电液伺服系统的积分滑模自适应控制

针对一类参数不确定的非线性系统,提出了一种积分滑模自适应控制策略.在滑模控制中引入积分控制项,消除了传统滑模变结构控制需要被跟踪信号导数已知的假设,同时基于Lyapunov方法引入参数自适应律,使系统具有优良的抗干扰特点.本文采用该控制方法,对电液伺服系统的液压缸位置进行跟踪控制.仿真结果显示,该方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪性能.     

电液伺服系统的非线性鲁棒自适应控制

摘要：针对电液伺服非线性系统的参数不确定性以及模型不确定项，基于Lyapunov稳定方法，提出了一种适用于电液伺服系统的非线性鲁棒自适应控制策略。首先以跟踪误差为基础给出系统目标控制函数的定义方法，然后基于Lyapunov稳定性分析方法，给出了不确定参数的自适应律， 以及自适应控制器的设计。同时引入一种简单的鲁棒设计方法补偿系统的模型不确定项。该方法具有结构简单，鲁棒性强的特点，并且系统控制量平稳，无振动现象出现。仿真结果显示，采用该控制方法可取得良好的控制效果，并进一步证实了理论分析的正确性。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应滑模控制

针对可以分解为标称系统和不确定系统两部分的SISO非线性系统,提出了一种基于神经网络的自适应滑模控制方案。控制器由标称控制律和补偿控制律组成,标称控制律用来控制标称系统,补偿控制律是基于Lyapunov稳定性理论设计的自适应神经滑模控制律,用来控制不确定系统,而神经网络用来逼近系统的不确定性。理论分析和计算机仿真都证明,本文提出的控制策略不但能解决这类系统的轨迹跟踪控制问题,而且可以保证闭环系统的渐近稳定性。     

电液伺服系统的自适应模糊滑模控制研究

针对电液伺服系统的跟踪控制问题,提出一种自适应模糊滑模的设计方案。引入一个自适应模糊控制器逼近滑模控制中的等效控制部分,解决由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确确定等效控制的问题,使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型。基于李雅普诺夫函数推导出规则参数调整的自适应率,并确定非线性控制项以保证闭环控制系统的稳定性。根据滑模控制原理给出4条模糊规则,以平滑不连续控制,达到削弱高频抖振的目的。利用Matlab对文中的方案及证明的有效性进行了验证。仿真结果表明该方案可以减小跟踪误差、增强系统的鲁棒性和削弱控制信号中的高频抖振。     

位置伺服系统的自适应积分滑模控制研究

以直流伺服系统为对象,研究了一种自适应积分滑模控制方法。该方法采用积分滑模函数推导出滑模控制器的等效控制器,并提出一种具有自适应规律的切换控制器。理论证明该控制方法控制稳定,分析了控制器的抖振效应。采用模块化的直流电机位置伺服系统MS-150,对该控制方法的有效性和可实现性进行实验研究。实验结果表明该控制方法有良好的控制性能,且能有效降低控制的抖振效应。     

基于模糊神经网络滑模控制器的一类非线性系统自适应控制

虽然滑模控制具有控制简单和对不确定性与扰动不灵敏等优点，但是控制信号中的颤动是其应用中需解决的主要问题。该文首先针对一类非线性系统提出了一个新型控制器-模糊神经网络滑模控制器。新控制器不仅能消除颤动，而且比一般滑模控制器具有更强的鲁棒性。然而它与一般滑模控制器相比有较大的跟踪误差。为了解决这个问题，提出了结合滑控制器和模糊神经网络滑模控制器的自适应控制方法。这种自适应控制方案可以减小跟踪误差，增强系统的鲁棒性和消除控制信号中的颤动。仿真结果说明了控制方案的有效性。     

自适应滑模跟踪控制交流伺服系统

本文针对高精度伺服系统,提出一种离散自滑模跟踪控制策略,用李亚普诺夫稳定性理论设计位置环自适应控制器,使系统在趋近滑模平面的过程中始终跟踪理想的趋近过程,快速到达滑模平面,通过在实际交流伺服系统中的应用,表明该控制方法使系统具有良好的鲁棒性,快速性和无超调,并显著地减小了抖振。     

迭代自适应控制在电液伺服系统上的应用

针对电液伺服力控系统的跟踪控制问题,提出一种迭代自适应的设计方案。通过融合迭代和自适应两种控制方式来设计控制器,综合两种控制方式的优点,解决由于系统的不确定性及干扰问题并保证系统的精确度,提高非线性不确定的复杂系统的控制性能。利用Matlab对方案的有效性进行了验证,仿真结果表明该方法能够使跟踪误差逐渐减小,较好的抵抗外界和内部的干扰,增强了系统的鲁棒性并提高了控制精度。     

一类非线性系统的自适应控制研究

首先针对滑模控制中的高频颤动问题，把模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks)用于滑模控制，提出了模糊神经网络滑模控制器（Fuzzy Neural Neural Networks Silding Mode Control)设计方法。由于用模糊神经网络的连续输出替代了滑模控制中的控制信号硬切换，因此FNNSMC能有效地消除颤动且其鲁棒比一般的滑模控制器强，但是其动态上升时间比滑模控制器的大。为解决这个问题，利用滑模控制器（Silding Mode Contrller）具有响应快的特点，在FNNSMC的之上，提出了一种自适应控制方案。该方法由SMC和FNNSMC构成，将SMC与FNNSMC有机结合，通过平滑切换实现自适应控制。我们的边界层内用FNNSMC控制。由于在边界层外SMC不会发生高频颤动现象，而在边界层内FNNSMC能消除颤动。因此文中提出的自适应控制方案不仅能消除颤动而且其动态性能良好。理论分析和仿真结果均说明了所提方法的有效性。     

电气伺服系统的自适应模糊积分滑模控制

针对外界扰动及不确定性等因素对电气伺服系统性能的影响,将具有积分滑模面的自适应模糊控制器引入电气伺服系统的位置控制,利用滑模控制克服不确定性因素影响,通过自适应律与模糊规则的结合削弱滑模控制引起的抖振,通过参数自适应估计方法保证滑模变结构控制增益的合理性,提高了电气伺服系统的稳定性与位置跟踪性能.仿真实验结果表明,这种控制系统具有控制结构简单,稳态性能好等优点,并对不确定性等因素具有良好的鲁棒性.     

滑模变结构的智能控制及其应用

分析和设计了一个对不确定参数变化和外部干扰呈不灵敏性的智能滑模变结构控制器。该文提出的模糊神经滑膜控制器,能有效地解决滑模变结构的2个主要问题。仿真和实验的结果表明,该控制器具有较好的动态性能和鲁棒性。     

滑模预测离散变结构控制用于船-舵伺服系统

提出基于滑模预测思想的离散变结构控制设计新思路,以不确定系统的名义模型作为滑模预测模型,以理想趋近律作为参考滑模轨迹,将预测控制中滚动优化、反馈校正的思想引入离散准滑模变结构控制系统的设计。将理论成果应用于船一舵伺服系统设计了航向自动舵,仿真结果表明,该文方法可有效消除抖振现象,设计的航向控制器可以快速准确地跟踪设定航向,并且能够有效抑制参数摄动和外界风浪干扰对船舶运动的影响,具有很强的鲁棒性。     

感应电动机定子磁链与转矩解耦自适应控制

基于非线性状态变换和状态反馈，提出了感应电动机定子磁链和转矩的精确解耦控制策略。并针对电动机运行过程中定子和转子电阻值随温度升高而发生变化，提出了自适应解耦控制律，确保了电阻估计误差的收敛以及定子磁链和转矩对各自参考值的渐近跟踪。通过理论分析证明了自适应反馈控制的收敛性和整个闭环系统的稳定性，最后数字仿真验证了系统的控制性能。     

自适应离散变结构控制及其在电力系统中的应用

对利用传统离散趋近律方法设计变结构控制时系统抖振原因进行分析，提出一种新的组合趋近律控制策略，并将之与自适应控制相结合，较好地消除抖振并增强了系统鲁棒性，将研究结果应用于电力系统，设计了并联运行同步发电机组有功分配控制器，仿真结果表明所提设计方法的有效性。     

三相四线制电力有源滤波器的滑模变结构控制

设计了一种基于滑模变结构控制的三相四线制有源滤波器装置,介绍了该装置的原理及滑模变结构控制方法,并对滑动模态的存在性、可达性和稳定性进行了分析;指出滑模控制的本质是一种等速趋近律,并对其优缺点进行了分析,仿真结果表明该控制方法具有良好的谐波抑制性能,且易于实现.     

变论域自适应模糊滑模多变量控制算法及其在单元机组协调控制中的应用

为有效地处理多变量复杂系统，提出了一种新型多变量模糊控制器的设计方法。通过分析滑模控制机理，综合变论域模糊自适应控制的思想，提炼出简化通用的规则库，规则数只是输入变量的线性函数，可在线调节输入变量论域和规则后件隶属度函数，使所构成的控制系统具有很强的鲁棒性、较好的自适应能力和较高的控制精度。最后用于对300MW单元机组协调控制系统进行了仿真实验，结果表明即使在机组工况点发生大的变化或受到较大干扰时，被控系统仍具有快速的负荷适应性、良好抗扰动能力和很强的鲁棒性。     

永磁同步电动机位置伺服系统

永磁同步电动机容易控制，动态特性好，适用于中小功率的高性能伺服场合。该文设计了用于机器人关节驱动的永磁同步电机位置伺服系统，研究了改进的变参数PID的控制方法，实验证明它是一种经典实用，性能很好的控制策略。     

伺服系统滑模变结构扰动及瞬时转速观测器

本文提出了一种滑模观测顺,用于观测伺服系统负载扰动及瞬时转速,不仅可以减小传统的Ｍ／Ｔ法测量速度造成的时间延迟,改善伺服系统动脉性能,而且通过动态转矩补偿控制,提高系统抗负载扰动的能力,仿真结果验证了该方案的有效性。     

多区域互联电力系统的PI滑模负荷频率控制

提出了一种用于多区域互联电力系统的负荷频率综合PI滑模控制方法,该方法同时发挥了基于新区域控制偏差的比例积分控制和滑模控制的优点,选用带积分的滑模超面方程使系统从一开始就进入滑模状态,当系统进入滑模状态后,转化为基于新区域控制偏差的比例积分控制。在考虑发电机变化率约束和具体控有控制死区条件下,所提出的综合控制方法仍能使系统取得较好的性能,而且克服各自单一控制的不足,仿真结果显示该方法是简单的、有效的、并且能够保证整个系统是渐进稳定的。