基于时延估计的机械臂改进趋近律滑模控制

针对机械臂动力学模型存在不确定性以及外部扰动情况下的轨迹跟踪控制问题,提出一种基于时延估计的改进趋近律滑模控制策略。采用时延估计方法把机械臂动力学模型转化为局部模型,并针对局部模型设计滑模控制器,实现机械臂系统的轨迹跟踪控制;考虑到传统滑模控制收敛速度慢且存在抖振的问题,设计一种改进型趋近律,有效提高系统动态响应速度,抑制系统抖振,并从理论上证明了改进型趋近律的存在性和可达性。对比仿真结果显示,传统滑模算法和基于模型补偿的PD算法误差收敛时间为1.4 s和2.8 s,而所提改进算法在1.3 s达到期望收敛效果,且控制精度最高,力矩平滑,具有更强的鲁棒性。

一种高精度、高鲁棒的Buck变换器滑模控制研究

针对Buck变换器滑模控制中存在的静差、抖振较大的现象,设计了PD型滑模面并提出一种基于修正滑动函数的趋近律改进方式,并证明了其稳定性。改进型趋近律引入积分可迫使滑模面进行收敛,达到零静差的效果。基于这种改进思想,设计了2种优化后的滑模控制器,在Matlab/Simulink环境下进行仿真并在实验样机上进行实验。仿真和实验结果表明,基于修正滑动函数的改进型趋近律可使得控制器在有限时间收敛,均不存在静差且电压质量良好;基于改进型模糊快速终端滑模控制的Buck变换器表现最优,实现了直流变换器输出电压的高精度与高鲁棒。