基于非线性输入控制实现受扰混沌系统同步

针对一类受扰混沌系统的同步控制,采用具有扇区非线性输入的自适应滑膜变结构控制器,设计了相应的控制律和自适应律。在该控制器的作用下,实现了驱动系统和响应系统的同步控制,且不受扇区非线性输入、参数失配及外部干扰的影响,具有有很强的鲁棒性。所设计的控制策略简单,易于实现,而且没有强加在系统上的限制条件,因此应用范围较广。理论分析和数值仿真证明了该方法的有效性。     

具有扇区非线性输入的混沌系统函数投影同步

研究了具有扇区非线性输入且含有模型不确定和外部干扰的混沌系统的修正函数投影同步问题。基于Lyapunov稳定性理论和滑模变结构控制方法,设计了统一的滑模控制器和自适应更新规则,使得混沌驱动系统和响应系统按照期望的函数尺度因子矩阵实现同步。所设计的控制器不受扇区非线性输入、模型不确定性和外部干扰的影响, 具有很强的鲁棒性。以超混沌系统为例的仿真实验证明了该方法的有效性。     

基于滑模干扰观测器的反演终端滑模飞行控制

针对某战斗机机动飞行时强耦合、气动参数和力矩干扰不确定非线性模型,提出了一种基于滑模干扰观测器的滑模反演控制方法。将飞机非线性动力学模型分解为角度回路和角速度回路并表示为严格反馈形式,分别采用反演和快速终端滑模方法设计虚拟控制律与实际控制律。结合滑模微分器获取虚拟控制律的导数,避免计算复杂性问题,并基于滑模微分器设计干扰观测器,实现对模型不确定性的有效估计和补偿。仿真结果表明,该控制方法对气动参数摄动和力矩干扰不确定性具有鲁棒性,能够实现对参考轨迹的稳定跟踪。     

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.     

一类非线性系统的直接自适应模糊滑模控制

研究了一类非线性系统的一种直接适应模糊滑模控制（AFSMC）的问题。首先，在系统的非线性动态函数满足可估计和有界两个基本假设的条件下，给无了此类系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律设计。然后基于目标函数梯度校正的方法，通过自适应机构调解模糊逻辑系统（FLS）的后作参数，所设计的自适应模糊逻辑系统（AFLS）能够逼近系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制律。这样，系统的自适应模糊控制律具有一般滑模控制律的控制效果，同时由于AFLS的滤波作用，具有消除滑模控制高频抖振的特性。数值仿真结果证明了所设计控制律的有效性。     

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%。     

Neural network based adaptive sliding mode control of uncertain nonlinear systems

The purpose of this paper is the design of neural network-based adaptive sliding mode controller for uncertain unknown nonlinear systems. A special architecture adaptive neural network, with hyperbolic tangent activation functions, is used to emulate the equivalent and switching control terms of the classic sliding mode control (SMC). Lyapunov stability theory is used to guarantee a uniform ultimate boundedness property for the tracking error, as well as of all other signals in the closed loop. In addition to keeping the stability and robustness properties of the SMC, the neural network-based adaptive sliding mode controller exhibits perfect rejection of faults arising during the system operating. Simulation studies are used to illustrate and clarify the theoretical results.     

3-RRRT并联机器人解耦的反演自适应动态滑模控制

针对3-RRRT型搬运机器人提出一种解耦的反演自适应动态滑模控制方法,以提高控制精度和鲁棒稳定性。首先利用非线性补偿方法将系统解耦成线性系统,运用一阶动态滑模设计新的滑模面,然后利用基于李亚普诺夫函数的Backstepping控制设计方法和自适应控制技术,设计了全局渐近稳定的系统控制器,最后利用MATLAB进行了系统控制数值仿真,结果表明,对3-RRRT型并联机器人的这种强耦合的、具有不确定性的非线性系统,采用该解耦的反演自适应动态滑模控制方法,可以达到理想的控制精度,并能保障系统的鲁棒稳定性。     

基于自适应Terminal滑模的空天飞行器再入控制

提出一种基于RBF神经网络的Terminal滑模控制方案,消除通常滑模控制的到达过程,保证跟踪误差在有限时间内趋于零。不需要对建模误差、模型摄动和外界干扰进行各种假设,通过在线调整RBF神经网络的权值来消除它们的影响。最后在高超声速条件下,对空天飞行器再入大气层姿态控制进行仿真,结果表明该方法的有效性。     

分散自适应模糊滑模控制器与车辆跟随控制

针对一类不确定非线性大系统提出了一种新的组合型自适应分散模糊滑模控制算法.借助模糊逻辑系统与滑模方法设计的控制器加权组合了间接与直接自适应两种模糊控制器,可以同时融合被控对象知识与控制知识两种模糊信息来提高自适应效果.在一类大系统框架下基于统一的格式提出了间接与直接自适应模糊控制设计方案,并进一步消除了现有各种相关控制算法的缺陷.闭环大系统被证明是一致渐近稳定的.该算法应用于自动公路系统车辆的跟随控制,仿真结果表明提出的组合型自适应模糊控制系统比通常间接或直接自适应模糊控制系统具有更好的跟踪性能.     

Finite-time tracking control for motor servo systems with unknown dead-zones

A finite-time tracking control scheme is proposed in this paper based on the terminal slid- ing mode principle for motor servo systems with unknown nonlinear dead-zone inputs. By using the differential mean value theorem, the dead-zone is represented as a time-varying system and thus the inverse compensation approach is avoided. Then, an indirect terminal sliding mode control （ITSMC） is developed to guarantee the finite-time convergence of the tracking error and to overcome the singu- larity problem in the traditional terminal sliding mode control. In the proposed controller design, the unknown nonlinearity of the system is approximated by a simple sigmoid neural network, and the ap- proximation error is diminished by employing a robust term. Comparative experiments on a turntable servo system are conducted to show the superior performance of the proposed method.     

Decentralized direct adaptive neural network control for a class of interconnected systems

1 .INTRODUCTIONA number of interconnected systems found in theworld, such as electric power systems ,industrymanipulators and computer networks , are oftencomposed of a set of subsystems . A centralizedcontrol strategy for the requirement of a large a-mount of information exchange between the sub-systems . A decentralized control method, devel-oped based only on local measurements ,is oftenpreferable . At present ,there have been many re-search results for adaptive control of interconnec-…     

一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法

提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。     

Sliding mode H∞ control for a class of uncertain nonlinear state-delayed systems

A new proportional-integral (PI) sliding surface is designed for a class of uncertain nonlinear state-delayed systems. Based on this, an adaptive sliding mode controller (ASMC) is synthesized, which guarantees the occurrence of sliding mode even when the system is undergoing parameter uncertainties and external disturbance. The resulting sliding mode has the same order as the original system, so that it becomes easy to solve the H∞ control problem by designing a memoryless H∞ state feedback controller. A delay-dependent sufficient condition is proposed in terms of linear matrix inequalities (LMIs), which guarantees the sliding mode robust asymptotically stable and has a noise attenuation level γ in an H∞ sense. The admissible state feedback controller can be found by solving a sequential minimization problem subject to LMI constraints by applying the cone complementary linearization method. This design scheme combines the strong robustness of the sliding mode control with the H∞ norm performance. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed scheme.     

直接力导弹的模型参考自适应滑模控制器设计

针对导弹直接力/气动力复合控制的特点,提出了一种基于参考模型的自适应滑模控制方案.该设计方法针对系统所存在的不确定性,在滑模控制中引入了自适应参数调节律和模糊控制规则,采用自适应律逼近模型摄动和外界干扰的上界,采用模糊调节律有效减弱了一般变结构控制系统的抖颤问题,既进一步增强了系统的鲁棒性,又提高了自适应参数收敛过程中的跟踪精度.仿真结果表明,所提出的控制方案对机动指令具有较好的跟踪效果,适用于直接力/气动力复合控制导弹的控制系统设计.     

基于高增益观测器的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类有界的不确定非线性系统,基于高增益观测器并结合自适应模糊逻辑系统和滑模控制,提出了一种基于高增益观测器的自适应模糊滑模控制方案。该方案不需要系统状态可测的条件,而是通过设计高增益观测器来估计系统的状态并能保证观测误差一致最终有界。基于李亚普诺夫函数方法,给出了自适应模糊滑模控制律以及在线调节的参数自适应律。所提出的控制方案不但能使闭环系统稳定,而且保证了跟踪误差的一致最终有界性。仿真结果进一步验证了该控制方案的实用性和有效性。     

时敏制导炸弹离散自适应滑模BTT自动驾驶仪设计

为提高航空时敏制导炸弹控制系统的鲁棒性能,增强其大空域作战能力,将参数估计与离散滑模控制相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹倾斜转弯(bank-to-turn,BTT)自动驾驶仪的离散自适应滑模设计方法。建立了包含参数摄动项的BTT控制仿射模型,针对弹体气动对称与交叉耦合等特性,利用反馈线性化方法实现了原系统的解耦控制,并得到了参数化的离散滑模控制律;基于Lyapunov稳定性理论设计了控制器参数的自适应规律,有效克服了各动力学系数偏差引起的不确定扰动。仿真结果表明,所设计的离散自适应滑模BTT控制系统实现了各通道的解耦控制,能有效解决含有较大程度气动不确定性时炸弹的指令跟踪控制问题,并且消除了常规滑模控制的抖振现象。     

超磁致伸缩执行器自适应离散滑模控制

超磁致伸缩材料具有滞回和本构强非线性特性,由其制成的微位移执行器的快速、精确控制问题亟待解决。分别应用均质能量场模型和粘弹性分布参数系统模型建立磁化模型和动力学模型,采用模型参考前馈逆补偿的方法,在控制过程中使用卡尔曼自适应滤波器降低干扰,对执行器实施离散滑模变结构控制。利用指数趋近率设计了自适应离散滑模变结构控制率,使控制系统的抖振幅度正比于切换函数,加快趋近滑模面速度,减小抖振。对所设计的控制率进行了的抖振分析并证明了其稳定性。在MatlabR2006a上进行了仿真,仿真结果表明所设计的控制率能够快速的收敛到滑模面,抖振幅度很小,能够很好的追踪输入轨迹。     

基于观测器的不确定非线性系统L1自适应控制

针对一类严格块反馈型不确定非线性系统,采用反步设计方法提出了一种新的基于滑模状态观测器的L1自适应控制方案。由于系统状态不完全可测,首先设计滑模观测器对系统状态进行估计,并分析观测器的收敛性,在此基础上,通过反步法得到系统的理想控制律。为了消除反步控制中的“项数膨胀”,引入非线性跟踪微分器来提取理想控制律的微分信号。为提高系统响应的瞬态性能,消除控制输入的高频振荡,引入L1自适应控制对控制律进行改进,通过理论推导证明了闭环系统的稳定性。最后通过数值仿真算例验证了所设计控制方案具有快速的收敛性、良好的跟踪性等期望性能。     

三维自适应有限时间超螺旋滑模制导律

针对导弹以固定终端攻击角拦截机动目标的制导问题,提出一种三维自适应有限时间超螺旋滑模制导律.首先,利用相对运动质点模型将三维制导问题转换为二阶视线角系统的控制问题.其次,构造一种多变量非奇异的快速终端滑模面,结合改进型超螺旋算法,设计了有限时间超螺旋滑模制导律.同时,通过参数自适应增益实时在线估计目标机动引起的外部扰动...