关键词:
终端滑模控制
固定时间控制
预定义时间控制
非奇异控制
神经网络控制
摘要:
对于具有扰动和不确定性的非线性系统,传统的滑模控制方法在收敛时间的估计等方面已经无法满足当今社会发展的要求。终端滑模控制方法不仅保留了传统滑模控制鲁棒性的优势,还实现了快速收敛和对收敛时间的准确估计,在控制具有扰动和不确定性的非线性系统方面展现了强大的优势。终端滑模控制与其他智能控制算法相结合来解决实际控制工程中遇到的难题,更是当前的研究热点。本文首先构造了不同的快速终端滑模面,在此基础上,将其与智能控制算法相结合,设计了基于固定时间/预定义时间的非奇异快速终端滑模控制方法,分别从奇异问题、系统模型信息未知问题、固定及预定义时间收敛问题等多个角度展开研究。本文的主要工作和创新点如下:
(1)针对一类具有扰动和不确定性的非线性系统,本文提出了一种新的终端滑模控制方法,与传统的终端滑模控制相比,本文所提出的控制方法不仅保证了系统状态快速固定时间稳定,而且当系统状态远离和接近平衡点时能够实现自适应调整。
(2)在终端滑模控制中,由于等效控制器包含导致奇异问题的负幂次项和模型信息未知项,本文提出了使用情感神经网络逼近等效控制器来同时解决以上两个问题。通过Lyapunov方法证明了所设计的基于情感神经网络的复合控制器能使系统状态固定时间收敛到滑模面。仿真结果表明该控制方法具有良好的控制效果。
(3)针对一类具有扰动和不确定性的非线性系统,本文提出了一个新的预定义时间非奇异终端滑模控制方法。与已有的预定义时间滑模控制相比,本文引入一个可调参数,能够调整系统的实际收敛时间。控制器的设计中,通过引入了饱和函数解决奇异问题,并使用RBF神经网络逼近模型信息未知项。通过Lyapunov方法证明了所设计的复合控制器能使系统状态预定义时间稳定,收敛时间由使用者自己设置,与初始状态和控制器参数无关。仿真结果表明该控制方法具有良好的控制效果。
(4)在预定义时间稳定性的基础上,本文提出了一个新的预定义时间稳定引理,通过引入指数项使系统的收敛速度更快,可调参数的引入为控制器的设计提供了更多的自由度。基于该引理,将预定义时间稳定控制与滑模控制相结合,既保证了系统的鲁棒性,又实现了系统状态在到达和滑动两个阶段同时达到预定义时间稳定。通过仿真验证该控制方法具有较好的控制性能。
最后,针对所设计的控制方法,在垂直起降装置进行了实验,通过MATLAB与Labview相结合的方式,验证了所提方法在实物平台上的控制效果。