模糊滑模控制研究综述

本文介绍了90年代以来将模糊逻辑和滑模控制相结合的研究工作,着重描述了模糊控制和滑模控制的相似性、启发式模糊滑模控制、直接和间接自适应模糊滑模控制、模糊神经网络在滑模控制中的应用等方面的原理和方法,分析了它们的特点和联系,本文最后还展望了这一领域的研究方向.     

永磁同步电机伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对永磁同步电机伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种基于扰动观测器的自适应模糊滑模控制方法.通过扰动观测器估计等效扰动,改善了系统的动态性能和稳态性能,并且只需要等效扰动的变化有界,而不是为零,放宽了要求;根据模糊控制原理引入3条模糊规则,在保证滑模条件的前提下有效地削弱了抖振;采用自适应策略估计模糊系统参数的最优值,简化了控制器的设计.实验结果表明,与常规自适应模糊滑模控制相比,本文提出的控制方法不仅能够有效地减小跟踪误差,而且能够改善参数估计过程,保证了参数估计的有界性.     

基于模糊逻辑系统的输出跟踪控制问题

针对一类未知的非线性互联大系统，设计间接自适应模糊控制器以实现跟踪控制，采用模糊控制，模糊逻辑逼近和模糊滑模控制相结合的方法，对维数较低的子系统未知动态和维数较高的互联项未知动态分别采用两类模糊规则进行逼近，对系统的外部干扰及模糊逼近误差采用模糊滑模控制予以抵消，基于Lyapunov方法实现模糊系统中的参数自适应律并在线调节，所设计的间接自适应控制器使系统在Lyapunov意义下稳定，且跟踪误差趋近于0，仿真结果表明了该设计方法的正确性。     

PHANTOM Omni机器人的自适应模糊滑模控制

针对PHANTOM Omni机器人的位置轨迹跟踪问题,采用了一种基于模糊逻辑的自适应模糊滑模控制方案。利用滑模控制中的切换函数作为输入,根据模糊系统的逼近能力设计控制器,并基于李雅谱诺夫方法设计自适应律对控制器所需参数进行实时调节。仿真中将其与传统的滑模控制进行了比较,仿真结果表明：自适应模糊滑模控制能使PHANTOM Omni机器人更好地实现期望的位置轨迹跟踪并有效地减轻抖振现象,从而证明了该方法在PHANTOM Omni机器人上实施的可行性。     

一类非线性系统的模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统,提出了一种模糊滑模控制器的设计方法。采用模糊神经网络设计系统控制器,基于梯度符号变化的局部学习率自适应BP算法,对模糊神经网络的隶属函数中心、宽度和网络权值进行调节,使滑模等效控制的模糊系统后件参数是自适应的;在系统存在外部干扰并有界时,利用李亚普诺夫方法证明了系统控制的稳定性。通过Matlab仿真分析,表明了所设计的模糊滑模控制器不但具有鲁棒性,而且具有良好的跟踪性能。     

一种新的自适应模糊滑模控制器设计方法

对一类非线性系统提出一种新的自适应模糊滑模控制器设计方法。将自适应模糊控制与滑模控制有效地结合在一起,先用滑模控制使跟踪误差进入边界层内,然后启动自适应模糊控制器。该控制器可消除滑模控制器中出现的抖振,并可在存在模糊逻辑系统逼近误差情况下使系统跟踪误差小于预先给定的任意常数。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

基于模糊神经网络的非线性大系统滑模自适应控制

针对一类非线性大系统，基于模糊神经网络，提出了一种分散滑模自适应控制方法。由模糊神经网络实现滑模控制，平滑了控制切换信号，消除了滑模控制中出现的颤动现象且使系统有强的鲁棒性，同时在控制器的设计中不需要知道系统中的不确定性和扰动的上界。利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定理论证明了闭环系统是稳定的且跟踪误差收敛到零的一个邻域内。     

电子节气门模糊自适应调节滑模控制及仿真

电子节气门控制系统具有强非线性时变特性,需采用非线性控制方法进行控制,其中滑模控制应用比较普遍,但系统在切换状态时容易出现抖振现象,不利于系统的精确控制。为改善性能,采用模糊自适应调节滑模控制方法,用模糊逻辑系统来代替传统滑模控制中的指数趋近率系数,从而达到消除滑模控制抖振现象。根据系统数学模型设计了模糊自适应调节滑模控制器,通过在Matlab中进行仿真。仿真结果表明:模糊自适应调节滑模控制能有效解决系统存在的非线性问题,消除滑模控制中出现的抖振,满足系统精确控制的要求。     

基于自适应模糊滑模控制的分数阶混沌系统的投影同步

基于模糊控制理论和滑模控制理论以及自适应控制理论,研究了一类含有外部扰动的不确定分数阶混沌系统的混合投影同步问题.提出了一种自适应模糊滑模控制的分数阶混沌系统投影同步方法.模糊逻辑系统用来逼近未知的非线性函数和外部扰动,并且对逼近误差采用了自适应控制,同时构造了一种具有较强鲁棒性的分数阶积分滑模面.应用分数阶Barbalat引理设计了自适应模糊滑模控制器和参数自适应律.最后数值仿真结果验证了所提控制方法的有效性.     

直线同步电动机磁悬浮系统的自适应模糊滑模控制

提出一种自适应模糊滑模控制方法用以提高可控励磁直线同步电动机(controllable excitation linear synchronous motor, CELSM)磁悬浮控制系统的性能.根据CELSM的特定结构和运行机理,建立CELSM磁悬浮系统的数学模型,包括励磁回路的电压方程、磁悬浮力方程和运动方程;设计积分滑模面和分段趋近律,系统状态轨迹可以根据距滑模面的距离自动切换趋近速度,以很小的斜率穿越滑模面,减小系统的抖振,推导出相应的滑模控制器;为了克服不确定性扰动对系统的影响,设计自适应律使自适应模糊系统对不确定性扰动进行实时估计,用该估计值进行前馈补偿控制,减小控制律中的切换增益和系统的抖振,进一步推导出自适应模糊滑模控制器;用Matlab对控制系统进行仿真,仿真结果表明,采用自适应模糊滑模控制的CELSM磁悬浮系统的性能得到改善.     

不确定多输入非线性系统自适应模糊滑模控制器设计

针对一类不确定多输入非线性系统提出一种新的自适应模糊滑模控制器,该控制器在存在模型逻辑系统逼近误差的情况下使闭环系统跟踪误差小于预先给定常数,消除滑模控制中的抖振,缓解因系统维数增高所致的模糊规则爆炸现象,最后用仿算例验证了所提出方法的有效性。     

多关节机器人的自适应模糊滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种基于全局快速终端滑模面的自适应模糊滑模控制方法。该方法通过设计合适的自适应律,采用模糊自适应控制调节滑模控制的切换控制增益,实现了对建模误差和不确定干扰的自动跟踪,削弱了抖振。系统不需要对建模误差和干扰进行预估计,并且通过对控制器结构的简化,降低了模糊控制器的维数,减少了计算量。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性,仿真结果表明了其有效性。     

基于量子遗传算法的模糊滑模控制

针对一类具有不确定性的非线性系统,提出了一种新的基于量子遗传算法的模糊滑模控制器的设计方法.将模糊控制与滑模控制相结合,利用滑模控制使系统跟踪误差进入边界层内;启用模糊控制替代切换控制,并在边界层上通过监督函数平滑控制作用.在滑动模态产生条件下,通过量子遗传算法优化模糊控制器的控制规则,有效地解决了模糊滑模控制中模糊控制规则的确定问题,从而削弱了系统的抖振,改善了控制器的控制性能.仿真结果表明了该方法的有效性.     

分散自适应模糊滑模控制器的设计与分析

研究了一类具有函数控制增益的耦合大系统的分散自适应模糊控制问题 ,提出了能够利用专家的语言信息和数字信息的分散自适应模糊滑模控制器的设计方案 .通过理论分析 ,证明了分散自适应模糊控制系统是全局稳定的 ,跟踪误差可收敛到零的一个邻域内     

一类大系统的分散自适应模糊滑模控制

研究了一类具有未知函数控制增益的非线性大系统的分散模糊控制问题.基于滑模 控制原理和模糊集理论,提出了一种分散自适应模糊控制器的设计方法.通过理论分析,证明 了分散自适应模糊控制系统是全局稳定的,跟踪误差可收敛到零的一个领域内.     

不同维分数阶混沌预设时间有限时间投影同步

对于不同维分数阶混沌系统的投影同步问题,设计了一种自适应滑模控制器。这使得带有内部不确定量和外部扰动的驱动,响应系统能够在任意预设的时间完成同步,自适应律可以逼近未知量的上界。并针对自适应滑模控制器由于干扰产生抖振的问题,提出了两种解决方案。首先是设计二维滑模控制表,将模糊控制方法加入滑模控制器组成模糊自适应滑模控制器...     

自适应模糊滑模控制器的设计与分析

研究一类非线性系统的自适应模糊控制问题,根据滑模控制原理并利用I型模糊系 统的逼近能力,提出了一种自适应模糊滑模控制器的设计方案.通过理论分析,证明了闭环模 糊控制系统的全局稳定的,跟踪误差可收敛到零的一个领域内.     

一类MIMO非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

针对一类具有下三角形函数控制增益矩阵的非线性系统, 基于滑模控制原理, 并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力, 提出了一种直接自适应模糊滑模控制器设计的新方案. 通过引入积分型李雅普诺夫函数及逼近误差自适应补偿项, 证明了闭环系统是全局稳定的, 跟踪误差收敛到零. 仿真结果表明了该方法的有效性.