未知时变扰动下的车轮滑移率鲁棒非线性跟踪控制

针对自动驾驶电动汽车对车轮滑移率跟踪控制的需求,提出一种对未知时变扰动具有强鲁棒性的车轮滑移率非线性跟踪控制策略.首先,基于Burckhardt轮胎模型建立车轮滑移率跟踪控制模型;随后,基于车轮滑移率跟踪控制模型设计非线性干扰观测器,通过在线估计和补偿未知时变扰动来提高系统的鲁棒性,并基于有限时间和快速终端滑模理论设计车轮滑移率鲁棒非线性跟踪控制律;最后,基于车辆动力学仿真软件,验证车轮滑移率鲁棒非线性跟踪控制策略的可行性和有效性.结果表明,该策略对未知时变扰动具有较强的鲁棒性,并且能够快速、准确和稳定地跟踪任意期望的连续车轮滑移率,车轮滑移率跟踪残差控制在0.32%以内,满足自动驾驶电动汽车的需求.     

基于快速终端滑模状态观测器 的车轮滑移率跟踪控制

针对自动驾驶电动汽车对车轮滑移率跟踪控制的需求,提出一种基于快速终端滑模状态观测器的全状态反馈车轮滑移率跟踪控制器.首先,以车轮制动力矩导数为控制输入,建立车轮滑移率跟踪控制模型,避免车轮滑移率跟踪控制器设计过程中引入不连续项对系统稳定性和控制性能的影响.随后,利用有限时间稳定和快速终端滑模控制理论设计具有有限时间收敛特性的快速终端滑模状态观测器,实时观测未知的系统状态信息.以此为基础,采用模块化思想独立设计快速终端滑模跟踪控制律,实现车轮滑移率的连续、快速的跟踪控制.最后,结合车辆动力学仿真软件建立模型在环测试系统,仿真验证本文提出的车轮滑移率跟踪控制器的可行性和有效性.     

基于Elman神经网络的车轮滑移率跟踪控制

针对汽车高速紧急换道避障系统对快速、精确和稳定的车轮滑移率跟踪控制的需求,基于离散滑模变结构控制方法,设计了对系统不确定性具有强鲁棒性特征的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器,并利用一步延迟估计方法在线估计和补偿系统不确定性,从而抑制了抖振现象.同时,利用Elman神经网络的时间序列预测能力构建了车轮目标滑移率预测模型,用于预估车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器包含的下一个采样时刻车轮目标滑移率,并通过粒子群优化算法实时修正车轮目标滑移率预测模型的未知权重来提高其预估精度.最后,对提出的车轮滑移率离散积分滑模跟踪控制器的可行性和有效性进行仿真验证.     

基于跟踪微分器的骨骼服阻抗控制方法

将阻抗控制方法引入骨骼服的控制中,利用人机之间安装的多维力/力矩传感器的测量信息来估计参考轨迹.针对由于普通差分方法引起噪声放大,使得参考速度和参考加速度不可用的问题,利用两级跟踪微分器获得包含测量噪声情况下的光滑的参考速度和参考加速度信号,从而实现所设计的阻抗控制.该方法能控制骨骼服跟随人体运动,同时保持人体对骨骼服的作用力最小,减轻人体的能量消耗.采用该方法对人体负荷情况下的蹲起动作进行仿真实验,仿真结果验证了所设计控制器的有效性和可行性,以及对人体刚度参数估计不准和负荷变化具有一定的鲁棒性.     

基于共轭梯度算法的跟踪-微分器

针对跟踪-微分器中存在着确定待定参数的问题,将共轭梯度算法的思想引入参数整定,提出了基于共轭梯度算法的跟踪-微分器的设计方法。运用该方法可以对任意阶的跟踪-微分器进行参数设计。大量仿真算例表明,设计出的跟踪-微分器具有良好的鲁棒性,有一定工程应用参考价值。     

一种高稳快速跟踪微分器及其应用

研究了一种高稳快速跟踪微分器,实现快速跟踪目标信号和精确求解目标信号的微分信号,并将其应用于卫星天线的姿态控制.以有界扰动二阶系统为研究对象,设计了一种新的非光滑控制器,证实了这种控制器的稳定性、快速收敛性和强扰动抑制能力;结合非光滑控制器和非线性跟踪微分器设计了一种新的高稳快速跟踪微分器（HSSTD）,证明了这种跟踪微分器的稳定性,验证了这种跟踪微分器可以快速准确地跟踪目标信号并精确求取目标信号的微分.将所研究的高稳快速跟踪微分器应用于移动卫星天线的姿态控制,实验证实了这种跟踪微分器可以实现天线姿态的快速稳定控制,保证天线与目标卫星间的稳定通信.      

利用跟踪微分器计算天线角速度

伺服系统中天线角速度是一个很重要的指标。在周期性角度采样的条件下,采用跟踪微分器(Tracking Differentiator,以下简称TD)可以以简单的算法得到实时、平稳、准确的角速度。     

跟踪微分器改进算法的应用分析

为克服传统的跟踪微分器在进入稳态后出现的高频振颤现象,引入了一个新的综合控制函数.利用Matlab/Simulink软件中的S-函数对跟踪微分器进行了建模、封装,通过仿真技术进行了实验分析与研究.数值仿真结果表明,应用新的综合控制函数的跟踪微分器,不但能快速无超调地跟踪输入信号,而且消除了输入信号的微分稳态时的高频振颤...     

高阶无差跟踪微分器的串联系统

针对传统跟踪微分器只能实现输入信号的一阶无差跟踪问题,以α阶线性跟踪微分器为基础,通过系统的串联表示,提出具有α阶无差度的三阶线性跟踪微分器.具有α阶无差度的三阶跟踪微分器的最小实现维数为2α,通过此最小实现可以直接得到输入信号的估计值及各阶微分信号.仿真实验表明,该微分器能无差跟踪高阶输入信号,提高系统的跟踪精度.     

带有跟踪微分器的无模型自适应控制方法研究

针对无模型自适应控制方法对一类存在测量扰动的SISO非线性系统控制效果不佳的情况,将自抗扰控制器中的跟踪微分器作为反馈滤波器加入到无模型自适应控制中,提出了一种论述无模型自适应控制方法。该方法将测量信号通过反馈通道的跟踪微分器滤波后,再与给定信号求差得到误差信号进行控制,从而有效抑制测量干扰带来的影响,获得更好的输出性能,提高无模型自适应方法的鲁棒性。仿真结果验证了此方法的有效性。     

一种带有非线性跟踪一微分器的新型Fuzzy PID控制器

在韩京清提出的“非线性跟踪一微分器”的基础上,利用模糊推理,对传统PID控制器进行改造,设计了一种“带有跟踪－微分器的新型Fuzzy PID控制器。     

三阶线性跟踪-微分器的收敛性证明及仿真研究

首先给出了一种三阶线性跟踪微分器的结构形式，然后从连续和离散两个方面证明了其收敛性，为其实际应用提供了理论依据。通过仿真研究表明，这种线性跟踪微分器具有较好的跟踪能力和较高的跟踪精度，适用于高速跟踪系统。     

线性跟踪微分器及其在状态反馈控制中的应用

目的 给出线性跟踪微分器的设计方法,并研究将其用于控制系统状态反馈的效果。方法 利用积分器反馈方法,给出了α阶线性跟踪微分器（可实现对微分信号的α阶静态无差跟踪）及γ阶强跟踪微分器（可直接获得待微分信号的Ｉ￣γ阶微分估值）两种线性跟踪微分器设计方案,并将其用于直接获取状态及进行状态反馈控制的仿真研究。结果与结论 结果表明只要合理地选择跟踪微分器的类型及参数,无论对线性系统还是非线性时变系统,这一方     

复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLABSIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

双曲正弦非线性跟踪微分器设计

针对传统跟踪微分器算法复杂、参数整定困难和噪声抑制能力有限的不足,设计了一种新型双曲正弦非线性跟踪微分器(HNTD)。引入终端吸引子函数和双曲正弦函数构造了HNTD的跟踪函数,并证明了其全局一致渐近稳定性。通过仿真分析设计参数变化对HNTD频域特性的影响,为其设计参数的整定提供参考。双曲正弦函数既能保证HNTD状态收敛的快速性,又能有效避免平衡点附近的颤振现象;终端吸引子函数则保证了HNTD对噪声良好的抑制效果。仿真结果表明,HNTD的跟踪和滤波效果与传统跟踪微分器相比,不仅结构形式简单、设计参数相对较少、整定规则明确,而且在跟踪精度、响应速度和滤波能力等方面均具有一定的优势。     

高稳快速非线性-线性跟踪微分器设计

针对典型跟踪微分器函数形式复杂、稳定性差和输出振颤明显的问题,设计了一种改进的高稳定性快速收敛非线性-线性跟踪微分器(MTD).首先通过引入非线性奇指数函数环节和线性函数环节构造MTD的跟踪函数,然后利用李雅普诺夫直接法和系统等价性证明MTD的全局渐近稳定性,最后通过对参数物理意义和参数变化对跟踪输出精度影响的分析得到MTD参数整定规则.跟踪过程中,当状态与平衡点距离较远时,MTD以非线性环节为跟踪函数主体驱动状态向平衡点快速收敛,以提高系统输出的跟踪速度;当状态与平衡点接近时,MTD以线性环节为跟踪函数主体驱动状态平稳逼近平衡点,以抑制系统输出振颤.仿真表明,MTD参数容易整定,与典型跟踪微分器相比,MTD在系统稳定性、收敛速度和输出平稳性方面具有优势,且具有滤波功能.     

基于跟踪微分器的导引头半捷联稳定系统半实物仿真研究

为计算平台惯性角速度,将跟踪微分器应用到导引头半捷联稳定系统中.介绍了跟踪微分器原理,对基于跟踪微分器的导引头半捷联稳定系统进行了数字仿真和半实物仿真,仿真结果表明导引头半捷联稳定系统的稳定性能随弹体扰动频率升高而降低,典型弹体扰动下半捷联稳定系统的稳定性能满足指标要求.     

复杂路况下高速行驶汽车防抱死制动系统滑移率最优跟踪控制

为了研究在复杂路况下高速行驶汽车能稳定制动的控制策略,基于防抱死制动系统(ABS)滑移率非线性动力学模型,以滑移率误差及其变化率综合最优为控制目标,利用极小值原理推导出制动时最优滑移率的解析解,进而利用制动减速度、制动车速、车轮角速度等反馈信号,在无需复杂路况附着系数信息的前提下,计算制动控制扭矩,建立ABS滑移率最优跟踪控制方法.利用Matlab/Simulink软件,对不同复杂行驶路况下目标滑移率的最优跟踪控制效果进行了仿真验证,发现实际滑移率均能在任意规定的时刻与目标滑移率同步;而同步过程的滑移率误差仅取决于滑移率误差权值与误差变化率权值的比值和制动初始时刻的滑移率误差.所建立的控制方法能保证在复杂路况行驶的任意时刻较为快速、精准、稳定地完成最优制动控制.