SISO高阶非线性系统的模糊滑模控制方法

为了解决基于TS(T akag i-Sugeno)模型的模糊控制方法在高阶单输入单输出(S ISO)非线性系统模糊控制中出现的“维数灾”问题,采用由作者研究组提出的多输入单输出(M ISO)典型模糊控制器,提出了模糊滑模控制方法,并且证明了闭环非线性系统的全局渐近稳定性。另外,当非线性系统存在模型不确定性时,只要将控制式略加修改,仍能保证闭环非线性系统的全局渐进鲁棒稳定性。仿真试验表明,该模糊滑模控制方法不仅设计参数少,设计步骤简单,具有良好的控制性能,并且可以有效地避免了维数灾问题。     

基于模糊分数阶滑模控制的永磁同步电机控制

针对传统一阶滑模控制中存在的抖震和模糊控制系统静差问题,结合滑模控制和模糊控制的优点,引入分数阶微积分理论,提出基于模糊分数阶滑模控制的永磁同步电机速度控制系统,给出模糊分数阶滑模控制器的设计方法,并对该控制器的性能进行了分析.仿真和实验表明,文中提出的模糊分数阶滑模控制系统不但具有较好的控制性能,而且具有对外部负载扰动的鲁棒性.     

多关节机器人的自学习模糊全局滑模控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,研究多关节机器人全局滑模控制,为了削弱系统在滑动模态上的抖振,将模糊控制和全局滑模控制相结合,提出一种自学习模糊全局滑模控制方法.该方法利用模糊系统的输出代替全局滑模控制中的非连续开关切换量,并根据滑模变结构原理,设计自学习算法,动态调整模糊隶属函数的参数.通过对2关节机器人的仿真,结果表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方法既能达到快速跟踪,又能很好地消除控制器的抖振.     

一类非线性系统自适应模糊滑模控制器的设计

为了保证一类不确定非线性系统的稳定性,自适应模糊控制提出了附加监督控制的方法．在此基础上,结合滑模控制原理,提出了一种Ⅱ型间接自适应模糊滑模控制方法,该方法取消了监督控制,用滑模控制器增加了逼近误差的自适应补偿,理论分析证明控制系统全局稳定且跟踪误差收敛到零,然后将这种控制器应用到过程控制的典型对象液位控制中,仿真结果表明了该控制器的有效性和可行性．     

一类MIMO非线性系统的自适应模糊滑模控制

研究了一类具有未知常数控制增益的MIMO非线性系统的自适应模糊控制问题。基于滑模控制原理,利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力,提出了一种分散自适应模糊滑模控制器设计设计的新方案 。通过理论分析,证明了闭环控制系统是全局稳定的、跟踪误差收敛到零。     

欠驱动船路径跟踪的反演自适应动态滑模控制方法

针对欠驱动水面船的路径跟踪控制系统,提出一种反演自适应动态滑模控制方法。该系统由船舶艏摇非线性响应模型和Serret-Frenet误差动力学方程组成,并考虑建模误差和外界干扰力等不确定性。经过简化处理,将原欠驱动系统的控制问题转化为非线性系统的镇定问题。同时,基于反步方法和动态滑模控制理论,设计自适应动态滑模控制器。通过理论分析,证明在该控制器作用下,路径跟踪控制系统是全局渐近稳定的。仿真试验表明:该控制器对系统参数摄动和外界干扰不敏感,具有强鲁棒性和自适应性。     

两轮智能车跟踪控制系统的研究

自平衡式两轮机器人是多变量、强耦合对象,文章针对斜坡上的两轮智能车的目标跟踪问题,设计了基于T-S模糊控制器的跟踪控制系统,该系统包括底层平衡控制器、底层转弯控制器和全局运动控制器。底层的平衡控制应用T-S模糊控制器,并利用LQR线性控制器来简化控制器的参数设计。底层转弯控制器采用PI算法,在此基础上运用李雅普诺夫函数方法,进行了全局运动控制器的设计,得出了具有全局渐近稳定的控制律。最后通过仿真验证了该方法的正确性和可行性。     

一种鲁棒滑模自适应跟踪控制

对一类具有未知有界干扰与未知参数的单输入单输出最小相位线性离散系统，基于滑模变结构控制，设计了一种鲁棒滑模跟踪控制器，可使系统全局渐近稳定（即输入输出有界）.     

高超声速再入滑翔飞行器的模糊变结构控制

针对高超声速再入滑翔飞行器的再入姿态控制,设计了模糊变结构姿态控制器.根据控制系统的任务,建立了面向控制的模型.将模糊控制与滑模变结构控制的思想相融合,研究了模糊滑模变结构控制器的设计方法.通过在稳定的误差相平面内构造稳定的滑模面,模糊控制器根据误差状态与滑模面的相对位置输出控制信号,使得系统的轨迹能趋近稳定的滑模面,从而使得误差沿着滑模面收敛到原点.将模糊滑模变结构控制方法应用于高超声速滑翔洲际飞行器,给出了再入滑翔姿态控制器的设计方案,分别对攻角、侧滑角和倾侧角设计了独立的模糊变结构控制器,提出了分段线性控制分配方法.在Matlab中进行了整个控制系统的仿真测试,验证了该方法的可行性.     

基于全局PID模糊滑模算法的机器人跟踪控制仿真

为了解决机器人跟踪控制过程中采用PID控制算法会出现抖动和误差的问题,提出一种机器人全局PID模糊滑模跟踪控制算法.通过将PID滑模控制和模糊控制相结合,设计了全局PID模糊滑模控制;基于模糊规则,对滑模控制增益进行自适应调整,从而消除建模误差和干扰,削弱了控制时产生的抖振、在线调整控制器参数和估计误差,并通过积分来消除外界干扰,因此提高了控制精度.仿真结果表明,与常规的PID算法相比,该方法在处理控制抖动和消除误差和干扰方面具有极高的鲁棒性.     

压水堆蒸汽发生器水位模糊控制器的设计方法

根据压水堆蒸汽发生器的简化数学模型,将一种模糊控制器的系统化设计方法用于蒸汽发生器水位的控制。该方法将模糊控制器的设计分解为各个独立子系统的线性最优控制器(LQR)的设计,不仅大大简化了模糊控制器的设计,而且能够保证模糊控制系统的渐进稳定性。在快速加负荷和突然甩负荷的仿真实验中,该方法的控制效果在超调和反应速度方面明显优于已有的分层模糊自适应控制,验证了该方法的有效性。     

一类不确定切换模糊系统的鲁棒控制

针对不确定的模糊系统,提出一类不确定切换模糊系统的鲁棒控制问题.使用切换技术及Lyapunov函数方法构造出连续状态反馈控制器,使得对于所有允许的不确定性,相应的闭环系统渐近稳定,同时设计可以实现系统全局渐近稳定的切换律.模型中的每个切换系统的子系统是不确定模糊系统,取常用的平行分布补偿PDC控制器,主要条件以凸组合的形式给出,具有较强的可解性.这类混杂控制系统对参数变化具有很强的鲁棒性.计算机仿真结果表明设计方法的可行性与有效性.     

基于输出反馈的切换模糊控制设计

针对状态不可测的切换模糊系统,提出一类切换模糊控制系统的输出反馈控制问题.根据切换技术和常用的平行分布补偿(PDC)控制器设计方法,给出了切换模糊观测器和切换模糊控制器设计,使用共同Lyapunov函数、单Lyapunov函数和多Lyapunov函数方法,研究了使闭环输出反馈控制系统渐近稳定的充分条件,同时设计可以实现系统全局渐近稳定的切换律.主要条件以矩阵不等式形式给出,具有较强的可解性.仿真结果表明设计方法的可行性与有效性.     

模糊滑模变结构控制设计

为了削弱滑模控制的颤振现象,提出了模糊趋近律的方法,即利用模糊控制器实时调整滑模控制的趋近律参数．该方法既保证了控制系统的快速性和鲁棒性,又能够有效地削弱颤振．另外,控制系统设计简单,便于工程应用．最后,以实例进行了仿真研究,仿真结果证明了所提出方法的有效性．     

水下机器人的模糊滑模控制方法

建立了某水下机器人的水动力模型，采用模糊逻辑与滑模控制相结合的方法，通过模糊逻辑动态调整滑模控制器的指数趋近率的参数，有效地抑制了滑模控制中所存在的抖振现象，仿真试验和水池试验证明，该控制器能有效地消除滑模控制的抖振，对外部扰动具有较强的鲁棒性，而且具有良好的响应特性．     

Nadolschi混沌系统的T-S模糊建模与控制

针对参数已知的Nadolschi混沌系统,利用T-S模糊模型对其进行精确描述,在此T-S模糊模型的基础上,给出一种基于并行分布补偿(PDC)技术的状态反馈控制器设计方法,并且利用Lyapunov方法证明了所提方法的渐近稳定性.该方法充分考虑了模糊子系统间的相互作用.状态反馈控制器增益矩阵可以通过求解一组线性矩阵不等式(LMIs)获得.仿真结果表明,所设计的控制器能有效地控制Nadolschi混沌系统的混沌时间轨迹渐近稳定到其零平衡点,且控制简单可靠.该方法可以进一步推广到其他混沌系统的控制问题中.     

基于观测器的一类不确定切换模糊系统的鲁棒控制

针对状态不可测的系统,提出了一类基于观测器的不确定切换模糊系统的鲁棒控制问题.使用切换技术及多Lyapunov函数方法构造出模糊观测器,使得对于所有允许的外部干扰,相应的闭环系统渐近稳定,同时设计了可以实现系统全局渐近稳定的切换律.计算机仿真结果表明设计方法的可行性与有效性.     

基于动态全局模型的模糊控制系统稳定性分析

针对目前国内外尚缺乏模糊控制系统设计与性能分析的一般方法,研究了基于动态全局模型的模糊控制系统的系统化设计与稳定性分析方法．被控的模糊系统由一组动态模糊状态空间模型表示,该模型可看作是T-S模糊模型的扩展．整个模糊系统的模糊控制器的设计思路是根据期望的闭环极点找到每一子系统的局部状态反馈控制器,然后由主导局部子系统来构造全局模糊控制器．分析了整个闭环模糊控制系统的稳定性并提出了利用补偿控制来保证该闭环模糊控制系统稳定的新方法．仿真实例验证了所提方法的有效性．该方法为模糊控制系统的设计与性能分析开辟了一条新的途径．     

机器人系统的自适应模糊滑模控制算法仿真

针对具有参数不确定性的机器人动力学系统,根据滑模控制原理并利用模糊系统的逼近能力,提出了一种自适应模糊滑模控制方案．控制结构中采用模糊系统去自适应补偿过程的不确定性,利用Lyapunov定理证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差的收敛性．仿真结果表明了所提控制策略的有效性。