飞机防滑刹车系统的变结构控制研究

对滑模变结构控制方法进行研究,将其应用于飞机防滑刹车系统的控制中。通过对飞机起降过程的分析,简化了系统的外部条件,建立了飞机刹车系统的非线性模型。结合滑模变结构控制的特点,设计出一种飞机刹车系统的变结构控制。仿真结果证明了所提出的滑模变结构控制方法的正确性和有效性。     

飞机防滑刹车模糊滑模变结构控制研究

滑模变结构控制具有好的快速性和强的鲁棒性,非常适合工作环境复杂的飞机刹车系统,但其固有的抖振问题亟待解决。针对飞机防滑刹车系统的高度非线性,设计了一个模糊滑模变结构控制器。在滑模变结构控制基础之上,通过模糊逻辑的调节作用实现附加控制,柔滑控制信号,削弱抖振,提高控制品质。仿真结果表明,飞机防滑刹车系统能够很好地跟踪最佳滑移率,控制方法合理有效。     

无人机全电刹车系统级联快速终端滑模控制

无人机防滑刹车系统具有高阶非线性、强耦合以及参数时变性等特点,会对无人机的地面滑跑性能造成不利影响。提出了一种无人机全电防滑刹车系统快速终端滑模控制方法,实现对最佳滑移率的准确跟踪,并保证刹车系统的稳定性。建立了无人机全电刹车系统整体模型,在控制器设计过程中避免了对地面结合系数拟合公式的依赖。结合反演控制的思想,逐级设计了快速终端滑模控制器实现对滑移率以及刹车压力参考值的精确跟踪,并通过Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性。通过仿真测试验证了所提出控制策略的有效性。     

汽车电子节气门的自适应滑模控制

针对非线性系统提出自适应滑模变结构的控制算法,该算法的基本思想是用自适应策略来估计不确定系统的参数,根据估计出的参数值,设计滑模控制器.将这一控制策略应用于汽车电子节气门控制系统的研究中,设计电子节气门控制系统的自适应滑模变结构控制器.通过计算机仿真,验证该控制方案在节气门控制系统中的可行性和有效性.     

有限时间收敛的滑模自适应控制器设计

针对一类非线性不确定系统不确定边界未知但有界的情况,提出一种设计滑模自适应控制器算法。利用几何齐次性理论和积分滑模面设计了滑模自适应控制器,使其能够在有限时间内镇定,并设计相应自适应律估计控制增益,利用Lyapunov理论分析证明了闭环系统能在有限时间镇定。最后,仿真实例验证了所设计的滑模自适应控制器在不确定的情况下具有鲁棒性和自适应性。     

欠驱动船舶路径跟踪神经元自适应迭代滑模控制

针对模型存在参数不确定以及遭受未知外界干扰的欠驱动船舶路径跟踪控制问题,本文提出一种基于Lyapunov稳定性的神经元自适应迭代滑模控制方法。该方法根据路径跟踪偏差信息构造出四阶非线性迭代滑模面,利用最高阶滑模面构建Lyapunov能量函数,并得到满足系统渐近稳定性条件的一个误差函数,进而采用Adaline单神经元设计自适应控制器,且结合最小二乘法推导出使误差函数收敛的神经元权重在线学习算法,可避免对模型参数不确定项和外界干扰进行估计。将设计的控制器应用于5446TEU集装箱船模型进行仿真,结果表明控制系统能有效地处理模型参数摄动及风浪干扰,具有强鲁棒性,且与迭代滑模控制器相比所得控制舵角输出更加平滑有效。     

一类不确定非线性系统的状态参考自适应滑模控制

针对一类非匹配不确定非线性系统。基于状态参考自适应控制算法和滑模控制策略。提出了状态参考自适应反演滑模控制方案，实现了不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪。与现有的控制器设计相比，大大降低了控制系统阶次，允许系统存在非参数化的不确定性和未知扰动，增强了控制系统鲁棒性。仿真算例证明了理论研究成果的正确性和鲁棒性。     

基于自适应终端滑模控制器的机械手跟踪控制

针对具有不确定性的机械手轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制器设计方法。设计一类非线性不确定系统的自适应二阶终端滑模算法,使得不连续符号函数包含在控制微分项,实际控制作用连续;采用自适应律克服不确定性上界未知问题,基于Lyapunov方法证明系统稳定性;针对机械手轨迹跟踪问题,基于所提出控制方法设计机械手自适应终端滑模控制方案;通过对双关节机械手轨迹跟踪仿真研究,验证所提出控制策略的有效性。     

高阶非线性不确定多智能体系统自适应RBF神经网络协同控制

针对外界环境的干扰及自身系统参数的不确定性对一类高阶非线性多智能体系统的影响,研究在领导跟随者网络模型下系统一致性的问题.该动力学系统中含有高阶积分器耦合未知非线性动力学和未知外部干扰,采用分布式自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络控制算法,确保神经网络对智能体非线性项进行在线逼近,滑模控制消除持续有界扰动等不确定项对稳定性的影响.首先设计出神经网络权值的自适应律,提出一种基于神经网络的自适应滑模控制协议,利用李雅普诺夫稳定性理论,证明该多智能体系统实现领导跟随一致性,并且最终有界跟踪误差的充分条件.在同质和异质多智能体2种条件下,仿真结果验证了提出方法的正确性.     

风帆助航船舶运动的模糊自适应迭代滑模控制

针对风帆助航船舶运动模型的不确定性和高度非线性特点,设计了一种自适应非线性滑模控制器。该控制器利用非线性双曲正切函数对系统输出进行迭代滑动模态设计,应用滑模面反馈控制方法,无需对系统的不确定项和外界干扰进行估计,根据双曲正切函数的严格有界性和控制输入约束条件证明了控制器稳定性,同时引入模糊系统对迭代滑模参数进行优化,增强控制器的自适应性。以“文竹海”号76000DWT散货船为目标进行控制仿真,结果表明,所设计控制器对系统模型不确定参数摄动及风浪作用不敏感,具有强鲁棒性,且与迭代滑模控制器相比所得控制量输出更加合理有效。     

基于非线性模型预测控制的飞机全电刹车控制

针对飞机全电刹车系统的非线性和不确定性,分析了全电刹车系统工作原理,建立了系统数学模型并提出了一种基于准无限时域非线性模型预测控制的飞机全电刹车控制算法;该方法通过实时预测、滚动优化以及反馈校正的策略完成对非线性对象的高效控制,且在满足一定设计规则的前提下具有渐近稳定性;仿真结果表明,与传统的模糊PID控制方法相比,该方法能够控制全电刹车系统获得更稳定和优化的滑移率,从而提供更好的刹车性能。     

基于扩展卡尔曼估计的飞机防滑刹车系统模糊控制

飞机防滑刹车控制系统中对滑移率的研究是近年研究的热门课题。根据飞机地面滑跑的受力分析建立了飞机的非线性动力学数学模型,提出了一种基于最佳滑移率方式的飞机刹车系统模糊控制律;在刹车过程中,提高刹车效率的重要前提是对飞机速度的准确估计,因此提出了基于扩展卡尔曼滤波算法的飞机速度精确估计的方法,将估计飞机速度的最优值作为防滑控制律的输入,实现系统状态的估计。对所提出的算法进行仿真验证,结果表明:基于扩展卡尔曼估计的模糊控制可以准确估计出飞机滑跑时的速度,实现滑移率的最优控制,改善飞机低速段滑移率控制,提高飞机刹车性能和效率。     

航天器姿态跟踪有限时间自适应积分滑模控制

针对刚体航天器存在模型参数不确定性和外界干扰情况下的姿态跟踪控制问题,该文提出了一种有限时间自适应积分滑模控制方法.建立了用四元数表示的航天器姿态跟踪数学模型;在不考虑参数不确定性和干扰的情况下,基于非线性系统齐次性方法设计了一种有限时间控制算法,保证航天器姿态在有限时间内跟踪上期望姿态;当扰动存在时,为提高闭环系统的...     

不确定分数阶PMSM混沌系统自适应滑模控制

针对参数不确定分数阶永磁同步电机混沌系统,研究在含非线性不确定项和外部扰动情况下的控制问题。结合自适应控制理论和滑模控制理论,通过选取一种具有较强鲁棒性的分数阶积分滑模面,设计自适应滑模控制器。该控制器可在参数不确定项、非线性不确定项和外部扰动的上界未知的情况下,实现局部渐进稳定。数值仿真结果验证了该控制器的有效性。     

基于递归小脑神经网络的模糊自适应控制

为解决一类不确定非线性系统控制问题,提出了小脑神经网络模糊自适应算法.将系统分为标称模型、参数不确定部分以及包含建模误差、干扰及未建模动态等在内的混合干扰项,用模糊自适应控制实时逼近系统各个不确定参数,用鲁棒控制消除混合干扰,并设计了递归小脑模型关节控制器作为观测器来对混合干扰的上界进行实时逼近.李亚普诺夫理论证明了控制算法可使系统一致有界稳定,微飞行机器人姿态控制仿真结果表明,控制算法改善了系统的动态性能及鲁棒性,研究结论对复杂非线性系统的有效控制提供了依据.     

直线电机伺服系统的无模型自适应控制

针对直线电机对扰动和系统参数变化的敏感性和由于摩擦力和推力脉动使系统具有明显的非线性特性,设计了基于C-SPACE实时仿真系统的无模型控制器,用Matlab/Simulink搭建了控制算法,并进行了硬件在回路仿真,采用基于紧格式线性化方法的无模型自适应控制方法,对应用C-SPACE实时仿真系统进行了算法分析。此外,对无模型控制算法和常规PID算法进行了分析比较,实验结果表明,无模型自适应控制算法在控制直线电机时的控制效果都要优于PID控制,比PID算法更为简洁化。     

基于RBF神经网络的汽车稳定性滑模控制

针对汽车稳定性控制存在的非线性和参数时变不确定性问题,采用基于径向基函数(RBF)神经网络的方法设计汽车稳定性滑模控制器,能够削弱常规滑模控制所引起的抖动现象,也能提高单纯的神经网络自适应控制的鲁棒性能。仿真结果表明该控制算法可有效地控制汽车按照驾驶员期望的方向行驶,且保证汽车侧向控制系统具有较强的适应性和鲁棒性。     

采用终端滑模观测器的飞机防滑刹车系统执行机构故障重构

研究了基于终端滑模观测器的飞机防滑刹车系统执行结构故障重构的方法。针对常规滑模观测器渐进收敛而影响执行机构故障重构的时效性问题,利用终端滑模控制所具备的有限时间收敛特性,并且考虑实际系统故障信息未知的情况,构造非奇异终端滑模观测器(NTSMO)保证所有状态在有限时间内收敛于零,在等值控制方法的基础上给出了执行机构故障重构律。最后通过MATLAB仿真验证了所提方法的有效性。     

探测器软着陆小行星的自适应超螺旋控制

针对探测器软着陆小行星的轨道控制问题,本文提出了一种基于自适应超螺旋算法的控制方法,避免了传统滑模控制的高频抖振,并且结构简单、无需已知外界扰动时间导数的上界。首先,将软着陆的轨道控制问题描述为一类非线性系统的镇定问题。其次,基于球谐系数法表示的小行星引力场模型设计前馈控制律,将系统解耦为三个滑模函数的一阶子系统。然后,针对每个子系统设计自适应超螺旋控制器,并证明闭环系统的稳定性。最后,将本文提出的控制方法与传统的自适应滑模控制进行了对比仿真,结果表明,所提出的算法能使系统更快地收敛到滑模面上,同时有效抑制抖振效应。     

一类改进的无模型自适应数据驱动滑模控制

针对目前大多数自适应离散变结构滑模控制存在的对受控系统数学模型依赖性和未建模动态问题,提出一类离散时间非线性系统的无模型自适应滑模控制,并对其控制律进行改进。该控制策略本质上属于一种数据驱动控制方法,控制器的设计仅依赖于系统的输入输出数据,不需要任何被控系统模型信息。理论分析表明:该控制算法提高了伪偏导数估计值信息的利用率,加快了系统收敛速度,并通过严格数学推导验证了控制系统的稳定性。通过对直线电机位置和速度信息跟踪的仿真结果表明,该无模型自适应滑模控制具有较好的控制性能,跟踪精度大大提高,鲁棒性增强。