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。     

磁悬浮平台电磁悬浮系统的模糊滑模控制

为实现开环不稳定且高度非线性的磁悬浮平台悬浮气隙的精确控制,采用模糊滑模控制方案,根据电磁悬浮系统的动态非线性数学模型,设计使系统状态在有限时间内到达稳定点的滑模面,通过等效控制和切换控制律实现对参数摄动和外部扰动的完全鲁棒性.根据滑模切换状态,利用模糊推理方法柔化切换控制.基于模糊滑模控制器的控制系统能够有效地削弱滑模控制抖振,并较好地抑制外部扰动,且对参数变化具有完全鲁棒性,实现磁悬浮平台的高刚度稳定悬浮.结果表明,所设计的控制系统对参数变化及周期性扰动具有很强的鲁棒性.     

燃料电池阴极流量无模型自适应滑模控制器设计

针对质子交换膜燃料电池阴极流量控制的问题,考虑到现有基于模型的控制方案对系统动力学的依赖性以及未建模动态对系统控制性能的影响,设计了一种新的基于数据驱动的无模型自适应控制方案。首先,采用非参数动态线性化技术得到阴极流量动态线性化数据模型,可实现对被控系统内部参数摄动和外部扰动的自适应性和鲁棒性。在该数据模型的基础上,设计了自适应二阶滑模控制器来改善系统的暂态品质和稳态精度。此外,在李雅普诺夫稳定性框架下证明了阴极流量系统在所提控制律驱动下进入到收敛的准滑动模态。最后,对于无模型自适应滑模算法中的参数,通过量子粒子群算法进行优化整定,多工况下验证了所提控制系统的有效性。     

移动式数控机床横梁磁浮系统的滑模-H_∞控制

针对龙门移动式数控机床在运行过程中参数摄动以及未建模动态参数可能对系统造成的影响,结合鲁棒H∞理论的控制方案设计出自适应积分滑模控制器.通过积分滑模变结构控制器对整个系统进行鲁棒控制,以确保磁悬浮系统的稳定性和精确性.为降低滑模控制器抖振的发生,采用自适应控制对控制律中的不确定值进行估测.考虑到刀具切削部件所引起的系统质量变化以及外力干扰等对系统的影响,在控制过程中结合了H∞的控制理论,以增加系统的鲁棒性.仿真研究结果表明,与传统控制器相比该控制器具有很强的抑制扰动能力,可以实现稳定悬浮.     

基于自适应模糊滑模的柔性机械臂控制

针对柔性关节机器人控制系统中存在的扰动力、摩擦力、参数变化以及建模误差等导致的控制器精度降低、鲁棒性差的问题,提出了1种基于自适应模糊滑模的鲁棒控制器.控制器由2部分组成,控制器的计算力矩和前馈补偿部分用于控制系统的标称部分,即机器人自身结构相关量、确定性扰动以及摩擦力的线性部分;控制器的自适应模糊滑模部分用于克服系统存在的不确定部分,包括外界不确定性扰动、摩擦力的非线性部分、参数变化以及建模误差等.最后在HIT四自由度柔性机械臂上进行了控制器的相关实验.实验结果表明该控制器具有良好的位置跟踪性能和较强的抗干扰能力.     

Lorenz混沌系统的自适应模糊滑模控制

应用指数趋近律的方法为一类Lorenz混沌系统设计了滑模控制器.考虑系统所受外部扰动且其界参数未知,引入了简单的自适应律,使其能对外部扰动的界参数进行在线估计.为解决滑模控制系统中的滑模抖振问题,同时保证系统的暂态性能,通过模糊规则来调节指数趋近律的参数,得到了一类自适应模糊滑模控制器.仿真结果表明该控制方案的可行性.     

麦克纳姆轮驱动的移动机器人自适应滑模控制器设计

针对麦克纳姆全向轮驱动的移动机器人轨迹跟踪控制问题,设计了一种自适应滑模控制器。将自适应鲁棒控制应用于麦克纳姆轮驱动的移动机器人轨迹跟踪以获得良好的动态跟踪性能以及鲁棒性能。首先对基于麦克纳姆轮的移动机器人进行了运动学建模,在此基础上进行了自适应鲁棒控制器设计。提出了一种比例-积分-微分(PID)形式的滑模面,满足了系统的鲁棒性要求;设计了一种能够快速收敛的趋近律,减少了整定参数所消耗的时间并能有效抵抗外部扰动。最后,存在脉冲扰动以及正弦信号扰动条件下对控制器进行了仿真验证,证明了所提控制器的优越性,通过轨迹跟踪控制的样机试验,证明了该方法的实用性和可靠性。     

固定翼无人机自适应滑模控制

针对固定翼无人机的姿态和速度控制中存在不确定和外部扰动的问题,设计自适应超螺旋滑模干扰观测器和控制器,实现了固定翼无人机对速度指令和姿态指令的有限时间精确跟踪.首先建立固定翼无人机速度模型和基于四元数的姿态误差模型;进而在该模型的基础上针对无人机飞行过程中的外部扰动和不确定问题,采用自适应超螺旋滑模算法设计干扰观测器对干扰和不确定进行快速估计,并在此基础上设计多变量超螺旋控制器使固定翼无人机快速、精确地跟踪期望的速度和姿态指令;最后基于Lyapunov理论证明了该系统的稳定性.仿真结果表明:所提出的综合控制策略可以实现固定翼无人机速度与姿态的快速精确跟踪并具有良好的鲁棒自适应能力,而且针对无人机不同的飞行指令,使用该控制策略都能使无人机快速稳定的达到预期目标.     

永磁直线同步电动机智能变结构位置控制

针对滑模变结构控制对参数不确定上界、外部扰动上界难以确定及固有抖振等问题,设计了永磁直线同步电动机智能变结构位置控制器,利用模糊递归神经网络估计参数和外部扰动不确定上界,通过Lyapunov稳定性原理分析得到控制器的收敛条件,并证明了其稳定性,使估计上界的收敛速度明显提高,从而大大减小了系统抖振.仿真和实验结果表明,模糊递归神经网络滑模变结构控制算法具有快速的动态性能,并且对内部参数变化和外部负载扰动具有很强的鲁棒性.系统位置控制精度高,减小了系统抖振,证明了该方法的合理性和有效性.     

基于连续高阶模滑的多机电力系统励磁控制

为了提高多机电力系统暂态稳定性,提出一种连续高阶滑模励磁控制策略。各发电机功角偏差为滑模变量,把具有非线性和不确定性多机电力系统的高阶滑模控制转化为不确定积分链系统的有限时间稳定问题,控制器结合几何齐次连续控制律和二阶滑模超螺旋算法,实现系统状态有限时间收敛,克服系统未建模动态、测量误差和外部扰动等不确定性,利用精确鲁棒微分器观测功角微分,理论分析证明了闭环系统的有限时间稳定。所设计高阶滑模励磁控制器能够保持机端电压稳定,并能有效提高电力系统的暂态稳定性。针对3机系统的仿真结果验证了该控制方法的有效性。     

一类柔性悬索结构的自适应滑模控制

针对悬索结构强非线性和大滞后的特点,提出了一种自适应滑模控制方法.从线性化模型出发建立多输入-多输出滑模控制器,并将模型偏差、风载荷视为系统的外部扰动,通过引入参数自适应律在线估计总的外部扰动,并加以补偿.在此基础上,针对大射电望远镜5 m模型,采用离散悬索模型和自适应滑模控制方法对舱索控制系统进行了仿真,并与传统的PID控制方法进行了对比.结果表明,采用自适应滑模控制后,不但位置误差减小到PID控制时的40%,而且提高了鲁棒性.     

永磁同步电机调速系统分数阶微分滑模控制

受负载扰动及参数时变等因素影响,永磁同步电机调速系统的鲁棒性会变差,滑模控制对于系统的参数变化、模型不精确及外部扰动等因素不敏感,能够有效提高永磁同步电机控制系统的鲁棒性,但滑模控制实现过程中却存在抖振问题.为解决鲁棒性和抖振问题之间的矛盾,提出一种分数阶滑模控制方法,通过在分数阶滑模面的设计中使用分数阶饱和函数代替符号函数,更有效地消除滑模控制的抖振问题.仿真和实验表明:相较于传统的滑模控制,所提控制方法使得永磁同步电机调速系统具有更好的动态性能和抗负载扰动能力.     

基于耦合滑模面的机械臂操作柔性负载系统分布参数控制

针对多变量刚柔耦合的机械臂操作柔性负载系统,提出了一种自适应滑模控制方法,研究了系统存在参数不确定性和外部干扰影响下的位置控制和振动抑制问题。系统动态特性由偏微分方程表示的分布参数模型来描述,避免了集中参数模型导致的溢出问题。基于对柔性负载的能量动态分析,设计了一种自适应滑模控制器,其中滑模面定义为关节角误差、关节角速度误差和柔性负载的根部应变和剪切力的耦合。利用LaSalle不变性原理,证明了闭环系统的渐近稳定性。最后仿真验证了所设计控制方法的有效性。     

固体氧化物燃料电池气体供应系统的自适应滑模控制

本文针对固体氧化物燃料电池（Solid Oxide Fuel Cells, SOFCs）中的气体供应系统展开自适应滑模控制研究,实现氢气与氧气的分压恒定且相等来保护电解质不受损伤,从而达到延长电池寿命、保护电堆、稳定输出电压的目的。建立了考虑系统内部参数摄动与外部不确定干扰等因素的SOFCs气体分压动态模型,并针对该模型中干扰上界未知的情况设计了自适应滑模控制器。将遗忘因子和修正算法引入对干扰上界的估计中,解决了传统自适应滑模控制器中参数估计值恒增的问题。通过引入边界层,在控制律中用饱和函数替代符号函数以减小抖振。仿真结果表明,文中设计的自适应律在干扰上界存在较精确的先验信息时能够达到较好的控制效果,对干扰的抑制作用明显,加入边界层后系统抖振得到削弱。     

基于PD方法的不确定机器人神经网络变结构控制

针对不确定机器人轨迹跟踪控制,提出基于PD方法自适应神经网络变结构控制律,利用RBF神经网络补偿系统参数不确定性,用滑模变结构控制器消除神经网络的逼近误差.仿真结果表明,该控制律能保证轨迹跟踪误差的快速收敛性及对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性.     

含未建模动态的非线性参数系统的鲁棒自适应控制

许多实际系统如生化过程、带有摩擦的机器等都是具有不确定性的非线性参数系统。如何有效地控制这类系统是-富有挑战性问题。针对一类重要的非线性参数系统提出了一种鲁棒自适应控制器，可用于存在参数和非线性不确定性、未知扰动和未建模动态的情况。该鲁棒自适应控制器的设计是基于控制李亚普诺夫函数法，通过引入一动态信号和自适应非线性阻尼来抑止未建模动态、非线性不确定性和未知有界扰动的影响，同时采用反推设计方法来克服控制器设计的复杂性。所提方法不必对系统的未知参数进行估计，且无论系统的阶次多高、未知参数多少，只需要一个自适应参数。理论证明，所提出的鲁棒自适应控制器可保证整个具有不确定性的非线性参数系统的稳定性，且通过适当选择设计参数，可使状态以任意精度趋于平衡点。仿真结果例证了所提方法的有效性。     

基于HOSMO的风电机组自适应超扭曲滑模控制

为提高风力发电系统在风速随机变化、未知扰动输入的运行环境下的最大功率跟踪控制性能,提出一种基于高阶滑模观测器(high order sliding mode observer,HOSMO)的自适应超扭曲滑模控制策略.为增强风机系统的动态跟踪性能,设计超扭曲滑模控制器.为验证并提高该方法的控制性能,对超扭曲滑模控制器中的未知参数和系统的不确定性设计自适应控制律,更好地抑制了超扭曲控制器的抖振,增强了对模型参数和外部扰动不确定性的鲁棒性.同时针对风机系统动态模型中部分状态变量难以准确测量的问题,设计了HOSMO对其实时估计,该方法对高频噪声有很好的抑制作用.将提出的控制方法与一阶滑模控制以及传统比例积分控制进行对比分析,证明了所提策略的正确性和可行性.     

静电悬浮系统的离散滑模控制

根据陀螺转子力学方程,建立了考虑系统参数变化的转子动力学模型,设计了离散滑模观测器和积分型离散滑模控制器,采用MATLAB SIMULINK进行动态仿真,并与线性控制相比较.结果表明:采用滑模控制后,时域超调量降低40%,调整时间缩短60%;频域刚度在低频段提高42%,在中频段最低点提高110%,在高频段提高53%,显著增强了系统抑制外部扰动力的能力;引入边界层后,大大削弱了控制电压的抖动,提高了系统控制的精确性,减少了能量损耗.因而,滑模控制可以改善系统的动态性能,在系统存在参数变化和外部扰动力作用下具有很强的鲁棒性.     

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。     

基于单神经元自适应控制器的矢量控制系统

在永磁同步电动机的矢量控制系统中,如果转速环采用传统的PI控制器,因其参数固定,当受到外部扰动时,其动态响应可能不理想.为解决这一问题,利用神经元的自学习和自适应能力建立自适应控制器.在Matlab/Simulink环境下进行的仿真结果表明：采用基于单神经元自适应控制器的永磁同步电动机矢量控制系统具有较好的动态特性.