一类不确定非线性系统的改进积分滑模跟踪控制

针对一类不确定非线性系统的滑模跟踪控制,在切换函数中引入跟踪误差的积分项,并用各状态变量代替各误差项,消除了传统滑模跟踪控制所需的被跟踪信号的一阶及高阶导数己知的假设.同时为了防止在初始误差较大的条件下积分饱和引起的超调较大的问题,设计了一种改进积分型滑模面.在边界层外,通过调节因子对积分项进行削弱;在边界层内,采用传统积分以减小系统稳态误差.仿真研究表明,此滑模控制方法具有良好的控制性能及较强的鲁棒特性.     

基于积分Backstepping的船舶航向非线性滑模控制

设计一种基于积分Backstepping的船舶航向非线性滑模控制器,实现船舶在大幅度改向操纵运动中航向准确快速跟踪控制.在采用Bech船舶操纵运动数学模型精确描述船舶大幅度改向运动性能的基础上,利用反演法设计航向改变控制算法,引入积分控制环节消除模型参数不确定性和风、浪、流等干扰影响,借助Lyapunov稳定性定理证明控制系统渐近稳定.对实船的仿真对比可知,本文设计的船舶航向控制器性能优越,控制舵角合理,控制输出航向对本船参数摄动及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性.     

一类非线性系统的模糊自适应反推滑模控制

针对一类具有非匹配不确定非线性系统,提出一种模糊自适应反推滑模变结构控制方法。首先利用模糊逻辑系统有效逼近系统的未知非线性,然后针对反推方法中需要对虚拟控制反复求导而存在的"微分爆炸"现象引入低阶滤波器,同时抑制非匹配不确定性的影响;最后设计一种积分终端滑模控制,解决了控制过程中的奇异问题,加快了远离平衡位置的系统状态收敛速度,保证了系统的收敛精度,同时削弱了传统滑模控制中存在的抖振现象。Lyapunov稳定性分析证明了所设计的控制器能够保证闭环系统的有限时间收敛。对比仿真结果显示系统状态跟踪效果较好,控制输入抖振现象削弱明显。     

基于模糊双曲模型的混合H_2/H_∞控制

针对一类离散非线性系统,提出一种基于模糊双曲模型(FHM)的多目标控制器设计方法.利用模糊双曲模型来表述一类非线性系统,建立基于模糊双曲模型的控制器.该控制器本质上是一种模糊控制器,也是具有饱和特性的非线性反馈控制器.使用LMI方法设计该控制器以保证闭环系统是渐近稳定的,并且可以通过求解一个基于LMI的优化问题,得到次优的控制器增益矩阵,使得闭环系统同时满足H2性能指标上界最小和H∞范数界γ.仿真结果表明,该方法是有效的.     

基于双曲正切趋近律的永磁同步电机滑模控制

针对永磁同步电机基于指数趋近律滑模控制方法系统抖振大,控制器设计过程中参数整定复杂的问题,提出一种基于双曲正切趋近律的滑模控制方法。在原有指数趋近律基础上引入双曲正切函数,不仅保留了指数项趋近速度快的优点,还使系统抖振得到抑制,使控制器设计过程中参数整定得到简化。利用双曲正切趋近律设计了永磁同步电机的滑模控制器,并用李雅普诺夫函数证明了其稳定性。应用Matlab软件搭建了仿真模型并与传统指数趋近律控制方法进行比较,仿真结果表明该控制器与传统指数趋近律控制器相比超调更小,稳定性更高。     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统提出了一种自适应模糊滑模控制方法，利用趋近律构造理想控制，利用模糊逻辑系统逼近其连续项，用自适应律和非线性补偿保证滑模到达条件成立．该方法综合了自适应模糊控制和滑模控制的优点，既保证了闭环系统的稳定性，又限制了抖振，控制效果良好，仿真结果也说明了这一点．     

模糊滑模控制交流调速系统

针对滑差频率矢量控制交流调速系统,提出并设计一种模糊滑模控制算法对速度环进行控制。该控制算法具备模糊逻辑控制和滑模控制两者的优点,并且较好地解决了滑动模态的抖动问题;同时该控制算法具有结构相对简单、容易实现、能使系统获得优良的动静态性能等特点。     

滑模控制中建模不确定性的自学习模糊预测

针对一类特定的非线性建模不确定系统,根据控制系统运行的历史信息,用模糊逻辑系统预测估计了当前时刻的建模不确定性,模糊规则后件参数在线自调整以使模糊系统输出能有效地跟踪实际不确定性,模糊系统优良的逼近能力使不含切换项的滑模控制保留了鲁棒性。     

基于Buck变换器T-S模型的模糊滑模控制器的设计

为了解决Buck变换器非线性特征在控制器设计中带来的困难,在电感电流连续模式下,构建了Buck变换器的T-S模糊模型;同时考虑到系统参数摄动和外部扰动等因素,在T-S模糊模型的基础上,利用Lyapunov函数方法和线性矩阵不等式(LMI)方法构造全局模糊滑模面,并设计模糊滑模控制器.仿真结果表明:应用模糊滑模控制器的Buck变换器的上升时间和调节时间均在15ms左右,跟踪效果好,抗扰性强,具有良好的动态性能.     

基于模糊神经网络的滑模控制算法

提出了一种基于模糊神经网络的积分滑模控制算法。该算法利用模糊神经网络系统来代替传统的等效控制项,消除了其对数学模型的依赖;切换控制项则采用积分型变切换增益,有效地削弱系统抖振。该算法以永磁同步电机伺服系统为对象进行仿真研究。仿真结果表明,该方法控制精度高,鲁棒性强,有效提高了系统的控制性能。     

SISO高阶非线性系统的模糊滑模控制方法

为了解决基于TS(T akag i-Sugeno)模型的模糊控制方法在高阶单输入单输出(S ISO)非线性系统模糊控制中出现的“维数灾”问题,采用由作者研究组提出的多输入单输出(M ISO)典型模糊控制器,提出了模糊滑模控制方法,并且证明了闭环非线性系统的全局渐近稳定性。另外,当非线性系统存在模型不确定性时,只要将控制式略加修改,仍能保证闭环非线性系统的全局渐进鲁棒稳定性。仿真试验表明,该模糊滑模控制方法不仅设计参数少,设计步骤简单,具有良好的控制性能,并且可以有效地避免了维数灾问题。     

基于区间二型模糊滑模的移动机器人轨迹跟踪控制

针对具有典型非线性特性的移动机器人轨迹跟踪问题,提出区间二型模糊控制与滑模控制相结合的方法对其轨迹进行跟踪。通过对滑模控制的滑模面和趋近律的适当选取,令系统快速趋近,在一定时间内收敛至平衡状态。采用区间二型模糊控制方法,实时对趋近律参数进行调节,实现对未知干扰的处理,令系统对外界干扰具有良好的抵抗能力。并通过Lyapunov函数进行稳定性证明。最后仿真结果显示,本文提出的方法在未知干扰作用下,可对移动机器人轨迹进行良好跟踪,具有良好的运动品质。     

不确定非线性系统的鲁棒自适应模糊滑模控制

对一类不确定非线性系统,利用滑模控制与模糊自适应控制相结合的方法,设计了基于模糊逻辑的鲁棒自适应模糊控制器.所提出的设计方法是用模糊模型逼近系统的不确定性项,根据滑模控制原理构造出模糊模型的参数自适应律,在线调节模糊模型的参数,同时处理存在逼近误差时的干扰抑制问题.该方法不仅能有效地消除高频抖振,对逼近误差具有较强的鲁棒性和对参考输入具有良好的跟踪性能,而且该方法不需要求取Lyapunov方程的公共解,且对不确定性的知识要求不高.该文用Lyapunov方法证明了闭环系统信号的全局有界性,以及整个系统的稳定性和鲁棒性.     

基于模糊逻辑的直升机终端滑模控制

为解决终端滑模控制在系统远离平衡点时收敛速度较慢以及在平衡点附近存在高频抖振的问题,提出一种用于直升机控制的双层模糊终端滑模控制策略.该方法综合了终端滑模控制和模糊逻辑的优点,系统状态位于终端区外时采用基于模糊比例型达到律的模糊终端滑模,在终端区内采用基于连续型达到律的无抖振终端滑模.采用该方法为某型直升机的姿态稳定设计了控制律.仿真结果表明,该方法不仅保留了滑模控制所具有的鲁棒性强的特点,而且使得系统状态在远离平衡点和平衡点附近时都能快速收敛,同时消除了高频抖振.     

一类非线性系统的模糊滑模控制

对一类不确定非线性系统，提出了一种基于模糊逻辑的连续滑模变结构设计方法。由于使用模糊逻辑控制，平滑了切换信号，避免了滑模控制所固有的颤动现象。仿真结果表明，文中所提出的控制方法，对模型不确定性和外来扰动具有较强的鲁棒性。     

一种新的模糊滑模控制方法

本文针对常规滑模控制存在的高频颤动现象,把滑模控制与模糊逻辑控制相结合,提出一种新的模糊滑模控制方法。仿真结果表明,这种模糊滑模控制方法不但避免了滑模控制所固有的颤动现象,而且对模型不确定性和外来扰动具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

一类MIMO非线性系统的自适应模糊滑模控制

研究了一类具有未知常数控制增益的MIMO非线性系统的自适应模糊控制问题。基于滑模控制原理,利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力,提出了一种分散自适应模糊滑模控制器设计设计的新方案 。通过理论分析,证明了闭环控制系统是全局稳定的、跟踪误差收敛到零。     

椭圆参考轨道卫星编队飞行的高阶积分滑模控制

针对椭圆参考轨道卫星编队飞行相对轨道控制问题,提出了一种以积分滑模为基础的高阶滑模相对轨道控制律. 该控制律除具有高阶滑模抑制扰动的优点外,还具有使系统状态在有限时间稳定的特点,且控制精度高并具有全局鲁棒性. 此外,还采用Lyapunov变换和自由变量变换将椭圆参考轨道的相对动力学方程转化为真近点角域中的量纲-形式,这种形式设计起来比较简单. 仿真结果表明所设计的高阶积分滑模控制具有抑制控制律的扰动,燃料消耗少且控制精度高等优点.      

基于模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对动态网络的拥塞问题,提出一种主动队列管理(AQM)算法·该算法基于模糊滑模控制器(FSMC)设计,适合于动态网络流量的变化·模糊控制的加入,缩短了到达时间,改善了滑模控制的抖振现象·对于TCP/IP网络中存在的网络模型的不确定性、网络参数的时变性以及非TCP适应流所引起的网络抖动,该算法具有很强的鲁棒性·仿真结果表明该方法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,尤其是在网络条件变化的情况下,该算法优于传统的PI控制、模糊控制和传统的滑模控制·     

一类复杂系统的稳定模糊滑模自适应控制

对一类复杂过程对象给出了模糊控制系统的设计方法,用标准模糊系统对过程对象的不确定部分进行估计,得到一个基本控制器,根据该基本控制器的输出误差设计参数的学习律;当控制器的输出误差收敛到一定范围时,再由基于动态规则库的自适应模糊控制系统补偿建模误差,结果表明,控制算法能保证系统的闭环稳定性和跟踪误差收敛性。