TORA系统基于自调节滑模干扰补偿器的解耦滑模控制

针对欠驱动TORA系统,提出一种基于自调节滑模干扰补偿器的解耦滑模控制方法;所提出的控制方法无需系统不确定性上界的先验信息,对于系统不确定性具有良好的适应性;该控制方法包括设计一种自调节滑模干扰补偿器和一种新型的双幂次趋近律,所设计的自调节滑模干扰补偿器能够利用切换增益自适应算法准确逼近上界未知的系统不确定性,所提出的新型双幂次趋近律能够保证系统状态的快速趋近并抑制控制器的高频抖动;采用Lyapunov稳定性理论证明闭环控制系统的稳定性,并通过数值仿真实验验证所提出的控制方法的有效性。

一类不确定系统基于滑模干扰补偿的广义预测控制

广义预测控制(GPC)是基于非线性机理模型的一种优化控制策略,但当系统存在内部不确定性、建模动态误差和外部干扰的情况下,采用基于标称系统模型的GPC方法的系统性能将显著下降.为此,针对一类不确定非线性系统,首先分析设计了一种基于不确定模型的理想GPC控制律;同时设计了一种滑模干扰补偿器(SMDC)对系统的复合干扰进行估计,将其输出作为补偿控制与标称GPC控制律结合以消除不确定性和外干扰的影响,并利用Lyapunov理论分析了闭环复合系统的性能;最后将其应用于一种高超声速飞行器(HSV)姿态控制系统,仿真结果表明该方法具有很好的鲁棒特性和干扰衰减特性.