基于模糊干扰观测器的自适应反演滑模控制研究

摩擦等外界干扰,系统不确定性信息及参数变化对飞行仿真转台的运行造成不利影响。针对该问题,提出基于模糊干扰观测器（Fdo）的自适应反演滑模控制方案（ABSMC）,在对外界干扰和不确定信息进行补偿的基础上,从稳定性出发,对不确定上界进行自适应估计,并逐步反推出控制器。通过对某型仿真转台进行仿真,得知该方案与普通滑模控制（SMC）方案相比,具有更高的跟踪精度,并极大的提高了对外界干扰,系统不确定信息和参数变化的鲁棒性。     

一类非线性系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性系统的控制,把模糊自适应和滑模控制相结合,设计了一种新型的全局滑模控制器,以全局模糊滑模面为滑模控制器的输入,通过模糊推理处理了非线性和减少了抖振,基于Lyapunov函数的稳定性分析,求出模糊控制规则的自适应律,构成一个全局模糊控制器,有效解决了传统滑模控制中,需要确定参数摄动和外部干扰上确界的问题,同时削弱了系统得抖振,仿真结果显示了该方法的有效性。     

一类非线性系统的自适应模糊滑模定位控制

针对一类由多子系统组成的,具有建模误差和未知不确定性的多变量非线性系统,提出了一种自适应鲁棒定位控制方案。分别在系统数学模型已知或未知的情形下,通过对不确定性的未知范数界描述,基于Lyapunov理论和Barbalat引理,给出了滑模鲁棒控制器的综合设计方法及其自适应控制律,保证整个闭环误差系统的稳定。该方法减少了对系统模型精确度的依赖,避免了传统方法对不确定性的人为预估行为。最后,通过船舶动力定位系统的控制仿真表明了本方法的有效性。     

基于滑模观测器的非线性系统迭代学习控制

针对相当广泛的一类非线性系统有限时间轨迹跟踪问题,提出了一种基于滑模观测器的迭代学习控制算法。根据系统的非线性特性,利用一种滑模观测器对系统的状态进行估计,根据估计信号设计了一种类D型开环迭代学习控制律。这种控制方法不需要对系统的跟踪误差信号进行微分,从而对系统的量测噪声不敏感。给出了控制算法的收敛性证明,通过仿真实验证明了这种算法的有效性。     

基于自适应模糊滑模控制的主动队列管理算法

针对TCP这样大型复杂的网络系统的拥塞问题,考虑系统中存在的不确定因素是未知非线性的情况,设计了一种采用自适应模糊滑模控制理论的主动队列管理算法。该算法基于网络模型的特殊性,构造了Lyapunov-Krasovskill函数,设计了滑动模面,并基于线性矩阵不等式的方法给出该系统鲁棒渐近稳定的充分条件,所设计的自适应模糊控制律能够使系统的状态轨迹在有限时间内到达滑动模面。仿真结果表明,该算法在网络条件变化的情况下,能实现准确的跟踪目标队列长度,避免网络拥塞的发生。     

欠驱动平面机械手自适应模糊滑模控制

采用自适应模糊滑模控制策略来实现欠驱动平面机械手的位置控制，定义滑模面为模糊输入，减少了模糊规则数量，模糊输出为通过自适应律在线调整幅值的单值函数，利用李亚普诺夫稳定性理论推导出自适应调整律，保证了系统的稳定性，提出的控制器由一个模糊滑模控制器和一个辅助控制器构成，模糊滑模控制器用来实现与滑模控制相等的控制律，辅助控制器用来补偿两者的差值，仿真结果表明了提出控制器的有效性和可行性。     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.     

基于滑模观测器的偏置动量卫星姿态跟踪控制

针对在偏航姿态测量信息未知时偏置动量卫星姿态跟踪控制,提出了一种新的滑模观测器及其对应的自适应滑模控制器设计方法。基于滚动轴和俯仰轴信息,设计了一种经过平滑的滑模观测器,抑制高频抖震的同时提高状态估计的鲁棒性;设计的比例积分滑模面,能实现积分滑模控制,抑制稳态误差,优化滑模的全程鲁棒性,并采用自适应方法,对不确定参数进行在线更新,补偿不确定参数的影响。数值仿真结果表明,相对于龙伯格观测器,该方法能提高偏航姿态信息估计精度,在保证系统鲁棒性的同时,滚动和偏航轴姿态跟踪精度分别提高约50%。     

基于观测器的非线性系统直接自适应模糊控制

针对状态不可测的一类不确定非线性系统,利用模糊系统的逼近能力,提出一种基于观测器的直接自适应模糊控制方案。该方案通过引入观测量的调制函数,使得模糊系统的输入集在有界闭区域上,从而取消了观测量有界的假设。利用Kalman Yacubovitch Popov定理及李亚普诺夫函数,证明了闭环控制系统所有信号是有界的,跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于观测器和小增益定理的自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统,利用输入到状态实际稳定理论(ISpS)、小增益定理,结合T-S模糊逻辑系统在线逼近系统的未知函数,在状态向量不完全可测的情况下,提出一种基于观测器的直接鲁棒自适应模糊控制的新方法。理论分析证明了闭环系统半全局一致终结有界,只有两个参数需要在线调节,同时避免了在一些自适应控制中由于采用线性反馈技术而可能引起的控制增益的奇异问题。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于观测器的一类不确定非线性系统自适应输出反馈控制

针对一类不确定非线性系统,基于非线性状态观测器采用回馈递推(Backstepping)设计方法提出了一种鲁棒自适应L2增益控制方案。该控制方案首先对系统的不可观测状态设计非线性状态观测器,在此基础上通过多步递推得到系统的控制律并设计了未知干扰的参数自适应律,使系统具有L2增益性能。同时把采用常规设计方法需要对过多参数进行辨识问题简化为只需对与未知干扰个数相同的参数进行辨识的问题,简化了控制器结构。最后通过仿真算例验证了所设计控制方案的有效性。     

一类输入受限的不确定非线性系统自适应Backstepping变结构控制

针对一类输入受限的不确定非线性系统,提出了一种自适应Backstepping变结构控制器设计方法。建立了受未知非线性特征约束的执行器故障模型,可以描述系统存在死区、齿隙、饱和、滞回等输入受限情形以及可能发生的执行器失效、卡死等故障情形。设计径向基函数神经网络补偿未建模动态项,引入一阶低通滤波器避免了Backstepping控制中的计算复杂性问题。自适应近似变结构控制能够有效削弱控制信号抖振。理论分析和仿真实验结果证明,提出的自适应鲁棒控制律能够在输入受限的情况下自适应地调节控制输入,使得闭环系统稳定且满足控制性能要求。     

一类不确定非线性系统的自适应模糊控制

对一类不确定非线性系统提出自适应模糊控制方法。此方法用模糊逻辑系统设计自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器,且设计补偿器对逼近误差进行补偿,以此来减少逼近误差对跟踪精度的影响,同时对自适应模糊监督控制器和自适应模糊控制器中的未知参数设计了自适应学习律。证明了该方法不但能保证闭环系统稳定,而且可使跟踪误差收敛到原点的邻域内。仿真结果验证了此方法的有效性。     

一类非线性系统的动态面二阶滑模控制

针对一类具有非匹配不确定的严格反馈非线性系统,基于动态面控制和二阶滑模控制设计方法,进行一种新颖的状态反馈控制器设计,实现了不确定系统任意小的跟踪误差。动态面控制类似于反演设计,但其包含一系列低通滤波器;低通滤波器允许控制对象数学模型不可微,这样就避免了反演设计所存在的"膨胀项",减少了计算量,易于实现。同时,由于引入二阶滑模控制,消除了传统滑模控制(一阶滑模控制)存在的抖振现象,既增强了控制系统的鲁棒性,又提高了系统的控制精度。     

Fault detection for nonlinear networked control systems based on fuzzy observer

Security and reliability must be focused on control systems firstly, and fault detection and diagnosis (FDD) is the main theory and technology. Now, there are many positive results in FDD for linear networked control systems (LNCSs), but nonlinear networked control systems (NNCSs) are less involved. Based on the T-S fuzzy-modeling theory, NNCSs are modeled and network random time-delays are changed into the unknown bounded uncertain part without changing its structure. Then a fuzzy state observer is designed and an observer-based fault detection approach for an NNCS is presented. The main results are given and the relative theories are proved in detail. Finally, some simulation results are given and demonstrate the proposed method is effective.     

Full-order sliding mode control for high-order nonlinear system based on extended state observer

In this paper, a full-order sliding mode control based on extended state observer (FSMC+ ESO) is proposed for high-order nonlinear system with unknown system states and uncertainties. The extended state observer (ESO) is employed to estimate both the unknown system states and uncertainties so that the restriction that the system states should be completely measurable is relaxed, and a full-order sliding mode controller is designed based on the ESO estimation to overcome the chattering problem existing in ordinary reduced-order sliding mode control. Simulation results show that the proposed method facilitates the practical application with respect to good tracking performance and chattering elimination.     

含非线性输入的非线性系统自适应模糊控制

讨论一类含非线性输入的非线性系统的自适应模糊控制问题。首先运用隐函数存在定理证明系统的理想控制器的存在性,利用I型模糊逻辑系统对该理想控制器进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制器设计的新方案。该方案通过直接自适应模糊控制器与监督控制器的适当切换,保证了闭环系统的稳定性,由此确定出建模的有界区域,而且通过引入最优逼近误差的自适应补偿项,保证跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。