一种新的约束变速趋近律离散滑模控制方法

考虑惯性执行器输出速度有限的实际,引入趋近律变化速率的控制函数,设计了一种新的无抖振离散滑模变速趋近律算法. 首次提出了通过设计趋近律变化速率来构造离散滑模趋近律的思想,使得控制器的物理意义更加明显,设计更加灵活和简单.对于标称系统, 该算法可以使切换函数在有限时间内快速无抖振地收敛至零;对于满足匹配条件的不确定系统,切 换函数能够收敛至与不确定性及控制参数相关的某一数值,通过设置控制参数,可使这一数值任意小.     

基于一种新型趋近律的自适应滑模控制

首先, 利用特殊幂次函数和反双曲正弦函数构造一种新型滑模变结构控制趋近律; 然后, 采用该趋近律设计一种自适应滑模控制律, 并证明滑模控制系统误差渐近收敛. 仿真实验表明: 在存在时变转动惯量和摩擦力矩扰动的情况下, 该自适应滑模控制系统具有较高的位置和速度跟踪精度, 并有效减弱了控制输入信号的高频震颤现象; 同时, 采用反双曲正弦函数的自适应律能较好地平滑系统转动惯量估计值, 减小控制输入信号的幅值.

     

自适应非奇异终端滑模控制及其在BPMSM中的应用

为提高终端滑模控制中状态变量的全局快速收敛性, 提出一种自适应变速指数趋近律. 该趋近律引入状态变量的一阶范数, 根据状态变量距离平衡点的远近自适应调整指数趋近速度和等速趋近速度, 从而实现缩短趋近时间的同时削弱系统抖振. 应用该趋近律设计无轴承永磁同步电机(BPMSM) 转子速度及径向位移非奇异终端滑模控制器, 仿真结果表明, 该方法能快速地跟踪转速及径向位移给定值, 系统超调及稳态静差小, 具有较强的鲁棒性.

     

基于指数趋近律的非奇异Terminal滑模控制

针对一类二阶非线性不确定系统,分析了传统Terminal滑模控制的奇异问题和Terminal滑模控制的调整时间问题.为改善到达滑模面的速度,结合趋近律思想,提出了基于指数趋近律的非奇异Terminal滑模控制器的设计方法和两种新的控制律,在克服奇异问题的基础上提高了系统的收敛速度,缩短了调整时间.仿真结果表明,所设计的控制律可使系统在较短时间内收敛到平衡点,表明了该方法的有效性.     

基于两相幂次趋近律的航天器姿态控制

针对带有系统不确定性的航天器姿态控制系统,提出一种基于两相幂次趋近律的姿态控制方法.在趋近律设计中,根据滑模变量值的变化调整趋近律的幂次值,确保滑模变量在远离滑模面和接近滑模面时均具有更快的收敛速度.同时,通过分别计算两个趋近阶段的收敛时间,可直接获得较为准确的滑模变量收敛时间表达式.此外,在控制器设计中采用鲁棒项补偿...     

一种新型滑模控制双幂次趋近律

针对滑模控制中传统趋近律存在收敛速度慢、时间长和抖振严重等不足,提出一种利用双幂次趋近律提高系统状态收敛速度的设计方案.该双幂次趋近律无论在远离滑动模态还是在接近滑动模态的空间内均具有快速收敛能力.理论分析表明,该双幂次趋近律具有二阶滑模特性,当系统存在不确定性时,系统状态及其导数可以快速收敛到平衡零点的邻域内.仿真结果表明,双幂次趋近律与传统幂次趋近律、指数趋近律、快速幂次趋近律相比,具有更快的收敛速度和更好的运动品质.     

双层自适应快速super twisting控制算法

为提高super twising算法的收敛速度,解决现有算法存在的增益过估计问题,提出了两种自适应增益快速super twisting算法.分别通过快速终端滑模趋近律和增加线性项加快收敛速度.利用基于等效控制的双层自适应律调节增益,保证滑模存在条件的成立,同时使增益尽量的小.采用Lyapunov方法证明了新算法具有更优良的收敛特性,根据有界实引理和Schur补定理分别给出了两种算法的参数整定策略.仿真算例表明,在相同控制参数下,新算法的能耗与原算法接近,并具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性.     

SCARA机器人的模糊自适应滑模控制

为了提高SCARA机器人的轨迹跟踪控制性能,提出一种双模糊自适应滑模控制;采用一自适应模糊控制器,根据滑模到达条件对滑模切换增益进行估算,消除滑模控制中输出力矩的抖振现象,增强其对不确定性因素的适应能力;采用另一自适应模糊控制器对指数趋近律系数进行修正,改善由于大范围初始位姿产生的偏差而引起的大力矩和速度跳变问题;基于Lyapunov方法进行了稳定性证明,保证控制系统的稳定性与收敛性;仿真实验结果表明,该方法应用于SCARA机器人,跟踪效果良好并产生了平滑的力矩输出和速度输出.     

一种改进指数趋近律单向辅助面滑模控制

针对连续非线性系统,结合指数趋近律,采用一种改进指数趋近律的单向辅助面滑模控制方法。首先依据给定的连续非线性系统和状态约束,设计基于指数趋近律的单向辅助面滑模控制器,在此基础上,引入了改进指数趋近律单向辅助面滑模控制器,并给出有限时间收敛的理论证明和收敛时间计算公式。最后通过仿真验证了改进的指数趋近律单向辅助面滑模控制方法具有更快的收敛速度和更有效的抖振抑制能力。     

快速收敛的机器人滑模变结构控制

针对滑模变结构控制的收敛速度问题,提出了一种新的非线性滑模面．系统到达该滑模面上任一位置 后,都能够以高于线性滑模和终端滑模的速度收敛到平衡点．同时,提出了一种新的双幂次趋近律,使得系统状态 在趋近滑模面的全过程中,也能够拥有较高的速度,并消除了传统滑模变结构控制所固有的抖振．最后将该方法用 于仿真机器人的路径跟踪控制,结果表明,系统具有较强的鲁棒性和较快的收敛速度,验证了该方案的有效性．     

SCARA机器人模糊自适应滑模控制

为了提高SCARA机器人的轨迹跟踪控制性能,提出了一种基于非奇异终端滑模面和改进的快速趋近律的滑模控制策略。设计了一种非奇异的快速终端滑模面,可在任意初始状态下收敛到平衡点;改进滑模控制的趋近律,在保证快速趋近的同时可有效抑制抖振,并采用双曲正切函数代替传统的符号函数,有效地消除了高频抖振。采用模糊控制调节趋近律参数,改善初始状态误差过大时引起的力矩冲击问题;基于SCARA机器人模型仿真实验表明,实验结果跟踪性能良好,输出力矩平滑。     

串联机器人的双模糊自适应滑模控制

提出了一种串联机器人的改进控制算法。采用一自适应模糊控制器,根据滑模到达条件对滑模切换增益进行估算,消除滑模控制中输出力矩的抖振现象,增强其对不确定性因素的适应能力。采用另一自适应模糊控制器对指数趋近律系数进行修正,改善由于大范围初始位姿产生的偏差而引起的大力矩和速度跳变问题。该方法无需确定被控对象的具体数学模型,具有强鲁棒性和高跟踪精度。基于Lyapunov方法进行了稳定性证明,保证控制系统的稳定性与收敛性。实验结果表明,该方法应用于串联机器人,跟踪效果良好并产生了平滑的力矩输出和速度输出。     

一种连续非奇异快速终端滑模控制方法

为解决现有终端滑模控制算法在收敛速度和抖振方面的问题, 提出一种连续非奇异快速终端滑模控制方法. 采用变系数双幂次趋近率和非奇异快速终端滑模面相结合的设计方式, 提高系统状态在趋近和滑动阶段的收敛速度. 通过Lyapunov 稳定性方法证明所提出的控制率可使得状态轨迹在扰动存在的情况下, 在有限时间内快速收敛到一个区域. 与传统方法相比, 所提出的控制率是连续的, 因此抑制了抖振, 拥有更高的控制精度. 将所提出的方法应用于光电稳定平台, 仿真结果验证了算法的有效性.

     

Sliding Mode Control with Adaptive Fuzzy Immune Feedback Reaching Law

In this paper, a novel adaptive fuzzy immune feedback reaching law (AFIFRL) based sliding mode control (SMC) strategy is proposed for uncertain nonlinear systems with time-varying disturbances. First, a nonlinear immune feedback reaching law (IFRL) inspired by biological immune feedback regulation mechanism is designed to alleviate chattering effect without losing the robustness against disturbances. Second, an improved IFRL is developed in a thin boundary layer to enhance tracking performance. Then, the applied fuzzy controller adjusts the boundary layer online to further improve control performance despite large system uncertainties and disturbances. Furthermore, an adaptive law is employed to estimate the unknown bound of uncertainties, which can effectively attenuate chattering and minimize control effort. The stability analysis is derived by Lyapunov stability theorem. Finally, numerical simulations are conducted to evidence the effectiveness and superiority of the proposed AFIFRL based SMC scheme.     

An improved continuous sliding mode controller for flexible air‐breathing hypersonic vehicle

An improved continuous sliding mode control algorithm is proposed for a flexible air‐breathing hypersonic vehicle (FAHV), including nonsingular fast fixed‐time sliding surface (NFFS) and dual‐layer adaptive continuous twisting reaching law (DACTL). Firstly, the nonlinear control‐oriented model of FAHV is processed using input/output feedback linearization method with the significant flexible effects modeling as unknown matched disturbances. Secondly, a novel NFFS is improved from conventional fixed‐time sliding surface by adjusting power exponent to accelerate convergence rate. In the meanwhile, in order to avoid singularity aroused by fractional power term, an exponential convergent sliding surface is switched when tracking error approaches zero. Thirdly, a DACTL is proposed to realize finite‐time convergence of sliding mode variable with higher convergence precision and less chattering. Dual‐layer adaptive law is utilized to adjust the gain in DACTL based on equivalent control concept so as to enhance robustness automatically and avoid overestimation of control gain. Meanwhile, disturbances can be compensated without knowledge of Lipschitz constants. Ultimately, simulations on longitudinal control of FAHV demonstrate the control algorithm proposed is superior to conventional quasi‐continuous sliding mode controller in the aspect of convergence accuracy and chattering suppression.     

An adaptive reaching law of chattering-free discrete-time sliding mode control for systems with external disturbance

An adaptive reaching law of chattering-free discrete-time sliding mode control is proposed for the systems with external disturbance. An adaptive function is proposed in the reaching law which can increase reaching speed as sliding variable is far away from zero and avoid undesired chattering when sliding variable is close to origin. Moreover, a third-order backward difference of disturbance is added to obtain a narrower quasi-sliding mode band (QSMB). Both the closed-loop system performance and finite reaching steps to achieve the desired QSMB are theoretically analyzed. The simulation results verify the effectiveness of the proposed control strategy.     

Finite‐time attitude stabilization for rigid spacecraft

This paper investigates the finite‐time attitude stabilization problem for rigid spacecraft in the presence of inertia uncertainties and external disturbances. Three nonsingular terminal sliding mode (NTSM) controllers are designed to make the spacecraft system converge to its equilibrium point or a region around its equilibrium point in finite time. In addition, these novel controllers are singularity‐free, and the presented adaptive NTSM control (ANTSMC) laws are chattering‐free. A rigorous proof of finite‐time convergence is developed. The proposed ANTSMC algorithms combine NTSM, adaptation and a constant plus power rate reaching law. Because the algorithms require no information about inertia uncertainties and external disturbances, they can be used in practical systems, where such knowledge is typically unavailable. Simulation results support the theoretical analysis.Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

线控转向系统的自适应高阶滑模控制

车辆线控转向(steer-by-wire,SbW)系统存在摩擦力矩及回正力矩等不确定动态特性,难以实现精确建模与有效控制.为此,提出一种基于自适应模糊逻辑系统的自适应高阶滑模(adaptive higher-order sliding mode, AHOSM)方法,实现SbW系统的有效控制.首先,通过自适应模糊逻辑系统逼近SbW系统的未知动态,使控制器的设计不再需要摩擦力矩及回正力矩的动力学模型;其次,采用高阶滑模和自适应增益技术削弱传统滑模控制器存在的抖振现象;再次,通过构造Lyapunov函数设计增益自适应律补偿逼近误差和系统不确定项对控制精度的影响,该方案不需要系统不确定项的界已知,且能够避免增益过估计现象;最后,通过稳定性分析证明该控制器可以在有限时间内建立实际滑动模态,数字仿真和硬件在环实验进一步验证了该控制方法的有效性和优越性.     

一种新型复合滑模趋近律设计与分析

针对传统幂次趋近律存在的抖振以及全局收敛缓慢的问题,提出一种新型复合滑模趋近律,该趋近律通过引入正切函数以及对传统幂次趋近律的改进,实现趋近律的快速收敛和无抖振特性.首先,引入正切函数,在初始状态已知的情况下使系统更快地收敛;其次,通过设计的趋近律改进传统幂次趋近律中含符号函数乘积项容易引起的抖振;然后,理论证明新型复合趋近律能够快速收敛且无抖振,并推导出趋近速率及稳态误差界;最后,以直线磁悬浮同步电动机磁悬浮系统为例,与双幂次趋近律和多幂次趋近律仿真对比,进一步验证新型复合趋近律能够明显缩短系统的动态过程并消除抖振,且存在模型不确定性及外加干扰作用下,系统仍能迅速地收敛到平衡点附近的领域内.