基于干扰观测器的板球系统非奇异终端滑模控制研究

针对板球系统存在非匹配外界干扰和建模误差的问题,提出了基于非线性干扰观测器(NDO)的非奇异快速终端滑模控制方法(NFTSMC)。首先利用非线性干扰观测器对系统的非匹配干扰进行估计,结合反演法思想对虚拟控制量进行调整;然后设计非奇异快速终端滑模控制律保证系统的收敛速度和精度,并对其稳定性进行了分析;最后将所设计方法用于板球系统的不同速度情况下的控制。仿真结果表明,所提出的方法能有效地观测系统干扰,保证系统的鲁棒性。     

一类非线性系统的RBF神经网络滑模控制及应用

针对一类模型不精确的非线性系统,提出了一种RBF神经网络与滑模控制策略。RBF神经网络在一定条件下可以任意精度逼近非线性函数,且具有较强的自学习、自适应和组织能力。因此,将其与滑模变结构控制策略相结合,应用于非线性系统中。实验结果表明:其克服了传统滑模变结构控制中的振颤问题,同时,继承了滑模变结构控制所具有的快速性能好、鲁棒性强和抗干扰性能优良的特点。     

Duffing系统的控制研究

对Duffing混沌系统采用基于RBF神经网络逼近非线性项的滑模控制方法,设计了系统的控制输入和RBF神经网络的自适应律,然后从理论上对系统进行稳定性分析,构造Lyapunov函数,通过理论推导证明了在所设计的控制输入和RBF自适应律作用下,系统在原点是渐近稳定的.最后仿真结果证明了该方法的有效性,利用该方法可以实现对周期信号的快速稳定跟踪,达到了控制目的.     

滑模观测器实现不确定系统的鲁棒故障重构

讨论了利用滑模观测器实现不确定系统的在线故障重构问题.首先应用奇异值分解,对系统进行规范化处理,设计了鲁棒滑模观测器的LMI算法,并通过非线性介入使设计观测器对系统不确定性具有鲁棒性及跟踪系统状态的收敛性;然后根据滑模观测器设计方法,利用等价输出误差介入、H∞约束优化原理以及加入输出滤波器方法,提出了执行器故障和传感器...     

高超声速飞行器非线性干扰观测器动态面滑模控制

针对高超声速飞行器纵向模型具有高度非线性、多变量耦合以及参数不确定等特点,提出一种基于非线性干扰观测器的高超声速飞行器动态面滑模控制方案。利用非线性干扰观测器观测未知干扰,并通过动态面滑模设计控制器使观测误差指数收敛,针对高度和速度进行了稳定性分析,采用动态逆的方法设计速度控制器,控制律的设计保证了闭环系统的半全局一致稳定。仿真结果表明,该控制方案能够有效地的克服非线性干扰的影响,提高系统的鲁棒性。     

非匹配不确定非线性系统的滑模跟踪控制

在非匹配不确定非线性系统中,系统状态之间无通常的积分关系,从而无法得到系统状态的各阶导数,因此,那些其于系统状态各阶导数的滑模控制方法也就无法实现,为此,在利用多级滑模观测器对系统状态的各阶导数进行估计的基础上,针对非匹配不确定非线性系统,采用合成输入这一概念来构造滑动面,将其选取为跟踪误差及其积分、微分的线性组合,利用Lyapunov方法对滑模控制律进行设计,以实现滑动模,进而实现此类系统的跟踪控制,设计过程同时也证明了,利用多级观测器,该滑模控制方法对非线性不确定性因素具有鲁棒性,闭环系统在有限时间进入滑动模态,仿真算例证实了该方案的可行性。     

带有未知参数和有界扰动的机械臂混沌反控制

混沌反控制是指通过对在自然状态下并不存在混沌的系统设计控制方案来实现闭环系统的混沌.文中针对带有未知参数和有界扰动的机械臂,设计了一种带有自适应终端滑模项的RBF神经网络控制器,来实现机械臂的混沌反控制.采用RBF神经网络逼近系统的未知非线性函数,通过自适应终端滑模实现系统对外界扰动的鲁棒性;利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统所有信号的最终一致有界;最后,以两连杆平面机械臂为例,通过仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

起重机吊重系统鲁棒滑模观测器设计

为了实现起重机吊重系统状态变量的观测,设计起重机吊重系统鲁棒滑模状态观测器,利用便于测量的小车位置信息或小车位置与速度信息,通过合理选取滑模参数矩阵和观测器增益参数矩阵,使观测器动力学矩阵是Hurwitz矩阵,不仅可以使观测器渐近地估计出全部系统状态变量,而且观测器对系统的外界有界干扰具有较强的鲁棒性。仿真结果表明:当选择小车位置信息作为观测器的输入时,各状态变量的观测偏差在约1.5s时渐近地趋于零;当选择小车位置和速度信息作为观测器的输入时,各状态变量的观测偏差在约3.5s时渐近地趋于零;观测器不仅对系统模型中的非线性不确定项具有鲁棒性,而且对不同形式的小车驱动力具有良好的适应性。     

基于模糊滑模观测器的PMLSM的速度位置估计

针对永磁同步直线电机无传感器控制直线驱动系统中,速度和磁极位置难以快速准确估计的问题,提出了一种结合滑模观测器与模糊控制各自优点的模糊滑模观测器速度位置估计新方法。仿真结果表明,模糊滑模观测器能够在柔滑抖振和稳态误差之间找到平衡,保持系统的鲁棒性和控制精度,提高系统的响应速度。该观测器能够高速、精确地估计电机速度和磁极位置,实现高性能的永磁同步直线电机无速度传感器控制。     

基于非线性干扰观测器的二阶动态Terminal滑模在近空间飞行器控制中的应用

针对近空间飞行器飞行包络大、飞行速度快、气动参数变化剧烈、系统建模存在不确定性、受外界扰动大和控制精度要求高等特点,首先设计了基于二阶动态Terminal滑模的控制方案.Terminal滑模能在有限时间收敛的特性加快了系统跟踪速度;二阶动态滑模的引入,使得滑模面及其部分阶导数为零,并且得到在时间本质上连续的控制器,有效克服了传统滑模的抖振问题.然后采用非线性干扰观测器逼近复合干扰.根据复合干扰逼近值设计控制器补偿项,进一步提高控制精度和削弱抖振.基于李雅普诺夫理论,严格证明了系统稳定性.最后将所设计控制方案用于近空间飞行器姿态角跟踪仿真实验,仿真结果表明了该控制方案跟踪精度高、速度快、鲁棒性强,且有效去除了滑模的抖振.     

旋转导向钻井稳定平台的RBF网络滑模变结构控制

针对旋转导向钻井稳定平台存在的摩擦问题带来的不确定性,提出一种基于RBF神经网络的自适应滑模变结构控制方法,以提高稳定平台控制的精确性和抗干扰能力。使用RBF神经网络对稳定平台模型中的不确定性进行逼近,通过设计RBF网络节点的唤醒与激活阈值来减少网络规模,同时设计权值调整的自适应律,并结合滑模控制增强系统的鲁棒性。分别采用一般滑模变结构控制方法和RBF神经网络滑模变结构控制方法进行仿真实验,结果表明,RBF神经网络滑模变结构控制方法能够有效地逼近控制对象模型,有较强的鲁棒性。     

基于变结构MRAS观测器的PMSM无速度传感器矢量控制

为改善传统模型参考自适应系统(Model Reference Adaptive System, MRAS)速度观测器对电机参数和负载变化敏感的缺点,针对永磁同步电机,基于变结构技术,提出一种变结构MRAS速度观测器。该方法利用滑模变结构代替MRAS中的自适应律,利用连续的双曲正切函数Sigmoid代替符号切换函数,可以降低滑模模态的抖动。理论分析和仿真结果表明,基于变结构MRAS观测器的PMSM无速度传感器矢量控制系统具有较好的动静态性能,且具有较强的鲁棒性。     

基于变结构模型参考自适应观测器的永磁同步电机无速度传感器矢量控制

为改善传统模型参考自适应系统(model reference adaptive system,MRAS)速度观测器对电机参数和负载变化敏感的缺点,针对永磁同步电机,基于变结构技术,提出一种变结构MRAS速度观测器。该方法利用滑模变结构代替MRAS中的自适应律,利用连续的双曲正切函数Sigmoid代替符号切换函数,可以降低滑模模态的抖动。理论分析和仿真结果表明,基于变结构MRAS观测器的PMSM无速度传感器矢量控制系统具有较好的动静态性能,且具有较强的鲁棒性。     

基于RBF补偿滑模变桨控制的风力机叶片颤振抑制

针对风力机叶片经典颤振问题,采用RBF神经网络补偿滑模控制来控制风力机叶片的变桨运动。依据弹簧-质量-阻尼器的典型叶型截面模型以及变桨激励器的二阶模型,给出了系统的非线性气动弹性方程。滑模变桨控制通过控制叶片的变桨运动,达到抑制叶片颤振、保护叶片的目的,但是在系统到达滑模面后,滑模控制器会迫使系统沿滑模面做小幅度、高频率的运动,即出现抖振现象。RBF神经网络的自适应、自学习能力可以逼近非线性函数,采用神经网络对滑模控制器进行补偿。实验选取5组不同的基本结构参数进行模拟仿真,仿真结果表明:滑模控制器能够抑制颤振,但是在滑模控制器的输出端会出现剧烈抖振,RBF神经网络滑模控制能够保证系统的鲁棒性,不仅能够抑制颤振,而且能够降低抖振频率以及幅度。     

具有干扰解耦能力的鲁棒在线故障诊断

针对一类带有未知输入干扰和模型不确定性系统,提出了一种新型鲁棒在线故障诊断方法,该方法综合应用带有未知输入状态观测器技术和RBF神经网络的在线建模能力,利用状态观测误差实时调整RBF神经网络的权值,使其不但能在线实时检测、分离、估计故障信号,而且对未知输入干扰具有解耦能力,对有界模型不确定性具有鲁棒性,给出了该方法的鲁棒性和灵敏度的分析结果,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于扩张状态观测器的一类未知非线性不确定系统滑模控制

研究了基于扩张状态观测器的一类n阶未知非线性不确定系统的滑模控制问题.在系统状态已知的前提下,利用滑模控制思想将一个n阶未知非线性不确定系统方程转化为一个关于切换曲面函数的一阶非线性方程,然后利用二阶扩张状态观测器来估计转化后的一阶非线性方程的非线性函数和扰动.为了消除滑模控制项所带来的抖振,引入边界层.利用Lyapunov函数证明了系统的稳定性,完成了系统输出跟随系统输入的目的.由于系统中存在扩张状态观测器,本文的控制方法不依赖于被控对象的数学模型,具有很强的鲁棒性.仿真的结果表明了本文方法的可行性.     

基于干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法

针对多关节机械臂难以实现对目标轨迹的高精度跟踪控制的问题,提出了一种基于非线性干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法。首先,结合了传统的快速终端滑模控制和非奇异终端滑模控制,不仅可以使跟踪误差在有限时间快速收敛至零且对机械臂建模误差和外界干扰具有强鲁棒性。其次,针对控制输入抖振严重的问题,通过引入非线性干扰观测器技术和饱和函数方法,从而降低了抖振。最后,以三自由度机械臂为研究对象在Matlab/Simulink环境下进行了对比仿真实验,结果表明,相比于现有的线性滑膜和非奇异快速终端滑模控制方案,在存在建模误差、外界干扰和关节摩擦等不确定性的情况下,所设计的控制方法不仅解决了控制输入抖振较大的问题且实现了各关节对期望轨迹的高精度快速跟踪,从而验证了所提出的基于非线性干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法的有效性和可行性。     

永磁同步风力发电系统滑模变结构矢量组合控制

针对永磁同步风力发电直驱系统应用,采用滑模观测无速度传感器控制算法观测角度和速度的无速度传感器方法,并提出速度采用滑模控制和电流采用非线性PI矢量控制的组合控制策略.仿真实验结果表明:在永磁同步风力发电机可能运行的速度范围内以及加入5％的建模误差时,该组合控制策略工程实现较简单,系统鲁棒性强,动态响应快,从而验证了所提组合控制策略的正确性和可行性.     

一类非线性不确定系统的滑模观测器设计及其在故障检测中的应用

研究了一类非线性部分满足Lipschitz条件的非线性不确定系统的鲁棒滑模观测器的设计问题。提出了一种将Thau观测器与Walcott-Zak观测器结合的非线性鲁棒滑模状态观测器设计方案,并利用Lyapunov定理证明了状态观测误差最后一致收敛于一个紧集。将所设计的滑模观测器应用于故障检测,仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

未知不对称死区补偿方法在三轴微机电陀螺控制中的应用

微机电系统(Micro-Electro-Mechanic System, MEMS)陀螺仪由于微机械加工误差、微米量级的尺度效应和驱动原理上的非线性等因素,驱动梳齿不可避免地受到死区效应影响。针对上述问题,提出基于自适应权值神经网络和比例微分滑模的复合控制方法,分别采用两个RBF神经网络逼近死区的逆和经过驱动梳齿后的实际控制力,以弱耦合的权值自适应律降低控制复杂度,利用滑模控制器的鲁棒性消除两者总的逼近误差,实现微机电陀螺三轴的严格轨迹跟踪。最后采用Lyapunov直接法证明了全局滑模面的可达性和弱耦合自适应律的收敛性。仿真结果表明了该复合控制器的有效性。