时滞离散系统的非线性准滑模鲁棒控制

针对一类变时滞离散系统,基于一种新型的非线性时变准滑模面设计方案,研究了系统的鲁棒滑模控制问题.首先,给出了该种非线性切换函数的一般形式,该类准滑模面具有时变的特征,且能够动态地改善系统的运动品质.利用自由权矩阵与线性矩阵不等式技术,给出了该类时滞离散系统非线性准滑模面的设计方法,并得到了稳定的非线性准滑模面存在的充分条件;其次,基于一种改进的离散趋近律方法,设计了相应的准滑模控制器,以保证系统的状态在有限时间内到达准滑模,从而将此类非线性系统的滑模变结构控制的分析与综合问题推广到了时滞非线性系统.最后,仿真结果表明,在本文所设计的准滑模面与准滑模变结构控制器的作用下,系统的状态是稳定的,且具有响应速度快、超调量小、调节时间较小等优点,从而说明了本文所设计方法的有效性.     

一类不确定中立时变时滞系统的自适应全局滑模控制

针对一类含有时变状态时滞和中立时滞的不确定性系统,提出一种新型滑模变结构控制方法.首先,基于全程滑模的思想,设计带有中立时滞项的积分型滑模面以消除趋近模态;然后,充分利用时滞下界的信息选取Lyapunov函数,采用线性矩阵不等式(linear matrix inequality-LMI)方法给出并证明滑动模态稳定的充分条件,降低时滞保守性;再次,与自适应结合设计滑模控制器,采用饱和函数代替符号函数,削弱系统抖振;最后,针对数值算例进行仿真研究,结果表明所提出的控制方法有效可行.     

基于积分滑模控制的非理想变时滞 神经网络有限时间同步

研究一类非理想变时滞神经网络的有限时间同步问题.首先,利用驱动-响应概念推导误差系统,并运用同步误差构造一个合适的积分滑模流型,若误差系统的状态轨迹在有限时间内到达滑模面,则同步误差将随其后在有限时间内收敛于零.然后,结合神经元激活函数的约束条件,设计一种合适的滑模控制器,根据所设计的控制器和Lyapunov稳定性理论,误差系统的状态轨迹能够在有限时间内到达滑模面,从而非理想变时滞神经网络的有限时间同步能够实现.最后,通过数值仿真结果验证所提出设计方法的有效性.     

离散时滞系统的最优滑模控制

针对离散线性时滞系统,设计了最优滑模面和最优离散变结构控制律.在设计最优滑模面的过程中,利用逐次逼近算法,将既含有时滞项又含有超前项的两点边值问题转化为不含时滞项和超前项的线性两点边值问题,并证明了其解序列一致收敛于原系统的最优滑模.进一步给出了原系统的变结构控制律.     

一类离散不确定时滞系统的输出反馈变结构控制

针对一类离散不确定时滞系统,提出一种输出反馈变结构控制算法,该算法使系统状态无需完全可测.通过研究离散不确定时滞系统的简约型,基于LMI技术给出了滑模平面的设计方法,推导出了稳定的滑模面存在的充分条件,并将参数不确定性的影响等效为名义时滞系统的外界干扰,利用时延技术对干扰进行在线估计,从而抵消掉系统中的不确定性.采用离散趋近律的方法设计控制律,并通过仿真算例验证了所提出算法的有效性.     

一类模糊时滞系统输出跟踪控制

基于T-S模糊模型和变结构控制策略,研究了一类带有参数不确定项的模糊时滞系统输出跟踪问题。利用变结构控制理论选择滑动模,针对系统时滞项为已知和未知的两种情况,根据可达条件提出了一种变结构控制方法。该方法确保系统的运动轨迹在有限的时间内到达滑模面并一直保持在滑模面上。根据ISS理论和LMI方法研究了系统状态全局有界的充分条件。通过仿真实例验证了所提方法的正确性和有效性。     

具有分布时滞线性系统的滑模控制与仿真

研究时滞控制系统稳定性优化问题,针对一类含有分布时滞和离散时滞的线性系统,对于解决延时问题,提高控制系统的稳定性能,有重要的理论意义和实际应用价值.根据分布时滞的特殊形式特点,构造了Lyapunov泛函,利用稳定性理论、矩阵不等式分析技巧及积分不等式技术,采用线性矩阵不等式形式的结论.选取了滑模面,构造了滑模控制器,使得系统满足滑模到达条件.可通过构造适当的Lyapunov泛函,利用虚拟反馈控制,采用状态反馈的极点配置方法,给出了闭环系统渐近稳定的充分条件.方法设计了时滞独立的滑模面,并简化了滑模控制器的设计.进行仿真,结果说明了滑模控制能确保时滞系统的稳定性,并验证了方法的有效性.     

非匹配的不确定时滞离散系统的滑模控制

针对一类不确定离散时滞系统,研究了其滑模控制问题。所考虑的系统是变时滞的,并且含有非匹配的时变参数不确定项。通过非奇异矩阵变换将其转化为两部分,一部分满足传统的匹配争件;另一部分是非匹配,但是满足范数有界的条件。利用变结构控制方法,设计了满足到达条件的滑模控制器,使系统状态在有限时间内到达滑模面。并且在控制器的作用下保持在滑模面上,从而使系统具有稳定的滑动模态,克服了传统滑模控制方法中不确定项需满足匹配条件的保守性。     

基于半物理仿真的RBF神经网络滑模控制

针对一类不确定时滞系统研究滑模控制的实现问题。对于实际应用对象的时滞特性采取了特殊的线性变换,将原时滞系统转化为无时滞系统。通过设计二次型性能指标计算得到了最优的切换函数,并使用RBF神经网络实现了滑模控制的自适应等效控制,保证了系统能够克服扰动,系统状态在有限时间能够到达滑模面。系统仿真验证了该方法的有效性和稳定性。     

一类带有变时滞的广义切换系统的滑模控制

研究一类具有非匹配不确定性和变时滞的广义切换系统的滑模控制问题.首先,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)技术,针对每个子系统设计对应的积分型滑模面,给出了每个滑动模态方程鲁棒渐近稳定的充分条件;然后,设计了滑模控制器及切换规则,使得闭环系统的状态能够到达滑模面上,产生滑动模态;最后以仿真实例说明了所提出方法的有效性.     

线性时滞中立型控制系统的滑动模补偿器方法

利用变结构控制理论，提出了线性不确定系数时滞中立型控制系统的一种新方法－－滑动模补偿器法。即当系统具有不确定系数时，引进一个滑动模补偿器，实现了完全的模型跟踪从而克服了用常规方法确定滑动曲面时所遇到的若干困难，为说明此法的设计技巧，给出了一个数值仿真例子。     

时滞系统的输出反馈滑模控制的一种奇异系统方法

利用一种奇异系统方法讨论了时滞系统的输出反馈滑模控制问题. 时滞系统的非线性项满足范数有界约束.首先,将滑动模态与线性切换面作为一个奇异时滞系统,基于奇异时滞系统的稳定性理论, 给出滑动模态稳定及切换面存在的线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)充分条件.然后,给出使得系统闭环渐近稳定的静态输出反馈滑模控制器的设计方法,此控制器保证闭环 系统有限时间到达切换面.最后,用数值算例验证本文方法的有效性和正确性.     

不确定时变时滞系统的自适应全局鲁棒滑模控制

针对一类存在时变状态时滞的不确定性系统, 基于全程滑模的思想, 引入一种带状态时滞项的积分型滑模面, 以消除趋近模态, 实现全程滑模控制; 基于一种新颖的自由权矩阵时滞转换模型, 采用线性矩阵不等式(LMI) 的方法给出并证明了滑动模态稳定的充分条件, 降低了保守性; 结合自适应控制思想设计出自适应滑模控制器, 克服了不确定性以及时变的时滞影响.

     

时滞系统的变结构控制及其实现问题

本文研究时滞系统的状态观测器，变结构控制及其实现问题。给出了一般时滞系统的状态观测器及变结构控制的设计方法，证明了当用状态观测器来实现变结构控制策略时，在一定条件下，可以保证系统的状态无限趋近于理想的滑动模态。     

无穷维时滞系统的变结构控制

本文在Banach空间研究了无穷维时滞系统的变结构控制问题,给出了滑动模态的稳定性条件,滑动模态的到达条件和变结构控制的一般形式,最后用分布参数系统变结构控制的例子说明了方法的有效性。     

滞后关联分布参数系统的分散变结构控制

针对滞后分布参数关联大系统的变结构控制进行了讨论,采用M-矩阵理论,Lp-估 计及Liapunov方法,给出了完全分散的滑动流形和变结构控制器的设计方案.此外,还给出 了系统轨线达到滑动流形的时间估计.     

滑模变结构控制在双闭环调速系统中的应用

为提高双闭环调速系统的快速跟踪性能,提出了一种新的滑模变结构速度控制策略。为了有限抑制系统在滑模切换面上的抖振,提高系统鲁棒性,在建立无刷直流电动机模型的基础上,提出了一种新型指数趋近率的变结构控制策略,使切换函数快速进入滑模面,有效地减小了系统的抖动。仿真实验结果表明采用的改进指数趋近率的滑模变结构控制相比传统的PID控制,系统在快速性、稳定性、准确性得到显著提高,系统对参数扰动具有较强的鲁棒性。     

The variable structure controller design for a class of nonlinear uncertain systems based on robust observer

The variable structure controller is designed for a class of nonlinear uncertain time-delay system by using robust observer, and incorporating H-infinity control technique, the controller can guarantee the H-infinity performance of sliding mode dynamics and satisfy the reaching condition, which also does not require uncertainties to satisfy matching condition and linear boundary condition. The simulation example is given to illustrate the method.