方向未知的非仿射非线性系统的模糊滑模控制

为解决一类控制方向未知的非仿射非线性系统的控制问题, 提出一种新的自适应模糊滑模控制方法, 无需系统控制方向和不确定项的上界的先验知识。采用模糊逻辑系统直接逼近控制器中的未知部分, 在参数自适应律中引入Nussbaum函数处理控制方向未知问题。用一类光滑非线性饱和函数改进传统的积分滑模面, 能使控制器在保证传统积分滑模控制跟踪精度的同时获得更好的动态性能。利用李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性。数值仿真验证了算法的有效性。     

一类欠驱动系统的自适应神经滑模控制

针对一类欠驱动系统在系统不确定性和外界干扰条件下的稳定控制问题,文章提出了自适应神经网络滑模控制策略。利用基于径向基函数(RBF)的神经网络在线估计系统的不确定量,采用李雅普诺夫方法设计自适应算法在线调整神经网络的参数;同时,利用带自适应算法的神经网络调节滑模控制的增益来消除滑模控制中的输入抖振现象;并通过李雅普诺夫定理论证了系统的稳定性。与传统滑模控制策略的仿真结果对比证明了系统是全局渐进稳定的,且控制器具有很好的适应性和鲁棒性。     

海洋钻柱运动补偿自适应模糊滑模控制的实现

针对具有参数不确定性的海洋钻柱运动补偿系统,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.由于海洋钻柱运动补偿过程中钻柱船的运动难以确定,在控制结构中采用模糊策略去逼近实际的输入值,设计了合理的切换函数,并利用李雅普诺夫函数实现了闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性,仿真和实验结果证明了所提出的控制策略的有效性.     

不确定分数阶Genesio混沌系统的反演滑模同步

针对带有参数不确定与外部扰动的分数阶Genesio-Tesi混沌系统,采用反演控制和滑模控制相结合的策略,设计了一种新的分数阶反演滑模控制器,实现了此类分数阶混沌系统的同步问题。首先,基于反演设计方法给出子系统的李雅普诺夫函数和虚拟控制量;其次,在反演设计过程中引入滑模变结构控制策略,基于李雅普诺夫稳定性理论,设计能够使分数阶驱动Genesio系统与分数阶响应Genesio系统全局渐近同步的分数阶反演滑模控制器。所设计的控制器为单一控制器,在实际应用中与多输入控制相比更易于实现系统的同步。最后,通过数值仿真验证了所设计的分数阶反演滑模控制算法对于参数不确定与外部扰动的鲁棒性及控制器设计方法的有效性。     

机械臂的滑模控制器设计及仿真实验研究

以多连杆机械臂为研究对象,设计滑模控制器来实现高精度的轨迹跟踪控制。首先建立受到参数不确定和外部扰动影响的多连杆机械臂动态模型;其次依据该受扰模型设计滑模面及相应的基于等效控制的滑模控制器;接着利用李雅普诺夫函数证明系统的稳定性;同时采用饱和函数替代符号函数来抑制抖振现象。为了验证所设计的滑模控制算法的有效性,使用Matlab/Simulink软件搭建机械臂仿真测试平台。利用测试平台实现机械臂在PID控制、滑模控制和基于饱和函数的滑模控制三种控制方法下的轨迹跟踪实验。通过仿真实验教学,可以显著提高学生在机械臂建模和控制器设计方面的能力。     

欠驱动AUV自适应神经网络反步滑模跟踪控制

针对存在参数不确定性和外界未知干扰的欠驱动自主水下航行器(AUV)三维路径跟踪问题,提出一种基于神经网络的反步滑模控制策略.首先,利用虚拟向导的方法建立了欠驱动AUV三维路径跟踪误差模型;其次,基于李雅普诺夫稳定性理论,利用反步法和滑模控制方法设计一种自适应鲁棒控制器,并设计一种在线调节增益切换函数以降低系统抖振,同时采用径向基函数(RBF)神经网络控制技术对AUV系统中不确定参数以及外界非线性干扰进行自适应补偿估计,而后利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性;最后,针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真实验,结果表明所设计控制器可以实现对三维路径的精确跟踪,并对外界非线性干扰具有良好的鲁棒性.     

基于屏障函数的船舶自适应控制

针对自主水面船舶的轨迹跟踪问题,提出了一种基于屏障函数的自适应滑模控制方法.根据滑模的收敛性,设置了一个切换自适应律,在不需要外部干扰先验信息的情况下,能够做到自适应的调节滑模增益.滑动变量能够收敛,并且保持在一个与干扰上界无关的预定义的零的邻域内,屏障函数能保证滑模增益始终动态地大于不确定外部环境干扰,从而确保自主水面船舶的轨迹跟踪性能.通过李雅普诺夫理论分析,证明了自主水面船舶系统能够在有限时间内到达预定义的零的邻域.最后通过仿真结果验证针对船舶轨迹跟踪问题所设计控制器的有效性.由仿真结果可知,在这种控制器作用下,船舶轨迹能够很好地跟踪上期望轨迹.     

不确定系统的自适应可靠滑模控制

针对允许执行器发生故障的不确定系统,分别研究了被动可靠以及自适应可靠滑模控制器的设计,通过线性矩阵不等式技术和李雅普诺夫稳定性理论证明了滑模运动的稳定性、指定滑模面的可达性,数值仿真结果验证了该方法的有效性。     

八旋翼微型飞行器的自适应滑模控制器设计

八旋翼微型飞行器的不确定性导致很难获得稳定的控制。鉴于此,提出一个稳定的八旋翼微型飞行器的姿态控制策略以适应系统的不确定性因素和外部干扰。首先,采用区间二型模糊神经网络来逼近八旋翼微型飞行器动力学模型中的非线性和不确定性函数。然后,用李诺夫稳定性定理证明闭环系统的渐近稳定性,并利用对区间二型模糊神经网络和滑模控制增益进行在线调整。仿真结果表明,基于区间二型模糊神经网络的自适应滑模控制器能够保证在不确定性因素和有外部干扰的情况下保证八旋翼微型飞行器控制系统的良好性能,与传统的自适应滑模控制器及基于区间一型模糊神经网络的滑模控制器相比,性能显著提高。     

基于三步法的板球系统滑模控制器研究

为解决非线性板球系统滑模控制中出现的抖振现象以及轨迹跟踪过程中多扰动问题,提出了一种基于三步法的滑模控制方案。首先,建立板球系统状态空间模型,设计滑模控制律克服系统存在的不确定性扰动;其次,将三步法控制规律与滑模控制算法相结合,设计三步法滑模控制器,避免了滑模控制中存在的抖振现象;最后,通过李雅普诺夫函数证明了闭环控制系统的稳定性。对比仿真实验结果进一步验证该方法在轨迹跟踪控制中的有效性。     

基于最小二乘支持向量机动态逆的非线性系统自适应控制

提出基于最小二乘支持向量机动态逆的一种非线性系统自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机辨识非线性系统的动态逆模型,并将其串联在原系统之前得到复合的伪线性系统.对于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,采用在线最小二乘支持向量机进行自适应补偿.最小二乘支持向量机的在线参数调整规律由Lyapunov稳定性理论导出,并证明了非线性闭环系统的稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

PMSM speed control using adaptive sliding mode control based on an extended state observer

In this study,a composite strategy based on sliding-mode control( SMC) is employed in a permanent-magnet synchronous motor vector control system to improve the system robustness performance against parameter variations and load disturbances. To handle the intrinsic chattering of SMC,an adaptive law and an extended state observer( ESO) are utilized in the speed SMC controller design. The adaptive law is used to estimate the internal parameter variations and compensate for the disturbances caused by model uncertainty. In addition,the ESO is introduced to estimate the load disturbance in real time. The estimated value is used as a feed-forward compensator for the speed adaptive sliding-mode controller to further increase the system's ability to resist disturbances. The proposed composite method,which combines adaptive SMC( ASMC) and ESO,is compared with PI control and ASMC. Both the simulation and experimental results demonstrate that the proposed method alleviates the chattering of SMC systems and improves the dynamic response and robustness of the speed control system against disturbances.     

一类非线性网络控制系统的控制器设计

针对一类非线性网络控制系统,提出了一种新型自适应模糊滑模预测控制方法,采用带有时间超前非线性状态预估器的新型的滑模控制(SMC)方案,补偿网络诱导时延,而后利用模糊自适应系统来逼近非线性环节,并基于Lyapunov稳定性理论设计自适应律,保证系统的稳定性. 以网络环境下空间飞行器的姿态控制为例进行仿真,结果表明,所提出的方法不仅实现了高精度的姿态稳定控制,且系统对不确定参数、网络诱导延时及外界干扰带来的影响具有很好的鲁棒性.     

一种分散鲁棒自适应控制器的设计方法

基于李雅普诺夫函数法,提出了一种适用于不确定性线性大系统的分散鲁棒稳定控制方法．系统的不确定性因素包括系统参数摄动、关联变化以及外界干扰．由于实际大系统的不确定因素复杂且系统关联变化很难描述,因而在控制律中又引入了对设计参数的自适应算法,大大简化了控制器的设计和实现．所提出的控制律可以保证系统在不确定性干扰和关联变化的情况下全局稳定,同时自适应算法使参数收敛．仿真结果表明了该控制方法的有效性     

雷达卫星鲁棒逆最优自适应姿态跟踪控制

针对存在外界扰动和模型参数不确定性的雷达卫星姿态跟踪控制问题,提出了一类基于修正的罗德里格斯参数描述的雷达卫星鲁棒逆最优自适应控制器设计新方法．通过Backstepping方法和构造相应李雅普诺夫函数,设计了鲁棒逆最优控制器,避免了直接求解哈密顿一雅克比一贝尔曼偏微分方程,使控制器相对于选取的具有鲁棒性的代价函数最优,并以较小的L：增益,实现对外界扰动的输入一状态稳定和鲁棒性;针对系统参数不确定性设计自适应参数更新律,对参数进行自适应学习,有效降低参数不确定对系统的不利影响．仿真结果表明：该方法能有效抑制模型不确定参数和外界未知扰动的影响,在保证姿态跟踪精度的同时,能增强系统鲁棒性．     

一类非线性系统综合自适应模糊控制

针对一类非线性系统把模糊控制、模糊逻辑逼近及模糊滑模控制相结合，提出一种综合自适应模糊控制方法．基于李亚普诺夫函数系统参数的自适应律，不需要最小逼近说差平方可积条件，而且利用模糊滑模控制补偿模糊系统的逼近最差及外部干扰对输出跟踪误差的影响，理论证明了闭环系统稳定，跟踪误差收敛到零或零的一个小邻城内．仿真表明了算法的有效性。     

重装空投过程的自适应函数近似反步滑模控制

针对重装空投过程的飞机运动系统,考虑气动数据的测量和计算误差等不确定性,提出了带有自适应函数近似的反步滑模控制方法。首先将系统的复杂非线性不确定性分解为不确定参数向量和已知非线性矩阵,降低了控制器的设计难度,在此基础上,设计自适应算法近似不确定参数向量,并将自适应结果补偿到反步滑模控制器中,解决了滑模切换增益的选取依赖于系统不确定性边界的问题。理论分析表明,该方法能够保证飞机速度和俯仰角的跟踪误差收敛到平衡点任意小的一个邻域内。     

基于主动自适应滑模控制的超混沌系统同步

针对一类带不确定性和外界扰动的超混沌系统的同步和反同步问题进行了研究.考虑到驱动系统与响应系统所受干扰和不确定性的上界未知的情形,将主动滑模与自适应控制相结合,利用参数自适应更新律对未知参数进行了估计.利用连续函数来替代控制律中的非连续符号函数,解决传统滑模控制器的抖动问题.利用Lyapunov稳定性理论证明了误差系统的渐近稳定性,数值仿真结果验证了设计的控制器的有效性.     

不确定扰动情况下耦合Duffing混沌系统的广义投影同步的神经滑模控制

针对两自由度耦合Duffing混沌系统的广义投影同步控制的问题,提出了一种神经滑模控制器的设计方法.基于RBF神经网络构造系统的滑模控制器,设计自适应更新率对神经网络的网络权值进行在线调节,形成滑模控制器切换增益的自适应更新,利用Lyapunov方法证明了受控系统的稳定性.数值模拟结果表明,所设计的神经滑模控制器不但能有效降低响应系统的抖振,改善受控系统的动态品质,而且具有鲁捧性,在不确定扰动情况下仍能较好地控制驱动系统和响应系统间的混沌广义投影同步.此外,该控制器允许任意调整参数λi(i=1,2,3,4)的值得到不同类型的混沌广义投影同步.     

基于高木-关野型模糊系统的直接自适应控制

对高阶非线性系统设计了模糊直接自适应控制器.用高木-关野型模糊系统作为控制器,用鲁棒控制项对未知的逼近误差进行补偿以减小逼近误差对跟踪精度的影响.所给方法不但能保证闭环系统稳定而且可使跟踪误差收敛到原点或其小邻域内,此外还克服了外界干扰对系统误差的影响.