基于自适应模糊滑模控制的船舶航向控制器设计

针对船舶运动系统中固有的非线性、模型不确定性和风、浪、流等的干扰.提出了自适应模糊滑模控制(AFSMC)策略解决船舶的航向控制问题.通过采用模糊逻辑系统逼近系统未知函数,将滑模控制技术与自适应模糊控制技术相结合,设计了船舶航向AFSMC控制器.在滑模边界层内应用PI (proportional-integral)控制代替滑模控制中的切换项,削弱了滑模控制带来的抖振现象.借助李亚普诺夫函数证明了船舶运动系统中的信号都一致有界并利用Barbalat引理证明了跟踪误差渐近收敛到零.在参数摄动和外界干扰情况下进行了航向保持与改变仿真试验,采用AFSMC控制器得到了与无摄动和无干扰情况下相似的输出响应.实验结果表明,所提控制器能有效地处理系统不确定性和外界干扰,控制性能良好,具有很强的鲁棒性.     

一类非线性系统的自适应滑模模糊控制

针对一类具有多个子系统的欠驱动非线性系统提出了一种自适应滑模模糊控制方法.首先通过分析模糊控制与边界层滑模控制的相似性,提出了滑模模糊控制方法;然后根据滑模面斜率和各子系统控制对于系统动态性能的影响,分别采用模糊推理根据系统状态自动地实时调节滑模面斜率和各子系统在系统控制中的作用;最后通过简单的滑模模糊控制器实现对具有多个子系统的欠驱动非线性系统的控制.将该方法应用于吊车的运输控制中,仿真结果证明了其有效性和鲁棒性.     

基于自适应滑模的喷水推进船舶航向控制

关于船舶航行优化控制,针对喷水推进船舶的航向稳定性控制问题,根据模型中非线性水动力不确定性和外界干扰,提出了基于PID增益调节的自适应滑模控制方法, 并利用Lyapunov稳定性理论证明控制方法的稳定性.控制方法对于模型参数摄动和外界干扰有较好的鲁棒性,PID增益参数的选择可通过在线自适应学习获得,采用边界层方法对设计的滑模控制器的高频抖振加以合理抑制.以一艘喷水推进船舶为例,进行了航向改变的仿真,结果表明设计的控制器具有船舶操纵的良好动态性能,且具有超调小、鲁棒性强的优点,更加符合船舶航向实时控制的工程要求.     

一类多变量非线性系统的自适应模糊控制

对一类不确定多变量非线性系统提出了自适应模糊控制方法.该方法采用模糊逻辑系统组成的矩阵逼近控制器中的逆矩阵以避免控制器的奇异性问题,同时用误差补偿项对模糊逻辑系统的逼近误差进行补偿.证明该方法不但能使闭环系统的所有信号有界,而且通过适当调整控制器及自适应律中设计参数,可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内.仿真结果验证了方法的有效性.     

关于多变量非线性系统的自适应模糊控制

结合模糊逻辑系统、自适应控制和H∞控制,对一类非线性多变量未知系统提出了新的控制策略,给出了控制算法的稳定性分析.仿真结果证明了所提控制算法的有效性.     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

对一类具有不确定性的非线性系统,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊滑模控制系统的设计方法.控制结构中采用模糊系统自适应朴偿过程的不确定性.利用李雅普诺夫理论,证明了控制算法是全局稳定的,跟踪误差可收敛到零的一个邻域内.     

一类非线性系统综合自适应模糊滑模控制

针对一类非线性系统把模糊控制,模糊逻辑逼近及模糊滑模控制相结合,提出一种综合自适应模糊滑模控制方法、直接和间接自适应模糊控制器只能利用模糊控制规则或模糊描述信息,而综合自适应模糊控制器能利用上述两种信息。理论证明闭环系统稳定,跟踪误差收敛到零或零的一个小邻域内。仿真结果表明了算法的有效性。     

船舶航向操纵参数自整定模糊控制仿真

船舶航向操纵模糊控制是船舶航行的自动化的一项新的控制技术，船舶在海上航行，由于受到浪水流和气象等环境影响，受到的干扰相当复杂，船舶运动的数学模型在不同海域海情和吃水不同时，模型参数变化是时变的，非线性的，常规的ＰＩＤ自动舵不能好保持航向，模糊控制是基于熟练舵工的操舵经验，总结成语言表达的控制规则，根据模糊集合理论，利用航向偏差，航向变化率主输入量，应用模糊控制理论，确定舵角控制量，实现航向保持，它     

一类不确定非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类带有未知外部扰动的不确定非线性系统,建立自适应模糊滑模控制器。基于Lyapunov稳定性理论,设计系统可调参数的自适应规则,控制器的设计过程中无需知道系统的具体模型及未知非线性函数的先验知识。数值仿真的结果也验证了该方法的有效性。     

船舶航向模型参考模糊自适应控制器的设计

本文介绍了模型模糊自适应控制器的结构,调节机理。针对船舶航向控制,设计了参考模型模糊自适应控制器,并进行了仿真。与普通模糊控制器控制效果进行了比较,仿真表明参考模型模糊自适应控制有良好的控制性能。     

基于模糊神经网络的滑模控制

研究了一类不确定性非线性系统的滑模变结构控制,提出了一种基于模糊神经网络（Ｆｕｚｚｙ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）的滑模变结构设计方法,设计了控制器的结构,利用动态反向传播算法实现滑模控制,这种方法与一般变结构控制相比不但具有强的鲁棒性而且还能有效地消除抖动现象,同时在设计中不需要知识系统中不确定性和扰动的上界,另外还运用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数从理论上分析上了系统的稳定性。仿真结果说明了本文所提     

一类离散非线性时延系统的滑模变结构控制研究

针对时变时滞的离散非线性系统, 利用Takagi-Sugeno模糊模型对其进行线性逼近, 将系统在滑模面上渐近稳定的时滞相关稳定性条件转换为线性矩阵不等式(LMI)的求解问题。由于证明中引入了松弛矩阵变量, 因而所得结果具有较小的保守性。进而采用变速趋近率方法得到滑模变结构控制律。最后, 对具有时变时延的小车—拖车自动倒车系统, 运用T-S模糊模型建模, 实现了小车—拖车系统的自动倒车控制。仿真结果验证了控制器的有效性。     

机器人操作器的自适应模糊滑模控制器设计

针对机器人动力学系统提出了一种基于模糊逻辑的自适应模糊滑模控制方案.根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力设计控制器,基于李雅谱诺夫方法设计自适应律,证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差的收敛性.控制结构简单,不需要复杂的运算.该设计方案柔化了控制信号,减轻了一般滑模控制的抖振现象.仿真结果表明了所提控制策略的有效性.     

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。     

考虑非线性因素的飞机防滑刹车系统控制

飞机的刹车过程存在较强的非线性,目前广泛应用的速度差加压力偏调式(PBM)控制律难以实现对飞机刹车的高性能控制.本文提出了一种考虑飞机刹车过程中非线性因素的滑模控制律.首先建立考虑轮胎跑道非线性和刹车盘摩擦系数非线性的的飞机防滑刹车系统非线性模型,然后设计了滑模观测器对飞机速度进行估计,并在此基础上设计了一种滑模变结构控制律,最后基于模糊理论对滑模控制律进行优化,从而抑制控制器的抖振.仿真结果表明,基于模糊指数趋近律的滑模变结构控制律控制效果优于传统“PD+PBM”控制律,抑制控制器输出抖振效果良好,能够很好的适应刹车过程中的复杂非线性因素,刹车效率高,控制方法合理有效.     

基于模糊逻辑的滑模控制设计方法

针对一类具有不确定性的单输入非线性系统,根据滑模控制原理。采用趋近律方法优化的滑模控制设计方法,以满足控制系统的鲁棒性和趋近运动品质的要求;同时根据模糊理论将切换函数模糊化,并且通过模糊规则自适应调整切换函数的模糊量化因子,以消除变结构控制系统固有的抖振和进一步改善系统偏差。仿真结果表明．设计的模糊滑模系统,具有对模型不确定性和外来干扰较强的鲁棒性以及良好的跟踪性能。避免了系统固有的颤动现象,控制的效果良好,性能满意;可应用于此类不确定非线性系统的设计综合问题。     

自适应模糊全局快速Terminal滑模控制方法

提出了一种自适应模糊全局快速Terminal滑模控制方法,在参数不确定性和外干扰情况下,为解决系统的非线性不确定性提供了一种新途径。与传统模糊Terminal滑模控制相比,通过采用模糊逻辑系统来逼近未知系统函数和开关项;鲁棒自适应律用来减小逼近误差,从而有效降低抖振;证明了该控制方案的稳定性,并将该方案应用在倒立摆系统中。仿真结果验证了该方案的有效性。