AQM中基于T-S模型的滑模控制及仿真

针对TCP(Transmission Control Protocol, 传输控制协议)网络的拥塞控制问题,基于T-S (Takagi-Sugeno)模糊模型,采用滑模控制理论提出了一种新的AQM(Active Queue Management, 主动队列管理)算法.考虑到TCP网络中存在的不确定和时变时滞因素,首先利用T-S模糊模型对网络进行建模,然后利用线性矩阵不等式设计了一个渐近稳定的滑模面,而且还给出了一种能够明显减小滑模面附近抖振的趋近律,基于该趋近律设计的控制律能够有效地抑制路由器中队列长度的振荡,并使其快速收敛于期望值.仿真结果表明,该算法与普通的滑模控制算法相比具有更好的稳定性和鲁棒性,能够很好地适应复杂多变的TCP网络环境.     

基于TCP/AQM的离散滑模控制器设计

基于网络拥塞控制有效的主动队列管理算法(AQM),设计了一种鲁棒的离散滑模控制器(DSMC).针对实际网络中离散化的采样系统和定期更新等运行特点,将TCP动态拥塞窗口模型离散化,考虑该模型存在的网络延迟及流量扰动等参数不确定等特点,采用鲁棒性较好的滑模控制器.在控制器的设计中,构造了包含起始点滑模面,缩短到达时间;假设不确定扰动的最大上界,采用等效控制设计控制律;然后给出了系统的稳定性分析.仿真结果表明该控制器能够获得较快的响应速度和稳定的队列长度,在网络参数变化时仍能获得很好的鲁棒性.     

基于神经网络的全局滑模变结构控制

针对一类非线性不确定离散时间系统,提出了一种基于神经网络趋近律的全局滑模变结构控制方法。分别用两个前馈神经网络（FNNs）自适应调整趋近律中的参数ε和δ,克服了常规变结构控制方法中需要预先设定趋近律中参数的限制。在用径向基神经网络（RBFNN）对系统进行模型估计的同时,基于平移滑平面的设计方案,实现了系统的全局鲁棒滑模控制。仿真结果表明控制系统具有良好的跟踪性能,该方案使系统一开始就处于滑平面上,消除了系统抖振,具有较强的鲁棒性。     

一种新的基于模糊趋近律的滑模控制方法

针对一类具有不确定性的非线性系统，提出了一种模糊趋近律滑模型控制策略，将模糊逻辑控制与趋近律相结合，推导出模糊趋近律，该设计方法简单，控制算法容易实现，仿真结果表明，本文提出的方法不仅保留了滑模控制系统所具有的较强的鲁棒性优点，又使控制系统滑动模态的品质得到保证和改善，同时消除了系统的高频颤动。     

一类非线性离散时间系统的变结构控制

针对一类非线性离散时间系统，提出了一种基于神经网络趋近律的变结构控制方法。分别用两个神经网络自适应调整趋近律中的参数ε和δ，利用离散趋近控制律与离散等效控制律的偏差对网络权值进行更新，克服了常规变结构控制方法中需预先设定趋近律中参数的限制，既保留了传统趋近律设计方法的所有优点，又有效的改善了系统的动态品质，消除了系统抖振，使系统最终以理想方式在滑模面上运动。理论分析和仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

一种基于改进趋近律的离散变结构控制方法

研究了使用离散指数趋近律方法设计的离散时间控制系统中存在的抖振现象。为了减小这种抖振现象,提出了一种改进的离散趋近律设计方法,而且给出了趋近律的参数选择原则。仿真结果表明：在使用该改进趋近律方法设计的离散时间变结构控制器的调节下,系统的运动状态最终趋近于原点,还可使系统状态保持步步穿越切换面,提高了控制系统的鲁棒性。     

离散变结构控制的一种扰动在线补偿趋近律

提出了一种扰动在线补偿的离散趋近律,分析了不确定离散滑模控制系统的鲁棒性,研究了准滑动模态的存在条件及其动态特征。利用时延技术,反步预测内部参数的摄动与外部扰动,清除了常规变结构控制中须已知不确定性界的限制,且不必满足匹配条件。理论推导与仿真结果表明,该方法可有效地降低系统的抖振,增强系统的鲁棒性。     

滑模控制快速分段幂次趋近律设计与分析

针对滑模变结构控制中出现的抖振问题,提出了一种分段幂次趋近律。该趋近律采用分段函数方式设计,具有较快的收敛速率、较多的调节参数,并且针对不同阶段的趋近律分开设计互不影响。理论证明了该趋近律达到滑模面时无抖振、固定时间收敛,详细推导出了收敛时间的表达式。在系统存在不确定性和外界干扰时能收敛于干扰稳定界,求出了干扰稳定界范围,给出了各参数对收敛速率和干扰稳定界的影响程度。以小卫星姿态机动控制为例,通过对比仿真实验,证明了所提趋近律的优越性。     

基于负载转矩估计的PMSM无抖振滑模控制

针对永磁同步电动机(PMSM)转速矢量控制系统,提出一种将高阶滑模和非奇异终端滑模相结合的控制方法,在保证系统全局一致稳定情况下,消除滑模控制的抖振现象,实现快速、准确的转速跟踪控制.采用转速/电流双闭环控制结构,针对转速环,提出一种自适应负载转矩估计方法,解决了未知负载扰动问题;针对电流环,提出一种指教趋近律,提高了电流环的响应速度.仿真结果表明,与传统的PI控制方法相比,所提控制方法鲁棒性强,响应速度快,转速跟踪效果较好.     

QTR无人机垂直起降模态分数阶滑模姿态控制

针对存在复合干扰的四倾转旋翼(quad tilt rotor,QTR)无人机姿态控制问题,提出了一种结合分数阶理论、滑模变结构控制理论、新型趋近律及super twisting二阶滑模干扰观测器的分数阶滑模控制方法。首先,利用分数阶微积分算子的信息记忆和遗忘特性,把分数阶微积分理论引入滑模控制方法中,设计了分数阶比例微分积分滑模面。其次,针对传统趋近律收敛时间长、速度慢、抖震严重等不足,提出了一种具有二阶滑模特性的新型快速趋近律。最后,考虑到复合干扰的存在,采用super twisting滑模干扰观测器在线对复合干扰进行估计和补偿。通过与传统整数阶滑模控制和动态逆PID控制进行比较,仿真实验结果表明,所提控制方案具有良好的控制性能。     

基于连续滑模控制的主动队列管理算法及仿真

基于一种改进的滑模控制器提出了一种主动队列管理（AQM）算法。采用连续的滑模控制（SMC）方案来取代不连续的切换控制，消除了滑模控制中存在的抖振现象从而使队列跟踪性能得到改善．对于网络模型的不确定性、网络参数的时变性及非TCP适应流所引起的网络抖动试算法具有很强的鲁棒性。仿真结果表明该方法可以使队列长度快速收敛到设定值，同时使队列振荡最小，结果也表明在网络条件变化的情况下，该算法优于传统的PI控制和传统的滑模控制。     

基于自适应模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对TCP这样大型复杂的网络系统的拥塞问题,考虑系统中存在的不确定因素是未知非线性的情况,设计了一种采用自适应模糊滑模控制理论的主动队列管理算法。该算法基于网络模型的特殊性,构造了Lyapunov-Krasovskill函数,设计了滑动模面,并基于线性矩阵不等式的方法给出该系统鲁棒渐近稳定的充分条件,所设计的自适应模糊控制律能够使系统的状态轨迹在有限时间内到达滑动模面。仿真结果表明,该算法在网络条件变化的情况下,能实现准确的跟踪目标队列长度,避免网络拥塞的发生。     

一类非线性不确定系统自适应terminal滑模控制方法

针对一类非线性不确定系统设计了自适应terminal滑模控制器,使跟踪误差在有限时间内收敛到零,消除了通常滑模变结构控制的到达过程,因而闭环系统从t=0时刻就对干扰具有鲁棒性。采用RBF神经网络逼近系统未知的非线性函数,引入滑模误差对其权值进行在线自适应调整,改善动态性能。最后给出的仿真例子证明了算法的有效性。     

基于分数阶微积分的机械臂滑模控制的研究

针对机械臂这类非线性与不确定性的系统,将分数阶微积分理论与滑模控制策略的优点相互结合,提出一种有效的分数阶滑模控制方法。在控制器的设计过程中,分别以分数阶趋近律与分数阶滑模控制律两种手段将分数阶微积分引入到滑模控制中,并运用Lyapunov理论进行证明,从而确保系统的稳定性。将提出的控制方法应用于二关节机械臂上,使用MATLAB仿真软件进行仿真验证。结果表明,所提控制策略可有效提高关节的跟踪速度与跟踪精度,控制器具有良好的有效性和鲁棒性。     

Robust control of uncertain time delay system:a novel sliding mode control design via LMI

1 .INTRODUCTIONTi me-delay commonly occurs in various industrialsystems ,such as turbojet engines , electrical net-works ,automotive systems ,and chemical process ,etc .Its existenceis usually a source of poor systemperformance ,or instability . Hence ,the control ofti me delay systems has received considerable atten-tion over the past two decades , and different de-sign approaches have been proposed[1]. We wouldlike to point out SMC is a reasonable method tostabilize the uncertain ti me…     

一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法

提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。     

基于反馈线性化的船舶自动舵模糊滑模控制

针对船舶航向自动舵控制系统的非线性数学模型,应用基于微分几何的反馈线性化方法,将原非线性系统等价为完全可控型线性化模型,然后设计了滑模变结构控制器,并利用模糊控制器实现了滑模趋近律的参数自整定,设计方法简单可行。仿真结果表明,所设计的模糊滑模控制器能够快速准确地跟踪设定航向,并对参数摄动和外界风浪干扰具有很强的鲁棒性,同时消除了系统的抖振现象,优于传统的滑模控制。

Abstract：

According to the nonlinear model of ship autopilot system and using the feedback linearization procedure of differential geometry,an equivalent,fully controllable and linear model was derived via a homomorphism transformation and a fuzzy reaching law sliding mode controller was designed.The simulation results show that the controller designed here,which is superior to traditional sliding mode control,can track a desired course fast and accurately.It also exhibits strong robustness peculiarity to system uncertainties and avoiding chatting phenomenon.     

基于二阶滑模的BTT导弹反演滑模控制

针对具有非匹配不确定性的倾斜转弯(bank-to-turn, BTT)导弹非线性动力学模型,基于反演思想和二阶终端滑模控制方法,设计了一种新的BTT导弹反演滑模控制器。反演设计的每一步均采用滑模控制对不确定性进行补偿,并在最后一步设计中采用非奇异二阶终端滑模控制,既能防止抖振对舵机造成损坏,又减小了累积误差。采用精确微分器解决“计算膨胀”问题,并证明了跟踪误差最终有界。仿真结果表明,通过适当选取设计参数,跟踪误差将收敛到原点附近任意小的邻域内。