伺服系统模糊滑模控制器的设计与仿真

将模糊逻辑控制与滑模控制相结合，给出了一种模糊滑模控制器的设计方法。并针对伺服系统具有参数变化范围大、干扰源多等特点，设计了基于模糊滑模控制的伺服系统的结构。最后将该方法用于某机器人的机械臂的控制，并在参数大范围变化、正弦扰动作用等条件下进行了仿真。仿真结果表明，模糊滑模控制能有效地削弱传统滑模控制的“抖动”现象，并且在一定条件下具有很强的鲁棒性。     

一类不确定离散非线性系统的边界层自适应模糊滑模控制

研究了一类不确定离散非线性系统的模糊滑模控制问题,提出了一种基于边界层模糊自适应的模糊滑模控制方法.首先,在系统非线性动态函数上界已知的条件下,给出了系统的准滑模控制律设计,证明了系统的闭环稳定性.引入一个滑模边界层可调参数,在边界层外施加准滑模控制律;在边界层内,去掉准滑模控制律,施加模糊逻辑控制.边界层参数用模糊逻辑系统进行在线自调节,消除了系统处于准滑动模态时的高频抖振.数值仿真结果证明了所设计控制律的优点和有效性.     

永磁直线同步电机二阶滑模控制仿真研究

针对机床进给系统中永磁直线同步电机在运行过程中,易受系统参数变化、负载扰动及端部效应等不确定性因素影响的特点,设计了二阶滑模速度和电流控制器.在出现参数和推力变化时,为保证动子速度严格跟踪其参考信号,同时消除磁阻作用和推力波动,分别独立选取速度和直轴电流控制的滑模量.控制律采用二阶滑模的螺旋算法,二阶滑模将不连续控制作用于变量的高阶微分上,理论上可消除抖振.仿真和实验结果表明该策略具有较强的速度跟踪性能,对负载扰动和参数变化等不确定性具有很强的鲁棒性,同时有效地削弱了抖振现象.     

一类非线性系统的滑模控制稳态精度研究

针对一类非线性系统的线性滑模控制和Terminal滑模控制稳态精度问题,分析使用饱和函数代替滑模控制律中符号函数的线性滑模控制和Terminal滑模控制系统的稳态误差与饱和函数宽度的数值关系,得出两者的数学表达式,为协调既削弱滑模控制的颤振又保证稳态精度的滑模控制系统的饱和函数宽度的选择提供了理论依据。定量地比较线性滑模控制和Terminal滑模控制的稳态精度,得出了Terminal滑模控制比线性滑模控制有更好稳态精度的结论,通过数值仿真算例证明理论分析的正确性。     

逼近非合作目标的自适应二阶终端滑模控制

针对逼近非合作目标过程中的相对轨道姿态耦合控制问题,综合考虑系统不确定性、外部干扰以及滑模控制中的抖颤问题,设计了无抖颤的自适应二阶非奇异终端滑模(second order nonsingular terminal sliding mode, SONTSM)控制器。首先根据视线坐标系下的相对运动方程和体坐标系下的相对姿态方程建立了相对位置和姿态一体化模型。将高阶滑模控制思想与非奇异终端滑模控制理论相结合,使所设计控制器克服了传统滑模的抖颤问题,并同时具有收敛快、精度高、鲁棒性强及能量消耗小等优势。基于Lyapunov理论,对系统稳定性进行了严格的证明。数值仿真验证了控制器的正确性和良好的控制性能。     

考虑信息收益的手机召车软件市场渗透率研究

为了确定手机召车软件的最优市场渗透率,本文以柯布-道格拉斯函数为出租车实载里程表达形式,通过引入手机召车软件使用效率参数,分别构建使用与不使用手机召车软件群体的社会福利函数,进而探讨了在社会福利最大化时巡游模式与派遣模式实载里程与空驶里程的关系.在此基础上,以两类群体的社会福利差值反映手机召车软件的信息收益,构建了考虑信息收益的手机召车软件市场渗透率模型,最后求解了最优渗透率,算例表明:在总需求固定时,将市场渗透率控制在0.401到0.455可获得最大信息收益;当达到最优市场渗透率,信息收益随实载里程增加而递增,边际收益递减.研究旨在为制定手机召车软件的引导与控制方案提供决策支撑.     

基于随机分析的公交站点乘客等车时间

分析了公交站点乘客等车过程的随机特性,在公共汽车和秉客均随机到站的条件下,确定了描述乘客在公交站点等车过程中关键状态的一系列随机变量,用图示的方法予以说明.从两个角度研究了公交站点乘客的累积等车时间,并根据随机过程理论推导出其均值的计算公式.结果表明有效控制顺次相邻两公共汽车离开公交站点的间隔时间并尽可能减少其波动可以缩短公交站点乘客的累积等车时间.     

一类非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

研究了一类非线性系统的一种直接适应模糊滑模控制（AFSMC）的问题。首先，在系统的非线性动态函数满足可估计和有界两个基本假设的条件下，给无了此类系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律设计。然后基于目标函数梯度校正的方法，通过自适应机构调解模糊逻辑系统（FLS）的后作参数，所设计的自适应模糊逻辑系统（AFLS）能够逼近系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律。这样，系统的自适应模糊控制律具有一般滑模控制律的控制效果，同时由于AFLS的滤波作用，具有消除滑模控制高频抖振的特性。数值仿真结果证明了所设计控制律的有效性。     

汽车动力学稳定性控制系统仿真平台研究

搭建了基于Matlab/Simulink/Stateflow的15自由度汽车动力学稳定性控制仿真平台,通过实车实验验证了仿真平台的精确性。应用该平台和β法分析了主动制动横摆力偶矩对汽车动力学稳定性控制(DSC)的作用,研究了基于车身姿态控制和轮胎滑移率控制的DSC主副循环控制算法。通过软、硬件在环仿真与实车实验验证了动力学稳定性控制的效果,为汽车动力学稳定控制系统的研发提供了有效的平台。     

一种基于滑模的广义预测控制新算法

将广义预测控制和滑模控制结合起来，提出一种新的广义预测控制方法。通过对系统输出预测得到切换函数值，求解开环优化求得控制律。并将当前时刻的控制作用于对象，下一时刻重复此过程。该方法具有预测控制在线处理约束及滑模控制对于干扰的不变性的优点，最后分析了零终端滑模约束的广义预测控制的稳定性。     

Vector Field Based Sliding Mode Control of Curved Path Following for Miniature Unmanned Aerial Vehicles in Winds

In this paper, a curved path following control algorithm for miniature unmanned aerial vehicles(UAVs) in winds with constant speed and altitude is developed. Different to the widely considered line or orbit following, the curved path to be followed is defined in terms of the arc-length parameter, which can be straight lines, orbits, B-splines or any other curves provided that they are smooth. The proposed path following control algorithm, named by VF-SMC, is combining the vector field(VF) strategy with the sliding mode control(SMC) method. It is proven that the designed algorithm guarantees the tracking errors to be a bounded ball in the presence of winds, with the aid of the Lyapunov method and the BIBO stability. The algorithm is validated both in Matlab-based simulations and high-fidelity semi-physical simulations. In Matlab-based simulations, the proposed algorithm is verified for straight lines, orbits and B-splines to show its wide usage in different curves.The high-fidelity semi-physical simulation system is composed of actual autopilot controller, ground station and X-Plane flight simulator in-loop. In semi-physical simulations, the proposed algorithm is verified for B-spline path following under various gain parameters and wind conditions thoroughly.All experiments show the accuracy in curved path following and the excellent robustness to wind disturbances of the proposed algorithm.     

车辆起步过程发动机恒转速自适应模糊控制研究

车辆起步发动机恒转速控制是一种有效的起步控制策略,如何实现发动机转速跟随目标转速曲线变化以提高起步性能是一个难点.针对这一问题,制定了离合器接合控制原则,设计了以发动机转速及其目标转速、离合器行程为控制参数的自适应模糊控制及相应协调规则构成的控制系统.仿真试验表明在不同工况下该控制策略均能保证发动机基本无超调地达到目标转速,实现了发动机恒转速起步,离合器滑摩功小,能够反映驾驶员起步意图,提高了车辆起步性能.     

并联式混合动力汽车控制策略的仿真研究

以发动机稳态效率图和电池的充放电内阻曲线为依据，提出了基于负荷平衡和逻辑门限方法的并联式混合动力汽车(PHEV)实时控制策略，用以控制混合动力系统的转矩分配，实现混合动力系统的不同工作模式以及模式间的动态切换。在MATLAB／Simulink环境下建立了前向式并联混合动力汽车系统模型，通过仿真进行控制策略的辅助设计并验证了控制策略。当前开发的控制策略已经应用于实车，监测情况表明是实用的。     

混合动力电动汽车控制策略的设计与仿真

在给定的道路循环下，考虑电池充放电平衡和发动机燃油经济性，提出了一种模糊逻辑控制策略。应用ADVISOR2002仿真软件建立控制策略模型，通过多种道路循环和不同的控制策略进行仿真分析。结果表明，模糊逻辑控制有较好的鲁棒性，能合理分配发动机和电动机的转矩，并保持电池SOC的变化在误差范围内。     

基于AMEsim的铣刨机功率自适应参数选择及仿真

根据对冷铣刨机消耗功率和发动机输出功率影响因素的分析,探讨了如何选择最佳功率自适应控制参数,建立了系统的仿真模型,对使用自适应控制系统前后铣刨机发动机功率的使用情况及其作业效率进行了模拟分析和验证。结果表明：选择机器作业速度作为功率自适应控制参数合理有效;该功率自适应系统能够将机器自动调节在发动机额定功率附近工作,使机器在给定条件下的额定功率利用率和作业效率分别提高了10.2%和6.32%以上,并且作业速度仿真值与实验值的误差最大只有6%。     

感应电机Backstepping控制方法及dSPACE实时仿真研究

感应电机的高性能控制研究始终是非线性控制领域中的一个重要研究方向，Backstepping控制方法的提出为感应电机控制系统的非线性设计带来了全新的思路。利用本质上是非线性反馈控制的Backstepping方法，在转子磁链和电机转速不可测的情形下，实现感应电机部分状态反馈的位置渐近跟踪，且确保系统中的所有信号的有界性。该方法通过建立磁链、转速观测器，设计全局定义的控制律，具有形式简单、无奇异点、鲁棒性好等的特点。基于dSPACE的在线仿真结果表明：系统运行平稳，转速、磁链不可获知时，仍可有效渐近跟踪期望的参考位置，具有较优的伺服跟踪特性。     

单纯形微粒群优化算法及其应用

将微粒群优化算法(PSO)与单纯形法(SM)相结合,提出单纯形微粒群优化算法(SPSO)。通过对5种常用测试函数进行优化和比较,结果表明SPSO比PSO和SM都更容易找到全局最优解。然后将SPSO用于催化裂化装置主分馏塔粗汽油干点软测量,建立基于SPSO的粗汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据对比,表明该模型具有高的精度、好的性能和广阔的应用前景。     

基于改进MPC的协同自适应巡航控制策略研究

针对环境干扰、传感器噪声和跟随时变车速稳定性较差等问题,提出一种基于KF(kalman filtering)的改进MPC(model predictive control)算法。搭建CACC(cooperative adaptive cruise control)车辆间纵向运动学模型,并建立离散状态空间方程;利用KF对状态变量降噪,同时对预测模型进行鲁棒性设计;对不同工况下CACC控制目标进行分析,分别建立目标优化函数。通过搭建Simulink与CarSim联合仿真模型进行验证,结果表明,改进MPC算法能够提高城市与市郊工况下车辆的燃油经济性与驾乘舒适性,实现公路工况下对时变车速的稳定跟随。     

信号交叉口人机混驾交通流速度控制策略建模

为分析人机混驾交通流下网联自动驾驶车辆（connected and autonomous vehicles,CAV）速度控制策略对交通流运行特征的影响,构建了考虑驾驶员对行车信息获取不确定性的人工驾驶车辆交叉口通行决策模型。提出考虑前车速度影响的自动驾驶速度控制策略,构建信号交叉口连续型元胞自动机更新规则,通过引入不同CAV渗透率、道路饱和度、控制区长度参数,研究CAV速度控制策略对信号交叉口交通流运行特征的影响。结果表明：CAV能显著提高交叉口通行能力,且车流通过交叉口区域的延误显著降低;同时速度控制策略的实施效果还受控制区长度的影响,呈现出随着控制区长度的增加,车均延误逐渐降低并趋于稳定。     

三阶多机器人协同编队动态避障控制

针对智能水下机器人编队在三维复杂环境中的避障和一致性控制问题,提出了协同编队动态避障控制算法。建立了基于动态障碍物运动速度的自适应斥力增益项,并将其引入斥力势场函数中,使机器人安全规避静态及动态障碍物,定义了基于机间势场增益项和机间通信权重的机间势场函数,解决机器人易自撞、脱离编队的问题;将机器人在势场作用下的合加速度引入一致性协议中,结合改进势场与一致性理论设计编队协同避障控制器;通过Lyapunov函数方法证明了稳定性。仿真结果表明：多机器人在该算法下能安全避障并实现位置、速度的一致性。