基于RBF自适应观测器的转台伺服系统的滑模控制

针对转台伺服系统中的难以精确建模、易受摩擦和外界不确定干扰的影响等问题,提出了一种基于RBF神经网络的观测器,利用RBF神经可以逼近任意非线性连续函数的特性,逼近模型未知非线性函数f(?)和g(?),并利用观测器得到转速信号,结合滑模控制提高了系统的鲁棒性,实现了无需建模信息和速度测量的滑模控制系统。仿真结果表明,该方法可以实现高精度的位置和速度跟踪,同时也证明了该方法的鲁棒性和有效性,值得在其他非线性系统中推广。     

基于干扰观测器的交流伺服系统滑模控制

为了解决某伺服系统在不确定情况下的精确位置控制问题,设计了一种基于干扰观测器的快速光滑二阶滑模控制方法.为使控制器在被控对象的数学模型不是精确、已知情况下也能使用,采用高阶滑模干扰观测器对参数变化和外部扰动进行补偿.使控制不连续项作用在滑模变量的高阶项上,能较好地削弱抖振,并采用李雅普诺夫理论证明了系统的闭环稳定性.仿真实验表明,和一种自适应模糊小波神经网络滑模控制器相比,所设计的控制器可以实现速度更快、精度更高的位置控制,鲁棒性更好.     

基于扩张状态观测器的永磁同步电机自适应滑模调速控制

针对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)调速系统存在参数不确定性及负载扰动问题,提出了一种基于扩张状态观测器的自适应滑模控制方法.在系统模型存在参数不确定性及负载扰动情况下,通过扩张状态观测器对系统的总和扰动进行实时观测,并在控制过程中加以前馈补偿以降低系统总和扰动对控制精度的影响,提高系统的动态性能.由于系统观测误差上界无法精确获得,自适应滑模控制器中的切换控制增益采用参数自适应律来调节,可有效改善系统的抖振现象,保证系统输出高精度跟踪期望信号.仿真结果表明,与传统的比例-积分(proportional-integral,PI)控制方法相比较,提出的基于扩张状态观测器的自适应滑模控制方法具有转速超调量小,响应速度快,对系统的参数不确定性及负载扰动具有很强的抑制力,且能够有效减弱滑模控制的抖振问题和提高系统的鲁棒性能.     

基于观测器的中立时滞系统自适应滑模控制

针对含有外部扰动、时变时滞以及非线性输入约束的不确定中立时滞系统,提出了基于状态观测器的时滞系统自适应滑模控制方法。首先,通过构造状态观测器以及利用滑模控制理论,设计基于估计状态的积分型滑模面。其次,构造Lyapunov函数,给出误差系统与估计状态系统渐进稳定判据。最后考虑到系统输入非线性和不确定性上界在实际中难以确定的问题,在控制器设计中引入自适应控制理论。仿真研究结果表明所提出的基于观测器的自适应滑模控制方法在处理时滞以及非线性影响上效果良好,系统可以快速收敛并且无抖振,具有强鲁棒性。     

基于自适应滑模观测器的故障诊断

讨论了一类线性系统执行器故障的诊断问题.首先应用状态和输出变换,将原系统转化为两个低维子系统,再利用滑模观测器设计理论和等价控制概念重构执行器故障.考虑到实际系统中的不确定因素,上述方法推广到一类线性扰动系统,提出了基于自适应滑模观测器的故障诊断算法.最后,将所提算法应用于某型飞机模型的故障诊断.     

电液伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对电液系统的非线性特性及其参数不确定性,设计一种自适应模糊滑模控制器。该控制策略基于带积分补偿的变结构控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近。将此控制策略应用到电液系统中,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

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。     

基于模糊干扰观测器的移动机器人自适应滑模跟踪控制

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot, WMR)轨迹跟踪中存在的速度跳变和未知系统扰动,提出一种新型轨迹跟踪控制策略。该策略基于反演技术,分别设计WMR系统的运动学控制器和动力学控制器。在运动学控制器中,采用分流技术克服了轨迹跟踪初期的速度跳变问题;在动力学控制器中,将模糊干扰观测器与自适应滑模控制结合,有效解决了未知系统扰动对控制性能的影响,并且消除了传统滑模控制的抖振现象。通过Lyapunov稳定性理论,证明了该控制策略的稳定性。仿真研究表明,该控制策略具有较小的速度跳变,控制信号抖振较小,并对系统扰动具有强鲁棒性。     

基于扰动观测器的传弹机械手自适应滑模控制

针对大口径火炮的传弹机械手旋转定位控制存在负载变化、摩擦因素和未建模动态等不确定性问题,该文提出一种基于扰动观测器的传弹机械手旋转定位自适应滑模控制策略。在控制策略中引入扰动观测器在线估计等效扰动力矩,其估计误差由滑模控制的切换项补偿;并采用一种新型增益自适应方法确保切换项增益不被过高估计,进而设计一类Lyapunov函数验证闭环系统的稳定性。实验结果表明,该控制策略对传弹机械手的负载变化具有较强的鲁棒性,可以满足大口径火炮传弹机械手快速精确的旋转定位要求。     

基于扩张状态观测器的轮式移动机器人全阶滑模控制

针对存在模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素影响下的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于扩张状态观测器的全阶滑模移动机器人轨迹跟踪控制方法.通过坐标变换将耦合的系统动力学模型转化为2个独立的子系统,再将模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素扩张为一个新的变量,进而分别对2个子系统设计扩张状态观测器用于估计并补偿系统的总和扰动,抑制其对系统控制性能的影响,结合滑模控制理论设计基于扩张状态观测器的全阶滑模控制器,保证系统输出稳定跟踪给定信号且消除传统滑模控制中抖振突出的问题,提高系统滑动模态的品质.仿真对比结果验证了所设计控制方法的优越性和有效性.     

机电伺服系统摩擦补偿的自适应滑模控制

为补偿影响机电伺服系统性能的非线性摩擦,提出一种以LuGre摩擦模型为基础的、能实现PID滑模面参数在线估计的滑模自适应控制器。采用李亚普诺夫函数证明系统的稳定性。仿真实验结果表明系统具有良好的跟踪性能。     

链传动机械伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对存在啮合冲击、参数摄动以及非线性摩擦的链传动机械伺服系统的位置跟踪控制问题,提出了一种自适应模糊滑模控制方法. 与常规自适应滑模控制不同的是,本文采用自适应策略估计系统时变参数,有效减小了模型不确定性的影响,然后采用模糊逻辑消除了常规滑模控制中的不连续控制项,削弱了抖振;用期望速度代替实际速度补偿非线性摩擦,减小了测量噪声的影响,改善了系统的控制性能. 实验结果表明本文提出的算法对系统参数变化以及外部扰动不敏感,具有较高的控制精度.      

PMSM伺服系统的RBF网络自适应滑模控制

针对位置伺服系统的非线性、外干扰及参数摄动的不确定性,通过引入RBF神经网络对未知干扰和不确定性进行自学习,提高伺服系统的鲁棒性.为了分析伺服系统的不确定性,将系统模型划分为名义模型和不确定模型两部分.其中,名义模型采用状态反馈方法进行控制,不确定部分采用RBF网络作为滑模动态补偿器进行控制,解决了伺服系统不确定性上界难以测量的问题,降低了抖振.仿真结果验证了该设计方案的有效性.     

基于扩展状态观测器的变结构控制及其应用

针对伺服系统中存在较强的外部干扰、非线性环节与大惯量特性,并为了满足快速、稳定、高精度的控制要求,利用自抗扰控制技术中扩展状态观测器补偿系统的不确定因素及高阶变量,将系统简化为积分串联型.基于简化后的模型用幂次趋近律设计控制律,得到了基于扩展状态观测器的变结构控制器.扩展状态观测器为系统未建模动态提供高频通路,在一定程度上消除了抖振.将此控制器应用于典型的伺服系统--火炮控制系统中,实验结果表明,相对于经典变结构控制器以及工程化PID控制器,此控制器的控制效果更好.     

基于滑模变结构和高增益状态观测器的直流电机位置控制

针对直流电机位置跟踪控制,提出一种基于高增益状态观测器的直流电机位置滑模控制算法.首先建立直流电机状态空间表达式;然后设计高增益状态观测器,观测直流电机的速度和电流及其导数信号,选取合适的极点保证观测器的准确性和稳定性;最后改进滑模变结构控制算法的指数趋近律,在只采用位置传感器、电流和速度及其导数信号通过状态观测器得到的情况下,实现直流电机的位置跟踪控制,使控制系统具有较好的控制性能且易于硬件实现.对比传统滑模和PID算法,验证了该算法的有效性.     

主动油气悬架电液伺服系统的自适应滑模控制

在主动油气悬架的基础上,针对电液伺服阀的工作特性以及外加未知扰动的情况,采用自适应滑模控制的方法进行控制器设计。该方法针对悬架系统的不确定刚度进行自适应控制,较好的解决了参数不确定性对系统的影响,采用滑模控制的切换控制方法来提高系统对干扰的抑制作用,利用饱和函数代替符号函数的方法来减弱系统抖振带来的不利影响。最后通过仿真对比,主动悬架的车身垂直加速度、悬架动行程和车轮动载荷三项指标较之被动悬架都有了较大改善。     

电液伺服系统的增益自适应滑模变结构控制

为实现对电液伺服系统非线性、不确定性和未建模动态等因素的有效补偿,将系统转换成具有自适应动态递归模糊神经网络(ADRFNN)辨识误差,即二次不确定性的等效线性数学模型,利用增益自适应滑模变结构控制(GASMC)方法对系统进行综合设计.实验结果表明:ADRFNN的高精度在线辨识和GASMC校正项的增益自适应功能使系统具有较强鲁棒性和更高的稳态精度,同时使系统控制量的颤振现象得到有效抑制.     

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．     

永磁同步电机扩展滑模观测器设计

为了提高永磁同步电机无位置传感器控制系统的转子位置估算精度,研究一种以反电动势信息作为扩展变量的扩展滑模观测器(ESMO)。根据李雅普诺夫稳定性定理设计了一种简化的滑模系数的设计方法,并着重分析了系统的抖振现象与反馈增益之间的关系。不同于传统的滑模观测器,本文采用一种新型的切换函数,通过合理的设计切换函数的参数,可以有效的减少稳态误差和抑制抖振现象。最后利用软件锁相环结构来提取电机位置信息和转速。经仿真验证,设计的观测器能够获得满意的跟踪性能。