王龙[1]2010年在《不确定性系统的新型滑模控制算法研究》文中提出滑模变结构控制对系统参数的摄动、外界干扰以及系统的不确定性具有完全鲁棒性,因此受到国内外学者的重视。当滑模变结构控制系统状态轨迹的速度有限大,运动点到达切换面时,由于惯性,运动点穿越切换面,从而形成抖振。抖振是滑模变结构控制的主要危害之一。本文在指数趋近律滑模变结构控制的基础上,研究了一种新型趋近律滑模变结构控制算法,在保证系统鲁棒性的前提下,有效的削弱了不确定性系统滑模变结构控制的抖振。本文主要包括以下几个方面内容:在查阅文献的基础上,总结了滑模变结构控制理论的起源、发展、国内外研究现状以及滑模变结构控制的应用。叙述了滑模变结构控制的定义、特征以及滑模变结构控制的设计方法。分析了滑模变结构控制抖振的产生原理,并对目前国内外削弱抖振的主要方法进行了比较。趋近律法是削弱滑模变结构控制抖振的主要方法之一,主要包括等速趋近律法、幂次趋近律法、一般趋近律法和指数趋近律法,其中在滑模变结构控制中常用的是指数趋近律法。本文在对这四种趋近律法进行分析的基础上,对指数趋近律法滑模变结构控制进行了建模和仿真,通过对仿真结果的分析得出,当系统不确定性较小时其削弱抖振的效果明显,当系统不确定性增大则效果变得不理想。研究不确定系统的滑模变结构控制时,在原有指数趋近律法的基础上研究一种当滑模变结构控制系统的不确定性较大时也能有效削弱抖振的新算法,有重要的现实意义。通过分析李亚普诺夫方法在不确定性系统滑模控制中的应用,考虑用李亚普诺夫函数来评价状态轨迹和超平面的距离,以此来判断状态轨迹是否最终收缩在原点,可以解决系统不确定性较大时的抖振问题。针对指数趋近律法的局限性,重新数学建模,利用李亚普诺夫方法进行分析,提出了一种新型趋近律控制算法。该算法的仿真结果表明:其状态轨迹能快速地趋向切换面,当运动段接近切换面时,趋近速度又大大降低、过渡时间减小,与传统指数趋近律相比,不确定型系统的抖振进一步减小。
刘成菊[2]2007年在《线性时滞不确定性系统的滑模变结构控制》文中研究说明时滞和不确定性广泛存在于各类实际系统中，是导致系统不稳定和动态性能下降的重要因素。所以充分考虑时滞和不确定性因素对系统控制效果的影响，设计具有较强鲁棒性的控制器具有重要的理论意义和实际应用价值。滑模变结构控制的突出优点是滑动模态对于匹配的参数不确定性以及外界扰动具有完全的鲁棒性，并且滑动模态的动态品质是可以预先设计的。同时设计方法简单，易于实现。它为不确定性系统、非线性、时滞、时变以及干扰源多的系统的鲁棒设计提供了一种有效的方法。本文关注时滞不确定系统的滑模变结构控制，针对不同类型的时滞不确定系统，研究其滑模控制器的设计问题。研究内容概括如下：1．研究一类存在控制时滞的不确定性系统的最优滑模控制问题。定义线性无时滞变换，将时滞系统转化为无时滞系统，在新坐标下，研究基于二次型性能指标的最优滑模面的设计方法，设计了动态不连续控制律，保证滑模存在条件和到达条件，并有效削弱抖振。数值算例及在化工反应过程中的应用研究验证该设计方法的有效性。2．研究一类存在状态时滞的不确定性系统的全滑模控制器的设计问题。提出了一种积分滑模面的设计方法，实现了不确定时滞系统的全局鲁棒滑模控制。系统地给出了全滑模控制器的设计过程。仿真研究验证了设计控制策略的有效性。3．以同时存在状态时滞和控制时滞的不确定性系统为研究对象，基于线性变换，提出了一种设计全滑模控制器的新思路。首先定义线性变换将系统转化为只显含状态时滞的不确定性系统，在新坐标下，进行全滑模控制器的设计。设计的积分滑模面，消除了趋近阶段，实现了全滑模控制。设计控制律确保滑模的存在条件，并能有效克服不确定性的影响。以延时网络控制系统为对象，设计全滑模控制器，仿真结果表明该控制方法鲁棒性好，是镇定延时网络控制系统的有效方法。4．总结论文的主要工作，并指出今后的研究方向。
李军红[3]2004年在《变结构控制抖振问题的研究及仿真》文中进行了进一步梳理滑模变结构控制对系统参数的摄振、外界的扰动、系统的不确定性等具有独特、优异的鲁棒性，并且算法简单，一直吸引着诸多学者的研究兴趣。但当系统运动状态到达滑动平面后，会在滑动平面附近产生高频抖振，这将会影响系统控制的精度，增加能量的消耗，并可能激发系统未建模部分的强烈振荡，以致系统难以实现。抖振问题是滑模控制应用于工程实践中的最大障碍，已成为变结构控制研究的重点。 本文主要针对滑模变结构控制系统的抖振问题进行了研究。比较全面地查阅了关于变结构控制理论的文献，总结了滑模变结构控制的发展历史和特点，详细介绍了变结构控制的基本概念、基本定义、基本性质、基本原理以及设计方法；系统分析了变结构控制系统抖振产生的机理，并阐述了国内外目前对抖振问题的研究现状以及消除抖振的主要方法；针对传统抑制和消除抖振方法的不足，改进了传统方法，得到了叁种新的消除抖振的方法——即改进的指数趋近律法、可变边界层法和附加连续项法；针对不确定性线性系统，在变结构控制策略中引入模糊逻辑和自适应理论来消除滑动平面上的抖振，提出了一种自适应模糊积分变结构控制方案(AFIVSC)，利用模糊逻辑来柔化控制量中非线性不连续部分，采用自适应理论，根据系统不确定性大小在线调整模糊输出量的隶属函数，另外，鉴于模糊控制本质上是有静差的，所以本文选择了带积分项的切换函数，由于积分项的存在使系统较正为无静差系统。 本文从理论上对所提出方法进行了证明，并运用MATLAB／SIMULINK6.0进行了仿真，仿真结果表明了这些方法的正确性和有效性。 在论文的最后，对全文进行了总结，对后续工作进行了展望。
李庆波[4]2013年在《智能制导律的设计及其仿真研究》文中提出现代化战争要求制导武器能够适应复杂的作战环境，同时具有打击高速大机动目标的能力，这对制导技术的抗干扰能力和精确命中能力提出了更高的要求。变论域模糊控制不基于被控对象的精确模型，具有很强的鲁棒性，且控制精度非常高，因而适合应用于导弹制导律的设计当中。变结构控制由于其在滑动模态对参数不确定性及外界干扰具有不变性，因而基于变结构理论的制导律设计受到了广泛的关注，但抖振问题严重的限制了变结构制导律的应用和推广。本文在深入研究导弹制导技术、变论域模糊控制理论及变结构控制理论的基础上，分别设计了变论域模糊制导律和智能变结构制导律。本文的研究内容主要如下：首先，基于导弹与目标运动的数学模型建立了制导仿真模型，并基于脱靶量计算精度的考虑设置了合适的仿真步长。其次，深入分析了变论域与变量化因子的本质特征，利用理论分析和图形比较揭示了变论域和变量化因子的区别与联系，提出了变量化因子是变论域的一种实现方式这一论断。再次，讨论了变论域伸缩因子所存在的问题，在理论上分析了变论域各组成部分对系统控制性能的影响，并利用仿真对理论分析结果进行了验证。基于以上的分析提出了一种改进的伸缩因子设计方法，实现了误差与误差变化的相互协调，从而提高了控制的性能。然后将改进的变论域模糊控制应用于制导律的设计当中，设计了智能变论域模糊制导律，并通过仿真将该智能变论域模糊制导律与传统的比例导引律及普通的变论域模糊制导律进行了对比分析，仿真结果表明，该制导律对于各种机动目标均有很好的拦截性能。最后，设计了一种新的变结构制导律。选择切换函数为相对速度偏角，利用幂次趋近律设计出变结构控制器，为保证系统状态在击中目标前就能到达滑动模态，对趋近律的参数进行了设计。然后为了削弱变结构项的抖振，提出了一种智能增益设计方法，同时，由于该种削弱抖振的方法并不基于制导系统的模型，因而可被推广到一般的变结构设计当中。通过仿真与其他几种制导律进行对比，仿真结果表明，所设计的变结构制导律在保证没有抖振的基础上能够对各种机动目标实现有效的拦截。
朱计华[5]2007年在《水下机器人近水面运动的变结构控制技术研究》文中进行了进一步梳理水下机器人是一个典型的强非线性、强耦合和不确定系统，其精确的运动模型通常难以获得。而当水下机器人近水面航行时，复杂的波浪干扰将使其运动状态发生明显的改变，水动力特性也更为复杂，运动的非线性更加显着。在二阶波浪力的抽吸作用下，水下机器人会出现逐渐上浮的现象。因此，水下机器人近水面的定深控制是比较困难的。变结构控制作为控制的综合方法，其优点在于可采用不精确的数学模型进行控制器设计，且其滑动面的设计与控制对象的参数以及各种外干扰变化无关，成为水下机器人近水面控制的有效方案。论文旨在探讨变结构控制技术在水下机器人近水面运动控制中的应用，并设计出性能优良的水下机器人运动控制系统。首先在水下机器人六自由度动力学模型基础上，根据实际需要进行了适当简化，采用波浪频谱的方式对近水面航行时所受到的波浪干扰力进行了数值计算和仿真研究；接着研究了一类可控正则型非线性系统的变结构控制问题。对于可控正则型多输入系统，选择分散滑模控制模式，将可控正则型系统化为线性简约型。采用极点配置法设计了切换函数，应用指数趋近率和光滑函数法来削弱变结构控制系统中的抖振现象，并为了消除波浪干扰下可能出现的稳态误差，在变结构控制器中加入积分项；最后对所设计的水下机器人积分变结构控制器分别进行了静水域和波浪干扰下的仿真试验。系统仿真表明，所设计的控制系统动态品质良好，有较强的抗波浪干扰能力，同时也验证了积分变结构控制方法对于水下机器人近水面运动控制是可行的和有效的。
刘钰[6]2008年在《基于神经网络的轮式移动机器人鲁棒滑模控制》文中研究指明近年来,对非完整移动机器人的理论和应用研究已同益受到国内外控制界的重视。广义地说任何带有轮式移动驱动机构的机械装置如卡车等都属于这类机器人范畴,因此它具有广泛的实际应用背景。另一方面,这类系统由于具有无打滑等非完整约束条件,使得其控制问题变得相当困难,如不能采用连续或可微的纯状念反馈实现系统的渐近稳定,不能采用非线性变换实现整体线性化等。因此,研究非完整移动机器人系统的鲁棒控制问题,具有十分重要的理论和应用价值。本文主要针对非完整移动机器人进行运动学和动力学建模、分析与轨迹跟踪控制器设计的研究。首先,分析一类两轮移动机器人的运动学模型和动力学模型,针对其轨迹跟踪控制问题,设计滑模控制器。通过两轮移动机器人对曲线和圆两种轨迹跟踪的仿真实验,验证了该控制器在两轮移动机器人轨迹跟踪控制中的有效性。其次,分析滑模控制中抖振产生的原因及抖振的消除和削弱方法。根据趋近律变结构控制设计方法中趋近律参数的物理意义及参数之间的定性关系后,提出了基于模糊规则的趋近律控制——模糊趋近律控制,即用模糊规则来选择趋近律的参数,以达到改善滑模控制品质的目的。最后,基于非完整移动机器人系统是复杂控制系统,而且在系统运行的过程中,存在各种不确定性因素的影响,采用常规的控制方法如计算力矩法对其进行控制难以得到良好的控制效果。利用神经网络对非线性函数的强映射特性,把它应用在非完整移动机器人的控制上,可取得较好的效果。因此,同时考虑机器人运动学和动力学模型,提出基于神经网络的轨迹跟踪算法,仿真结果表明算法具有较强的鲁棒性。
王军霞[7]2013年在《一类非线性不确定系统的滑模跟踪控制》文中研究表明输出跟踪控制是控制系统的一个重要研究方向，在实际应用中因受到实际被控系统的参数不确定性以及高度非线性等因素的影响，跟踪性能无法达到预期目标，因此对不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪控制研究具有重要的理论意义及现实应用价值。滑模变结构控制SMC(Sliding Mode Control)作为一种非线性鲁棒控制，近年来成为控制理论界关注的焦点。滑模控制突出的优点是SMC能提供匹配条件下与参数不确定性和外部扰动无关的强鲁棒性，然而其缺点是滑模切换控制律的设计为了补偿被控系统的不确定因素会产生较强的抖振问题。为克服SMC的缺点并将其更好地用于不确定非线性系统的跟踪控制中去，本文就滑模变结构控制理论在一类带参数不确定性及匹配扰动的非线性系统的跟踪控制问题做了深入研究，主要工作如下：首先，本文讨论了带参数不确定性及匹配扰动的单输入单输出非线性系统的鲁棒跟踪控制问题，提出了一种基于最优趋近的滑模跟踪控制算法。该算法采用T-S模糊理论建立线性化的不确定模糊模型，引入基于最优趋近率的切换控制算法补偿匹配的不确定因素，定义一种自调节切换增益参数估计方法，使得闭环系统的鲁棒性不受模糊建模偏差的影响，所提出的控制器设计不仅保证了系统的鲁棒跟踪亦降低了闭环系统的抖振问题。其次，研究了基于滑模控制算法的鲁棒最优调节器在非线性不确定系统的状态调节中的应用问题。该调节器首先利用反馈线性化方法来线性化改不确定非线性系统；其次，定义了积分型最优滑模面使系统的跟踪稳态误差为零，实现了最优二次型调节；最后，设计了基于自调节切换增益估计方法的滑模切换控制律，弥补了反馈线性化方法需要精确的非线性模型这一缺点，并且缩短了系统的到达时间，降低了系统的抖振。再次，针对一类耦合严重的多输入多输出(MIMO)非线性系统，设计了一种滑模跟踪控制方法。该控制器将被控系统转换为基于跟踪误差状态变量的表达形式，应用T-S模糊理论来线性化对象模型，简化滑模控制器的设计；解耦方法采用选取对每个输出影响最大的一个输入作为该子系统的输入而其余输入视为耦合扰动的方法；针对多个解耦的模糊子系统，设计基于自调整切换控制律的滑模控制器，提出切换控制增益参数的估计方法使得不确定建模误差以及视为耦合扰动的输入变量得以补偿，且实现了闭环系统的渐进稳定跟踪。最后，本文讨论带误差积分的滑模面设计方法有可能使得系统的阶跃响应产生很大的输出超调这一问题，解释滑模面增益参数的选择与产生输出超调问题之间的关系，并从积分饱和问题以及系统动态特性出发，给出避免输出引发大超调现象的解决方法，为使系统在避免产生强抖振的前提下快速收敛到滑模面，应用自调整增益的控制律切换算法，保证系统的快速高效收敛。
马千惠[8]2014年在《多关节机器人的滑模控制策略研究》文中认为滑模变结构控制的强鲁棒性使其特别适用于解决机器人的轨迹跟踪问题。但滑模控制不可避免的抖振问题，却严重地影响了它的应用与发展。本文将针对其抖振现象在滑模变结构控制的基础上与其他智能控制相结合对多关节机器人进行轨迹跟踪控制。主要是将反演控制、模糊控制、神经网络等控制方法应用到滑模变结构控制中，论文的主要工作如下：首先在滑模控制的基础将模糊控制和反演控制相结合，设计了基于反演的机器人模糊滑模控制和基于反演的模糊自适应增益调整的机器人滑模控制。第一种方法是在反演滑模控制的基础上以模糊补偿的方式逼近模型中的摩擦项，有效地改善了抖振问题。第二种方法是采用模糊系统自适应逼近控制律的增益来削弱控制器的抖振。分别对两种方法进行了仿真实现，结果证明了控制的有效性。其次研究了径向基神经网络的基础及其逼近特性。针对双关节机器人的轨迹跟踪问题提出了两种方法，分别是基于模型逼近的多关节机器人径向基网络滑模控制和基于径向基网络最小参数学习法的多关节机器人滑模控制。第一种方法是针对N个关节中每个关节的模型信息，采用径向基神经网络进行逼近。第二种方法是采用单个参数，代替神经网络中的权值，无需模型信息，实现基于单参数的自适应控制。仿真结果证明了所提出的两种方法的有效性。最后，针对滑模控制器的抖振现象，在全局滑模面的基础上进行改进并设计滑模控制器，并将一个低通滤波器加入到改进后的滑模控制器输出端来削弱抖振现象。并进行了仿真实现，结果证明所提出方法在消弱抖振方面效果良好。
张建国[9]2007年在《基于滑模变结构控制的多轴协调运动控制策略研究》文中进行了进一步梳理多轴协调运动控制是运动控制系统中的重要技术，在半导体、高速机械加工、光电产业、工业测控、医疗器械等众多产业领域有着非常广泛的应用。随着微处理器技术的快速进步和电力电子等技术的日趋完善，运动控制特别是多轴协调运动控制在现代制造技术等相关领域的地位日益重要，高速高精的加工技术已成为国内外学术和产业领域关注的热点。本文在分析总结传统协调控制策略的基础上，对双轴运动控制系统的非线性同步和协调控制策略进行了研究，并结合滑模变结构控制来进一步改善控制性能。多轴运动控制系统的性能优劣取决于协调控制策略。在多轴运动控制系统中，系统的轮廓运行轨迹是每个轴协调运动的结果，采用反馈和前馈控制方法等传统非耦合控制能显着提高每个轴的控制精度，从而达到改善多轴轮廓误差的目的。但是，由于在多轴运动控制中，各运动轴之间存在着响应延时不一致、参数不匹配以及负载扰动等问题，使得各轴之间的相互影响是动态的，因而每个运动轴的跟踪误差不协调必然会反映到轮廓上形成轮廓误差。交叉耦合控制策略能较好的解决各轴间的动态影响造成的轮廓误差精度问题，但并不能解决多轴运动控制系统实现复杂的曲面加工或曲线轨迹运动时参数变化及扰动产生的影响。而滑模变结构控制由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关，从而具有响应速度快、对参数变化及扰动适应性强等优点。因此，本文将滑模变结构控制应用于多轴协调运动控制系统，利用其对系统参数变化及外加干扰具有较强适应性的优点，来提高多轴系统间由于各轴动态特性不匹配及负载扰动情况下的轮廓控制精度。针对上述问题，本文首先简要介绍了感应电动机的数学模型，并利用磁场定向矢量控制方法对其进行了简化。在对交叉耦合控制策略进行探讨的基础上，建立了直角坐标系下的多轴协调运动系统的误差模型，据此针对双轴运动控制系统设计了双轴运动控制系统的交叉耦合控制策略，并在matlab环境下搭建仿真模型，对该控制策略进行仿真以验证其有效性。针对伺服系统本身存在非线性、强耦合、易受干扰等问题，本文在多轴运动控制系统中采用了滑模变结构控制策略，使滑模变结控制和交叉耦合控制有机结合、优势互补。另外，对滑模控制本身存在抖振现象，本文进一步采用了动态滑模、有界滑模和积分滑模等控制策略设计了控制器，旨在确保各轴协调运动的基础上提高系统的稳定性和自适应能力。论文最后对该控制方案进行仿真，论文最后给出的控制方案的仿真结果表明了该控制方法的有效性。
张志强[10]2008年在《基于模糊滑模变结构的倒立摆控制方法研究》文中提出滑模变结构控制因具有独特的鲁棒性能以及对匹配不确定性和外干扰的完全自适应等特点,得到了广泛的重视和研究,使滑模变结构控制理论发展成为一个独立的研究分支。近年来,随着许多先进控制技术如自适应控制、模糊控制、神经网络控制等控制方法也被综合应用于滑模变结构控制系统设计中,滑模变结构控制得到了更加快速的发展。本文在掌握滑模变结构控制理论的国内外研究现状基础上,结合实际应用,对滑模变结构控制提出既要有效解决滑模变结构控制系统的抖振问题又要保持滑模变结构控制所具有的性能的要求,将模糊控制应用于滑模变结构控制系统的设计中。并理论联系实际,将滑模变结构控制理论分别应用于直线一级、二级倒立摆系统的控制。将模糊逻辑引入滑模变结构控制后,控制系统的品质得到提高,系统抖振得到抑制。仿真结果也表明将模糊控制与滑模控制相结合的控制方法是行之有效的。论文主要内容如下:针对一级倒立摆系统提出了一种指数趋近律的滑模变结构的控制方法,然后针对系统的抖振问题,采用指数趋近律与饱和函数相结合的准滑模变结构控制来削弱抖振。仿真结果表明,采用饱和函数削弱抖振的方法虽然有效,但是其鲁棒性能不强。将模糊控制与指数趋近律的滑模控制相结合,提出了基于模糊趋近律的滑模变结构控制,并在一级倒立摆系统上进行仿真验证,仿真结果表明模糊趋近律方法有效可行,结合仿真结果将模糊趋近律抑制系统抖振的方法与饱和函数抑制系统抖振的方法进行比较,可以得出系统受到干扰时采用模糊趋近律的滑模变结构控制的系统品质较为优良。最后分别将指数趋近律的滑模变结构控制、饱和函数的准滑模变结构控制和基于模糊趋近律的滑模变结构控制应用于二级倒立摆的控制仿真实验,取得了良好的控制效果,并分析研究了模糊趋近律滑模变结构控制的优缺点。
参考文献：
[1]. 不确定性系统的新型滑模控制算法研究[D]. 王龙. 大连交通大学. 2010
[2]. 线性时滞不确定性系统的滑模变结构控制[D]. 刘成菊. 青岛科技大学. 2007
[3]. 变结构控制抖振问题的研究及仿真[D]. 李军红. 广东工业大学. 2004
[4]. 智能制导律的设计及其仿真研究[D]. 李庆波. 哈尔滨工业大学. 2013
[5]. 水下机器人近水面运动的变结构控制技术研究[D]. 朱计华. 哈尔滨工程大学. 2007
[6]. 基于神经网络的轮式移动机器人鲁棒滑模控制[D]. 刘钰. 南京理工大学. 2008
[7]. 一类非线性不确定系统的滑模跟踪控制[D]. 王军霞. 北京化工大学. 2013
[8]. 多关节机器人的滑模控制策略研究[D]. 马千惠. 东北石油大学. 2014
[9]. 基于滑模变结构控制的多轴协调运动控制策略研究[D]. 张建国. 山东大学. 2007
[10]. 基于模糊滑模变结构的倒立摆控制方法研究[D]. 张志强. 兰州理工大学. 2008
标签：自动化技术论文; 滑模变结构论文; 线性系统论文; 模糊理论论文; 模糊算法论文; 系统仿真论文; 不确定性分析论文; 机器人论文; 非线性论文;