基于跟踪微分器的离散滑模控制器

利用跟踪微分器设计了一种新的离散滑模控制器,可以从不连续的指令信号中合理提取连续信号及微分信号,且不需要利用线性外推的方法预测指令信号下一时刻的值及其微分．与基于趋近律的离散滑模控制器进行的对比仿真表明,所设计的控制器在保持传统滑模控制固有强鲁棒性的同时,控制器的输出几乎不存在抖振现象,而且在跟踪不连续的指令信号时,系统表现出良好的动态品质．     

Buck变换器的离散时间全程滑模控制

针对含有匹配不确定项的线性离散时间系统,设计了一种全程滑模控制器,使系统状态在初始时刻就在切换区内．给出了一种双曲正切离散趋近律,由这种改进的趋近律所设计的控制器不但可以减小系统稳态误差,而且能够削弱系统的抖振强度．将该方法应用在Ｂｕｃｋ变换器的控制器设计中,对Ｂｕｃｋ变换器的电压进行跟踪控制,仿真结果验证了所给控制策略的有效性．

     

具有H∞ 跟踪性能的机器人自适应犘犐犇控制

针对非线性不确定机器人系统的轨迹跟踪控制问题,提出一种鲁棒自适应ＰＩＤ 控制算法．该控制器由主控制器和监督控制器组成．主控制器以常规ＰＩＤ 控制为基础,基于滑模控制思想设计ＰＩＤ 参数的自适应律,根据误差实时修正ＰＩＤ 参数．基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数设计的监督控制器补偿自适应ＰＩＤ 控制器与理想控制器之间的差异,使系统具有设定的犎∞ 的跟踪性能．最后,两关节机器人的仿真实验结果表明了算法的有效性．

     

非匹配不确定离散系统的无抖振积分滑模控制

针对一类非匹配不确定离散系统, 设计一种无抖振离散积分滑模控制器. 为了抑制非匹配不确定性对系统的影响, 采用线性矩阵不等式方法设计一种新型的切换函数和对应的滑模控制律, 并证明了闭环系统的Lyapunov 稳定性. 同时, 引入饱和函数设计控制器, 使系统状态在积分滑模面的某个小邻域内做准滑模运动, 并通过合理选择饱和函数的边界层厚度, 使控制信号不含任何抖振. 理论分析和数值仿真验证了所提出方法的有效性.

     

不确定离散时间系统积分滑模保性能控制

针对不确定离散时间系统,研究其积分滑模（ＩＳＭ）保性能控制的设计问题．将最优保性能积分滑模面设计问题,转化为一个具有线性矩阵不等式（ＬＭＩ）约束的目标函数凸优化问题,给出了最优保性能积分滑模面存在的充分条件,并结合干扰估计器设计相应的保性能控制器．与传统滑模控制相比较,积分滑模保性能控制系统具有全阶滑动模态,系统的鲁棒性得到加强,消除了控制抖振和稳态抖振．仿真结果验证了该方法的有效性．

     

内模控制系统鲁棒跟踪控制器的参数化及优化

针对最常用的2自由度内模控制系统,利用基于传递函数互质分解的频域理论,推导了存在模型失配且参考输入和扰动为任意已知函数时,所有能实现稳态无差跟踪的前馈控制器和反馈滤波器的参数化表达式.所得结论同时适用于连续和离散时间系统,并可在参数化基础上实现频域的优化控制.

     

高超声速飞行器基于Back-stepping的离散控制器设计

!根据高超声速飞行器纵向模型的特点,提出了基于Back-stepping的离散控制器设计方法.首先通过合理的简化,将飞行器的模型转化为连续非线性系统的严格反馈形式;然后采用欧拉法得到其近似的离散模型,根据近似离散模型并结合Back-stepping和反馈线性化方法,设计了高超声速飞行器的离散控制器.利用高超声速飞行器的纵向模型对算法进行仿真验证,得到了较为满意的控制效果.

     

不确定离散切换系统的滑模控制

研究一类不确定离散切换系统的鲁棒滑模控制问题.针对传统变结构控制应用于离散系统时易失去其鲁棒性的问题,提出一种采用带调整参数递归式滑模函数的离散滑模控制策略,改进了离散时间滑模控制系统的趋近律方法,并针对不确定因素的影响设计了无须知道扰动上界的估计器.应用Lyapunov函数给出了离散切换系统的滑动模态可达条件,并设计了离散切换规则.仿真结果表明了所提出设计方法的有效性.

     

电液位置伺服系统的多滑模神经网络控制

针对电液位置伺服系统存在的强非线性,控制增益未知和非匹配不确定性,通过引入神经网络和带饱和层的多滑模面,提出了一种多滑模神经网络控制方法.该方法运用神经网络的万能逼近特性和滑模控制优良的抗干扰特点,采用构造性方法设计控制器.运用光滑投影算法和积分李雅普诺夫技术,避免了参数漂移和控制器奇异问题.理论证明了系统跟踪误差收敛于任意设定的滑模面饱和层内.仿真实验表明了理论结果的有效性.

     

非线性时滞系统的抖振削弱自适应滑模控制

针对一类非线性时滞系统的鲁棒自适应滑模控制器设计问题,提出了一种基于偏微分变换的自适应滑模控制方法,该方法能够有效地削弱系统的输入抖动．基于自适应滑模控制技术和Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定方法,克服了时滞影响,不但保证系统状态可以在有限的时间内到达滑模面,而且保证了系统的渐近稳定特性．最后给出的仿真结果验证了该控制方案的有效性．

     

非自衡时滞对象的改进内模控制

针对化工生产中常见的具有积分和时滞特性的过程对象,采用一种改进的两自由度内模控制方案．其中一个新增的控制器用于设定值跟踪响应的期望极点配置,利用直接合成法设计设定值跟踪控制器;另一个新增的控制器用于稳定对象和抑制扰动,并采用期望闭环余灵敏度法确定控制器．设定值跟踪控制器和扰动抑制控制器可通过性能参数独立调节,并保证系统具有较好的鲁棒稳定性．最后,通过仿真实例验证了控制方案的有效性．

     

基于非光滑线性Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续平面的滑模控制设计

利用Ｆｉｌｉｐｐｏｖ解、Ｃｌａｒｋｅ广义梯度和非光滑Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定理论,对一类滑模面设计为非光滑线性Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ连续平面的二阶系统滑模控制问题进行深入讨论．首先设计控制律,使闭环系统在有限时间内能够到达所设计的滑模面;然后证明系统在滑模面上的运动是渐近稳定的．放宽了对滑模控制中滑模面设计的要求,提高了所提出设计方法的灵活性,有利于改善系统性能．仿真结果验证了所提出设计方法的正确性和有效性．

     

基于带有随机时滞的多通信通道的网络控制系统镇定

基于带有随机时滞的多通信通道,建立了离散时间网络控制系统模型．利用缓存对丢包进行补偿,并设计了状态反馈控制器,使系统达到随机稳定．采用锥型补偿线性化（ＣＣＬ）算法得到了控制器增益的全局最优解．最后通过倒立摆系统的仿真例子验证了所提出方法的可行性．

     

一种离散时间系统变结构控制的新方法

研究离散时间系统变结构控制问题,提出一种新的离散变结构趋近律．利用该趋近律设计的离散变结构控制器,不仅能大幅度削弱抖振,使系统运动最终趋于原点不存在稳态振荡,而且可使系统的准滑动模态保持步步穿越切换面的基本属性,有效地改善了控制品质,提高了系统的鲁棒性．仿真结果验证了该方法的有效性与合理性．

     

不确定离散时滞系统的时滞相关非脆弱H∞ 控制

讨论不确定离散时滞系统非脆弱控制器的设计问题．利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ-Ｋｒａｓｏｖｓｋｉｉ稳定性理论和有限和不等式方法,获得了不确定时滞系统在非脆弱控制器作用下不仅内部渐近稳定,而且具有给定的H_∞ 扰动抑制水平γ 的时滞相关有界实条件．采用迭代算法分别给出了控制器具有加法不确定性和乘法不确定性两种情况的非脆弱控制器参数的设计方法,借助于Ｍａｔｌａｂ的ＬＭＩ工具箱可以方便求解．数值仿真实例表明了该方法的有效性．

     

基于一种新型趋近律的自适应滑模控制

首先, 利用特殊幂次函数和反双曲正弦函数构造一种新型滑模变结构控制趋近律; 然后, 采用该趋近律设计一种自适应滑模控制律, 并证明滑模控制系统误差渐近收敛. 仿真实验表明: 在存在时变转动惯量和摩擦力矩扰动的情况下, 该自适应滑模控制系统具有较高的位置和速度跟踪精度, 并有效减弱了控制输入信号的高频震颤现象; 同时, 采用反双曲正弦函数的自适应律能较好地平滑系统转动惯量估计值, 减小控制输入信号的幅值.

     

多导弹分布式协同制导与反步滑模控制方法

针对多弹三维协同攻击机动目标的要求, 提出一种基于网络同步原理的协同制导方法. 该算法给出了导弹3 个方向的速度, 并基于运动学关系转化为总速度、弹道倾角和弹道偏角指令. 基于反步法将控制器设计过程转化为3 步, 分别为速度及弹道角子系统、气动角子系统和角速率子系统设计, 各子系统采用滑模控制. 控制器设计中采用扩展状态观测器对气动参数摄动和外部扰动进行估计, 并在控制器中进行补偿. 仿真结果验证了控制器的跟踪特性及导弹的协同攻击效果.

     

一类输入受限的不确定非仿射非线性系统二阶动态terminal 滑模控制

针对一类输入受限的不确定非仿射非线性系统跟踪控制问题, 提出一种二阶动态terminal 滑模控制策略. 在不损失模型精度, 并考虑系统输入饱和受限的前提下, 给出一种适用于全局的不确定非仿射非线性系统近似方法. 提出小波小脑模型干扰观测器设计方法, 实现复合扰动的有效逼近. 构造辅助系统分析输入饱和对跟踪误差的影响. 通过构造基于PI 滑模面的terminal 二阶滑模面, 给出二阶动态terminal 滑模控制器设计过程, 克服了传统滑模的抖振问题. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

一类时滞复杂动态网络的鲁棒自适应同步问题

针对一类耦合时滞复杂网络,基于变结构控制研究其同步问题 .首先,利用系统的左特征向量函数设计切换面,使网络的运动轨线在期望的同步轨道保持稳定;然后,针对网络中的非线性项已知和未知时,分别设计相应的滑模控制器,使从任意时刻出发的动态网络轨线都能在有限时间内同步到达期望的轨道;最后,利用所设计的控制器对两个算例进行仿真,仿真结果说明了所设计控制器的有效性.

     

具有未知死区输入非线性系统的迭代学习控制

针对一类具有死区输入非线性系统,提出一种实现有限作业区间轨迹跟踪控制的神经网络迭代学习算法.基于Lyapunov-like方法设计学习控制器,回避了常规迭代学习控制中受控系统非线性特性需满足全局Lipschitz连续条件的要求.为处理输入死区,利用神经网络逼近这种强非线性特性;同时,通过对神经网络逼近误差界的估计并在控制器中设置补偿作用以消除其影响,从而提高系统的跟踪性能.