基于滑模反演的欠驱动水面无人艇航向控制

欠驱动无人艇作为一种水上重要的工作平台,其应用范围非常广泛。针对一种欠驱动水面无人艇的运动控制进行研究,首先分别建立其运动学和考虑了风浪干扰的动力学模型,得出了非线性状态空间模型;然后采用基于指数滑模面的滑模和反演相结合的控制算法设计其航向控制器;最后通过仿真和实物实验验证了设计的动力学方程和控制算法的有效性。     

一类欠驱动机械系统基于滑模的变结构控制

针对体操机器人这种欠驱动机械系统设计了滑模变结构控制律,变结构控制中采用了一种改进的指数趋近律·仿真结果表明对线性化模型所设计的变结构控制器应用在非线性系统中,仍能使机器人系统实现稳定·与极点配置方法相比较,采用滑模变结构控制方法设计的平衡控制器可使机器人系统具有更大的稳定范围(吸引域)和更强的鲁棒性·改进的指数趋近律可有效地降低变结构控制中所产生的抖动,并使系统迅速达到平衡稳定状态·     

欠驱动船路径跟踪的反演自适应动态滑模控制方法

针对欠驱动水面船的路径跟踪控制系统,提出一种反演自适应动态滑模控制方法。该系统由船舶艏摇非线性响应模型和Serret-Frenet误差动力学方程组成,并考虑建模误差和外界干扰力等不确定性。经过简化处理,将原欠驱动系统的控制问题转化为非线性系统的镇定问题。同时,基于反步方法和动态滑模控制理论,设计自适应动态滑模控制器。通过理论分析,证明在该控制器作用下,路径跟踪控制系统是全局渐近稳定的。仿真试验表明:该控制器对系统参数摄动和外界干扰不敏感,具有强鲁棒性和自适应性。     

基于时间缩放轨迹规划的水平3R欠驱动机械臂的滑模控制

本文以水平运动的3R欠驱动机械臂为研究对象,在关节空间研究其位置控制.本文详细介绍了时间缩放方法,并用该方法进行了运动规划.最后采用基于趋近律的滑模控制,以主动关节1、2与被动关节3之间的耦合关系为理论基础,实现对关节3的运动控制,使机械臂运动到要求位姿.文章还进行基于Matlab的数值仿真验证了方法的有效性.     

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.     

RBF网络干扰补偿的跷跷板系统解耦滑模控制研究

针对典型的不稳定、高阶次、多变量、强耦合、非线性的跷跷板系统,考虑环境对跷跷板的作用,提出了一种RBF网络干扰补偿解耦滑模控制(RBF-SMC)算法.通过解耦算法对模型进行解耦,并使用RBF神经网络对模型受到的干扰和不确定项自适应逼近补偿,使系统在较小的切换增益下实现较大干扰下的跷跷板平衡控制.在Matlab和Matl...     

数字孪生驱动下永磁同步电机滑模变结构一体化解耦控制

提出数字孪生驱动下永磁同步电机（PMSM）滑模变结构一体化解耦控制方法,改善永磁同步电机控制能力。构建基于数字孪生技术的永磁同步电机控制结构,通过设备层采集实际永磁同步电机运行数据及环境数据,作为数字孪生驱动数据来源,孪生建模层依据获取永磁同步电机数据,构建永磁同步电机的数字孪生驱动模型以及虚拟场景,经虚拟模型与虚拟场景耦合后,在虚拟场景中还原永磁同步电机运行状态;在孪生控制层中设计精确线性化解耦控制方法,并构建速度、电流一体化滑膜解耦控制器,在虚拟环境中通过解决永磁同步电机速度与电流之间的非线性耦合问题,完成实体电机解耦控制;同时数字孪生控制结构各层之间通过孪生数据传输实现数据交换与指令下发,实现有效的电机控制。经实验验证：经该方法控制后,永磁同步电机可在负载突加与突卸状态下保持平稳的电流与转矩,同时还可以迅速调整电机转速,使电机保持在理想状态下运行。     

分级模糊滑模解耦控制方法在二级倒立摆中的应用

采用分级模糊滑模解耦控制方法,将二级倒立摆非线性系统解耦成几个次级系统,基于Lyapunov函数的自适应规则来调解分级滑模控制器的耦合因素,并且通过仿真实验,在保证系统稳定性的基础上,获得了良好的解耦性能,同时也验证了该方法的可行性及优于采用常规模糊滑模解耦控制的解耦性能.     

小型四旋翼飞行器的滑模控制

针对1种六自由度四旋翼模型,设计滑模控制器来提高控制系统的鲁棒性。首先将四旋翼模型划分为全驱动和欠驱动2部分,全驱动子系统由高度和偏航角2个独立回路组成,而欠驱动子系统则包含4个被控量和2个控制量。然后针对全驱动系统的2个回路设计了基于反步法(Backstepping)的滑模控制,并进一步推导出有限时间终端滑模控制器。将欠驱动子系统写成一种级联标准型,并给出一种欠驱动级联形式的滑模控制器。采用Lyapunov稳定性理论证明所设计的滑模控制系统的稳定性。研究结果表明：所提出的四旋翼控制器是有效的,它不仅具有良好的鲁棒性和快速跟踪动态性能,而且能够有效地抑制抖振现象。     

一类欠驱动移动机器人动力学分析

带拖车的轮式移动机器人系统是典型的欠驱动、非完整系统．以带一节拖厢的卡车为具体分析对象,建立了其运动坐标系,在欠驱动、非完整动力学系统分析的基础上,提出了一种简化的Routh方程,并用简化的Routh方程分析了其动力学特性,给出了实际算例的仿真结果．     

一类欠驱动系统的自适应神经滑模控制

针对一类欠驱动系统在系统不确定性和外界干扰条件下的稳定控制问题,文章提出了自适应神经网络滑模控制策略。利用基于径向基函数(RBF)的神经网络在线估计系统的不确定量,采用李雅普诺夫方法设计自适应算法在线调整神经网络的参数;同时,利用带自适应算法的神经网络调节滑模控制的增益来消除滑模控制中的输入抖振现象;并通过李雅普诺夫定理论证了系统的稳定性。与传统滑模控制策略的仿真结果对比证明了系统是全局渐进稳定的,且控制器具有很好的适应性和鲁棒性。     

一类非线性系统的模糊滑模控制

对一类不确定非线性系统,提出了一种基于模糊逻辑的连续滑模变结构设计方法。由于使用模糊逻辑控制,平滑了切换信号,避免了滑模控制所固有的颤动现象。仿真结果表明,文中所提出的控制方法,对模型不确定性和外来扰动具有较强的鲁棒性。     

一类不确定非线性系统的参数自适应滑模控制

针对一类具有不确定性的非线性系统,考虑参数摄动、未建模动态和外界干扰等各种不确定性的综合影响,提出了一种基于切换增益和sigmoid函数边界层厚度的参数自适应滑模控制策略,采用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统全局稳定性.该控制方法消除了传统滑模控制的输入抖振现象,而且跟踪精度高,无须确知不确定项的界.仿真算例验证了该方法的有效性.     

一类非线性系统自适应模糊滑模控制器的设计

为了保证一类不确定非线性系统的稳定性,自适应模糊控制提出了附加监督控制的方法．在此基础上,结合滑模控制原理,提出了一种Ⅱ型间接自适应模糊滑模控制方法,该方法取消了监督控制,用滑模控制器增加了逼近误差的自适应补偿,理论分析证明控制系统全局稳定且跟踪误差收敛到零,然后将这种控制器应用到过程控制的典型对象液位控制中,仿真结果表明了该控制器的有效性和可行性．     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统提出了一种自适应模糊滑模控制方法,利用趋近律构造理想控制,利用模糊逻辑系统逼近其连续项,用自适应律和非线性补偿保证滑模到达条件成立．该方法综合了自适应模糊控制和滑模控制的优点,既保证了闭环系统的稳定性,又限制了抖振,控制效果良好,仿真结果也说明了这一点．     

非匹配不确定系统积分型滑模控制器设计

针对一类非匹配不确定性系统的滑模控制问题,在假设系统不确定性有界约束的情况下,提出了基于Lyapunov稳定的积分型滑模控制方法. 通过引入积分项,构造非匹配不确定系统的切换函数,由滑模运动的可达条件,设计系统的积分型滑模控制器（ISMC）. 采用该方法设计二自由度机械系统的控制系统,并与采用二次型调节器（LQG）的情况相比较,仿真结果表明了积分型滑模控制策略的有效性.     

控制方向未知的非线性系统自适应模糊滑模控制

针对一类带有未知外部扰动及控制方向的不确定非线性系统设计自适应模糊滑模控制器,利用Nussbaum函数估计系统未知的控制方向.模糊系统的输入为跟踪误差而不是系统状态向量,这样能提升控制器对误差变化的灵敏度.基于Lyapunov稳定性理论设计系统可调参数的自适应规则,该控制器能保证闭环系统稳定性并且跟踪误差及其各阶导数渐近趋于原点.数值仿真的结果也验证了该方法的有效性.     

离散广义双线性系统的有限时间滑模控制

利用变结构控制方法,研究了一类离散广义双线性系统的有限时间滑模控制器设计问题.利用Lyapunov函数的方法,给出了离散广义双线性系统的滑模控制的理想准滑动模态和趋近律形式的到达条件,设计滑模控制器,实现离散广义双线性闭环系统是因果的、稳定的,同时也使得滑动模在有限时间内到达切换面或切换带内实现滑模运动,通过数值算例说明了设计方法的可行性和有效性.     

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.