针对高速机动目标的分数阶滑模制导律

针对高速机动目标拦截问题,提出了一种基于分数阶滑模控制理论的制导律设计方案.首先借助Fast Terminal滑模面设计思路,在Fast Terminal滑模动态面中引入视线角速率的分数阶项,构建分数阶动态滑模超平面,然后,结合分数阶微积分理论,在分数阶动态滑模超平面的基础上推导出分数阶滑模制导律,利用无穷状态方法与L...     

基于RBF+NTSMC的舰载火箭炮随动系统控制研究

针对舰载火箭炮控制系统存在火箭炮射速、跟踪精度的问题,提出了一种基于RBF神经网络的非奇异终端滑模控制(NTSMC)策略。基于非奇异终端滑模控制强鲁棒性的特点,用RBF神经网络对未建模动态进行自适应逼近,将RBF神经网络与非奇异终端滑模控制相结合,既保持系统良好的鲁棒性又提高了火箭炮发射精度。仿真结果表明:与传统的NTSMC相比,该控制策略有效地提高舰载火箭炮系统的响应速度、鲁棒性以及发射的命中精度。     

基于RBFSMC 的舰载武器随动系统控制策略

为解决舰载武器在海上射击时精度不高的问题,提出一种基于RBF 神经网络滑模控制策略。根据舰载武 器随动系统的工作原理,建立舰载武器随动系统数学模型,利用滑模在非线性控制中的优越性,采用RBF 神经网络 对系统的摄动参数进行自适应逼近,解决滑模在切换时产生的抖振问题,得出舰载武器随动系统位置控制器的控制 律。仿真结果表明：该控制策略能提高舰载武器随动系统的快速响应能力和动态精度,满足系统要求。     

基于DOB的炮管RBF神经网络滑模控制研究

针对坦克炮身管精确定位和平衡问题,提出了一种基于干扰观测器(DOB)的RBF神经网络滑模控制策略。由于炮控身管平衡系统模型中存在某些时变的不确定参数,所以利用RBF神经网络的万能逼近特性来辨识该参数。为了更好地提升系统的抗干扰性能,引入了干扰观测器,对系统外部扰动进行实时观测。通过仿真试验可知,该控制策略有效地提高了系统的稳定性,消除了滑模控制过程中固有的抖振现象,并大大提高了电液伺服系统的跟踪性能,使系统具有良好的鲁棒性。     

基于扰动观测器的协调器自适应滑模控制

为提高某型火炮协调器在复杂运动工况下的控制精度,以协调器液压系统为研究对象,提出一种基于扰动观测器的自适应滑模控制策略。滑模控制可使系统遵循所设计的滑模动态面状态轨迹,实现系统的非线性控制;增加自适应策略可防止系统因滑模切换增益过大而失效;在此基础上增加扰动观测器进行前馈补偿,能减小系统参数变化和未知扰动对系统的影响,减少抖振,有效提高控制性能。联合仿真和实验结果表明,该控制策略能较好地提高系统控制精度。     

基于干扰观测器的电液位置伺服系统跟踪控制

针对电液位置伺服系统存在匹配和不匹配模型不确定性的问题,提出一种基于滑模的模型不确定性补偿控制策略。通过设计滑模观测器估计电液位置伺服系统的匹配和不匹配模型不确定性,以在控制器设计中将其补偿,有效地削减控制器不连续项增益。将观测器滑模面引入到控制器滑模面中构造新的控制器滑模面,消除不确定性的估计误差,以保证控制器良好的动态性能。此外,不使用系统加速度信息,以降低可测噪声对跟踪性能的恶化。通过Lyapunov稳定性理论验证了闭环系统的全局稳定性。仿真结果显示,与积分滑模控制策略相比,所提方法能够补偿电液位置伺服系统中存在的匹配和不匹配模型不确定性,同时削弱滑模控制的抖振,具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

动态面滑模控制在大型液压起竖系统中的应用研究

针对大型液压起竖系统中的非对称液压缸建模问题,对系统负载流量和负载压力进行了重新定义,推导建立了起竖系统的非线性模型。为克服系统非线性和不确定性对起竖过程控制的影响,引入滑模控制和动态面控制,提出采用一种基于动态面滑模的控制策略,并给出了控制律。仿真结果表明,与PID控制、一般滑模控制相比,该控制方法有较强的抗干扰能力和良好的跟踪性能,提高了起竖过程的鲁棒性和稳定性。     

基于内模控制的分数阶PID算法的稳瞄控制器

研究了分数阶PID在稳瞄系统的控制效果.为了简化分数阶PID的设计,提出一种基于内模控制的分数阶PID设计方法：利用内模原理构造一个仅含整定参数的内模PID,然后通过增加积分阶次λ与微分阶次μ,从而获得分数阶PID控制器;这3个参数可由截止频率、相位裕度和增益鲁棒性约束确定.Matlab仿真与硬件平台试验证明,该控制器相较利用同样约束条件设计的其他控制器,可以使稳瞄系统取得更好的控制性能.     

炮控系统电动负载模拟器神经网络滑模控制

为解决炮控系统电动负载模拟器存在多余力矩的问题,对其神经网络自适应滑模控制进行研究。结合滑 模控制器的特点,构建电动负载模拟器系统模型,通过滑模控制器对复杂非线性系统建立控制器,采用 RBF 神经网 络与滑模相结合的控制方法,利用 RBF 神经网络对系统摄动参数和未建模动态进行自适应逼近,可降低切换增益及 有效地抑制抖振,并对其进行仿真分析与验证。仿真结果表明：该控制策略具有较高的控制精度,且鲁棒性好,满 足系统的控制要求。     

机动目标拦截含攻击角约束的新型滑模制导律

针对导弹带有攻击角约束的机动目标拦截问题,结合积分滑模和全局滑模控制方法的优点,设计了一种全新的导弹滑模制导律（SMGL）。在纵向平面内建立考虑攻击角约束的弹目相对运动方程。采用一种新的非线性饱和函数来构造积分滑模面中的积分项,提出了一种新型的非线性全局积分滑模控制方法,解决了传统积分滑模控制中系统暂态性能恶化的问题,降低了系统的稳态误差,保证导弹在有限时间内以更理想的攻击角命中目标,同时使导弹在整个拦截过程中具有很强的鲁棒性。采用动态面控制方法设计了考虑攻击角约束和自动驾驶仪动态特性的导弹全局非线性积分SMGL,基于Lyapunov稳定性准则证明了闭环系统所有状态最终一致有界。与传统线性积分SMGL和偏置比例导引律进行仿真对比,仿真结果验证了全局非线性积分SMGL的有效性和优越性。     

基于滑模变结构的永磁同步电机伺服系统速度控制技术

速度环是永磁同步电机伺服系统三环控制的中间环节,其控制方法和控制技术的优劣直接影响整个系统的动态响应。根据永磁同步电机空间矢量图及矢量控制原理,分析永磁同步电机数学模型和动静态坐标变换方程,由于速度环的比例、积分(Proportion Integral,PI)控制存在速度超调、速度差积分饱和及抗扰动性能差等问题,提出基于滑模变结构的速度环控制方法,设计滑模面及切换函数,构建滑模变结构速度闭环控制器。分析电流环对电机反电势的影响,提出在电流环的设计过程中加入反电势补偿环节的电流控制器,并对电流环进行简化处理。利用仿真软件对系统电流环、速度环及系统进行建模,通过仿真研究,验证系统速度控制策略的可行性。     

改进型LM-RBF 神经网络在自抗扰控制器上的应用

为解决自抗扰控制器(active disturbance rejection control,ADRC)中参数较多且难以整定的问题,提出一 种基于LM 算法且网络结构可在线优化的径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络。利用滑动窗口的思想将 在线输入的样本放入一个长度固定的队列,将LM-RBF 网络应用于ADRC,在线整定控制器参数,并以永磁同步电 机为对象在Matlab 里进行仿真分析。结果表明：与基于RBF 的常规自抗扰控制器相比,改进后LM-RBF 使控制器 有更快的响应速度及更优的抗干扰能力,能有效提高被控系统的稳定性,满足非线性时变系统对自抗扰控制器的性 能要求。     

某舰载火箭炮交流伺服系统并行复合控制方法

针对舰载火箭炮在发射过程中会受到风浪以及自身扰动的影响而导致射击精度和稳定性降低的问题,提出一种RBF神经网络滑模-模糊PID控制方法。利用RBF神经网络来削弱滑模的抖振,在误差较小时提高响应速度和鲁棒性;利用模糊规则对PID参数进行调整,在误差较大时提高控制精度。仿真结果表明：该复合控制策略可使舰载火箭炮交流伺服系统具有更高的射击精度和反应速度,提高系统性能。     

基于积分滑模的BTT导弹鲁棒反演控制律设计

针对不确定非线性强耦合BTT导弹的控制器设计问题,将滑模控制与反演控制思想相结合,在标称模型的基础上进行反演控制器设计.针对系统所存在的模型不确定性和外界干扰,增加一个积分滑模补偿器,提高系统的鲁棒性能.该方法通过合理地设计积分滑模面,保证系统初始状态处于滑模面上,消除了滑模到达阶段,从而有效地提高了系统的鲁棒性.仿真...     

陀螺稳定平台自适应分层滑模速度控制

为了消除高精度陀螺稳定平台系统中的非线性因素对系统控制的影响,设计了一种自适应分层滑模速度控制器。结合某小型电视跟踪导引头中的陀螺稳定平台实际系统,首先,介绍了稳定平台系统的控制结构,具体分析了陀螺速度闭环的工作原理,以及系统中影响速度控制性能的主要非线性因素。其次,针对系统特点,结合滑模控制强鲁棒性的优点,在速度闭环中设计了分层滑模控制。在边界层内,采用了积分增益型滑模控制。在边界层外,采用了带有灰色预测控制项的滑模控制。针对滑模控制中扰动量无法准确确定的问题,设计了自适应调整方法实时估计扰动量的大小。最后,利用Lyapunov方法证明了该方法的稳定性。在导引头稳定平台上实验表明,同PID控制相比,该滑模速度控制器能够有效消除系统非线性因素的影响,改善了闭环速度揎制的性能,提高了稳定精度。同时,与比例滑模控制相比,该方法有效减弱了抖振现象。     

基于免疫遗传模糊神经滑模的地面作战机器人轨迹跟踪控制

提出了一种基于运动学与动力学模型的免疫遗传模糊神经滑模混合控制器用于地面作战机器人的控制。算法中利用径向基神经网络逼近滑模控制的等效部分,并通过免疫遗传算法对径向基神经网络参数进行了优化,滑模控制的增益通过模糊控制策略进行了调节。利用该算法对圆形轨迹进行了跟踪控制仿真及试验分析,与传统的滑模控制相比,该算法能够有效克服系统的不确定性因素的影响,有效抑制了滑模控制中抖振现象,系统的动态轨迹跟踪性能得到了优化。     

无人炮塔火力线跟踪神经滑模控制

针对无人炮塔火力线跟踪动力系统中存在的火力瞄准机构运动使系统动力参数摄动和火炮射击时冲击使系统输入存在外部干扰问题,提出了一种神经滑模控制策略。采用非奇异终端滑模面保证系统状态能够在有限时间内到达滑模面和平衡点;采用径向基函数神经网络自适应地补偿系统摄动和冲击干扰,保证滑模控制在滑模面的运动。应用李亚普诺夫稳定性判据证明了控制器稳定性和火力线跟踪误差收敛性。仿真结果表明,通过神经网络的在线学习实现了火力线位置精确和鲁棒跟踪,并充分抑制了滑模控制中的抖振现象。该方法是有效的。针对无人炮塔火力线跟踪动力系统中存在的火力瞄准机构运动使系统动力参数摄动和火炮射击时冲击使系统输入存在外部干扰问题,提出了一种神经滑模控制策略。采用非奇异终端滑模面保证系统状态能够在有限时间内到达滑模面和平衡点;采用径向基函数神经网络自适应地补偿系统摄动和冲击干扰,保证滑模控制在滑模面的运动。应用李亚普诺夫稳定性判据证明了控制器稳定性和火力线跟踪误差收敛性。仿真结果表明,通过神经网络的在线学习实现了火力线位置精确和鲁棒跟踪,并充分抑制了滑模控制中的抖振现象。该方法是有效的。