加入边界层的滑模控制
滑模理论及其控制实例
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定义
滑模控制在本质上是一种非线性控制方法,它的非线性表现在 控制的不连续性上,基于滑模控制理论设计的控制器,其“结构” 是不固定的,且在控制过程中将根据系统当前状态不断变化,以达 到驱使系统按照预定的“滑动模态”状态轨迹运动的目的。
考虑一个一般的非线性系统:
x & fx ,u ,t x R n u R m ,t R
5)什么条件下可以确保滑动模态运动的存在以及系统在进入滑动模态运动 以后能具有良好的动态特性如渐近稳定等,是变结构控制理论所要研究 的主要问题。
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性质 滑模变结构控制三要素:存在性、可达性、稳定性 (1) 满足可达性条件,即在切换面以外的运动点都将在有限时间内到达切换面; (2) 滑动模态存在性; (3) 保证滑动模态运动的渐近稳定性并具有良好的动态品质
滑模变结构控制本质上是一种特殊的非线性控制其最大特点在于结构不固定可以根据系统当前的状态不断切换控制量使得系统状态到达滑动模态后沿着预先设定的滑模面运动到平衡点且系统性能完全由滑模面决定而与被控对象参数和扰动无关该控制方法的大优点是能够克服系统的不确定性对系统参数变化外部干扰和未建模动态具有很强的鲁棒性在机器人航空航天电力系统伺服系统等领域得到了广泛应用
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滑模控制抖振问题
抖振问题产生的原因(只能减轻,无法消除):
1. 时间滞后开关(控制作用对状态准确变化有滞后) 2. 空间滞后开关(状态空间中的状态量变化死区) 3. 系统惯性的影响 4. 离散时间系统本身造成的抖振
抖振问题的削弱方法: 1. 准滑动模态方法(系统运动轨迹被限制在边界层) 2. 趋近律方法(保证动态品质、减弱控制信号抖振) 3. 观测器方法(补偿不确定项和外界干扰) 4. 动态滑模方法 5. 智能控制方法
开关磁阻电机磁链的边界层混合滑模控制
2 . S c h o o l o f Me c h a n i c l a E n i g n e e r i n g , X i ’ n a J i a o t o n g U n i v e r s i t y , X i ’ n a 7 1 0 0 4 9 , C h i n a )
a b la a n c e s t a t e o f s l i d i n g s u r f a c e,a nd f u r t he r ,i t s c o n v e r g e n c e wa s p r o v e d. S i mu l a t i o n wa s t o c o mp a r e
Hy br i d s l i d i n g mo d e c o n t r o l wi t h bo u n d a r y l a y e r o f
Fl ux - l i n k a g e o f s wi t c h e d r e l u c t a n c e mo t o r
a h y b i r d s l i d i n g mo d e c o n t r o l w i t h b o u n d a r y l a y e r( H S MC)o f l f u x - l i n k a g e u s i n g i n t e g r a l c o mp e n s a t i o n i s
HS MC wi t h P I D a n d a c l a s s i c s l i d i n g mo d e c o n t r o l a b o u t t r a c k i n g p e f r o r ma n c e o f l f u x - l i n k a g e ,a n t i — d i s - t u r b a n c e p e f r o m a r n c e a n d t o r q u e c o n t r o 1 .T h e s i mu l a t i o n r e s u l t s i n d i c a t e t h e p r o p o s e d HS MC c a n a c h i e v e l o w e r i r p p l e t o r q u e a n d l e s s c h a t t e i r n g c o n t ol r wi t h o u t l o s s o f ob r u s t n e s s t h a n t h e o t h e r t wo me t h o d s .F i —
加入边界层的滑模控制
u_equ=1/g0*(a10*x1+a20*x2+a30*x3-c1*e2-c2*e3+x1d3); s=c1*e1+c2*e2+e3; %加入边界层控制 if abs(s/fea)<=1 ss=s/fea; else ss=sign(s/fea); end K=-((a10+da1)*abs(x1)+(a20+da2)*abs(x2)+(a30+da3)*abs(x3)+0.2*g0*abs(u_equ)+60000+1)/( g0-0.2*g0); u_n=K*ss;%加入边界层控制 %u_n=K*sign(s); u=u_equ+u_n; Dx1=x2; Dx2=x3; Dx3=f+g*u+d; x1=x1+Dx1*Dt; x2=x2+Dx2*Dt; x3=x3+Dx3*Dt; x_store(:,n)=[x1d;x1d1;x1d2;x1;x2;x3]; u_store(n)=u; e_store(n)=e1; t=t+Dt; n=n+1; end figure(1) plot((1:n-1)*Dt,x_store(1,:),(1:n-1)*Dt,x_store(4,:)) legend('x1d','x1') xlabel('time/s') ylabel('x1d,x1') figure(2) plot((1:n-1)*Dt,x_store(2,:),(1:n-1)*Dt,x_store(5,:)) legend('x2d','x2') xlabel('time/s') ylabel('x2d,x2') figure(3) plot((1:n-1)*Dt,x_store(3,:),(1:n-1)*Dt,x_store(6,:))
c语言滑模控制算法 -回复
c语言滑模控制算法-回复C语言滑模控制算法导言滑模控制是一种广泛应用于控制系统中的非线性控制算法。
它通过引入“滑模面”来实现对系统状态的鲁棒稳定控制。
滑模控制算法具有快速响应、强鲁棒性和良好的鲁棒性能等特点,广泛应用于各种控制系统中。
本文将介绍滑模控制算法的基本原理及其在C语言中的实现。
一、滑模控制的基本原理1. 滑模面滑模面是滑模控制中的核心概念之一。
它是一个超平面,通过将系统状态投影到该平面上,实现对系统状态的控制。
滑模面的选择对系统控制效果起到了至关重要的作用。
2. 滑模控制律滑模控制律是滑模控制算法的关键。
它由两个部分组成:滑模面的构造和滑模面上的控制律。
滑模面的构造是指如何选择合适的控制变量,以实现对系统状态的控制。
滑模面上的控制律是指如何根据系统状态误差来调节系统的控制输出。
3. 滑模控制器设计滑模控制器是滑模控制算法的实现。
它根据滑模面和滑模控制律来实现对系统状态的控制。
滑模控制器可以分为离散滑模控制器和连续滑模控制器两种类型。
二、C语言中滑模控制算法的实现1. 系统模型的建立在C语言中实现滑模控制算法的第一步是建立系统模型。
系统模型是指将实际系统抽象为数学模型,以描述其动态行为。
在滑模控制算法中,常使用微分方程或状态空间模型来描述系统行为。
2. 滑模面的构造在C语言中实现滑模控制算法的第二步是构造滑模面。
滑模面的选择应根据实际系统的特性来确定。
常见的滑模面选择方法有比例滑模面和饱和滑模面等。
3. 滑模控制律的设计在C语言中实现滑模控制算法的第三步是设计滑模控制律。
根据滑模面的选择和系统模型的建立,可以设计出相应的滑模控制律。
常见的滑模控制律包括PID控制律、自适应滑模控制律和鲁棒滑模控制律等。
4. 滑模控制器的实现在C语言中实现滑模控制算法的最后一步是实现滑模控制器。
滑模控制器通常是一个函数,输入为系统状态和滑模面选择参数,输出为控制器输出。
通过调用滑模控制器函数,可以实现对系统状态的控制。
控制系统的滑模控制理论与方法
控制系统的滑模控制理论与方法滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)是一种针对非线性系统的控制方法,它通过引入一个滑模面,使系统状态在这个面上滑动,从而实现对系统的控制。
本文将介绍滑模控制的理论基础和常用方法,并分析其在控制系统中的应用。
一、滑模控制的基本原理滑模控制是一种基于滑模面的控制策略,其基本原理可以归纳为以下几点:1. 滑模面的选取:滑模面是指系统状态在该面上滑动的一个超平面,通过适当选取滑模面可以实现对系统状态的控制。
滑模面通常由线性和非线性组成,其中线性部分用于系统稳定,非线性部分用于解决系统的鲁棒性问题。
2. 滑模控制律:在滑模控制中,需要设计一个控制律来将系统状态引入滑模面,并保持系统在滑模面上滑动。
控制律通常由两部分组成:滑模面控制部分和滑模面切换部分。
滑模面控制部分用于实现系统状态在滑模面上滑动的动力学特性,滑模面切换部分用于保持系统状态在滑模面上滑动直至系统稳定。
3. 滑模模态:滑模模态指的是系统状态在滑模面上滑动的特性。
通常情况下,滑模模态可以分为饱和模态和非饱和模态两种。
在饱和模态下,系统状态在滑模面上滑动的速度有上限,从而保证系统的稳定性。
而在非饱和模态下,系统状态在滑模面上滑动的速度无上限,可以实现更快的响应速度。
二、滑模控制的方法与技巧在实际应用中,滑模控制可以采用不同的方法和技巧进行设计和实现。
以下是一些常见的滑模控制方法和技巧:1. 内模态滑模控制:内模态滑模控制是一种将滑模控制与内模态控制相结合的方法,通过在滑模控制律中引入内模态控制的思想,可以提高系统的鲁棒性和动态性能。
2. 非等效控制:非等效控制是一种通过选择系统输出和滑模面的差异性来实现控制的方法。
通过设计非等效控制律,可以对滑模模态进行优化,提高系统的控制性能。
3. 离散滑模控制:离散滑模控制是一种将滑模控制应用于离散时间系统的方法。
通过在离散时间下设计滑模控制律,可以对离散系统进行稳定控制和鲁棒性设计。
滑模控制——精选推荐
滑模控制滑模变结构理论⼀、引⾔滑模变结构控制本质上是⼀类特殊的⾮线性控制,其⾮线性表现为控制的不连续性,这种控制策略与其它控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定,⽽是可以在动态过程中根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有⽬的地不断变化,迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。
由于滑动模态可以进⾏设计且与对象参数及扰动⽆关,这就使得变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏、⽆需系统在线辩识,物理实现简单等优点。
该⽅法的缺点在于当状态轨迹到达滑模⾯后,难于严格地沿着滑模⾯向着平衡点滑动,⽽是在滑模⾯两侧来回穿越, 从⽽产⽣颤动。
滑模变结构控制出现于20世纪50年代,经历了 50余年的发展,已形成了⼀个相对独⽴的研究分⽀,成为⾃动控制系统的⼀种⼀般的设计⽅法。
以滑模为基础的变结构控制系统理论经历了 3个发展阶段.第1阶段为以误差及其导数为状态变量研究单输⼊单输出线性对象的变结构控制; 20世纪60年代末开始了变结构控制理论研究的第2阶段, 研究的对象扩⼤到多输⼊多输出系统和⾮线性系统;进⼊80年代以来, 随着计算机、⼤功率电⼦切换器件、机器⼈及电机等技术的迅速发展, 变结构控制的理论和应⽤研究开始进⼊了⼀个新的阶段, 所研究的对象已涉及到离散系统、分布参数系统、滞后系统、⾮线性⼤系统及⾮完整⼒学系统等众多复杂系统, 同时,⾃适应控制、神经⽹络、模糊控制及遗传算法等先进⽅法也被应⽤于滑模变结构控制系统的设计中。
⼆、基本原理带有滑动模态的变结构控制叫做滑模变结构控制(滑模控制)。
所谓滑动模态是指系统的状态被限制在某⼀⼦流形上运动。
通常情况下,系统的初始状态未必在该⼦流形上,变结构控制器的作⽤在于将系统的状态轨迹于有限时间内趋使到并维持在该⼦流形上,这个过程称为可达性。
系统的状态轨迹在滑动模态上运动并最终趋于原点,这个过程称为滑模运动。
滑模运动的优点在于,系统对不确定参数和匹配⼲扰完全不敏感。
基于控制规划的边界层滑模控制
基 于控 制 规 划 的边 界 层 滑 模控 制
赵 文杰 ,于志强 ,鲁晓醒
(.华 北 电 力大 学 控 制 科 学 与 工程 学 院 ,河 北 保 定 0 10 ; 2 北 油 田 公 刮 ,河 北 任 匠 0 2 5 ) 1 70 3 .华 6 52 摘 要 :提 出 了一 种 基 于控 制 规 划 的边 界层 滑 模 控 制 方 法 。在 对 传 统 迫 界层 方法 分析 的 基础 上 ,通 过 对 切换 控 制作 用 的 规 划设 计 ,一 个 固定 的边 界 层 厚 度 将 自动产 生 ,在 边 界 层 内切换 控 制 作 用按 照 规 划好 的 控 制 作
Ke r s l i gmo ec n o ;n n i a y tm ;t c n ro ;c at r g ywo d :si n d o t l o l d r ne r se s r k g er r h t i ai en
幅值 确 定 ,这 样 就造 成 了边 界层 厚度 的选 择偏 大 ,
引 言
虽 然 可 以平 滑 抖 动 ,但 同时 增 大 了系 统 的稳 态误 差 ;如 果减 小稳 态误 差 ,就 必须 减 小边 界层 厚度 ,
滑 模控制 是一种鲁棒 的非线性反馈控 制技术u, 但 这样 又不 能有 效地 平滑 抖 动 。为 克服这 由等效控制 作 实现 稳 态误 差与抖 动 平滑之 间 的最佳 折 衷 , lt e S oi n 用和切 换控制 作用两部 分构成 , 由于切 换控制 作用 提 出了 白适 应边 界层 厚度 的方 法 ,由 J边 界层 是 在切换 面 的两 侧是不 连续 的,从而 导致 了系统 的抖 时变 的 ,使 控制 律 的计算 变得 复 杂化 。P skn u h i 1 动现象 ,抖动现象 是滑模控 制应用 的最大 障碍 。 为简化 控制 律 的 计算 , 用 固定 的边 界层 ,通 过在 采
滑模控制概念(一)
滑模控制概念- 滑模控制的基本概念- 滑模控制是一种非线性控制方法,其核心思想是通过引入滑模面使系统的状态变量在有限时间内快速地达到所期望的状态。
- 滑模控制是一种鲁棒控制方法,能够对系统参数变化和外部干扰具有较强的抗扰性能。
- 滑模控制的设计思想是通过设计滑模面和滑模控制律,将系统状态引入到滑模面上,从而实现对系统的控制。
- 滑模面和滑模控制律- 滑模面是滑模控制的核心,它是一个虚拟的超平面,可以将系统状态引入到该平面上,并在该平面上实现对系统的控制。
- 滑模控制律是一种非线性控制律,用来生成系统控制输入,使系统状态快速地沿着滑模面收敛到期望状态。
- 滑模控制律的设计是滑模控制的关键,其设计需要考虑系统的动力学特性和控制要求,以实现系统的稳定性和性能要求。
- 滑模控制的特点- 鲁棒性:滑模控制能够对系统的参数变化和外部干扰具有很强的抗扰性能,能够保证系统在不确定性条件下的稳定性和性能。
- 快速响应:滑模控制能够实现对系统状态的快速控制,使系统在有限时间内达到期望状态,具有较快的动态响应特性。
- 简单实现:滑模控制的设计方法相对简单,不需要对系统的精确数学模型,能够通过设计滑模面和滑模控制律直接实现对系统的控制。
- 滑模控制的应用领域- 机电控制系统:滑模控制在电机控制、伺服系统和机器人控制等领域得到广泛应用,能够实现对系统的精确控制和鲁棒性能。
- 汽车控制系统:滑模控制在汽车动力系统、制动系统和悬挂系统中的应用,能够提高汽车的操控性能和安全性能。
- 航空航天系统:滑模控制在飞行器的姿态控制、航迹跟踪和飞行器控制系统中的应用,能够实现对飞行器的精确控制和鲁棒性能。
- 滑模控制的发展趋势- 智能化:滑模控制将与人工智能、模糊控制和神经网络控制等技术相结合,实现控制系统的智能化和自适应性。
- 多变量控制:滑模控制将在多变量系统和复杂系统中得到更广泛的应用,实现对多变量系统和复杂系统的控制。
- 工程应用:滑模控制将在更多的工程应用中得到应用,实现对工程系统的精确控制和鲁棒性能。
滑模控制参数
滑模控制参数滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)是一种常用的非线性控制方法,具有良好的鲁棒性和适应性。
在滑模控制中,控制器的设计主要涉及到滑模面、滑模控制律和滑模参数的选择。
滑模参数的选择对控制系统的性能和稳定性具有重要影响。
滑模面是滑模控制的核心,通常由系统状态和控制输入构成。
滑模面的设计需要根据具体的系统要求和性能指标进行选择。
滑模面的选择要满足两个基本要求:首先,滑模面应该是一个一阶超平面,这样可以确保滑模控制系统的稳定性;其次,滑模面应该能够将系统状态引导到期望的轨迹上,这样可以实现对系统的精确控制。
滑模控制律是滑模控制的基本控制策略,用于实现滑模面和系统状态的耦合。
滑模控制律的设计需要根据系统的动态特性和控制目标进行选择。
滑模控制律通常包括两个部分:滑模面的导引部分和滑模面的切换部分。
导引部分用于将系统状态引导到滑模面上,切换部分用于在滑模面上保持系统状态的稳定。
滑模控制律的设计需要考虑系统的非线性特性和外部扰动的影响,以实现对系统的鲁棒控制。
滑模参数的选择是滑模控制的关键,直接影响到滑模控制系统的性能和稳定性。
滑模参数的选择需要考虑到系统的动态特性、控制目标和实际应用的要求。
常用的滑模参数选择方法包括:滑模面的斜率、滑模面的宽度和滑模面的切换增益。
滑模参数的选择需要通过实验和仿真验证,以确保控制系统的性能和稳定性。
滑模控制参数的选择是滑模控制的关键,直接影响到滑模控制系统的性能和稳定性。
滑模控制参数的选择需要综合考虑系统的动态特性、控制目标和实际应用的要求。
在滑模控制中,滑模面的选择要满足稳定性和精确性的要求,滑模控制律的设计要考虑系统的非线性特性和外部扰动的影响,滑模参数的选择要通过实验和仿真验证,以确保控制系统的鲁棒性和适应性。
在滑模控制中,滑模参数的选择是一个实践性的问题,需要根据具体的控制系统和应用场景进行调整和优化。
滑模控制参数的选择涉及到多个方面的考虑,包括系统的动态特性、控制目标和实际应用的要求。
滑模控制
4.1.2 滑模控制系统的设计 滑模控制的第一步是根据系统所希望具有的动态特性来设计系统的滑模面 S ( x ) , S ∈ R m ,并使滑模面具有某种优良品质,以便系统状态在非滑动模态区 域中能够快速而稳定地到达滑模面。线性滑模面的设计方法有很多种,象极点配 置设计法、特征向量配置设计法、最优化设计法、系统零点设计法、给定极点区 域的极点配置方法等。电力电子变换器系统,通过开关的切换变换结构,为非线 性系统。针对非线性系统,有时变滑模面设计方法等,但没有形成对一般非线性 系统比较有效的方法。 控制器的设计,是滑模控制系统设计的第二阶段,设计控制器的目的,是使 系统状态从滑模面之外向滑模面收敛,并保持在该平面上。 设计的目标有3个,即滑模控制的三要素: (1)所有的相轨迹在有限时间内到达滑模面,即进入(或到达)条件。
系统一旦进入滑动过程在一定条件下就对外界干扰及参数扰动具有不变性系统的综合问题被分解成两个低维的子系统的综合问题即设计滑模控制使得系统在有限的时间内到达指定的滑模面和选取适当的滑模面确保系统进入滑动过程后具ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ良好的动态特性
4.1
滑模控制的概念和设计
4.1.1 滑模控制的基本概念 滑模控制(sliding mode control, SMC)也叫变结构控制,其本质上是一类特殊 的非线性控制, 且非线性表现为控制的不连续。与其它控制策略的不同之处在于 系统的“结构”并不固定,而是可以在动态过程中,根据系统当前的状态有目的 地不断变化,迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。由于滑动模态可 以进行设计且与对象参数及扰动无关, 这就使得滑模控制具有快速响应、对应参 数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识、物理实现简单等优点。 系统的初始状态不一定在滑模面上, 滑模控制器的作用就是使状态变量运行 到滑模面,并沿滑模面滑动,直到平衡点。系统状态轨迹从启动到运行到滑模面 上过程称为到达过程, 状态轨迹运行到滑模面上后,滑动到平衡点的过程称为滑 动过程。到达过程和滑动过程的特性决定滑模控制系统的动态响应速度[85]。 系统一旦进入滑动过程,在一定条件下就对外界干扰及参数扰动具有不变 性, 系统的综合问题被分解成两个低维的子系统的综合问题,即设计滑模控制使 得系统在有限的时间内到达指定的滑模面和选取适当的滑模面确保系统进入滑 动过程后具有良好的动态特性。
基于控制规划的边界层滑模控制
此时,闭环系统工作在控制带宽之内,未建模的高 频动态特性不会被激发,抖振现象的确可以被消 除。由于非线性控制 k ( x, t ) 通常是状态的函数,为 确保式(7)的成立,一般按照 k ( x, t ) 的最大值来设 置边界层厚度 φ ,即
φ≥
(4)
k max ( x, t )
λ
(8)
其 中 u eq = − f 0 ( x, t ) − λx 2 为 等 效 控 制 ;
s( p) = 1 ∆f ( p ) p+γ
(9)
(5) 其中 p =
其中 φ 为边界层厚度,为一正常数,饱和函数 sat ( s / φ ) 的定义如下:
s ≤φ s / φ sat ( s / φ ) = sgn( s ) s > φ
d 为拉普拉斯算子。根据终值定理,有 dt
t →∞ p →0 p →0
sss = lim s (t ) = lim ps ( p ) = lim
p ∆f ( p ) p+r
p 1 = lim lim ∆f ( p) = lim ∆f ( x, t ) p →0 p + r p →0 γ t →∞
(10)
上述设计方法即为传统的边界层方法。 2.2 削抖机理 在控制律(5)的作用下,系统状态被吸引到 边界层内部。现在考虑边界层内部的系统动态特 性,由式(2)得
k ( x) < λ s k ( x) ≥ λ s
(15)
图 6 跟踪误差曲线
则切换控制 u sw 为 u sw = plan( s, λ , x)
(16)
4
仿真例子
& = −a(t ) x & 2 cos 3 x + u ,其中 a(t ) 给定二阶系统 & x
基于边界层模糊调节的液压系统准滑模变结构控制
第 3 3卷 第 3期 2
学
学
报 (自 然 科 学 版 )
Vo . 3。 . 】 3 No 3
Junl f n nUnvri ( aua Si cs ora o a ie t N trl c n e) Hu sy e
3.C l eo eti n no ainEn ier g o l f crca dI fr t gn ei .Hu a iv g e El m o n n nUn .Ch n s a Ht n 4 0 8 a gh . ma 1 0 2.Chn ia)
A s atA q ai l igmo evr besrcuecnrl QS bt c : u s sdn d ai l tutr o t ( MVS )bsdo zysh d l gb u dr r —i a o C ae nf z ce ui o n ay u n
i g mo e p a e f n to nd t h n e r t n d l n u c i n a is c a g a e.Exp rme e u t p l d t he h r u i p sto ng s s e e i nt r ls a p i o t yd a lc o iini y t m s e
QS MVS b sd o u z c e uig b u d r C a e n f zy sh d l o n y,a l a h o f c ewen t e rb sn s n n rl n a s wel s t e c n l t b t e h o u te s a d c t i o o
s o d t a a tr p n e h g e r cso ,a d c a trn e u t n c u d b a r d o tb sn h r p s d h we h tf s e o s , i h rp e i n n h te ig r d c i o l ec r e u y u i g t ep o e s i o i o
滑模控制原理
滑模控制原理
滑模控制原理是一种非线性控制方法,其核心思想是通过引入滑模面来实现对系统状态的控制。
滑模面是一个虚拟的超平面,其选择在一定条件下可以使系统的状态迅速收敛到滑模面上,并且在滑动过程中保持在滑模面上。
滑模控制的基本原理可以分为两个方面:滑模面的设计和滑模控制器的设计。
滑模面的设计是滑模控制的第一步,需要根据系统的特点和控制要求选择适当的滑模面。
滑模面通常可以通过系统的状态变量和滑模控制参数进行表示,例如通过将系统的状态变量和期望状态之间的差值与滑模控制参数的乘积相加得到滑模面的表达式。
滑模面的设计要考虑系统的动态响应特性,使得系统在滑模面上的动态性能满足要求。
滑模控制器的设计是滑模控制的第二步,需要设计一个滑模控制器来实现滑模面的追踪和维持。
滑模控制器通常包括一个滑模面跟踪器和一个控制律。
滑模面跟踪器用于通过控制系统的输出来驱动系统的状态在滑模面上滑动,控制律则用于根据滑模面上的滑动误差和系统的状态变量计算控制系统的输出。
滑模控制器的设计需要考虑系统的非线性特性和滑模面的动态响应特性,以使系统能够在滑动过程中保持在滑模面上。
总结起来,滑模控制原理是通过引入滑模面来实现对系统状态的控制。
滑模面的设计和滑模控制器的设计是滑模控制的两个
关键步骤,需要考虑系统的特点和控制要求,以实现滑动过程中的快速收敛和稳定控制。
滑模理论及其控制实例
性质 滑模变结构控制三要素:存在性、可达性、稳定性 (1) 满足可达性条件,即在切换面以外的运动点都将在有限时间内到达切换面; (2) 滑动模态存在性; (3) 保证滑动模态运动的渐近稳定性并具有良好的动态品质
性 质 : 存在性
滑模存在条件是滑模控制应用的前提,如果系统的初始点不在滑模 面 附近,而是在状态空间的任意位置,此时要求系统的运动必须趋向 于切换面 ,Utkin首先提出了滑动模态存在的充分条件:
滑模控制方法基本理论介绍
讲解:牛雪梅
内容提要
1、滑模控制基本概念
2、设计思路
3、设计实例
滑模控制(Sliding mode control, SMC)也称变结构控制,是前苏联 学者Emelyanov于上世纪60年代提出的,经过Utkin等人的不断完善,于
70年代已发展成为控制领域的一个相对独立的研究分支。滑模变结构控
滑模控制的特性:
1)设计反馈u(x),限定是变结构的,它能将系统的运动引导到一个超平面 s(x)=0上。且系统在该滑模面上的运动是渐进稳定的。 2)滑动模相轨迹限制在维数低于原系统的子空间内,对离线分析和算法 的在线实现都非常有利。 3)滑动模的原点与控制量的大小无关,仅由滑模面函数决定。 4)在一定条件下,滑动模对于干扰与参数的变化具有不变性,这正是鲁棒 性控制要解决的问题。变结构系统的滑动模态具有完全自适应性。这成 为变结构系统的最突出的优点。 5)什么条件下可以确保滑动模态运动的存在以及系统在进入滑动模态运动 以后能具有良好的动态特性如渐近稳定等,是变结构控制理论所要研究 的主要问题。
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控制系统中的滑模控制算法研究与实现方法
控制系统中的滑模控制算法研究与实现方法滑模控制算法是一种在控制系统中应用较为广泛的控制策略,其特点是具有快速、稳定、鲁棒性强等优点。
本文将重点研究与实现滑模控制算法在控制系统中的应用方法。
一、滑模控制算法的基本原理滑模控制算法是基于滑模面的设计原理,通过引入滑模面来使得系统的状态向滑模面聚集。
具体来讲,滑模面是指一个二维空间,可以是物理空间中的平面,也可以是状态空间中的超平面。
滑模面上的动态系统能够实现快速稳定性和鲁棒性。
滑模面的设计需要满足两个条件:首先是滑模面上的动态系统需要呈现出良好的稳定性,即系统的状态能够在滑模面上达到稳定的状态;其次是对系统的输入信号施加某种控制策略,使得系统的状态能够快速地达到滑模面。
基于这些条件,滑模控制算法通过设计合适的控制律来实现控制系统的稳定和鲁棒性。
二、滑模控制算法的研究方法1. 确定系统模型和状态空间方程首先,我们需要根据所要控制的物理系统确定其数学模型和状态空间方程。
系统的模型和状态方程决定了滑模面的设计和控制律的选择。
2. 设计滑模面在滑模控制算法中,滑模面的设计是非常关键的一步。
根据所要控制的系统的特点和需求,可以选择线性滑模面、非线性滑模面或者其它形式的滑模面。
滑模面的设计需要满足系统稳定性和鲁棒性的要求。
3. 确定滑模控制律滑模控制算法的核心是选择合适的滑模控制律。
滑模控制律是一种输出反馈控制律,通过使系统的状态向滑模面聚集来实现控制的稳定性和鲁棒性。
滑模控制律的设计通常包括滑模面上的状态变量、输入变量以及一些控制参数的组合。
根据所要控制的系统的特点和需求,可以根据经验或使用优化方法来确定合适的滑模控制律。
4. 系统仿真与实验验证在研究滑模控制算法时,通常需要进行系统的仿真和实验验证。
通过使用仿真软件或搭建实验平台来验证设计的滑模控制算法的性能。
仿真与实验验证可以帮助我们了解控制系统在不同条件下的行为,并对滑模控制算法进行改进和优化。
三、滑模控制算法的实现方法1. 基于硬件的实现方法滑模控制算法可以通过硬件实现,即使用控制器和传感器等硬件设备来实现滑模控制算法。
控制工程中的滑模控制策略研究
控制工程中的滑模控制策略研究近年来,滑模控制策略在控制工程中占据了越来越重要的地位。
它是一种能够保证系统稳定性、鲁棒性和快速响应的控制策略,因此被广泛应用于控制工程领域。
本文将对滑模控制策略的研究进行探讨,并分析其在控制工程中的应用。
一、滑模控制的概念滑模控制是一种基于滑模面来实现系统稳定的控制策略。
其基本思路是在控制系统的状态空间中引入一个滑动模面,使得系统状态在滑动模面上运动,从而实现对系统状态的控制。
这种控制策略具有响应速度快、鲁棒性强等优点,因此广泛应用于控制工程中。
二、滑模控制策略的实现滑模控制的实现过程非常简单,只需要建立滑动模面和控制律即可。
其中,滑动模面是由状态空间中的变量组成的一维曲面,其方程可以通过系统的状态方程得到。
控制律用来计算控制信号,从而将系统状态控制到滑动模面上,保证系统的稳定性。
三、滑模控制策略的优点相比传统的控制策略,滑模控制具有以下几个优点:1.响应速度快:由于滑模控制可以在瞬间将系统状态控制到滑动模面上,因此控制响应速度非常快,能够满足高速控制的需求。
2.鲁棒性强:由于滑模控制可以通过滑动模面来消除外部干扰和不确定性,因此具有很强的鲁棒性。
3.可适应性强:由于滑模控制可以通过更新滑动模面来适应系统变化,因此可以适应各种系统变化。
4.易于实现:由于滑模控制的实现过程非常简单,只需要建立滑动模面和控制律即可,因此易于实现。
四、滑模控制策略在控制工程中的应用由于滑模控制的优点,已经得到了广泛的应用。
其应用领域主要包括以下几个方面:1.航空航天领域:由于滑模控制具有鲁棒性强和响应速度快的特点,因此非常适合应用于航空航天领域。
2.电力系统控制:由于电力系统存在各种非线性和时变特性,因此滑模控制可以通过滑动模面来消除这些不确定性,保证电力系统的稳定性。
3. 机器人控制:由于机器人需要进行高速动作和精确控制,滑模控制可以满足其控制需求。
4.汽车控制:汽车控制需要快速响应和稳定性,因此滑模控制也可以应用于汽车控制中。
六自由度IRB-120机器人机械手的滑模控制与边界层控制
六自由度IRB-120机器人机械手的滑模控制与边界层控制Mojtaba HADI BARHAGHTALAB; Vahid MEIGOLI; Mohammad Reza GOLBAHAR HAGHIGHI; Seyyed Ahmad NAYERI; Arash EBRAHIMI【期刊名称】《《中南大学学报》》【年(卷),期】2018(025)009【摘要】由于线性PID控制器易于实现,一般采用其对机器人进行控制。
线性控制器不能有效地处理不确定性和参数的变化,因此推荐具有鲁棒性能的非线性控制器。
滑模控制(SMC)是一种针对非线性系统的鲁棒状态反馈控制方法,其设计简单,有效地克服了系统中的不确定性和扰动,它的瞬态响应非常快,是理想的控制器。
SMC最主要的缺点是控制输入信号的抖动。
为了解决这一问题,本文采用SMC与边界层(SMCBL)相结合的方法,消除了系统的抖振现象,提高了系统的性能。
将所提出的SMCBL与传统的非线性控制方法逆动态控制(IDC)进行了比较。
首先,对IRB-120机器人机械手的运动学方程和动力学方程进行了完整、准确的提取;然后,对采用SMC的机器人机械手的控制进行了评价。
为了验证该控制方法的有效性,在一个6自由度IRB-120机器人机械手上使用了该控制方法。
在MATLAB/Simulink环境下对仿真结果进行了仿真、测试和比较。
为了进一步验证我们的工作,在一个实际的IRB-120机器人机械手上进行了测试和实验验证。
【总页数】26页(P2219-2244)【作者】Mojtaba HADI BARHAGHTALAB; Vahid MEIGOLI; Mohammad Reza GOLBAHAR HAGHIGHI; Seyyed Ahmad NAYERI; Arash EBRAHIMI【作者单位】Department of Electrical Engineering School of Engineering Persian Gulf University Bushehr 7516913817 Iran; Department of Mechanical Engineering School of Engineering Persian Gulf University Bushehr 7516913817 Iran; Department of Communication School of Electrical and Computer Engineering Tehran University Tehran 1417614418 Iran; Institute of Electrical Power Engineering Faculty of Computer Science and Electrical Engineering(IEF) Rostock University Rostock 18059 Germany 【正文语种】中文【中图分类】TP273【相关文献】1.六自由度IRB-120机器人机械手的滑模控制与边界层控制 [J], Mojtaba HADI BARHAGHTALAB;Vahid MEIGOLI;Seyyed Ahmad NAYERI;Arash EBRAHIMI2.六自由度并联机器人线性化反馈RBF神经滑模控制研究 [J], 江道根;高国琴;胡红玉3.时变边界层滑模控制在多连杆机械手的应用 [J], 曾克俭;李光4.边界层厚度可变的柔性关节空间机器人两级滑模控制 [J], 杨淼; 陈力5.水下六自由度机械手的自适应模糊积分滑模控制方法研究 [J], 袁子建;程茂林;唐国元;韩丽君因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
c语言滑模控制算法
c语言滑模控制算法滑模控制(Sliding Mode Control)是一种在系统控制中应用广泛的控制算法,常用于解决具有非线性和不确定性的控制系统问题。
该算法通过引入一个滑模面来实现对系统状态的控制,使得系统状态能在滑模面上快速滑动,从而达到控制目标。
在本文中,我们将介绍C语言中的滑模控制算法及其应用。
滑模控制的基本原理是通过引入一个滑模面来实现对系统状态的控制。
滑模面是系统状态空间中的一个超平面,当系统状态离开这个超平面时,控制器会施加一定的控制力,使得系统状态回到滑模面上。
滑模控制算法的核心是设计一个合适的滑模面和滑模控制律。
在C语言中实现滑模控制算法的关键是控制律的设计。
滑模控制律可以通过以下步骤来实现:1. 系统建模:首先需要将控制系统建模为数学模型,常用的方法有状态空间模型和传递函数模型。
根据具体控制问题的需求,选择合适的建模方法。
2. 滑模面设计:根据系统的状态变量和控制目标,设计一个滑模面。
滑模面的选择既要保证系统状态能够在滑模面上快速滑动,又要保证滑模面能够达到控制目标。
3. 滑模控制律设计:基于滑模面的设计,设计一个合适的滑模控制律。
滑模控制律通常包含了系统状态和滑模面的信息,并通过计算得到控制器的输出。
4. 控制器设计:将滑模控制律转化为C语言代码。
根据系统的具体实现方式,可以选择使用C语言中的控制结构、表达式和函数等来编写控制器。
C语言滑模控制算法的代码实现如下所示:```#include<stdio.h>// 系统状态变量float x;// 滑模面的参数float a, b;// 滑模控制律的参数float c, d;// 滑模控制器float sliding_mode_control(float x) { float s = a * x - b;float u = c * s + d * x;return u;}int main() {float target = 0.0; // 控制目标float error = 0.0; // 控制误差// 初始化参数a = 1.0;b = 0.5;c = 2.0;d = 1.5;while (1) {// 获取系统状态// TODO: 实现获取系统状态的代码// 计算控制误差error = target - x;// 计算控制器输出float u = sliding_mode_control(error);// 执行控制器输出// TODO: 实现执行控制器输出的代码}return 0;}```以上代码实现了一个简单的滑模控制器,其中包括了系统状态变量、滑模面参数、滑模控制律参数和滑模控制器的函数。
滑模 控制率
滑模控制率滑模控制是一种常用的控制策略,它能够有效地解决系统中存在的不确定性和干扰。
在滑模控制中,通过引入滑模面来实现对系统状态的调节,从而使系统的输出稳定在期望值附近。
滑模控制的核心思想是在系统的状态空间中引入一个滑模面,通过控制系统的状态在滑模面上滑动,从而实现对系统的控制。
滑模面的选择可以根据系统的特点和控制要求来确定,通常可以选择使系统状态能够快速收敛到期望值的滑模面。
在滑模控制中,通过设计合适的滑模控制律来实现对系统的控制。
滑模控制律通常包括两部分:滑模面的构造和滑模控制输入的计算。
滑模面的构造可以通过系统状态和控制输入之间的关系来确定,而滑模控制输入的计算则可以通过滑模面和系统状态的差异来实现。
滑模控制具有很好的鲁棒性和适应性,能够有效地抑制系统中的不确定性和干扰。
同时,滑模控制还能够实现快速响应和较好的跟踪性能,使系统的输出能够快速地收敛到期望值。
除了以上的优点,滑模控制还存在一些问题和挑战。
首先,滑模控制的设计需要考虑到系统的非线性和不确定性,这对控制器的设计提出了较高的要求。
其次,滑模控制的实现需要考虑到系统的实际运行情况,包括传感器的噪声和延迟等因素。
最后,滑模控制的稳定性分析需要考虑到系统的非线性和不确定性,这对控制器的设计和实现都提出了较高的要求。
总的来说,滑模控制是一种有效的控制策略,能够解决系统中存在的不确定性和干扰。
在实际应用中,可以根据系统的特点和控制要求来选择合适的滑模控制策略,并通过设计合适的滑模控制律来实现对系统的控制。
滑模控制的应用领域非常广泛,包括机械系统、电力系统、化工系统等。
希望本文对滑模控制的理解和应用有所帮助。
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3.2 PID 控制程序
clear clc a10=0; a20=8873.64; a30=37.68; g0=179425; kp=0.8; ki=0.001; kd=0.0001; x1=1; x2=0; x3=0; sum_e1=0; n=1; t=0; Dt=0.001; for i=1:2000 %指令信号 x1d=sin(2*pi*t); x1d1=2*pi*cos(2*pi*t); x1d2=-(2*pi)^2*sin(2*pi*t); x1d3=-(2*pi)^3*cos(2*pi*t); Mf0=3000+1000*sin(2*pi*t); DMf0=1000*2*pi*cos(2*pi*t);
M = M f 0 + M d , M f 0 = 3000 + 1000sin 2π t , M d = 500 + 100sin 2π t , ∆ai = 0.5ai 0 sin(2π t ) , ∆g = 0.2 g 0 sin(2π t ) , ai (t ) = 0.5ai 0 , β (t ) = 0.2 g 0 ,D=60000, x1d = sin(2π t ) ,初始状态 x(0) = [1 0 0] , c1 = 3600 , c2 = 120 , Φ = 300 ,η = 1 。
7
legend('x3d','x3') xlabel('time/s') ylabel('x3d,x3') figure(4) plot((1:n-1)*Dt,e_store) xlabel('time/s') ylabel('e1') figure(5) plot((1:n-1)*Dt,u_store) xlabel('time/s') ylabel('u')
图 2-14 PID 控制信号
2
图 2-15 跟踪误差曲线
3 Matlab 程序
3.1 滑模控制程序
clear
5
clc a10=0; a20=8873.64; a30=37.68; g0=179425; c1=3600; c2=120; fea=300; N=1; x1=1; x2=0; x3=0; n=1; t=0; Dt=0.001; for i=1:2000 %指令信号 x1d=sin(2*pi*t); x1d1=2*pi*cos(2*pi*t); x1d2=-(2*pi)^2*sin(2*pi*t); x1d3=-(2*pi)^3*cos(2*pi*t); Mf0=3000+1000*sin(2*pi*t); DMf0=1000*2*pi*cos(2*pi*t); Md=500+100*sin(2*pi*t); DMd=100*2*pi*cos(2*pi*t); M=Mf0+Md; DM=DMf0+DMd; d=0.86*DM+9.73*M; da1=0.5*sin(2*pi*t)*a10; da2=0.5*sin(2*pi*t)*a20; da3=0.5*sin(2*pi*t)*a30; dg=0.2*sin(2*pi*t)*g0; f=-(a10+da1)*x1-(a20+da2)*x2-(a30+da3)*x3; g=g0+dg; e1=x1-x1d; e2=x2-x1d1; e3=x3-x1d2;
9
xlabel('time/s') ylabel('x2d,x2') figure(3) plot((1:n-1)*Dt,x_store(3,:),(1:n-1)*Dt,x_store(6,:)) legend('x3d','x3') xlabel('time/s') ylabel('x3d,x3') figure(4) plot((1:n-1)*Dt,e_store) xlabel('time/s') ylabel('e1') figure(5) plot((1:n-1)*Dt,u_store) xlabel('time/s') ylabel('u')
i =1
3
g 0 − β (t )
s sat ( ) Φ
⎧s s ⎪Φ Φ ≤ 1 s ⎪ 式中, sat ( ) = ⎨ 。 Φ ⎪ s s >1 sign( ) ⎪ Φ Φ ⎩
1.3 PID 控制
控制器为
u = − K p e1 − K i ∫ e1dt − K d e2
1.4 参数选择
+ 9.73M , a10 = 0 , a20 = 8873.64 , a30 = 37.68 , g 0 = 179425 , d = 0.86M
[∑ ai (t ) xi + β (t ) uequ + D (t ) + η ]
i =1
3
g 0 − β (t )
sign( s )
1.2 加入边界层的滑模控制
其它式子不变,将 1.1 节中 un (t ) 的用下式代替
1
un (t ) = K (t ) sign( s ) = −
[∑ ai (t ) xi + β (t ) uequ + D (t ) + η ]
g 0 为系统的标称参数, ∆ai 、 ∆g 为系统参数的不确定部分, ai (t ) 、 β (t ) 分别为 ∆ai 和 ∆g
的上界, D (t ) 为扰动 d 的上界。
e1 = x1 − x1d
1 = x 1 − x 1d = x2 − x 1d e2 = e
e3 = e1 = x1 − x1d = x3 − x1d
6
u_equ=1/g0*(a10*x1+a20*x2+a30*x3-c1*e2-c2*e3+x1d3); s=c1*e1+c2*e2+e3; %加入边界层控制 if abs(s/fea)<=1 ss=s/fea; else ss=sign(s/fea); end K=-((a10+da1)*abs(x1)+(a20+da2)*abs(x2)+(a30+da3)*abs(x3)+0.2*g0*abs(u_equ)+60000+1)/( g0-0.2*g0); u_n=K*ss;%加入边界层控制 %u_n=K*sign(s); u=u_equ+u_n; Dx1=x2; Dx2=x3; Dx3=f+g*u+d; x1=x1+Dx1*Dt; x2=x2+Dx2*Dt; x3=x3+Dx3*Dt; x_store(:,n)=[x1d;x1d1;x1d2;x1;x2;x3]; u_store(n)=u; e_store(n)=e1; t=t+Dt; n=n+1; end figure(1) plot((1:n-1)*Dt,x_store(1,:),(1:n-1)*Dt,x_store(4,:)) legend('x1d','x1') xlabel('time/s') ylabel('x1d,x1') figure(2) plot((1:n-1)*Dt,x_store(2,:),(1:n-1)*Dt,x_store(5,:)) legend('x2d','x2') xlabel('time/s') ylabel('x2d,x2') figure(3) plot((1:n-1)*Dt,x_store(3,:),(1:n-1)*Dt,x_store(6,:))
T
PID 控制器参数: K p = 0.8 , K i = 0.01 , K d = 0.0001 。
2
2 仿真结果
2.1 未加边界层
1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 0 x1d x1 10 5 0 -5 -10 -15 0 x2d x2
x1d,x1
0.5
1 time/s
1.5
2
x2d,x2
0.5
1 time/s
1.5
2
图 2-1 x1、x1d 跟踪曲线
1000 x3d x3 2
图 2-2 x2、x2d 跟踪曲线
500 x3d,x3
1
0
0
-500
u 0.5 1 time/s 1.5 2
-1
-1000 0
-2 0
0.5
1 time/s
1.5
2
图 2-3 x3、x3d 跟踪曲线
1 0.8 0.6 e1 0.4 0.2 0 0
8
Md=500+100*sin(2*pi*t); DMd=100*2*pi*cos(2*pi*t); M=Mf0+Md; DM=DMf0+DMd; d=0.86*DM+9.73*M; da1=0.5*sin(2*pi*t)*a10; da2=0.5*sin(2*pi*t)*a20; da3=0.5*sin(2*pi*t)*a30; dg=0.2*sin(2*pi*t)*g0; f=-(a10+da1)*x1-(a20+da2)*x2-(a30+da3)*x3; g=g0+dg; e1=x1-x1d; e2=x2-x1d1; e3=x3-x1d2; sum_e1=sum_e1+e1*Dt; u=-kp*e1-ki*sum_e1-kd*e2; Dx1=x2; Dx2=x3; Dx3=f+g*u+d; x1=x1+Dx1*Dt; x2=x2+Dx2*Dt; x3=x3+Dx3*Dt; x_store(:,n)=[x1d;x1d1;x1d2;x1;x2;x3]; u_store(n)=u; e_store(n)=e1; t=t+Dt; n=n+1; end figure(1) plot((1:n-1)*Dt,x_store(1,:),(1:n-1)*Dt,x_store(4,:)) legend('x1d','x1') xlabel('time/s') ylabel('x1d,x1') figure(2) plot((1:n-1)*Dt,x_store(2,:),(1:n-1)*Dt,x_store(5,:)) legend('x2d','x2')