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非脆弱递归滑模动态面自适应神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类非匹配不确定非线性系统的跟踪控制问题, 提出了一种递归滑模动态面自适应控制算法. 采用神经网络(neural network, NN)在线逼近系统不确定项, 通过设计递归滑模动态面有效综合反推步骤中每步跟踪误差之间相互影响和制约的关系. 该方法避免了反推法存在的“微分爆炸”问题, 克服了传统动态面方法对其低通滤波器时间常数和神经网络自适应参数摄动脆弱的缺点. 稳定性分析证明了该方法能够保证闭环系统所有状态半全局一致最终有界, 且跟踪误差可以收敛至原点的任意小邻域. 相似文献
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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。 相似文献
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本文研究了空间翻滚目标捕获任务中的相对姿轨耦合控制问题.为了提高系统在有界干扰、测量误差、控制受限、参数不确定等因素影响下的控制性能,设计了双滑模面姿轨耦合控制律,并证明了该控制律作用下闭环系统的稳定性.通过数学仿真与传统单滑模面控制律进行了对比分析,结果表明双滑模面控制律的能够显著减小稳态偏差和噪声.进一步,构建了地面微重力半物理试验系统,设计了轨道面内对翻滚目标逼近与跟踪的任务场景,通过半物理试验结果验证了双滑模面控制律在姿轨控全系统实时闭环、微重力动力学条件下的有效性. 相似文献
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考虑机械臂中存在的未建模部分、摩擦力、外加干扰,提出一种自适应精确时间滑模控制方法,实现机械臂各关节角的轨迹跟踪.首先对机械臂进行建模,将未建模部分、摩擦力、外加扰动看作集中扰动;其次,设计一种精确时间收敛滑模面,克服传统终端滑模面收敛时间高估的问题,基于此设计全局精确时间收敛滑模控制方法,使得机械臂系统能够在设定时间实现稳定,并在误差收敛后仍具有较强的鲁棒性;接着,设计低通滤波器削减抖振,通过自适应方法估计扰动上界,避免增益的高估;最后,通过仿真实验验证所提出的控制方法能够严格控制机械臂系统的稳定时间,并降低稳态误差,实现机械臂系统的高精度轨迹跟踪控制. 相似文献
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永磁同步电机伺服系统的自适应模糊滑模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对永磁同步电机伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种基于扰动观测器的自适应模糊滑模控制方法.通过扰动观测器估计等效扰动,改善了系统的动态性能和稳态性能,并且只需要等效扰动的变化有界,而不是为零,放宽了要求;根据模糊控制原理引入3条模糊规则,在保证滑模条件的前提下有效地削弱了抖振;采用自适应策略估计模糊系统参数的最优值,简化了控制器的设计.实验结果表明,与常规自适应模糊滑模控制相比,本文提出的控制方法不仅能够有效地减小跟踪误差,而且能够改善参数估计过程,保证了参数估计的有界性. 相似文献
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研究不确定非完整移动机器人Leader/Follower编队动力学控制问题,对Follower提出了自适应队形跟踪控制方法.首先,基于队形方程设计了运动学队形跟踪控制器,使用Backstepping技术扩展出队形跟踪误差动力学方程;然后,利用自适应模糊系统逼近其不确定项,构造了间接自适应模糊动力学队形跟踪控制器;最后,证明了队形跟踪误差可收敛到原点的小邻域内.仿真结果验证了所提出控制策略的有效性. 相似文献
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一类带有变时滞的广义切换系统的滑模控制 总被引:2,自引:0,他引:2
研究一类具有非匹配不确定性和变时滞的广义切换系统的滑模控制问题.首先,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)技术,针对每个子系统设计对应的积分型滑模面,给出了每个滑动模态方程鲁棒渐近稳定的充分条件;然后,设计了滑模控制器及切换规则,使得闭环系统的状态能够到达滑模面上,产生滑动模态;最后以仿真实例说明了所提出方法的有效性. 相似文献
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永磁同步电机伺服系统模糊分数阶滑模控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统整数阶滑模控制系统中的抖震问题,结合分数阶理论、模糊逻辑推理和滑模控制技术的优点,提出了模糊分数阶滑模控制策略.将传统滑模控制器中的整数阶切换面推广到分数阶并设计了全控制域滑模面,保证系统在整个控制域都具有较强的鲁棒性.采用模糊逻辑推理算法,实现了开关切换增益的自整定.仿真和实验验证了模糊分数阶滑模控制系统不但能有效地削减抖震,而且能保持滑模控制器对系统外部扰动的全局鲁棒性. 相似文献
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提出一种控制有界情况下状态单向收敛的滑模控制方法.对于二阶系统,单向收敛是指初始状态与状态到达滑动模态的位置位于相平面同一象限的过程.通过分析到达阶段的动态特性,揭示了状态非单向收敛的原因,并提出了一种单向收敛条件,给出了系统状态单向收敛的区域.将所提出的方法应用于具有单向收敛要求的交会对接控制系统,结果验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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自行车机器人系统的稳定滑模控制 总被引:2,自引:0,他引:2
基于拉格朗日方法建立自行车机器人动力学模型,针对自行车机器人这一非线性欠驱动系统,利用稳定滑模控制算法实现系统的稳定.该方法首先从各个子系统中取出一个变量组合成一个中间变量;然后从该中间变量出发构造滑模函数,从滑模控制器设计的角度求取控制量,保证中间变量在有限时间内收敛到平衡点,从而保证系统状态收敛到收敛域内.该方法能够保证自行车机器人系统的稳定性,并在仿真实验中得到了验证. 相似文献
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提出基于模糊神经网络欠驱动水下自主机器人(AUV)的L2增益鲁棒跟踪控制方法,该方法通过在线学习逼近动力学模型的不确定项.控制器克服了由于缺少横向推力对跟踪误差的影响,在考虑未知海流干扰情况下,实现了系统对模糊神经网络逼近误差的L2增益小于γ.利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环控制系统误差信号一致最终有界.最后,通过精确模型参数和参数扰动仿真实验验证了该控制方法具有很好的跟踪效果和较强的鲁棒性. 相似文献