含控制延时的离散滑模变结构控制

讨论了变结构采样控制系统中离散滑动模态存在的条件和满足条件的变结构控制逻辑方程，提出了采样系统的控制延时问题及其数学描述，在此基础上，针对数字控制式调速系统，给出了含控制延时的离散滑模变结构控制器的设计方法，并进行了仿真验证。     

基于神经网络的离散变结构控制设计

研究了不确定离散时间系统的变结构控制设计问题，对利用传统离散趋近律设计变结构控制时系统抖振原因进行了分析，提出了组合趋近律设计思想。针对系统不确定部分，采用神经网络进行在线学习，使变结构控制器具有自适应性。仿真结果表明所提设计方法可以提高系统鲁棒性并有效减弱抖振。     

δ—算子描述离散系统的变结构控制

利用δ－算子描述的离散时间系统，比移位算子更能反应连续时间系统的动态特性．研究了单输入的δ－算子描述的离散时间系统的变结构控制，给出到达条件（即离散趋近率），得到变结构控制的一般设计方法．对准滑动模态，证明其稳定性并给出切换函数的求解方法．探讨了扰动系统的变结构控制问题，给出其设计方法．对一个简单的确定系统作了仿真．结果表明，本文的方法是可行的且有效地抑制了系统的抖动，优于相应的ｑ－算子的方法．     

离散协同控制及其在DC-DC变换器中的应用

引入离散协同控制方法来解决目前非线性动态系统中非线性控制方法难以实用化的问题.文中详细分析了离散协同控制的特性及在DC-DC变换器控制中的应用,归纳出了离散协同控制方法的一般形式,利用变结构控制与协同控制的相似性分析离散协同控制流形的存在条件、到达条件和收敛速度,并分析了离散协同控制下闭环系统的稳定性及一定条件下的鲁棒...     

一种离散时间系统的变结构控制方法

针对离散时间系统 ,讨论了利用离散趋近律设计变结构控制问题 ,分析了趋近律系数造成系统颤振的原因 ,给出改进的离散趋近律 ,并利用它设计变结构控制 .仿真结果表明 ,该方法是可行的 ,减少了系统的颤振 ,保证了闭环系统的渐近稳定性     

离散变结构控制的新方法及其在液压伺服系统中的应用

通过对离散变结构控制进行深入研究，针对伺服系统特点，提出了一种新的变结构控制策略－－ＩＶＳＣ。它由积分控制和变结构控制复合而成，因此当系统存在外部干扰和参数变化时仍可获得准确的跟踪性能和良好的鲁棒性，应用所提出的控制策略对泵控马达速度伺服系统进行控制的数字仿真和实验表明，控制效果是相当满意的。     

Acrobot系统基于滑模的离散时间变结构控制

研究了将离散时间变结构控制应用于Acrobot系统的平衡控制器设计的问题.首先给出了Acrobot在垂直向上平衡点处的离散化数学模型.分析了离散指数趋近律存在抖振的机理,针对其不足给出了一种改进的趋近律,并将其应用于Acrobot系统的控制中,设计了离散时间变结构平衡控制器.仿真结果表明,改进的趋近律可有效地减小系统的抖振,并保证系统渐近稳定,实现了Acrobot系统基于滑模的离散时间变结构控制.     

滞后离散线性定常系统的准滑模变结构控制(2)

研究了滞后离散线性定常多输入的准滑模变结构控制问题,给出了滞后离散线性定常系统的准滑模,理想准滑模,非理想准滑模与准滑模带的概念,还给出了实现准滑模的条件,通过非奇异性变换,将上述系统化成了简约型,并给出了变结构控制的设计方案。     

BoostPFC变换器的离散滑模控制

针对单相AC／DC Boost变换器,提出基于离散滑模变结构电流内环控制与数字PI调节器电压外环控制相结合的综合控制系统。其中离散滑模控制器采用在滑模面设计中对系统施加期望动态响应的方法来得到控制器的主要参数。另外,数字控制可以使开关切换采用固定的开关频率,消除了传统滑模控制因切换频率不固定带来缺陷：仿真实验结果表明,这种控制系统设计兼有滑模控制动态性能、鲁棒性好与PI调节器稳定性好的优点。     

离散时间系统的变结构控制方法

分析了不确定离散时间系统变结构控制的常用设计方法的优缺点,提出了一种新的离散趋近律,并利用它设计了变结构控制器;对不确定部分建立灰色估计模型,估计出参数值.该方法缩短了系统到达滑模面的时间,有效地减弱了抖振强度和不确定因素的影响.理论分析和仿真结构表明,此方法是可靠的,使所得到的变结构控制系统具有良好的性能,保证了系统的稳定性.     

模糊变结构控制在发电机励磁控制中的应用

为解决高频颤动问题，将模糊控制和变结构控制结合起来，提出了一种新颖的模糊变结构控制方法，并将其成功地应用于发电机励磁控制中。数学仿真结果证明了所提方法的有效性。     

不确定性离散时间系统的积分变结构控制

本文针对不确定性离散时间系统 ,提出一种改进的离散趋近律和等效控制相结合的控制策略 ,既保持变结构控制的强鲁棒性的优点 ,又消除了系统的颤振现象。并引进积分控制 ,提高了系统的稳态精度 ,使系统获得了满意的控制性能。仿真结果表明了这一方法是可行的     

非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法

针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况，提出神经网络离散逆系统方法．建立了结构的离散化模型，再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统，对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制．该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题，使问题难度大大减小．对某非线性建筑结构振动作了控制仿真，实现了精确线性化，控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合．神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点，可用于强非线性结构的振动控制．     

分散变结构模型参考自适应控制

提出了一种适用于线性关联大系统的分散变结构模型参考自适应控制新方法．与原有的分散变结构控制方法比较，成倍减少了分散控制器中的切换变量，并相应降低了所需控制量的大小，增强了分散变结构控制方法的工程实用性．所推导的分散变结构控制规律形式简洁，便于实现．数字仿真结果表明该方法的有效性．     

模糊-变结构控制在汽车发动机转速控制中的应用

变结构控制具有良好的鲁棒性，但是在实际应用中往往会引发抖振．本文采用模糊一滑模变结构的控制方法，解决滑模变结构控制在汽车发动机转速控制中出现的转速抖振现象．首先，在变结构控制变量的基础上引入模糊控制分量；其次对模糊控制分量进行了设计、计算；最后利用MATLAB软件进行了计算机仿真．仿真结果表明发动机转速抖振幅度只有原来的10％，控制变量的切换频率只有原来的15％左右．     

一类新的离散时间线性SISO系统的拟滑模变结构控制

对于连续时间系统的滑模变结构（ＶＳ）控制已有大量的研究。然而，离散时间滑模ＶＳ的研究工作却还处于启步阶段［１］．本文针对一类线性ＳＩＳＯ系统，提出了离散时间拟滑模ＶＳ控制策略，并对其特殊性进行了探讨，导出了这种情况下拟滑模存在的条件。仿真实验支持本文结论的有效性。     

基于Delta变换的时滞采样系统的最优减振控制

运用Delta变换的方法研究Delta域内含有控制器-执行器延时和传感器-控制器延时的采样系统最优减振控制律的设计问题.首先将时滞采样系统离散化,再利用系统转换方法和Delta算子将离散时滞系统转换为Delta域无时滞系统;然后通过求解Delta域Riccati代数方程和Delta域Stein矩阵方程得到前馈反馈最优减振控制律;最后运用仿真示例证明所设计的控制律能够有效补偿时滞及扰动对系统造成的影响.       

不确定离散系统全程滑模变结构控制

针对参数不确定和外部扰动的不确定离散系统,提出了一种全程离散滑模控制器.为了减少抖动,应用了变结构概念的边界层方法.通过选择离散变结构控制中的最佳边界值,保证了离散系统状态以最快的速度到达理想滑模面,且无抖振现象.对于常值或变化率小的扰动,给出了扰动补偿器的最佳设计参数,使闭环系统具有良好的稳定性和鲁棒性.计算机仿真结果表明了上述方法的有效性以及方案的可行性.     

变结构广义预测控制

在变结构控制的基础上,引入了广义预测控制,导出了变结构广义预测控制的算法。该算法比传统的变结构控制算法有更强的鲁棒性,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于变结构控制的模糊逻辑控制

在现有滑模变结构控制的基础上,引入模糊逻辑决定控制器参数.讨论了如何选择变结构滑动轨线,获得较好的系统快速性,使变结构控制的设计具有更大的灵活性和实用性.通过以矢量控制为速度环的交流伺服系统的仿真和实验结果,说明此方法是很有前途的。