四旋翼飞行器的模糊滑模控制

针对四旋翼飞行器欠驱动滑模控制器严重依赖飞行器模型的问题,提出了一种基于模糊理论的滑模控制策略.仿真结果表明,在有外界干扰的情况下,模糊滑模控制系统比单一的滑模控制系统的稳定性更好,抗干扰能力更强.     

高超声速再入滑翔飞行器的模糊变结构控制

针对高超声速再入滑翔飞行器的再入姿态控制,设计了模糊变结构姿态控制器.根据控制系统的任务,建立了面向控制的模型.将模糊控制与滑模变结构控制的思想相融合,研究了模糊滑模变结构控制器的设计方法.通过在稳定的误差相平面内构造稳定的滑模面,模糊控制器根据误差状态与滑模面的相对位置输出控制信号,使得系统的轨迹能趋近稳定的滑模面,从而使得误差沿着滑模面收敛到原点.将模糊滑模变结构控制方法应用于高超声速滑翔洲际飞行器,给出了再入滑翔姿态控制器的设计方案,分别对攻角、侧滑角和倾侧角设计了独立的模糊变结构控制器,提出了分段线性控制分配方法.在Matlab中进行了整个控制系统的仿真测试,验证了该方法的可行性.     

八旋翼微型飞行器的自适应滑模控制器设计

八旋翼微型飞行器的不确定性导致很难获得稳定的控制。鉴于此,提出一个稳定的八旋翼微型飞行器的姿态控制策略以适应系统的不确定性因素和外部干扰。首先,采用区间二型模糊神经网络来逼近八旋翼微型飞行器动力学模型中的非线性和不确定性函数。然后,用李诺夫稳定性定理证明闭环系统的渐近稳定性,并利用对区间二型模糊神经网络和滑模控制增益进行在线调整。仿真结果表明,基于区间二型模糊神经网络的自适应滑模控制器能够保证在不确定性因素和有外部干扰的情况下保证八旋翼微型飞行器控制系统的良好性能,与传统的自适应滑模控制器及基于区间一型模糊神经网络的滑模控制器相比,性能显著提高。     

基于模糊分数阶滑模控制的永磁同步电机控制

针对传统一阶滑模控制中存在的抖震和模糊控制系统静差问题,结合滑模控制和模糊控制的优点,引入分数阶微积分理论,提出基于模糊分数阶滑模控制的永磁同步电机速度控制系统,给出模糊分数阶滑模控制器的设计方法,并对该控制器的性能进行了分析.仿真和实验表明,文中提出的模糊分数阶滑模控制系统不但具有较好的控制性能,而且具有对外部负载扰动的鲁棒性.     

非线性干扰观测器补偿的四旋翼飞行器模糊滑模控制

分析四旋翼飞行器的飞行原理,建立旋翼桨叶受力条件下的四旋翼动力学模型.提出非线性干扰观测器补偿的模糊滑模控制算法,解决欠驱动子系统的不易控制及传统滑模控制的抖振问题,估计扰动值,降低扰动带来的影响.仿真结果表明,提出的非线性干扰观测器补偿的模糊滑模控制算法可补偿未知扰动,能使四旋翼飞行器稳定飞行.     

一类非线性网络控制系统的控制器设计

针对一类非线性网络控制系统,提出了一种新型自适应模糊滑模预测控制方法,采用带有时间超前非线性状态预估器的新型的滑模控制(SMC)方案,补偿网络诱导时延,而后利用模糊自适应系统来逼近非线性环节,并基于Lyapunov稳定性理论设计自适应律,保证系统的稳定性. 以网络环境下空间飞行器的姿态控制为例进行仿真,结果表明,所提出的方法不仅实现了高精度的姿态稳定控制,且系统对不确定参数、网络诱导延时及外界干扰带来的影响具有很好的鲁棒性.     

基于模糊滑模变结构的PMSM矢量控制的仿真研究

为解决传统PMSM矢量控制系统稳定性不好,鲁棒性差以及容易受外界摄动和干扰等问题,提出一种基于模糊滑模变结构控制的PMSM矢量控制系统,以模糊滑模变结构控制方式来设计转速调节器,并在Simulink下进行仿真;仿真结果表明:基于模糊滑模变结构控制的PMSM矢量控制系统,在外界干扰下,具有良好的系统动态和稳态性能,鲁棒性更强。     

基于模糊控制的滑模控制器的研究

滑模控制具有鲁棒性好、性能稳定的特点 ,但普遍存在震颤现象 .在实际项目开发的工程背景中 ,通过对滑模控制系统进行模糊分析与原理性设计 ,使得模糊控制与滑模控制相结合 ,从而实现了对交流伺服系统的有效控制 .滑模控制用于减少控制误差 ,而模糊控制则用于消除震颤 .仿真结果表明该方案在交流伺服系统中提高了控制系统的精度和鲁棒性 ,使得控制性能得到了极大的改善     

滑翔高速飞行器自适应滑模控制器设计

滑翔高速飞行器飞行速率高、飞行环境特殊,具有强耦合、强非线性和强时变的特点. 针对这些特点带来的控制问题,首先对滑翔高速飞行器模型进行了线性化处理;其次利用滑模变结构控制理论设计了滑模控制器;最后将滑模控制器与在线参数估计器组合,设计了滑翔高速飞行器自适应滑模控制器. 仿真结果表明,设计的自适应滑模控制器能够满足滑翔高速飞行器的动态性能指标要求,具有较强的可靠性、适应性和鲁棒性.     

一类非线性网络化控制系统的滑模变结构控制

基于滑模控制系统滑动模态不变性和T-S模糊模型能有效解决菲线性系统建模的优点,研究了一类具有时延和丢包的非线性网络化控制系统的滑模变结构控制问题.采用滑模控制理论设计控制器,证明了在控制器作用下系统能在有限时间内到达滑模面并一直保持在滑模面上,并根据Lyapunov理论和线性矩阵不等式(LMI)方法推证出了系统状态全局稳定的充分条件.最后以一个仿真算例验证了本文方法的可行性和有效性.     

二自由度关节型机器人的自适应模糊滑模控制

针对二自由度关节型机器人控制问题,通过分析传统滑模控制的不足,提出一种自适应模糊滑模控制算法。采用自适应单输入单输出模糊系统来计算控制增益,同时设计了基于Lyapunov稳定性理论的自适应律,最后利用Simulink软件对自适应模糊滑模控制进行仿真实验。结果表明,机器人各关节控制力矩的抖振现象明显减弱,系统性能得到提升;自适应算法的加入使模糊滑模控制能在短时间内随着系统状态的变化自动地进行调节,稳态收敛为常数;在关节型机器人参数不确定和存在外界干扰的情况下,自适应模糊滑模控制算法依然具有良好的鲁棒性和跟踪精度。     

模糊超扭曲滑模观测器在PMSM中的研究与应用

针对传统滑模控制的永磁同步电机(PMSM)无感系统调速过程中,由于滑模函数存在高频开关量而导致转速抖动的问题,提出使用模糊超扭曲二阶滑模观测器(FST-SMO)进行改进的策略;新型观测器采用高阶滑模控制理论搭建,将滑模函数开关量转移到了高阶导数中,利用算法的积分运算削弱开关量抖振;同时考虑到传统二阶滑模观测器的增益为固定值,无法根据误差量自行调节的问题,提出了基于模糊控制的增益自调节方法,根据误差值及其变化趋势,利用模糊算法输出当前的滑模增益,增强了系统稳定性及鲁棒性;在Simulink环境中搭建了基于模糊超扭曲滑模系统(FST-SMO)的永磁同步电机仿真模型,在不同调速区间内进行调速仿真,并与传统滑模系统仿真的转速波动以及转子角度跟随性进行比较,仿真结果验证了模糊超扭曲滑模观测器具有更高的控制精度与更强的适应性,转速平稳角度跟随性能优越,有效降低转速的抖振。     

一类非线性系统综合自适应模糊控制

针对一类非线性系统把模糊控制、模糊逻辑逼近及模糊滑模控制相结合，提出一种综合自适应模糊控制方法．基于李亚普诺夫函数系统参数的自适应律，不需要最小逼近说差平方可积条件，而且利用模糊滑模控制补偿模糊系统的逼近最差及外部干扰对输出跟踪误差的影响，理论证明了闭环系统稳定，跟踪误差收敛到零或零的一个小邻城内．仿真表明了算法的有效性。     

多关节机器人的自学习模糊全局滑模控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,研究多关节机器人全局滑模控制,为了削弱系统在滑动模态上的抖振,将模糊控制和全局滑模控制相结合,提出一种自学习模糊全局滑模控制方法.该方法利用模糊系统的输出代替全局滑模控制中的非连续开关切换量,并根据滑模变结构原理,设计自学习算法,动态调整模糊隶属函数的参数.通过对2关节机器人的仿真,结果表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方法既能达到快速跟踪,又能很好地消除控制器的抖振.     

系统云灰色预测模型及其应用

将灰色系统云理论引入到滑模变结构控制中,设计了一种新型的灰色模糊滑模控制器。该控制器将灰色预测与模糊推理的相结合对滑模控制器的控制策略进行预测输出。能有效地解决滑模控制系统中由于系统惯性引起的切换滞后所带来的抖动问题。将此控制器应用到交调速系统中,仿真研究表明交流调速系统能获得优良的动态和静态性能。     

一种新的模糊滑模控制方法

本文针对常规滑模控制存在的高频颤动现象,把滑模控制与模糊逻辑控制相结合,提出一种新的模糊滑模控制方法。仿真结果表明,这种模糊滑模控制方法不但避免了滑模控制所固有的颤动现象,而且对模型不确定性和外来扰动具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

基于T-S模糊补偿的六轴机械臂的滑模鲁棒控制

通过一种简单的模糊滑模控制以达到机械臂跟踪的最佳运动轨迹.所提方法的核心是通过线性化反馈方法，将机械臂动力学的已知部分去除，然后用经典的滑模控制克服系统的不确定性，之后应用T-S模糊模型，将经典的滑模控制器转化为规则十分简单的模糊滑模控制器.仿真分析表明，在不确定性存在的情况下，所提出的控制律全局渐近稳定.最后，通过六轴机械臂的Matlab/Adams联合仿真，验证了模型的准确性，并且通过与经典滑模控制比较得出了在结构化和非结构化的不确定性存在条件下该控制方案的优越性.