基于神经网络的鲁棒自适应滑模迭代学习控制

对一类不确定非线性系统，包括不确定性机器人，提出一种自适应鲁棒迭代学习控制方案，学习控制用于学习周期性的系统不确定性，自适应滑模控制用于抑制非周期性系统不确定性，并且利用RBF神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界，对不确定性系统动态和有界输入拢动具有鲁棒性，通过Lyapunov直接方法，确保了对每次迭代闭环系统是一致有界的，并且沿着迭代次数的增加，跟踪误差渐近收敛于零，仿真结果表明了该方案的有效性。     

基于小波模糊神经网络的滑模控制器设计

针对一类非线性系统,采用小波模糊神经网络对控制对象辨识并提出了滑模控制器的设计方法.在系统存在外部干扰并有界时,利用李亚普诺夫方法证明了系统的稳定性.最后,通过MATLAB仿真验证了输出反馈控制具有良好的跟踪性能.     

机器人前馈补偿滑模鲁棒控制

本文针对机器人轨迹跟踪控制问题,基于滑模变结构控制的基本理论,提出了一种具有前馈补偿的滑模变结构鲁棒控制器。通过引入顺馈控制（对滑模切换函数的ＰＩ控制）来改善滑动模态的动特性,并消弱或消除常为结构控制所存在的“颤振”现象：应用前馈补偿来提高跟踪精度,仿真结果验证了该方法有效性。     

基于RBF神经网络的拟滑模控制

将一种拟滑模控制算法与径向基函数神经网络相结合,利用神经网络的网络权值具有自适应学习的能力,使拟滑模控制器的相关参数具有自适应性,从而优化控制信号,削弱系统抖振. 并给出了具体的设计方案,仿真结果表明,所给出方案是有效、可行的.     

采用神经网络滑模控制的齿隙摩擦补偿

基于滞环齿隙模型和集合摩擦模型,建立了齿轮传动系统动力学变结构模型。采用径向基函数(RBF)神经网络和滑模控制构成复合控制器,对系统齿隙、摩擦非线性因素进行了补偿。利用RBF神经网络调节滑模控制器的切换项增益,降低了滑模控制的抖振,提高了补偿效果,仿真结果验证了该方法的可行性。     

输入受限的航天器姿态调节小波滑模反步控制

对刚体卫星在轨机动时存在未知惯量特性、外部干扰及控制输入受限的控制问题,提出了一种将滑模反步姿态控制与小波相结合的鲁棒控制方法,这种方法在继承传统滑模反步控制的优点的同时,利用小波函数的逼近能力来补偿执行机构饱和非线性;对设计者而言,饱和非线性的结构特性无需了解,并基于Lya-punov方法从理论上证明了滑动模态的存在性及系统的全局稳定性.最后,将该方法应用于航天器的姿态调节控制,仿真结果表明此控制器能有效地处理航天器姿态调节过程中控制输入饱和受限的约束,在完成姿态调节控制的同时,具有良好的过渡过程品质.     

基于自适应神经网络滑模观测器的容错控制

针对机电伺服系统可能发生的故障,提出基于自适应神经网络滑模观测器的快速终端滑模容错控制策略.在自适应滑模观测器中引入神经网络估计故障,以提高故障发生时观测器的状态估计精度和故障检测准确性.利用观测器的状态估计值进行状态重构,结合参数自适应技术和快速终端滑模控制方法设计主动容错控制器.针对参数不确定性设计参数自适应率进行估计,并利用前馈补偿技术补偿故障和参数不确定性.针对未知上界的扰动设计具有自适应增益的鲁棒项.利用Lyapunov定理证明所提出的控制方法可以实现系统有界稳定,大量仿真和实验结果验证了控制器在系统发生故障时具有良好的容错能力、控制精度和响应速度.     

具有重构功能的基于RBF神经网络直接自适应飞控系统

反馈线性化方法鲁棒性研究一直是近些年来的研究热点。针对基于反馈线性化方法的鲁棒控制，提出了一种将反馈线性化和RBF神经网络直接自适应控制相结合的综合控制方法，利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律，保证了闭环系统的稳定性。该方法应用于某型号飞机舵面故障状态仿真，结果表明RBF神经网络自适应控制方法补偿作用显著，相当于系统具有一定的重构功能。     

基于神经网络滑模的采摘机械臂控制设计

针对二自由度采摘机械臂的位置跟踪控制问题,设计了一种基于神经网络的滑模控制器。其中,神经网络控制器用来估计含有不确定性的滑模控制的等效控制律;鲁棒控制器用来使动态系统始终保持在滑模面上,保证了系统的渐近稳定性,进而实现了采摘机械臂的高精度位置跟踪控制。基于李亚普诺夫稳定性理论设计了自适应律来在线估计系统的不确定性。仿真结果表明:设计的控制器能够实现采摘机械臂对期望位置的精确跟踪,可以满足实际工程的需要。     

基于神经网络干扰观测器的Terminal滑模控制

针对一类非线性不确定系统,通过构建动态干扰观测器系统,提出一种快速神经网络干扰观测器。根据干扰观测误差在线调节神经网络权值,实现对未知综合干扰的逼近,逼近误差一致最终有界。基于神经网络干扰观测器设计了自适应Terminal滑模控制方案,严格证明了闭环系统状态在有限时间内收敛到零,从而提高了状态的收敛速度。最后,通过一个倒立摆的仿真例子,验证了系统的快速性和神经网络干扰观测器的逼近能力。     

主动磁轴承系统的滑模控制设计

主动磁轴承具有无摩擦、无磨损、无需润滑、无污染、寿命长等优点,在高速运动场合、低速洁净场合都有广泛的应用前景. 力求解决目前主动磁轴控制系统的非线性问题,提出了主动磁轴承系统的滑模控制,该方法使得磁悬浮轴承系统的鲁棒性和稳定性进一步提高. 首先介绍了磁轴承系统的结构和工作原理,建立了主动磁轴承的系统方程. 其次,对滑模控制进行具体分析,并讨论了滑模控制的可达条件和其稳定性分析. 仿真结果表明,滑模控制器具有良好的鲁棒性和快速性,基本满足磁轴承系统实时控制的要求.     

滑模变结构控制DC-DC变换器的设计

开关变换器是一个非线性变结构系统,线性控制算法的控制性能在开关变换器系统中受到制约.针对这一问题提出滑模变结构控制法在开关变换器中的应用.滑模变结构控制法对被控系统数学模型精度要求不高,对系统参数变化、外界环境扰动具有完全的自适应性.以Buck型变换器为例,分析滑模控制在开关变换器中的使用方法,并给出了仿真和实验结果.     

多关节机器人的非奇异终端模糊滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种非奇异终端模糊滑模控制方法.采用模糊控制调节滑模控制的切换增益,改善了非奇异终端滑模控制的局限性,利用积分的方法自动对系统的建模误差和干扰的上界进行评估,实现了对建模误差和干扰的自动跟踪,削弱了抖振.文中利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性,仿真结果证明了其有效性.     

Adaptive Sliding Mode Control for the Excavator Manipulator

挖掘机滑模自适应轨迹控制研究

徐国胜,吕广明,陆念力

（哈尔滨工业大学 机电学院,哈尔滨 150001）

创新点说明：

1） 挖掘机的动力学模型考虑了各机械臂的重量及形状,并给出了动力学各元素的显示表达,

(1)

式中, 为斜对称矩阵,这也是考虑挖掘机形状与重量的表达式所具有的。

2） 滑模控制算法的符号函数采用sigmoid 函数代替,通过李雅普诺夫理论得到自适应控制率,调节切换项比例因子,使之跟踪参数误差导致的输入误差,且消除抖振。

3） 轨迹规划,考虑以定切削角进行整平作业生成铲斗轨迹。

研究目的：

挖掘机技术文档参数与装配实机存在误差,该误差不能得到合理估计,但显然是有界的。由于滑模变结构对于模型误差,负载扰动等具有鲁棒性,对于控制处于复杂工作环境的挖掘机轨迹而言非常适用,但滑模切换项容易引起抖振现象,而切换项又是滑模变结构鲁棒适应性所必要的,一般切换项的比例因子要大于模型误差,才能使整体控制系统稳定。但较大的比例因子引起的抖振也愈剧烈,导致对挖掘轨迹自动控制的效果不够理想,为此,探究自适应算法补偿有界误差项进行解决。

研究方法：

首先建立更加符合挖掘机实际情况的动力学模型,其次将滑模控制引入对挖掘机的轨迹控制中。为了低乃至消除抖振,采用sigmoid函数替代切换项符号函数,并通过李雅普诺夫理论得到自适应控制率,自适应调节切换项比例因子,使之补偿挖掘机技术文档参数与实机参数误差导致的控制输入误差,最后与传统滑模控制进行仿真对比。

研究结果：

自适应滑模控制效果达到或优于传统滑模控制,且消除抖振,切换项能很好地补偿参数误差导致的输入误差。

结论：

采用本文自适应滑模控制算法对挖掘机轨迹控制效果相比传统滑模控制消除了抖振现象,取得良好控制效果。该方法摒弃了传统滑模控制需要建模误差界大小的先验知识,对于有界建模误差的系统均能适用。不需估计挖掘机建模误差,符合挖掘机控制实际。

关键词：动力学;自适应滑模控制;挖掘机

     

网络控制系统的滑模控制器设计

针对网络控制系统中的网络诱导时延问题，设计了具有指数趋近律的滑模变结构控制器，并对其稳定性进行了分析，同时给出了系统的最大允许时延。仿真结果验证了该设计方法的可行性和有效性。     

基于模态空间的建筑结构滑模控制研究

为了减少建筑结构滑模控制系统的在线计算量,保证其控制效果.基于模态空间的相关理论,采用仅控制少量模态的滑模控制方法对地震作用下建筑结构的振动控制问题进行了研究.给出了确定切换面的方法,并基于指数趋近律设计了相应的控制律.以一个多层剪切型建筑结构模型为例来验证控制方法的有效性,算例数值分析结果表明,所提出的滑模控制方法,控制效果明显,能有效地减小结构的地震峰值响应,且有效地降低了控制系统的在线计算量.     

滑模变结构控制在机械臂跟踪轨迹控制中的应用

针对滑模变结构控制中存在的抖动现象,通过调整控制律设计了一种新的抑制抖动的滑模变结构控制方法。该控制方法与常规滑模变结构法、饱和函数法相比,不仅满足了平滑控制量的要求,而且较饱和函数法控制精度高。仿真实例验证了该设计方法的正确性。     

地震激励下线性结构的滑动模态控制

滑动模态控制（ＳＭＣ）方法是最近提出的一种新的结构控制方法,该方法具有控制效果明显,鲁棒性好等优点。滑动模态控制方法中滑移面和控制律的确定是最为关键的两步,详细介绍应用ＬＱＲ方法确定滑移面的原理和步骤,并基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ直接法提出了一种控制律。应用滑动模态控制（ＳＭＣ）方法和所提出的控制律,对一地震激励下的八层线性结构主动控制的算例进行了分析。分析表明,滑动模态控制方法是一种很有应用前景的结构振动控制策略。     

基于模糊逻辑的滑模控制及其应用

根据滑模控制原理,提出了一种基于模糊逻辑的滑模控制设计方法,此方法将滑模控制和模糊控制的长处综合在一起,不仅增强了系统的鲁棒性,同时削弱颤抖,仿真结果表明了这种算法的有效性和简洁性。