基于模糊滑模控制器的伺服跟踪控制研究

为了有效地消除精密机床伺服进给系统的参数变化和外部扰动对其跟踪性能的影响,将滑模控制引入其伺服跟踪控制.文章将模糊逻辑与滑模控制相结合提出了一种简捷的模糊滑模控制器设计的方法以减小滑模控制器的颤抖.实验结果表明采用该方法设计的模糊滑模控制器与离散准滑模控制器相比具有较强的鲁棒性和跟踪性能.最后将该控制器用于超精密机床伺服跟踪控制取得了良好的控制效果.     

Sliding Mode Control for Swing‐Up and Stabilization of the Cart‐Pole Underactuated System

This paper uses sliding mode control to accomplish the objectives of swing‐up and stabilization of the cart‐pole underactuated system. The features of underactuated systems prohibit direct application of conventional sliding mode control for fully‐actuated systems. In this paper, we design a novel sliding mode control for the cart‐pole underactuated system so that the control goals can be achieved. In addition, by simply changing the parameters of the sliding surface, we use only one sliding mode control scheme to swing up and to stabilize the cart‐pole system. Using the sliding mode dynamics and the internal dynamics, we show that the proposed sliding mode control can swing up the cart‐pole system from the stable equilibrium and can stabilize the system to the unstable equilibrium. Our simulation results on a cart‐pole system demonstrate the feasibility of the proposed sliding mode control. The proposed control schemes, the stability analysis, and the numerical simulation provide a useful guideline for designing the sliding mode control for the cart‐pole underactuated system.     

有限时间收敛的Terminal滑模控制设计

讨论了一类SISO非线性系统的滑模变结构控制有限时间收敛问题,提出一种新的Terminal滑动模态及相应控制的设计方法,可用于带有外部扰动的二阶非线性系统。研究结果表明,系统状态在滑模面上能以较快的速度达到平衡点,在滑模面上到达平衡点的时间均是有限的,并且与普通的Terminal滑模相比,在滑模面上能以更短的时间到达平衡点。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

空间三关节机器人模糊积分滑模控制

研究提高关节机器人轨迹跟踪控制的性能,由于关节机器人运动中产生振动,影响系统的稳定性能。为解决上述问题,提出了一种反馈线性化的自适应模糊积分滑模控制方法。在上述方法的基础上,对机器人非线性动力学模型反馈线性化。为了进一步提高滑模控制的精度,设计了一种积分滑模面的滑模控制器,可以减弱积分滑模控制的抖振。通过设计一个模糊控制器,根据积分滑模面的大小自适应地调节积分滑模控制的切换部分,达到削弱抖振的目的。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明,改进方法有效地提高了关节机器人跟踪控制性能。     

基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统设计

为了保证机器人能够在保持稳定的情况下,按照规划轨迹执行工作任务,从硬件和软件两个方面,设计了基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统。装设机器人传感器与状态观测器,改装机器人鲁棒滑模跟踪控制器,完成系统硬件设计;综合机器人结构、运动机理和动力机制3个方面,构建机器人数学模型;根据状态数据采集结果与规划轨迹之间的偏差,计算机器人跟踪控制量;依据滑模运动与切换方程,利用Sigmoid函数生成机器人鲁棒滑模控制律,将生成控制指令作用在机器人执行元件上,实现系统的鲁棒滑模跟踪控制功能;在系统测试与分析中,所设计控制系统的平均位置跟踪控制误差为0.93 mm,与设定轨迹目标基本重合,机器人姿态角跟踪控制误差为0.06 mm,具有较好的鲁棒滑模跟踪控制效果,能够有效提高机器人鲁棒滑模跟踪控制精度。     

变增益分段滑模控制的PMSM位置伺服系统研究

滑模增益的选择直接影响系统抖振,利用位置信号误差、滑模面积分与滑模增益之间的非线性关系来设计滑模增益,再结合等效控制方法来削弱滑模抖振改善系统的鲁棒性。将单段滑模线控制扩展成在不同阶段PI与滑模分别起作用的两段控制方法应用于永磁同步电机位置控制。应用Matlab/Simulink建立了永磁同步电动机伺服系统的仿真模型,仿真结果表明该方案对系统参数不确定、外界扰动具有强鲁棒性。系统动静态品质优良,滑模控制的抖振得到明显抑制。     

Sliding mode predictive control: A survey

This paper reviews the development and application of sliding mode predictive control (SMPC) in a tutorial manner. Two core design paradigms are revealed in the combination of sliding mode control (SMC) and model predictive control (MPC). In the first case, MPC is used in the reaching phase to ensure a sliding mode is attained. In the second case, MPC is used to solve the existence problem and define the required performance in the sliding mode. The two approaches are discussed in detail from the perspectives of both theory and application. Finally, some future challenges and opportunities in the area of SMPC are summarized.     

模糊滑模控制研究综述

本文介绍了90年代以来将模糊逻辑和滑模控制相结合的研究工作,着重描述了模糊控制和滑模控制的相似性、启发式模糊滑模控制、直接和间接自适应模糊滑模控制、模糊神经网络在滑模控制中的应用等方面的原理和方法,分析了它们的特点和联系,本文最后还展望了这一领域的研究方向.     

二阶动态滑模控制在移动机械臂输出跟踪中的应用

针对移动机械臂的输出跟踪问题,结合高阶滑模控制和动态滑模控制的设计思想为其设计了一种二阶动态滑模控制器.首先给出了包括驱动电机动态特性的移动机械臂的简化动态模型,然后通过微分同胚和输入变换将其分解为四个低阶子系统,并给出了其输出跟踪的二阶动态滑模控制器的设计方法.仿真结果表明,所设计的二阶动态滑模控制器不仅能很好地跟踪给定轨迹,而且能有效地削弱滑模控制系统的抖振.     

集成神经网络与自适应算法的分数阶滑模控制

针对被控对象的参数时变和外部扰动问题,本文融合神经网络的万能逼近能力和自适应控制技术,并结合分数阶微积分理论,提出了基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制策略.本文采用等效控制的方法设计滑模控制律,并利用神经网络的万能逼近能力估测控制律的变化,结合自适应控制算法和分数阶微积分理论抑制传统滑模控制系统的抖震,同时根据Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性,最后给出了实验结果.实验结果表明,本文提出的基于神经网络和自适应控制算法的分数阶滑模控制系统,能保持滑模控制器对系统外部扰动和参数变化鲁棒性的同时,也能有效地抑制抖震,使得系统获得较高的控制性能.     

混沌系统的有限时间滑模同步控制

采用滑模控制的方法,研究了两个不同的带有不确定性和外部扰动的混沌系统之间的同步问题。基于Lyapunov稳定性理论和有限时间滑模控制方法,设计了终端滑模控制器来实现两个混沌系统的同步。在设计控制器过程中提出了一个新的非奇异的终端滑模面,并证明它能在有限时间内收敛于零平衡点。通过数值仿真验证了所设计的控制器的有效性。     

Terminal滑模自适应控制实现一类不确定混沌系统的同步

应用Terminal滑模控制技术和选择指数趋近律来综合滑模控制器,实现一类混沌系统的状态同步．在控制器中引入一类简单的自适应律,用以在线估计界参数．该设计方案消除了滑模控制的到达阶段,状态始终保持在滑模面上,并能在有限时间内趋近于原点．与一般滑模控制同步实现相比,具有更小的同步时间和鲁棒性．通过对Duffing—Holmes系统的同步仿真,验证了该方法的可行性．     

具有未知干扰的无人机鲁棒滑模飞行控制

研究无人机飞行稳定性控制问题,由于无人机飞行控制系统存在时变外部干扰,飞行过程中升阴比变化激烈,控制稳定性难度较大。利用滑模控制良好的鲁棒能力提出一种神经网络的鲁棒飞行控制方法。因神经网络有良好非线性逼近能力,可对无人机飞行系统中的不确定进行在线逼近,并将神经网络权值误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。利用神经网络的组合,设计无人机鲁棒滑模飞行控制器。控制器分为两部分,一部分是等效控制器,另一部分是滑模控制器,能有效减小系统的跟踪误差。最后将所设计的鲁棒滑模控制对无人机飞行姿态控制进行仿真。仿真结果表明,新方法能提高无人机的鲁棒飞行控制能力且能实现无人机姿态的精确跟踪和稳定性控制。     

非奇异终端滑模控制系统的设计方法

提出一种全局非奇异终端滑模控制器，可用于带有参数不确定和外部扰动的二阶非线性系统，证明了系统从任意初始状态到达滑模的时间和在滑模上到达平衡点的时间均为有限，分析了终端滑模控制用于不确定性系统的跟踪精度，推导了系统跟踪精度和用于消除抖振的饱和函数宽度之间的数学关系，根据给定的跟踪精度，可设计出合适的饱和函数，仿真结果证明了所提出方法的有效性。     

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。     

Sliding mode prediction based control algorithm for discrete-time non-linear uncertain coupled systems

By introducing predictive control strategy into the design of sliding mode control (SMC), a novel SMC algorithm for a class of discrete-time non-linear uncertain coupled systems is presented in this paper. To enlighten by the recursive sliding mode approach, a special sliding mode prediction model (SMPM) is created at first. Then taking model mismatch into consideration, the error between the output of SMPM and the practical sliding mode value is used to make feedback correction for SMPM. Applying receding horizon optimization, the desired sliding mode control law which is a non-switching type, is obtained subsequently. The reachability of sliding mode is achieved by making predictive value of sliding mode track the expected sliding mode reference value. Due to feedback correction and receding horizon optimization, the influence of uncertainties can be compensated in time, strong robustness to matched or unmatched uncertainties is possessed. Theoretical analysis proves the closed-loop system is robustly stable, without requiring the known boundaries of uncertainties. Simulation results of a numerical example and a rotational inverted pendulum illustrate the validity of the proposed algorithm.     

基于上界估计的变参数Lorenz系统模糊滑模控制

传统滑模控制设计方法根据系统不确定性上界函数得到的切换增益,不能随着受控状态的变化而相应变化,存在滑模控制量反应不够及时的问题,并且需要预先知道系统不确定性的上界函数,对滑模控制应用到混沌系统控制当中造成了限制.针对变参数的Lorenz混沌系统提出了一种模糊滑模控制方法,控制系统到达平衡状态.模糊控制器的输入为滑模面S,通过设计合理的输入输出隶属度函数以及模糊规则,输出的μ值能在线调节滑模控制切换量中的切换增益,有效地解决了滑模控制量反应不够及时的问题;另外设计了状态观测器,对系统的不确定性函数进行了估计.仿真实验结果验证了所提出的模糊滑模控制有着良好的控制效果.     

带终端滑模约束的非线性模型预测控制方法

将预测控制和滑模控制结合起来,提出一种非线性性模型预测控制方法。给出一种可行的双模控制方案,系统状态位于终端区外时采用提出的预测控制,在终端区内部采用高线设计的滑模控制。对系统终端滑模附加不等式约束,使得系统状态在预测时域的末端位于高线设计的滑动模态区内,从而使预测时域减小。仿真结果表明了算法的有效性。     

仿生假手抓握力控制策略

为了使仿生假手完成各种精细作业,提出一种抓握力控制策略.在自由空间和约束空间中分别使用基于位置的阻抗控制和力跟踪阻抗控制.在过渡过程中使用模糊观测器切换控制模式.两种控制模式采用同一个基于位置的阻抗控制器,在约束空间向阻抗控制器中引入参考力,以满足约束空间的抓握力控制要求.这种方法可以使关节在自由空间和约束空间中分别实现良好的轨迹跟踪和力矩跟踪,在过渡过程中实现控制模式的可靠切换和系统的稳定过渡.提出一种自适应滑模摩擦力补偿方法,利用终端滑模思想设计了滑模函数,使得系统跟踪误差在有限时间内收敛,避免了传统线性滑模面状态跟踪误差无法在有限时间内收敛至0的问题.根据指数形式摩擦力的特点,利用终端滑模控制思想获得包含摩擦力参数估计的滑模控制律,并基于李亚普诺夫稳定性定理推导了估计参数的在线自适应律.对该抓握力控制策略在HIT假手上进行了抓取实验,实验结果证明了控制策略的有效性.     

基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制

为了提高感应电动机控制的鲁棒性, 提出了一种新颖的感应电动机解耦模型. 基于感应电动机的解耦模型, 利用滑模控制和反推控制设计电动机的虚拟转矩和磁链电压控制器. 滑模开关增益的大小是造成系统抖振的关键, 采用自回归小波神经网络(Self-recurrent wavelet neural networks, SRWNN)在线估计滑模开关增益的大小可以有效降低滑模控制造成的抖振. 仿真结果表明基于SRWNN在线估计滑模开关增益的滑模反推控制方案可以有效提高感应电动机控制的鲁棒性, 同时降低了滑模控制造成的抖振.