基于干扰观测补偿的滑模控制器的设计

针对一类具有未知干扰的输入系统,讨论了一种含有干扰观测补偿的滑模变结构控制设计问题,并采用趋近律的滑模设计方法优化控制律参数,有效地削弱了系统抖振现象,以满足控制系统的鲁棒性和趋近运动动态品质的要求,同时也能改善系统的稳态性能.仿真研究结果表明了该方法的有效性.     

基于模糊趋近律控制的全数字交流位置伺服系统

提出了用模糊规则对趋近律参数进行在线调整的模糊趋近律控制方法 ,并将该方法应用于全数字交流位置伺服系统。仿真结果表明 ,用这一方法设计的伺服系统 ,既具有良好的品质 ,又很好地削弱了抖动 ,系统调节时间为 0 .2 8s,定位误差为± 1个脉冲     

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.     

基于改进滑模变结构的加筋板振动控制研究

针对外部持续激励下加筋板振动滑模变结构控制系统进入稳态的时间较长,且存在抖振现象的问题,在传统幂次、指数趋近律的基础上,构建新的自适应因子,形成了一种改进趋近律滑模变结构控制算法,并证明其收敛性.分析3种不同趋近律对系统振动控制的效果,仿真和实验结果表明,改进后的方法取得了比传统滑模变结构算法更优的控制效果,能在一定程...     

车辆非线性半主动悬架的模型跟踪变结构控制

以车辆两自由度系统的悬架振动模型为基础,针对该系统的非线性特性,设计了以最优控制系统为参考模型的模型跟踪变结构半主动控制系统.该控制系统用极点配置法确定切换面参数,以保证系统稳定;采用指数趋近率求取变结构控制律,使系统状态能够快速到达切换面,对逼近误差具有较强的鲁棒性,且能较为有效地削弱抖振.最后用Simulink进行仿真实验,结果表明:此控制系统具有良好的减振性能,能较好地提高乘坐舒适性.     

膨胀节成型机模糊自适应趋近律滑模控制研究

文章针对膨胀节成型机电液比例位置控制系统容易受系统参数不精确和外界干扰影响,导致控制精度降低甚至系统抖振的缺点,引入了一种模糊自适应趋近律滑模控制方法。采用指数趋近律形式的切换函数设计滑模控制器,并使用模糊逻辑规则自适应调整ε的大小,使系统参数动态最优化。仿真结果表明,该方法有效抑制抖振,保证了系统的控制精度,同时响应速度较快,有效提高了膨胀节成型精度。     

基于遗传算法的一类非线性系统的变结构控制

针对不确定性的非线性控制系统,提出了一种基于遗传算法的滑模变结构控制方法.采用遗传算法实时调整切换面参数和趋近律系数,构造出最佳切换函数和指数趋近律,使得系统不仅能快速到达切换面,增强了系统的鲁棒性,而且消除了系统抖振,实现了完全跟踪,改善了控制系统的性能.通过对倒立摆系统进行仿真,结果表明该控制方法的有效性.     

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．     

工业机器人轨迹跟踪的自适应模糊变结构算法

为提高工业机器人的轨迹跟踪控制性能,提出了一种自适应模糊变结构控制算法,即对滑模区中趋近运动的趋近律进行重新设计,新设计的趋近律能够随着机器人轨迹跟踪误差的改变而做出相应变化,从而使设计后系统的抖振减小,滑模过程中的趋近运动得到改善,控制性能也得到提高.针对该算法设计了自适应模糊变结构控制器,并与其他方法做了实验对比分析,结果表明该算法的响应速度、跟踪精度等更优.     

一类滑模变结构控制系统的抖振控制

对于带有一个积分环节的线性定常能控系统,分析了指数趋近率下滑模变结构控制的抖振过程,给出了抖振幅度、周期和趋近率参数、控制量的变化率之间的定量关系。超薄快速铝铸轧机前箱液位控制系统中,为防止塞棒挂渣,要求塞棒以一定幅度和频率抖振,这正好可以利用滑模变结构控制有抖振的特点,但必须对抖振加以控制。该文为此系统设计了变结构控制器,进行了系统仿真并与PID控制器进行了比较,验证了理论结果,也表明了滑模变结构控制的优越性。     

一种离散时间系统的变结构控制方法

针对离散时间系统 ,讨论了利用离散趋近律设计变结构控制问题 ,分析了趋近律系数造成系统颤振的原因 ,给出改进的离散趋近律 ,并利用它设计变结构控制 .仿真结果表明 ,该方法是可行的 ,减少了系统的颤振 ,保证了闭环系统的渐近稳定性     

自动转向滑模变结构控制参数选取方法

建立了基于车辆动力学模型的车辆-道路系统模型,通过线性变换,得到了用横向位置偏差和方向偏差描述的系统状态方程.采用滑模变结构控制理论,设计了基于指数趋近律的自动转向控制算法.分析了趋近律函数的指数趋近项参数和等速趋近项参数对系统输出的影响,并基于侧向加速度的要求提出了参数选取方法.仿真结果表明,根据提出的参数选取方法设计的控制算法在高速路径跟踪时,具有良好的道路跟踪精度及动态性能.     

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。     

自学习模糊变结构控制器设计

本文根据人工智能、模糊控制和变结构控制的原理，设计了一种自学习模糊变结构控制器．仿真表明，这一控制器比一般的变结构控制器有更好的控制性能和更强的鲁棒性．     

离散时间系统的变结构控制方法

分析了不确定离散时间系统变结构控制的常用设计方法的优缺点,提出了一种新的离散趋近律,并利用它设计了变结构控制器;对不确定部分建立灰色估计模型,估计出参数值.该方法缩短了系统到达滑模面的时间,有效地减弱了抖振强度和不确定因素的影响.理论分析和仿真结构表明,此方法是可靠的,使所得到的变结构控制系统具有良好的性能,保证了系统的稳定性.     

旋转倒立摆平衡姿态模糊变结构控制算法研究

针对非线性、多变量、强耦合的旋转倒立摆系统,利用模糊控制与滑模变结构控制相结合设计了一种模糊变结构控制器,该控制器既保持了滑模变结构控制的快速性和鲁棒性,又能较好地消除单纯采用滑模变结构所产生的抖振问题。仿真结果表明,模糊变结构控制算法能够实现倒立摆的平衡姿态控制,抖振现象基本消除且具有很强的鲁棒性。     

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。