基于RBF神经网络的ABS滑模变结构控制研究

针对汽车制动过程中防抱死制动系统(ABS)具有的非线性、时变性和不确定性,设计了以最佳滑移率为目标的滑模变结构控制器,并且采用径向基神经网络(RBF)实时调整滑模变结构控制器参数,以削弱常规滑模变结构控制的抖振现象。利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建单轮车辆制动模型,并进行ABS控制策略的仿真实验。仿真结果表明:在指定路面上制动时,基于RBF神经网络的滑模变结构控制策略能够有效削弱常规滑模变结构控制输出的高频抖振,并能使车辆具有良好的制动效果。     

基于半车模型的ABS滑模变结构控制仿真研究

由于汽车轮胎动力学的非线性,对防抱死制动系统采用了滑模变结构控制方法进行控制,滑模控制能较好地解决非线性系统的控制问题,但其固有的抖动会影响控制效果.本文采用一种基于指数趋近律的滑模控制方法,针对两轮车辆的防抱死制动系统设计了滑模控制器,并在Matlab/Simulink里进行了仿真.仿真结果表明了该策略的可行性和有效性,并且能较好的抑制控制系统的抖动现象.     

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。     

电子机械制动系统的滑模控制研究

建立了基于电子机械制动(EMB)系统的车辆单轮动力学模型,针对制动过程的非线性特征和路面条件的复杂性,设计了基于滑移率的滑模变结构控制器以充分利用地面的附着力及适应制动的全工况要求,并采取了相应的措施削弱抖振现象.在单路面与变路面条件下的仿真计算验证了滑模控制器的可行性和有效性,同时也表明滑模变结构控制器的控制性能及对路面的适应性均优于PID控制器.     

基于神经网络路面识别的电动汽车ABS控制研究

为了充分利用路面附着能力以提高电动汽车的制动安全性,文章提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络路面识别的电动汽车制动防抱死系统(anti-lock braking system,ABS)控制方法。采用RBF神经网络进行路面识别,将识别出的最优滑移率作为目标参数,以此设计了一种模糊控制与预测控制相结合的ABS控制策略,同时制定了制动力矩分配策略,从而确保制动系统可靠工作并实现制动能量回收,最后基于CarSim与Matlab/Simulink仿真平台进行了实例样车仿真分析。仿真结果表明,该路面识别方法可以准确识别当前路面状态,ABS控制策略下的制动距离相对于模糊控制策略缩短了6.57%,制动能量回收提高了3.9%。     

球杆系统的滑模变结构控制

球杆系统是典型的非线性和不稳定性系统,为了提高球杆控制系统的动态性能和干扰抑制特性,本文提出了滑模变结构控制方法。首先建立球杆系统的数学模型,并对非线性模型进行线性化处理。其次针对简化的球杆模型,设计了基于指数趋近律的滑模控制器。仿真和实验结果证明该方法能使小球较快的到达设定位置,同时具有较强的抗干扰能力。     

采用滑模变结构的电动车最佳滑移率控制的研究

改进了用于轮式驱动电动车牵引控制中最优滑移率辨识的滑模变结构优化器，设计了基于滑模变结构的牵引控制系统．该系统不需要路面类型的先验知识，路面附着系数的利用率最高，可获得最大的车辆加速度．仿真表明，该方案能改善系统对时变参数的适应性和对路面状况突变的鲁棒性，从根本上提高了整个系统的稳定性．     

基于RBF神经网络的汽车ABS滑模控制器的设计

针对汽车防抱死制动系统(ABS)在快速性及鲁棒控制方面的要求,采用基于径向基函数神经网络的方法设计了汽车ABS的滑模控制器.该方法能够削弱常规滑模控制所引起的抖动现象,也能提高单纯的神经网络自适应控制的鲁棒性能.利用MATLAB中的SIMULINK仿真工具,对车辆在干路面条件下的制动情况进行了仿真研究,验证了所设计的控制方案在汽车ABS应用中的可行性和有效性.     

汽车防抱死制动系统的滑模变结构控制器设计

针对汽车防抱死系统中存在的高度非线性问题, 以汽车当前的滑移率和当前路况下的最优滑移率之间的偏差作为控制变量, 设计了滑模变结构控制器。在对汽车的驱动轮进行建模的基础上, 设计了滑模变结构控制器, 并对滑模控制器中存在的抖动问题进行了处理, 有效减小了因滑模变结构控制算法中抖动问题所带来的影响。同时将该滑模变结构控制器应用于实车仿真软件veDYNA中进行了硬件环仿真实验。仿真结果表明, 该控制器可有效防止汽车轮胎抱死。     

基于滑模变结构控制的有源电力滤波系统研究

针对三相三线制并联有源电力滤波系统中存在时延、负载突变等不确定因素,建立改进的有源电力滤波器离散数学模型,提出直流侧电压控制方案。设计滑模变结构控制器,采用自适应速度函数,提高系统收敛到滑模面上的速度。提出高精度滑模观测器,提高系统的控制精度并减小系统的抖振幅度。分析了控制系统的稳定性,证明了所设计的趋近函数和滑模观测器的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法有较好的效果,可以提高系统的控制精度。     

电动舵机离散滑模变结构控制器研究

为了提高弹用电动舵机的鲁棒性,采用了铰链力矩的舵机数学模型,从工程应用角度对模型中传递函数系数进行了适当修正,研究了一种基于离散滑模变结构控制器的弹用电动舵机控制方法,分析了离散滑模设计中的三个参数c,ε,q的影响.经仿真验证,所设计的控制器不仅有较好的动态性能,而且所引起的0.3 V的抖动更利于克服舵机的死区电压.     

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.     

一类混沌系统的自适应滑模变结构控制

从一类更广义的非线性混沌系统出发,以Lorenz系统为例研究了混沌系统的控制问题。设计了一种自适应滑模变结构控制律,用该控制律,即使系统存在输入饱和及外部扰动,也可以将混沌系统的状态渐近稳定到任意指定平衡点。数字仿真表明,其控制效果极好。     

基于滑模变结构控制的异步电机调速系统研究

为提高异步电机调速系统抗干扰能力,改善其动态特性,以异步电机矢量控制系统为基础,针对电流环和转速环分别设计了电流滑模控制器和转速滑模控制器,并利用指数趋近律来削弱抖振,详细阐述了控制器设计步骤。利用MATLAB／SIMULINK对滑模控制系统进行仿真,并与PI控制系统进行对比分析。最后利用dSPACE实时仿真系统对异步电机滑模变结构控制系统进行实验验证。结果表明,所设计的异步电机滑模变结构控制系统动态特性更好,抗干扰能力更强。     

变频调速系统的滑模变结构控制

对异步电动机的变频调速系统提出了一种变结构控制方法，并针对电流源滑差控制结构，设计了一个滑模变结构控制器．通过ＭＣＳ－５１单片机实现结果表明：该控制系统响应速度快，动态性能好，且具有很强的抗干扰性能．该算法简单，实现方便．     

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TCR控制系统数学建模及仿真

为了方便分析与系统设计,将非线性的TCR型SVC控制系统进行线性化,建立了基于滑模变结构的控制系统模型,为了检验模型的准确性,并运用Matlab软件进行了仿真.