基于特征建模的连续体机械臂自适应鲁棒控制技术研究

针对连续体机械臂动力学建模困难,控制难度大的问题,使用特征建模的方法,用简化等价的特征模型设计了自适应鲁棒控制器。首先,通过对机械臂系统进行分析,使用特征建模得到等价的动力学模型,然后采用递推最小二乘法进行参数辨识,得到该特征模型的特征参数,最后,利用模型与辨识得到的参数设计了一种结合滑模控制的自适应控制器。通过仿真实验对本文方法与传统PID方法进行对比,仿真结果表明,本文的方法对于末端角度控制的跟踪精度高,同时对于末端扰动有着良好的自适应能力和鲁棒性。     

Riemann-Liouville型分数阶导数的非线性估计（英文）

本文主要研究任意有界连续信号的Riemann-Liouville分数阶导数估计问题.当分数阶α属于0到1时,首先利用滑模技术提出一种有界连续信号分数阶导数的非线性估计方法;然后将其结果推广至分数阶α∈R⁺的情况,并给出相应的非线性估计方案.借助Riemann-Liouville分数阶微积分频率分布模型,本文详细分析讨论了所给分数阶导数非线性估计的收敛性问题,并得到相应闭环系统是渐近稳定的结论.文中所提方法的主要优点是在事先未知给定信号分数阶导数上界的情况下,不仅能自适应地估计其Riemann-Liouville分数阶导数,而且当信号中含有随机噪声和不确定扰动时依然能正常工作.数值仿真实例验证了本文所给估计方法的可行性和有效性.     

四旋翼无人机姿态系统复合连续快速非奇异终端滑模控制EI北大核心CSCD

本文针对受多源干扰影响的四旋翼无人机姿态系统,基于复合连续快速非奇异终端滑模算法,研究了姿态指令变化率未知情况下的连续有限时间姿态跟踪控制问题.首先,基于四旋翼无人机姿态回路动力学模型,通过引入虚拟控制量实现姿态跟踪误差动态的三通道解耦;其次,分别针对各通道跟踪误差动态设计高阶滑模观测器,实现跟踪误差变化率和集总干扰的有限时间估计;最后,结合姿态跟踪误差变化率的估计信息,构建动态快速非奇异终端滑模面,并在控制设计中用指数幂函数代替符号函数以保证控制量连续.并且基于Lyapunov分析方法给出了姿态跟踪误差有限时间收敛的严格证明,仿真结果验证了所提方法的有效性.     

具有执行器故障的四旋翼无人机有限时间容错控制

本文主要研究了四旋翼无人机在外部干扰、执行器存在部分失效和偏置故障并发情况下有限时间轨迹跟踪的控制问题. 通过分析四旋翼无人机动力学特性, 构建了带有外部干扰、执行器机构故障的动力学模型. 基于鲁棒全局快速终端滑模控制算法, 设计了一种有限时间容错控制器, 提高了系统对故障的响应速度. 其次, 针对常值/时变故障和干扰,在控制器设计中采用改进的连续函数进行补偿, 减少了由切换函数引起的系统抖振, 并基于Lyapunov函数对控制器的稳定性进行了分析. 最后, 通过仿真实验验证了所设计控制器的有效性和可靠性, 同时存在执行器故障和外部干扰的情况下, 无人机能够实现较好的轨迹跟踪性能.     

网联车辆有限时间滑模预设性能队列控制

针对含有未知扰动和模型不确定的网联车辆预设性能队列控制问题,本文提出了一种基于改进滑模的有限时间队列控制方法.首先,为满足预设性能,设计了一种新型性能函数,保证了跟踪误差在预设时间内收敛到规定区域.其次,提出了一种改进的滑模队列控制算法,加快了系统收敛速度,实现了有限时间单车稳定及队列稳定,同时,设计了自适应律,有效解决了扰动及模型不确定问题.最后,进行了MATLAB仿真实验,通过6辆网联车的队列控制仿真验证了所提算法的有效性.     

自适应比例–积分H2滑模观测器设计

传统的龙伯格观测器的观测精度极易受到未知外部扰动的影响.为了解决这个问题,本文设计了一种基于径向基神经网络的自适应比例–积分H₂滑模观测器,实现了参数不确定性和外部扰动下非线性系统的鲁棒确切估计.首先,利用径向基神经网络自适应逼近系统模型的复杂非线性项;其次,设计基于误差的线性滑模面,将比例–积分滑模项注入观测器中,使得滑模动态在有限时间内收敛于滑模面,实现对外部扰动和系统模型非线性的完全补偿;最后,基于H₂次优控制和区域极点配置,提出观测器参数自整定方法.通过对单连杆机器人的仿真结果表明,该方法能够保证非线性系统具有较好的鲁棒性和自适应性.     

永磁同步电机滑模变结构与模糊PID复合控制研究

该文针对永磁同步电机矢量控制系统的速度环,引入了滑模变结构与模糊PID控制理论,设计了一种滑模变结构与模糊PID复合控制器。该复合控制器通过一个可变加权因子α将滑模变结构控制与模糊PID控制有效地组合起来实现对速度的调节。此种控制方法克服了对永磁同步电机精准数学模型的依赖,使得系统响应的快速性更好,稳定性、鲁棒性和抗干扰能力更强,静态和动态特性更优,对多种智能复合控制方法综合研究有一定的参考意义。     

新型时滞可再生电力系统集成模型的滑模负荷频率控制设计（英文）

现代化电力系统向规模化和广域化发展,区部控制已不能完全实现整个系统的稳定运行,使得电力系统开始依赖开放型通信网络,从而系统中通信时滞的问题越发严重。通过考虑通信时延和可再生能源波动,该文建立新型的集成系统模型,然后提出负载频率控制(loadfrequencycontrol,LFC)以减小频率偏差。同时,采用滑模(sliding mode,SM)方法对LFC进行优化,可以提高不确定性和通信延迟不匹配的可再生系统的稳定性。此外,风力发电机组的输出功率还可以基于集成模型主动响应系统频率变化。最后,通过使用RTDS实验装置有效地证明该文提出的控制策略可以在各种负载扰动和通信延迟运行条件下来减小频率波动。     

基于扩张状态观测器的PEMFC发电系统串级滑模控制方法

质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)发电系统过氧比(oxygen excess ratio,OER)控制过程中存在强非线性、不确定性以及外部干扰,对系统的稳定高效运行提出挑战。提出一种基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的串级滑模控制(cascade sliding mode control,CSMC)方法。该控制方法采用双环控制策略,控制内环为基于ESO的等速趋近律滑模算法,其中ESO用于实现系统总扰动的实时观测与反馈补偿;外环为在一定系统边界下快速收敛的Super-twisting滑模算法。最后,在RT-LAB半实物平台上,考虑扰动及参数摄动,对所提出的CSMC方法进行对比实验。实验结果表明,所提出的控制方法不仅具有更快的响应速度及更小超调量,而且能够更好地抑制外部扰动及内部不确定性的影响,表现出更强的抗扰能力和鲁棒性。     

电网不平衡下的Vienna整流器网压重构控制策略

在电网不平衡条件下,三相Vienna整流器多数采用网侧电压延迟90°或正负序分离法实现对正负序分量进行控制,而对正负序分量分别控制会增加控制系统复杂性并降低控制效果。为此提出了一种电网不平衡下的Vienna整流器网压重构控制策略,通过对网侧电压进行重构,使输入至内环的参考电压为平衡电压,实现Vienna整流器的稳定运行。电流内环采用将多个准比例谐振控制器级联,可实现电流控制器的无静差跟踪并抑制多次谐波分量,提高网侧输入电流总谐波失真(total harmonic distortion,THD)。直流侧电压外环采用滑模变控制,克服了PI控制器参数整定复杂与高超调量等问题。同时,在电网不平衡条件下也具有良好的暂态、稳态性能。最后,在Simulink中进行仿真分析并搭建实验平台进行验证。结果表明,该控制策略减小了网侧输入电流的谐波含量,且提高了Vienna整流器的抗干扰性能,具有良好的鲁棒性与稳定性。