基于Elman神经网络的车轮滑移率跟踪控制

针对汽车高速紧急换道避障系统对快速、精确和稳定的车轮滑移率跟踪控制的需求,基于离散滑模变结构控制方法,设计了对系统不确定性具有强鲁棒性特征的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器,并利用一步延迟估计方法在线估计和补偿系统不确定性,从而抑制了抖振现象.同时,利用Elman神经网络的时间序列预测能力构建了车轮目标滑移率预测模型,用于预估车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器包含的下一个采样时刻车轮目标滑移率,并通过粒子群优化算法实时修正车轮目标滑移率预测模型的未知权重来提高其预估精度.最后,对提出的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器的可行性和有效性进行仿真验证.     

采用模糊扩张状态观测器的四旋翼无人机滑模轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机(UAV)的轨迹跟踪控制存在外界未知扰动的问题,提出一种基于模糊扩张状态观测器的非奇异快速终端滑模控制算法.首先,根据双闭环控制结构分别对姿态内环、位置外环引入模糊扩张状态观测器,利用该观测器对系统所受到外部总扰动进行在线估计.然后,根据模糊扩张状态观测器的观测值,设计非奇异快速终端滑模控制器,保证四旋翼无人机的状态变量可在有限时间内收敛于期望轨迹.最后,根据李亚普诺夫理论,得出四旋翼无人机系统的闭环稳定性,并通过仿真对比实验验证该控制算法的优越性.结果表明：所提的控制算法可以提高跟踪性能,并有效增强系统的抗外界干扰能力.     

电子节气门的非奇异快速终端滑模控制

为了提高汽车电子节气门开度控制的响应速度和精确度,研究与设计了一种非奇异快速终端滑模控制策略.建立了电子节气门控制系统的非线性数学模型;利用节气门阀片实际开度与期望开度的误差及误差的导数设计非奇异快速终端滑模面和终端吸引子,使用扩张状态观测器估计开度的一阶导数,设计了不存在奇异控制量且收敛快速的节气门非奇异快速终端滑模控制器,证明了这种控制器的李雅普若夫稳定性;对4种参考输入信号使用非奇异快速终端滑模控制和普通滑模控制在MATLAB/simulink中进行了仿真.仿真结果表明,相比于普通滑模控制方法,非奇异快速终端滑模控制方法具有更短的调节时间和更小的跟踪误差,在4种参考输入信号的作用下,普通滑模控制器需要1s甚至1.2s的时间才可基本实现跟踪,且跟踪误差较大,而非奇异快速终端滑模控制器可确保电子节气门开度在0.1s实现对参考信号的跟踪,且跟踪误差的绝对值小于0.2°,同时冲击扰动信号作用下的仿真结果表明非奇异快速终端滑模控制器具有较好的鲁棒性.     

基于新型跟踪微分器的车轮滑移率跟踪控制

针对汽车直接横摆力矩控制系统和自动紧急制动系统对快速、准确和稳定的车轮滑移率跟踪控制的需求,提出了一种基于新型跟踪微分器的车轮滑移率跟踪控制器.首先,分别以车轮制动力矩导数、车轮滑移率跟踪误差及其导数作为控制量和状态量,建立了包含复合加性不确定性的车轮滑移率跟踪控制模型.随后,设计了一种新型跟踪微分器来估计车轮滑移率跟踪误差及其导数,为实现车轮滑移率全状态反馈跟踪控制奠定基础.以新型跟踪微分器输出为基础,利用模糊推理系统在线估计和补偿模型的复合加性不确定性,并结合幂函数和线性函数设计了一种具有快收敛速度特征和抑制颤振能力的车轮滑移率跟踪控制律.最后,从实际应用角度仿真验证所提出的车轮滑移率跟踪控制器的可行性和有效性.结果表明,所提出的车轮滑移率跟踪控制器可以快速、准确和稳定地跟踪任意车轮目标滑移率,并且车轮滑移率跟踪残差不大于0.333%.     

一类混沌系统的终端滑模控制

基于反步设计思想提出一种终端滑模控制方法,通过对混沌系统进行状态的变换,构造出快速收敛且收敛时间可以估计和计算的控制器,使得存在外部干扰的混沌系统输出能够在有限时间内跟踪上n阶可微的期望信号,保证系统的跟踪误差收敛至平衡点.并以Genesio为例进行了系统仿真.结果表明,该终端滑模控制器不仅具有良好的性能,而且具有较强的鲁棒性.     

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.     

变速恒频双馈风力发电机并网的复合控制

针对变速恒频风力发电机并网系统,提出了一种基于终端滑模和扩张状态观测器的转子电流复合控制方法.终端滑模控制不仅可以使得系统状态在有限时间内到达滑模面,而且使得状态在有限时间内沿着滑模面收敛到平衡点,使得发电机转子的d轴电流、q轴电流在有限时间内到达参考值,实现快速收敛和更好的跟踪精度.采用扩张状态观测器观测出系统扰动并进行前馈补偿,这有利于减小终端滑模控制所需要的切换增益而削弱可能的抖振现象,使系统得到更平滑的定子电压波形.仿真结果表明,该复合控制策略对参数摄动和扰动具有更强的鲁棒性,并网系统具有优良的动态性能.     

基于终端滑模的多关节机器人跟踪控制

针对具有不确定性干扰的多关节机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了全局有限时间跟踪控制器设计;首先,根据多关节机器人动力学模型的特点,基于非奇异终端滑模控制技术并利用滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器;在该控制器的作用下,跟踪误差不仅能够在有限时间内从任意初始状态到达滑动面,而且也能在有限时间内沿着滑模收敛到原点;其次,由于所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象;针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而消除了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性。     

基于终端滑模控制的混沌系统的同步

应用驱动-响应同步方法,研究了一类二阶混沌系统的终端滑模控制.通过设计连续的终端滑模控制器实现混沌系统的有限时间同步.在控制器的设计过程中采用了一种改进的终端滑模面,有效克服了在常规终端滑模控制中由于参数选择不当而出现的奇异问题.仿真结果表明,改进的终端滑模控制器可有效降低变结构控制中所产生的抖振,并提高了系统的稳态精度,实现了混沌系统的有限时间同步.     

基于非奇异终端滑模的单级倒立摆摆角控制

针对扰动因素影响下的单级倒立摆摆角控制问题,设计一种基于非奇异终端滑模的单级倒立摆控制器.首先,通过牛顿-欧拉方法建立系统的模型,并将其表示成状态空间模型形式.然后,为了实现系统输出变量的有限时间收敛,采用非奇异终端滑模控制方法设计系统摆角控制器,同时应用Lyapunov稳定性方法对闭环系统的有限时间稳定进行了证明.最后,对所提控制方法进行了仿真验证,结果表明了所设计控制方法的有效性.     

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

轮毂电机驱动电动汽车横摆稳定性控制

为了提高轮毂电机驱动电动汽车行驶稳定性,设计了基于直接横摆力矩控制的车辆稳定性控制系统;针对滑模控制存在固有抖振的问题,建立基于模糊滑模控制理论的稳定性控制器;针对车辆质心侧偏角难以测量,建立了结构简单、计算快速的非线性滑模观测器;考虑到转矩分配的实际约束条件和分配器的响应速度,建立了等比例转矩分配器,分配各车轮上的驱动/制动扭矩。最后基于MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真平台进行了仿真分析,结果表明该控制器能很好改善车辆的操纵稳定性,并且控制输出更加平顺。     

不同路况下路面附着系数实时估计

为了准确估计不同路况下的路面附着系数,提高汽车行驶的安全性与稳定性,提出了一种在制动工况下基于前后轮轮速和制动力矩估计路面附着系数的方法。首先,考虑汽车前后轴荷转移,在Matlab/Simulink软件中完成建模操作,创建关于双轮车辆制动的动力学模型;其次,将控制目标确定为汽车前轮以及后轮的理想和实际滑移率,建立理想制动力矩滑模控制器,对于汽车滑模控制器存在的抖振现象,通过积分切换面对其进行处理;最后,以前后轮轮速和制动力矩作为输入进行扩张状态观测器的设计,利用这一观测器观测路面附着系数相关值。结果表明,各种路况中的路面附着系数都可以通过上述手段进行准确估计,扩张状态观测器能够抵抗外界干扰,鲁棒性强。将扩张状态观测器用于路面附着系数识别的良好结果可为汽车稳定性控制系统的设计提供参考。     

基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制

针对欠驱动自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）在外部干扰和系统内部扰动下深度难以控制的问题,提出基于非线性干扰观测器（nonlinear disturbance observer,NDO）的自适应终端滑模控制方法。首先建立欠驱动AUV在垂直面上的状态方程并对其简化,其次根据简化后的系统状态方程构建NDO对外部干扰进行观测,再结合反步法设计出自适应终端滑模控制器;最后通过李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。结果表明：欠驱动AUV最大跟踪误差为0.137 5 m,峰值时间为2.1 s,证明了所设计的控制器能够实现深度控制,降低抖振,具有较强的鲁棒性。     

Adaptive terminal sliding mode control for high-order nonlinear dynamic systems

An adaptive terminal sliding mode control (SMC) technique is proposed to deal with the tracking problem for a class of high-order nonlinear dynamic systems. It is shown that a function augmented sliding hyperplane can be used to develop a new terminal sliding mode for high-order nonlinear systems. A terminal SMC controller based on Lyapunov theory is designed to force the state variables of the closed-loop system to reach and remain on the terminal sliding mode, so that the output tracking error then converges to zero in finite time which can be set arbitrarily. An adaptive mechanism is introduced to estimate the unknown parameters of the upper bounds of system uncertainties. The estimates are then used as controller parameters so that the effects of uncertain dynamics can be eliminated. It is also shown that the stability of the closed-loop system can be guaranteed with the proposed control strategy. The simulation of a numerical example is provided to show the effectiveness of the new method.     

考虑系统总和扰动的多关节机械臂 反步有限时间滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制中存在的模型参数摄动和外部有界扰动等不确定性因素影响问题,设计了一种考虑系统总和扰动的反步有限时间滑模控制算法,用于实现多关节机械臂轨迹跟踪控制任务。首先,利用严格反馈形式描述多关节机械臂的动力学模型,并将模型参数摄动和外部有界扰动等不确定性因素看成系统的总和扰动,进而设计非线性扩张状态观测器对系统总和干扰加以估计,以提高系统的鲁棒性能;其次,在传统反步法设计的基础上结合有限时间滑模控制技术,完成系统反步有限时间滑模控制器的设计;最后,应用Lyapunov稳定性理论证明了多关节机械臂的位置矢量能够实现对期望位置矢量的有限时间稳定跟踪。仿真对比结果表明设计反步有限时间滑模控制算法的有效性。     

基于状态观测器的输入受限不确定系统的滑模控制

研究了控制输入受限情况下不确定系统的滑模控制问题,其中,系统不确定性同时存在于状态矩阵和控制增益矩阵中。首先,利用状态观测器估计不可测状态;然后,在状态估计空间选择一种积分型切换面;最后,设计一个基于状态估计的滑模控制律以保证系统状态轨迹在有限时间内到达指定的切换面,同时利用等价控制律方法给出了滑模动态渐近稳定的充分条...     

基于故障估计的无人车容错控制方法

考虑转向控制系统故障和未知干扰同时作用对无人车辆路径跟踪效果的影响,为提高无人车辆控制系统的可靠性,设计了一种无人车路径跟踪容错控制方法. 对转向控制系统输入性故障进行分析,结合未知干扰情况定义了名义故障并建立相应的数学模型. 利用高阶滑模观测器构造名义故障微分方程,并利用自适应容积卡尔曼滤波设计了车辆质心侧偏角和名义故障估计方法,从而为无人车容错控制提供可靠信息源. 基于滑模控制理论设计了无人车路径跟踪容错控制器并证明了其收敛性. 联合仿真和硬件在环试验结果表明,所提出的估计方法能够得到精确可靠的质心侧偏角和名义故障估计结果,且与无容错控制相比,所设计的路径跟踪容错控制器在面对故障和干扰时能够明显地提高车辆的控制性能,并同时保证车辆的路径跟踪能力及其自身的稳定性.      

考虑执行器饱和补偿的移动机器人自适应积分滑模控制

针对存在执行器输入饱和约束、模型参数不确定性以及外部扰动等因素影响下的移动机器人跟踪控制问题,提出一种考虑执行器饱和补偿的移动机器人自适应积分滑模控制方法。利用双曲正切函数对执行器输入饱和约束作近似处理,并将系统动力学模型表示为仿射系统形式。将执行器输入饱和约束的近似处理误差、模型参数不确定性以及系统外部扰动扩张为一个新的状态,进而设计扩张状态观测器对系统总和扰动进行估计,在此基础上设计系统自适应积分滑模控制器,从而改善普通滑模控制中抖振突出的问题,保证系统的跟踪控制性能。对所提控制方法进行了仿真验证,结果表明,所提控制方法在执行器输入饱和约束、模型参数不确定性以及外部扰动等因素影响下能够保证跟踪误差快速稳定收敛。