不确定非线性系统变结构控制器设计

传统的控制方法大多需要知道被控对象的数学模型 ,而许多复杂的实际系统 ,其准确的数学模型往往不易得到 ,或者难以求解。采用自适应滑模变结构控制方法 ,对形如 x(n) =f( x,t) g( x,t) u d( t)的非线性系统进行跟踪控制 ,其中 f( x,t)和 g( x,t)为未知非线性函数 ,且其边界未知 ,d( t)为未知有界扰动 ,为减少对被控制对象信息的依赖性 ,没有利用专家知道 ,也没有利用被控对象的历史运行数据 ,通过利用基函数类神经网络动态逼近函数 f( x,t)和 g( x,t) ,对自适应调整控制系统输入 ,得出基于 RBF网络的滑模变结构自适应控制方案 ,经过理论分析 ,证明了控制方案的稳定性。仿真结果表明了该方案的可行性的实用性     

空面导弹模型参考变结构控制器设计

以空面导弹为对象,选择一种可行的参考模型,设计了俯仰回路的模型参考变结构控制器,以适应空面导弹全飞行弹道的姿态要求。最后给出六自由度仿真结果,并对仿真结果进行分析,验证了所提出方法的正确性和有效性。     

变结构速度控制器设计

为了实现交流感应电机的速度及转矩的实时高精度控制,设计了一种滑模变结构直接转矩速度控制器。应用可变边界层法削弱滑模面上的抖振,用模型参考自适应速度辨识器取代传统速度传感器监测电机速度。通过仿真表明：可变边界层法削弱抖振效果优于等速趋近率法,系统在参数变化情况下能表现出较强的鲁棒性,改善了电机的动态和静态性能。     

具有非线性切换函数的变结构控制器设计

本文针对机器人的给定点调节问题，提出了一种新的控制方法。本方法主要特点为：采用李亚普诺夫函数V＝S^TMS替代变结构控制器设计中通常采用的到达条件SS＜0，从而避免了烦琐的惯性阵转换问题；通过使用非线性切换函数替代线性切换函数，大大改善了系统的动态响应；通过约束系统动点在扇区内滑动来替代在切换面交的滑动，使抖动得以消弱。     

一种改善的变结构模型跟踪控制器

以８０３１单片机实现了一种新型变结构模型跟踪控制器，该控制器采用了附加小标量δ０的控制方案。实验结果表明：系统保留了变结构模型跟踪控制所具有的一系列优点，且使系统的静态性能又得到了进一步改善。     

具有大小结构的生物种群模型的半群解

建立了一类带大小结构的生物种群模型的算子方程，运用算子半群理论证明了算子方程解的存在唯一性。     

多种群赤潮生态模型的非线性动力学研究

基于夜光藻-硅藻-营养物质三者相关的生态动力学模型，利用现代非线性动力学理论，对模型方程解的动力学稳定性从理论上做了分析和判断，在此基础上，选取模型方程中关键参数硅藻生长率α作为变量，结果表明系统方程发生了Hopf分岔，通过对模型进行仿真，具体确定了发生Hopf分岔时的α值，从而阐明了关键参数在模型中的控制作用。     

一种改善的变结构模型跟踪控制器

以８０３１单片机实现了一种新型变结构模型跟踪控制器，该控制器采用了附加小标量δ０的控制方案．实验结果表明：系统保留了变结构模型跟踪控制所具有的一系列优点，且使系统的静态性能又得到了进一步改善．     

空间柔性结构的变结构控制器设计

对于一类由中心刚体和挠性臂构成的空间秉性结构，采用变结构控制理论设计了空间秉性结构控制器，并证明了闭环系统的稳定性。所设计的控制律可在控制秉性结构位置的同时有效抑制其高频振动，仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

变结构模型参考自适应控制直流调速系统研究

本文研究了变结构模型参考自适应控制在直流调速系统中的应用，并进行了仿真，结果表明：受控对象能够快速地跟踪参考模型输出，系统具有较强的鲁棒性。     

分散变结构模型参考自适应控制

提出了一种适用于线性关联大系统的分散变结构模型参考自适应控制新方法．与原有的分散变结构控制方法比较，成倍减少了分散控制器中的切换变量，并相应降低了所需控制量的大小，增强了分散变结构控制方法的工程实用性．所推导的分散变结构控制规律形式简洁，便于实现．数字仿真结果表明该方法的有效性．     

基于模糊趋近律的自适应滑模变结构控制

针对一类非线性不确定系统,把自适应模型跟踪控制和模糊控制与趋近律相结合,提出一种新的自适应模糊滑模变结构控制方案.不仅消除了滑模变结构控制固有的高频颤动现象,对模型不确定性和外部干扰具有较强的鲁棒性,而且改善了系统到达段的品质,同时跟踪误差可收敛到零的一个邻域内.仿真结果也表明了该方案的正确性.     

变结构控制理论中抖振问题的研究

分析了变结构控制系统可能引起抖阵的原因，并在此基础上总结了消除抖阵的几种途径，提出了一种降低抖振的方法—模糊神经法。     

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.     

基于径向基函数网络的非线性通用模型控制

为了克服通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性,提出了一种基于神经网络的通用模型控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线,由于径向基函数网络具有许多优点,该控制策略中的神经网络为径向基函数网络。该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

基于神经网络的离散变结构控制设计

研究了不确定离散时间系统的变结构控制设计问题，对利用传统离散趋近律设计变结构控制时系统抖振原因进行了分析，提出了组合趋近律设计思想。针对系统不确定部分，采用神经网络进行在线学习，使变结构控制器具有自适应性。仿真结果表明所提设计方法可以提高系统鲁棒性并有效减弱抖振。     

一个混沌系统的自适应滑模变结构控制

研究了一个混沌系统的控制问题,应用自适应滑模变结构控制的方法将混沌系统的状态渐进稳定到指定的平衡点,该控制律对外界扰动俱有鲁棒性.数字仿真表明了其控制的有效性.     

不确定系统的参数自适应变结构控制

针对满足匹配条件且不确定部分上界不确知的动态系统设计了变结构控制 .不确定部分 ,可以包括系统内部参数的扰动、系统外部的干扰或系统的非线性部分 .变结构控制的设计无需不确定部分的上界值 ,只要不确定部分满足一些简单的条件即可 .在采用连续化方法之后 ,抖振得以消除 ,使该方法简单、实用 .通过对倒立摆的仿真研究 ,验证了方法的正确性 ,表明在赋予系统强鲁棒性的同时 ,该方法也使系统获得较满意的快速性能     

基于MATLAB的变结构模型跟踪控制系统研究

广泛应用的直流调速系统采用传统PID控制 ,往往在负载、模型参数大范围变化时 ,难以达到令人满意的控制效果 因而以直流调速系统为对象 ,设计了一种变结构模型跟踪控制器 ,基于MATLAB/SIMULINK建立了动态仿真模型 ,并着重分析了对象参数变化、负载变化、控制参数选择等对系统性能的影响 仿真及分析结果表明 :采用数字控制的变结构模型跟踪控制系统 ,对对象参数变化及负载变化不敏感 ,具有较高的鲁棒性 ;非自衡对象负载变化后 ,系统存在微小的静差 ;控制参数的选择对变结构系统的性能影响很大