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.     

间接自适应模糊控制器的设计与分析

针对一类不确定非线性系统,基于王立新1994年提出的监督控制方案并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力,提出了一种间接自适应模糊控制器设计的新方案.该方案通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响,从而在稳定性分析中取消了要求逼近误差平方可积或逼近误差上确界已知的条件.理论分析证明了闭环控制系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零.仿真结果表明了该方法的有效性.     

FUZZY SLIDING MODE CONTROL SYSTEMS WITH ADAPTIVE ESTIMATION

In this paper the design of adaptive sliding mode control for fuzzy systems is discussed. For a complex physical system represented by an amalgamated fuzzy global model that compromises a set of linear models, conditions for the adaptive sliding mode control to stabilize the global fuzzy model are given. The advantage of the control structure is that a priori knowledge of the upper bounds of bounded uncertainties and internal parameters is not required. Numerical simulations are presented to show the effectiveness of the controller.     

下肢外骨骼膝关节模糊滑模位置控制器设计

针对下肢助力外骨骼膝关节位置伺服系统运动过程中伺服精度要求高、冲击力矩大、负载变化范围广等特点,提出了一种运用模糊规则调节的位置伺服系统滑模控制策略.该策略设计了一种新型带有积分项的滑模面模糊调节部分的结构为单输入双输出,选用模糊规则调节新型终端滑模型趋近率来抑制滑模抖振.仿真及实验表明,该控制策略稳定性和伺服跟踪性好,对负载干扰的鲁棒性强.     

基于一种修改的李亚普诺夫函数的自适应模糊滑模控制

针对一类不确定非线性系统,基于一种修改的李亚普诺夫函数并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力,提出了一种稳定自适应模糊控制器设计的新方案.该方案能够避免现有的一些自适应模糊/神经网络控制器设计中对控制增益一阶导数上界的要求.通过理论分析,证明了闭环模糊控制系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零.     

轮式机器人分数阶滑模内模速度控制器设计

在不同路面行走过程中,为了提高轮式机器人的响应速度,降低外部扰动对调速系统的影响,改善系统抖振,根据分数阶微积分原理,结合滑模控制与内模控制策略,提出一种分数阶滑模内模控制(Fractional Order Sliding Mode Internal Mode Control,FOSMIMC)新方法,应用于轮式机器人调...     

A NEW APPROACH TO TERMINAL SLIDING MODE CONTROL DESIGN

In this paper, terminal sliding mode control design is considered. A control method, different from many existing terminal sliding model control design methods, is proposed based on a new switching law and continuous finite‐time control ideas. Then terminal sliding mode control laws are constructed for some classes of nonlinear systems.     

基于滑模产生条件的模糊滑模控制及其稳定性分析

通过将表示滑模运动特征的代数值作为模糊系 统的一维输入，本文简化了模糊滑模控制的系统 结构，从根本上消除了规则的组合爆炸， 并针对一类特定系统进行了稳定性分析．PM同步电机位置伺 服控制的仿真表明了这种控制 算法的有效性和简便性．     

腿轮式机器人的自适应模糊控制

提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的腿轮式机器人轨迹跟踪控制方法．在利用常规P D控制器提取初始模糊规则的基础上,利用专家经验对初始规则进行补充,最后再利用误差的 反向传播算法对参数进行在线的自适应调整．仿真计算证明该方法具有良好的轨迹跟踪精度 和抗干扰能力．     

一类大系统的间接自适应分散模糊控制

针对一类未知非线性大系统,将模糊控制、模糊逻辑系统及滑模控制相结合,提出了一种间接自适应模糊控制策略,仿真结果证明了所提出的算法是有效的.     

一种基于对象特征的自适应模糊控制

提出了一种基于对象特征的自适应模糊控制.模糊控制器在线判断对象特征,预测控制过程所需能量;据此在线动态变动模糊集合的划分,适应不同对象的控制.控制系统动态品质和稳定性分别在阶跃响应上升阶段和稳态调整阶段实现,兼顾两方面的要求.给出了模糊控制系统稳定的一个充分条件.该条件通过调整控制量的模糊划分实现.     

基于神经网络的自适应模糊控制器

本文提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器，控制器为５层前向结构，其输入和输出均为数值量。根据给定的训练数据，通过学习算法，能够实现前件参数和后件参数的辨识，提取控制规则，最后通过仿真实验证明了这种方法的有效性。     

稳定的多级自适应控制器设计

本文设计了一种电液伺服系统的多级自适应控制器，用正实的概念，给出了控制器的设计程序。并用仿真方法对这种控制器进行了研究。     

鲁棒自适应控制器的一种设计方法

针对鲁棒自适应控制器的鲁棒性和适应性,提出建立一个完整的鲁棒自适应控制器应克服的4个方面问题,论文就这4个问题进行讨论,建立了一种鲁棒自适应算法.该算法在保证控制系统鲁棒稳定的前提下,使模型逐步精确,同时逐步提高控制器的性能.仿真结果证明了控制器的性能.另外,算法较为简单,易于在线实现.     

神经网络滑模鲁棒控制器及其应用

从提高系统的鲁棒性出发,提出一种基于神经 网络的滑模面和滑模控制器,在证明滑模条件成立的基础上,采用了快速优化学习算法对其 进行参数训练． 经在永磁同步电动机调速系统中应用,表明本文提出的设计方法可满足系 统要求．     

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.     

FUZZY SLIDING MODE CONTROL WITH PIECEWISE LINEAR SWITCHING MANIFOLD

Variable Structure Control (VSC) has been successfully established in control systems engineering in the past two decades. Recently, Fuzzy Sliding Mode Control (FSMC) techniques have drawn the attention of the scientific community, due to their effectiveness in reducing the typical chattering phenomenon arising in VSC. In this paper we present a novel FSMC technique for a class of second order dynamical systems based on a piecewise linear sliding manifold. The proposed approach enhances the effectiveness of VSC in the presence of a saturated control input. In addition, employing the proposed VSC with fuzzy rule based algorithms results in smooth dynamics when the trajectory is in the vicinity of the switching manifold, as opposed to the typical chattering arising under classical VSC. After illustrating the proposed strategy on a simple design example, the approach is applied to an inverted pendulum, a well‐known benchmark for automatic control techniques. The effectiveness of the technique is shown both by means of simulation tests and experiments on a lab equipment. Future research directions include the extension of the technique in the presence of uncertainties in the plant model.