基于全局滑模控制的线控转向控制器设计

针对线控转向(steer-by-wire,SBW)系统快速稳定性的要求,在对滑模控制进行研究的基础上,对全局滑模控制进行改进,设计了SBW系统前轮转角跟踪控制方法,实现了前轮对目标转角跟踪的有效控制并进行了数字仿真实验.仿真结果表明:所设计的快速全局滑模控制器可以更好地跟踪前轮目标转角理想值,使跟踪误差控制在±0.02 rad以内,同时提高了转向系统的稳定性.     

欠驱动船舶直线航迹的滑模控制方法

针对一类欠驱动水面船舶的直线航迹跟踪控制问题,考虑运动响应模型的建模误差和外界干扰力等非匹配不确定性影响,基于滑模控制理论和Backstepping法,提出了一种反步自适应滑模控制律.借鉴Backstepping法的设计思想,利用一种改进积分型的滑模控制方法和自适应技术,设计了直线航迹跟踪控制的滑模控制律,并证明该控制律保证了航迹跟踪系统的全局渐进稳定性.最后,仿真对比结果验证了所提出控制器的有效性.     

基于SOPC Builder的空间光通信ATP精跟踪控制器的设计实现

采用SOPC builder设计实现了ATP精跟踪控制器子模块,控制器采用PID控制算法,经过最终两个端机联调,跟踪精度达到系统要求.     

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.     

带摩擦补偿的滚珠丝杠副进给系统自适应滑模控制

为了提高滚珠丝杠副进给系统的跟踪性能,采用了带摩擦补偿的自适应滑模控制方法.基于滚珠丝杠副进给系统轴向振动特性建立了两自由度的质量模型,根据模型的状态方程设计了系统的反演滑模控制器,考虑到外界干扰的影响设计了带自适应律的自适应滑模控制器.采用基于Stribeck摩擦模型的摩擦补偿方法和遗传算法对滚珠丝杠副进给实验台的Stribeck摩擦模型进行了参数辨识.采用建立的控制方法在实验台上进行了轨迹跟踪实验.实验结果表明:在没有使用摩擦补偿情况下自适应滑模控制器最大跟踪误差为31.85μm;使用带摩擦补偿的自适应滑模控制器,其最大跟踪误差减小为15.55μm.实验结果证明了针对滚珠丝杠副进给系统轴向振动特性模型设计的自适应滑模控制器具有较高的跟踪性能,并且采用带摩擦补偿的自适应滑模控制方法显著提高了滚珠丝杠进给系统的跟踪精度.     

激光通信ATP精跟踪光斑探测相机

分析了激光通信ATP精跟踪系统中高精度光斑探测提取的需求,阐述了ATP精跟踪光斑探测相机设计思路以及光斑质心提取算法的硬件实现方法.根据激光通信ATP精跟踪系统所的需要性能参数研制了高性能光斑探测相机.通过测试验证了,当相机达到2.5 kHz的探测频率,光斑质心位置提取精度优于0.1像元.所以相机的性能能够满足ATP精跟踪系统所需的探测带宽和探测精度.     

一种新型滑模控制的有源电力滤波器

以三相三线制有源电力滤波器为研究对象,针对传统滑模控制在保证系统鲁棒性的前提下跟踪误差较大的问题,采用一种滑模控制与反推控制相结合的控制策略.首先建立并联型有源电力滤波器在αβ静止坐标系下的数学模型,然后设计反推滑模控制器,最后对其进行仿真和实验研究.仿真实验结果表明,反推滑模控制不仅使系统具有良好的鲁棒性而且有效地改善了跟踪误差.     

水下机器人-机械手系统末端执行器固定时间轨迹跟踪控制

针对四自由度水下机器人搭载二自由度机械臂的水下机器人-机械手系统,设计一种基于固定时间扰动观测器的积分滑模控制方法.利用固定时间特性,设计固定时间扰动观测器实现对未建模动态与外部扰动的观测,并设计了一种基于积分滑模的固定时间轨迹跟踪控制策略.仿真研究表明,设计的控制方法可在固定时间内使水下机器人-机械手系统末端执行器精...     

基于滑模控制的液位系统研究

探讨了滑模变结构控制的设计原理,设计了一种滑模控制器,实现了单输入单输出系统的控制,并利用MATLAB／SIMULINK搭建系统进行仿真,研究了基于滑模变结构控制的三容水箱液位高度控制器对于系统输人的跟踪效果．并与传统PID控制相比较,体现了滑模变结构控制的动态、稳态品质良好,对输入信号跟踪效果理想,鲁棒性好,比传统PID控制更为优越．     

一类不确定非线性系统的改进积分滑模跟踪控制

针对一类不确定非线性系统的滑模跟踪控制,在切换函数中引入跟踪误差的积分项,并用各状态变量代替各误差项,消除了传统滑模跟踪控制所需的被跟踪信号的一阶及高阶导数己知的假设.同时为了防止在初始误差较大的条件下积分饱和引起的超调较大的问题,设计了一种改进积分型滑模面.在边界层外,通过调节因子对积分项进行削弱;在边界层内,采用传统积分以减小系统稳态误差.仿真研究表明,此滑模控制方法具有良好的控制性能及较强的鲁棒特性.     

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.     

新型三相三线制并联有源滤波器的模糊滑模控制方法

为了提高有源滤波器参考电流跟踪控制的精度,改善系统对非线性负载扰动的鲁棒性和适应性,采用一种新型的模糊滑模控制方法,设计了一种模糊滑模控制器,用于三相三线制并联有源滤波器的参考电流跟踪控制.谐波电流检测采用p-q谐波电流检测方法,能快速、准确地检测出负载电流中的谐波分量.直流侧电压采用PI控制方法实现稳定控制.Simulink仿真结果显示,与传统的滞环比较控制方法相比,所设计的新型模糊滑模控制方法能够有效地降低跟踪误差,提高有源滤波器的谐波补偿效果.     

基于终端滑模的多关节机器人跟踪控制

针对具有不确定性干扰的多关节机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了全局有限时间跟踪控制器设计;首先,根据多关节机器人动力学模型的特点,基于非奇异终端滑模控制技术并利用滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器;在该控制器的作用下,跟踪误差不仅能够在有限时间内从任意初始状态到达滑动面,而且也能在有限时间内沿着滑模收敛到原点;其次,由于所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象;针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而消除了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性。     

基于Lyapunov稳定性的爬壁机器人路径跟踪双环滑模控制

针对爬壁机器人路径跟踪控制问题,提出一种双环滑模控制算法。该算法是以建立的爬壁机器人运动学模型为基础,设路径跟踪偏差信息为滑模切换函数,结合backstepping思想设计了控制率,通过Lyapunov函数验证其稳定性,实现了外环位置和内环姿态的准确跟踪。对于环境的不确定性,采用提高内环增益大于外环的方法解决。将设计的双环滑模控制器与一般滑模控制进行轨迹跟踪仿真比较,并对直线轨迹跟踪进行了实验验证,结果表明:本文设计的路径控制器能较快达到零误差跟踪,整个控制过程和过渡过程准确且平滑,所以该算法可有效提升爬壁机器人工作水平。     

移动机器人滑模路径的跟踪控制

针对移动机器人的路径跟踪问题,基于反演思想设计了滑模路径跟踪控制器,并利用低通滤波器有效地减弱了控制过程中的干扰.由于该控制器的动态性能不理想,因此采用有界输入的方法对其进行控制律的改进,并简化了控制器的设计.仿真结果表明,改进后的滑模控制器跟踪效果良好,动态响应快,且保证了移动机器人的全局渐近稳定路径跟踪控制.     

空间机器人的SVM非线性补偿滑模控制研究

为提高机械臂末端跟踪目标轨迹速度, 提出了一种基于SVM(Support Vector Machine)非线性模型估计的滑模控制方法。该方法通过SVM对参数不确定非线性项进行估计, 对空间机器人动力学模型进行补偿。这种从整个闭环系统稳定性出发设计的SVM非线性补偿滑模控制器, 不需要确切的数学模型, 从而提高了快速跟踪目标轨迹, 减小跟踪误差的动力学系统性能。仿真结果验证了该控制方法的有效性、可行性。     

磁悬浮系统的反推滑模控制

针对磁悬浮系统的非线性、开环不稳定性,将其模型在平衡点附近线性化,并根据得到的状态方程设计了对系统不确定性具有较强鲁棒性的反推滑模控制器,实现了对磁悬浮系统的闭环稳定控制。在Matlab Simulink仿真环境下建立系统的实时控制框图并通过RTW工具箱生成可执行代码,实现了钢球的悬浮与控制。实验结果表明,所设计的反推滑模控制器能实现钢球的稳定悬浮并具有良好的动态跟踪性能。     

机械手的神经网络直接离散时间自适应控制算法

提出了一种机械手的神经网络直接离散时间自适应控制算法。该算法是神经网络方法和自适应动态滑动模控制方法的集成。自适应动态滑动模控制的作用有两个：其一是在神经网络控制失灵的情形下提供控制系统的全局稳定性；其二是改善系统的跟随性能。整个系统的全局稳定性和跟随误差的收敛性采用李雅普诺夫稳定性理论进行了证明，并得到了一种新颖的神经网络权值调整算法。     

永磁无刷直流电动机非奇异终端滑模控制系统设计

为了提高无刷直流电动机控制系统的鲁棒性和控制精度,将非线性滑模控制方法引入控制系统中,设计了全局非奇异终端滑模控制律,并证明了所设计控制律可以控制系统从任意初始状态在有限时间内到达平衡点,在滑模面上,控制系统对外界扰动完全免疫.Matlab仿真结果表明,非奇异终端滑模控制方法比线性滑模和传统PID控制方法具有更好的控制效果.     

非匹配不确定非线性系统的滑模跟踪控制

在非匹配不确定非线性系统中,系统状态之间无通常的积分关系,从而无法得到系统状态的各阶导数,因此,那些其于系统状态各阶导数的滑模控制方法也就无法实现,为此,在利用多级滑模观测器对系统状态的各阶导数进行估计的基础上,针对非匹配不确定非线性系统,采用合成输入这一概念来构造滑动面,将其选取为跟踪误差及其积分、微分的线性组合,利用Lyapunov方法对滑模控制律进行设计,以实现滑动模,进而实现此类系统的跟踪控制,设计过程同时也证明了,利用多级观测器,该滑模控制方法对非线性不确定性因素具有鲁棒性,闭环系统在有限时间进入滑动模态,仿真算例证实了该方案的可行性。