并联式运载器上升段广义超螺旋有限时间控制

针对受模型不确定和外部干扰影响的并联式运载器上升段姿态控制问题, 提出了一种基于广义超螺旋算法的自适应滑模有限时间控制方法。首先, 将姿态跟踪控制问题转化为跟踪误差系统的镇定问题, 建立了面向控制的模型。其次, 将单输入单输出(single input single output, SISO)固定时间广义超螺旋算法拓展应用到多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)耦合非线性系统上, 基于该算法设计了固定时间状态观测器和自适应滑模有限时间控制器, 利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的有限时间稳定特性。最后, 通过与传统比例-微分(proportional and differential, PD)控制器仿真对比, 验证了该方法具有更优的控制精度和鲁棒性。     

一类非线性系统的动态面二阶滑模控制

针对一类具有非匹配不确定的严格反馈非线性系统,基于动态面控制和二阶滑模控制设计方法,进行一种新颖的状态反馈控制器设计,实现了不确定系统任意小的跟踪误差。动态面控制类似于反演设计,但其包含一系列低通滤波器;低通滤波器允许控制对象数学模型不可微,这样就避免了反演设计所存在的"膨胀项",减少了计算量,易于实现。同时,由于引入二阶滑模控制,消除了传统滑模控制(一阶滑模控制)存在的抖振现象,既增强了控制系统的鲁棒性,又提高了系统的控制精度。     

非匹配不确定时滞系统的自校正滑模控制

针对一类不匹配、不确定并具有状态时滞的多输入多输出线性系统,基于线性矩阵不等式理论提出一种新的自校正滑模控制方法。该方法利用线性矩阵不等式给出滑动模态存在的充分条件,使系统在滑动模态运动下对于存在的不匹配不确定性扰动以及状态时滞具有完全不变性。引入双极性Sigmoid函数代替符号函数并根据Lyapunov稳定性理论设计了具有自适应能力的滑模控制器,在自适应律的作用下Sigmoid函数的边界层厚度以及切换增益可根据系统状态进行自适应调节,从而改善了滑模控制器输出量过大以及抖振等现象。基于Lyapunov理论证明了该方法的稳定性,最后通过仿真实验进一步验证了该方法的可行性及有效性。     

永磁直线同步电机二阶滑模控制仿真研究

针对机床进给系统中永磁直线同步电机在运行过程中,易受系统参数变化、负载扰动及端部效应等不确定性因素影响的特点,设计了二阶滑模速度和电流控制器.在出现参数和推力变化时,为保证动子速度严格跟踪其参考信号,同时消除磁阻作用和推力波动,分别独立选取速度和直轴电流控制的滑模量.控制律采用二阶滑模的螺旋算法,二阶滑模将不连续控制作用于变量的高阶微分上,理论上可消除抖振.仿真和实验结果表明该策略具有较强的速度跟踪性能,对负载扰动和参数变化等不确定性具有很强的鲁棒性,同时有效地削弱了抖振现象.     

一类不确定非线性系统的模糊边界层滑模控制

饱和函数控制法是抑制滑模抖振的有效方法,为得到跟踪精度和未建模动态鲁棒性之间的权衡,边界层厚度应该自适应调整.对边界层厚度设计模糊控制器进行调整,模糊控制器的输入采用状态轨迹到滑模面的距离| s|和状态轨迹与滑模面的夹角θ.针对二阶不确定非线性系统进行了仿真研究,仿真结果表明该方案可以消除系统抖振,优化边界层厚度,减小系统跟踪误差,使控制系统的跟踪性能优于边界层自适应调整方法和边界层接近角调整方法.     

磁轴承-转子系统的离散模糊自适应滑模控制

针对磁悬浮反作用飞轮工程化的需要,提出了一种磁轴承—转子系统的离散滑模控制方法,用于处理系统中不平衡量和非线性干扰,实现了该系统的高精度鲁棒控制。针对滑模控制方法存在抖振大的问题,采用模糊控制器输出的绝对值作为滑模控制器的增益,实现了增益的自适应调节,大大减弱了抖振。设计了离散非线性跟踪微分器用于合理提取微分,代替实际速度信号实现全状态反馈。仿真结果表明,该控制系统的不平衡量和非线性干扰得到有效抑制,控制电流较小,抖振控制在精度范围之内,位移在短时间内收敛到零,从而转子绕惯性主轴旋转,实现了自动平衡。     

基于二阶滑模的刚体航天器姿态跟踪控制

针对存在参数不确定性和外加干扰的刚体航天器的姿态跟踪控制问题,提出一种基于二阶滑模的姿态跟踪控制方法。首先介绍高阶滑模控制基本原理,并建立基于修正罗德里格参数(modified Rodrigues parameter, MRP)描述的航天器数学模型,采用李雅普诺夫第二法推导二阶滑模姿态控制律。理论分析和仿真结果表明该方法能够有效消除系统抖振,并实现航天器姿态跟踪的精确定位,且系统具有全局稳定性和鲁棒性。     

非仿射非线性系统的自适应模糊输出反馈控制

针对一类单输入单输出非仿射非线性系统,提出了基于观测器的自适应模糊输出反馈控制。该算法通过构造线性误差观测器估计系统输出误差和系统状态,利用估计状态变量和估计输出误差变量设计自适应控制律,采用模糊逻辑系统在线消除非线性系统中的不确定模型,引入监督控制消除系统逼近误差和外界干扰,并利用Lyapunov方法严格证明了在该控制律作用下闭环系统所有信号一致最终有解,闭环系统的输出能最终跟踪期望输出。仿真结果表明了该方法的有效性。     

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。     

一类严格反馈时滞系统的自适应输出反馈控制

针对一类单输入单输出的严格反馈时滞系统研究跟踪控制问题。该控制系统包含不确定项、输出约束、未知死区特性和未知时间延迟。首先,设计一个状态观测器来估计无法测量的系统状态;其次,利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络去逼近未知的系统内部动态;同时,利用障碍李雅普诺夫(Lyapunov)函数确保输出约束及Lyapunov-Krasovskii方法消除时滞项对系统的影响;最后,基于Lyapunov稳定性理论,构造一个鲁棒自适应神经网络输出反馈控制器,并且克服了过参数问题。结果显示,设计的神经网络输出反馈控制器可以保证闭环系统中的所有信号都是半全局最终一致有界的,跟踪误差能收敛到零值小的领域内。文中通过两个例子进一步验证了提出方法的有效性。     

量测噪声情况下基于自适应D-S证据推理的滑模控制

在滑模控制中 ,当状态量测传感器存在噪声时 ,控制器不能获得准确的滑模函数信息。面向一类不确定非线性系统 ,根据滑模控制依赖滑模函数符号的特点 ,提出利用基于Dempster Shafer证据推理的多传感器信息融合方法 ,其作用是压缩滑模函数符号的不确定性 ,并基于闭环原理给出了对信息融合结果进行自适应补偿的改进方法。仿真表明了该方法的有效性。     

二阶动力学系统模型的跟踪设计

考虑了基于分散状态反馈控制律的二阶动力学系统输出渐近跟踪设计,该控制律包括被控对象状态和参考模型状态两部分。给出了问题解的存在条件:两个矩阵方程,其中一个为二阶Sylvester矩阵方程。给出了所有控制器增益阵的完全参数化表达式。归纳出了二阶动力学系统模型参考输出跟踪控制律的设计算法。该算法直接基于原系统的参数矩阵,无须对系统增广或变换,仅涉及自由参数的选取和一些简单的代数运算,便于工程应用。仿真结果说明所给出的算法是有效的。     

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。     

基于改进粒子群算法的滑模控制方案

针对一类非线性系统, 提出了一种新的滑模控制方案.将改进粒子群算法与滑模控制方法结合,利用改进粒子群智能优化方法设计切换函数和指数趋近律系数,加快了系统到达滑平面的速度,改善了系统的动态性能和保证较强的鲁棒性,系统能快速精确跟踪期望的状态轨迹,而且有效地消除了滑模控制固有的高频颤动现象.最后应用到倒立摆系统进行了仿真研究, 结果表明了该方案的有效性.     

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。     

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。     

一类非线性系统在任意初值下的开环D型迭代学习控制

给出了一类非线性时变系统在任意初值条件下采用开环D型迭代学习控制算法时的收敛条件,运用算子理论进行收敛性证明。该算法克服了系统输出信号跟踪期望输出依赖于期望状态和期望输入的缺陷,解决了迭代学习控制中的初始状态问题,而且收敛条件放宽了,给出了仿真研究实例,研究结果说明该算法的有效性。     

直流电机神经自适应滑模位置跟踪控制

针对系统部分非线性未知的直流电机的位置跟踪问题，提出了一种基于自适应控制的神经网络滑模控制策略，在这个控制策略里我们采用已有的输入输出线性化方法来消除非线性，且将神经网络的输出加入到控制器当中，仿真结果演示了变负载直流电机的位置输出能够跟踪任意给定曲线。     

非线性时滞系统自适应输出反馈跟踪控制

针对一类参数化非线性时滞输出反馈系统,提出了一种自适应输出跟踪控制器的设计方案。引入时滞滤波器估计未知系统状态,采用backstepping技术设计控制律和参数自适应律,运用占优方法处理非线性时滞项,从而放宽了对非线性时滞函数的要求,实现了对给定目标轨线的全局渐近跟踪,同时保证闭环系统所有信号一致有界。基于Lyapunov-Krasoviskii泛函方法证明了整个闭环系统的稳定性。实例仿真说明了该方案的可行性。     

控制受限的BTT导弹反演自适应滑模控制研究

针对具有非匹配不确定性的倾斜转弯 (bank to turn, BTT)导弹在控制受限情况下的鲁棒控制问题,提出了一种自适应滑模反演控制方法。反演设计的每一步中,采用自适应算法对不确定性的上界进行估计,给出了具有范数型切换函数的连续的自适应滑模控制律。在实际控制量的设计中显式地考虑了控制量的饱和特性,保证了系统在控制饱和时的稳定性,并采用Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差最终有界。仿真结果表明,在气动参数摄动和控制量存在饱和的情况下,本文的控制方法仍能快速、准确地跟踪指令信号,具有较强的鲁棒性。