含正反馈振动主动控制系统的混合自适应控制

对于存在结构正反馈的振动主动控制系统,传统的基于有限冲击响应的自适应前馈控制器设计方法难以同时保证控制系统稳定与良好的控制性能.本文在分析正反馈对前馈控制系统影响的基础上,基于无限冲击响应控制器设计模式,提出一种结合前馈自适应控制器和反馈自适应控制器的混合自适应振动主动控制方法.其中前馈自适应控制器采用参考传感器采集到的扰动相关信号作为参考信号,反馈自适应控制器通过构建扰动的估计量作为参考信号,控制器参数更新采用Landau参数递推算法.以一典型的具有固有正反馈性质的机械振动系统为控制对象,给出了该混合自适应控制算法的详细推导过程以及稳定性和收敛性分析过程,得到了算法稳定与收敛的严格正实条件以及相应放松严格正实条件的要求.在此基础上,通过构建实时振动主动控制实验平台,针对多种振动扰动开展对比实验分析.相关实验结果验证了本文提出的混合自适应振动主动控制方法的可行性和有效性.     

四轮转向汽车最优转向控制研究

为了充分发挥四轮转向技术在改善汽车操纵稳定性方面的优势,对汽车转向的理想状态进行分析,构建理想转向模型。依据具有二次型性能指标的最优控制理论,以汽车转向理想模型作为跟踪目标,采用基于状态反馈和前轮前馈的控制策略,对四轮转向汽车后轮转向控制规律进行研究。利用Matlab工具,对所提出的后轮转向最优控制方法进行仿真。仿真结果表明：所设计的后轮转角最优控制器改善汽车转向的瞬态与稳态响应特性,其瞬态响应的超调量减少,稳定时间缩短;侧向滑移的稳态值有所降低,从而提高汽车转向的操纵稳定性。     

汽车稳定性快速控制原型设计

控制汽车的操纵稳定性是现代汽车提高安全性的重要途径之一.为了改善车辆在转向时或受侧向风作用时的操纵性和稳定性,对汽车电子稳定装置(Electronic stability program,ESP)的工作原理进行了研究,用二自由度整车模型进行了稳定性控制系统设计,并采用硬件在环仿真技术进行了快速控制原型的实时仿真.结果证明,控制器对汽车稳定性控制效果明显,实时仿真与离线仿真结果吻合.说明改进的方法可增加控制系统的稳定性和实时性.     

汽车操纵稳定性控制优化研究

在汽车操纵稳定性优化控制的研究中,为对车辆施加合适的制动力以实现车辆极限工况下的稳定,研究了汽车操纵稳定性的模糊PID控制方法.基本方法是直接将横摆角速度作为控制变量,在模糊控制的基础上加入传统的PID控制,在大偏差范围内采用模糊控制进行快速响应调整,在小偏差范围内采用常规PID控制.采用7自由度整车模型进行J-转向和换道操纵仿真,仿真结果显示模糊PID控制可以有效地提高汽车行驶时的稳定性.证明设计的控制策略能较好的满足系统的控制要求,并为汽车操纵稳定性控制研究提供有益的参考.     

一种基于DTFEL的非线性自适应逆控制

提出一种基于离散时间反馈误差学习(DTFEL)的两自由度非线性自适应逆控制(AIC)方法,其控制器由动态RBF神经网络(DRBFNN)前馈控制器和参数固定的PD反馈控制器构成.PD控制器用来保证闭环系统稳定,动态RBF神经网络以PD控制器输出和反馈误差的线性组合为学习信号,通过一种改进的NLMS(VS MNLMS)算法在线学习和逼近对象的动态逆,提高反馈控制器的性能.稳定性分析证明了该AIC系统稳定.数字仿真结果表明,该AIC具有良好的自适应能力和鲁棒性,是一种有效的非线性控制方法.     

超磁致伸缩微致动器车削加工系统模糊自适应精密位移控制

考虑温度及弹簧非线性的影响,基于非线性压磁理论、扩展的J-A模型及动力学分析,建立超磁致伸缩微致动器车削加工系统非线性动力学模型;研究了前馈径向基函数(RBF)逆控制与多模自适应反馈控制方法.提出了以系统运行时间为开关的多模切换控制方案,在系统初始运行时刻采用PD反馈控制器,当时间达到规定的切换时刻采用自适应模糊滑模反馈控制器,使系统全局具有较高的跟踪精度.     

基于数据挖掘与系统理论建立摩擦模糊模型与控制补偿

建立机械摩擦力模型及其相应的控制补偿策略一直是人们所关注的问题. 由于摩擦力所固有的非线性及不确定特征, 用传统的数学建模与控制补偿方法难以达到满意的系统性能要求. 本文采用模糊建模技术逼近摩擦动力系统并将辨识结果用在前馈补偿控制器设计中. 模糊建模过程由以下3个部分组成: 首先采用数据挖掘技术辨识出模糊系统的模糊规则库, 然后利用该规则库建立模糊系统的静态模型, 最后以李雅普诺夫稳定性理论为基础进一步辨识出模糊系统的动态模型. 在控制器设计方面, 采用了自适应模糊系统前馈补偿的比例微分(Proportional-derivative, PD)算法. 运用李雅普诺夫稳定性分析证明了闭环系统跟踪误差的有界性. 数值仿真结果表明了该方法的有效性和实用性.     

基于粗糙集的进化计算在位置伺服系统中的应用

1　引言在高速、精密的位置伺服控制系统中 ,位置环采用传统的 P控制很难满足系统控制品质的要求 .本文采用反馈 -前馈控制算法 ,反馈控制器 ( FBC)为比例环节 ,前馈控制器( FFC)为对象的逆模型 ,利用基于粗糙集的进化计算 ( EC) [1 ]自适应地调整前馈控制器的参数 ,以补偿系统参数的变化 ,达到最佳控制效果 .图 1所示的控制系统是控制某一机械装置 (机器人等 )的运动 ,实现对目标设定值迅速、准确地跟踪 [2 ] .图中前馈控制器的输出为uff =W1 Vcsgn{ω}+W2 αpθr+W3αpθr,　 W=[W1 ,W2 ,W3] ,( 1 )式中 Vc为 E…     

汽车电子稳定程序模糊控制仿真

关于汽车安全和稳定性问题,针对汽车电子稳定程序(Electronic stability program,ESP)是一种主动安全系统.为了提高汽车在转向工况下的侧向稳定性,采用快速控制原型的方法,建立了基于H.B.Pacejka 轮胎模型的三自由度整车模型和车辆参考模型.选取车辆横摆角速度和质心侧偏角作为综合控制变量,设计了模糊控制器,并对某款车型进行了离线仿真和在线实时仿真.结果表明,设计的控制器可以很好的控制汽车的横摆角速度和质心侧偏角.改进后的方法可以提高控制系统的实时性和稳定性,为ESP的快速开发提供了参考依据.     

一种基于 DTFEL的非线性自适应逆控制

提出一种基于离散时间反馈误差学习(DTFEL)的两自由度非线性自适应逆控制(AIC)方法,其控制器由动态RBF神经网络(DRBFNN)前馈控制器和参数固定的PD 反馈控制器构成.PD 控制器用来保证闭环系统稳定,动态 RBF神经网络以 PD控制器输出和反馈误差的线性组合为学习信号,通过一种改进的 NLMS(VS MNLMS)算法在线学习和逼近对象的动态逆,提高反馈控制器的性能. 稳定性分析证明了该AIC 系统稳定. 数字仿真结果表明,该 AIC具有良好的自适应能力和鲁棒性,是一种有效的非线性控制方法.

     

Vehicle Dynamics Modeling and Electronic Stability Program/ Active Front Steering Sliding Mode Integrated Control

Chassis integrated control can significantly improve vehicle handling stability and comfort. Because of the complexity of the problem, it has attracted significant research attention. We built a vehicle nonlinear dynamic model with multi‐degree freedom, including body movement, wheel movement, and electronically controlled hydraulic power steering system. We compared the magic formula tire model, Dugoff tire model, brush tire model, and LuGre dynamic friction tire model and steady model. The precision of the model was verified by a comparison between simulation results and the real vehicle test results. Then, based on the vehicle dynamics model, an AFS (active front steering) controller was designed based on sliding mode variable structure control, and an AFS and ESP (electronic stability program) integrated coordination controller was proposed. Finally, based on the nonlinear tire model and multi‐DOF (degree of freedom) vehicle model, sinusoidal and step steering angle input simulation analysis was proposed on different road friction coefficients. The results show that the vehicle has better response characteristics with coordinated control strategy when compared with AFS and ESP only control. The evidence suggests that the proposed integrated control system in this paper can improve vehicle stability and safety.     

An investigation into vehicle rollover prevention by coordinated control of active anti-roll bar and electronic stability program

This paper presents a method for designing a controller that uses an active anti-roll bar (AARB) and an electronic stability program (ESP) for rollover prevention. ESP with longitudinal speed control (LSC) can carry out active braking to reduce vehicle speed and lateral acceleration to prevent a rollover. To enhance the rollover prevention capability of the ESP, an AARB is adopted. The controller for the AARB was designed based on linear quadratic (LQ) static output feedback (SOF) control methodology, which attenuates the effect of lateral acceleration on the roll angle and roll rate by control of the suspension stroke and the tire deflection of the vehicle. Although this AARB significantly increases ride comfort and rollover prevention, it has a drawback — the vehicle loses its maneuverability. Therefore, the ESP with LSC is used to overcome this drawback. Simulations showed that the proposed method was effective in preventing a rollover.     

电动车制动防抱死自适应鲁棒控制系统

为了改善电动车的可操作性和稳定性,本文进行电动车制动防抱死控制系统的研究.首先针对汽车纵向四轮模型,设计自适应鲁棒控制器.所提出的自适应控制器和自适应鲁棒控制律不仅保证了闭环系统的稳定性,而且实现了所期望的性能.然后通过试验结果证明了控制算法的有效性.尽管道路条件的变化不同,电动车制动防抱死控制系统表现出满意的控制性能.     

基于非线性L1自适应动态逆的飞行器姿态角控制

钊对常规动态逆控制器不能有效抵消系统中的不确定性这一缺点,提出了一种非线性L_1自适应动态逆控制方法.该方法能够克服常规动态逆的不足,在保证系统鲁棒性的前提下,提升飞行器姿态角控制效果.首先,采用时标分离原理,将姿态角控制系统分为内外两个回路:外回路采用常规动态逆控制器,用于姿态角的跟踪控制;内回路采用非线性L_1自适应控制器,用于角速率的控制.其中,L_1自适应控制器由静态反馈控制器和自适应控制器组成:静态反馈控制器通过状态反馈实现,用于保证内回路的稳定和具有期望的闭环特性;自适应控制器由状态观测器、自适应律和控制律组成,用于抵消系统中的不确定性.其次,对所提控制方法的稳定性进行了分析,结果证明了该控制方法能够保证内回路的稳定和外回路的误差有界.最后,在综合考虑多种不确定性的情况下,将本文提出的非线性L_1自适应动态逆控制方法用于某无人飞行器姿态角控制,仿真结果验证了该控制方法的有效性和鲁棒性.     

A robust constrained control approach for flexible air‐breathing hypersonic vehicles

This article investigates the robust adaptive control system design for the longitudinal dynamics of a flexible air‐breathing hypersonic vehicle (FAHV) subject to parametric uncertainties and control input constraints. A combination of back‐stepping and nonlinear disturbance observer (NDO) is utilized for exploiting an adaptive output‐feedback controller to provide robust tracking of velocity and altitude reference trajectories in the presence of flexible effects and system uncertainties. The dynamic surface control is introduced to solve the problem of “explosion of terms.” A new NDO is developed to guarantee the proposed controller's disturbance attenuation ability and to performance robustness against uncertain aerodynamic coefficients. To deal with the problem of actuator saturation, a novel auxiliary system is exploited to compensate the desired control laws. The stability of the presented NDO and controller is analyzed. Simulation results are given to demonstrate the effectiveness of the presented control strategy.     

基于神经网络的水下机器人三维航迹跟踪控制

本文研究了水下机器人三维航迹跟踪控制问题.在充分考虑了模型中不确定水动力系数和外界海流干扰的基础上,提出了基于神经网络的自适应输出反馈控制方法.控制器由3部分组成:基于动态补偿器的输出反馈控制项、神经网络自适应控制项和鲁棒控制项.神经网络所需的自适应学习信号由线性观测器提供.基于Lyapunov稳定性理论证明了控制系统的稳定性.最后针对某AUV进行了空间三维航迹跟踪控制仿真实验,结果表明设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响,并对外界海流干扰有较好的抑制作用,可以实现三维航迹的精确跟踪.     

基于约束H∞输出反馈的四轮转向模型跟踪控制

以跟踪参考模型为控制策略,提出一种基于约束H_∞输出反馈控制的四轮转向（4WS）控制新方法．将前馈控制和反馈控制相结合,同时控制前、后轮转角,以实现实际车辆模型对参考模型的期望性能跟踪．兼顾抗干扰能力与执行机构输出饱和,将约束H_∞输出反馈控制应用于反馈控制器的设计．仿真实验表明所设计的4WS车辆系统可以很好地跟踪参考车辆模型,提高了车辆的操纵稳定性．     

Robust adaptive backstepping sliding mode control for motion mode decoupling of two‐axle vehicles with active kinetic dynamic suspension systems

A mode decoupling control strategy is proposed for the active Kinetic Dynamic Suspension Systems (KDSS) with electrohydrostatic actuator (EHA) to improve the roll and warp mode performances. A matrix transfer method is employed to derive the modes of body and wheel station motions for full vehicle with active KDSS. The additional mode stiffness produced by the active KDSS is obtained and quantitatively described with the typical physical parameters. A new hierarchical feedback control strategy is proposed for the active KDSS to improve the roll and warp motion performances and simultaneously accounting for nonlinear dynamics of the actuators with hydraulic uncertainties. H∞ static output‐feedback control is employed to obtain the desirable mode forces, and a new projection‐based adaptive backstepping sliding mode tracking controller is designed for EHA to deal with address the nonlinearity and parameters uncertainty. This controller is used to realize the desirable pressure difference of EHA required from the target mode forces. Numerical simulations are presented to compare the roll and warp performances between the active KDSS, conventional spring‐damper suspension, and suspension with antiroll bar under typical excitation conditions. The evaluation indices are normalized and compared with radar chart. The obtained results illustrate that the proposed active KDSS with proposed controller does not produce additional warp motion for vehicle body, and has achieved more reasonable tire force distribution among wheel stations, the roll stability, road holding, and significantly improved ride comfort simultaneously.     

基于自适应MPC算法的轨迹跟踪控制研究

为了保证智能车辆在低附着且变速条件下跟踪控制的精确性和稳定性,提出一种基于自适应模型预测控制（MPC）的轨迹跟踪控制算法。针对低附着条件下轨迹跟踪存在行驶稳定性较差的问题,对车辆动力学模型添加侧偏角软约束,分别设计有无添加侧偏角约束的MPC控制器。仿真结果表明,添加侧偏角约束后MPC控制器性能更优,车辆行驶稳定性得到有效提高。在此基础上,又提出了一种自适应的轨迹跟踪控制策略,能够根据车辆速度的变化,实时产生预测时域[(Hp)],分别设计自适应的MPC控制器与4组定值[Hp]的MPC控制器。仿真结果表明,基于自适应模型预测控制的轨迹跟踪控制算法在提高低附着且变速条件下智能车辆轨迹跟踪控制的精度和稳定性方面具有一定的有效性和先进性。