匹配不确定性扰动和状态时滞具有完全不变性;然后引入Sigmoid函数,并根据Lyapunov稳定性理论设计了自适应滑模控制器,使sigmoid函数的边界层厚度以及切换增益可根据系统状态进行自适应调节,削弱了控制器输出的抖振现象,并基于Lyapunov理论证明了该控制方法的稳定性。最后以智能车辆车道线保持控制为例验证了该方法的可行性及有效性。     

基于鲁棒状态估计的永磁风电系统最大功率控制

为了提高传统风能最大功率跟踪控制的鲁棒性,提出新的滑模自适应最大功率跟踪控制策略。由于实际无速度传感器的风电系统变量难以测量,为此构造滑模状态观测器,估计系统转速跟踪误差,基于估计值设计了滑模自适应最大功率跟踪控制器。最后,基于MATLAB/Simulink仿真平台搭建了完整的风电系统仿真模型,仿真结果表明,所提出的控制策略在不同风速扰动作用下能实现良好的跟踪和控制效果,提高了风电系统的鲁棒性,保证了风电系统的最大功率输出。     

含边界层的机械臂分数阶滑模控制

针对含扰动的机械臂系统,在经典滑模控制基础上引入分数阶微积分构造分数阶滑模面,同时在趋近律中设置边界层,用饱和函数替代符号函数以削弱滑模面的抖振现象,从而获得一种含边界层的机械臂分数阶滑模控制,并通过李雅普诺夫直接法证明其收敛性.算例以两自由度机械臂系统为被控对象,仿真结果表明,相比于经典的滑模控制,含边界层的机械臂分...     

刚体航天器有限时间输出反馈姿态跟踪控制

为提高航天器系统飞行可靠性,研究角速度信息不可测量的刚体航天器有限时间姿态跟踪控制,将姿态导数信息作为未知状态,设计基于改进自适应超螺旋滑模的状态观测器,避免未知状态导数上界需要已知的约束,将姿态运动方程进行扩维,在有限时间内实现对未知角速度估计.同时考虑环境干扰和模型不确定,设计新的有限时间干扰观测器,结合连续自适应方法实现对系统综合不确定上界的估计.在此基础上,基于终端滑模技术,设计有限时间连续姿态跟踪控制器,较好地减小了控制输入抖振,并采用Lyapunov理论证明了观测器和控制器的有限时间稳定性.最后仿真结果说明了所提方法的有效性.     

基于滑模状态观测器的永磁风电系统最大功率点跟踪控制策略

为了提高传统风能最大功率点跟踪控制的鲁棒性,提出了新的滑模自适应最大功率点跟踪控制策略。由于实际无速度传感器的风电系统变量难以测量,为此构造了滑模状态观测器来估计系统的转速跟踪误差,并基于估计值设计了滑模自适应最大功率点跟踪控制器。最后,基于MATLAB/Simulink仿真平台搭建了完整的风电系统仿真模型。仿真结果表明,在不同风速扰动作用下,所提出的控制策略均能实现良好的跟踪和控制效果,提高了风电系统的鲁棒性,保证了风电系统的最大功率输出。     

Sliding Mode Control of Fractional-Order Memristive System

A sliding mode controller for a fractional-order memristor-based chaotic system is designed to address its problem in stabilization control. Firstly, a physically realizable fractional-order memristive chaotic system was introduced, which can generate a complex dynamic behavior. Secondly, a sliding mode controller based on sliding mode theory along with Lyapunov stability theory was designed to guarantee the occurrence of the sliding motion. Furthermore, in order to demonstrate the feasibility of the controller, a condition was derived with the designed controller''s parameters, and the stability analysis of the controlled system was tested. A theoretical analysis shows that, under suitable condition, the fractional-order memristive system with a sliding mode controller comes to a steady state. Finally, numerical simulations are shown to verify the theoretical analysis. It is shown that the proposed sliding mode method exhibits a considerable improvement in its applications in a fractional-order memristive system.     

机械臂非奇异快速终端滑模模糊控制

针对存在建模误差和外部干扰等大量不确定信息的机械臂轨迹追踪控制问题,提出带有自适应模糊系统的终端滑模控制方法. 该方法采用非奇异快速终端滑模面,使状态变量在滑动阶段具有全局快速收敛性;选取带有变系数的改进型双幂次趋近律,提高状态变量在趋近运动阶段的收敛速度,削弱控制器输出抖振;利用自适应多输入多输出（MIMO）模糊系统对系统模型以及外部干扰进行逼近,摆脱对具体模型信息的依赖,提高轨迹追踪精度和抗干扰能力. 通过构建Lyapunov函数证明系统的闭环稳定性和有限时间收敛性. 以Denso VP6242G串联机械臂为被控对象进行对比仿真和实验,结果表明所设计的控制器能有效提高轨迹追踪精度和抗扰动能力,并缓解控制器输出中的抖振现象.     

基于RLS算法的并联型APF全局积分滑模变结构控制

针对并联型有源电力滤波器(Active Power Filter, APF)谐波检测环节的延时和谐波电流跟踪环节的鲁棒性差、跟踪精度不高的问题,建立了系统解耦后的数学模型,提出了基于递归最小二乘(Recursive Least Squares, RLS)算法的并联型APF全局积分滑模变结构控制策略。谐波检测环节采用改进的瞬时无功功率理论的id-iq法,将RLS自适应滤波器替换传统的Butterworth低通滤波器,解决了传统的Butterworth低通滤波器因延时而导致的一个基波周期(20ms)内检测盲区问题。谐波电流跟踪环节采用全局积分滑模变结构控制方法,引入了全局积分滑模面,运用Lyapunov稳定性理论导出的控制律兼顾了全局滑模的快速性和积分滑模的准确性。在解决了谐波检测环节延时的条件下,将全局积分滑模控制策略与传统的PI控制和滞环控制对比,仿真实验结果表明：全局积分滑模控制对指令电流具有更高的跟踪精度,且具有更低的电网侧电流总谐波畸变率(Total Harmonic Distortion, THD)。     

PMSM的自适应滑模观测器无传感器控制

提出一种具有容错能力的最小开关逆变器，对采用该容错逆变器取代常规六开关逆变器的永磁同步电机（PMSM）直接转矩控制（DTC）系统进行了深入研究.当容错逆变器的开关器件发生故障或电机发生故障时，此逆变器可重构为2种四开关逆变器.进一步建立了四开关逆变器的模型，提出了针对故障隔离后四开关逆变器供电的PMSM系统的新型DTC策略.对正常及故障状态下容错逆变器供电的PMSM DTC系统进行了仿真研究和实验验证.结果表明，基于容错逆变器的PMSM系统在故障状态下采用新型逆变器拓扑结构以及新型DTC策略后，可持续稳定运行，并保持了良好的动态性能.     

一类非线性混沌系统的自适应滑模同步

基于自适应滑模控制方法,研究一类非线性混沌系统在模型不确定和外部扰动的情况下的同步问题。设计一种新的非奇异终端滑模面,并证明其稳定性。利用Lyapunov稳定性理论,推导出一种滑模控制律,将误差系统轨迹驱动到滑模面上,保证滑模运动的发生。应用上述控制方案得到一类带有模型不确定性和外部扰动项的整数阶及分数阶非线性混沌系统的同步。以分数阶Victor-Carmen系统为例进行数值仿真,验证了本研究提出的滑模控制技术的适用性和有效性,并验证了本研究的理论结果。     

基于遗传算法的道路安定极限优化求解方法

为解决长期往复车辆荷载作用下道路结构易产生弹塑性变形的问题, 基于静力安定定理研究Hertz荷载作用下半无限空间Mohr-Coulomb结构的安定行为, 引入遗传算法构建往复车辆荷载作用下道路结构安定极限下限值的高效计算方法。通过与现有求解方法进行对比和参数分析, 验证了新方法的准确性,计算过程在10 s内完成。     

基于滑模的神经元网络自适应控制及其应用

提出一种基于滑模的神经元网络自适应控制方法,并把它应用于液压伺服系统的位置控制.基于滑模学习策略,根据从一优化了的滑模控制所得到的系统输入/输出信号,设计一神经元网络,离线训练该神经元网络的权值,然后综合一简单的自适应环节,得到完整的基于滑模的神经元网络自适应控制.仿真实验结果表明,相对于纯优化的滑模控制而言,所提出的控制方法能使系统具有响应速度快,控制精度高的特点,综合控制效果明显.     

Adaptive fuzzy integral sliding mode pressure control for cutter feeding system of trench cutter

A nonlinear pressure controller was presented to track desired feeding pressure for the cutter feeding system (CFS) of trench cutter (TC) in the presence of unknown external disturbances. The feeding pressure control of CFS is subjected to unknown load characteristics of rock or soil; in addition, the geological condition is time-varying. Due to the complex load characteristics of rock or soil, the feeding velocity of TC is related to geological conditions. What is worse, its dynamic model is subjected to uncertainties and its function is unknown. To deal with the particular characteristics of CFS, a novel adaptive fuzzy integral sliding mode control (AFISMC) was designed for feeding pressure control of CFS, which combines the robust characteristics of an integral sliding mode controller and the adaptive adjusting characteristics of an adaptive fuzzy controller. The AFISMC feeding pressure controller is synthesized using the backstepping technique. The stability of the overall closed-loop system consisting of the adaptive fuzzy inference system, integral sliding mode controller and the cutter feeding system is proved using Lyapunov theory. Experiments are conducted on a TC test bench with the AFISMC under different operating conditions. The experimental results demonstrate that the proposed AFISMC feeding pressure controller for CFS gives a superior and robust pressure tracking performance with maximum pressure tracking error within ±0.3 MPa.

     

Task space control of free-floating space robots using constrained adaptive RBF-NTSM

Trajectory tracking control of space robots in task space is of great importance to space missions,which require on-orbit manipulations.This paper focuses on position and attitude tracking control of a free-floating space robot in task space.Since neither the nonlinear terms and parametric uncertainties of the dynamic model,nor the external disturbances are known,an adaptive radial basis function network based nonsingular terminal sliding mode(RBF-NTSM)control method is presented.The proposed algorithm combines the nonlinear sliding manifold with the radial basis function to improve control performance.Moreover,in order to account for actuator physical constraints,a constrained adaptive RBF-NTSM,which employs a RBF network to compensate for the limited input is developed.The adaptive updating laws acquired by Lyapunov approach guarantee the global stability of the control system and suppress chattering problems.Two examples are provided using a six-link free-floating space robot.Simulation results clearly demonstrate that the proposed constrained adaptive RBF-NTSM control method performs high precision task based on incomplete dynamic model of the space robots.In addition,the control errors converge faster and the chattering is eliminated comparing to traditional sliding mode control.     

基于动态滑模的微定位平台轨迹跟踪控制

音圈电机驱动的微定位平台作为高精密度运动平台,被广泛应用于精密加工、微机电等领域.针对音圈电机驱动的微定位平台的高精度平稳跟踪控制问题,结合归一法和理论建模的参数建立具有参数不确定性的二阶微分方程数学模型,以柔性机构实际位移作为输入,平台控制率作输出;鉴于模型参数不确定的特点,通过建立误差的二阶滑模面,提出基于动态滑模的微定位平台跟踪控制,通过李雅普诺夫稳定性理论获得系统稳定的结论.通过平台试验对比分析提出的控制算法,结果表明提出的动态滑模控制算法在保证较小抖振的前提下,都能完成轨迹跟踪,跟踪精度比传统滑模提高13.4%和4%,且跟踪更平稳,具有良好的工程前景.     

有界不确定性非线性系统的自适应滑模控制

研究有界不确定性非线性系统的鲁棒跟踪问题,考虑了在同时存在参数、结构及干扰的不确定性条件下,控制系统的鲁棒性。采用自适应滑模控制律,证明了所设计的控制系统满足滑动条件,能保证系统输出全局稳定,并对系统的动态不确定性具有鲁棒性。最后,给出了计算机仿真算例,仿真结果表明,本文提出的控制方法是有效的。     

分数阶Victor-Carmen混沌系统的自适应滑模控制

根据分数阶微积分的相关理论利用自适应滑模控制方法研究分数阶Victor-Carmen混沌系统的滑模同步控制问题,设计分数阶滑模函数并给出控制器的构造,利用Lyapunov稳定性理论给出严格的数学证明,得到系统取得滑模同步的两个充分性条件。研究结果表明:选取适当的控制律以及滑模面下,分数阶Victor-Carmen系统取得混沌同步。数值算例表明该方法有效。     

基于LuGre模型的反演自适应滑模ABS控制

针对车辆紧急制动过程中增加车辆行驶安全以及寻求最优刹车策略的要求,对车辆稳定控制系统中防抱死制动系统进行研究,提出一种基于LuGre动态轮胎模型的防抱死制动系统的反演(backstepping)自适应滑模控制方法.首先,构建结合LuGre动态轮胎模型的1/4车辆模型,应用实际轮胎数据拟合LuGre模型参数.其次,利用纵向动力学和滑移率的关系搭建控制系统模型设计反演自适应的滑模控制器,在自适应控制器作用下快速跟踪期望滑移率并改善系统的输出抖动,根据Lyapunov稳定性理论对该方法的稳定性进行了证明.最后,在良好路面和低附着路面上进行车辆紧急制动仿真实验,对该方法的可行性及有效性进行验证.     

时滞反馈Lorenz系统的神经网络滑模自适应同步控制及在保密通信中的应用

为了研究不确定Lorenz混沌系统同步控制在保密通信中的应用,首先设计了时滞反馈Lorenz混沌系统,并通过Poincare映射和功率谱分析了其混沌动力学特性.在此基础上,提出了不确定时滞反馈Lorenz混沌系统的神经网络滑模自适应同步控制策略.应用径向基(RBF)神经网络逼近混沌系统的不确定项,基于该径向基神经网络的输出再利用滑模控制和自适应控制相结合的方法提出了单维同步控制器的设计.最后,将所设计的同步控制方法应用于保密通信.仿真结果表明,本文所提出的神经网络滑模自适应同步控制方法可以实现混沌系统同步并可应用于保密通信,且具有较强的抗干扰能力.     

A new robust fuzzy method for unmanned flying vehicle control

A new general robust fuzzy approach was presented to control the position and the attitude of unmanned flying vehicles(UFVs). Control of these vehicles was challenging due to their nonlinear underactuated behaviors. The proposed control system combined great advantages of generalized indirect adaptive sliding mode control(IASMC) and fuzzy control for the UFVs. An on-line adaptive tuning algorithm based on Lyapunov function and Barbalat lemma was designed, thus the stability of the system can be guaranteed. The chattering phenomenon in the sliding mode control was reduced and the steady error was also alleviated. The numerical results, for an underactuated quadcopter and a high speed underwater vehicle as case studies, indicate that the presented adaptive design of fuzzy sliding mode controller performs robustly in the presence of sensor noise and external disturbances. In addition, online unknown parameter estimation of the UFVs, such as ground effect and planing force especially in the cases with the Gaussian sensor noise with zero mean and standard deviation of 0.5 m and 0.1 rad and external disturbances with amplitude of 0.1 m/s2 and frequency of 0.2 Hz, is one of the advantages of this method. These estimated parameters are then used in the controller to improve the trajectory tracking performance.