基于指数趋近律链传动弹仓自适应模糊滑模控制

针对链传动弹仓传动过程中存在非线性摩擦、冲击、参数大范围变化和抖振问题,提出一种基于指数趋近律的滑模控制方法.通过引入模糊自适应算法,完成对趋近律参数的在线调整,实现系统的精确定位控制,使系统在保证快速趋近的同时具有较高的鲁棒性能.采用饱和函数代替切换函数,改进后的饱和函数使得整个切换过程更加连续,有效抑制了趋近过程中系统的抖振.理论分析表明,提出的算法能够保证滑模到达条件成立.实验结果表明,该控制策略的综合控制性能优于等效滑模控制策略的控制效果,能够使系统具有良好的位置跟踪性能,较强的抗干扰能力和理想的定位精度.

基于未知输入观测器的车载炮电液位置伺服系统故障检测

针对车载炮电液位置伺服系统在运行时存在大惯量、负载非线性、参数不确定性和干扰等特点,提出一种基于非线性未知输入观测器的故障检测方案。在对系统建模后进行观测器设计,借助李雅普诺夫稳定性理论证明观测器稳定性并给出了存在条件,观测器产生用于故障检测的残差信号。在故障检测台上在线检测观测器的观测能力以及对故障的检测能力,设计了基于统计的动态阈值故障决策机制,消除了固定阈值在过渡阶段系统出现的误报警现象。实验结果表明:所提出的故障检测方案有效,可用于电液位置伺服系统在线故障的检测。

火炮模块药输送伺服系统自适应模糊滑模控制

针对火炮模块药输送伺服系统传动过程中存在参数时变和抖振等问题,设计了一种带有积分滑模函数的自适应模糊滑模控制器。采用自适应方法对系统时变参数进行估计,减小不确定部分对控制系统的影响。引入新型饱和函数代替传统切换函数,保证整个切换过程连续、平滑过渡;采用模糊自适应算法对切换系数在线调整,提高系统的鲁棒性能,进一步抑制切换过程中的抖振。实验结果表明,火炮模块药输送伺服系统在空载、半载和满载3种情况下均具有良好的位置跟踪性能,满足性能指标要求,提出的自适应模糊滑模控制算法能够克服负载变化对系统控制精度的影响。

基于双幂次趋近律火炮链传动药仓自适应控制

针对火炮链传动药仓在运动过程中存在负载非线性变化、抖振、参数不确定、非线性摩擦等问题,提出了一种自适应滑模控制策略.通过对系统等效转动惯量、扰动力矩等参数采取自适应估计,缓解了参数不确定性对模型的影响,使系统数学模型更加准确.采用新型双幂次趋近律降低切换过程中系统的抖振现象,并对趋近参数进行自适应在线选取,进一步提高了趋近过程和切换过程的鲁棒性.系统在不同负载下进行试验验证,结果表明,在该控制策略下,空载、半载、满载的链传动药仓均具有较好的稳定性和较高的控制精度,能够保证电机输出轴动态误差小于2.5 rad,稳定误差小于0.8 rad.

基于模糊理论的链式弹仓自适应滑模控制

针对链式弹仓系统的精准位置控制问题,提出了一种模糊自适应滑模位置控制方法。该方法通过设计合理的模糊规则,构造模糊系统以逼近弹仓系统模型中存在的未知非线性函数;设计的切换增益自适应律不仅保证了系统的鲁棒性,而且削弱了抖振,改善了弹仓系统的运动性能。在存在随机扰动的情况下,采用所设计的控制器对弹仓系统进行仿真控制,仿真结果表明该算法不仅具有较强的抗干扰能力而且具有较高的位置跟踪精度。

弹丸协调臂的RBF神经网络自适应滑模控制

针对某大口径火炮弹丸协调臂电液伺服系统的位置控制问题,提出一种基于神经网络最小参数学习法的RBF网络自适应滑模控制方法。结合RBF神经网络具有局部逼近特性和神经网络最小参数学习法调节简单的优点,以电液伺服系统的状态为神经网络的输入,通过选取合适的参数,以神经网络的输出逼近系统的未知理想控制律。引入鲁棒项,保证控制策略的稳定性,并采用非线性函数调整反馈项参数的变化,保证收敛速度。仿真结果表明:控制算法在系统参数大范围变化的情况下能够保证弹丸协调臂的运动精度,并具有较好的鲁棒性。

弹仓的模糊自适应滑模控制

针对系统模型参数未知且负载大范围变化的链式弹仓的位置控制问题,提出了一种FASMC算法。根据模糊系统的万能逼近理论,针对弹仓系统输入设计模糊集、构造模糊系统,最后以模糊系统的输出来逼近弹仓系统的未知理想控制律。该算法不以系统模型为基础设计了理想的滑模控制律,所以具有较好的鲁棒性。在逼近过程中,为进一步的改善控制效果提高系统鲁棒性,针对模糊系统可调参数构造合适的自适应控制律,实现参数的在线自适应调整;最后引入自适应滑模切换控制律补偿模糊系统的逼近误差,保证了滑模条件。在空载、半载和满载三种情况下的仿真结果表明,提出的模糊自适应滑模控制算法不仅能够有效逼近弹仓系统模型的理想控制律且具有较好的控制精度。

Adaptive Sliding-Mode Tracking Control for an Uncertain Nonlinear SISO Servo System with a Disturbance Observer

An adaptive sliding mode controller with a disturbance observer(ASMC-DO) is proposed for the control of a single-input and single-output(SISO) servo system which has uncertain parameters, nonlinear friction,disturbance and input saturation. It is difficult to choose the suitable value of the parameters. The newly designed adaptive method is used to reduce the effects of system time-varying parameters, such as the moment of inertia and the damp coefficient. The robustness of object is improved. A DO is selected to approximate the compound disturbance and to render the estimate error convergent in finite time. The stability and the convergence of the closed-loop system are proved by using the Lyapunov theory. Experimental results show that the proposed ASMC-DO can better satisfy the influence of variable parameters and external disturbance to the control precision of the SISO servo system than other two controllers. The effectiveness of the proposed controller is showed. The control input stability and robust performances of the input saturation system are enhanced and the chattering is reduced.