摘要：针对输入输出受限,模型部分不确定和受到未知海洋干扰的全驱动船舶的轨迹跟踪问题,提出一种基于时变非对称障碍李雅普诺夫函数的最小参数自适应递归滑模控制策略.该策略首先设计障碍李雅普诺夫函数约束船舶轨迹在有限区域内,利用最小参数法神经网络逼近模型不确定项,降低系统的计算复杂度,然后采用指令滤波器对输入信号进行幅值约束,同时避免对因反步法导致的微分爆炸问题,综合考虑船舶位置以及速度误差间的关系设计递归滑模控制律,提高系统的鲁棒性,采用双曲正切函数和Nussbaum函数补偿由输入饱和引起的非线性项,提高系统稳定性.最后通过Lyapunov理论分析证明了全驱动船舶闭环系统中所有信号是一致最终有界的.仿真结果表明,本文所设计的船舶轨迹跟踪控制方案能有效处理船舶模型不确定部分以及未知外界干扰的问题,能够实现船舶在输入受限的情况下在有限区域内航行并准确的跟踪期望轨迹,具有较强的鲁棒性.

摘要：为抑制智能车辆在路径跟踪过程中车辆内部参数变化和外部扰动对控制系统鲁棒性的影响,提出一种递归滑模控制方法。基于二自由度车辆动力学模型,通过引入车辆与期望位置之间的横向误差构造递归滑模面,设计递归滑模控制器。考虑系统不确定性对控制系统鲁棒性的要求,基于径向基函数神经网络设计了估计器,用于反馈回路补偿。与现有控制方法仿真对比,本文中提出的控制方法可以快速跟踪到期望路径且不发生超调,当车辆遭受外部扰动时,可以有效抵抗外部扰动,在跟踪蛇形路径时性能指标提高86.65%,跟踪连续换道路径时提高81.35%,极大改善了系统的鲁棒性和抗干扰性。结果表明,采用该方法可改善无人车辆路径跟踪动态响应性能,能够满足稳定跟踪期望路径要求,具有重要应用前景。

摘要：针对带有饱和特性推进器、速度不可测量以及受外界未知扰动影响的动力定位(dynamic positioning,DP)船舶,设计了一种带有饱和处理模块的递归滑模动态面控制(dynamic surface control,DSC)律。基于高斯误差函数设计了输入输出特性光滑的饱和处理模块对控制律的输出进行限幅处理,构造了高增益观测器利用船舶位置和艏向角信息估计船舶速度,设计了递归滑模动态面控制策略增强控制律对系统参数摄动的非脆弱性,并通过选择合适的Lyapunov函数,证明了DP闭环控制系统的稳定性和所有信号的最终一致有界性。最终,对一艘供给船进行DP仿真分析,结果表明,所设计的控制律对外界扰动具有较强的抵抗能力和对系统参数摄动具有较强的非脆弱性,能够保证DP控制系统具有良好的动态特性和稳态性能。

摘要：针对气动波纹管二维伺服系统的超高精度控制问题,提出了一种基于逐阶反馈的递归滑模控制方法。通过对三阶系统的各阶输出分别进行二次估计,设计新型逐阶状态观测器,降低了常规观测器对系统三阶状态的观测误差。通过设计逐阶滑动模态,设计递归滑模面,减少了常规动态滑模控制信号抖振问题。通过递归滑模控制器与逐阶状态观测器的结合,在提高伺服系统精度的同时改善了控制系统的动态品质。用李雅普诺夫函数理论证明了气动波纹管伺服系统所有状态全局一致最终有界。数值仿真结果表明,气动伺服系统跟踪轨迹无超调、响应速度快、精度高,实现了运动行程20mm,稳态误差小于100nm的大行程精密控制。