基于模糊变结构控制设计一种鲁棒主动队列管理算法

基于模糊逻辑控制(FLC)提出了一种主动队列管理(AQM)算法.该算法将滑模控制器(SMC)和PI控制器相结合,综合了二者的优点,既对网络模型的不确定性、网络参数的时变性以及非TCP流所引起的网络抖动具有很强的鲁棒性,又可以通过PI控制使稳态误差最小.仿真结果表明该算法可以获得好的暂态和稳态响应,结果也表明在网络条件变化的情况下,该算法优于传统的PI控制和传统的变结构控制.     

具有输入时滞的TCP网络的自适应滑模控制

针对具有输入时滞的TCP网络的拥塞控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制的主动队列管理算法。通过引入一个状态预测器,消除输入延时带来的影响。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,提出了一种自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器。所设计的控制器既保证了滑动模态的存在和系统的渐进稳定性,又较好地抑制了系统不确定带来的影响。仿真结果表明,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应,该方法优于传统的PID控制和滑模控制。     

基于FLC滑模切换SMC异步电动机防抖振控制

针对三相异步电动机标准滑模控制中的抖振问题,提出一种基于模糊逻辑滑模控制（FLC SMC）算法的异步电动机防抖振控制策略.基于系统状态变量非连续函数所创建的“滑动面”,引入模糊逻辑控制器来取代传统切换函数k1,2sgn〖JB((〗s1,2〖JB))〗,并利用SMC等效控制和FLC控制器的配合实现状态轨迹沿滑模面的平滑移动.本文推导给出SMC控制率和FLC控制器隶属度函数,并据此设计FLC SMC三相异步电动机仿真实验模型.通过仿真对比显示,所提算法对控制参数及负载转矩变化具有更好的鲁棒性,能有效起到防抖振效果.     

时滞TCP网络的自适应滑模控制

针对具有输入时滞和状态时滞的TCP网络的拥塞控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制的主动队列管理算法。通过引入一个特殊变换将原时滞系统转化为无时滞系统,从而消除时滞带来的影响。考虑到网络系统不确定性上界很难获得,提出了一种自适应律以适应系统的不确定的上界,并根据此自适应律设计了一个滑模控制器,所设计的控制器不仅可以使队列长度快速收敛到设定值,而且维持较小的队列振荡。仿真结果表明,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应,该方法优于传统的PI控制和滑模控制。     

AFS/DYC协调控制的分布式驱动电动汽车稳定性控制

为进一步提高分布式驱动电动汽车行驶过程中的稳定性,提出主动前轮转向(AFS)和直接横摆力矩控制(DYC)协调控制策略.为提高车辆稳态行驶时转向能力,设计基于滑模控制(SMC)的前轮主动转向控制器实时修正前轮转角;以维持车辆工作在稳态工作区为控制目标,设计基于模型预测控制(MPC)的车辆稳定性控制器,通过设定的分配规则按轴荷比等比例分配各轮驱/制动力矩.利用相平面法作为判定依据自适应分配各控制器权重,实现控制器之间的切换.在连续转向工况下,对控制算法进行仿真验证.结果表明:在相同转角输入下,相较于无控车辆,受控状态下车辆的横摆稳定性能提高了16%,行驶状态得到了改善.     

带二重积分滑模面的PWM电压滑模控制器设计

通过将PWM(脉冲宽度调制)控制与滑模变结构控制的优点结合起来,设计了一种带二重积分滑膜面的滑模控制器来控制二阶交错并联Boost开关功率变换器.滑模面附加积分项使滑模控制系统的运动方程与原阶数相同,改善系统的稳态性能.设计仿真电路对该控制器在Boost变换器连续工作模式下进行PSIM仿真,得出该控制器与传统控制器相比具有更好的动态特性:Boost的电压和电流纹波较小;输出电压对输入电压和输出负载有较强的鲁棒性;输出电压不随开关频率的变化而变化.     

不确定时滞TCP/AQM系统的滑模控制

针对具有非匹配不确定项和输入时滞的TCP线性化动态系统进行特殊线性变换,将原不确定时滞系统转化为无时滞系统.在新坐标下,基于滑模控制(SMC)设计了一种主动队列管理(AQM)算法.根据滑模到达条件设计了一种控制策略,基于LMI技术给出线性滑动超平面的设计方法,通过Lyapunov函数证明了系统的稳定性.仿真结果表明,该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该方法优于传统的滑模控制,能实现准确的跟踪,具有良好的鲁棒性.     

基于终端滑模控制的有限时间拥塞控制

针对TCP网络的有限时间拥塞控制问题,考虑到输入受限、网络参数不确定和非响应流干扰的情况,提出了一种基于自适应终端滑模控制的主动队列管理算法.为了使网络系统不确定的界不需要事先获得,给出一个自适应律对总不确定的界进行了估计.考虑到系统输入受限的情况,给出另一个自适应律以补偿输入受限对系统稳定性造成的影响.为了改善网络系统的收敛性能,基于终端滑模控制设计了一个有限时间拥塞控制器.仿真结果表明,所提出的算法不仅具有有限时间收敛的品质,而且具有良好的稳定性和鲁棒性.     

非奇异快速终端滑模液位跟踪控制

针对传统终端滑模控制中控制输入奇异和收敛时间长的问题,提出了一种非奇异快速终端滑模(NFTSM)控制方法.该方法由NFTSM滑模面和控制律组成.在此框架下,首先通过在非奇异终端滑模面中引入指数函数和符号函数来设计NFTSM滑模面,其中指数函数用来加快状态远离平衡点时的收敛速度,符号函数用来提升系统稳定性.然后,基于NFTSM滑模面来设计由等效控制输入和切换控制输入构成的NFTSM控制律,该控制律具有能同时实现控制输入非奇异和系统状态有限时间内快速收敛的优势.最后,根据给出的耦合双容水箱模型数学描述,将NFTSM方法应用于耦合双容水箱液位控制中,设计了NFTSM液位跟踪控制器.仿真证明,在存在外扰且参数摄动25%条件下,该控制系统仍能精确跟踪给定液位,表明了NFTSM控制方法的有效性和鲁棒性.     

车辆起-停巡航控制系统的加速度跟踪控制

针对低速行驶工况下的车辆StopandGo(起停)巡航控制系统,在研究其加速度动态响应非线性特性的基础上,设计了一种基于滑模变结构控制(SMC)的模型匹配控制器,该控制器综合了SMC的鲁棒性及模型匹配控制(MMC)快速响应的优点。通过仿真计算,结果表明该控制器不但能有效提高车辆在低速工况下加速度的快速跟踪性,而且还改善了系统对外界干扰的鲁棒性能。     

线性时变不确定系统的滑模控制及其在网络拥塞中的应用

针对一类具有时变不确定性的线性不确定系统,给出了一种基于滑模的鲁棒控制设计方法.首先,对于具有非匹配不确定性的系统,基于线性矩阵不等式技术给出鲁棒滑动模面的设计方法.其次,对于匹配不确定性和非匹配不确定性两种情况分别给出鲁棒滑模控制器的设计方法.最后,将该算法应用于TCP网络的拥塞控制中,通过与其他方法的比较,验证了该方法在实际应用中的有效性与优越性.     

水下机器人自适应S面控制

以某机器人为研究对象,使用S(Sigmoid)面控制方法构造了速度控制器并分析了该控制器的稳定性. 参考滑模变结构控制思想,提出了参数自适应S面速度控制器,使控制参数根据运动状态自适应调整. 同时,为了提高S面位置控制器的适应性,改进了控制器的自适应调整项,增强了控制器消除稳态误差的能力,实现了S面控制器局部动态调整. 水池中的对比实验和海洋验证实验表明,改进方法获得了良好的控制效果,有效提高了水下机器人运动控制的适应性.     

热连轧液压活套不确定系统的滑模控制

针对一类多输入多输出热连轧液压活套不确定系统设计了滑模控制器.首先利用特殊线性变换将原不确定系统化成标准形式,然后基于Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式(LMI)技术给出了滑模面函数,根据滑模到达条件设计了一种新的控制策略,并且给出了理论性证明.最后仿真结果表明,该控制器可使活套控制系统获得较好的控制效果,有效地提高热轧带钢精轧机活套系统的控制精度,并使活套系统迅速达到平衡稳定状态.该控制器具有很强的鲁棒性能,非常适合于复杂的活套系统.     

基于模糊滑模控制的风力发电系统最大风能追踪

针对永磁同步风力发电系统,从空气动力学的基础理论入手,分析了机组运行时的最大风能追踪原理.根据已知的风力机特性和滑模变结构系统理论,推导出在切换面上的等效控制和切换面上滑模运动的状态方程.为了削弱抖振,采用基于最大风能追踪控制的模糊滑模控制方法,根据系统状态在线调整切换控制增益系数.通过Lyapunov稳定性定理得到系统渐进稳定的充分条件.构建系统模型并进行仿真比较,仿真运行结果证实了该控制策略的正确性和有效性.     

电动静液作动器的自适应变阻尼滑模控制

针对电动静液作动器（EHA）死区影响和参数不确定性造成的扰动问题,在变阻尼滑模控制（DV-SMC）的基础上提出了一种新型自适应变阻尼滑模（ADV-SMC）控制方法.该方法通过滑模控制的鲁棒性克服摩擦和外部扰动的影响,同时采用变阻尼方法抑制阶跃响应的超调,通过引入跟踪误差驱动的参数自适应律在线估计系统未知参数来抑制参数不确定性,进一步提高系统的位置跟踪性能.在稳定性证明的基础上,通过仿真分析验证了本文所提出控制策略的有效性.      

非线性电液位置滑模控制控制的稳定性

基于李亚普诺夫稳定性理论以及Slotine等的思想,面向电液控制系统的非线性模型,提出了电液滑模控制系统的直接非线性分析与综合新方法,并以一非线性电液位置滑模控制系统为例,对系统的稳定性问题进行了理论研究,给出了相关的定理及证明。结果表明,所提出的电液滑模控制系统的直接非线性分析与综合方法简单实用,且系统稳定可靠。     

RBF网络干扰补偿的跷跷板系统解耦滑模控制研究

针对典型的不稳定、高阶次、多变量、强耦合、非线性的跷跷板系统，考虑环境对跷跷板的作用，提出了一种RBF网络干扰补偿解耦滑模控制(RBF-SMC)算法.通过解耦算法对模型进行解耦，并使用RBF神经网络对模型受到的干扰和不确定项自适应逼近补偿，使系统在较小的切换增益下实现较大干扰下的跷跷板平衡控制.在Matlab和Matlab/Adams联合仿真的环境下，对该算法进行了仿真.仿真结果表明，对比传统的SMC算法，在不确定环境下，通过RBF网络对外加干扰、建模误差、模型简化、外部激励、摩擦阻尼等建模不确定性因素进行学习评估，有效地提升了系统抗干扰能力，同时降低了系统的切换增益，并在有限时间内实现了跷跷板的平衡控制.通过仿真实验结果的比较，证明了本文提出算法的有效性与可行性.     

输入受限的非线性网络系统全局滑模控制

针对动态TCP网络的拥塞问题,在输入受限情况下,基于全局滑模控制理论设计了一种主动队列管理(AQM)算法.该算法消除了滑模控制的到达阶段,保证网络系统在整个控制过程中的鲁棒性.对于TCP/IP网络中存在的网络模型的不确定、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络振动,该算法可以获得良好的暂态和稳态响应.仿真结果表明该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该算法优于传统的PI控制和滑模控制.     

旋转柔性智能结构振动滑模控制方法研究

基于Hamilton原理和高阶模型理论,建立了旋转刚柔耦合智能结构的动力学模型,并通过滑模变结构控制(SMC)对结构的振动进行控制.通过一阶近似模型理论考虑了结构轴向、横向和转角相互间的耦合作用,即考虑了柔性梁和智能材料的几何非线性.利用有限元方法得到了考虑离心刚化效应的有限维模型.利用滑模控制方法对结构的振动进行抑制.滑模面通过最优化方法得到.数值仿真结果表明滑模控制方法有效地控制了带有参数扰动的旋转柔性智能结构振动.