线控转向系统的自适应神经网络跟踪控制

针对车辆线控转向(SbW)控制系统受外部扰动和结构不确定等因素影响,结合神经网络系统的逼近特性,提出一种鲁棒自适应神经网络控制器来实现SbW系统的在线建模与转角控制。该控制器不需要SbW系统结构和参数完全已知的条件,而是通过神经网络逼近SbW系统的未知动力学,以及鲁棒方法消弱时变扰动和逼近误差对控制性能的影响。同时,该方法可由Lyapunov函数导出自适应律,从而保证了系统收敛性与稳定性。最后,通过稳定性分析表明了系统跟踪误差可渐近收敛至原点附近可调的邻域内;数值仿真和硬件在环仿真实验表明了该方法的有效性与优越性。     

PEMFC系统过氧比的自适应高阶滑模控制

调节控制质子交换膜燃料电池(PEMFC)空气供给系统过氧比(OER)在理想范围可有效提高PEMFC系统输出净功率.为此,本文首先结合反馈控制理论将非线性PEMFC空气供给系统转化为标准形,并对系统内部动态进行了稳定性分析.然后基于PEMFC空气供给系统系统扩展的状态空间,并提出一种新型的自适应高阶滑模方法.该控制器不需PEMFC空气供给系统模型和干扰/不确定向的界已知的条件,自适应模糊逻辑系统可在线逼近系统中未建模动态.并且通过在线自适应获得的控制增益可保证系统跟踪误差收敛到原点附近的邻域内.最后,结合Lyapunov理论验证了系统的收敛性与稳定性,通过仿真和硬件在环实验进一步验证了该控制器的自适应性与优越性.     

独立线控转向电机转角自适应反演滑模控制

针对独立线控转向系统中转向直流电机控制精度低、响应速度慢的问题,以独立线控转向系统转向电机为控制对象,采用自适应反演滑模控制(ABSMC)算法对转向电机转角进行跟踪控制.通过反步法推导控制律,并利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性.应用Carsim与Simulink的联合仿真,以横摆角速度不变的变传动比控制为...     

带有干扰观测器的线控转向系统复合自适应神经网络控制

考虑车辆线控转向(SbW)系统存在不确定动态特性以及外界干扰影响.本文提出一种带有干扰观测器的复合自适应神经网络实现SbW系统的精确建模与稳定控制.首先,利用神经网络在线逼近系统不确定动态,避免控制器设计中使用到系统模型的先验知识.然后,结合系统的跟踪误差与建模误差提出一种新的复合自适应学习率来更新神经网络的权值,从而...     

不确定非线性系统的自适应反推高阶终端滑模控制

针对一类非匹配不确定非线性系统,提出一种神经网络自适应反推高阶终端滑模控制方案.反推设计的前1步利用神经网络逼近未知非线性函数,结合动态面控制设计虚拟控制律,避免传统反推设计存在的计算复杂性问题,并抑制非匹配不确定性的影响;第步结合非奇异终端滑模设计高阶滑模控制律,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.理论分析证明了闭环系统状态半全局一致终结有界,仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

一类非线性系统的模糊直接自适应控制

针对一类单输入单输出仿射非线性系统,利用模糊基函数网络的逼近能力,并根据滑模控制原理在控制器中加入逼近误差和外部干扰补偿控制器,提出了一种模糊直接自适应控制方法。该方法不但实现了系统的鲁棒控制,还同时考虑了误差状态的位置信息和运动信息,较大地改善了系统的控制性能。通过Matlab仿真,证明了所设计的模糊直接自适应控制器不但具有鲁棒性,而且可以保证系统具有很好的跟踪性能。     

一类非线性不确定系统的高阶积分自适应滑模控制

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.     

线控转向系统的主动转向控制策略研究

线控转向系统取消了转向盘和转向轮之间的机械连接,可以对前轮进行主动转向控制以增强操纵稳定性和主动安全性.通过使前轮线控转向系统的期望横摆角速度跟踪稳态质心侧偏角为0的四轮转向车辆的横摆角速度,设计线控转向系统的变传动比,主动控制前轮转角.通过时域响应、转向增益、开环总方差等指标对其进行了性能分析.结果表明:采用提出的主动转向控制策略时稳态质心侧偏角大大降低,开环总方差大大降低,从而提高了汽车的操纵稳定性.     

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。     

一类非线性不确定系统高阶滑模自适应控制设计

针对一类非线性不确定系统,提出一种高阶滑模自适应控制算法．为减少系统抖振和不确定边界未知但有界问题,引入可在线调整参数的双极sigmoid函数和控制器增益．利用Lyapunov理论证明系统在有限时间内稳定并具有鲁棒性,且不确定的上界不需要预先确定．仿真结果验证了该方法的有效性．     

高阶耦合机器人的自适应模糊滑模分散控制

针对一类存在模型不确定性和未知非线性扰动的机器人系统,考虑其不确定项和未知扰动项的上界是关于系统状态的普通高阶多项式,结合模糊系统的逼近能力,提出了一种基于滑模控制原理的自适应模糊分散控制方法.该方法不仅能够使得关节之间相互耦合的机器人各关节的控制器仅由本关节的信息就能完全确定,而且消除了现存文献在设计机器人分散控制器...     

多输入多输出非线性不确定系统连续高阶滑模控制

针对一类MIMO非线性不确定系统,提出一种新的连续高阶滑模控制算法.引入状态反馈使得系统高阶滑模控制问题等效转换为多变量不确定积分链的有限时间稳定问题,首先针对标称系统设计有限时间到达连续控制律,实现系统状态快速收敛,然后采用多变量非解耦形式超螺旋算法克服系统不确定性,实现鲁棒性,最终使得系统控制作用连续、滑模抖振得以大大抑制.基于二次型Lyapunov函数证明系统的有限时间稳定性.针对三阶不确定系统有限时间稳定和气垫船圆形航迹跟踪问题分别进行了仿真,验证了所提算法的有效性、鲁棒性.     

Adaptive fuzzy sliding mode control of nonlinear system

In this paper, the fuzzy approximator and sliding mode control (SMC) scheme are considered. We propose two methods of adaptive SMC schemes that the fuzzy logic systems (approximators) are used to approximate the unknown system functions in designing the SMC of nonlinear system. In the first method, a fuzzy logic system is utilized to approximate the unknown function f of the nonlinear system xⁿ⁼ f(x, t)+b(x, t)u and the robust adaptive law is proposed to reduce the approximation errors between the true nonlinear functions and fuzzy approximators. In the second method, two fuzzy logic systems are utilized to approximate the f and b, respectively, and the control law, which is robust to approximation error is also designed. The stabilities of proposed control schemes are proved and these schemes are applied to an inverted pendulum system. The comparisons between the proposed control schemes are shown in simulations     

机械臂自适应精确时间滑模控制

考虑机械臂中存在的未建模部分、摩擦力、外加干扰,提出一种自适应精确时间滑模控制方法,实现机械臂各关节角的轨迹跟踪.首先对机械臂进行建模,将未建模部分、摩擦力、外加扰动看作集中扰动;其次,设计一种精确时间收敛滑模面,克服传统终端滑模面收敛时间高估的问题,基于此设计全局精确时间收敛滑模控制方法,使得机械臂系统能够在设定时间实现稳定,并在误差收敛后仍具有较强的鲁棒性;接着,设计低通滤波器削减抖振,通过自适应方法估计扰动上界,避免增益的高估;最后,通过仿真实验验证所提出的控制方法能够严格控制机械臂系统的稳定时间,并降低稳态误差,实现机械臂系统的高精度轨迹跟踪控制.     

牵引车–飞机系统的自适应滑模变结构控制

将自动转向技术应用于牵引车–飞机系统, 并以侧偏位移和相对横摆角作为反馈, 提出一种牵引车四轮主动转向控制策略. 重点考虑牵引车和飞机的侧向和横摆运动, 建立含铰接角在内的牵引车–飞机系统非线性动力学模型. 将牵引车和飞机的轮胎侧偏刚度视为有界的不确定性参数, 将侧向风等因素视为未知的外在扰动, 采用自适应滑模变结构控制方法设计牵引车转向角控制器. 仿真结果表明, 设计出的前、后轮转向控制器能使控制系统同时获得很好的轨迹跟踪性和操纵稳定性, 并且能够有效的克服参数摄动和外界干扰对系统操作性的影响.     

再入飞行器姿控系统的准连续高阶滑模设计

针对存在参数不确定性和外扰的飞行器再入姿态控制问题,提出一种基于准连续高阶滑模的控制方案.首先基于奇异摄动理论将姿态控制系统分为快、慢两回路;随后在慢回路滑模控制系统设计中利用范数型切换函数代替符号函数以使虚拟控制量平滑连续;在快回路设计中,基于积分型快速终端滑模、反馈控制和准连续高阶滑模控制理论设计快回路控制系统.理论分析和仿真结果均表明,该控制方案在增强系统鲁棒性的同时能够有效削弱系统抖振.     

Adaptive sliding mode control with moving sliding surface

A continuous sliding mode control with moving sliding surface for nonlinear systems of arbitrary order is presented in this paper. The sliding surface is moved repetitively toward the target sliding surface in order to ensure that the system trajectory is close to the actual surface during the whole control process. The parameters of sliding mode control are tuned by a fuzzy logic. The proposed procedure reduces the time when the system operates in the approaching phase during which the control performance is deteriorated since the system is more susceptible to external disturbances and model uncertainties. The effectiveness of the presented approach is demonstrated on a control of a flexible robot manipulator arm.     

Adaptive sliding mode control and observation

ABSTRACT

This editorial article gives a short introduction to Special Issue of International Journal of Control on Adaptive Sliding Mode Control and Observation.     

Adaptive fuzzy sliding mode control for flexible satellite

The adaptive fuzzy sliding mode control is applied to the attitude stabilization of flexible satellite. The detailed design procedure of the fuzzy sliding mode control system is presented. The adaptive fuzzy control is utilized to approach the equivalent control of sliding mode control and the adaptive law is derived. The hitting control, which guarantees the stability of the control system, is developed. In order to attenuate the chattering phenomena, fuzzy rules are employed to smooth the hitting control. Simulation results show that precise attitude control is accomplished based on the proposed method.     

Adaptive suboptimal second-order sliding mode control for microgrids

ABSTRACT

This paper deals with the design of adaptive suboptimal second-order sliding mode (ASSOSM) control laws for grid-connected microgrids. Due to the presence of the inverter, of unpredicted load changes, of switching among different renewable energy sources, and of electrical parameters variations, the microgrid model is usually affected by uncertain terms which are bounded, but with unknown upper bounds. To theoretically frame the control problem, the class of second-order systems in Brunovsky canonical form, characterised by the presence of matched uncertain terms with unknown bounds, is first considered. Four adaptive strategies are designed, analysed and compared to select the most effective ones to be applied to the microgrid case study. In the first two strategies, the control amplitude is continuously adjusted, so as to arrive at dominating the effect of the uncertainty on the controlled system. When a suitable control amplitude is attained, the origin of the state space of the auxiliary system becomes attractive. In the other two strategies, a suitable blend between two components, one mainly working during the reaching phase, the other being the predominant one in a vicinity of the sliding manifold, is generated, so as to reduce the control amplitude in steady state. The microgrid system in a grid-connected operation mode, controlled via the selected ASSOSM control strategies, exhibits appreciable stability properties, as proved theoretically and shown in simulation.