基于知识的多变量非线性系统变结构解耦控制

文章提出了一种基于知识的变结构解耦控制策略 ,并用于多变量非线性系统的控制 ,避免了传统解耦控制所必须的建模过程 ,特别是避免了相应的大量复杂的矩阵运算。阐述了其控制知识库中的一些模块 ,给出了其算法要点。提出的策略成功地用于一个 3× 3强耦合系统———三绕组加热标准温度源的恒温控制 ,得到了温度稳定性和温度均匀性都优于 1℃的效果 ,这是传统方法用于该系统所无法实现的。

基于知识的多变量非线性系统变结构解耦控制

提出了一种基于知识的变结构解耦控制策略，并用于多变量非线性系统的控制，避免了传统解耦控制所必须的建模过程，特别是避免了相应的大量复杂的矩阵运算．阐述了其控制知识库中的一些模块，给出了它们的算法要点．提出的策略已成功地用于一个３×３强耦合系统——三绕组加热标准温度源的恒温控制，得到了温度稳定性和温度均匀性都优于１℃的效果，传统方法用于本系统无法达到．

采用模糊控制的感应电动机解耦变结构系统的研究

感应电动机的解耦变结构控制是一种新型的交流控制系统，但解耦变结构控制在实际系统中会引起抖振问题，从而影响了控制系统的性能．将模糊控制引入感应电动机解耦变结构系统可以有效地抑制抖振。

飞机变结构鲁棒解耦控制系统设计与仿真研究

针对现代飞机在大飞行包线内飞行是一个复杂的具有不确定性的非线性模型的问题,首先采用非线性变结构鲁棒解耦控制方法为其设计了控制律,即在设计切换函数时,引入误差积分项以抑制变结构控制的抖动,并提出了一种将不连续控制变为近似连续控制的方法。然后用不同飞行条件下的空气动力参数变化来模拟系统的不确定性,并进行闭环系统数字仿真。结果表明,所设计的控制律不仅可实现对飞机滚转角、侧滑角、迎角等的渐近解耦控制,而且对系统不确定性具有较强的抑制作用。说明系统具有较好的解耦性和较强的鲁棒性。

模糊滑模控制的感应电动机解耦变结构系统

本文将模糊滑模控制应用于感应电动机控制系统,解耦变结构控制使感应电动机从高阶、非线性和强耦合的复杂对象简化为类似直流电动机的模型,模糊滑模控制的引入可以有效地抑制实际系统中的抖振,但模糊控制作为有差系统难以满足高精度调速和定位的性能要求,误差积分的引入可以将模糊滑模控制的感应电动机解耦变结构系统校正为无差系统。

解耦变结构的微控制器感应电机传动系统

在串联绕线转子感应电动机（SCWRIM）调速传动系统外环中采用滑模控制，概述了滑模速度控制器的设计方法。利用磁场定向以及转矩角度控制概念推导出SCWRIM的解耦和转矩线性的方法，采用级联积分运算的滑模控制可减少转矩脉动和稳态误差，为了较好地利用传动系统的转矩性能，引入加速度滑线，论证了该控制方法的参数不敏感响应特性，研究了不同驱动惯量负载干扰对动态和静态特性的影响，并与PI控制的常规近似法进行了比较，还说明和讨论了采样时间对滑模控制特性的影响，调速系统采用微控制器，提供了仿真和实验结果。

基于感应电机控制系统的变结构模糊神经网络控制

感应电动机是高阶、强耦合、非线性的被控制对象,它具有容量体积比高,过载能力强,输出转矩大,无电刷,无需经常维护等优点。在感应电动机的控制中采用解耦变结构控制,可有效地简化了控制器的设计,并提高了控制器的抗干扰性和鲁棒性,而在交流解耦变结构系统中进一步应用变结构模糊神经网络,一方面使系统原来存在的抖振现象得以抑制,另一方面又使系统具有自学习和自调整模糊规则的能力,从而提高和改善了控制系统的性能。