船舶航向跟踪系统自适应滤波反步终端滑模控制

针对船舶航向非线性系统,提出了一种基于自适应滤波反步法的终端滑模控制器. 系统由二阶非线性野本模型和舵机响应模型串联组成,考虑了模型不确定性和外部干扰等未知项,并由模糊系统对未知项进行在线逼近. 首先引入二阶低通滤波器,避免了对虚拟控制律的解析求导,从而简化了反步控制器的设计,而且滤波器的低通特性可大大减小测量噪声的影响;然后利用滤波反步法的结果设计了终端滑模面,并最终得到了使系统跟踪误差有限时间收敛的终端滑模控制器. 根据Lyapunov理论证明了闭环系统所有误差变量均是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提方法的有效性.      

基于观测器的异步电动机模糊自适应控制

研究了异步电动机位置跟踪控制问题.设计降维观测器用于估计异步电动机的角速度,利用模糊逻辑系统逼近系统中的非线性函数,并基于反步法实现异步电动机的自适应模糊控制.所提出的控制器能够有效地跟踪给定的参考信号.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于反步法的机器人鲁棒跟踪控制

针对不确定性机器人的跟踪控制问题,设计出了基于反步法的控制器。该方法首先将机器人动力学模型通过线性反馈得到了两个子系统,然后对每个子系统分别构造李雅普诺夫函数来保证渐近稳定,从而达到了对机器人系统跟踪误差渐近稳定控制的目的.最后以两关节机器人为例进行仿真,仿真结果表明基于反步法的控制器是有效的.     

融合反步法的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制方法

为了解决无人驾驶汽车轨迹跟踪控制的准确性、稳定性和快速性问题,将反步法分别融合滑模变结构控制和模糊自适应控制.建立车辆三自由度运动学位姿误差微分方程,推导了基于反步法的车速和横摆角速度控制律,结合Lyapunov稳定性判据验证了系统稳定性.分别建立融合反步法的滑模变结构和模糊自适应轨迹跟踪控制方法,结合轨迹跟踪稳态误差、超调量和调整时间,验证、比较了控制方法准确性、稳定性和快速性3种性能的优劣.结果表明：融合反步法的滑模变结构轨迹跟踪控制的稳定性最好,轨迹跟踪超调量接近于0;融合反步法的模糊自适应轨迹跟踪控制快速性最好,轨迹跟踪调整时间相对于反步法缩短了18.2%.     

基于自适应滤波反步法的深潜救生艇定位控制

考虑深潜救生艇动力定位系统中的参数不确定性和未知慢变干扰,利用滤波反步法设计了基于模糊系统的自适应控制规律.首先,在深潜救生艇的建模过程中考虑了推进器的动态特性,但使得系统的阶数增加;然后,为了简化控制形式,在控制器的设计中引入二阶滤波器来逼近虚拟控制信号及其导数值,避免了复杂的求导过程;最后针对系统中的耦合非线性和未知慢变干扰,设计了自适应模糊系统来对其进行估计和补偿.利用基于李雅普诺夫稳定性理论证明了跟踪误差和参数估计误差是一致最终有界的.针对某一深潜救生艇的缩小模型进行仿真实验,验证了所设计控制器的有效性.     

基于反步法和滑模观测器的船舶航向控制

针对船舶航向控制系统中船舶参数不确定性以及外界干扰随机性的特点,提出r一种将反步法和非线性滑模观测器相结合的控制方法.其中利用二阶滑模观测器对船舶转首角速度进行观测.由于观测器在有限时问内收敛,可将观测器和控制器进行独立设计,避免了对系统建立精确数学模型的要求.同时利用反步法进行控制器设计,保证了闭环系统的全局渐近稳定.仿真结果表明,所设计的控制器不仅能保证系统稳定跟踪期望信号,而且对给定的扰动量能准确观测,从而提高了系统的鲁棒性.     

矩阵变换器输入侧电流的反步法控制

针对矩阵变换器输入侧电流易受到电网电压波动、负载变化的影响这一问题,提出了一种新的反步法控制策略,并应用于矩阵变换器上.通过PARK变换将矩阵变换器转化为dq坐标系下的数学模型,运用反步法控制策略设计了矩阵变换器输入侧电流的控制器,并和采用PI调节器的矩阵变换器进行了对比实验.仿真结果表明反步控制策略设计的控制器在负载变化及三相输入电源降落的情况下实现了对输入电流的快速跟随,谐波分析表明由反步法控制所带来的总谐波污染很小.将反步法控制策略用于数字信号处理器TMS320F2812进行编程实现,并进行带阻感负载的实验.结果表明矩阵变换器输入侧电流波形具有很高的正弦度.仿真及实验结果说明了反步控制策略的有效性、可行性.     

带有时变时滞和未知死区的纯反馈系统的自适应跟踪控制

针对一类带有时变时滞和未知死区的纯反馈非线性系统,提出一种新的自适应模糊跟踪控制方案。采用自适应反步法设计了一个虚拟控制输入信号;利用模糊逻辑近似解决了系统中的未知函数所带来的困扰;为了处理未知死区干扰,设计了一个自适应模糊控制器,使用中值定理解决纯反馈结构中设计控制器的复杂问题。该控制方案保证闭环系统所有信号半全局一致有界,与此同时,系统的跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内。最后,仿真例子证明了方案的有效性。     

永磁同步电机的自适应反步滑模变结构的混沌控制

永磁同步电机的动力学特性表明在一定的条件下PMSM会呈现混沌特性行为.为了控制不良的混沌振动,设计了一个基于自适应反步法的滑模变结构非线性控制器.M atlab数字仿真表明,基于自适应反步法的滑模变结构控制器具有健全的控制性能,它能够消除混沌现象,并能把系统的跟踪误差和参数变化迅速地以指数规律收敛到零,使得系统具有较强的抗干扰性.     

混沌范德玻-杜芬系统参数自适应反步设计

针对一类具有多个未知参数的混沌ADVP(范德玻-杜芬)系统,设计自适应镇定控制器.基于反步法思想,对所有未知参数设计自适应估计律,结合反步思想为一类不确定混沌系统设计自适应控制器.设计出的控制器只需施加于一个子系统,使得控制的实现更加方便.整个设计过程只须作一次极点配置和求解一个李雅普诺夫方程,简化了计算,得到了简单且易实现的标量控制器.仿真结果表明:受控系统能快速达到收敛.     

无人软翼飞行器直线航迹跟踪鲁棒反步控制

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性.     

基于反步法的SCARA机器人轨迹跟踪控制

针对SCARA机器人轨迹跟踪问题,提出了一种基于反步法的轨迹跟踪控制方法。利用反步法设计控制器的虚拟控制和实际控制量,基于李雅普诺夫稳定理论设计的控制律能够实现对机器人的轨迹跟踪,并确保闭环系统为全局稳定。仿真结果验证了算法的有效性,所设计的跟踪闭环系统一致全局渐近稳定,有效提高了轨迹跟踪控制精度,保证了跟踪误差信号的收敛。     

轧机液压伺服系统多模型切换自适应反步控制

针对轧机液压伺服系统工作过程中弹性负载力和外负载力的跳变,基于公共Lyapunov函数方法和自适应反步控制方法,提出了一种多模型切换自适应反步控制策略.该方法结合自适应反步控制的特点和公共Lyapunov函数的设计要求,通过反步法设计了各子系统的状态反馈控制器和不确定上界参数的自适应估计器,取反步法的Lyapunov函数作为公共Lyapunov函数,保证了系统在任意切换下的渐近稳定.自适应反步法和公共Lyapunov函数方法的结合,便于公共Lyapunov函数的求取,又解决了同时存在参数跳变和参数慢时变的问题.仿真结果表明,该方法能够保证轧机液压伺服系统具有良好的动静态性能,并对参数跳变和参数慢时变具有较强鲁棒性.     

基于扩张状态观测器的四旋翼积分滑模反步控制

针对四旋翼路径跟踪控制问题,研究了基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)、积分滑模控制器(integral sliding mode controller,ISMC)及反步法(backstepping)的四旋翼控制算法。构造了一种考虑姿态控制器响应过程的无人机控制模型;设计了扩张状态观测器对扰动进行观测,并构建了积分滑模控制器以估计扰动观测误差;设计了基于反步法的抗干扰路径跟踪控制算法,利用扩展状态观测器估计的扰动信息,通过补偿方式较好地消除了扰动影响。仿真试验表明,该方法具有良好的轨迹跟踪性能和抗干扰能力。     

无人翼伞飞行器路径跟踪反步控制方法

为实现无人翼伞飞行器的曲线路径跟踪控制,提出了一种基于模拟对象的可变增益反步跟踪控制方法.首先,基于模拟对象跟踪建立翼伞飞行器的路径跟踪误差模型;其次,针对模型设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量的高阶导数问题,简化了控制器形式,以有利于工程实现;然后,根据Lyapunov理论设计反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性;最后,将控制器应用于无人翼伞飞行器平面曲线的跟踪控制中.仿真与实验结果表明,所设计的控制器可以实现曲线路径的准确跟踪,且具有很好的鲁棒性.     

基于电流观测器的链式STATCOM反步控制方法

针对电网中链式静态同步补偿器(STATCOM)系统的非线性特性和不确定性,提出了一种基于高增益自适应观测器的链式STATCOM反步控制方法.针对STATCOM的输出电流值的估计,设计了一种基于神经网络高增益观测器,通过引入径向基函数(RBF)神经网络,对模型参数变化进行估计,通过反馈设计,对系统进行线性化处理,利用反步法实现电压控制器设计.结合李雅普诺夫的渐近稳定性理论,获得链式STATCOM输出无功电流的控制.仿真和实验结果进一步验证了控制方法的正确性和有效性.     

船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模糊自适应控制

针对大型船舶控制特性,设计了船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模型及其辨识和预测算法,提出基于径向基函数神经网络多步预测模型和模糊小脑模型关节神经网络控制器的大时滞船舶航向模糊控制自动舵方案,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对具有大时滞、不确定非线性特性的大型船舶实现高精度输出跟踪控制.仿真结果表明对设定航向具有精确的跟踪控制效果.     

存在饱和输入量的欠驱动船舶编队控制

研究了常规欠驱动船舶编队路径跟踪的一致性控制问题,设计了一个分散式控制器.结合反步法、虚拟结构法及李雅普诺夫理论,使设计的控制器不仅形式简单,而且具有良好的稳定性和全局收敛性,能有效实现欠驱动状态下船舶横向速度及位移的快速镇定.在此基础上引入一致性控制的思想,解决在输入量饱和情况下编队队形失效的问题,达到协调各船保持期望队形的目的.通过三艘船的仿真,对所设计控制器的正确性及有效性进行了验证.     

基于T-S模型的模糊预测控制在列车速度控制器中的应用研究

针对列车的速度控制特点,提出了基于Takagi-Sugeno(T-S)模型的模糊预测函数控制方法.设计了一种列车速度模糊预测函数控制器,并针对不同运行状况以及列车在启动、停止以及运行过程中的特点采取相应的控制策略,将整个控制过程分为多个子空间,每个子空间对应一个线性预测模型,通过仿真研究,验证了该控制器具有良好特性曲线跟踪能力.     

永磁同步电动机模糊离散位置跟踪控制

研究永磁同步电动机离散位置跟踪控制问题。采用欧拉方法建立永磁同步电动机系统离散模型,利用模糊逻辑系统逼近系统中的非线性函数,同时基于反步法实现永磁同步电动机模糊离散控制。所提出的控制器可确保系统的跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域内,实现了永磁同步电动机的位置跟踪控制。仿真结果验证了所提出方法的有效性。