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.     

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.     

非线性系统模糊免疫滑模控制研究

对于一类具有不确定性及未知部分的非线性控制系统,采用传统的模糊滑模控制时,由于切换函数的不连续性,易导致系统的高频振颤问题.为此提出了滑模控制与免疫控制相结合的自适应模糊免疫滑模控制方法.该方法通过免疫系统的免疫反馈原理,对滑模控制中产生的振颤现象进行抑制和补偿,并对非线性系统中的不确定性及未知部分采用T-S模糊系统逼近,较好地实现了此类非线性系统的鲁棒控制.通过倒立摆系统的控制,对所提出的方法进行了跟踪性能和鲁棒性能的验证.仿真结果表明,该方法与常规模糊滑模控制方法相比控制量的振颤得到了改善,具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性.     

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。     

MATLAB在综合模糊自适应控制系统仿真中的应用

该文介绍了用MATLAB(SIMULINK) 语言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的一种综合自适应模糊滑模控制方法,进行仿真的步骤和方法.直接和间接自适应模糊控制器,它们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.仿真表明算法的有效性.可以看出SIMULIK是控制系统动态仿真的有力工具,而且相对于以往任何一种仿真方法,MATLAB 语言更方便、高效,具有无可比拟的优越性.     

不确定Duffing混沌系统的同步控制

在模糊滑模变结构控制基础上,研究具有不确定性Duffing混沌系统的同步控制问题。选择合适的滑模面,基于Lyapunov稳定性理论设计模糊滑模变结构控制器及自适应更新规则,从理论上证明控制系统的稳定性。由于控制器的设计是基于自适应模糊滑模变结构控制的,与常规方法相比,控制器滑动模态不受干扰的影响,有较好的鲁棒性和快速跟踪能力。通过数值仿真实验验证了该系统的有效性。     

变速风力发电机组的自适应滑模变桨距控制

在风力发电系统稳定性优化控制的研究中,针对不确定性的变速风力发电机组的变桨距控制方式系统稳定性差的问题,提出了一种自适应全局快速Terminal滑模控制方法.建立变桨距风力发电机组动力学模型,针对模型中的未知环节,设计了自适应模糊逼近系统.采用由Terminal滑动模态和线性滑动模态组成的滑模模态,采用了自适应Terminal滑模变桨距控制器.根据Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性,并给出了具体的自适应律和不确定项边界的估计算法.对自然风下的机组变桨距控制情况进行了仿真,结果表明系统稳定且输出功率平稳.     

基于干扰观测器的非线性不确定系统自适应滑模控制

本文研究了一类基于非线性干扰观测器的多输入多输出非线性不确定系统的边界层自适应滑模控制方法并应用于近空间飞行器高精度姿态控制.考虑系统存在不确定性和外部干扰上界未知的情况,设计了基于干扰观测器的边界层自适应滑模控制器,以消除传统滑模控制中的"抖振"现象,使跟踪误差趋近于零.同时,利用李雅普洛夫方法严格证明了闭环系统的稳定性.最后将所研究的自适应滑模控制方法,应用于某近空间飞行器的姿态控制中,仿真结果表明在不确定性和外部干扰作用下能保证姿态控制的稳定性,对参数不确定具有较好的鲁棒性.     

超空泡航行体的自适应模糊滑模控制研究

针对超空泡航行体动态中的非线性项和未建模动态,以及由空泡形状改变引起的扰动问题,提出了一种基于自适应模糊滑模的纵平面运动控制器设计方法。该方法利用自适应模糊系统逼近超空泡航行体模型中的非线性不确定项;利用滑模控制对干扰的鲁棒性,克服逼近误差和干扰;最后用Lyapunov定理证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,设计的控制器可有效克服滑行力的计算误差以及水动力参数的不确定性。     

基于模糊神经网络的非线性大系统滑模自适应控制

针对一类非线性大系统，基于模糊神经网络，提出了一种分散滑模自适应控制方法。由模糊神经网络实现滑模控制，平滑了控制切换信号，消除了滑模控制中出现的颤动现象且使系统有强的鲁棒性，同时在控制器的设计中不需要知道系统中的不确定性和扰动的上界。利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定理论证明了闭环系统是稳定的且跟踪误差收敛到零的一个邻域内。     

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.     

Fuzzy Sliding Mode Control for Discrete Nonlinear Systems

Sliding mode control is introduced into classical model free fuzzy logic control for discrete time nonlinear systems with uncertainty to the design of a novel fuzzy sliding mode control to meet the requirement of necessary and sufficient reaching conditions of sliding mode control. The simulation results show that the proposed controller outperforms the original fuzzy sliding mode controller and the classical fuzzy logic controller in stability, convergence and robustness.     

基于自适应模糊滑模控制的分数阶混沌系统的投影同步

基于模糊控制理论和滑模控制理论以及自适应控制理论,研究了一类含有外部扰动的不确定分数阶混沌系统的混合投影同步问题.提出了一种自适应模糊滑模控制的分数阶混沌系统投影同步方法.模糊逻辑系统用来逼近未知的非线性函数和外部扰动,并且对逼近误差采用了自适应控制,同时构造了一种具有较强鲁棒性的分数阶积分滑模面.应用分数阶Barbalat引理设计了自适应模糊滑模控制器和参数自适应律.最后数值仿真结果验证了所提控制方法的有效性.     

广义不确定系统的模糊滑模控制*

研究了广义不确定系统的模糊滑模控制问题。控制结构中采用模糊系统来补偿动态不确定性,利用李亚普诺夫理论,证明了闭环系统的所有状态是全局有界的。     

一种新的自适应模糊滑模控制器设计方法

对一类非线性系统提出一种新的自适应模糊滑模控制器设计方法。将自适应模糊控制与滑模控制有效地结合在一起,先用滑模控制使跟踪误差进入边界层内,然后启动自适应模糊控制器。该控制器可消除滑模控制器中出现的抖振,并可在存在模糊逻辑系统逼近误差情况下使系统跟踪误差小于预先给定的任意常数。仿真算例验证了所提出方法的有效性。     

基于模糊逻辑的连续滑模控制

针对一类具有不确定性的非线性系统，根据滑模控制原理，提出了一种基于模糊逻辑的连续滑模控制设计方法。由于使用了适当的模糊逻辑切换，避免了滑模控制所固有的颤动现象．仿真结果表明，本文设计的模糊控制，对模型不确定性和外来干扰具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能．     

一类非线性系统的间接自适应模糊滑模控制

基于启发式知识的模糊控制是一种解决非线性系统控制问题的有效方法。然而其设计缺乏系统性,并且系统的稳定性和鲁棒性难以保证。本文利用滑模控制的概念和Lyapunov综合方法提出一种针对一类非线性系统的间接自适应模糊滑模控制（IAFSMC）方法。仿真研究表明即使在缺少系统先验知识和不确定性干扰的情况下,系统性能也十分理想。     

非匹配不确定系统的模糊滑模控制

研究多输入不确定系统的模糊滑模控制问题，利用动态补偿器和不等式技巧设计了滑动模态，解决了非匹配不确定性的抑制问题，并给出了保守性较小的滑模稳定性条件．为克服滑模的抖振，提出了用模糊数模型和双二次函数插值构造模糊滑模控制律的方法．仿真结果表明，该方法对于参数摄动和外部扰动具有良好的鲁棒性．     

Improving asynchronous motor speed and flux loop control by using hybrid fuzzy-SMC controllers

This paper presents a new method combining sliding mode control (SMC) and fuzzy logic control (FLC) to enhance the robustness and performance for a class of non-linear control systems. This fuzzy sliding mode control (FSMC) is developed for application in the area for controlling the speed and flux loops of asynchronous motors. The proposed control law can solve those problems associated with the conventional control by sliding mode control, such as high current, flux and torque chattering, variable switching frequency and variation of parameters, in which a robust fuzzy logic controller replaces the discontinuous part of the classical sliding mode control law. Simulation results of the proposed FSMC technique on the speed and flux rotor controllers present good dynamic and steady-state performances compared to the classical SMC in terms of reduction of the torque chattering, quick dynamic torque response and robustness to disturbance and variation of parameters.