基于输入时延的线性连续时不变系统量化分析与控制

针对网络控制系统中同时存在的网络诱导时延和量化误差问题,对系统的建模、稳定性分析、控制器设计等3个方面进行了研究。基于数量化反馈控制器和零阶保持器的工作机制,利用了扇形界方法,将系统建模为带有输入时延的时滞系统。其中,在网络控制系统的传感器到控制器通道(S-C)和控制器到执行器通道(C-A)分别加入了对数量化器,用来量化系统的状态信号和控制输入信号。运用Lyapunov理论提出了一种Lyapunov-Krasovskii泛函方法,并得到了相应的稳定性判据,该判据是以两个线性矩阵不等式(LMIs)来表示的。基于该稳定性判据,设计了量化状态反馈控制器使得闭环系统渐近稳定。研究结果表明:两个量化器的量化密度直接影响系统的控制性能。     

计入摩擦的进给伺服系统自适应滑模控制方法研究

针对具有非线性摩擦和有界外部扰动的进给伺服系统,设计了一种自适应滑模控制器。该控制器采用自适应算法建立了摩擦力的线性边界,将其作为滑模控制项增益,利用滑模控制项补偿摩擦和外部扰动,使系统跟踪误差渐进收敛于要求的允差内。基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统的全局稳定性。仿真结果表明该控制器能有效补偿摩擦和外部扰动,相对于传统的PD和PID控制,显著提高了进给伺服系统的跟踪精度,并对系统参数和摩擦的不确定性具有一定的鲁棒性。     

基于微分几何的离合器接合过程速度跟踪滑模控制

针对离合器控制系统中存在的非线性、外部干扰和参数不确定问题,提出了基于微分几何的离合器接合过程速度跟踪滑模控制方法。考虑系统参数的不确定性和外界干扰等不确定因素,建立了单个离合器起步动力学模型;基于微分几何的反馈线性化方法,得出系统的控制律;采用基于趋近律的滑模控制方法,设计了存在不确定干扰的离合器控制系统滑模控制器。利用Lyapunov理论对系统的稳定性进行了证明。仿真结果表明该控制器使离合器接合过程的速度跟踪精度高,且鲁棒性好。     

基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器矢量控制

为解决永磁同步电机（PMSM）控制中机械式位置传感器带来的成本及可靠性等问题,将滑模观测器技术应用到PMSM矢量控制系统中。该系统采用滑模面及滑模等效控制方法,通过选择足够大的滑模增益,在观测电流和实测电流之间的误差上构建滑模面,对电机反电势进行观测以得到转子位置角,并基于Lyapunov稳定性判据对滑模观测器的收敛性进行了分析;建立了应用滑模观测器的PMSM无传感器矢量控制实验系统,设计了位置及速度滑模控制器。进行了1500r／min稳态及正负转速切换的角度估算实验,实验结果验证了该方法的有效性。研究结果表明,基于滑模观测器的无传感器控制策略能准确估计出PMSM的转子位置角,从而得到转子速度,且系统具有较好的动、静态特性。     

非完整移动机器人的双自适应神经滑模控制

针对非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于Backstepping运动学控制器与双自适应神经滑模鲁棒动力学控制的混合鲁棒控制算法.利用两个带自适应调节算法的径向基神经网络(Radial basis function neural network,RBFNN)分别计算滑模的等效控制部分和调节滑模控制的增益,不但解决了移动机器人的参数与非参数不确定性问题,同时也消除了在滑模控制中的输入抖振现象.设计过程采用Lyapunov方法,保证了控制系统的稳定与收敛.仿真结果表明了该方法的有效性,且在多种不确定性存在的情况下,该方法能较好地消除非完整机器人的跟踪误差.     

飞行器垂直尾翼H∞鲁棒振动主动控制

以飞行器垂直尾翼模型为研究对象,将H∞鲁棒控制理论的混和灵敏度方法用于解决尾翼模型的多模态振动主动控制问题.通过对垂尾振动控制系统不确定性分析,选择了权函数,设计了H∞控制器并对控制器进行了适当的降阶处理,并对垂尾模型的多模态振动控制进行了主动控制试验.结果表明,结构前三阶模态振动(模态频率分别为3 Hz,5,7 Hz和27Hz)的振幅分别降低了11 dB,11 dB和2 dB,取得了较好的控制效果,验证了H∞控制理论应用于垂尾结构多模态振动主动控制的可行性和有效性.     

随机分布系统的神经保性能控制器设计

针对离散不确定输出概率密度函数控制系统存在的保守性问题,提出基于线性矩阵不等式神经控制的保性能控制算法。该控制算法是在线性矩阵不等式设计的基础上,加入附加增益的状态反馈控制,在控制器设计时用神经控制器调控附加增益,降低系统的保守性,同时利用线性矩阵不等式的方法给出保性能控制算法的可行性条件。通过实验证明,该保性能控制算法能够降低系统保守性,能较好地改善系统鲁棒性和稳定性。     

一类欠驱动系统的滑模分解控制器设计

为解决欠驱动系统控制中的稳定性问题,设计一种滑模分解控制器。该方法采用状态分组法将系统分解成若干子系统,并针对各子系统设计出相应的滑模面。在各子滑模面之间使用中间变量法建立起相互联系,进而搭建整个系统滑模面。采用等效控制法和指数趋近律对系统的控制律进行求解,并应用连续化方法削弱滑模控制器的抖振现象。由于采用了具有单位向量函数形式的中间变量,该方法处理了滑模分解控制器的控制律的求取问题,并严格保证了闭环控制系统稳定性。借助Lyapunov稳定原理验证了系统各滑模面的渐近稳定性。将该方法应用于欠驱动系统的控制中,数值仿真结果验证了其有效性。     

基于自适应模糊的旋转弹反演滑模控制律设计

针对旋转弹药模型具有非线性、强耦合和参数不确定性等特点,建立了考虑不确定因素的非线性控制模型,提出一种基于自适应反演和滑模控制理论的旋转弹体姿态控制律。基于Lyapunov稳定性理论,利用反演控制和滑模变结构理论取虚拟控制量作为滑动模态,设计了姿态控制器;基于模糊控制方法较强的逼近能力,引入自适应模糊控制实现对不确定参数的估计,同时通过对切换增益的模糊逼近解决了滑模面的抖振问题。仿真结果表明,所设计的控制律具有较好的稳定性和鲁棒性,该控制模型和控制器的设计合理可行。     

磁悬浮飞轮的终端滑模控制

针对已知的磁悬浮飞轮的动力学模型设计高增益微分器、终端滑模控制器。依据Lyapunov函数对系统的稳定性进行了分析。由仿真结果可知,该控制算法实现磁悬浮飞轮的稳定悬浮,与普通滑模控制相比,终端滑模控制实现了在给定时间内状态的快速响应。     

四旋翼飞行器的自适应鲁棒滑模控制器设计

针对四旋翼欠驱动系统的姿态控制问题,提出一种自适应鲁棒滑模控制方法。对四旋翼系统实现了双环控制,内环为姿态控制,外环为位置控制。根据牛顿-欧拉方程建立了四旋翼系统的动力学模型,针对系统中的外部扰动和参数摄动等不确定性因素,设计了基于Lyapunov稳定控制算法,内环使用自适应鲁棒滑模控制;外环使用鲁棒控制。仿真和实验表明所提控制策略对外界扰动和模型的不确定性具有较强的鲁棒性。     

基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制

针对目前方法自适应控制卷烟共线系统时,由于未能依据Lyapunov函数确定系统的控制规律,导致在实施系统自适应控制时,存在控制效果差、控制误差高和控制性能低的问题,提出基于神经网络的卷烟共线分拣系统自适应控制方法。首先依据Lyapunov函数确定系统的控制规律,建立对象控制模型并使用前馈神经网络训练模型,优化控制器参数,完成控制器的设计;再利用控制器的参数建立线性和非线性2种自适应控制方法;最后通过制定的切换规则,完成自适应算法的平滑转换,实现系统的自适应控制。实验结果表明,运用该方法控制系统时,控制效果好、控制误差低以及控制性能高。     

Adaptive backstepping slide mode control of pneumatic position servo system

With the price decreasing of the pneumatic proportional valve and the high performance micro controller, the simple structure and high tracking performance pneumatic servo system demonstrates more application potential in many fields. However, most existing control methods with high tracking performance need to know the model information and to use pressure sensor. This limits the application of the pneumatic servo system. An adaptive backstepping slide mode control method is proposed for pneumatic position servo system. The proposed method designs adaptive slide mode controller using backstepping design technique. The controller parameter adaptive law is derived from Lyapunov analysis to guarantee the stability of the system. A theorem is testified to show that the state of closed-loop system is uniformly bounded, and the closed-loop system is stable. The advantages of the proposed method include that system dynamic model parameters are not required for the controller design, uncertain parameters bounds are not need, and the bulk and expensive pressure sensor is not needed as well. Experimental results show that the designed controller can achieve better tracking performance, as compared with some existing methods.     

基于反演设计的机械臂非奇异终端神经滑模控制

针对具有建模误差和不确定干扰的多关节机械臂的轨迹跟踪问题,设计反演非奇异终端神经滑模控制。该方案是采用能有限时间收敛的非奇异终端滑模面,根据滑模控制原理和反演方法设计反演滑模控制器;对于反演滑模控制系统中由于建模误差和不确定干扰造成的不确定因素的上界,设计径向基(Radial basis function, RBF)神经网络自适应律,在线估计不确定因素的上界;利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,该方法具有良好的轨迹跟踪性能,提高对于建模误差和不确定干扰等因素的鲁棒性,削弱了抖动。     

模糊自适应PID在高空模拟舱中压力控制的应用研究

针对高空环境模拟舱压力控制系统变参数、强干扰、大惯性、强耦合等特点,将模糊控制与自适应PID控制结合起来,设计了模糊自适应PID控制器。利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,进一步完善PID控制器的性能,提高系统的控制精度。仿真结果表明该方法的控制效果优于常规的PID控制,并消除了模糊控制稳态误差较大的缺点,具有响应时间短、控制精度高、稳定性好等优点,有较好的工程应用前景。     

基于快速终端滑模算法的机械手跟踪控制研究

提出了一种模糊自适应快速终端滑模控制方法。该控制方法采用多幂次趋近律构造趋近运动,用以提高趋近滑模面的速度,然后对常规的终端滑模面进行改进,提高沿滑模面收敛的速度。为消除控制系统中存在的不确定因素和建模误差,该控制算法还引进模糊自适应方法进行在线逼近。利用李雅普诺夫定理证明了所提出算法的稳定性。最后基于MATLAB与ADAMS联合仿真平台,采用所提出的算法对自行设计的3R型机械手进行轨迹跟踪研究,仿真结果显示,本控制方法具有更快的收敛性和更强的鲁棒性,有效地抑制了滑模控制中存在的振荡。     

基于AMESim和反步控制器的阀控电液伺服系统滑模控制分析

为了有效消除阀控电液伺服系统受到匹配干扰影响,采用反步法对系统非匹配干扰进行补偿,并引入了光滑连续一阶可导滑模控制技术,消除了滑模控制和反步控制过程的冲突.分析阀控电液伺服系统组成,建立了阀控电液伺服系统数学模型,并展开联合仿真分析.结果表明:在所有控制阶段中,滑模反步控制器都实现了有效抑制未知非匹配干扰程度,达到稳定...     

一类非线性系统控制算法的设计

三容系统是一种典型的非线性、时变、强耦合系统,它能较好地模拟非线性多容器流程系统,对其液位控制算法进行研究很有实际意义。该文以三容系统的液位为被控对象,把模糊控制技术应用于控制系统的设计中。利用Matlab软件中Simulink工具箱搭建系统,通过确定模糊规则和隶属度函数,来调节模糊控制器,使之有效地控制系统的液位。仿真结果表明：与传统PID控制算法相比,模糊控制算法是实现多容器流程系统控制的一种有效算法。     

基于ARM的双CPU协调运动控制系统

针对单个嵌入式处理器硬件资源有限,难以满足多轴的同步运动控制和复杂的运动控制算法等问题,将多核处理技术应用到嵌入式运动控制系统中,提出了一种基于ARM的双CPU协调运动控制系统的设计方法。首先介绍了双CPU运动控制系统的结构组成,然后详细阐述了利用双CPU进行运动控制的实现过程,包括双CPU的任务分工、双CPU之间的数据交互方式及指令脉冲模式的切换方法,重点论述了采用通信方式实现内存共享的方法,以解决双CPU之间的数据交互问题;在分析系统结构的基础上,给出了一种三层架构式的程序设计思想;最后利用该方法设计了一种双CPU运动控制器,并通过实际应用对该运动控制系统进行了验证。研究结果表明,该运动控制系统功能完善、性能稳定、定位精确度高,具有较好的实际推广价值。     

具有状态约束的电液伺服系统模型参考鲁棒自适应控制

针对电液伺服系统中的模型不确定性和状态约束问题,设计了一种模型参考鲁棒自适应控制(MRRAC)方法。将电液伺服系统的近似模型作为模型预测控制(MPC)的设计对象,在设计过程中考虑状态约束,并生成受约束的状态期望,作为后续伺服控制方法的参考指令。为了克服液压系统中的模型不确定性,基于反步法设计了鲁棒自适应控制器(RAC),实现了兼顾模型不确定性和状态约束的伺服控制。基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计控制策略的闭环渐近稳定性,且系统所有信号均有界。仿真结果表明,控制器对于系统模型不确定性具有较强的鲁棒性,且可实现对指定状态的有效约束,充分验证了该控制策略的有效性。