全局滑模控制方法在喷水推进操舵系统中的应用

介绍了喷水推进操舵控制系统的工作原理,利用系统辨识方法得到某船舶喷水推进器的操舵控制对象的传递函数模型.设计了干扰观测器和全局滑模控制器,并证明了全局滑模态的存在和闭环系统的渐进稳定性.仿真结果表明,观测器对外部干扰具有较高的估计精度,基于全局滑模控制方法的操舵系统兼具良好的跟踪性能和较强的鲁棒性.     

基于滤波技术的船舶航向控制研究

当海况较高时,海浪干扰力矩远大于船舵控制力矩,通过操舵很难减小航向偏离幅度,导致无效操舵次数增加。本文采用航向滤波的方法对航向信号进行处理,滤除海浪干扰主值频段对航向控制系统的影响,减少航向控制系统对海浪干扰主值频段的响应,从而减少无效操舵,降低舵机能量消耗和磨损。     

基于非线性干扰观测器的直升机滑模反演控制

针对3自由度直升机俯仰控制系统,提出一种基于非线性干扰观测器的滑模反演控制方法. 用一种非线性干扰观测器观测系统的不确定性和外界干扰,通过选择设计参数,可以使观测误差指数收敛. 对引入非线性干扰观测器后的系统采用滑模反演法设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性,从而达到对直升机俯仰系统跟踪控制的目的. 仿真结果表明,该方法能够较理想地观测干扰,减小控制器的输出,改善系统的控制性能.     

基于新型扩张干扰观测器的船舶航向滑模控制

采用非线性船舶运动模型,利用滑模控制对参数变化、扰动不敏感性、响应速度快和容易实现的特点,研究船舶航向变化的自动运动控制.针对外界海浪的干扰,借鉴非线性干扰观测器的设计原理,运用扩张状态观测器对状态干扰的抑制性,设计出新型的扩张干扰观测器,补偿系统的外部干扰,减少滑模控制的抖动影响.探讨了系统的稳定性、船舶转向的可靠性和削弱航向变化时的波动性.最后,通过对船舶转向控制系统的仿真,验证了新型干扰器对干扰具有良好抑制性能,能对船舶航向进行稳定控制.     

不确定系统的时滞观测器控制

分析了时滞观测器控制的基本算法,给出时滞观测器控制系统的结构。时滞观测器是利用系统过去的状态信息、状态变化的信息以及过去的激励信息来估计当前系统存在的不确定性、外部扰动。仿真结果表明,时滞观测器控制系统可以很好地抑制系统的不确定性以及所受的外部干扰。     

采用观测器的过热汽温控制系统

本文对引进的500MW发电机组中的锅炉过热汽温控制系统的新技术,新理论进行了分析,重点分析解剖了过热器第三级喷水减温系统中,采用观测器重构过热器状态实现状态反馈的机理。     

异步电机降阶磁链观测器的研究

为提高转子磁链观测精度 ,文章详细分析了异步电机矢量控制系统中的主要干扰和参数误差 ,在此基础上 ,依据 H∞ 理论设计了降阶磁链观测器 ,使干扰和参数误差造成的影响极小化。文章通过仿真和实验将该降阶磁链观测器与传统的电压型和电流型磁链观测器进行了比较。仿真和实验结果表明 ,前者具有较好的动态和稳态性能 ,对电机中的参数变化、量测噪声和观测器初始值误差具有较强的鲁棒性 ,适用于高性能的矢量控制系统     

基于模型预测控制和干扰观测器的电子节气门控制

针对传统的电子节气门控制方法不能从实现某一性能优化指标的角度出发去提升控制性能的问题,提出一种基于模型预测控制和干扰观测器的方法.基于模型预测控制算法实现对电子节气门理想开度的快速跟踪,并引入干扰观测器观测系统存在的扰动,将扰动估计值加入预测模型中,使得预测输出更接近实际输出,提高控制系统的抗干扰能力.仿真结果验证了该方法的有效性.     

存在干扰和数据包丢失的网络控制系统鲁棒H_∞故障诊断

针对一类同时存在未知干扰输入和传感器数据包丢失的网络控制系统,假定其可能发生故障,设计了鲁棒H∞状态观测器,对其进行故障检测。首先对此类网络控制系统进行了建模,建立了系统的状态观测器,并将该观测器误差方程等效为离散切换系统。然后基于李雅普诺夫稳定性理论,给出了观测器系统为鲁棒H∞状态观测器的充分条件及观测器增益矩阵的求解方法。为了增强鲁棒性和灵敏度,将阈值的选取归结为具有线性不等式约束的最小化问题。最后的仿真示例验证了文中方法的有效性。     

基于奇异摄动理论的机器人关节控制研究

针对机器人柔性关节存在位置控制精度低的问题,在考虑关节内部非线性摩擦和外界扰动等因素的情况下,建立柔性关节动力学模型,提出基于奇异摄动理论的干扰观测器滑模控制方法,利用该控制方法对关节控制系统进行Lyapunov稳定性分析和MATLAB仿真.结果表明,基于奇异摄动理论的干扰观测器滑模控制方法能够减小关节内部非线性摩擦和...     

观测器在机器人抑振控制中的应用

分析机器人约束运动中外界干扰引起的振动问题，并用观测器构成状态反馈最优控制系统。该系统用于一个三自由度的机器人插孔实验表明，引入观测器以后，基本上消除了插入过程的振动现象。     

基于反步法和滑模观测器的船舶航向控制

针对船舶航向控制系统中船舶参数不确定性以及外界干扰随机性的特点,提出r一种将反步法和非线性滑模观测器相结合的控制方法.其中利用二阶滑模观测器对船舶转首角速度进行观测.由于观测器在有限时问内收敛,可将观测器和控制器进行独立设计,避免了对系统建立精确数学模型的要求.同时利用反步法进行控制器设计,保证了闭环系统的全局渐近稳定.仿真结果表明,所设计的控制器不仅能保证系统稳定跟踪期望信号,而且对给定的扰动量能准确观测,从而提高了系统的鲁棒性.     

二阶扰动观测器实现永磁同步电机电流补偿控制

永磁同步电机速度伺服系统的电流环存在外部干扰和系统参数摄动,影响了PI控制的性能.利用系统输出与内模输出误差,设计一种新型的鲁棒内环扰动观测器,来估计系统不确定量补偿量.在保证系统鲁棒稳定性条件下,设计扰动观测器的动态响应为二阶系统,达到无稳态误差.实验仿真表明,增加了扰动观测器补偿的PI电流环控制系统,能够很好地抑制电流环中的扰动,减小电流波动,提高电流的跟踪精度.     

带观测器的RBF分数阶PID在四旋翼飞行器中应用

针对经典PID算法抗干扰性差、鲁棒性弱的缺点,给出了带干扰观测器的RBF神经网络分数阶PID控制器。干扰观测器一方面可以将外部的扰动以及由模型参数不准确带来的误差引入到输入端并引入补偿,能很好的提高系统的抗干扰能力以及鲁棒性;另一方面干扰观测器模块和RBF神经网络分数阶PID模块两者互不影响。RBF神经网络分数阶PID可以实现分数阶参数的自学习。最后把带有观测器的RBF神经网络分数阶PID应用与四旋翼控制系统中并且进行MATALAB实验。仿真表明:在环境中存在干扰的情况下,带观测器的RBF神经网络分数阶PID控制器能够良好的实现飞行器的姿态控制,同时具有一定的抗干扰能力以及鲁棒性。     

基于干扰观测器的分布式四旋翼编队跟踪控制

针对具有模型不确定性和外部干扰的一组欠驱动四旋翼飞行器提出了一种基于干扰观测器的分布式编队跟踪控制策略.根据系统严格反馈的结构特点,将四旋翼的动力学模型划分为位置子系统和姿态子系统.首先,根据快速终端滑模方法(FTSM)设计了一个干扰观测器作为复合干扰的估计器;其次,基于图论和快速终端滑模技术,设计了分布式编队跟踪控制器来实现编队的形成和保持;并在两个子系统之间,引入三阶积分滤波器对姿态子系统的虚拟输入及其导数进行估计;最后,稳定性分析表明闭环控制系统是全局渐进稳定的.仿真结果表明所提出的分布式控制器是有效的.     

考虑气动伺服阀流体力的压力控制系统设计

提出了考虑气动伺服阀流体力的精密压力控制系统设计的新方法.建立了喷嘴挡板式伺服阀内流体力的计算模型和差压控制系统的线性模型.基于该模型,利用数值计算法设计了压力控制系统的PID控制器和干扰观测器.考虑伺服阀后的流体力能够进行压力控制系统的最优设计,并提高了参考输入的追踪性和系统的抗干扰性方面的控制效果.仿真与实验结果验证了该模型的正确性.     

基于多观测器的变采样周期网络控制系统的H_∞控制

研究了变采样区间和多状态观测器的联合设计问题.考虑到网络诱导时延可能大于一个采样周期,假定采样周期取值在有限集内切换,构建具有单状态观测器和多状态观测器的网络控制系统Markov跳变模型.在此基础上,基于Markov理论,获得闭环网络控制系统随机稳定的充分条件和最优H∞范数上界.并且,应用线性矩阵不等式技术,获得模型依赖控制器和观测器设计方案.仿真对比表明多状态观测器对网络控制系统更有效.     

未知输入观测器组的航空发动机分布式控制系统传感器解析重构控制

针对具有控制时延和未知干扰的航空发动机分布式控制系统,提出了一类基于未知输入观测器组的传感器解析重构控制方法。每一未知输入观测器与传感器一一对应,其输入为控制量和其他传感器信息,输出即为对应传感器发生故障时的重构信号。以航空发动机小偏离状态空间模型为研究对象,推导了用线性矩阵不等式表示的未知输入观测器存在的充分条件,当给定控制器增益时,可求解出任一未知输入观测器的参数矩阵,通过迭代即可设计出所有未知输入观测器。仿真表明:当传感器发生故障时,采用观测器的估计值代替故障传感器的信号作为状态反馈,在不同的干扰作用下,系统均具有较好的动态响应,观测器能对外部干扰完全解耦,且不受故障传感器影响,能对故障传感器实现有效重构。     

基于干扰观测器的小型无人直升机H_∞飞行控制

为了提高小型无人直升机飞行鲁棒控制性能,提出了一种基于干扰观测器的H_∞控制方法.将小型无人直升机系统分为纵向和横向通道且考虑输入干扰和外部噪声,并设计干扰观测器对外部系统产生的未知时变输入干扰进行逼近.在此基础上,利用干扰观测器的逼近输出,设计了小型无人直升机的H_∞控制器.仿真结果表明,本文方法具有良好的鲁棒控制性能.     

基于神经网络的潜艇水面航向控制研究

针对水面航行的潜艇易受到风浪高频干扰而产生频繁操舵的问题,提出了采用直接模型参考的神经网络自适应控制方法.在潜艇航向的离线辨识中引入了参考模型,通过参考模型的输出和潜艇模型的实际输出的比较来调整RBF神经网络的权值,以达到潜艇水面航向的自适应控制,并且针对风浪干扰设计了切比雪夫II型滤波器.仿真结果表明:结合切比雪夫II型滤波算法和直接模型参考神经网络自适应控制算法,能够很好地解决潜艇航向控制在海浪干扰下的无效操舵问题.