电子机械制动系统的滑模控制研究

建立了基于电子机械制动(EMB)系统的车辆单轮动力学模型,针对制动过程的非线性特征和路面条件的复杂性,设计了基于滑移率的滑模变结构控制器以充分利用地面的附着力及适应制动的全工况要求,并采取了相应的措施削弱抖振现象.在单路面与变路面条件下的仿真计算验证了滑模控制器的可行性和有效性,同时也表明滑模变结构控制器的控制性能及对路面的适应性均优于PID控制器.     

永磁同步电机位置伺服系统的RBF神经网络滑模控制策略

针对永磁同步电机(PMSM)位置伺服控制系统的负载扰动、外部不确定性干扰和模型参数摄动的特点,常规PID控制策略难以达到满意的控制效果.利用滑模控制对系统扰动和参数变化不灵敏的优点,提出一种基于神经网络和滑模控制相结合的位置伺服优化控制策略.在常规滑模控制器设计的基础上,引入RBF神经网络调节滑模控制器的切换增益,削弱系统的抖振,并通过在系统中设计干扰观测器实现对扰动的补偿.仿真结果表明:与常规滑模控制和常规PID控制相比,不同参数下本文所提出的优化控制策略超调量最多降低22%,调节时间最多减少9.2 s,有效提高位置伺服系统的鲁棒性、抗干扰能力和跟踪精度,且系统抖振得到有效遏制.     

基于RBF补偿滑模变桨控制的风力机叶片颤振抑制

针对风力机叶片经典颤振问题,采用RBF神经网络补偿滑模控制来控制风力机叶片的变桨运动。依据弹簧-质量-阻尼器的典型叶型截面模型以及变桨激励器的二阶模型,给出了系统的非线性气动弹性方程。滑模变桨控制通过控制叶片的变桨运动,达到抑制叶片颤振、保护叶片的目的,但是在系统到达滑模面后,滑模控制器会迫使系统沿滑模面做小幅度、高频率的运动,即出现抖振现象。RBF神经网络的自适应、自学习能力可以逼近非线性函数,采用神经网络对滑模控制器进行补偿。实验选取5组不同的基本结构参数进行模拟仿真,仿真结果表明:滑模控制器能够抑制颤振,但是在滑模控制器的输出端会出现剧烈抖振,RBF神经网络滑模控制能够保证系统的鲁棒性,不仅能够抑制颤振,而且能够降低抖振频率以及幅度。     

一种优化的变结构汽车防抱死控制器设计

针对常规指数趋近律变结构控制的抖振,提出一种改进型指数趋近律变结构控制方法,并应用于汽车防抱死制动系统(ABS)的控制器设计.应用MATLAB/Simulink 建立仿真模型,验证该控制器的有效性,并给出单一路面和跃变路面的仿真结果.研究结果表明,汽车ABS的改进型指数趋近律的变结构控制能有效减小抖振,且保持常规变结构控制的鲁棒性和快速响应性.     

基于RBF神经网络的汽车ABS滑模控制器的设计

针对汽车防抱死制动系统(ABS)在快速性及鲁棒控制方面的要求,采用基于径向基函数神经网络的方法设计了汽车ABS的滑模控制器.该方法能够削弱常规滑模控制所引起的抖动现象,也能提高单纯的神经网络自适应控制的鲁棒性能.利用MATLAB中的SIMULINK仿真工具,对车辆在干路面条件下的制动情况进行了仿真研究,验证了所设计的控制方案在汽车ABS应用中的可行性和有效性.     

基于模糊滑模直接横摆力矩的车辆横摆稳定性控制

为了避免车辆发生横向失稳的风险,根据四轮独立驱动电动汽车四轮驱动/制动力矩独立可控的特点,提出了一种具有上层控制器和下层控制器两层结构的模糊滑模直接横摆力矩控制策略。上层控制器采用模糊滑模控制器计算车辆总的需求横摆力矩,并对4个车轮纵向力进行分配。下层控制器将轮胎纵向力转化为对轮胎滑动率的控制,并通过控制4个车轮的力矩使轮胎纵向力得到实现。仿真结果表明,该模糊滑模直接横摆力矩控制策略在不同的附着路面条件下都能保证车辆的横向稳定性,并能削弱传统滑模控制器造成的系统抖振。     

无人驾驶汽车RBF神经网络滑模横向控制策略

为了加强无人驾驶汽车横向运动控制,提出了一种优化型径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制策略。根据视觉导航无人驾驶汽车单点预瞄模型与车辆二自由度模型得出横向运动状态方程,在滑模控制的基础上,采用RBF神经网络在线拟合滑模变结构的切换控制量,并基于改进的粒子群算法优化网络结构,使其快速达到滑模面,减小抖振。基于MATLAB/CarSim联合仿真平台,对建立的无人驾驶汽车横向运动状态模型及提出的控制策略进行不同工况下的仿真验证;基于AD 5435建立无人驾驶汽车快速原型开发平台,完成实车试验。结果表明:基于优化的RBF神经网络滑模横向控制策略能精确实现对车辆横向运动的控制,一定程度上减小了系统建模不确定性带来的影响,能有效抑制方向盘转角的抖振,将横向距离偏差与航向角偏差控制在一定范围内,可靠跟踪期望路径;车辆等速循迹行驶试验时,提出的控制策略的方向盘转角试验结果与仿真结果最大相对误差为5.8%,横向偏差的最大相对误差为6.2%,航向角偏差的最大相对误差为5.4%,试验结果与仿真结果一致性较好;Alt 3from FHWA仿真行驶工况下,相比于传统滑模控制策略,提出控制策略下的最大横向距离偏差误差和航向角偏差误差分别降低了90.8%和67.6%,双移线工况下误差分别降低了63.4%和69.9%,蛇形工况下误差分别降低了54.4%和39.6%。     

混动电动轮自卸车电制动非线性变结构励磁控制

针对混动电动轮自卸车(HMDT)电制动励磁控制非线性和负载干扰较大的时变不确定性,对整车稳定性特别是电池寿命的影响,提出一种反馈精确线性化控制与滑模控制相结合的非线性变结构控制(NVSC)励磁控制策略.建立电制动励磁控制SISO二阶非线性模型,对模型精确线性化处理;应用滑模变结构控制设计了转速闭环励磁控制器,考虑矿山恶劣工况下为了削弱系统抖振、保证车速和制动电流稳定,设计了Luenberger负载干扰状态观测器.MATLAB仿真与实验结果表明:NVSC控制器相比PID控制除了具有动态性能好、响应快等优点外,在负载干扰波动下,电机转速和制动回馈电流保持稳定,系统鲁棒性好,保证了HMDT电池寿命和整车稳定.     

一类欠驱动系统的自适应神经滑模控制

针对一类欠驱动系统在系统不确定性和外界干扰条件下的稳定控制问题,文章提出了自适应神经网络滑模控制策略。利用基于径向基函数(RBF)的神经网络在线估计系统的不确定量,采用李雅普诺夫方法设计自适应算法在线调整神经网络的参数;同时,利用带自适应算法的神经网络调节滑模控制的增益来消除滑模控制中的输入抖振现象;并通过李雅普诺夫定理论证了系统的稳定性。与传统滑模控制策略的仿真结果对比证明了系统是全局渐进稳定的,且控制器具有很好的适应性和鲁棒性。     

开关磁阻电机新型控制策略的研究

研究了以滑模变结构控制策略为基础的新型开关磁阻电机控制系统,该控制系统结合应用滑模与PI两种控制方式,削弱了滑模变结构控制存在的抖振现象,改善了整体性能。仿真分析结果表明,综合控制系统兼有滑模控制良好的动态性能和PI调节器稳定性好的优点。     

解决滑模变结构在ABS控制中的抖振问题

随着汽车安全技术的发展,防抱死装置(ABS,Antilock Brake System)成为汽车安全系统的基本装备。因此提高ABS控制效果是发展汽车安全技术的重点。目前常见解决ABS控制问题的方法有PID控制、模糊控制、最优控制、滑模变结构控制等。本论文针对滑模变结构控制的切换函数进行分析和讨论,尝试解决ABS滑模变结构控制过程中的抖振问题。研究过程基于Matlab/simulink搭建仿真模型,分析不同切换函数在ABS控制应用中的控制结果和控制过程,进而分析比较各切换函数在控制过程中的弱抖振效果。研究结果显示在控制结果(即目标滑移率实现)基本相似的情况下,采用饱和函数的切换函数在ABS控制过程中抖振问题要显著好于采用符号函数的切换函数。该结论提高了滑模变结构理论在控制过程中的可靠性。     

基于分数阶模糊滑膜控制永磁同步电机的研究

为了提高永磁同步电机(PMSM)综合控制性能,基于传统的滑膜控制(SMC),设计了分数阶积分滑模控制器对永磁同步电机进行控制.针对传统滑膜控制存在抖振问题,应用了变结构概念的边界层方法,在分数阶滑膜控制器饱和函数前设计了模糊控制器以调整比例积分(PI)系数,从而有效地削弱抖振现象,提高了系统的综合性能.MATLAB仿真结果表明,分数阶模糊滑膜控制器可以有效地提高系统的鲁棒性,能较好地解决系统的抖振现象.     

不确定性系统的神经网络变结构控制

结合神经网络理论与变结构控制理论,提出一种基于神经网络的变结构滑模控制方案,该方案不依赖于系统的数学模型,它对外干扰和非线性不确定性都具有较强的鲁棒性,并能削弱抖振的发生,仿真结果表明该方法对非线性不确定性系统控制的有效性。     

过失速机动变指数趋近律UAS-SMC设计

针对常规指数趋近律单向辅助面滑模控制中存在的抖振问题, 提出了一种基于变指数趋近律的单向辅助面滑模控制方法。针对系统控制量变化时飞机模型发生跳变的问题, 进行T-S 模糊建模, 以保证非线性系统在控制区间上的平滑性; 在对UAS-SMC(Unidirectional Auxiliary Surfaces-Sliding Mode Control)方法进行分析的基础
上, 给出了一种变指数的趋近律; 结合飞机模型和变指数趋近律, 设计了基于变指数单向辅助面滑模控制器。仿真实验结果表明, 该控制策略能保证趋近过程快速性的同时在接近滑模面时能有效减少系统的抖振。     

基于小脑模型关节控制器的神经元离散滑模控制

针对常规滑模控制中,在状态轨迹沿滑模面运动过程中易产生抖振的现象,将小脑模型关节控制器与滑模控制相结合,提出了一种新的控制策略,即基于小脑模型关节控制器的神经元离散滑模控制,并对该方法进行了计算机仿真。仿真结果表明,采用本文所提出的方法,不仅有效地抑制了抖振,而且系统具有良好的动态品质。     

永磁同步电机的分数阶全局快速滑模控制

针对一类高阶非线性系统,提出一种分数阶全局快速滑模控制策略。融合分数阶微积分理论与滑模变结构控制方法的优点,利用分数阶微积分算子设计滑平面,并应用于永磁同步电机(PMSM)速度控制器的设计,不仅加快了系统状态的收敛速度,削弱了系统的抖振,并且对外部干扰及参数摄动具有较强的鲁棒性。仿真结果表明,本文提出的分数阶滑模控制方法能够有效确保PMSM的鲁棒性、快速性和稳定性。     

二阶滑模变结构控制系统的滑模到达条件

为了削弱经典滑模变结构控制系统的抖振、简化二阶滑模变结构控制器的计算过程,提出了一个二阶滑模变结构控制系统的滑模到达条件.运用李雅普诺夫稳定性理论和常微分方程理论,得到了控制系统在该到达条件下的两个结果:系统相轨迹能实现在有限时间内收敛于滑动模态,控制系统具有较好的鲁棒性.最后通过该到达条件设计了系统的变结构控制器.仿真结果表明该到达条件能有效抑制系统抖振,并且具有良好的鲁棒性.     

带扰动观测器的RBF神经滑模控制用于PMSM伺服系统

针对永磁同步电动机（PMSM）位置伺服系统,设计了带扰动观测器的RBF神经滑模控制器,使得构建的交流伺服系统既具有较强的抗扰性和鲁棒性,又有效地防止了一般滑模变结构控制所固有的抖振．仿真试验表明系统动、静态性能优良．     

基于饱和函数的机械臂模糊滑模趋近律设计

为了削弱机械臂滑模控制中的抖振现象,提出了模糊趋近律的控制方法.利用模糊控制器实时调整滑模控制的趋近律参数,并将饱和函数引入趋近律的设计中,设计了一种新型趋近律.该方法既保证了控制系统的快速性和鲁棒性,又能够有效地削弱抖振,另外,控制系统设计简单,便于工程应用.仿真结果表明,该控制策略不仅有效地抑制了系统的抖振,而且保...     

旋转倒立摆平衡姿态模糊变结构控制算法研究

针对非线性、多变量、强耦合的旋转倒立摆系统,利用模糊控制与滑模变结构控制相结合设计了一种模糊变结构控制器,该控制器既保持了滑模变结构控制的快速性和鲁棒性,又能较好地消除单纯采用滑模变结构所产生的抖振问题。仿真结果表明,模糊变结构控制算法能够实现倒立摆的平衡姿态控制,抖振现象基本消除且具有很强的鲁棒性。