参数变化混沌动力学滑模变结构同步控制

对非线性控制系统,采用变结构控制方法,对参数变化的连续混沌系统,提出了几种控制混沌同步的方法,通过对参数误差的估计,利用滑动模实现同步.对部分参数为常数,部分参数变化的混沌系统,用输入输出解耦线性化后的不变流形与滑动模相结合的方法.具体对Lorenz系统进行研究,并给出数值模拟.     

永磁同步电机的积分型滑模变结构控制

在永磁同步电机(PMSM)的控制中,传统PI调节器存在动态性能和鲁棒性较差的问题.针对永磁同步电机控制的电流环和转速环,设计了采用带有积分控制项的滑模变结构控制方法(ISMC),不仅可以减少速度控制稳态误差,还能提高系统的响应速度.利用Matlab分别对PI控制和积分型滑模变结构控制进行了仿真分析.仿真结果表明,永磁同步电动机的积分型滑模变结构控制方法具有良好的动态性能和抗干扰能力.     

矢量控制系统的积分型滑模变结构电流控制

提出一种用于交流感应电动机矢量控制系统的带积分作用的滑模变结构电流控制方法．该方法具有在动态和稳态时对电动机参数变化的完全鲁棒性，而且积分作用可以显著减小电流控制的稳态误差．与预测电流控制的实验结果比较，证实了所提出方法的有效性．     

矢量控制系统的积分型滑模变结构速度控制

针对滑模变结构控制的抖振问题,提出一种用于异步电动机矢量控制系统的积分滑模变结构速度控制方法．该方法只要求速度信号,不需要加速度信号,具有抗扰能力强的特点,而且积分作用可以显著减小速度控制的稳态误差．实验结果证实了所提方法是有效的。     

滑模变结构系统设计

在滑模变结构系统中,有２个问题需要解决,①如何设计开关面或开关线,②滑模存在的条件。运用极点配置法设计开关面或开关线,可以使系统滑模时具有良好的性能。文章讨论了这种设计方法以及滑模存在的条件,并分析了滑模运动的稳定性。     

基于网络远程控制滑模变结构控制策略

基于网络远程控制循环中存在随机通信延迟时间,影响控制循环的稳定性.提出采用滑模变结构控制来消除控制循环中随机通信延迟时间对稳定性的影响,研究了滑模变结构控制的实现方法、滑动平面求解、控制函数的实现等.滑模变结构控制的仿真结果与远程机器人直接控制结果的对比表明,前者能够保证在存在随机通信延迟时间时控制系统的稳定,证明了滑模变结构控制应用于机器人远程控制的合理性.     

基于滑模变结构的ABS制动系统设计

针对汽车制动的特点,分析了汽车制动过程的几个主要阶段,探讨了影响汽车制动的主要因素,建立了轮胎旋转动力学模型和半车制动模型,提出了滑模变结构的防抱死制动系统,并采用基于指数趋近律的方法进行制动。仿真实验表明,能够提高汽车的制动性能、缩短抱死刹车距离,有效抑制抖动现象。     

基于滑模变结构的导弹伺服机构故障诊断

针对导弹伺服机构的不确定非线性特点,提出了一种基于滑模变结构的传感器故障诊断方案。首先给出一种基于滑模变结构的控制器设计方法,然后利用滑模变结构中的等值控制方法设计了状态观测器,再利用自适应方法实现了对故障的重构。最后将提出的方法在导弹伺服系统中应用,表明了该方法的有效。     

基于滑模变结构控制的永磁同步电机

针对传统永磁同步电机控制方法存在转矩波动大、抗干扰能力差的缺陷, 将积分滑模控制（ISMC: Integral Sliding Mode Control）方法引入到永磁同步电机调速系统, 并推导出相应的控制规律, 从而使转速和转矩的超调得到有效抑制, 且抗干扰能力强, 具有快速且精度更高的特性。通过Matlab 7.8仿真结果表明, 对于系统给定的改变以及外界干扰, 积分滑模控制器比传统直接转矩控制具有更好的鲁棒性, 该方法可实现永磁同步电机输出转矩快速响应且满足精确跟踪的性能要求。     

变结构滑模飞行控制

飞机飞行的范围广泛，复杂，不可能得到精确的飞机数学模型，所以，常规的控制理论应用于飞行控制，效果不佳，模型跟踪变结构控制理论不依赖数学模型，而能对理想模型进行跟踪，使飞机具有良好的性能，本文研究了变结构滑模控制在飞行控制系统的应用，首先，对滑模进行极点配置，使滑模有良好的动态特性，设计了一个比例积分切换超平面，确保消稳态误差，采用饱和控制技术，消除了抖振现象，对系统进行了数字仿真，表明系统不仅实现了无抖模型跟踪，而且具有很中的鲁棒性。     

基于滑模变结构的迭代学习控制器算法

迭代学习控制是一种新型控制算法,它不依赖于动态系统的精确数学模型,通过重复执行同一任务来减少误差,使系统输出尽可能逼近理想值的方法.滑模变结构控制具有很强的鲁棒性,将滑模控制算法引入ILC,提出两种基于滑模变结构的迭代学习控制算法.仿真结果表明随着迭代次数的增加,误差逐渐减小并趋于平稳,得到较好的跟踪效果.     

基于二阶Adaline网络的滑模变结构控制器

针对一般神经网络滑模控制系统在线训练时间长、实时性差的问题,提出一种自适应神经滑模变结构控制系统。该系统主要由二阶Adaline网络辨识器、滑模控制器和变结构二阶学习算法估值器组成。其中二阶Adaline网络是对原Adaline网络的改进,在其输入样本向量中增广了有关样本的二次项,相当于用时变二次多项式去逼近非线性系统,既有原Adaline网络训练速度快的优点,又具有一定非线性逼近能力;滑模控制器根据辨识误差自适应调整趋近律中的增益参数;而变结构二阶学习算法首先对递推近似Newton法进行简化,然后将其改造成一种新型的变结构算法,具有较快的收敛速度。针对同一非线性系统,采用常规神经滑模变结构控制存在较小的抖振,平均调节误差为0.0913;而采用自适应神经滑模变结构控制很快趋于平稳,几乎消除高频抖振,平均调节误差为0.0109。仿真结果证明了该方案的有效性。     

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.     

基于神经网络的机械臂任务空间滑模同步控制

针对存在不确定性的多机械臂系统,运用RBF神经网络,设计了一种新的滑模同步控制器,解决了多机械臂同步运动问题。根据无向图理论,定义机械臂之间的同步误差和交叉耦合误差。使用自适应律在线更新RBF神经网络权值,逼近并补偿机械臂的运动学不确定性和动力学不确定性。根据Lyapunov方法进行了稳定性分析。最后通过仿真验证了同步控制器的稳定性和有效性。     

基于Terminal滑模的Hindmarsh Rose神经元放电同步控制

基于Terminal滑模控制方法, 实现了单向耦合HindmarshRose神经元之间的同步控制. 仿真结果表明, 该控制策略不但可完成神经元内部参数变化而导致不同放电状态的同步控制, 还可完成由于外部干扰导致不同放电状态的同步控制, 并证明了该控制策略的有效性.     

基于滑模变结构的PMSM的直接转矩控制

分析了永磁同步电机(PMSM)数学模型,设计了一种新颖的基于空间矢量脉宽调制技术的直接转矩控制(SVM-DTC)系统.利用两个PI控制器分别调节磁链和转矩实现对电机空间矢量中转矩和磁链2分量的解耦,同时,采用基于转子位置和定子电流的定子磁链估算方法观测定子磁链,并设计滑模变结构无速度传感器来估算转子位置.仿真与实验结果表明,所提出的方法能有效地估算定子磁链与转速,减小电磁转矩和定子磁链脉动,从而使系统具有很好的动、静性能.     

模糊滑模变结构控制设计

为了削弱滑模控制的颤振现象,提出了模糊趋近律的方法,即利用模糊控制器实时调整滑模控制的趋近律参数．该方法既保证了控制系统的快速性和鲁棒性,又能够有效地削弱颤振．另外,控制系统设计简单,便于工程应用．最后,以实例进行了仿真研究,仿真结果证明了所提出方法的有效性．     

一类欠驱动机械系统基于滑模的变结构控制

针对体操机器人这种欠驱动机械系统设计了滑模变结构控制律,变结构控制中采用了一种改进的指数趋近律·仿真结果表明对线性化模型所设计的变结构控制器应用在非线性系统中,仍能使机器人系统实现稳定·与极点配置方法相比较,采用滑模变结构控制方法设计的平衡控制器可使机器人系统具有更大的稳定范围(吸引域)和更强的鲁棒性·改进的指数趋近律可有效地降低变结构控制中所产生的抖动,并使系统迅速达到平衡稳定状态·     

Acrobot系统基于滑模的离散时间变结构控制

研究了将离散时间变结构控制应用于Acrobot系统的平衡控制器设计的问题.首先给出了Acrobot在垂直向上平衡点处的离散化数学模型.分析了离散指数趋近律存在抖振的机理,针对其不足给出了一种改进的趋近律,并将其应用于Acrobot系统的控制中,设计了离散时间变结构平衡控制器.仿真结果表明,改进的趋近律可有效地减小系统的抖振,并保证系统渐近稳定,实现了Acrobot系统基于滑模的离散时间变结构控制.