基于自适应滤波反步法的深潜救生艇定位控制

考虑深潜救生艇动力定位系统中的参数不确定性和未知慢变干扰,利用滤波反步法设计了基于模糊系统的自适应控制规律.首先,在深潜救生艇的建模过程中考虑了推进器的动态特性,但使得系统的阶数增加;然后,为了简化控制形式,在控制器的设计中引入二阶滤波器来逼近虚拟控制信号及其导数值,避免了复杂的求导过程;最后针对系统中的耦合非线性和未知慢变干扰,设计了自适应模糊系统来对其进行估计和补偿.利用基于李雅普诺夫稳定性理论证明了跟踪误差和参数估计误差是一致最终有界的.针对某一深潜救生艇的缩小模型进行仿真实验,验证了所设计控制器的有效性.     

二阶混沌系统基于指数终端滑模控制的投影滞后同步

研究了带有外部干扰变量和不确定项的二阶混沌系统的投影滞后同步问题。基于Lyapunov稳定性理论及指数型快速终端滑模策略的有限时间快速收敛性,提出一种新的滑模变结构控制,并设计相应的滑模曲面和控制律。所设计的控制器使误差系统状态变量能以较快的收敛速度在有限时间内进入指数终端滑模曲面并最终到达平衡点。数值仿真验证了该控制方法的有效性。     

基于非线性干扰观测器的机械臂终端滑模控制

为了在干扰存在的情况下实现对五自由度机械臂的有效控制,提出了一种基于非线性干扰观测器的终端滑模控制策略.通过选择适当的非线性增益函数,干扰观测器能够精确地估计未知干扰,实现对控制器的补偿,降低滑模控制抖振.非奇异快速终端滑模面的设计提高了收敛速度,保证轨迹跟踪误差在有限时间内快速收敛.基于Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性,数值仿真结果验证了所设计方法的有效性.     

欠驱动UUV三维轨迹跟踪的反步动态滑模控制

提出一种欠驱动无人水下航行器(UUV)反步自适应动态滑模控制方法.结合反步和自适应滑模控制技术设计UUV的位置、姿态和时变速度跟踪控制器,采用虚拟速度来代替姿态误差的控制策略,将姿态跟踪控制转化为速度控制,能够有效避免传统反步法控制律设计存在的奇异值问题.针对系统模型不精确及时变扰动问题,引入滑模控制技术进行自适应补偿估计,提高了欠驱动UUV在未知环境中的鲁棒性及自适应能力,并基于李雅普诺夫稳定性理论证明了该控制系统误差最终一致有界.仿真结果表明:提出的UUV三维轨迹跟踪反步动态滑模控制方法收敛、有效,能够实现在系统参数不精确及时变扰动情况下的三维轨迹精确跟踪控制.     

基于非线性干扰观测器的L_2滤波反步控制

针对一类多输入多输出高阶不确定非线性系统,提出一种基于非线性干扰观测器的L2滤波反步控制方法。利用非线性干扰观测器对系统的未知复合干扰进行在线估计,基于李雅普诺夫稳定性理论设计指令滤波反步控制器,避免常规反步法由于对虚拟控制迭代求导造成控制器复杂的问题,设计L2干扰抑制鲁棒控制器减弱了观测器误差对控制精度带来的影响。针对某三阶不确定非线性系统进行仿真验证。研究结果表明:非线性干扰观测器能够有效估计系统的复合扰动,且L2干扰抑制方法能够在观测器存在误差时提高控制精度。     

欠驱动AUV自适应神经网络反步滑模跟踪控制

针对存在参数不确定性和外界未知干扰的欠驱动自主水下航行器(AUV)三维路径跟踪问题,提出一种基于神经网络的反步滑模控制策略.首先,利用虚拟向导的方法建立了欠驱动AUV三维路径跟踪误差模型;其次,基于李雅普诺夫稳定性理论,利用反步法和滑模控制方法设计一种自适应鲁棒控制器,并设计一种在线调节增益切换函数以降低系统抖振,同时采用径向基函数(RBF)神经网络控制技术对AUV系统中不确定参数以及外界非线性干扰进行自适应补偿估计,而后利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性;最后,针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真实验,结果表明所设计控制器可以实现对三维路径的精确跟踪,并对外界非线性干扰具有良好的鲁棒性.     

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.     

永磁同步电机的自适应反步滑模变结构的混沌控制

永磁同步电机的动力学特性表明在一定的条件下PMSM会呈现混沌特性行为.为了控制不良的混沌振动,设计了一个基于自适应反步法的滑模变结构非线性控制器.M atlab数字仿真表明,基于自适应反步法的滑模变结构控制器具有健全的控制性能,它能够消除混沌现象,并能把系统的跟踪误差和参数变化迅速地以指数规律收敛到零,使得系统具有较强的抗干扰性.     

基于自适应反步法的非线性导弹制导/控制系统综合设计

利用基于RBF神经网络的自适应反步法结合滑模控制对非线性导弹的制导/控制系统进行了综合设计.首先把导弹的制导/控制系统转化为严反馈型,然后利用基于在线调节的神经网络反步法克服非线性系统的非匹配不确定性,引入的滑模控制项使跟踪误差趋于零.仿真结果表明,所设计的方法具有较强的实用性.     

带有未知参数和有界扰动的机械臂混沌反控制

混沌反控制是指通过对在自然状态下并不存在混沌的系统设计控制方案来实现闭环系统的混沌.文中针对带有未知参数和有界扰动的机械臂,设计了一种带有自适应终端滑模项的RBF神经网络控制器,来实现机械臂的混沌反控制.采用RBF神经网络逼近系统的未知非线性函数,通过自适应终端滑模实现系统对外界扰动的鲁棒性;利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统所有信号的最终一致有界;最后,以两连杆平面机械臂为例,通过仿真验证了所提方法的可行性与有效性.     

基于一阶低通滤波器滑模反步法的直流电机位置控制

针对直流电机位置控制系统在负载扰动情况下存在控制精度低、响应速度慢和鲁棒性差的问题,提出了基于一阶低通滤波器滑模反步法的直流电机位置跟踪控制算法.通过滑模反步法进行虚拟控制实现直流电机实际位置控制.利用一阶低通滤波器计算虚拟控制项的导数,消除微分膨胀,使控制器设计简单,但同时造成了相位滞后.通过前馈环节对一阶低通滤波器造成的相位滞后进行补偿.考虑位置跟踪、虚拟控制和滤波误差设计线性动态滑模面,改进滑模变结构控制律的切换控制项,提高滑模趋近速度,同时降低系统输出抖振.定义了Lyapunov函数,证明系统稳定性.仿真实验对比了比例积分微分(proportion integration differentid,PID)控制和传统滑模控制算法,结果表明,该方法能够快速、准确地跟踪给定位置信号,同时具有较好的鲁棒性.     

采用逆系统方法的混合有源电力滤波器逐步反推滑模控制

提出一种基于逆系统方法的逐步反推(backstepping)滑模控制策略.在明确混合有源电力滤波器(SHAPF)的仿射非线性模型具有强耦合非线性特点后,利用逆系统方法进行线性化解耦,与原系统复合形成2个独立的伪线性子系统.设计伪线性子系统建模和参数不确定性误差的backstepping滑模控制器.与传统控制策略的仿真对比表明:所提控制策略可进一步提高SHAPF的滤波性能.     

不确定非线性系统的自适应反推终端滑模控制

针对一类具有未知非线性函数的严格反馈型不确定非线性系统,提出了一种自适应反推终端滑模控制方法。反推控制的前n-1步结合动态面控制技术设计虚拟控制律,第n步仅采用一个神经网络函数逼近器补偿系统所有未知非线性函数,得到了基于全局快速终端滑模控制的自适应神经网络控制器；通过引入一阶滤波器，不仅避免了传统反推控制存在的复杂计算,提高了系统的收敛速度,而且通过引入逼近误差和不确定干扰上界的自适应补偿项来消除建模误差和参数估计误差的影响,改善了稳态跟踪精度。理论分析证明闭环系统所有信号半全局一致终结有界，仿真结果验证了该方法的有效性。     

电动负载模拟器反演终端滑模控制

电动负载模拟器存在高阶非线性、参数时变以及多余力矩扰动,常规控制算法难以得到理想控制效果.本文提出一种反演设计的终端滑模控制策略.采用反演控制的思想,将加载系统划分为3个子系统,设计终端滑模控制律,并引入低通滤波器显著降低抖振,使跟踪误差在有限时间内收敛到0.利用Lyapunov方法证明闭环系统的渐进稳定性及有限时间收敛特性,实验结果表明所提出控制策略的有效性,与常规前馈反馈控制相比,加载控制精度有显著提升.      

Adaptive terminal sliding mode control for high-order nonlinear dynamic systems

An adaptive terminal sliding mode control (SMC) technique is proposed to deal with the tracking problem for a class of high-order nonlinear dynamic systems. It is shown that a function augmented sliding hyperplane can be used to develop a new terminal sliding mode for high-order nonlinear systems. A terminal SMC controller based on Lyapunov theory is designed to force the state variables of the closed-loop system to reach and remain on the terminal sliding mode, so that the output tracking error then converges to zero in finite time which can be set arbitrarily. An adaptive mechanism is introduced to estimate the unknown parameters of the upper bounds of system uncertainties. The estimates are then used as controller parameters so that the effects of uncertain dynamics can be eliminated. It is also shown that the stability of the closed-loop system can be guaranteed with the proposed control strategy. The simulation of a numerical example is provided to show the effectiveness of the new method.     

压电陶瓷驱动器的滑模观测器反演控制

针对压电陶瓷驱动器中固有的迟滞非线性问题,设计基于滑模状态观测器的反演控制器对其进行输出跟踪控制。首先对压电陶瓷驱动的系统模型进行分析,将迟滞非线性部分视为有界干扰;在此基础上设计滑模状态观测器,对压电陶瓷驱动器的速度状态进行估计,整个系统仅需要测量输出位置信息。对采用滑模状态观测器的系统进行反演控制器设计,最后通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统是稳定的,系统中的所有信号是一致最终有界的。仿真结果表明了方法的有效性。     

基于动态面控制的MIMO自适应神经网络控制

针对一类具有未知函数控制增益的多输入多输出(M IM O)非线性系统,基于后推设计方法和动态面控制技术,提出一种间接自适应神经网络控制方案.该方案通过引入1阶滤波器,消除了后推设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,并避免了反馈线性化方法可能出现的控制器奇异性问题,参数估计无需使用投影算法.利用李亚普诺夫方法,证明了闭环系统半全局一致终结有界,通过适当选取设计常数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于干扰观测器的AUV深度自适应终端滑模控制

针对欠驱动自治水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）在外部干扰和系统内部扰动下深度难以控制的问题,提出基于非线性干扰观测器（nonlinear disturbance observer,NDO）的自适应终端滑模控制方法。首先建立欠驱动AUV在垂直面上的状态方程并对其简化,其次根据简化后的系统状态方程构建NDO对外部干扰进行观测,再结合反步法设计出自适应终端滑模控制器;最后通过李雅普诺夫稳定性理论证明控制系统的稳定性。结果表明：欠驱动AUV最大跟踪误差为0.137 5 m,峰值时间为2.1 s,证明了所设计的控制器能够实现深度控制,降低抖振,具有较强的鲁棒性。     

高超声速飞行器自适应高阶终端滑模控制

针对高超声速飞行器的纵向运动模型,研究了飞行器输出跟踪控制问题,提出了一种将动态逆方法与高阶终端滑模控制相结合的鲁棒自适应控制方法.首先,利用反馈线性化方法对高超声速飞行器纵向模型输入输出线性化;通过设计具有全局鲁棒性的终端滑模面,提高系统的输出收敛速度;同时,采用自适应高阶滑模控制律,在不确定上界未知条件下对其进行自适应估计,从而实现控制器增益的实时在线调整,减少系统抖振;最后,基于Lyapunov理论证明了此控制策略可以保证闭环系统稳定.仿真结果表明,所设计的控制器能够实现高超声速飞行器纵向爬升机动中速度和高度的稳定跟踪控制.     

机械臂位置跟踪自适应反演滑模控制律设计

针对机械臂位置跟踪控制问题,设计了一种新型自适应反演滑模控制律。该方法利用机械臂各关节的位置和速度误差建立了滑模面函数,并根据反演原理设计了反演滑模控制律。然后,通过设计合适的自适应律对外部扰动进行在线补偿,降低了系统对外部扰动的敏感性,有效地抑制了系统的抖振。最后利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真结果说明该控制律具有较好的控制性能。