基于径向基函数神经网络的Lorenz混沌系统滑模控制

针对受参数不确定和外扰影响的混沌Lorenz系统，提出一种基于径向基函数（RBF）神经网 络的滑模控制方法.基于被控系统在不稳定平衡点处状态误差的可控规范形，设计滑模切换 面并将其作为神经网络的唯一输入.单入单出形式的RBF控制器隐层只需7个径向基函数，网 络的权值则依滑模趋近条件在线确定.仿真表明该控制器对系统参数突变和外部干扰具有鲁棒性，同时抑制了抖振. 关键词： 混沌控制 滑模 径向基函数神经网络 Lorenz系统     

高超声速飞行器轨迹跟踪的反步滑模控制

针对高超声速飞行器轨迹跟踪控制问题,基于纵向动力学的输入/输出线性化模型,设计了一种基于反步法与滑模控制相结合的反步滑模跟踪控制器;这种控制器对系统匹配不确定性和非匹配不确定性都具有较强的鲁棒性,跟踪收敛快速性良好;对反步滑模跟踪控制器和一般滑模跟踪控制器进行了控制参数仿真优化,对比研究了速度跟踪、高度跟踪、速度高度同时跟踪和正弦速度跟踪条件下两种控制器的快速性和鲁棒性,证实了文章方法的有效性。     

受扰统一混沌系统基于RBF网络的主动滑模控制

针对受外扰影响的统一混沌系统,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的主动滑模自适应控制方法.将被控系统分解为受控子系统和自由子系统,利用主动控制思想,建立受控子系统在目标点处的状态误差的可控标准型,设计出一个结构简单的基于滑模趋近率在线参数整定的RBF函数神经网络控制器,并且基于Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性.仿真结果表明该控制器对系统参数突变和外部干扰具有鲁棒性,同时抑制了抖振. 关键词： 统一混沌系统 主动控制 滑模控制 RBF网络     

基于神经网络和滑模控制的不确定混沌系统同步

基于滑模控制技术和径向基函数神经网络,设计出一种神经滑模控制器,实现了两个不确定混沌系统的同步.控制器的设计不依赖于系统的数学模型,只与系统的输出状态有关,而且对参数不确定性和外界干扰具有较强的稳健性.最后,利用本方法设计出控制器实现了未知Lorenz系统的自同步、未知Lorenz系统与Chen系统之间的异结构同步,而且响应时间短,同步效果好. 关键词： 混沌同步 滑模控制 神经网络 不确定混沌系统     

RBFNN结合自适应边界的机器人手臂轨迹跟踪控制系统设计

针对机器人手臂动态模型中存在动态不确定性问题,提出一种结合径向基函数神经网络(RBFNN)和自适应边界控制的机械臂轨迹跟踪方法。利用RBF神经网络在线学习系统中现有的结构化和非结构化不确定性,近似补偿未知动态部分;利用自适应边界来估计非结构化不确定性上的未知边界和神经网络重建误差;通过加权矩阵产生的李雅普诺夫函数证明了该系统具有渐进稳定性。利用三自由度机械臂进行实验,结果表明,相比其他几种较为先进的控制器,本文设计的控制器具有最优的控制精度。     

运输机重装空投二阶终端滑模控制方法研究

针对重装空投过程中,货物的持续移动及瞬间出舱影响空投任务完成性、威胁飞行安全等问题,提出了一种二阶终端滑模纵向飞行控制方法;该方法利用非线性多输入多输出反馈线性化完成系统解耦线性化,在此基础上采用二阶终端滑模变结构控制设计系统内环速度与俯仰姿态跟踪控制器,保证了系统鲁棒性,结合外环PID高度保持控制器完成了整个飞行控制系统的设计;数值仿真结果表明,该系统具有良好的响应特性,且对系统不确定性具有较强的鲁棒性。     

压电驱动快速反射镜的自适应反演滑模控制

由压电驱动器驱动的快速反射镜(FSM)广泛应用于各种精密稳定跟踪系统,FSM的控制精度决定了系统的跟踪精度。但压电驱动器具有严重的迟滞非线性干扰,针对这一缺点,应用自适应径向基RBF神经网络对迟滞干扰进行非线性逼近,并在此基础上结合滑模控制和反演法,设计了自适应反演滑模(ABSM)控制器。仿真实验表明,相对于滑模控制器,ABSM控制器的最大跟踪误差和均方根误差为分别降低了57.26%和52.53%,提高了FSM的控制精度。     

高超声速飞行器的滑模边界层模糊自适应控制方法研究

针对高超声速飞行器飞行过程中存在的高度非线性、强耦合、参数不确定性等问题提出了一种基于滑模边界层模糊自适应的控制方法;首先将纵向模型进行精确线性化,通过引入一个滑模边界层可调参数,在边界层外施加基于正切趋近律的准滑模控制律;在边界层内,去掉准滑模控制律,采用饱和函数法设计的控制律;边界层参数用模糊逻辑系统进行在线调节,从而消除了系统处于准滑动模态时的高频抖振;仿真结果表明:该方法在保证控制系统具有良好跟踪性能的同时,具有削弱抖振的能力和强鲁棒性。     

离心-振动试验系统振动位移跟踪的高阶滑模控制

针对离心-振动试验系统的振动位移跟踪控制存在参数不确定性和干扰的问题,提出了一种基于高阶滑模的振动位移跟踪控制方法;首先介绍了高阶滑模控制基本原理,并建立了离心-振动复合试验系统数学模型,然后引入虚拟控制项,利用李雅普诺夫第二法推导出高阶滑模振动位移控制律;仿真结果表明该方法能够有效降低系统抖振,使得控制作用平滑连续,并实现振动位移跟踪的精确定位,具有较高的控制精度和可靠性。     

基于径向小波神经网络的混沌系统鲁棒自适应反演控制

设计了一种具有自适应性和鲁棒性的反演控制律, 实现了对含有系统不确定性的类Rossler系统的控制. 首先通过小波神经网络辨识系统的非线性部分, 将系统转化为含有结构不确定性和参数不确定性的参数化模型; 然后, 对于系统中的参数不确定性, 设计自适应控制律, 在线估计未知参数; 对于系统中的结构不确定性, 设计鲁棒控制律, 使得系统具有鲁棒性. 最后, 通过仿真实现, 验证了以上控制方法的有效性.     

BTT导弹基于扩张状态观测器的滑模控制律设计

针对BTT导弹非线性动力学模型中的参数不确定性及系统存在未知外部干扰的问题,提出了一种基于扩张状态观测器的滑模控制设计方法;将系统参数不确定性和未知外界干扰作为系统的复合干扰,采用扩张状态观测器估计系统的复合干扰,并实时补偿;利用Lyapunov方法证明系统的稳定性;该控制器算法简单、计算量小,更易于实际工程应用;仿真结果表明,设计的控制器对导弹控制系统受到的复合干扰具有较强的鲁棒性和稳定性,满足导弹姿态快速机动和高稳定度的控制要求,性能指标明显优于滑模控制器。     

基于自适应滑模控制的大型望远镜低速控制

为了提高永磁同步电机驱动的大型望远镜转台的低速跟踪性能,设计了自适应滑模控制器以实时抑制系统的参数不确定性和外部扰动对系统的影响。为了优化控制器参数和缩短控制系统的调试周期,辨识出了转台控制系统的控制模型,同时建立了系统内部的非线性因素模型,综合上述模型对系统进行了集成仿真。仿真和实验结果证明了所设计的自适应滑模控制器对系统参数不确定性、外部扰动和噪声具有较好的鲁棒性,对望远镜转台的低速控制效果良好。     

不确定混沌系统的径向基函数神经网络反馈补偿控制

对不确定混沌系统控制问题, 研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)的反馈补偿控制方法. 该方法首先用RBFNN对混沌系统的动力学特性进行学习, 然后用训练好的RBFNN模型对混沌系统进行反馈补偿控制. 该方法的特点是不需要被控混沌系统的数学模型,可以快速跟踪任意给定的参考信号. 数值仿真试验表明了该控制方法不仅具有响应速度快、控制精度高, 而且具有较强的抑制混沌系统参数摄动能力和抗干扰能力.     

用滑模控制方法实现具有扇区非线性输入的主从混沌系统同步

分析了一个具有扇区非线性输入且含有参数不确定性以及外部噪声干扰的主从混沌系统的同 步控制问题.设计了一类同步滑模变结构控制器，并从理论上证明了该控制器的有效性.研究 表明该控制器不受受控系统的参数变化和噪声干扰的影响，具有很强的鲁棒性.最后通过对 主从Duffing_Holmes系统的仿真研究，验证了该控制器的有效性. 关键词： 混沌同步 滑模变结构控制 扇区非线性输入 不确定性     

基于螺旋算法的桥吊时变滑模控制器设计

针对桥吊防摇定位控制中普遍存在的参数变化和摩擦等不确定性扰动以及滑模变结构控制的抖振问题,基于LuGre摩擦力模型和桥吊的动力学模型,采用基于螺旋算法的二阶滑模控制技术,提出了一种基于螺旋算法的时变滑模控制方法;该方法首先利用时变滑模技术实现了控制器在滑模趋近阶段无鲁棒性的问题,然后采用螺旋算法抑制了桥吊运行过程中存在的不确定性扰动,并且使得控制律为连续信号,从而有效抑制了抖振;利用李雅普诺夫方法证明了该控制器全局稳定性,并保证其有限时间内收敛特性;仿真结果表明了控制方法的有效性。     

非匹配不确定交叉严反馈超混沌系统神经网络反演同步

针对一类具有非匹配不确定性的交叉严反馈超混沌系统,提出一种基于多层前向神经网络的反演自适应同步设计方法.利用神经网络估计系统中的不确定性,运用滑模控制和交叉自适应反演控制处理系统中的非匹配不确定性及神经网络的逼近误差, 当虚拟控制项系数不过零时可保证系统的同步误差趋向于零,过零时可保证同步误差有界. 数值仿真证明了提出的控制方案的有效性.     

飞行模拟转台非线性干扰观测器反步滑模控制器设计

本文针对考虑不确定性的飞行模拟转台伺服系统,提出了一种基于非线性干扰观测器的反步全局滑模补偿控制方法。该方法采用反步控制方法设计转速期望虚拟控制,然后利用非线性干扰观测器观测系统不确定干扰,进而对引入非线性干扰观测器的系统设计自适应全局滑模控制器,实现了飞行模拟转台伺服系统期望转角信号的鲁棒跟踪控制,仿真结果表明,该方法控制效果良好,具有很好的工程应用价值。     

混沌系统的非线性连续预测变结构控制与同步

在连续时间混沌系统的控制与同步问题统一处理的基础上,给出一种可实现两个相同或不同连续时间混沌系统的控制与同步的预测变结构控制方法.其控制器由针对对象标称非线性模型设计的连续预测控制器和针对对象不确定性设计的滑模变结构控制器组成.所提出的方案具有变结构控制鲁棒性强的优点,实现了系统对参考信号的追踪控制.数值仿真表明了本方法的有效性 关键词： 混沌同步 预测控制 滑模 变结构 鲁棒性     

不确定非线性光电伺服系统滑模自适应控制

针对同时存在参数不确定性和结构不确定性的非线性光电伺服系统,运用自适应原理对系统的参数进行在线估计,同时提出一种改进的指数趋近律,并结合滑模控制（变结构控制）策略设计系统的滑模自适应位置控制器（APR）。以等效正弦1.2sin(0.93t)作为仿真输入,在0.45s后跟踪误差小于60μrad,表明该控制方法对此类不确定非线性系统的控制效果良好。     

基于模糊滑模的有限时间混沌同步实现

提出了混沌同步有限时间实现问题.应用全程滑模控制技术，选择指数型终端滑模趋近律来设计滑模控制器，以实现一类混沌系统的状态同步.该设计方案针对混沌系统的参数不确定性和外界扰动，引入模糊基函数网络，在线估计不确定性和外部扰动的界值.同时该方案消除了滑模控制的到达阶段，状态始终保持在滑模面上，并能在有限时间内趋近于原点.最后以Duffing系统为例研究验证同步策略的可行性和有效性.