基于自适应趋近律的三维最优滑模制导律设计

一般的最优滑模制导律控制只在滑模面上具有鲁棒性,忽略了趋近过程中的鲁棒性问题.借鉴三维最优变结构制导规律的研究方法,首先建立最优导引律下的理想运动模型和受干扰及参数摄动情况下的实际运动模型,而后定义状态误差矢量,并在此基础上设计滑模面和改进趋近律,控制误差矢量趋于稳定,从而减弱了抖振,减小了能量消耗,实现对目标的三维立体精确打击,满足实际战场的作战需求.     

带末端角约束的三维最优滑模制导律设计

某型巡航导弹主要攻击地面固定目标,为获得最佳的攻击角度和打击精度,分别在俯冲和转弯平面内设计了理想状态下导弹的三维最优运动。选取具有干扰的系统状态与理想系统状态之间的误差矢量作为滑模面,在滑模控制作用下,使系统状态趋近理想状态,最终获得具有参数鲁棒性的三维最优滑模制导律。仿真结果表明方法能同时满足打击精度及末端角约束的相关要求,实现对目标的三维立体精确打击,满足实际战场的作战需求。     

基于PSO的自抗扰飞行控制律参数优化方法

提出了一种基于粒子群优化(PSO)的自抗扰(ADRC)超机动飞行控制律参数优化方法.分析了自抗扰超机动飞行控制律的参数取值和调节问题,讨论了扩张状态观测器(ESO)中非线性函数的系数对系统性能的影响,并给出了系统的性能指标函数.在给定的参数范围内,采用标准的PSO算法对ESO中非线性函数的系数进行了参数优化,优化结果表明:这种算法可以按性能指标搜索到近似的最优参数.采用该算法得到的参数对超机动飞行控制律进行了数字仿真.仿真结果表明:控制律具有良好的动态和稳态性能,该参数优化方法是有效的.     

基于永磁同步风力发电系统的自抗扰控制

以额定风速以下风能的最大捕获为目标,针对基于永磁同步风力发电系统反馈线性化模型设计了一种自抗扰控制器。所设计的自抗扰转速控制器包括扩张状态观测器和非线性状态反馈控制律,前者将扰动作为扩展状态,后者将估计转速与给定转速之差通过非线性函数变换推导出控制律,并在Matlab/Simulink下搭建仿真模型。仿真结果表明,风速在额定风速以下时,自抗扰控制方法能有效实现风力发电机组的最大风能捕获。     

一种基于滑模自抗扰控制器的风电机组变桨距控制策略

为了改善风力发电系统在恒功率区的性能,提出了一种基于滑模自抗扰控制器的变桨距控制策略.在高于额定风速的风况下,通过变桨控制器改变桨距角,保证风力发电机输出功率稳定在额定功率附近.通过MATLAB仿真软件对所提变桨距控制策略与PID控制策略对比,仿真结果表明:基于滑模自抗扰控制器的变桨距控制策略下的风力发电机组能够使输出...     

自抗扰控制技术

本文提出了解决控制问题的新思路:“解决控制问题是在系统运行过程中施加控制力来达到控制目的的过程的控制”的思想;介绍了如何从“发扬经典PID技术的精髓,吸取现代控制理论成果,开发利用非线性特性,通过计算机平台上的仿真研究”中产生自抗扰控制技术的全过程;并介绍组成自抗扰控制技术主要子技术:跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性反馈效应和几个有用的非线性函数。     

基于Monte-Carlo方法的自抗扰控制系统优化设计

针对一类含有不确定性的状态可测的单变量非线性对象,应用Monte-Carlo方法,研究自抗扰控制系统扩张状态观测器的优化设计问题,并对自抗扰控制系统的性能鲁棒性进行定量研究.仿真结果证明利用Monte-Carlo试验对自抗扰控制系统优化的方法不仅计算简便、可操作性强,而且还进一步提高了系统的性能鲁棒性和适应性.     

自抗扰控制器在交流伺服系统中的应用

本文以交流伺服系统为被控对象，利用自抗扰控制器对其进行控制，并进行了大量的仿真实验。仿真结果表明，自抗扰控制器具有较强的鲁棒性和适应性．同时也得到了交流伺服系统的一种有效的控制方法。     

基于粒子群算法的导弹模糊导引律设计

针对传统模糊制导律的模糊设计随意性,提出采用粒子群优化算法对模糊导引律的参数优化的方法．利用粒子群优化方法调整模糊变量隶属度,比例因子等参数,并通过反复优化使模糊推理规则接近于最优．该方法克服了模糊逻辑设计中的随意性,提高了模糊制导律的精度和鲁棒性．仿真结果表明了这种优化方法得到的模糊比例导引律明显优于传统比例导引律．     

自抗扰控制器在永磁同步电机控制中的应用

为了解决永磁同步电机(PMSM)调速系统突加负载或负载扰动时控制性能差的问题,提出用自抗扰控制技术设计PMSM控制方案.将负载突变和负载扰动归为未知扰动,用自抗扰控制器进行估计、补偿和控制.仿真结果表明,该方法能够提高系统的响应速度,减小稳态误差且无超调,能有效地抑制负载变化对转速的影响.     

一种具有时间约束的最优导引律设计方法

针对导弹空中弹道多约束控制的需求,根据最优控制理论的设计思想,设计了一种具有飞行时间约束的导引律设计方法。该方法首先建立了弹目相对运动模型,推导了无量纲化的弹体运动状态方程,将终端约束要求转化为具有末端约束条件的最优控制问题;然后通过在具有弹道倾角约束的最优导引律中引入时变修正项,实现了对导弹飞行时间的准确控制;最后在不同初始条件和约束要求下,通过弹道仿真实验。实验表明,该方法能够满足多约束的指标要求,具有一定了鲁棒性能。     

滑模控制中一类趋近律的改进

研究了滑模控制中趋近律的问题,提出了一类趋近律的改进方法。结合准滑动模态法与趋近律法,在改进了的具有变压缩系数的结合趋近律的基础上引入了“边界层”的概念,此控制策略在“边界层”外采用趋近切换控制,在“边界层”内采用线性化反馈控。实例仿真表明,改进后的趋近律法可以有效地消除抖振从而保证控制质量。     

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...     

基于超螺旋二阶滑模的PMSM-DTC系统研究

针对传统永磁同步电机直接转矩控制系统(PMSM-DTC)易受参数变化影响及转矩脉动大的问题,提出在系统中采用空间电压矢量调制技术(SVPWM)代替传统的正弦脉宽调制(SPWM),引入控制率为超螺旋算法的二阶滑模变结构,以定子磁链和转矩作为被控对象设计控制器代替传统系统中的PI控制器。仿真结果表明,该策略不仅有效消除了一阶滑模存在的抖振问题,明显减小了系统中定子磁链和转矩脉动,且具有较强的速度跟踪能力,对负载扰动和参数变化等不确定性具有很强的鲁棒性,因此可以很好地应用在电机控制方面。     

基于Ackermann公式的滑模控制设计方法

从滑模变结构控制的机理出发,设计了具有理想动态特性和较强鲁棒性的滑模控制器。该方法使用了Ackermann公式来设计滑模控制,从而可以使滑模控制的不连续超平面以简单的方式表达。在此基础上引入了Butterworth滤波器传递函数的极点作为系统的理想特征值,使闭环系统及滑模面达到了较理想的动态特性,并采用Sigmoid函数来取代开关函数更有效的抑制滑模控制的抖动;通过倒立摆控制的仿真实例验证了该方法的控制效果,且在系统参数不确定时,取得较快的收敛速度和较好的控制性能。所设计的控制器在系统动态过程中显示改进型Butterworth滤波器的动态特性,静态时在有限时间内到达期望的滑模面的邻域,整个系统具有较为理想的动态特性。     

基于动态terminal滑模控制实现混沌系统的同步

分析一类含有外部噪声干扰的混沌系统的同步控制问题,设计了一个动态terminal滑模控制器,使同步误差系统的状态在有限时间内收敛到零,系统的初始状态始终保持在滑模面上,从而消除了普通滑模控制的到达阶段.通过对Duffing-Holmes系统的同步仿真,验证了该方法的可行性.     

基于新型趋近律的半主动悬架模糊滑模控制

面向重载运输车辆的行驶过程,为了提高驾驶员的乘坐舒适性和行车安全性,设计一种基于新型趋近律的半主动悬架模糊滑模控制器。首先,为解决实时测量路面信号的问题,基于改进的参考天棚模型,将簧下质量的运动状态直接作为控制系统输入;其次,针对滑模控制引起的系统抖振和收敛速度慢的问题,引入可变边界层饱和函数的新型趋近律,再将模糊控制与滑模控制相结合,以保证控制精度和控制鲁棒性;最后,将重载运输车辆半主动悬架作为仿真对象进行仿真。结果表明,相较于传统模糊滑模控制,车身垂向加速度降低78.9%,车轮动载荷下降13.6%,悬架动挠度减小31.4%。所设计的控制器可提升以车身垂向加速度和悬架动挠度为评价指标的乘坐舒适性和以车轮动载荷为评价指标的行车安全性,为半主动悬架系统的智能控制研究提供参考。     

基于动态滑模控制的移动机器人路径跟踪

文章研究了室内环境下基于彩色视觉的移动机器人路径跟踪问题,利用颜色信息提取路径,简化了图像的特征提取;拟合路径参数时引入RANSAC方法,以提高算法的可靠性;在移动机器人非线性运动学模型的基础上,设计了一阶动态滑模控制器,并通过仿真验证了控制器的有效性。     

基于滑模自适应的永磁同步电动机无传感器控制

在永磁同步电动机控制系统中如采用传统机械式编码器检测转子位置和速度,存在着成本高、易受干扰、系统的可靠性低且难以在复杂环境中应用等问题,为了有效解决这些问题,采用了一种新型的基于滑模自适应的速度估计方法,以改善速度估计精度,提高系统鲁棒性,从而实现无传感器的电机控制。仿真结果表明:该方法可以避免传统机械式编码器带来的限制,在突加负载时,能够准确估计转子的速度和位置角。