基于神经网络观测器的船舶轨迹跟踪递归滑模 动态面输出反馈控制

针对三自由度全驱动船舶速度向量不可测问题,考虑船舶模型参数和外部环境扰动均未知的情况,提出一种基于神经网络观测器的船舶轨迹跟踪递归滑模动态面输出反馈控制方法.该方法设计神经网络自适应观测器估计船舶速度向量,且利用神经网络逼近模型参数不确定项,综合考虑船舶位置和速度误差之间关系构造递归滑模面,再采用动态面控制技术设计轨迹跟踪控制律和参数自适应律,并引入低频增益学习方法消除外界扰动导致的高频振荡控制信号.选取李雅普诺夫函数证明了该控制律能够保证轨迹跟踪闭环系统内所有信号的一致最终有界性.最后,基于一艘供给船进行仿真验证,结果表明,船舶轨迹跟踪响应速度快,所设计控制器对系统模型参数摄动及外界扰动具有较强的鲁棒性.     

一种基于指数趋近律的非线性系统变结构轨迹跟踪控制新方法

针对多输入多输出二阶不确定非线性机械系统中轨迹跟踪控制的问题,提出一种新的基于指数趋近律的滑模变结构控制方法,用于提高系统的平稳性和快速性。在滑模变结构控制器设计过程中采用一种新的指数趋近律以改进闭环系统的暂态和稳态响应性能,使系统跟踪误差收敛速度加快,特别是减少轨迹跟踪误差到达滑模面的时间,同时提高了系统轨迹跟踪过程的平稳性。通过采用边界层方法消除滑模控制输入抖振问题,避免控制过程中执行器的频繁切换,进一步提高所提出滑模控制器在实际系统中的实用性。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。数值仿真验证了所提出的控制方法的有效性。     

考虑运动受限的履带式移动机器人轨迹跟踪控制

针对履带式移动机器人的轨迹跟踪控制问题进行研究,首先,建立了履带式移动机器人的运动学模型和跟踪误差模型;其次,设计了转速有限时间控制和线速度滑模控制的轨迹跟踪控制律,并给出了考虑运动受限作用下的控制律修正表达式;最后,基于MATLAB对所提控制律进行仿真,对比分析了不考虑运动受限情况下跟踪控制效果;结果表明,设计的跟踪控制律能够实现履带式移动机器人对圆轨迹的有效跟踪,且考虑运动受限作用的控制律更加符合实际;文章研究分析了运动受限作用对于移动机器人轨迹跟踪控制的影响,分析结果对其他移动机器人的运动控制研究具有参考价值。     

基于非线性增益递归滑模的船舶轨迹跟踪动态面自适应控制

针对三自由度全驱动船舶存在模型不确定和未知外部环境扰动的情况,设计出一种基于非线性增益递归滑模的船舶轨迹跟踪动态面自适应神经网络控制方法.该方法综合考虑船舶位置和速度误差之间关系设计递归滑模面,引入神经网络对船舶模型不确定部分进行逼近,设计带σ-修正泄露项的自适应律对神经网络逼近误差与外界环境扰动总和的界进行估计,并应用一种非线性增益函数构造动态面控制律,选取李雅普诺夫函数证明了该控制律能够保证轨迹跟踪闭环系统内所有信号的一致最终有界性.最后,基于一艘供给船进行仿真验证,结果表明,船舶轨迹跟踪响应速度快、精度高,所设计控制器对系统模型参数摄动及外界扰动具有较强的鲁棒性.     

基于干扰观测器的四旋翼轨迹跟踪控制

针对四旋翼飞行器在外部气流扰动和内部模型参数摄动影响下的稳定轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于干扰观测器的动态面反演滑模控制算法.首先,在建立四旋翼飞行器模型的基础上,采用反演滑模控制设计轨迹跟踪控制律,保证所设计的控制器以指数收敛速率跟踪指令信号;然后,设计干扰观测器,在不改变原有控制器结构的基础上观测飞行器内部噪声扰...     

风洞试验绳牵引并联支撑系统自适应滑模控制

针对绳牵引并联支撑系统在风洞试验中的应用,提出一种自适应滑模控制方法以提高飞行器模型动态试验的运动精度.首先,详细分析了系统不确定因素,并重点考虑了气动力与绳弹性变形的影响,重构了系统动力学方程;基于奇异摄动理论,提出一种复合控制律,其中对慢变状态量采用自适应连续非奇异终端滑模控制,对快变状态量采用微分控制;通过李雅普诺夫函数法对系统的稳定性进行了分析,确定了控制律中微分增益项的影响.最后,以两种典型的动态轨迹为例,考虑气动力建模,对所设计控制律进行多参数仿真分析.结果表明该复合控制律可以减小绳弹性以及气动力等不确定性参数对跟踪误差的影响,提高运动控制精度,因此该控制方法有效可行,可为绳牵引并联支撑的动态试验应用提供理论指导.     

基于滑模控制的室内移动机器人路径跟踪

由于轮式移动机器人的运动受限性质,其轨迹跟踪成为控制领域的研究热点;Pioneer3-AT是一个高度灵活的差分驱动的机器人,具有良好的通用性和可靠性,特别适合于移动机器人学术研究;为解决一种可以在室内环境下执行任务的移动机器人的路径跟踪问题,以Pioneer3—AT移动机器人平台为原型机建立了移动机器人的数学模型;滑模变结构控制对被控系统的不确定性、外界扰动及参数摄动具有完全鲁棒性,利用特殊幂次函数构造一种新型滑模控制趋近律,采用该趋近律设计滑模控制律,进而提出一种新的滑模控制方法,利用李雅普诺夫定理证明了该方法的稳定性;采用所设计的滑模控制器对室内移动机器人进行路径跟踪实验,仿真结果验证了该方法的有效性。     

时变终端滑模自适应有限时间控制算法

为实现非线性系统输出对期望轨迹的有限时间内精确跟踪，提出一种有限时间鲁棒控制算法。通过设计一种无到达过程的时变终端滑模面，在保证有限时间收敛的基础上，消除了传统滑模控制中固有的稳态误差，实现系统输出对期望轨迹的精确跟踪。设计了自适应更新律补偿由参数摄动导致的系统扰动，增强系统对内部未知参数摄动的鲁棒性。对比仿真结果表明：时变终端滑模控制比线性滑模控制的轨迹跟踪时间快41.5%；线性滑模控制器下的轨迹跟踪稳态误差为0.005，时变滑模控制器使轨迹跟踪的稳态误差降为0，实现精确跟踪。     

移动机器人轨迹跟踪快速终端滑模自抗扰控制

针对移动机器人动力学模型难以精确建立、运动过程中各种干扰对高精度轨迹跟踪造成偏航等问题,构造出一种快速终端滑模自抗扰控制器,实现了高速高精度轨迹跟踪控制目标。首先建立非完整移动机器人的干扰控制模型;然后运用扩张状态观测器实时监测系统未建模动态与各种干扰;同时将扩张状态量和系统反馈量作为快速终端滑模算法的系统变量;最后设计出一种快速终端滑模控制律,代替传统自抗扰算法中的非线性控制律,从而实现位姿的快速精确跟踪。该算法既克服了非线性误差控制律中参数繁杂不易整定的缺陷,又增强了系统鲁棒性和轨迹跟踪的动态品质。对比仿真实验验证了该控制算法的有效性和先进性。     

一种新型的移动机器人轨迹跟踪控制方法

主要是对非完整约束下移动机器人的轨迹跟踪控制进行了研究,提出了一种新型的基于移动机器人运动模型、具有全局渐近稳定性的跟踪控制方法。这种非线性控制方法主要分为前馈和反馈两个部分：前馈部分是一种滑模控制器,它是基于反演设计的思想设计了切换函数,采用指数趋近律,减少了滑模变结构控制的抖动,并使用Lyapunov第一法对控制系统进行了稳定性分析,证明了滑模跟踪控制器是稳定的;反馈部分是基于Lyapunov函数的方法设计的反馈控制器。通过前馈部分和反馈部分的相互作用,提高了移动机器人轨迹跟踪控制的精度。实验结果表明与一般的跟踪控制方法相比,控制效果明显改善,跟踪误差能在较短时间内收敛,具有很好的抗干扰性能。     

基于云模型的船舶航迹跟踪滑模控制

为解决船舶路径跟踪控制中存在的非线性问题,引入滑模控制实现船舶的轨迹跟踪。采用云模型与指数趋近律结合的方法,设计基于云模型的轨迹跟踪智能滑模控制器,以减少滑模控制中的抖振。仿真结果表明,通过云模型的不确定性推理,智能滑模控制器能够动态调整滑模控制的趋近速度,抑制抖振的产生,船舶动态轨迹跟踪性能良好,能够精确控制航迹。     

压电迟滞系统的3阶滑模跟踪控制器设计

对一类压电迟滞系统模型,设计了3阶滑模跟踪控制器.引入辅助变量项,对3阶滑模函数获得了一种特定动态方程;根据这个动态方程,求出了滑模控制量;采用Lyapunov方法证明并分析了所有滑模平面的稳定性.仿真实验验证了该滑模跟踪控制器的有效性.     

反馈线性的非线性系统的分步输出变结构控制

针对一类存在参数不确定性的反馈线性的非线性动态系统,通过构造两个滑模流形,即误差跟踪的线性函数和中间控制变量与其实际值之间的误差,给出了输出跟踪控制律．并设计一个变结构控制律使闭环系统的轨迹渐近趋于滑模区,对于所有滑模区上的轨迹,跟踪误差趋于零．     

具有控制时滞的离散系统的无抖振滑模控制

研究含时滞的线性离散系统的变结构控制问题. 首先将之简化为不含时滞项的线性离散系统. 然后对简化系统提出一种新的无抖振滑动模态控制算法. 该算法使滑模控制分为两个阶段,当系统轨迹在滑模某邻域以外时, 利用传统的到达控制律使系统状态轨迹单调趋近滑模面; 当系统轨迹进入该邻域内, 无抖振控制律使其轨迹一步到达滑模面. 该控制律有效地削除了由离散系统解轨迹的不连续性产生的抖振现象. 仿真结果表明了这种方法的有效性.     

飞翼布局无人机分数阶积分滑模姿态控制

针对存在复合干扰的飞翼布局无人机(UAV)姿态控制问题,提出了一种基于分数阶积分滑模与双幂次趋近律的姿态跟踪控制方案.结合分数阶微积分及滑模变结构控制理论,设计了分数阶积分滑模面.为解决传统趋近律收敛时间长和抖振严重等不足,提出一种具有二阶滑模特性且有限时间收敛的双幂次趋近律.在名义控制律的基础上,设计super twisting滑模干扰观测器,实现对复合干扰的估计和补偿,增强内外环控制器应对复合干扰的鲁棒性.为充分利用冗余操纵面与解决非线性舵效问题,在飞行控制系统中引入了非线性控制分配环节.仿真结果验证了所提方案的有效性.     

基于时变终端滑模的任意迭代初态抑制控制EI北大核心CSCD

为解决迭代学习过程中的任意迭代初值和迭代收敛理论证明难的问题,本文构造了一种轨迹跟踪误差初值恒位于滑模面内的时变终端滑模面,将轨迹跟踪误差初值不为零的轨迹跟踪控制问题转换为滑模面初值恒为零的滑模面跟踪控制问题,建立了任意迭代初值与相同迭代初值的迭代学习控制理论连接桥梁.本文提出一种基于时变滑模面的比例–积分–微分(PID)型闭环迭代学习控制策略,基于压缩映射原理证明了迭代学习的收敛性,给出了迭代收敛条件.时变终端滑模面经有限次迭代学习收敛到零,达到轨迹跟踪误差最终稳定在时变滑模面内的目的;Lyapunov稳定理论证明了位于滑模面内的轨迹跟踪误差在有限时间内收敛到原点,达到轨迹局部精确跟踪目的.随机初态下的工业机器人轨迹跟踪控制数值仿真验证了本文方法的有效性和系统对外部强干扰的鲁棒性.     

两轮不平衡小车变结构控制抖振与鲁棒性研究

为了进一步减小两轮不平衡小车在变结构控制过程中产生的抖振,同时保留系统滑模的鲁棒性,针对反馈线性化得到的小车系统的线性模型,首先基于饱和函数准滑模指数趋近率,以常规切换面为基础设计动态切换面准滑动模态控制器.该控制器有效地削弱了系统的抖振,但也削弱了系统的鲁棒性;然后通过给趋近律中加入扰动跟踪项设计出带扰动跟踪项的动态...