HLZDB-3K型防跑车装置在马兰矿的应用

阐述了HLZDB--3K型防跑车装置的组成功能、工作原理及技术指标，指出HLZDB--3K型防跑车装置能有效地对斜井运输中的失控跑车进行完整的监测、控制、捕捉和制动，工作性能可靠，使用效果较好，给斜巷运输提供了一个安全的工作环境。     

基于滑模控制的非线性追踪导引律仿真设计

基于非线性追踪动力学模型,对追踪器和目标作一般机动(速度大小和方向都可变化)追踪过程进行研究。视目标机动为不确定摄动,分别考虑追踪视线径向和法向两个滑动面,应用变结构控制理论,并采用递减边界层的方法削弱滑模抖动,设计的非线性导引律,只需知道目标的最大机动限幅值,而不用对目标的逃逸机动进行即时估计与测量。仿真研究表明,该导引律具有克服目标机动的鲁棒性,可有效地追踪机动目标,包括随机机动目标。就追踪时间和控制消耗而言,其性能比比例导引律更优。     

基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真

提出了一种基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机(LSSVM)回归估计方法．该方法构造了滚动时间窗，利用滚动时间窗内的数据优化建模．模型随着时间窗的滚动进行在线更新，并对滚动时间窗内的数据分配不同的权值以充分利用数据的信息．将基于滚动时间窗的LSSVM回归估计方法应用于软测量建模．进行轻柴油凝固点的预估．结果表明，该建模方法十分有效．     

基于网络远程控制滑模变结构控制策略

基于网络远程控制循环中存在随机通信延迟时间,影响控制循环的稳定性.提出采用滑模变结构控制来消除控制循环中随机通信延迟时间对稳定性的影响,研究了滑模变结构控制的实现方法、滑动平面求解、控制函数的实现等.滑模变结构控制的仿真结果与远程机器人直接控制结果的对比表明,前者能够保证在存在随机通信延迟时间时控制系统的稳定,证明了滑模变结构控制应用于机器人远程控制的合理性.     

基于模糊逻辑的直升机终端滑模控制

为解决终端滑模控制在系统远离平衡点时收敛速度较慢以及在平衡点附近存在高频抖振的问题,提出一种用于直升机控制的双层模糊终端滑模控制策略.该方法综合了终端滑模控制和模糊逻辑的优点,系统状态位于终端区外时采用基于模糊比例型达到律的模糊终端滑模,在终端区内采用基于连续型达到律的无抖振终端滑模.采用该方法为某型直升机的姿态稳定设计了控制律.仿真结果表明,该方法不仅保留了滑模控制所具有的鲁棒性强的特点,而且使得系统状态在远离平衡点和平衡点附近时都能快速收敛,同时消除了高频抖振.     

多变量滑模积分控制在AUV艏向控制中的应用

在多变量滑模控制中引入积分变量来设计AuV的艏向控制器．仿真结果表明，该系统保留了滑模控制的鲁棒性，放宽了对滑模控制中非线性控制增益K值的要求，从而可以克服存在海流干扰时艏向控制的静差问题．有利于AUV长距离航行中的精确艏向保持。     

基于变结构的移动机器人侧向控制器的设计

采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制.应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分.设计模糊控制嚣来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设计的有效性.研究结果表明:侧向误差较大时,模糊控制器确保移动机器人在稳定区域内沿着模态切换线减小误差;当侧向误差较小时,时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定.在控制器设计中,将移动机器人的平移速度视为渐变参数,根据侧向误差能量函数的变化进行模糊自适应调节.     

二阶系统模糊变结构控制器设计及稳定性分析

采用滑模变结构控制时不可避免会产生抖振问题,尤其是对于那些变参数及具有不可测量持续扰动的系统,通过常规方法难以克服抖振对系统控制性能带来的不利影响。为此将模糊控制与滑模变结构控制相结合,设计了一种模糊变结控制器,既保持了变结构控制的鲁棒性及快速性,又能较好地消除抖振现象,并利用描述函数法分析了该控制系统的稳定性。最后通过一个具体的导弹变系数二阶控制系统的应用实例验证了该控制器的性能。     

一类多关节机器人系统的模糊滑模控制算法仿真

针对具有参数不确定性的多关节机器人动力学系统，提出了一种基于模糊逻辑的滑模控制方案。该方案采用模糊滑模跟踪控制设计，柔化了控制信号，减轻了一般滑模控制的抖振现象。利用李亚普诺夫定理证明了闭环模糊控制系统的稳定性和跟踪误差、控制信号的有界性。仿真结果表明了所提出的控制策略是有效的。     

Design of TakagiSugeno fuzzy model based nonlinear sliding model controller

1.INTRODUCTION Sincethefirstpaperonfuzzysetswaspublished,fuzzy logiccontrol(FLC)hasattractedgreatattentionfrom boththeacademicandindustrialcommunities.Much progresshasbeenmadeinsuccessfullyapplyingFLCto industrialcontrolsystems.Manytheoreticalresultsabout stabilityanalysisanddesignoffuzzylogiccontrollersys temshavealsobeenobtained.Amongvariouskindsoffuzzycontrolmethods,manycontroldesignmethodshavebeenproposedon theTakagi Sugeno(T S)fuzzymodel[1].Thebasic ideaofthesemethodsincludestwos…