基于滑模观测器的非线性系统迭代学习控制

针对相当广泛的一类非线性系统有限时间轨迹跟踪问题,提出了一种基于滑模观测器的迭代学习控制算法。根据系统的非线性特性,利用一种滑模观测器对系统的状态进行估计,根据估计信号设计了一种类D型开环迭代学习控制律。这种控制方法不需要对系统的跟踪误差信号进行微分,从而对系统的量测噪声不敏感。给出了控制算法的收敛性证明,通过仿真实验证明了这种算法的有效性。     

基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制

针对伺服系统的系统参数摄动和非线性动态摩擦补偿问题,提出基于递归神经网络(RNN)的自适应反步控制(RNABC)系统设计方法.RNABC系统由反步控制器和鲁棒控制器组成,反步控制器包含RNN不确定观测器,鲁棒控制器则用来消除由于引入不确定观测器而带来的逼近误差.由于自适应反步控制的自适应律源于Lyapunoy函数的,因此系统的稳定性得到了保证.仿真结果表明,对于系统参数摄动和非线性摩擦干扰RNABC能使伺服系统具有很好的跟踪性能.     

基于高增益观测器的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类有界的不确定非线性系统,基于高增益观测器并结合自适应模糊逻辑系统和滑模控制,提出了一种基于高增益观测器的自适应模糊滑模控制方案。该方案不需要系统状态可测的条件,而是通过设计高增益观测器来估计系统的状态并能保证观测误差一致最终有界。基于李亚普诺夫函数方法,给出了自适应模糊滑模控制律以及在线调节的参数自适应律。所提出的控制方案不但能使闭环系统稳定,而且保证了跟踪误差的一致最终有界性。仿真结果进一步验证了该控制方案的实用性和有效性。     

基于观测器的一类不确定非线性系统自适应输出反馈控制

针对一类不确定非线性系统,基于非线性状态观测器采用回馈递推(Backstepping)设计方法提出了一种鲁棒自适应L2增益控制方案。该控制方案首先对系统的不可观测状态设计非线性状态观测器,在此基础上通过多步递推得到系统的控制律并设计了未知干扰的参数自适应律,使系统具有L2增益性能。同时把采用常规设计方法需要对过多参数进行辨识问题简化为只需对与未知干扰个数相同的参数进行辨识的问题,简化了控制器结构。最后通过仿真算例验证了所设计控制方案的有效性。     

基于NDO的飞行模拟转台伺服系统跟踪控制

针对飞行模拟转台伺服系统跟踪控制问题,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)的反推全局滑模控制方案。该方案利用NDO观测系统的参数不确定性及非线性摩擦干扰,通过选择适当的设计参数使观测误差指数收敛,进而对引入NDO的系统采用反推全局滑模设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够有效克服参数不确定性及非线性摩擦干扰的影响,实现了转角位置的精确跟踪,并且有效去除了控制抖振。     

基于干扰观测器的导引头稳定平台滑模控制

针对导引头稳定平台存在不确定弹体速度干扰以及非线性摩擦干扰的问题,结合滑模控制和非线性干扰观测器理论,提出一种基于非线性干扰观测器的二阶滑模控制方法。针对系统模型中的多个不确定干扰项,首先,采用新型微分跟踪器对状态量的导数值进行估计,进而得到干扰项的估计值,通过坐标变换,将系统中的不确定项进行归一化处理,便于控制器设计;其次,基于新型微分跟踪器设计了新型非线性干扰观测器,以实现对归一化后系统干扰项的精确估计;最后,采用二阶滑模控制算法进行控制器设计。仿真实验证明,新型非线性干扰观测器精度高、响应快,基于干扰观测器的二阶滑模控制方法能够有效隔离弹体扰动与非线性摩擦对导引头稳定平台的干扰,提高了稳定平台的鲁棒性和跟踪精度。     

新型快速动态终端滑模反步控制

针对一类具有不确定性和外扰动的非线性系统,提出一种新型快速动态终端滑模反步控制方法.滑模控制与反步控制结合,使系统对匹配和非匹配不确定性均具有鲁棒性;动态滑模很好地避免了滑模控制器中的抖振;新型快速终端滑模的收敛速度在任意点均快于现有的标准快速终端滑模.再采用放宽条件的非线性干扰观测器对系统复合干扰进行逼近,并设计自适应鲁棒项,进一步提高控制性能.基于李雅普诺夫理论证明了系统稳定性.最后,将该控制方案用于具有大扰动和不确定性的非线性系统,仿真结果证明了控制方案的有效性和优越性.     

具有非线性输入的一类不确定混沌系统的控制

研究了一类具有非线性输入的不确定混沌系统的跟踪控制问题。首先在系统状态已知,系统的非线性项及干扰项的界已知的情况下设计了理想滑模控制器,然后在系统只有一个状态可测,非线性项及干扰项的界未知的情况下,利用扩张观测器观测出系统的未知信息再设计控制器,从而实现了混沌系统的跟踪控制。最后对Duffing系统进行数值仿真,结果表明该控制方案是有效的。     

无人机自主精确着陆控制律设计及仿真研究

将无人机对理想着陆轨迹精确跟踪能力和抗干扰能力的要求分开考虑,从精确输出跟踪和鲁棒性两个角度综合自主着陆控制律.针对着陆过程中动态方程的非最小相位特性,利用在线稳定逆产生用于着陆轨迹精确跟踪的前馈输入和状态参考轨迹.将建模误差等不确定性和外干扰看成为广义干扰,利用一个构造性的非线性干扰观测器对其进行观测.在干扰观测器的基础上设计滑模控制器对状态参考轨迹跟踪的误差系统进行鲁棒镇定.仿真结果表明,设计的自主着陆控制律能精确跟踪理想着陆轨迹,并有很好的鲁棒性和抗干扰性.     

基于滑模干扰观测器的反演终端滑模飞行控制

针对某战斗机机动飞行时强耦合、气动参数和力矩干扰不确定非线性模型,提出了一种基于滑模干扰观测器的滑模反演控制方法。将飞机非线性动力学模型分解为角度回路和角速度回路并表示为严格反馈形式,分别采用反演和快速终端滑模方法设计虚拟控制律与实际控制律。结合滑模微分器获取虚拟控制律的导数,避免计算复杂性问题,并基于滑模微分器设计干扰观测器,实现对模型不确定性的有效估计和补偿。仿真结果表明,该控制方法对气动参数摄动和力矩干扰不确定性具有鲁棒性,能够实现对参考轨迹的稳定跟踪。     

考虑齿隙的多约束导引控制一体化设计方法

在舰炮制导炮弹进行远程对岸火力支援的末段,考虑舵机齿隙、限定攻击角以及测量视线角速率受限,提出了 一种基于动态面滑模与扩张状态观测器的多约束导引控制一体化设计方法.构建了制导炮弹的导引控制一体化的严反馈串级模型,将舵机视为更符合实际的含齿隙双惯量子系统.针对视线角速率和风等未知干扰,设计扩张状态观测器对其实施迅速而准确...     

基于干扰观测器的倒立摆自适应滑模控制及仿真研究

旋转二级倒立摆是一种非线性、强耦合的复杂不稳定的欠驱动系统,在已建立的倒立摆数学模型的基础上,提出了一种基于干扰观测器的离散自适应滑模控制算法,针对系统的内部参数变化和外部扰动,利用干扰观测器对系统的不确定因素进行了动态补偿,同时结合自适应算法降低系统的抖振,与未采用干扰观测器的传统自适应滑模控制律的仿真结果进行对比,可以看出,采用改进的控制算法大大降低了系统的抖振和超调,改善了系统的动态性能,得到更好的控制效果.     

Full-order sliding mode control for high-order nonlinear system based on extended state observer

In this paper, a full-order sliding mode control based on extended state observer (FSMC+ ESO) is proposed for high-order nonlinear system with unknown system states and uncertainties. The extended state observer (ESO) is employed to estimate both the unknown system states and uncertainties so that the restriction that the system states should be completely measurable is relaxed, and a full-order sliding mode controller is designed based on the ESO estimation to overcome the chattering problem existing in ordinary reduced-order sliding mode control. Simulation results show that the proposed method facilitates the practical application with respect to good tracking performance and chattering elimination.     

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。     

#br# 不确定参数快估反演自适应最优L2增益控制

为了加快参数自适应律微分方程求解速度和状态变量的稳定收敛速度,通过改进常规反演自适应L2增益控制算法和引入线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI),实现了参数自适应律微分方程只需一步积分运算即可求解,简化了不确定参数自适应律计算求解,并保证了L2增益系数最小,给出了不确定参数快估反演自适应最优L2增益控制（rapid back stepping adaptive optimal L2 control, OP-L2-RBAC）的通式。军用电站谐波励磁系统的控制仿真结果表明,相对于传统反演自适应L2增益控制,该方法可加强军用电站励磁系统的动态稳定性。     

积分补偿的滑模控制器设计方法

对于一类具有不确定性扰动的非线性系统,提出了一种积分补偿的滑模控制器设计方法。为消除抖动现象,在切换面的邻近设置一边界层,在边界层外部,采用滑模控制方法驱动系统状态进入边界层。在边界层内部,在传统连续控制的基础上,引入积分补偿作用,以改善系统的稳态性能。对控制系统的稳定性进行了分析,并以倒立摆为对象进行了仿真验证,结果表明该控制方法是有效的。     

严格反馈型随机非线性系统输出反馈滑模控制

研究了一类带有不确定性参数的严格反馈型随机非线性系统的输出反馈镇定问题,主要是采用变结构滑模控制方法(SMC)来设计镇定控制器。首先根据系统的结构和输出状态构造了随机非线性状态观测器,并针对结构参数的不确定性,采用梯度自适应调节律,然后基于系统的观测状态选择滑动模切换流形,给出了不含噪声激励的变结构控制律,并证明滑动模的可达性和闭环系统滑模运动的稳定性,最后讨论了滑模控制的抖振抑制问题。通过系统仿真,与其它鲁棒控制方法进行比较,证明了本方法不仅能够有效地镇定该类随机非线性系统,并且具有一些更好的控制性能。     

一类非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

研究了一类非线性系统的一种直接适应模糊滑模控制（AFSMC）的问题。首先，在系统的非线性动态函数满足可估计和有界两个基本假设的条件下，给无了此类系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律设计。然后基于目标函数梯度校正的方法，通过自适应机构调解模糊逻辑系统（FLS）的后作参数，所设计的自适应模糊逻辑系统（AFLS）能够逼近系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律。这样，系统的自适应模糊控制律具有一般滑模控制律的控制效果，同时由于AFLS的滤波作用，具有消除滑模控制高频抖振的特性。数值仿真结果证明了所设计控制律的有效性。