时滞非线性T-S模糊马尔科夫跳变系统的滑模控制

针对时滞非线性T-S模糊马尔科夫跳变系统的滑模控制问题,设计了一个新的积分型滑模面函数,得到带有状态时滞和非线性项的等效控制律,消除了系统中的非线性项,并得到滑动模态渐近稳定的充分条件.利用李雅普诺夫理论设计T-S滑模控制律,使系统的状态轨迹在有限的时间内到达指定的滑动面.通过单连杆机械臂模型仿真实例验证了本文方法的有效性,所设计的滑模控制律可以使系统达到稳定状态.     

二阶不确定离散系统的时变滑模面变结构控制

针对一类二阶不确定离散系统，利用离散变结构控制系统所具有的滑动模态区，提出了一种具有强鲁棒性的时变滑模面离散变结构控制方法，通过旋转和平移初始滑模面得到了一个时变的滑模面，并证明了在此滑模面条件下滑动模态的存在性，给出了滑模面旋转和平移的具体过程，同时由于滑动模态区的宽度固定，可定量地确定出滑模面在各个采样时刻的变化量，该控制方法使得闭环系统在任意的系统初始状态都处于滑动模态区内，然后通过结合旋转和平移滑模面的方法，使随后任何时刻的系统状态都处于滑动模态区内，消除了传统变结构控制方法具有的趋近稳态运动，提高了系统的鲁棒性能，最后给出了一个数值仿真算例，证明了这种控制方法的有效性。     

感应电动机全局高阶滑模观测器

提出了一种基于高阶滑模的感应电动机全局滑模观测器,用于实现电机转速及转子磁链的高精度辨识。通过设计全局滑模面,实现了观测器在整个控制过程中均处于滑动模态,提高了观测器的鲁棒性。设计的高阶滑模控制律可以得到平滑的等效控制信号,实现了直接将滑模控制信号用于系统状态观测,提高了观测精度。仿真和试验结果表明:所设计的滑模观测器有效地抑制了抖振现象,具有良好的观测精度,并且对外部负载扰动及内部参数摄动具有较强的鲁棒性。     

机器人前馈补偿滑模鲁棒控制

本文针对机器人轨迹跟踪控制问题,基于滑模变结构控制的基本理论,提出了一种具有前馈补偿的滑模变结构鲁棒控制器。通过引入顺馈控制（对滑模切换函数的ＰＩ控制）来改善滑动模态的动特性,并消弱或消除常为结构控制所存在的“颤振”现象：应用前馈补偿来提高跟踪精度,仿真结果验证了该方法有效性。     

车辆半主动座椅悬架滑模变结构控制

针对三自由度的车辆座椅悬架模型,以近似天棚阻尼系统为参考模型,运用滑模变结构方法设计了半主动座椅悬架的滑模控制器.首先将实际被控系统和参考模型间的广义误差动力学引入渐近稳定的滑动模态中;采用极点配置法确定滑模切换面的参数,根据滑模控制理论推出滑模面上的等效控制力,再选择等速趋近律确定实时控制阻尼力.仿真结果表明在时域和频域中,该滑模控制器性能较稳定,较被动及PID控制的座椅悬架系统其减振效果得到明显改善,具有较好的鲁棒性和跟踪性能.     

基于神经元补偿的直线伺服系统全程滑模控制

针对直接驱动的交流永磁直线伺服系统，提出一种基于神经元补偿控制的全程滑模变结构控制策略，该控制策略是使控制系统从开始就处于所设计的滑动模态上并将其保持，解决了以往变结构控制中能达阶段的鲁棒性问题，通过神经元控制的补偿作用，削弱了滑模控制引起的抖振，仿真实验结果表明，该策略对系统参数变化和负载扰动等不确定因素具有很强的鲁棒性，而且提高了直线伺服系统的伺服精度。     

攻击型无人机鲁棒导引律研究

文章研究了攻击型无人机鲁棒导引系统,采用对干扰和摄动具有自适应能力的滑动模态变结构控制方法设计了攻击型无人机滑模导引规律.针对用于消除颤振的伪滑动模态不能实现精确跟踪的缺陷,对滑模导引规律中颤振消除进行了优化设计,引入系统运动状态轨迹接近角变量,使消除颤振的伪滑动模态边界层宽度随着系统状态到达滑动模态而逐渐减小为零,从而达到了既能消除颤振又能实现精确跟踪的设计目标.通过仿真验证了该导引规律具有攻击弹道平缓、抗目标机动扰动能力强、鲁棒性好、制导精度高的优点.     

饱和切换系统的滑模控制及在转台中的应用

应用饱和切换系统的滑模控制理论对转台控制系统进行了研究.在分析饱和切换系统理论的基础上,利用系统降维的方法设计了饱和切换系统的滑模函数,保证滑动模态渐进稳定及滑动运用具有良好的品质;并对饱和项采用自适应律处理后,设计了切换系统的滑模控制器使被控系统满足到达条件.最后,将该方法运用到伺服转台控制系统的设计当中并进行仿真,仿真结果表明该方法具有较好的动态性能及较强的鲁棒性.     

直流电动舵机的离散模糊变结构控制

针对外来扰动和不确定参数项对电动舵机伺服控制的影响以及传统滑模控制的抖振现象,设计了一种基于等效控制的离散模糊滑模控制方法。该方法利用模糊控制器调整切换控制量的值,消除不确定项及外来扰动的影响,柔化了控制信号。分析了直流电动舵机系统的工作原理并建立了数学模型,给出了离散模糊变结构控制器的设计过程,证明了系统的稳定性。仿真结果表明所设计的控制系统具有较好的鲁棒性,同时又降低了常规滑模控制所产生的抖振。     

一类线性参数变化时滞系统的鲁棒滑模控制

研究了一类线性参数变化连续时间系统的稳定性、状态反馈镇定和滑模控制问题.通过引入适当加权矩阵变量寻找Le ibn iz-Newton公式各项之间的关系,从而直接地处理系统中的时滞状态项,避免了常规应用Le ibn iz-Newton公式进行模型变换的间接方法所带来的较大保守性.基于参数线性矩阵不等式方法提出了该类系统参数二次稳定的时滞相关的新条件.基于该条件研究了该类系统的状态反馈镇定和滑模控制问题.分别提出了镇定控制器设计条件和滑动模态存在条件,并设计了滑模控制器,保证了闭环系统的参数二次稳定.仿真实例证明了该设计方案的可行性.     

PMSM无位置传感器控制的系统延迟补偿方法

提出了一种基于系统延迟补偿的永磁同步电机位置观测方法,以避免在高速下滑模位置观测器精度受永磁同步电机驱动系统中的模拟延迟和数字延迟影响而产生位置估计误差。首先,建立了用于位置估计的典型滑模观测器,并分析了滑模运动的可达性。其次,研究了模拟电路对定子电流的影响,推导了采样电路中的有源滤波、无源滤波及偏置电路的传递函数,计算了采样电路对定子电流造成的总延迟相位。再次,分析了滑模观测器的数字实现过程造成的电流相位延迟。又再次,提出了基于直接信号补偿的方法,补偿了以上因素造成的电流相位误差。所提延迟补偿方法不仅提高了位置估计精度,还改善了闭环控制的电流调节性能。最后,在8 000 r/min电机驱动平台上进行了实验,结果表明所提系统延迟补偿方法提高了位置估计精度。     

时滞反馈Lorenz系统的神经网络滑模自适应同步控制及在保密通信中的应用

为了研究不确定Lorenz混沌系统同步控制在保密通信中的应用,首先设计了时滞反馈Lorenz混沌系统,并通过Poincare映射和功率谱分析了其混沌动力学特性.在此基础上,提出了不确定时滞反馈Lorenz混沌系统的神经网络滑模自适应同步控制策略.应用径向基(RBF)神经网络逼近混沌系统的不确定项,基于该径向基神经网络的输出再利用滑模控制和自适应控制相结合的方法提出了单维同步控制器的设计.最后,将所设计的同步控制方法应用于保密通信.仿真结果表明,本文所提出的神经网络滑模自适应同步控制方法可以实现混沌系统同步并可应用于保密通信,且具有较强的抗干扰能力.     

带负载力矩补偿观测器的直流调速系统

提出一种带负载力矩干扰补偿的直流调速系统.利用系统中可测量到的电枢电流和转速信号,通过线性网络获得系统中不可直接测量的负载力矩的等效信号,并使此信号参与系统的控制作用,从而克服负载力矩对电机转速的影响.仿真实验结果表明系统不仅具有良好的静、动态性能,而且具有较强的抗负载力矩干扰能力.     

执行器被攻击下不确定信息物理融合系统的超螺旋控制

文章研究了具有外界干扰和执行器被虚假数据注入攻击的不确定信息物理融合系统的安全控制问题。为防御攻击，提出一种基于超螺旋的安全控制策略。首先，设计了一种积分型滑模函数，分析了滑模动态的稳定性；其次，通过使用线性矩阵不等式技术求解出滑模参数，并基于求解出的参数设计出超螺旋控制器，同时证明了闭环系统可以在有限时间内收敛；最后，通过一个仿真实例验证了所提算法的有效性。     

一种基于模糊滑模监督控制的速度控制器

提出了一种带监督控制器的模糊滑模控制方法,利用监督控制器来保证当系统状态误差远离滑模面时,能迫使系统加速向滑模面运动．先用试错法和直接自适应模糊控制方法设计模糊控制器,然后用改进的滑模函数调整模糊控制器参数以减小系统的抖振,用监督控制器来增强系统的鲁棒性．仿真结果表明,该控制方法是可行的．     

空间智能桁架的有限时间振动抑制控制

航天器结构设计需求趋于轻型化,大挠性空间桁架结构的应用日趋广泛,由于其具有低阻尼、大柔性等特性,在轨运行时容易产生大幅度的振荡,从而影响航天器的正常工作.为抑制传感器/作动器一体化的空间智能桁架结构的振动,基于独立模态空间理论并结合动态补偿线性化思想设计了基于终端滑模的有限时间控制方法.首先,基于有限元方法建立桁架动力学模型.然后,基于独立模态空间理论能够对各阶模态响应实现解耦的特点设计模态滤波器,利用扩张状态观测器对由外界环境干扰和模型摄动构成的系统总干扰进行实时估计,采用"动态补偿线性化"的思想将桁架动力学模型进行简化.最后,提出了一种结合双幂次趋近律与终端滑模面的有限时间控制器.仿真结果表明,相比于传统的齐次方法有限时间控制器,所提出的振动抑制控制器能够在较短时间内显著降低空间智能桁架结构在受到瞬态干扰力和周期干扰力作用时的模态振动响应幅值.算法具有良好的鲁棒性和有限时间振动收敛特性.     

具有重构功能的基于RBF神经网络直接自适应飞控系统

反馈线性化方法鲁棒性研究一直是近些年来的研究热点。针对基于反馈线性化方法的鲁棒控制，提出了一种将反馈线性化和RBF神经网络直接自适应控制相结合的综合控制方法，利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律，保证了闭环系统的稳定性。该方法应用于某型号飞机舵面故障状态仿真，结果表明RBF神经网络自适应控制方法补偿作用显著，相当于系统具有一定的重构功能。     

基于云模型趋近律的智能滑模控制器设计

为了解决传统滑模控制中采用指数趋近律产生的抖振问题,提出一种采用云模型趋近律的智能滑模控制方法.提出将云模型和趋近律相结合,利用云模型推理方法,动态调整趋近速度,保证系统状态快速、稳定地到达滑模面.将所设计的滑模控制器用于平行单级双倒立摆的稳定控制,仿真结果验证了设计方法的有效性,对系统摄动和外部干扰都有很强的鲁棒性.     

鲁棒滑模递归神经网络CNC机X-Y 平面控制

鲁棒递归神经网络的滑模控制能跟踪参考轮廓的双轴运动机构,双轴运动机构是由2个矢量控制永磁同步电机驱动的计算机控制的X-Y平面的数字控制机.RRNN滑模控制系统是基于分别控制X轴和Y轴运动获得的近似极佳的动力特性,其运动跟踪性能通过使用对参考变化、外来干扰正交耦合干涉和摩擦转矩的鲁棒性的控制技术而得到改善,在圆形参考轮廓上提供的实验结果表明,所提出的控制系统的动态特性的抗干扰性达到可不考虑所存在的不确定性.     

Adaptive high precision position control of servo actuator with friction compensation using LuGre model

Adaptive control of servo actuator with nonlinear friction compensation is addressed.LuGre dynamic friction model is adopted to characterize the nonlinear friction and a new kind of sliding-mode observer is designed to estimate the internal immeasurable state of LuGre model.Based on the estimated friction state,adaptive laws are designed to identify the unknown model parameters and the external disturbances,and the system stability and asymptotic trajectory tracking performance are guaranteed by Lyapunov function.The position tracking performance is verified by the experimental results.