摘要：塔式起重机在工作时,负载会产生摆动,且系统具有欠驱动性、非线性和强耦合性的特征,定位与消摆控制难度大。大多数现有控制方法未考虑系统的摩擦项或者考虑系统摩擦项时由固定公式计算得出,而工程实际应用中摩擦项易受到工作环境的影响,引起控制效果的降低。为解决上述问题,提出了一种基于模糊补偿的自适应模糊滑模控制器。首先,通过对原有的系统动力学模型进行改造,构造出新的动力学模型,解决了系统由于欠驱动特性导致控制律难以设计的问题。随后采用模糊逼近的方式对系统的摩擦项进行逼近,解决了不确定性的工作环境对摩擦项的影响。其次在此基础上与滑模控制理论相结合设计控制器,并经严格的稳定性分析,证明了系统是渐进稳定的。最后,经仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。

摘要：为实现轮毂式电动汽车在弯道的稳定转向,解决传统控制方法对汽车行驶速度的局限性,提出一种高-低速复合电子差速控制方法。当汽车处于低速行驶状态时,根据Ackermann转向模型获取驱动轮期望转速,提出一种模糊PID控制方法,实现轮速的稳定跟踪;当汽车处于高速行驶状态时,以驱动轮的相对滑移率作为反馈控制量,提出一种基于模糊逼近的滑移率优化控制方法,无需建立精确的系统状态空间模型,同时根据LQR理论保证了汽车驱动轮相对滑移率最小。Matlab/Carsim联合仿真证明,所提出的高-低速复合控制方法能够使汽车在不同行驶速度下实现稳定转向。

摘要：由于磁流变液具有非线性特性,所以磁流变阻尼器的输入输出间具有很强的非线性关系。可准确描述其非线性特性的磁流变阻尼器正模型通常非常复杂,难以直接得到逆模型。考虑到某些模糊系统的万能逼近能力,本文提出用模糊系统来逼近磁流变阻尼器逆模型的新思路。根据自适应神经模糊推理系统原理,设计两个模糊系统分别逼近磁流变阻尼器的正模型和逆模型。研究结果表明:无论是正模型还是逆模型,对于训练数据,模糊系统均可以准确逼近,而对于检验数据也可比较准确逼近。正模型的逼近效果稍好,若要提高逆模型ANF IS的逼近精度,将以增加系统复杂性为代价。模糊逼近可以推广到其它的磁流变阻尼器模型中,特别是可对正模型未知的磁流变阻尼器进行建模与控制。

摘要：针对一类单输入单输出不确定非线性系统,提出了一种稳定的自适应模糊控制方法·该方法不需要系统状态可测的条件,而是通过设计模糊状态观测器来估计系统的状态·系统的未知非线性项通过模糊逻辑系统进行逼近,且逼近误差满足一定的有界条件,根据李雅普诺夫方法对系统进行分析,得出相应的参数自适应律·该方法不但能保证跟踪误差收敛于原点的一个小的邻域内,而且所涉及到的变量一致有界·仿真结果验证了此方法的有效性与正确性·

摘要：应用物料平衡原理及状态方程方法建立双容水箱液位动态模型,根据鲁棒控制原理及模糊控制的万能逼近性质设计控制器。在不同初始参数及不确定性干扰条件下,应用MATLAB对水箱系统及所设计控制器进行仿真验证,实验结果表明,与基于传递函数的控制器相比,该控制器在不同条件下均能保持有效的控制效果,且调节时间更短、超调量更小,对系统初值选取不敏感。

摘要：针对带有未知控制方向、未知非线性函数以及执行器故障的不确定非线性系统,研究了相应的模糊自适应事件触发容错控制问题。首先,运用反步法和模糊逻辑系统(FLS)理论知识相结合,构造出自适应事件触发容错控制器和自适应更新律,有效地补偿了执行器故障对系统的影响。其次,在自适应事件触发容错控制器的设计中引入了Nussbaum函数。最后,所设计的控制方案保证了闭环信号在给定紧集内一致最终有界,且仿真结果验证了本文所提出的控制方案的有效性。

摘要：针对键合线缠绕运动存在耦合性强和张力波动等问题,提出一种自适应反演滑模控制方法应用于缠绕控制系统。该方法依据反演的控制思想将复杂系统分解成不超过系统阶数的子系统,然后从系统的最低阶次系统方程开始,引入虚拟控制量,结合滑模控制定义逐步设计满足要求的虚拟控制,最终设计出系统的实际控制方法。同时采用自适应算法对不确定性参数进行估计,根据Lyapunov稳定性理论设计参数自适应率,并设计模糊逼近作为滑模控制器中的切换控制项,从而保证系统稳定性。通过分析摆角波动与响应时间数据,发现采用自适应反演滑模控制能提高系统稳定性。比较自适应反演滑模控制与常用的模糊PID控制算法,结果表明,在键合线缠绕运动中,自适应反演滑模控制的张力摆杆摆角波动控制在±1.4°内,优于常规模糊PID的,能更有效地控制张力输出。

摘要：机械臂在轨迹跟踪控制中存在建模误差和外界干扰等问题。为了提高机械臂轨迹跟踪的精度和速度,设计了一种基于干扰观测器的机械臂自适应模糊滑模控制策略。首先,使用新型趋近律来减小机械臂滑模控制系统中抖振的影响;其次,采用干扰观测器对机械臂建模误差和外界干扰进行估计,根据干扰观测器的观测值对机械臂的输入力矩进行补偿;最后,对于无法观测的部分,采用模糊系统中的万能逼近原理对未知的干扰进行估计,进一步提高机械臂的轨迹跟踪性能。通过仿真试验表明,该控制策略不仅可以克服建模误差和外界干扰所带来的影响,还可以有效地削弱系统的抖振,保证了机械臂各关节位置跟踪的精度和速度。同时也说明了该控制策略的有正确性和有效性。

摘要：A轴单元作为五轴数控机床的关键功能部件,其控制精度直接影响工件的加工精度和表面质量。针对系统参数摄动和不确定性切削负载对A轴伺服系统控制精度的影响,分析了A轴驱动系统的动静态性能,讨论了驱动扭矩、负载扭矩、运动方向和系统参数之间的相互关系,并建立了系统的非线性动力学模型。基于该动力学模型,设计了自适应模糊滑模控制器(AFSMC),采用模糊系统对滑模控制律中的非线性函数项进行自适应逼近,并基于Lyapunov理论设计了模糊系统中可调参数的自适应律,同时,在滑模控制(SMC)的切换控制部分采用了指数趋近律。实验结果表明,所设计的AFSMC对不确定性负载扭矩和系统参数摄动具有较强的鲁棒性。与传统滑模控制(TSMC)相比,其在有效减小控制输入抖振的同时,使得跟踪控制精度提高了14.54%。

摘要：针对一类非线性系统提出了间接自适应模糊控制方法,该方法用模糊逻辑系统逼近未知函数,并设计误差补偿器来减少逼近误差对跟踪精度的影响。在设计等效控制时考虑其存在性,仿真证明该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的小邻域内,而且通过适当调整设计参数,可使跟踪误差减小,收敛速度加快。仿真结果验证了此方法的有效性。