自主水下航行器轴向运动的自适应反演滑模控制

研究了自主水下航行器在未知海流作用下的轴向运动跟踪控制问题,采用非线性反演设计技术,引入自适应机制在线估计未知海流速度和模型参数,用滑模控制克服系统中的未建模动态特性,保证了轴向位置跟踪误差的全局渐近稳定性。仿真结果表明,该自适应反演滑模控制具有良好的鲁棒性和自适应性。

不确定非完整AGV的自适应反演滑模控制

提出了一种(2,0)型受非完整约束的自动导向车(AGV)的轨迹跟踪控制方案.该方案针对AGV复杂非线性动力学系统,应用输入-输出非线性反馈控制进行线性化,针对AGV的模型参数不确定性和外部未知干扰,结合从执行器输出的总体不确定动力学模型,采用基于李亚普诺夫方法设计的自适应反演滑模控制器进行伺服补偿,保证系统稳定和渐近收敛.仿真结果表明,该方案可以有效地削弱滑模控制的抖振现象,并消除模型不确定性和外部干扰对系统的影响,保证AGV快速、精确地跟踪期望轨迹.

基于自适应反演滑模控制的AUV水平面动力定位方法

自主水下航行器(AUV)是一种高度耦合的强非线性系统,传统的定位方法采用解耦线性化模型,很难保证控制品质。本文针对未知海流作用下AUV的非线性水平面运动模型,充分利用其运动学和动力学模型的特性,提出了基于自适应反演设计方法的AUV水平面动力定位算法,在线估计海流速度。仿真结果验证了跟踪控制系统的全局渐进稳定性,及对有界外部扰动的鲁棒性。

无人驾驶机器人机械腿非线性模糊自适应反演滑模控制

为了实现无人驾驶机器人机械腿位置精确跟踪及提高车速跟踪精度,针对机械腿受到的非线性干扰,提出了一种基于非线性干扰观测器的机械腿模糊自适应反演滑模控制方法.首先,通过对机械腿机构操纵踏板时的位置运动分析,建立了机械腿运动学模型,构建了考虑运动副非线性摩擦的机械腿动力学模型,描述了机械腿关节间摩擦力矩与相对速度之间的关系,求得了摩擦参数.接着,设计了油门/制动机械腿切换控制器和非线性干扰观测器.最后,针对观测误差以及其他不确定干扰,设计了模糊自适应反演滑模控制器,进行了李雅普诺夫稳定性分析.实验结果表明,所提方法有效削减了控制输出的抖振,且相较于未对摩擦进行补偿的情况,机械腿位置最大跟踪误差从5.5×10^-2 rad减小为1.1×10^-3 rad,最大车速跟踪误差从2.21 km/h减小为1.91 km/h.基于干扰观测器的机械腿模糊自适应反演滑模控制方法能够有效提高机械腿跟踪精度与车速跟踪精度.

空间机械臂关节轨迹跟踪的自适应反演滑模控制

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,具有外部扰动与参数不确定的自由漂浮空间机械臂系统关节空间轨迹跟踪的控制问题。结合系统动量、动量矩守恒关系及拉格朗日方法,建立了自由漂浮空间机械臂的系统动力学方程。针对外部扰动与参数不确定的情况,提出一种自适应反演滑模控制方案。此控制方案无需要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系;同时,它可保证系统具有全局意义下的渐近稳定性。数值仿真结果证实了该控制方案可有效地消除外部扰动与参数不确定对系统的影响,控制空间机械臂系统各关节按关节空间内的期望轨迹进行运动。

四旋翼无人机飞行姿态的自适应反演滑模控制

针对非线性六自由度欠驱动四旋翼无人机的姿态和位置控制问题,提出自适应反演滑模控制算法.设计了一种自适应律对控制中的参数摄动和外界干扰上界进行在线估计,并将估计值补偿到反演滑模控制中.通过李雅普诺夫稳定性理论证明自适应反演滑模控制能使跟踪误差一致渐近收敛到零.最后,根据给定的四旋翼无人机参数进行数值仿真,所得结果表明在系统存在参数摄动和外部干扰的情况下,该方法也能够实现四旋翼无人机的姿态稳定和定高悬停,并具有较好的鲁棒性..

独立线控转向电机转角自适应反演滑模控制

针对独立线控转向系统中转向直流电机控制精度低、响应速度慢的问题,以独立线控转向系统转向电机为控制对象,采用自适应反演滑模控制(ABSMC)算法对转向电机转角进行跟踪控制。通过反步法推导控制律,并利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。应用Carsim与Simulink的联合仿真,以横摆角速度不变的变传动比控制为具体应用场景,设计了转弯、双移线、双纽线三种工况对算法进行了仿真验证。仿真结果表明,ABSMC控制在不同工况下都能较好跟踪理想转角信号,具有较高的跟踪精度。

永磁同步直线电机自适应反演滑模控制

针对永磁同步直线电机系统的非线性、强耦合、多变量的特点,以及容易受参数变化和外界扰动的影响,提出了一种基于幂指数切换控制律的自适应反演滑模控制方法。采用sigmoid函数替代符号函数,有效地抑制了滑模控制的抖振现象。设计了三次多项式S型速度规划,并将该速度规划作为伺服系统的指令位置输入。仿真与实验结果表明,与传统的三闭环PID控制相比,自适应反演滑模控制具有较好的响应性能、跟踪性能和鲁棒性强、定位精度高,很好地满足高速高精度的运动要求。

基于LuGre摩擦模型的鱼雷舵机伺服控制系统自适应反演滑模控制

为降低摩擦力矩对鱼雷舵机伺服控制系统控制精度的影响,提出了自适应反演滑模控制方法。首先,分析了伺服系统的原理,并应用LuGre模型对摩擦力矩进行了建模。然后,在此基础上,结合滑模控制和反演法,提出了自适应反演滑模控制(ABSM)算法。最后,将ABSM控制器与原有的PID控制器进行了仿真对比实验。结果表明所设计的控制器增强了系统的鲁棒性,大幅提高了控制精度。

基于非线性干扰观测器的PMSM自适应反演滑模控制

为了解决永磁同步电机(PMSM)位置伺服系统中存在的内部参数摄动、负载扰动以及外界不确定性干扰等问题,设计了基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反演滑模控制器。通过NDO对系统存在的扰动进行观测,并将观测结果引入到自适应反演滑模控制器进行补偿。针对引入NDO后的系统,设计自适应反演滑模控制器,对滑模控制器中的切换增益利用自适应律进行调节,削弱系统抖振,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。仿真结果表明,与传统反演滑模控制相比,基于NDO的自适应反演滑模控制器对系统中存在的扰动具有更好的抗干扰能力,该控制器可削弱系统的抖振,从而提高了PMSM位置伺服系统的跟踪精度。

四旋翼无人机飞行姿态的自适应反演滑模控制（英文）

本文针对四旋翼无人机飞行姿态系统的非线性强耦合、外界干扰及参数摄动等各种不确定因素影响,提出一种自适应反演滑模控制算法。构造李雅普诺夫函数,证明控制系统的稳定性。其中自适应方法用来对控制系统中不确定的上界进行在线估计,并将估计值补偿到反演滑模控制中,然后,由反演滑模控制实现飞行姿态系统的输出。控制器仿真及实验结果表明,该方法的响应速度快,跟踪误差小,并具有较好的鲁棒性。

直线电机进给系统自适应反演滑模控制研究

直线电机作为超精密机床进给系统的核心部件,其控制性能决定了超精密机床的工作效率和加工精度。作为一个多变量、非线性、强耦合的复杂系统,由外部扰动以及参数摄动等引起的多种不确定性扰动因素都会直接影响直线电机进给系统的性能,为改善扰动因素对直线电机进给系统的影响,提出了一种基于自适应反演滑模变结构的控制策略。以永磁同步直线电机(PMLSM)为研究对象,建立直线电机进给系统数学模型,以加快系统响应速度和提高位置跟踪精度为目标,通过反演滑模控制提高直线电机进给系统的全局渐进稳定性和抗干扰性;引用自适应控制理论改善系统抖振问题,提高系统的鲁棒性;结合李雅普诺夫稳定性理论完成自适应反演滑模控制器的设计并验证其稳定性;最终利用MATLAB软件中的Simulink模块搭建直线电机进给系统仿真模型并进行仿真。通过仿真波形图和数据分析,与传统的PID控制器相比,所设计的自适应反演滑模控制器能够有效加快系统响应速度,提高进给系统位置跟踪精度,能够适用于高速和高精度应用场合。

基于自适应反演滑模控制的上田振子系统混沌控制

针对不确定混沌系统的控制问题,提出一种自适应反演滑模控制的方法。分析了上田振子系统模型的混沌动力学行为,采用自适应反演滑模控制器对此混沌系统进行控制。自适应控制方法可以实现对系统不确定性上界的估计,从而增强控制系统的鲁棒性和自适应性。仿真结果验证了此方法的有效性。

基于自适应反演滑模优化算法的风机MPPT控制

针对带有未知参数和有界干扰的风电机组最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)控制问题,从风电机组的运动学和动力学模型出发,在最佳转矩控制方法的基础上提出一种自适应反演滑模控制策略。在满足最大功率跟踪控制要求的条件下,设计自适应控制律提高系统的鲁棒性,采用反演的方法来提高系统的全局渐进稳定性,使系统在参数摄动及外部扰动存在的情况下跟踪误差快速收敛。为进一步改善系统的控制性能,采用粒子群优化算法对正定矩阵Q的参数进行优化。将提出的控制策略与常规滑模控制和传统最佳转矩控制进行对比分析,证明了控制策略的可行性、有效性。

面向海流扰动和通信时延的欠驱动AUV编队跟踪控制

由欠驱动自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)编队组成的水下探测阵列具有响应快、机动性好、智能化程度高的特点。针对无速度信息传输的多AUV在海流和时延复合扰动下的编队控制问题,提出一种虚拟轨迹、轨迹预测、自适应反演滑模控制技术相结合的编队控制方法。使用领航者的位置信息和期望队形得到跟随者的参考轨迹,并引入虚拟轨迹使其与跟随者参考轨迹有限时间重合,从而得到跟随者的期望位置和速度。在此基础上,使用最小二乘法拟合轨迹曲线进行时延补偿,并通过自适应反演滑模控制技术完成海流干扰下的编队轨迹跟踪。理论分析和仿真结果表明,新方法具有可行性和有效性。

基于海流观测的欠驱动AUV自适应反演滑模轨迹跟踪

欠驱动自主水下航行器AUV在定深的海域中航行,其模型水动力参数存在不确定性,同时还遭受海流等外来因素干扰,对欠驱动AUV的轨迹跟踪精确带来极大的挑战.本文研究海流环境中欠驱动AUV水平方向上的轨迹跟踪控制问题,通过定义固定坐标系和随体坐标系间的转化关系,将海流速度引入欠驱动AUV运动学和动力学方程,建立海流环境中欠驱动AUV的运动学模型和动力学模型;结合期望轨迹得到欠驱动AUV的轨迹跟踪误差方程.在控制器的设计过程中引入自适应率,得到AUV水平面轨迹跟踪的自适应反演滑模轨迹跟踪控制器(ABSMC),同时为降低海流因素对AUV航行轨迹带来的偏差,设计海流观测器对环境中海流速度进行估计.仿真结果表明,该控制器可实现对由水动力参数不确定和外界时变干扰共同组成的系统总不确定性的估计,并弥补传统反演滑模控制理论中需要精确的模型参数和扰动信息的不足,且海流观测器可提升AUV轨迹跟踪的精度.在理论上证明了由海流观测器和轨迹跟踪控制器共同组成的AUV级联控制系统为全局渐进稳定;仿真对比结果显示所提出的基于海流观测的自适应反演滑模控制器能够克服欠驱动AUV模型中水动力参数不确定性、海流干扰及其他未知干扰的影响,跟踪性能优于基于海流观测的反演轨迹跟踪控制器(BTC).

基于自适应反演滑模的电池储能系统的能量管理

风力发电系统的能量输出受外界因素影响较大,通常用蓄电池组削峰填谷,稳定功率。文中提出了一种对蓄电池的两级控制,应用扩展卡尔曼粒子滤波(The Extended Kalman Particle Filter,EKPF)算法对蓄电池组的荷电状态进行估计,降低系统对电池容量的要求,提高工作精度,应用自适应反演滑模控制策略,根据精确的电池荷电状态数据,对参考功率进行跟踪,减小了蓄电池的输出功率波动,并能进行稳定跟踪。对蓄电池组的两级控制,提高了蓄电池组的灵敏度和稳定性。通过仿真和实验验证了所提控制的有效性和优越性。

基于自适应反演滑模的四旋翼无人机抗风研究

针对四旋翼无人机易受风扰,影响控制精度的问题,提出了一种自适应反演滑模轨迹跟踪控制策略,基于NewtonEuler建立在紊流风场下的四旋翼无人机动力学模型,将控制系统分成姿态子系统■和位置子系统(x,y,z),引入过渡控制律,实现欠驱动耦合控制,解算出理想姿态,滑模控制抑制风场对四旋翼无人机的影响,反演控制来设计镇定控制项,利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,通过MATLAB仿真,仿真结果表明所设计的控制器收敛速度快,响应时间较短,鲁棒性强。

水下航行器智能航向滑模控制

为了实现对自主水下航行器参考航向的平滑、快速跟踪,提出了一种基于干扰观测器的航向跟踪自适应反演滑模控制算法。针对水池试验中不同程度的水流干扰,利用一种干扰观测器观测系统的不确定性和外部干扰,未观测到的部分干扰采用自适应滑模控制器进行补偿。控制器的设计消除了传统滑模控制的"抖振"现象,且保证了闭环系统的稳定性。同时该控制系统可智能选取控制策略,通过判断水流循环等外界干扰的程度,自动选取合适的控制策略,最终消除外界干扰,提高了跟踪的稳定性和快速性。仿真结果表明,该控制策略能很好地实现智能航向跟踪控制,使跟踪误差在有限时间内快速收敛到零,对外界扰动的变化具有强鲁棒性和良好的自适应性。

考虑道路因素的智能车辆纵向运动决策与控制研究

针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。基于车头时距的纵向运动决策方法,建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速和目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。