SCARA机器人的模糊自适应滑模控制

为了提高SCARA机器人的轨迹跟踪控制性能,提出一种双模糊自适应滑模控制。采用一自适应模糊控制器,根据滑模到达条件对滑模切换增益进行估算,消除滑模控制中输出力矩的抖振现象,增强其对不确定性因素的适应能力。采用另一自适应模糊控制器对指数趋近律系数进行修正,改善由于大范围初始位姿产生的偏差而引起的大力矩和速度跳变问题。基于Lyapunov方法进行了稳定性证明,保证控制系统的稳定性与收敛性。仿真实验结果表明,该方法应用于SCARA机器人,跟踪效果良好并产生了平滑的力矩输出和速度输出。     

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。     

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。     

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。     

基于模糊切换增益调节的燃气流量滑模控制

将模糊控制方法与滑模控制方法相结合,针对燃气流量调节伺服系统设计一种基于模糊切换增益调节的滑模控制器,固冲发动机流量调节伺服控制系统的不确定部分通过滑模控制器来补偿,从而可实现固冲发动机流量调节伺服系统的鲁棒控制。使用matlab对固冲发动机流量调节伺服系统进行建模仿真并与单纯使用滑模控制方法进行比较,仿真结果表明基于模糊切换增益调节的固冲发动机模糊滑模控制系统具有较好的给定适应性和抗干扰性,采用该控制方案能有效的抑制系统随机干扰对控制系统的不利影响,控制效果优于纯滑模控制方法,消弱了控制信号的抖振,为提高固冲发动机流量调节控制系统的动态性能奠定基础。     

基于滑模控制的室内移动机器人路径跟踪

为解决室内环境下移动机器人的路径跟踪问题,建立了移动机器人的数学模型,并构造一种新型滑模控制趋近律。采用该趋近律设计滑模控制律,并利用李雅普诺夫定理证明了系统稳定性。采用所设计的滑模控制器对室内移动机器人进行路径跟踪实验,仿真结果验证了该方法的有效性。     

水下目标多平台协同定位和跟踪方法

提出了一种融合多平台方位观测数据的水下声学目标定位跟踪方法。该方法采用多级多假设跟踪对目标状态进行滤波和关联,第一级基于每个平台波束域检测结果独立使用多假设跟踪方法对目标方位角进行初级跟踪;第二级首先通过多平台联合似然概率估计多目标初始位置,再用多假设跟踪方法对不同平台初级跟踪的方位角航迹进行关联,最后通过关联的角度值和扩展卡尔曼滤波对多目标位置进行序贯估计。仿真结果证明,该方法能以更少计算量实现更优定位性能,优于单级多假设跟踪方法.海试数据处理结果表明,存在较多干扰的情况下,单级方法跟踪过程中丢失目标,而多级方法实现了对目标的全程跟踪,且收敛后定位误差在70m内。该方法可降低噪声干扰对数据关联及目标定位的影响,并通过多平台协同消除线阵的方位模糊,适用于移动多平台声学目标定位和跟踪场景。      

受扰统一混沌系统的主动自适应模糊积分滑模控制

针对受扰统一混沌系统,提出一种主动白适应模糊积分滑模控制方法．在保持原非线性积分滑模控制暂态性能的同时,设计了一种改进非线性积分滑模控制方法,保证了系统的稳定性．所提出控制方法减小了统一混沌系统的不可控状态和自适应模糊补偿项的逼近精度对系统状态误差的影响．基于Lyapunov稳定性理论分析了系统的稳定性．数值仿真结果表明,在存在参数摄动和外部扰动时,能将统一混沌系统控制到目标点上．数值仿真验证了所提出控制方法的有效性．     

基于ESO的装甲车辆稳瞄系统积分滑模控制

针对装甲车辆稳瞄系统中存在摩擦力矩、参数漂移等非线性扰动因素造成系统性能下降的问题,设计一种基于扩张状态观测器（ESO）的积分滑模控制策略。在基于状态变量的滑模面中引入了误差积分补偿项,有利于降低系统的稳态误差,同时突破了常规滑模控制中被跟踪信号的各阶导数均需已知的限制;利用ESO对系统内外扰动进行观测补偿,减小了滑模控制所需要的切换增益,削弱滑模控制容易出现的抖振现象。仿真及实验结果表明,跟踪精度保持在0.5％以内,系统最大稳定误差小于0.1 mrad,该控制策略能够很好地抑制各种非线性扰动因素的影响,有效地改善系统的控制性能。     

基于径向基函数神经网络的多关节机器人滑模控制器

针对具有不确定性的多关节机器人系统,提出了一种径向基函数神经滑模控制方法;该控制方案采用全局滑模面,将神经网络的非线性映射能力与滑模控制的特点相结合,利用径向基神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界,消弱了由滑模控制产生的抖动,同时保证了系统的鲁棒性;基于李亚普诺夫定理给出了系统稳定性的充分条件;仿真结果表明,该方法具有良好的轨迹跟踪和速度跟踪性能,提高了对于建模误差和不确定干扰等因素的鲁棒性。     

Control of chaos

We review the subject of control of chaotic systems paying special attention to exponential control. We also discuss the application of synchronization of chaotic systems to security in communications.     

多控制融合的嵌入式控制系统通信设计

针对目前康复护理床功能单一化、智能程度低等问题,设计了一套融合ARM与DSP双控制器的智能实时控制系统。该系统主控制器采用ARM进行实时控制,DSP作为副控制器接收采集的人脸信息,并进行人脸识别判断。智能控制系统主要对主控制器ARM与副控制器DSP通过SPI通信时的硬件和软件进行了详细的阐述。通过实验测试可知,ARM与DSP通过SPI通信稳定可靠且速率快,整个双控制智能实时控制系统具有良好的控制效果。     

Control of Unknown Chaotic Systems Based on Neural Predictive Control

We introduce the predictive control into the control of chaotic system and propose a neural networkcontrol algorithm based on predictive control. The proposed control system stabilizes the chaotic motion in an unknownchaotic system onto the desired target trajectory. The proposed algorithm is simple and its convergence speed is muchhigher than existing similar algorithms. The control system can control hyperchaos. We analyze the stability of thecontrol system and prove the convergence property of the neural controller. The theoretic derivation and simulationsdemonstrate the effectiveness of the algorithm.     

Control of Unknown Chaotic Systems Based on Neural Predictive Control

We introduce the predictive control into the control of chaotic system and propose a neural network control algorithm based on predictive control. The proposed control system stabilizes the chaotic motion in an unknown chaotic system onto the desired target trajectory. The proposed algorithm is simple and its convergence speed is much higher than existing similar algorithms. The control system can control hyperchaos. We analyze the stability of the control system and prove the convergence property of the neural controller. The theoretic derivation and simulations demonstrate the effectiveness of the algorithm.     

纳米氧化锌的过饱和控制生长与大小分布控制.

"在非水介质中合成了纳米氧化锌,测定了纳米氧化锌的紫外吸收光谱,并用有效质量模型计算了粒子大小,开发并命名了一种称之为纳米粒子过饱和控制生长的技术,该技术涉及将小的纳米粒子悬浊液加入到大的粒子悬浊液中,结果因为不同大小粒子间的溶解度差异小的粒子将全部溶解,大的粒子将整体长大,大粒子悬浊液的粒子数将保持不变,大粒子的生长速度显著比Ostwald老化的高．该技术最显著的特征是只要最初两悬浊液粒子大小的差异足够大,分布不是太宽,则粒子大小的分布将会因为粒子如此长大而变窄．"     

基于期望控制函数频率特征的解耦多变量控制

提出一种简单的解耦多变量系统比例积分微分(PID)控制器设计方法;首先,将多变量过程前馈解耦为多个独立单回路系统,利用解耦器对角环节保证解耦器的稳定性和可物理实现性;其次,针对每个已解耦单回路系统,提出同时考虑设定值跟踪、扰动抑制和鲁棒稳定性要求的期望闭环传递函数,由此得到期望控制函数,并基于期望控制函数的频率特征快速获取PID控制参数;最后,示例了解耦多变量控制器的设计过程;仿真结果表明该解耦PID设计法对一般多变量时滞过程的控制是有效的。     

兰州放射性束流线(RIBLL)的控制系统

介绍了兰州重离子加速器国家实验室放射性次级束流装置(RIBLL)的控制系统的原理、组成及其结构.     

基于自适应模糊控制的节能装置研究

针对凹版印刷干燥设备,设计节能装置,该装置利用压缩机换热原理,对余热进行再循环利用。设计自适应模糊PID节能控制系统,完成对压缩机,调功器,变频器的实时控制。利用组态软件完成系统界面设计,人机交互简洁,操作方便。控制算法采用自适应模糊PID控制,依靠数据信息来调整模糊逻辑系统的参数,通过在线计算得到最佳控制器参数,抑制不确定性对系统的影响。将节能装置应用到凹版印刷机,实验数据显示,系统耗能减少,效率得到提高,达到节能目的,证明了节能系统的有效性,具有较强的应用价值。     

Control and synchronization of Chaotic Attitude Control of Satellite with Backstepping controller

A backstepping control system is proposed to control and synchronize the attitude dynamics of a satellite subjected to deterministic external perturbations which induce chaotic motion when no control is affected in this paper. The proposed method is a systematic recursive design approach based on the choice of Lyapunov functions for constructing feedback control laws. The effectiveness of the proposed control scheme is verified by the simulated results.