Adaptive Terminal Sliding Mode Control for Motion Tracking of a Micropositioning System

This paper presents the design of a novel adaptive terminal sliding mode controller (ATSMC) and its application to motion tracking control of a piezoelectric‐driven micropositioning system. A nonsingular terminal sliding surface is used to achieve fast and finite‐time convergence for the trajectory tracking, and also to avoid the singularity phenomenon in traditional terminal sliding mode design. An adaptive gain law is developed to update the gain of the proposed controller and to provide stable and chattering‐free control action. The stability of the control system has been demonstrated in the sense of Lyapunov. The ATSMC scheme is established based on the output feedback only, which does not require a state observer and facilitates an easy implementation. The proposed controller is implemented on a field‐programmable gate array (FPGA) platform. Comparison study with three conventional controllers has been conducted. Experimental results show the feasibility and effectiveness of the proposed control strategy.     

时变终端滑模自适应有限时间控制算法

为实现非线性系统输出对期望轨迹的有限时间内精确跟踪,提出一种有限时间鲁棒控制算法。通过设计一种无到达过程的时变终端滑模面,在保证有限时间收敛的基础上,消除了传统滑模控制中固有的稳态误差,实现系统输出对期望轨迹的精确跟踪。设计了自适应更新律补偿由参数摄动导致的系统扰动,增强系统对内部未知参数摄动的鲁棒性。对比仿真结果表明:时变终端滑模控制比线性滑模控制的轨迹跟踪时间快41. 5%;线性滑模控制器下的轨迹跟踪稳态误差为0. 005,时变滑模控制器使轨迹跟踪的稳态误差降为0,实现精确跟踪。     

不确定非线性系统的自适应最终滑模控制──Backstepping方法(英)

对具有参数不确定与未知非线性的一类非线性系统，本文通过引入快慢两种切换线给出了一种自适应有限时间滑模控制机制．Backstepping方法被应用到设计中．此种控制机制保证了闭环系统的稳定性并使状态在有限时间内收敛到原点．仿真结果表明该控制机制的有效性．     

机械臂自适应反演超螺旋全局终端滑模控制

针对机械臂系统存在的系统参数摄动、非线性摩擦及外部干扰等不确定问题,提出一种自适应反演超螺旋全局终端滑模轨迹跟踪控制方法。该方法基于反演法、Lyapunov理论和全局快速终端滑模理论设计控制器,保证系统稳定性及全局收敛性,增强系统的鲁棒性。为解决系统集总扰动上界未知的问题,采用自适应技术设计切换控制律,抵消不确定性的影响,同时引入超螺旋算法抑制滑模控制固有的抖振现象。最后,通过理论分析和仿真算例验证了该控制器的有效性与可行性。     

基于干扰观测器的终端滑模控制研究

针对一类非线性不确定系统,提出一种带干扰观测器的终端滑模控制TSMC方案.在不考虑外部干扰的影响下,设计了终端滑模控制,保证系统状态在有限时间内收敛到零;当存在干扰时,构造了非线性干扰观测器系统,以在线逼近未知外部干扰,消除其影响.考虑输人通道的不确定性,采用自适应方法在线逼近不确定的上界,并采用Lyapunov方法严格证明了自适应闭环系统的稳定性.对一级倒立摆系统进行仿真,仿真结果表明了所设计控制方案的有效性.     

A Robust Adaptive Terminal Sliding Mode Control for Rigid Robotic Manipulators

In this paper, a robust adaptive terminal sliding mode controller is developed for n-link rigid robotic manipulators with uncertain dynamics. An MIMO terminal sliding mode is defined for the error dynamics of a closed loop robot control system, and an adaptive mechanism is introduced to estimate the unknown parameters of the upper bounds of system uncertainties in the Lyapunov sense. The estimates are then used as controller parameters so that the effects of uncertain dynamics can be eliminated and a finite time error convergence in the terminal sliding mode can be guaranteed. Also, a useful bounded property of the derivative of the inertial matrix is explored, the convergence rate of the terminal sliding variable vector is investigated, and an experiment using a five bar robotic manipulator is carried out in support of the proposed control scheme.     

一类不确定系统的自适应非奇异Terminal滑模控制

提出针对一类不确定系统的自适应非奇异Terminal滑模控制。确定含非线性项的滑模面,通过构造李亚普洛夫函数的方式确定控制器结构,设计自适应增益控制律实时估计不确定参数,并考虑外扰动的影响,证明控制系统的稳定性和鲁棒性。仿真结果验证自适应非奇异Terminal滑模控制器能够使不确定系统状态变量快速收敛。     

Adaptive Nonsingular Terminal Sliding Mode Control Design for Near Space Hypersonic Vehicles

This paper presents an adaptive nonsingular terminal sliding mode approach for the attitude control of near space hypersonic vehicles (NSHV) in the presence of parameter uncertainties and external disturbances. Firstly, a novel nonsingular terminal sliding surface is developed and its finitetime convergence is analyzed. Then, an adaptive nonsingular terminal sliding mode control law is proposed, which is chattering free. In the proposed approach, all parameter uncertainties and external disturbances are lumped into one term, which is estimated by an adaptive uncertainty estimation for eliminating the boundary requirement needed in the conventional control design. Subsequently, stability of the closed-loop system is proven based on Lyapunov theory. Finally, the proposed approach is applied to the attitude control design for NSHV. Simulation results show that the proposed approach attains a satisfactory performance in the presence of parameter uncertainties and external disturbances.      

基于RBF网络自适应的Buck变换器终端滑模控制

对于Buck变换器系统,考虑到实际应用中负载变动引起系统参数的不确定性,且不确定性上界无法测量的情况,本文拟采用RBF神经网络对不确定性上界进行自适应学习。针对Buck变换器输出电压的控制问题,为了避免普通滑模控制跟踪误差渐进收敛的问题,改善其动态响应速度和稳态性能,本文拟设计一种基于RBF神经网络的上界自适应的终端滑模控制器,并通过Simulink仿真验证这种方法的可行性。     

不确定扰动分数阶混沌系统自适应Terminal滑模同步

针对带扰动不确定分数阶混沌系统的同步问题,基于自适应Terminal滑模控制,设计了一种分数阶非奇异Terminal滑模面,保证误差系统沿着滑模面在有限时间内稳定至平衡点,在系统外部扰动和不确定性的边界事先未知的情况,设计了自适应控制率,在线估计未知边界,使得同步误差轨迹能到达滑模面。最后,以三维分数阶Chen系统和四维分数阶Lorenz超混沌系统为例,利用所设计的自适应Terminal滑模控制器进行同步仿真,验证了所给方法是有效性和可行性。     

不确定性多变量系统的变结构最终滑动模态控制方案

为了改善多变量变结构控制系统的瞬态性能，本文提出了一个变结构最终滑动模态控制方案。文中方案克服了由于多变量变结构控制中存在多个滑动模态，而带一的因采递阶控制方案导致控制结构复杂程序增加的缺点，有效地改善了系统进入最终滑动的动态品质，并对于参数摄动具有较强的鲁棒性。     

基于FNN的滑模自适应控制

研究一类不确定性非线性系统的直接自适应控制方法。该方法由滑模控制器和模糊神经网络构成，通过平滑切换实现自适应控制策略。仿真结果表明，这种方法既有强鲁棒性，又能有效地消除高频颤动。     

Optimal Terminal Iterative Learning Control for the Automatic Train Stop System

The train stop control is a typical set‐point control task, where only the final state (i.e., the terminal train stop position) is of concern and specified. For such a control problem, an optimal terminal iterative learning control (TILC) approach is presented in this paper, where the stopping position and initial braking speed are chosen as the terminal system output and the control input, respectively. The controller design only depends on the measured input/output (I/O) data without requiring any modeling information of the train operation system, and the learning gain is updated by the system I/O data iteratively to accommodate the system uncertainties. The monotonic convergence of the terminal tracking error is guaranteed by rigorous mathematical analysis. Extensive simulation results are provided to show the applicability and effectiveness of the proposed approach.     

有限时间收敛的Terminal滑模控制设计

讨论了一类SISO非线性系统的滑模变结构控制有限时间收敛问题,提出一种新的Terminal滑动模态及相应控制的设计方法,可用于带有外部扰动的二阶非线性系统。研究结果表明,系统状态在滑模面上能以较快的速度达到平衡点,在滑模面上到达平衡点的时间均是有限的,并且与普通的Terminal滑模相比,在滑模面上能以更短的时间到达平衡点。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

基于不确定T-S模型的模糊滑模自适应控制

提出一种不确定T-S模型的模糊滑模自适应控制方法。通过变换将该模型转换成3个组成部分：线性标称系统,已知非线性部分和未知不确定部分。针对它们设计3个控制器,其作用分别为：强迫系统沿着滑模面运动,消除已知扰动对线性标称系统的影响,克服不确定扰动(采用模糊滑模自适应控制,无需知道不确定的界限)。该方法无需求正定矩阵就能保证系统全局稳定。     

基于模糊神经网络的机器人滑模自适应控制

滑模控制（SMC）响应快,对系统参数和外部扰动呈不变性,可保证系统的渐近稳定性,但其缺点是控制存在很强的抖动;而模糊神经网络（FNN）具有模糊系统和神经网络共同的特点。将滑模控制和模糊神经网络控制有机结合,利用简单得到的学习信号对模糊神经网络进行在线学习,通过平滑切换函数实现直接自适应控制策略。对两连杆机械手的仿真研究表明,在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方案既能达到高精度快速跟踪的目的,又能有效减小滑模控制的抖动问题。     

基于干扰观测器的解耦快速终端滑模控制

针对一类欠驱动系统跟踪控制问题,提出了一种基于非线性干扰观测器的全局解耦快速终端滑模控制(NDODGFTSMC)策略。将欠驱动系统分解成两个子系统分别设计全局快速终端滑模面,利用其中一个子系统滑模面的符号函数来构造中间变量,并将该变量引入到另一个子系统的滑模面中,构造出整个系统的滑模面,采用等效控制法和模糊双幂次趋近律求解系统的控制律。同时为了消除系统扰动对控制效果的影响,设计了一种双曲正切非线性干扰观测器对系统干扰进行估计并补偿给控制器。利用Lyapunov稳定原理证明了系统滑模面的渐近稳定性。将该方法应用于小车倒立摆系统的控制中,仿真结果验证了其有效性及优越性。     

广义系统的终端滑模变结构控制

研究广义系统的终端滑模控制问题,通过线性奇异变换将广义系统化为受限等价形式,在此基础上给出相应的终端滑模超曲面和终端滑模控制律．研究结果表明,系统状态变量能以较快的收敛速度在有限时间内进入滑模超曲面并最终到达平衡点。     

基于高阶滑模的自适应Super-Twisting控制系统设计

目前设计的自适应Super-Twisting控制系统由于不具备抖振情况感知能力,导致响应时间过长,控制精度较低。为了解决上述问题,基于高阶滑模设计了一种新的自适应Super-Twisting控制系统。系统硬件由采集模块、存储模块、控制模块、电路模块组成。采集模块利用AD8036采集器,主要负责采集Super-Twisting的控制参数,并对控制信号进行调理,存储模块选择TDB7659存储器,主要负责存储由采集模块采集的控制参数数据,控制模块是控制系统的核心,主要由微控制器、D/A转换器单元、信号输入通道、输出通道、电源单元组成,控制系统的电路主要负责为各个模块提供所需的电压。引入高阶滑模理论,通过主程序完成系统初始化、设计Super-Twisting 控制器、实现自适应Super-Twisting控制。实验结果表明,设计的基于高阶滑模的自适应Super-Twisting控制系统能够精准地感知抖振情况,缩短响应时间,提高控制精度。     

基于快速终端滑模面的两旋翼飞行器有限时间姿态控制

针对带有模型不确定和外部干扰的两旋翼飞行器,提出一种基于快速终端滑模面的有限时间自适应姿态控制方法,保证两旋翼飞行器对期望姿态角度的有限时间跟踪。构造快速终端滑模面,并设计分段连续函数避免滑模变量求导产生的奇异值问题。在此基础上,设计有限时间姿态控制器,并设计系统不确定上界的自适应更新律,抵消模型不确定性和外部干扰的影响。经李雅普诺夫方法证明滑模变量、姿态角误差、角速度误差等闭环信号最终一致有界,且有限时间收敛至平衡点邻域,收敛时间与系统状态变量初始值有关。最后,采用了矩形波和 曲线作为设定信号,设计相应的跟踪实验,并在两旋翼飞行器平台上验证所提控制方法的有效性,且分析双曲正切函数对系统控制输入影响,经实验测试其可减少系统颤振现象。