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。     

同步发电机混沌振荡的积分滑模模糊控制

针对一类不确定的非线性系统,把自适应模糊控制和积分滑模控制相结合,提出了一种新的自适应积分滑模模糊控制策略。利用模糊逻辑逼近系统中的未知非线性函数,在滑模控制中引入了积分项,消除了常规滑模控制器被跟踪信号导数已知的限制;并且为了消除外界扰动的影响,引入扰动估计器的设计方法;同时基于Lyapunov方法导出了参数的自适应律,有效地克服了系统固有的抖振问题。理论分析证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛于零。用该控制器对同步发电机混沌振荡控制系统进行仿真研究,结果表明:与常规的滑模控制器相比,该控制器具有较强的鲁棒性和较好的跟踪性能。     

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。     

塔式光热电站定日镜的鲁棒自适应控制算法

塔式光热电站定日镜伺服跟踪控制系统是典型的高阶非线性系统,传统PID控制器无法完成精确的跟踪控制。提出一种基于RBF神经网络的塔式光热电站定日镜鲁棒自适应动态面控制方法。采用自适应RBF神经网络动态面控制技术解决传统反步法中的"微分爆炸"及系统中存在未知参数和不确定项的问题,简化系统控制律设计。通过在控制器设计过程中引入滑模面,在提高系统鲁棒性的同时,加快系统的响应速度。通过设计误差转换函数和跟踪性能指标函数,引入一个新的误差变量,使得系统跟踪误差满足预先设定的性能指标。通过Modeling Tech电力电子仿真实验平台进行半实物实验验证,实验结果表明提出的自适应定日镜控制方案具有良好的跟踪性能,并且能够保证系统跟踪误差始终控制在预先设定的范围之内,满足预先设定的性能指标,验证了控制方案的有效性。最后通过现场测试实验,取得了良好的控制效果。     

基于滑模模糊方法的变速风电系统的最大风能捕捉控制器设计

针对具有不确定参数和强干扰的变速风力发电系统,提出一种积分滑模模糊自适应控制器。该控制策略基于带积分补偿的滑模控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近,同时对其中的切换项也进行模糊自适应逼近,从而有效降低变结构控制固有的抖振现象。利用李亚普诺夫函数证明了控制器的稳定性。采用此控制策略,对变速风力发电系统的风轮转速进行跟踪控制,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

交流伺服系统的串级模糊滑模控制研究

本文提出一种新的模糊滑模控制器的设计方法，将模糊控制与滑模控制有效结合，先用滑模控制保证跟踪误差在边界层内，然后用模糊滑模控制消除抖振。仿真结果表明，由此构成的三环串级伺服系统具有无抖动、无静差、响应速度快且对外部干扰和参数变化鲁棒性好等优点。     

航天器姿态跟踪系统自适应滑模控制

针对刚体航天器存在外部有界干扰问题,结合自适应控制方法和滑模控制方法的优点,提出并设计了自适应滑模控制器。由于引入自适应律可以实现对外部干扰的在线估计,提高了控制律对外部干扰适应能力,体现了用自适应滑模方法设计的控制器对外部干扰的鲁棒性。将经典滑模控制器中的符号函数用双曲正切函数替换,消除了系统产生的抖振。最后将设计的控制器应用于航天器姿态跟踪控制中,并用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐进稳定性,仿真结果表明该方法对系统外部干扰的影响具有良好的鲁棒性,设计的该控制策略可以实现高精度航天器姿态跟踪控制。     

一类非线性系统的全局鲁棒模糊时变滑模控制

针对参数不确定性非线性系统 ,将模糊逻辑控制引入时变滑平面的设计方法中 ,提出了一种具有全局鲁棒性的模糊时变滑模控制方法 ,保证控制系统从初始时刻开始就处于滑动模态上 ,消除了到达段 ,从而保证了系统对外部摄动及参数变化的全局鲁棒性 ;同时 ,用模糊控制替代符号函数 ,并推导出了模糊滑模控制器的解析式 ,使得控制信号平滑 ,消除了系统的高频颤动。仿真结果证明了该方法的有效性     

电液比例系统变论域自适应模糊滑模控制

针对具有未知死区的电液比例系统,提出了一种带有死区补偿的变论域自适应模糊滑模控制方法.根据比例换向阀的死区特性,采用模糊逻辑系统设计死区预补偿器;将变论域的思想引入到自适应模糊滑模控制中,在线调节输入输出变量论域和隶属度函数,从而提高传统模糊滑模控制的精度;依据Lyapunov稳定性理论,构造变论域伸缩因子的自适应律,并对模糊逼近误差的上界进行实时估算,无需假设逼近误差上界已知.实验结果表明:采用变论域方法能有效地提高自适应模糊控制器的性能,在电液比例系统的位置跟踪控制中能克服系统固有的非线性特性、参数不确定性及外界干扰的影响,并且死区预补偿器消除了未知死区对跟踪精确度的影响,该方法具有响应快、精确度高、自适应鲁棒性强的特点.     

带指令滤波的直驱永磁风机自适应反推积分滑模控制

针对直驱式永磁同步风力发电系统最大功率跟踪问题,提出一种带指令滤波的自适应反推积分滑模控制器。构造了直驱式永磁风力发电系统的非线性模型。基于反推法设计控制器,并引入二阶滑模微分器充当指令滤波器,避免传统反推控制中计算膨胀和控制器饱和问题,并针对滤波误差设计补偿信号。考虑系统运行过程中参数的变化和系统未建模部分的影响,引入投影自适应算法提高系统的动态性能,并确保自适应估计值是有界的。同时为提高系统的鲁棒性,引入积分滑模控制,利用李雅普诺夫方法证明了系统的稳定性。仿真结果验证了所设计控制器的有效性。与传统PI控制、指令滤波反推控制器相比,所设计控制器具有更好的响应速度和鲁棒性。     

永磁直线同步电机的自适应增量滑模控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动、端部效应等不确定性因素的影响,提出了一种自适应增量滑模控制(AISMC)方法。通过利用系统先前的状态信息和控制动作来设计增量滑模控制器,同时选择饱和函数作为切换函数,不仅削弱了抖振,而且提高了系统的跟踪性能。然后利用自适应控制来观测和补偿参数变化与外部扰动等不确定性因素的影响,并对不确定性参数的界限进行实时估计,设计出自适应增量滑模控制器。从理论上分析证明了此控制器可以保证系统收敛,具有快速的收敛速度,提高了直线伺服系统的跟踪性能。通过系统实验,证明了所提出的AISMC方案的有效性,与滑模控制(SMC)相比,基于AISMC的系统具有较强的鲁棒性和精确的跟踪性,明显削弱了抖振现象。     

基于自适应模糊滑模控制的机器人轨迹跟踪算法

针对控制参数的不确定性以及存在未知外部扰动情况下移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于光滑非线性饱和函数的自适应模糊滑模轨迹跟踪控制算法。通过建立不确定非线性移动机器人运动控制模型,利用自适应模糊逻辑系统构建自适应模糊滑模控制器。为了增强轨迹跟踪控制算法对随机不确定外部扰动适应能力的同时削弱滑模控制算法中的输入抖振现象,利用有界输入有界输出(BIBO)稳定的方法,通过带有自适应调节算法的模糊系统对滑模控制律中非线性函数项进行自适应逼近,并设计了模糊系统中可调参数的自适应控制律,保证了控制系统的稳定与收敛。实验结果表明,所设计的控制器对系统参数不确定性和外界扰动均具有较强的轨迹跟踪性能和鲁棒性。与传统的滑模控制算法相比,该算法不仅能有效减小输入抖振而且轨迹跟踪控制精度提高了18.89%。     

永磁直线同步电机的智能增量滑模控制

针对永磁直线同步电机直接驱动伺服系统的位置跟踪精度易受参数变化、外部扰动、端部效应等不确定性因素的影响,提出了一种将小波神经网络(wavelet neural network,WNN)和增量滑模控制器相结合的智能增量滑模控制方法。利用系统先前的状态信息和控制动作作为反馈量,同时选择饱和函数作为切换函数来设计增量滑模控制器,不仅削弱了抖振,而且提高了系统的跟踪性能;利用WNN实时观测和补偿参数变化和外部扰动等影响,并采用改进的粒子群优化算法在线调整WNN的学习率,对不确定因素进行实时估计。从理论上分析证明了此控制器可以保证系统收敛,提高了直线伺服系统的控制性能。通过系统实验,证明了所提出方案的有效性,与滑模控制(sliding mode control,SMC)相比,系统具有强鲁棒性和良好的位置跟踪精度,明显地削弱了抖振现象。     

基于非线性干扰观测器的PMSM自适应反演滑模控制

为了解决永磁同步电机(PMSM)位置伺服系统中存在的内部参数摄动、负载扰动以及外界不确定性干扰等问题,设计了基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反演滑模控制器。通过NDO对系统存在的扰动进行观测,并将观测结果引入到自适应反演滑模控制器进行补偿。针对引入NDO后的系统,设计自适应反演滑模控制器,对滑模控制器中的切换增益利用自适应律进行调节,削弱系统抖振,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。仿真结果表明,与传统反演滑模控制相比,基于NDO的自适应反演滑模控制器对系统中存在的扰动具有更好的抗干扰能力,该控制器可削弱系统的抖振,从而提高了PMSM位置伺服系统的跟踪精度。     

永磁同步直线电动机的自适应模糊滑模控制

将永磁同步直线电动机应用于驱动精密定位平台时,由于直线电动机存在端部效应引起的推力波动、动子磁链非正弦性、摩擦非线性等都将使精密定位平台伺服系统性能变坏。因此,必须采用鲁棒性强的控制策略来抑制这些扰动。提出了一种针对永磁同步直线电动机的自适应模糊滑模控制算法,具有快速性和稳定性,对参数不确定、参数变化和外部扰动具有不变性。该算法由位移、速度、位移误差和速度误差的积分建立了滑模面,建立特定的自适应律,应用模糊系统逼近滑模控制器的输出,最后应用一个切换控制函数来补偿滑模控制器的输出误差。经仿真结果验证,该控制算法能明显地改善永磁同步直线电动机的位移输出精度和速度跟踪性能,具有较好的快速响应性和鲁棒性。     

多关节机器人的反演自适应模糊滑模控制

针对二关节机器人轨迹跟踪问题,设计了一种新的反演自适应模糊滑模控制器.该方法设计了反演滑模控制器和自适应模糊控制器,通过设计合适的自适应律,采用模糊控制器在线估计不确定性上界值,实现了对建模误差和干扰的自动跟踪,削弱了抖振.利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性.仿真结果表明该方法的有效性.     

压电陶瓷执行器多模时变滑模逆补偿控制

针对压电陶瓷执行器的迟滞问题,设计多模时变滑模逆补偿控制器对压电陶瓷执行器进行控制.首先,利用Preisach逆模型对迟滞进行串级补偿.然后,针对补偿后的压电陶瓷执行器,设计滑模变结构控制.为了消除滑模控制的到达过程,采用带指数项的滑模面.为了消除系统的静态误差,同时也减小超调,设计一个普通时变滑模面和一个带积分项的时变滑模面,采用多模控制的思想对所设计的两个滑模控制进行切换.并且通过模糊控制方法确定两个滑模控制器的切换时刻.另外,用滑模面代替切换函数有效地消除了抖振.实验结果表明,所采用的多模时变滑模逆补偿控制,消除了滑模控制的达到阶段和抖振,两个滑模控制平滑切换,克服了压电陶瓷执行器的迟滞非线性,提高了控制精确度,跟踪的平均绝对误差为0.0135 μm.     

未知环境下机器人模糊滑模阻抗控制

针对未知环境下的机器人系统,提出一种模糊滑模阻抗控制器,在自由空间可以做未受约束运动,具有位置跟踪的能力,在面对接触空间做受约束运动时,则具有力跟踪的能力。传统的阻抗控制会因为机器人或环境的不确定性和干扰而缺乏鲁棒性,该文在阻抗控制器中引入滑模控制,模糊控制器用来克服滑模控制的抖振问题。仿真结果表明模糊滑模阻抗控制对机器人自由空间的位置跟踪和接触空间的力跟踪都有很好的性能。