线控转向系统的自适应高阶滑模控制

车辆线控转向(steer-by-wire,SbW)系统存在摩擦力矩及回正力矩等不确定动态特性,难以实现精确建模与有效控制.为此,提出一种基于自适应模糊逻辑系统的自适应高阶滑模(adaptive higher-order sliding mode,AHOSM)方法,实现SbW系统的有效控制.首先,通过自适应模糊逻辑系统逼...     

PEMFC空气供给系统的二型自适应模糊建模与过氧比控制

质子交换膜燃料电池（Proton exchange membrane fuel cell,PEMFC）空气供给系统存在外部扰动和参数不确定等动态特性,难以实现精准建模和控制.本文结合精确线性化和二型模糊逻辑系统,提出一种自适应控制器实现PEMFC空气供给系统的建模与过氧比控制.该控制器不需要PEMFC空气供给系统模型结构和参数完全已知的条件,而是通过二型模糊逻辑系统在线逼近PEMFC空气供给系统中的未建模动态并从Lyapunov函数中导出自适应参数,从而保证系统收敛性与稳定性.通过稳定性分析证明了该控制器作用下系统跟踪误差的有界性,仿真实验进一步验证了该控制器的有效性与实用性.     

燃料电池供气系统的自适应滑模控制

本文针对燃料电池供气系统阴阳极协同控制问题,提出了一种自适应超螺旋滑模控制算法.文章首先建立燃料电池供气系统动态模型,提出了燃料电池供气系统氢气过量比、氧气过量比及阴阳极压差的控制问题,并研究了自适应超螺旋滑模控制算法,通过自适应调节控制增益大小,有效抑制传统滑模控制的抖振现象,同时,利用李雅普诺夫方法证明了该控制方法的稳定性.最后,基于MATLAB建立燃料电池系统仿真平台并进行了仿真研究.仿真结果表明,所提出的方法可以有效控制氢、氧过量比及阴阳极压差,且具有较强的抖振抑制能力,可以保证燃料电池系统的稳定持久运行.     

车用PEMFC空气供给系统建模与模糊PID控制研究

给出了PEMFC(Proton Exchange Membrane Fuel Cell)空气供给系统的数学模型,基于simulink进行了模型的仿真,仿真结果和实验证明了PEMFC空气供给系统模型是正确有效的,能够准确地反映PEMFC空气供给系统的动态变化趋势。设计了PEMFC空气供给自适应模糊PID控制算法,根据建立的控制对象模型,进行控制系统的仿真,仿真结果与实验结果证明设计的自适应模糊PID控制方法使系统响应时间短,稳态误差小,达到较理想的控制性能目标。     

PEMFC空气供给系统的智能建模与自适应控制

为了提高质子交换膜燃料(PEMFC)电池的输出净功率,提出了一种基于模糊逻辑系统的智能建模与控制方法。首先,建立PEMFC严格反馈形式的数学模型,并采用自适应模糊逻辑系统对PEMFC中的非线性项进行智能建模;然后,考虑系统控制增益未知对空气供给系统控制性能的影响,结合反步法技术为PEMFC系统设计了自适应控制器,并通过引入一阶滤波器来降低控制器的计算复杂度。通过Lyapunov稳定性理论分析验证了所设计的控制器可使得空气供给系统过氧比的跟踪误差在限定时间内收敛至原点的邻域;最后,仿真和硬件在环实验的结果证明了所建模型与控制方法的有效性。     

一类非线性不确定系统的高阶积分自适应滑模控制

为有效改善传统积分滑模在一类非线性不确定系统的应用中存在的抖振问题,结合有限时间收敛理论、高阶积分滑模理论和自适应控制理论,提出了一种高阶积分自适应滑模控制方法;该方法通过选取有限时间收敛反馈量和设计高阶积分滑模面,不仅确保了系统状态误差在有限时间内的收敛性,而且还保证了系统具备对不确定性干扰的抑制能力;同时,当系统的不确定项的边界范围无法预先确定时,采用自适应方法对滑模控制的趋近速率进行估计;仿真结果表明所提方法能够有效抑制非线性不确定系统的抖动,并具有较高的控制精度.     

不确定非线性系统的自适应反推高阶终端滑模控制

针对一类非匹配不确定非线性系统,提出一种神经网络自适应反推高阶终端滑模控制方案.反推设计的前1步利用神经网络逼近未知非线性函数,结合动态面控制设计虚拟控制律,避免传统反推设计存在的计算复杂性问题,并抑制非匹配不确定性的影响;第步结合非奇异终端滑模设计高阶滑模控制律,去除控制抖振,使系统对于匹配和非匹配不确定性均具有鲁棒性.理论分析证明了闭环系统状态半全局一致终结有界,仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

质子交换膜燃料电池的神经网络建模与控制

该文从设计质子交换膜燃料电池（PEMFC）控制方案的角度出发,首先提出了采用Elman动态神经网络对PEMFC系统进行建模的新方法,以实验中采样到的PEMFC系统的工作温度输入输出数据训练网络,并采用动态反向传播学习算法根据误差不断调整网络参数直至达到要求精度;Elman神经网络辨识可使辨识过程简化并提高了辨识精度。然后在此基础上设计了自适应模糊神经网络控制器。最后的仿真实验以Elman神经网络模型为参考模型,使用自适应神经网络控制算法控制PEMFC的工作温度,取得了较好的控制效果。结果显示所设计的控制系统适合于控制PEMFC这样一类复杂非线性系统。     

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。     

PEMFC发电系统的自适应模糊控制与动态分析

监测和控制燃料电池的过程中,需要获得各种实时数据.质子交换膜燃料电池(PEMFC)发电系统中的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其控制的难度,传统的PI控制虽然对模型精确的系统有较好的控制效果,但对于参数波动的系统则无法获得较高的控制性能.针对以上情况,基于PEMFC发电系统的动态仿真模型,根据重整器在燃料电池发电系统中的作用,设计了自适应模糊控制器.利用模糊控制规则在线控制氢气摩尔流,从而控制PEMFC发电系统的输出功率.仿真结果表明,该动态模型能够预测输出电压.响应曲线显示出自适应模糊控制算法能够较好控制燃料电池有功和无功功率的输出.模型具有良好的负载跟踪特性.     

PEMFC电化学建模及其PID控制

针对目前质子膜燃料电池(PEMFC)模型难以适用控制系统的设计,因此提出了电化学方法建立PEMFC数学模型,并在此基础上采用PID控制其输出电压。首先分析PEMFC内部运行机理;然后假定外部负载电流干扰的情况下,PEMFC电堆工作温度稳定在80℃,在M atlab/simu link环境下建立系统仿真模型,模拟输出电压动态变化过程;并采用PID算法控制电堆阴阳极入口气体压力,使PEMFC系统的输出电压达到预定值。仿真结果表明该模型能够较好的反映出系统的动态特性,且PID算法用于PEMFC发电系统的控制是可行的。     

基于ANFIS的千瓦级PEMFC温度辨识

质子膜燃料电池（PEMFC）工作被认为是21世纪最有希望的绿色发电技术,其原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型.因此,该文利用模糊逻辑系统和人工神经网络具有为非线性系统建模的较强的逼近能力以及自学习能力,采用了自适应神经模糊算法,建立PEMFC温度特性模型;利用测试数据作为训练样本,在氢气压力给定的条件下,以空气（或氧气）压力和冷却水作温度为模型的输入量,电池的工作温度为输出量,建立了三种不同PEMFC温度特性模型.表明该方法具有简单、可行、精度高等优点.并为PEMFC控制系统的设计和电池性能的优化提供了基本依据.     

Adaptive high-order sliding mode control based on quasi-time delay estimation for uncertain robot manipulator

This paper presents the design, and validation of a new adaptive control system based on quasi-time delay estimation (Q-TDE) augmented with new integral second-order terminal sliding mode control (ISOTSMC) for a manipulator robot with unknown dynamic uncertainty and disturbances. Contrary to the conventional TDE, the proposed Q-TDE becomes sufficient to invoke a fixed artificial time delay and utilize the past data only of the control input to approximate the unknown system''s dynamic uncertainties. The incorporating of new adaptive reaching law with ISOTSMC augmented with Q-TDE policy ensures the continuous performance tracking of the robot manipulator''s trajectories using output feedback. This combination may achieve high performance with a significant chattering reducing procedure. By utilizing the Lyapunov function theory, it can be demonstrated that the robot system is stable and all signals in closed-loop are converging in finite time. Consequently, Simulation and comparative studies with two degrees of freedom robot manipulator were carried out to validate the effectiveness of the designed control scheme.     

自适应模糊滑模软切换的PMSM无速度传感器鲁棒无源控制

针对永磁同步电机(PMSM)转速调节和估计问题,提出一种无速度传感器的PMSM调速系统.利用双曲正切函数代替符号函数,设计了自适应模糊滑模软切换控制器,实现了软切换连续控制,削弱了抖动现象.通过设计鲁棒无源控制器,得到了旋转坐标系下的u_d和u_q.建立了自适应滑模观测器,并给出了速度辨识律,观测器的增益通过求解线性矩阵不等式得到.仿真结果表明了该控制策略与观测器配合的有效性,且控制系统具有良好的动、稳态性能.     

Adaptive fuzzy leader-follower consensus control using sliding mode mechanism for a class of high-order unknown nonlinear dynamic multi-agent systems

In this article, a distributed leader-follower consensus approach is developed for a class of high-order unknown nonlinear dynamic multi-agent systems (MASs). Because every agent of the MAS contains multiple state variables, the existing consensus methods are not completely applicable for it. In order to find the qualified consensus protocol for this high-order MAS, sliding mode mechanism can be naturally considered for designing the consensus control because it can manage multiple state variables with the help of a constructed hyperplane. To this consensus control design, the sliding mode term is composed of all tracking error variables. Since the method does not require the switching control term around sliding surface, it can avoid the chattering phenomenon, which exits in most of the published sliding mode controls (SMCs). Furthermore, to handle the unknown nonlinear dynamic problem, the adaptive approximation strategy is implemented by employing fuzzy logic system (FLS). In the light of Lyapunov stability analysis, it is demonstrated that the proposed control approach can accomplish the consensus tasks. Finally, a numerical example is implemented to further show the desired results.     

Real‐time thermal Management of Open‐Cathode PEMFC system based on maximum efficiency control strategy

Improving the efficiency of the proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) system is the main problem should be solved for the commercialization of PEMFC. In this paper, the efficiency characteristic of PEMFC system under load and stack temperature variation is analyzed through theoretical modeling and experimental verification. For high efficiency operation of PEMFC system, the maximum efficiency control strategy (MECS) is proposed for thermal management of PEMFC system. According to the efficiency characteristics of PEMFC system, the optimal efficiency trajectory of system is obtained under maximum efficiency optimization (MEO). As PEMFC system is a nonlinear system with the characteristics of time‐variation, and uncertainty, a constrained generalized predictive control (CGPC) is proposed to realize real‐time optimal efficiency trajectory tracking. The MECS based on MEO and CGPC is implemented on‐line, experimentally validated on the established H‐300 open‐cathode PEMFC system. The experimental result shows better tracking ability compared with PID control and testifies the validity of MECS for increasing the system efficiency. Therefore, the proposed MECS can provide better system dynamic response and higher system efficiency.     

太阳能燃料电池联合发电系统的建模与控制

太阳能燃料电池联合发电系统主要由太阳能光伏阵、质子交换膜燃料电池（PEMFC）和电极组成。该联合系统具有非线性特性。通过分析建立了该系统各个组成部分的数学模型,采用PID控制器对系统进行控制。在MATLAB／SIMULINK环境下对整个控制系统进行仿真,测试系统在负载电流阶跃变化和各种天气条件快速变化下的动态响应性能。仿真结果表明,经过负载阶跃变化后,系统能在短时间内趋于稳定。系统超调在可接受的范围内。系统性能对于负载电流的阶跃变化响应是令人满意的,控制方案可以达到预期效果。     

MEMS微型质子交换膜燃料电池的阴极极板模型研究与优化设计

针对一种基于MEMS技术制造的H2/air自呼吸式微型质子交换膜燃料电池,建立了二维等温的阴极数学模型,计算了电池的平均电流密度及功率密度.由于阴极采用空气自呼吸式,阴极流场板结构的空占比就成为影响电池性能的重要因素.通过优化,确定空占比为0.7左右时,燃料电池的性能最佳.制作器件的测试结果表明采用该优化设计的燃料电池的峰值功率密度高达135 mW/cm2.     

Adaptive sliding mode control for MIMO nonlinear systems based on fuzzy logic scheme

In this study an indirect adaptive sliding mode control (SMC) based on a fuzzy logic scheme is proposed to strengthen the tracking control performance of a general class of multi-input multi-output (MIMO) nonlinear uncertain systems. Combining reaching law approach and fuzzy universal approximation theorem, the proposed design procedure combines the advantages of fuzzy logic control, adaptive control and sliding mode control. The stability of the control systems is proved in the sense of the Lyapunov second stability theorem. Two simulation studies are presented to demonstrate the effectiveness of our new hybrid control algorithm.