基于Super-Twisting滑模S面的无人机路径跟踪控制

针对小型固定翼无人机在执行任务时跟踪精度低以及容易受外界风影响的问题,设计基于Super-Twisting滑模S面(STSM S-Plane)的路径跟踪控制器,同时采用内外双环控制模式。外环即速度环采用Super-Twisting滑模控制,内环即姿态环采用S面控制。考虑到S面控制求导易导致积分爆炸的问题引入了二阶微分器,并对外界风组成进行建模研究。最后通过空间特殊曲线来验证所设计算法的控制性能。仿真结果表明,所设计的算法可以实现固定翼无人机对期望路径的精确跟踪,并具有良好的鲁棒性和抗干扰性能。

基于改进型Super-twisting的双馈感应发电机直接功率控制

为提高双馈感应发电机(DFIG)直接功率控制的鲁棒性和抗干扰能力,提出一种改进型超螺旋滑模(STSMC)的直接功率控制(DPC)。首先,建立参数摄动下的DFIG最大功率捕获模型和定子磁场定向的双馈感应发电机模型;然后,将非奇异快速终端滑模面(NFTSM)与一种改进型超螺旋(Super-twisting)优化算法结合,设计DFIG直接功率控制器(IST-NFTSMC)。其中所设计的非奇异滑模面能有效避免传统滑模控制(SMC)的奇异现象,且改进超螺旋控制律能有效削弱NFTSMC抖振,提高功率控制精度;最后,通过仿真和实验,与PI控制和传统SMC控制相比,该控制能削弱DFIG功率与电流抖振问题,加快其收敛速度,提高DFIG直接功率控制稳态精度。

基于自适应Super-twisting算法的永磁同步电机驱动控制

在永磁同步电机调速系统中,良好的速度控制器要同时兼顾跟踪性能及抗干扰性能,非线性控制具有快速响应及强鲁棒性的优点,适用于速度控制器的设计,但传统滑模控制存在着严重的抖振问题。自适应Super-twisting算法属于二阶滑模,能将相轨迹的状态量以级数的形式收敛到原点,又能在线调整控制器的增益,因此能有效削弱抖振现象。采用自适应Super-twisting算法来设计速度控制器,并通过李雅普诺夫函数给出其稳定性证明。试验结果表明,所设计的控制器具有良好的跟踪性能及抗干扰性能,同时能减小电流的纹波,达到削弱抖振的目的。

基于改进Super-Twisting算法和电流预测的PMSM调速控制

针对永磁同步电机传统PI控制器存在响应速度慢、控制精度低、鲁棒性差等问题,该文提出一种改进调速控制方案。首先,将全局快速积分型终端滑模理论与广义Super-Twisting算法相结合,基于Anti-Windup原理设计改进广义Super-Twisting积分终端滑模速度控制器,并采用新型分段指数函数优化控制律;其次,设计改进扩展扰动观测器对系统未知扰动进行前馈补偿;最后,在电流环引入无差拍电流预测控制器,进一步改善系统的动态响应。仿真结果表明,所提出的改进控制方案能够有效提高调速系统的动态控制性能、控制精度和鲁棒性。

大长径比远程制导火箭弹自适应Super-twisting控制方法

针对具有轻质薄壳结构的大长径比远程制导火箭弹刚体-弹性体耦合动力学控制难题,提出了一种自适应Super-twisting控制方法。首先,将大长径比远程制导火箭弹的弹性模态与外部干扰项视为归一化扰动,建立了考虑参数、模型不确定性的刚体-弹性体耦合动力学模型。针对外部扰动难以实时精准获取的问题,设计了有限时间收敛干扰观测器,能够在大范围气动参数摄动情形下对远程制导火箭弹外部扰动进行实时精准估计。为提高系统鲁棒性,设计了基于Super-twisting算法的自适应有限时间控制方法,使系统能根据状态误差自动调节控制参数,在削弱高频抖振的同时有效提高抗干扰能力。仿真结果表明:所提控制方法在弹体±15%气动参数摄动的条件下,由平飞状态转变为跟踪幅值为10的正弦弹道倾角指令时,实现3.2 s内弹道倾角跟踪误差收敛至0.002°,可实现远程制导火箭弹姿态平稳跟踪控制弹道倾角指令。

双层自适应快速super twisting控制算法

为提高super twising算法的收敛速度,解决现有算法存在的增益过估计问题,提出了两种自适应增益快速super twisting算法.分别通过快速终端滑模趋近律和增加线性项加快收敛速度.利用基于等效控制的双层自适应律调节增益,保证滑模存在条件的成立,同时使增益尽量的小.采用Lyapunov方法证明了新算法具有更优良的收敛特性,根据有界实引理和Schur补定理分别给出了两种算法的参数整定策略.仿真算例表明,在相同控制参数下,新算法的能耗与原算法接近,并具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性.

感应电机Super-twisting算法定子磁链观测器设计

为了提高感应电机定子磁链的观测精确度,提出了一种基于Super-twisting算法的磁链观测方法,设计了定子磁链观测器,并应用到感应电机直接转矩控制中。依据滑模变结构控制的鲁棒性特点来抑制多输入多输出定子磁链观测器系统中的扰动。利用Super-twisting算法所需信息少的优点,设计了简单的控制律,从而更适合于实际工程应用。在对观测器稳定性进行分析时,将转速和耦合量看作扰动来处理,并给出了系统一致渐近稳定的充分条件。与常规电压模型法相比,基于Super-twisting算法的定子磁链估算值更加准确,且对电机定子电阻参数变化具有更强的鲁棒性。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。

基于U模型的非线性系统Super-Twisting滑模控制研究

为了对基于U模型的非线性控制系统进行研究,利用Super-Twisting控制算法,解决非仿射非线性系统的控制问题,对非线性函数进行神经网络逼近,运用Super-Twisting控制算法进行控制。选取恰当的Lyapunov函数,对Super-Twisting算法的收敛性进行了证明。为了验证该方法的可行性和有效性,利用Matlab软件进行仿真,结果表明在神经网络自适应Super-Twisting控制器的作用下,被控系统具有快速的跟踪性能和输出的有界性。

一种鲁棒高阶滑模Super-Twisting算法的全桥逆变器

利用高阶滑模super-twisting算法设计一种全桥逆变电路的控制器。该算法的核心思想是将离散控制律转移至更高阶的滑模面,从本质上消除一介滑模的抖颤影响。为了验证算法的可行性和有效性,利用MATLAB仿真软件对控制系统进行了对比实验,结果表明:1)在稳态性能下,相比于典型PI控制高阶滑模控制具有更好的跟踪效果。2)在输入和负载的扰动情况下,高阶滑模控制显示出强鲁棒性,对输入和负载的扰动不敏感。

电机转速环节Super-Twisting算法二阶滑模控制律设计与研究

针对电机转速环节,研究了以Super-Twisting算法(STA)为基础的转速闭环二阶滑模控制律设计方法,无需对转速求导或求解转速极值。利用Lyapunov函数证明了系统的稳定性,并分析了系统中比例滑模项对系统收敛的稳定性和快速性的影响,以及不同类型比例滑模项的共同点与区别。仿真结果表明,在STA基础上人为增加比例滑模项可以提高系统的收敛速度,而不受系统工作状态影响,并且不改变系统的STA二阶滑模特性。由于各种电机都具有统一的转子运动方程,因此,研究结果对各种电机的转速环节二阶滑模闭环控制具有通用性。

不确定欠驱动系统的高阶自适应Super-Twisting滑模控制

为实现一类不确定欠驱动系统在未知干扰情况下的鲁棒控制,针对传统滑模控制中存在的抖振问题,提出一种基于二次型Lyapunov函数的二阶Super-Twisting自适应滑模控制策略.首先,控制器的不连续项采用二阶Super-Twisting算法,将不连续控制作用在滑模量的二阶导数.然后,针对滑模面受不确定干扰影响的情况,为调节参数设计一种自适应律方法,该方法不受传统二阶滑模控制中干扰项的一阶导数边界已知的条件限制,保证滑模面在有干扰情况下的收敛,削弱控制器输入的抖振现象.最后,以两轮自平衡车为实验对象验证该方法,并与传统滑模及普通二阶滑模方法做仿真对比.仿真结果表明文中所提的二阶自适应滑模控制方法在控制效果和降低抖振方面表现更优.

具有输入饱和的制动缸自适应Super-twisting控制

为研究电力机车单元制动缸在制动时受辅助风缸压力和轮对径向形变挤压时的制动缸活塞位置控制精度,考虑实际工况中活塞与制动缸内壁非严格配合引起的压力漏损,建立了制动缸气动伺服系统的数学模型;针对该非线性系统中存在的未知时变负载扰动,设计非线性干扰观测器对其实际值进行估计,对观测误差采用自适应模糊逻辑系统进行逼近,进一步削弱时变扰动对系统的影响;结合系统控制量存在饱和的实际工况,引入饱和辅助控制系统;依据Lyapunov稳定性理论,基于Super-twisting控制方法收敛快速、待设计参数较少的优点,构造了基于Nussbaum类型函数的自适应Super-twisting控制器.理论分析及仿真结果表明,制动缸伺服系统闭环输出一致有界,系统跟踪误差、滑模面及控制量动态抖振较小,收敛迅速;滑模面及扰动量观测误差收敛于0.制动缸伺服系统输出能够快速稳定跟踪输入指令,且对外部时变负载扰动具有较强鲁棒性.

Super-twisting扩张状态观测器在四旋翼飞行器故障重构中的应用

针对四旋翼飞行器姿态控制系统的故障重构问题,提出一种基于super-twisting算法的扩张状态观测器,以扩张状态的形式对飞行器执行机构故障进行直接估计,同时实现了旋翼增益故障的故障隔离与精确重建。为抑制外部扰动对观测器稳定性的影响,一般需要将观测器的增益设置较大,但同时会引发噪声扩展问题。因此引入了观测器参数的自适应调整算法,在保证观测器稳定收敛的同时降低了噪声对故障重构精度的影响。此外,基于李雅普诺夫方法证明了滑模观测器的渐近收敛特性,并通过数值仿真验证了观测器对故障重构的有效性。仿真结果表明所构建的故障观测器能够迅速地对执行机构故障做出反应,并在外界扰动存在的情况下对故障程度实现准确估计。

基于时变增益扩张状态观测器的逆变器系统自适应super-twisting电压鲁棒控制

针对电压源逆变器系统中负载扰动和参数摄动,本文提出了一种基于时变增益扩张状态观测器的自适应super-twisting鲁棒电压控制新方法.首先考虑负载扰动,建立单相逆变器系统的动态模型,进而考虑系统参数摄动,通过引入非测量辅助状态变量,将上述动态模型转化为只包含匹配扰动的状态方程;其次,设计时变增益扩张状态观测器,以实现对非测量辅助状态变量与包含负载变化和参数摄动等因素在内的集总不确定项的估计;最后,基于此扩张状态观测器,设计采用自适应super-twisting算法的滑模控制律,以实现逆变器系统输出电压对其参考电压的快速准确跟踪并增强系统鲁棒性.仿真实验结果表明:所提出的时变增益扩张状态观测器可在保证观测误差收敛的同时,有效抑制"初始微分峰值"现象;采用自适应super-twisting算法的滑模控制策略可使逆变器系统输出电压具有较高跟踪精度和较小总谐波失真率,增强系统的抗干扰能力,并降低控制输入信号"抖振".

基于Super-twisting观测器的制动缸自适应鲁棒控制

针对实际工况中轮对踏面径向形变挤压机车制动缸活塞及闸瓦产生的时变扰动,设计Super-twisting观测器对其实际值进行估计并对估计误差自适应模糊逼近以削弱时变扰动。构造基于微分控制律的自适应鲁棒控制器,将其应用于制动缸闸瓦位置控制系统。理论分析及仿真结果表明,系统闭环各状态变量输出有界,滑模面导数收敛于0而滑模面常值收敛。

高速列车分布式super-twisting滑模控制研究

针对不确定因素及外界干扰下高速列车分布式协同控制问题,提出基于super-twisting滑模一致性算法的高速列车速度跟踪控制策略。首先,考虑列车受到的外部干扰、基本阻力及车厢间耦合作用力,构建高速列车多智能体模型;其次,利用相邻车厢的位移和速度信息设计一致性滑模函数,引入super-twisting算法削弱控制输入抖振;最后,设计分布式二阶滑模控制律,并采用Lyapunov理论验证算法稳定性。以高速列车实际参数进行仿真研究,并加入外界干扰,利用本文方法、普通一致性、PID一致性及滑模一致性方法进行仿真。结果表明,相较于其他3种方法,所提算法能使车厢单元快速、精准跟踪目标速度曲线,速度误差在(-0.8~1.1)×10^(-3)m/s内,同时使相邻车厢距离保持在安全范围内,且控制输入较平滑,对外部干扰有较好的鲁棒性。

基于Super-Twisting滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

针对永磁同步电机矢量控制系统的高性能要求,提出一种基于二阶super-twisting滑模理论的永磁同步电机转子反电动势观测器.对电机反电动势观测值进行运算处理得到电机转子位置与转速,并采用矢量控制对电机转速进行控制,从而实现永磁同步电机的无传感器控制.根据Lyapunov稳定性理论,该观测器的收敛特性,super-twisting算法相比于传统一阶滑模算法极大地削弱了系统的抖振,降低系统超调的同时减小了系统调整时间.仿真和实验结果均表明该方案可有效实现转子位置与转速的估算,且系统具有良好的鲁棒性和动态响应能力.

基于BlendMask与改进Super4PCS的物体位姿估计方法

针对工业上常见的散乱堆叠工件的位姿估计和无序分拣问题,文章提出一种基于BlendMask实例分割算法与改进Super 4PCS(super 4-points congruent sets)点云配准算法的物体位姿估计方法。利用BlendMask实例分割算法分割目标工件并构建工件表面点云;定义抓取分数选择最上层工件作为抓取对象,实现机器人自上而下抓取;针对不同形状的目标工件,基于相似匹配度函数选择模板点云;融合Super 4PCS与正态分布转换(normal distributions transform,NDT)算法完成目标点云和模板点云在低重合率情况下的精确配准,获取目标工件的抓取位姿;并针对Super 4PCS算法粗配准时速度较慢的问题,通过对体素滤波后的目标点云和模板点云提取3D内部形状描述子(intrinsic shape signatures,ISS)作为点云配准算法的输入点集来提高算法的配准速度。点云配准实验和机器人无序分拣实验结果表明,文章提出的物体位姿估计方法可以快速、准确地完成目标工件的位姿估计和无序分拣任务,配准算法均方根误差(root mean square error,RMSE)小于3.8 mm,位姿估计所需时间小于5.8 s,性能满足实际应用要求。

基于Super-twisting控制器的永磁同步电动机无传感器直接转矩控制

永磁同步电动机(PMSM)参数易受无规律、非线性噪声扰动的影响;在直接转矩控制中定子磁链的计算多因采用纯积分环节而使观测精度不高,从而产生较大的转矩脉动和磁链脉动等。针对上述问题,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)观测器实现对PMSM转速、位置、磁链的准确观测;同时,由于PI控制器对电动机参数变化较为敏感,设计一种Super-twisting控制器代替转矩PI控制器和参考电压矢量估算模块,并将准滑动模态中的sigmoid(s)函数代替符号函数sgn(s),进一步增强了系统鲁棒性,且减少了系统的复杂性。仿真研究表明,EKF观测器可以准确地对电动机转速、位置、磁链进行观测,同时Super-twisting控制器也进一步降低控制系统的转矩脉动,提高转速的观测精度。

基于U模型的混沌系统Super-Twisting同步控制研究

提出了一种基于U模型的混沌系统Super-Twisting同步控制方法,对混沌系统的混沌控制进行了描述,结合混沌系统的研究现状和非线性系统设计中的一些成果,提出了混沌控制与同步的一些新方法,设计出相应的控制器实现有限时间混沌同步控制。针对Lorenz系统和Chen系统进行了数值仿真,仿真结果证明了所给方法的有效性。