广义系统的快速终端滑模控制(1)
基于快速终端滑模的机器人柔顺磨抛阻抗控制
基于快速终端滑模的机器人柔顺磨抛阻抗控制机器人在工业生产中扮演着至关重要的角色,然而,现有的控制方法往往无法实现对机器人的柔顺控制。
为了解决这一问题,基于快速终端滑模控制的机器人柔顺磨抛阻抗控制方法被提出。
本文将介绍该方法的原理和应用,并分析其优势和潜在的改进方向。
一、方法原理快速终端滑模控制(Fast Terminal Sliding Mode Control,FTSMC)是一种非线性控制方法,其核心思想是通过引入终端滑模面实现系统的极快收敛,并结合阻抗控制达到柔顺控制的目的。
基于FTSMC的机器人柔顺磨抛阻抗控制方法主要包括以下几个步骤:1. 建立机器人的动力学模型和磨抛工具的力学模型,得到系统的状态空间表达式。
2. 设计滑模面并根据系统的状态空间表达式推导出控制律,使得系统能够在快速终端滑模的作用下实现稳定控制。
3. 结合阻抗控制,引入环境力反馈,并通过与预设的阻抗参数进行比较,实现对机器人的柔顺控制。
4. 加入状态观测器或估计器,实现对系统状态的估计,提高控制算法的鲁棒性。
通过以上步骤,基于快速终端滑模的机器人柔顺磨抛阻抗控制方法能够实现机器人在接触力控制中的柔顺性,提高产品的质量和生产效率。
二、应用场景基于快速终端滑模的机器人柔顺磨抛阻抗控制方法在实际工业生产中具有广泛的应用前景。
以下几个方面是该方法的主要应用场景:1. 金属加工:在金属加工中,机器人需要与工件进行精确的接触,以实现高质量的磨抛工艺。
基于快速终端滑模的控制方法可以使机器人与工件之间实现精确的力控制,从而提高加工质量和工件的表面光洁度。
2. 医疗康复:机器人在医疗康复中的应用越来越广泛。
基于快速终端滑模的机器人柔顺磨抛阻抗控制方法可以使机器人在康复训练中对患者的身体力度进行精准控制,从而实现更好的治疗效果。
3. 智能抓取:在物流和仓储领域,机器人需要对各种形状和材料的物体进行柔性抓取。
基于快速终端滑模的方法可以使机器人具备更好的灵活性和适应性,在不同的抓取任务中表现出良好的性能。
基于Lyapunov方法和快速终端滑模的轨迹跟踪控制
T aetr r c igc nr l ae n L a u o to n emia l igmo e rjco yta kn o to b sd o y p n vmeh d a d tr n l i n d sd
ZHANG n . n , LI Gu .o g , , U n . o 一, I Hu n Ya g mi g U o r n LI Do g b L U a
(. o eeo fr ai n i eig in tnU i rt, intnHua 1 5 C i ; 1C lg I om t nE gn r ,X aga nv sy Xaga n n4 1 , hn l fn o e n ei 10 a 2 ol eo l tcl n fr tnE gnen ,H n nU i rt h nsaHua 10 2 hn ; .C lg Ee r a a dI omai n ier g u n e i,C agh nn40 8 ,C i e f ci n o i a v sy a 3 C lg l tcl n nom t nE gnei , n nIstt o n i e n, aga u a 11 1 C ia . oeeo e r a dI r ai n ier g Hua ntu l fE c i a f o n i e fE gn r g Xi tnH n n4 10 , hn ) e i n
Ab t a t I iw f t e k n mai d l o b l o o , a t c i g c nr l r o lb l s mp oi tbl y w s s r c : n v e o h ie t mo e f mo i r b t r k n o t l f go a a y ttc sa i t a c e a o e i p o o e .T e d sg fta kn o t l r w s d vd d i t w a t: T e f s at d s n d t e c n rl lw o n u a rp sd h e i n o r c i g c nr l a i ie no t o p r oe s h i tp r e i e h o t a f a g lr r g o
终端滑模控制器设计在永磁同步电动机中的应用
终端滑模控制器设计在永磁同步电动机中的应用终端滑模控制器是一种常用的控制器,它具有快速响应、鲁棒性强等优点,在永磁同步电动机中的应用也越来越广泛。
永磁同步电动机是一种高效率、高功率密度的电机,具有响应快、效率高等优点,因此在工业生产中得到了广泛应用。
然而,永磁同步电动机的控制难度较大,需要采用高级控制算法来实现精确控制。
终端滑模控制器是一种基于滑模控制的控制器,它通过引入一个终端项来消除滑模控制器的终端震荡问题,从而实现更加稳定的控制。
在永磁同步电动机中,终端滑模控制器可以实现对电机转速、电流等参数的精确控制,从而提高电机的效率和性能。
终端滑模控制器的设计需要考虑多个因素,包括电机模型、控制策略、控制参数等。
首先,需要建立永磁同步电动机的数学模型,包括电机的动态方程、电流方程等。
然后,根据控制目标和要求选择合适的控制策略,例如基于位置控制、速度控制或电流控制等。
最后,通过调整控制参数来实现对电机的精确控制。
终端滑模控制器在永磁同步电动机中的应用具有多个优点。
首先,它可以实现对电机的精确控制,从而提高电机的效率和性能。
其次,它具有快速响应、鲁棒性强等优点,可以适应不同的工作环境和负载变化。
此外,终端滑模控制器还可以实现对电机的故障检测和诊断,从而提高电机的可靠性和安全性。
总之,终端滑模控制器是一种在永磁同步电动机中广泛应用的控制器,它具有快速响应、鲁棒性强等优点,可以实现对电机的精确控制,提高电机的效率和性能。
在未来,随着永磁同步电动机的应用越来越广泛,终端滑模控制器的应用也将得到更加广泛的推广和应用。
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。
终端滑模控制方法
终端滑模控制方法1.1终端滑模控制1.1.1基于终端滑模的非线性系统控制[1]控制系统设计的主要需求包括两个主要方面:控制(收敛)性能和控制鲁棒性,前者需要实现有限时间收敛控制,后者需要在不适用高增益开关的条件下实现鲁棒控制。
为提高动态系统的收敛性能,Zak提出了终端吸引子(terminal attractor)[2]的概念,并在神经网络学习中表现出较好的性能,其具有如下三次抛物线型式:(0-1)且平衡点位于原点,对其在初始时刻和平衡时刻间进行积分得到:(0-2) 由此可知,系统(0-1)将在有限时间内收敛到平衡点,收敛时间只取决于系统初始状态。
考虑如下二阶系统(0-3)其中为系统状态,为系统输入,跟踪误差,其中为期望轨迹。
设计如下控制律(0-4)其中,均为正奇数且。
将上式代入式(0-3)得到如下闭环系统:(0-5)并设计滑模面如下(0-6)其中表示初始条件。
那么式(0-5)和(0-6)确保了系统(0-3)在控制律(0-4)下的终端稳定性,定义滑模面为终端滑模子(terminal slider),并定义形如式(0-4)的控制律为终端滑模控制(terminal slider control)。
显然,式(0-4)所示的控制比全状态反馈线性化控制性能优越。
结合式(0-6)(0-4)得到如下控制律(0-7)那么考虑到控制量有界且误差有界,误差的指数必须为正,即(0-8)该条件进一步缩小了参数的设计范围。
但是以上分析设计基础是滑模面初始条件,那么对于不同的期望轨迹其初始值不同(也就是说式(0-6)不一定对仍以期望轨迹均能满足),因此需要对滑模控制器的参数进行重新设计。
传统滑模利用高增益开关切换来迫使系统从任意初始条件均可收敛到滑模面,文献[]提出建立初始条件和滑模面之间的动态系统来解决传统滑模的缺陷。
设计如下滑模控制律(0-9)并将其代入系统(0-3)中得到(0-10)上式表明对于任意初始条件,滑模变量均将在有限时间收敛到稳态值,之后系统跟踪误差将在滑模面(0-6)上有限时间内到达平衡点。
滑模控制技术在机械臂路径跟踪的应用
滑模控制技术在机械臂路径跟踪的应用一、滑模控制技术概述滑模控制技术是一种非线性控制方法,起源于20世纪50年代,最初应用于航空领域。
它的核心思想是通过设计一个滑动面,使得系统状态能够从初始状态到达这个滑动面,并在其上滑动至目标状态。
滑模控制具有快速响应、抗干扰能力强、易于实现等优点,因此在工业自动化、机器人控制等领域得到了广泛的应用。
1.1 滑模控制技术原理滑模控制技术的基本原理是选择一个合适的滑动面,使得系统状态在该面上的动态行为满足期望的性能指标。
当系统状态达到滑动面时,控制作用会使得状态沿着滑动面滑动,直至达到期望的平衡状态。
滑模控制的关键在于滑动面的设计,它决定了系统的动态性能和稳定性。
1.2 滑模控制技术特点滑模控制技术具有以下特点:- 强鲁棒性:对系统参数变化和外部干扰具有较强的不敏感性。
- 快速性:能够快速响应系统状态的变化,实现快速跟踪。
- 易于实现:控制算法结构简单,易于在数字控制系统中实现。
- 可调整性:通过调整控制参数,可以灵活地满足不同的性能要求。
二、机械臂路径跟踪问题机械臂路径跟踪是机器人技术中的一个重要问题,它要求机械臂能够按照预定的路径精确地移动,以完成各种任务。
路径跟踪的精度直接影响到机械臂的操作性能和任务完成的质量。
2.1 机械臂路径跟踪的重要性机械臂路径跟踪的精确性对于提高生产效率、保证产品质量具有重要意义。
在自动化生产线、医疗手术、空间探索等领域,精确的路径跟踪是实现高效、安全操作的基础。
2.2 机械臂路径跟踪的挑战机械臂路径跟踪面临诸多挑战,包括:- 动力学不确定性:机械臂的动力学特性可能因负载变化、磨损等因素而发生变化。
- 外部干扰:环境因素如温度、湿度、振动等可能对机械臂的运动产生影响。
- 非线性特性:机械臂的动力学模型通常具有非线性特性,增加了控制的复杂性。
三、滑模控制在机械臂路径跟踪中的应用将滑模控制技术应用于机械臂路径跟踪,可以有效提高跟踪精度和系统稳定性。
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。
快速终端滑模变结构控制在伺服系统中的应用
Abs t r a c t : I n o r d e r t o r e a l i z e hi g h s p e e d a nd hi g h pr e c i s i o n po s i t i o n t r a c ki n g c o n t r o l o f s o me s e r v o s y s t e m ,a i me d a t a l l k i nd s o f u n c e r t a i n t i e s s u c h a s l a r g e l y v a ie r d i n e r t i a, t h i s p a pe r u s e o f u n s e n s i t i v i t y o f s l i d i n g mo d e c o n t r o l t o u n c e r t a i n t i e s a n d o u t e r d i s t u r b a n c e,a f a s t t e r mi n a l s l i d i n g mo d e c o n t r o l t a c t i c s i s p u t f o r wa r d. S i mu l a t i o n r e s u l t s s h o w t ha t t h e c o mp a r e d wi t h c o n v e n t i n a l P I D c o n t r o l ,t h e c o n t r o l t a c t i c s c a n e n ha n c e d y n a mi c p e fo r r ma n c e s a n d s t e a d y—s t a t e p r e c i s i o n,s a t i s f y i n g pe r f o r ma n c e n e e d s . Ke y wo r ds : FF SM ; v a r i a bl e s t r uc t u r e; s e r v o s y s t e m
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。
先进控制理论-滑膜控制
1 滑模控制概述变结构系统,广义地说,是在控制过程(或瞬态过程)中,系统结构(或模型)可发生变化的系统。
这种控制方法的特点就在于系统的“结构力不是固定的,而是可以在动态过程中,随着系统的变化,根据当前系统状态,系统的各阶导数和偏差等,使系统按照设计好的“滑动模态”的状态轨迹运动。
由于滑动模态可以进行设计并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、无需系统在线辨识、物理实现简单等优点。
这种方法的缺点是当系统状态运行到滑模面后,难于严格地沿着滑模面向平衡点滑动,而是在滑模面两侧来回穿越,从而产生抖动。
滑模变结构控制是一种先进的控制方法,文献[34-51]讲述了这种控制方法是20世纪50年代,前苏联学者Emelyanov 首先提出了变结构控制的概念之后,UtkinE 等人进一步发展了变结构理论。
具有滑动模态的变结构系统不仅对外界干扰和参数摄动具有较强的鲁棒性,而且可以通过滑动模态的设计来获得满意的动态品质。
在这种控制方法的初始阶段研究的对象为二阶及单输入的高阶系统,采用的分析方法为相平i 酊法来分析系统特性。
20世纪70年代以来研究对象转变为状态空问的线性系统,使得变结构控制系统设计思想得到了不断丰富,并逐渐成为一个相对独立的研究分支,成为自动控制系统的一种设计方法,适用于线性与非线性系统、连续与离散系统、确定性与不确定性系统、集中参数与分布参数系统、集中控制与分散控制等。
并且在实际工程中逐渐得到推广应用,如电机与电力系统控制、机器人控制、飞机控制、卫星姿态控制等。
这种控制方法通过控制量的切换使系统状态沿着滑模面滑动,使系统在受到参数摄动和外干扰时具有不变性,正是这种特性使得变结构控制方法得到了越来越广泛的应用。
2 滑模控制的基本思想考虑一般的情况,在系统)(.x f x = nR x ∈的状态空间中,有一个切换面是0),,,()(321=⋯⋯=n x x x x s x s 它将状态空间分成上下两部分S>0及S<0。
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。
控制系统中的滑模控制技术
控制系统中的滑模控制技术滑模控制技术是一种在控制系统中应用广泛的方法。
它通过引入滑移面来实现对系统的控制,具有快速响应、鲁棒性强等特点。
本文将对滑模控制技术进行详细的介绍和分析。
1. 引言滑模控制技术是一种基于滑移面的控制方法,最早由文顿提出。
它的核心思想是通过引入滑移面,将系统的状态限制在滑移面上,从而实现对系统的控制。
滑模控制技术在工业控制中得到了广泛的应用,特别是对于非线性、时变系统的控制具有一定的优势。
2. 滑模控制的原理滑模控制技术的核心是滑移面的设计。
滑移面可以看做是系统状态的一个替代变量,它描述了系统状态与滑移面之间的差异。
通过设计适当的滑移面,可以使系统的状态始终保持在滑移面上。
在滑移面的边界上,可以设计滑模控制器来实现对系统的控制。
3. 滑模控制的优点滑模控制技术具有以下几个优点:(1)快速响应:滑模控制器可以在较短的时间内将系统的状态从初始状态调整到期望状态,具有快速响应的特点;(2)鲁棒性强:滑模控制器对于系统参数的变化和外部扰动具有较强的鲁棒性,可以保持系统的稳定性和良好的控制性能;(3)健壮性强:滑模控制器对于系统模型的不确定性和扰动干扰具有较强的抑制能力,可以实现在复杂环境下的精确控制;(4)简单易实现:滑模控制技术的实现相对简单,只需设计合适的滑移面和滑模控制器即可。
4. 滑模控制的应用滑模控制技术在工业控制中有广泛的应用。
它可以应用于机械控制系统、电力系统、化工系统等各个领域。
例如,在机器人控制中,滑模控制技术可以用于对机器人位置、速度的精确控制;在电力系统中,滑模控制技术可以应用于发电机的控制,提高系统的稳定性和响应速度;在化工系统中,滑模控制技术可以用于对反应器温度、压力等参数的控制。
5. 滑模控制的发展趋势随着控制技术的不断发展,滑模控制技术也在不断演进和完善。
未来滑模控制技术的发展趋势主要包括以下几个方面:(1)滑模控制的自适应性:将自适应技术引入滑模控制中,实现对系统参数的在线估计和调整,提高系统的适应能力;(2)滑模控制的优化:通过引入优化算法,优化滑模控制器的参数,提高系统的控制性能;(3)滑模控制的仿真与实验研究:通过仿真和实验研究,验证滑模控制技术的性能和可行性;(4)滑模控制与其他控制方法的结合:将滑模控制技术与其他控制方法相结合,形成更加适用于实际控制问题的综合控制策略。
广义系统的有限时间终端滑模控制
7 4
广西师 范大学学报 : 自然 科 学 版
第2 9卷
因此 广 义 系统 ( ) 限等 价 于 : 1受
1
( ) A1 1 f + 层2 ( ) f 一 () 暑 f, f
NX2 f 一 2 f + 2 ( ) () () lf 。 I
其 中 : =d gd ts -A) ER ; ER 一; ∈R ; r e e (E- ; 1 2 l NER‘ " 为 幂零 矩 阵 , f … “ 幂零 指 数为 h 。
- -
S s C +c +c ) =s ( 11 22 3{
-
-
S [ 1A 1l c ( 1 +A1 2+c ( 2 1 2 2 + c da ( 一’ ( 1 1 1 2] Y 2 ) 2A 1 +A 2 + 3 ) Y Y y 3ig ) A 1 +A 2 ) 。 Y y
O 、
l l
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I( 二: 兰 2 : I !
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令
A A o
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—
内到 达 平衡 点 一0 。
2 主要 结 果
为了设 计 的需要 , 广 义系统 ( ) 对 1 及其 受 限等价 形 式 ( ) 本 文作 如下 假设 : 2,
引理 2。 对 于广 义系 统 ( ) 若 取其 受 限等 价形式 为 式 ( ) 并 且初 始状 态满 足 1, 2,
h— 1 —
一
Z N : o, “’ ) B‘ (
i 0 =
则广 义 系统 ( ) 在 唯一解 1存
…
∽
、
一
0 + I A( r 1 ) t )u e t B -
终端滑模控制方法研究进展
抖振
非奇异
文 章 编 号 10 —9 2 2 1 ) 914 -6 003 3 (0 0 —030 1
文 献 标 识 码 A
滑模变 结构 控制 因其 对满足 匹配 条件 的参 数 摄 动 和外界 干 扰 具有 不 变 性 , 到 了广 泛 的关 注 得 和研究 。“ 模 ” 明 系统 具 有一 种 特殊 的模 态 , 滑 表 “ 变结构 ” 明控 制器 的结构 会 发 生 变化 , 基 本 表 其
的关注 。
收 稿 日期 :0 1 7 1 ( 改 稿 ) 2 1 - -3 修 0
化
工
自 动 化
及
仪 表
第3 8卷
由式 ( ) 4 可知 , 旦 系统 进 入 滑模 阶 段 , 定 一 必
速 收敛特 性 。在 控制 器 的设 计 中 , 采用 带 负指 数
性 系统 面前 无 能 为力 , 系 统 状态 进 入 滑 模 面 后 且
模设 计 中引 入 非线 性 函数 , 得 在滑 动 模 态 跟 踪 使
误 差能 够在有 限时间 收敛 至零 。终端 滑模 方法 的
只能渐 近趋 近于零 , 即系统 收敛 时间趋 于无穷 。
1 2 终 端滑模 面 . Z kM 在研究 神 经 网络 时 首 次提 出终 端 吸 a 引子 ( em n l tat ) T r ia at c r 的概 念 , 在神 经 网络 研 r o 并
就 发生 变化 , 系统保 持在 滑模 上运 动 。 使 传 统 的变结 构 控制 采 用 线 性 的 滑 模 , 统 到 系 达 滑模 后 , 踪误 差渐 近收 敛至 零 , 跟 并且 渐 近 收敛
式 中 ER , ∈R u
g为 连续光 滑 函数 。
欧拉离散化下广义系统的终端滑模控制
p
q
1 O(T )p
1
q p
O(T ) O(T 2 )
1 O(T )
,
q
;
故
yi
q p
(k
1)
yi
q p
(k)
yi
q p
(k )[
yi
(k 1) yi (k)
p
1]
O(T
)
yi
q p
(k)
,
同理 yi (k 1) yi (k) O(T ) yi (k) ,
S
(k
1)
S
(k
)
(1
q p
)O(T
引理 1 对于标量 zk 1 zk g k sgn zk,如果
g k , 0且 ,则 zk 2
(1) 2 主要结论
式中:X (x1, x2 xn )T Rn 为状态变量;u Rm
定理 1 对于欧拉离散化后的受限等价形式(4),如果滑模面
为输入控制; E, A, B 均为常量矩阵,其中 E, A Rnn , 和控制律分别取(5)(6)则闭环系统能够到达并一直保持在 s(k)
B Rnm ,E 为奇异矩阵,0<rank (E)<n 。
=0 某一邻域内。
对文献[5]中的受限等价形式,滑模面和控制律经过欧拉离
证明:运用(5),并且将 u 带入 4(b)可得:
散化后得:
Y2
Y1(k 1) Y1(k) T[ A11Y1(k) A12Y2 (k )]......(4a) (k 1) Y2 (k ) T[ A21Y1(k ) A22Y2 (k ) B3u(k)]......(4b)
则系统状态向量有界 X1 R1 12 22 ,
[1]杨冬梅,张庆灵,姚波.广义系统[M].北京:科学出版社,2004:
一种远程操控系统的广义阶滑模预测控制方法[发明专利]
专利名称:一种远程操控系统的广义阶滑模预测控制方法专利类型:发明专利
发明人:马志强,黄攀峰,刘正雄,董刚奇,鹿振宇,常海涛
申请号:CN201910592157.0
申请日:20190703
公开号:CN110174844A
公开日:
20190827
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明属于机器人控制技术领域,涉及一种远程操控系统的广义阶滑模预测控制方法,建立离散化含有变化时延的远程操控系统模型;构建远程操控系统广义阶滑模面,设计滑模预测模型;选定控制性能指标,给出完整控制器设计,实现系统闭环。
本发明将广义阶微积分加入控制器设计过程中,改善了闭环系统的动态性能和稳态精度,同时降低了扰动、参数不确定及时延不确定性对系统稳定性的影响,提升了远程操控系统的可靠性和透明度。
申请人:西北工业大学
地址:710072 陕西省西安市友谊西路127号
国籍:CN
代理机构:西北工业大学专利中心
代理人:王鲜凯
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快速Terminal滑模控制
快速Terminal 滑模控制1 快速Terminal 滑模控制的简要介绍快速Terminal 滑模控制可使系统状态在有限时间内收敛为零,突破了普通滑模控制在线性滑模面条件下状态渐近收敛的特点,系统的动态性能优于普通滑模控制。
并且相对于线性滑模控制,快速Terminal 滑模控制无切换项,可有效地消除抖振。
快速Terminal 滑模控制不仅能够使系统在有限时间内收敛,还能保持线性滑动模态到达平衡态的快速性。
全局快速Terminal 滑模控制结合了传统滑模控制和Terminal 滑模控制的优点:(1) 全局快速滑模控制保证了系统在有限时间内到达滑模面,使系统状态在有限时间内迅速收敛到平衡状态。
系统状态收敛到平衡状态的时间可以通过选取参数进行调整。
(2) 全局快速滑模控制的控制律是连续的,不含切换项,从而能消除抖振现象。
(3) 全局快速滑模控制对系统不确定性和干扰具有很好的鲁棒性,通过选取足够小的q /p ,可使系统状态到达滑模面足够小的邻域内,沿滑模面收敛到平衡状态。
2 快速Terminal 滑模控制器的设计2.1 传统快速Terminal 滑动模态传统的快速Terminal 滑动模态的形式为:0q p s x x β=+=(1)式中x 为状态变量,β>0,p,q 为正奇数且p >q 。
由式(1)可以得出: /d d q p tβ=-xx (2)变换为:1d d q p t β-=-x x(3)将式(3)两边同时对时间t 积分可以得到:001tq p x dt x dx β-=-⎰⎰(4)由式(4)可以看出状态变量x 可以从任何初始状态x 0沿着滑动模态(1)逐渐收敛到x =0,且收敛时间为:()/s |(0)|()p q p pt p q β-=-x(5)综上,可以根据滑动模态式(1)知道,状态变量x 在远离平衡点时,收敛很快,但随着距离平衡点越近收敛速度逐渐降低,但是根据式(5)的收敛时间可以通过调节参数或者进行参数优化来加快收敛速度。
一种基于粒子群优化(PSO)算法的全局快速终端滑模控制方法
一种基于粒子群优化(PSO)算法的全局快速终端滑模控制方法第40卷第5期2017年10月电子器件Chinese Journal of Electron DevicesVol.40 No.5Oct.2017收稿日期:2016-07-22 修改日期:2016-11-03A Global Fast Terminal Sliding Mode Control Method Based on Particle Swarm Optimization AlgorithmHAO Chunling ?(School of Mechanical and Electrical Engineering ,Bohai Shipbuilding Vocational College ,Huludao Liaoning 125100,China )Abstract :In order to eliminate the chattering and improve the response speed of the system.This paper deals with a fast terminal sliding mode control method based on PSO(particle swarm optimization)for the six manipulator control system.Then stability of the system is demonstrated by Lyapunov theory and the optimization control parameters are achieved based on PSO algorithm.The simulation results show that the PSO algorithm has the advantages of high precision,low running error and short convergence period when the trajectory control of the six-axis manipulator iscarried out,thus the response speed and control precision of the control system are all improved.Key words :intelligent robot;PSO;6-DOF manipulator;global fast terminal sliding mode EEACC :11135 doi :10.3969/j.issn.1005-9490.2017.05.048 一种基于粒子群优化(PSO )算法的全局快速终端滑模控制方法郝春玲?(渤海船舶职业学院机电工程系,辽宁葫芦岛125100)摘要:为了减小六轴机械臂运行时的震动,提高控制系统的响应时间,基于PSO 智能算法对其进行全局优化控制,将机械臂系统离散成6个子系统,分别设计各个子系统,并且基于Lyapunov 理论验证控制系统的稳定性三仿真结果表明,采用PSO 算法对六轴机械臂进行运行轨迹控制时具有精度高二运行误差小及收敛周期短的优点,切实提高了控制系统的响应速度及控制精度三关键词:智能机器人;PSO 算法;六轴机械臂;终端滑模控制中图分类号:TP24 文献标识码:A 文章编号:1005-9490(2017)05-1304-05 随着科技的不断进步,以及时下较为流行的工业4.0,机器人逐渐体现了其特有的优势,对其进行智能控制成为了国内外学者的研究热点,文献[1-3]阐述了基于模糊控制策略调整PID 值,表现出了较好的鲁棒性三由于机器人的动作具有时空上的非线性,各类因素间具有极强的耦合性等特性,以及内部与外部的各类影响因素对其产生了较大的干扰,影响了其控制精度以及相应速度三文献[4-6]提出基于滑模控制来对具有极强非线性的各类系统均具有较优异的控制性能三近年来,滑模控制被应用于各行各业,均表现出了较为优异的性能,其主要是基于通过采集的各类输入因素实际值来进行具体的反馈控制,使得输出值与实际需要的控制变量得到较好的符合度三文献[7-8]基于二阶滑模算法对具有3个自由度的机器人进行运行轨迹控制,并与传统PID 控制算法作了对比分析三文献[9]基于非线性的滑模算法对机器人进行非线性控制,大幅提高了其控制精度三文献[10-12]基于自适应滑模模糊控制算法以及更高阶的算法对机械手臂进行智能控制,具有较好的鲁棒性三但是,此类算法即使能够提高控制鲁棒性,但其在控制过程中需要循环往复的切换,导致被控系统出现较大的抖动,造成了跟踪误差的大幅增加三对于工业机器人的应用中,轨迹跟踪出现较大误差时,会导致整个系统的精确度受到较大的影万方数据。
滑模控制基本概念总结
滑模控制基本概念1 滑模控制首先做的事情就是寻找切换面s(x),切换面就是让系统的轨迹最终能到达这个切换面上,并且沿着切面运动,所以切换面一定是稳定的,既当x沿着s(x)运动时,x最终变为零,既到达平衡点。
一般x取误差和误差的导数,这样就适用于典型的反馈控制。
所以关键问题是选择s(x)=cx的系数c,是s(x)稳定,方法较多,典型的就是s(x)=x1+cx2,c>0,x1导数为x2,求解微分方程,显然x会趋于0.2 之后就是选择控制u使系统从任意初始位置出发都可以到达s(x)=0这条曲线(平衡状态),因为上面已经提到,只要到达s(x)=0就会稳定到0点,所以此时u的选取原则就是1)能达性,既能到达s(x)=0可以验证,如果s(x)s(x)'<0就可以满足上述条件。
按此条件设计的控制称为切换控制。
(李雅普诺夫第二判别法,函数正定,导数负定?)2)跟踪性,既到达s(x)=0后就不要乱跑了,必须在s(x)上运动。
可以验证,如果s(x)=0,s(x)'=0,x就不会脱离s(x)=0了。
按此条件设计的控制称为等效控制。
这样滑模控制的设计就完成了。
传统的滑模控制属于切换控制,既使x到达s(x)=0就算达到目标了,因为根据切换面的性质会自动收敛到平衡原点,我想又提出等效控制的原因就是因为切换控制抖振的存在,使其性能很不好,因为等效控制其实已经不是变结构控制了,而是根据理想的模型设计的理想控制。
这样综合两个控制就可以使当x远离s(x)=0时等效控制不起作用,而切换控制其作用,当x到达s(x)=0时,切换控制不起作用,而等效控制其作用。
不过目前还有很多方法可以是系统任何初始状态都在s(x)=0内,按理说只使用等效控制就可以了,但如果考虑到系统的不确定性,那么还是需要切换控制的,因为切换控制鲁棒性极强,即使系统出现偏差还是可以使其回到s(x)=0上,这时在使用等效控制。
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收稿日期: 2010 − 12− 15; 修回日期:2011 − 01 − 09 基金项目:国家自然科学基金(61064002);国家教育部新世纪人才支持计划(NCEF-06-0756) 作者简介:梁家荣(1966 − ),男,教授,博士生导师,主要从事广义控制系统理论、人工智能与智能控制方面的研究.
;P −1 X
=
⎛ ⎜ ⎝
X1 X2
⎞ ⎟ ⎠
;N
∈ Rn2 ×n2
为幂零矩阵,
幂零指数为 h , n1 = deg det(sE − A) ,且 n1 + n2 = n ;
X1 ∈ Rr ; X 2 ∈ Rn−r ; u ∈ Rm 。通常,式(2a)被称为
慢子系统,式(2b)被称为快子系统。
引理 2[2] 对于广义系统式(1),如果取其受限
平面作为切换面,理论上,滑动模态的动只是渐近 稳定,无论如何,系统的状态不会在有限时间内收 敛到平衡点,而在实际的动力系统中,系统状态常 常要求在有限时间内到达平衡点。
基于有限时间的机理,人们提出了一种终端滑 模(terminal sliding mode,TSM)控制策略[7-8]。TSM 控制的基本思想是:在滑模面的设计中引入非线性 函数,采用非线性超曲面为切换面。非线性函数的 引入使得,在滑动面上系统状能在有限时间内收敛 到平衡点。终端滑模控制除了具有普通滑模控制所 具有的鲁棒性外,还能使系统状态在有限时间收敛 和具有较高的稳态跟踪精度。国内外众多学者在 TSM控制方面做了很多研究和应用工作[9-18]。文献[9] 研究了多输入多输出线性系统的TSM控制问题;文 献[10]研究了非线性动力系统的快速终端滑模控制 设计问题;文献[11]提出了一种新型的非奇异终端滑
A11、A12、A21、A22
都
是适当维数的矩阵。令 Y
=
⎛ ⎜ ⎝
Y1 Y2
⎞ ⎟ ⎠
=
HX1
,其中,
Y1 ∈ Rn1−m,Y2 ∈ Rm ,则系统式(2)变为:
⎧⎪⎨YY12
= =
A11Y1 + A12Y2 A21Y1 + A22Y2
+
B3u
(8)
⎪ ⎩
NX
2
=
X2
+
B2 u
因此,要考虑讨论系统式(7)的指数型快速有限 时间收敛问题等价于讨论广义系统式(1)的指数型快 速终端滑模控制问题,根据设计的需要,又作如下
(1)
式中,X = (x1, x2 ,", xn )T ∈ Rn 为状态变量;u ∈ Rm 为 输入控制;E、A、B均为常矩阵; E, A∈ Rn×n ;
B ∈ Rn×m ;E为奇异矩阵, rankE < n 。 定义 1[1] 称矩阵对 (E, A) 正则,如果存在 s0 ,
使得 det(s0 E − A) ≠ 0 。 引理 1[2] 如果 (E, A) 正则,则存在非奇异矩
点。给出了数值算例,说明了设计的可行性和有效性。
关 键 词 指数型快速终端滑模控制; 有限时间收敛; Lyapunov函数; 受限等价; 广义系统
中图分类号 TP13
文献标识码 A
doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2011.01.002
Fast Terminal Sliding Mode Control for Singular Systems
S = 0 上具有所希望的品质,相对于普通快速终端滑
模,系统的状态变量在更小的有限时间内收敛到零
点或其一较小的邻域内;2) 设计相应的指数型快速
终端滑模控制器,使系统在滑模面 S = 0 之外的轨线
在有限时间内到达滑动模上,实现滑动模运动。
为设计的需要,对于广义系统式(1)及其等价形
式式(2),本文作如下假设。
件下,如果切换函数和控制律分别取为:
假设 1 (E, A) 是正则的; 假设 2 rankE = n1 。 由假设2可知,存在可逆矩阵 H 使得
HB1
=
⎛ ⎜ ⎝
0 B3
⎞ ⎟ ⎠
,其中
B3 ∈ Rm×m
是可逆矩阵,记
第1期
梁家荣, 等: 广义系统的快速终端滑模控制
13
HA1H
−1
=
⎛ ⎜ ⎝
A11 A21
A12 A22
⎞ ⎟ ⎠
,其中,
本文中, x ∈ R ,α > 0 , β > 0 ,0 < γ < 1 ,ts2 < ts1 ,有限时间 ts1 、 ts2 分别由如下两式确定:
⎧⎪⎪ts1
=
1 β (1 − γ )
x0
1−γ
⎨ ⎪⎪⎩ts2
=
α
1 (1 −
γ
)
ln
α
x0 1−γ β
+β
(5)
引理 4[18] 对于一阶动力学系统,如果滑动模 取:
然而,遗憾的是,尚未见利用TSM控制方法研 究的报道。本文把终端滑模控制方法引入广义线性 定常系统的研究之中,提出了一种新的指数型快速 终端滑模控制策略,保证系统状态在有限时间内到 达平衡点,对广义控制系统理论作了一些有益的补 充和发展。
1 预备知识
考虑如下广义系统:
EX (t) = AX (t) + Bu(t)
Abstract In this paper, the fast terminal sliding mode control for a class of singular systems is studied. The singular systems are transformed into restricted equivalent forms by a nonsingular linear transformation. By the method of Lyapunov function, a novel exponential fast terminal sliding mode control strategy is proposed. A special exponential terminal sliding mode hypersurface is given and a controller is designed correspondingly, such that the asymptotic stability of the closed-loop system is guaranteed, the motion of sliding mode is realized, and the system state variables can converge to the equilibrium point with a fast convergence rat in finite time. Finally, a numerical example is presented to illustrate the feasibility and effectiveness of the design.
等价形式为式(2),并且允许初始状态满足:
h
∑ X 2 (0) = − N i B2u(i) (0)
(3)
i=0
则广义系统式(1)存在唯一解:
∫ ⎛
⎜
e
A1t
X
1
(0)
+
X (t) = P ⎜
h −1
t 0
e A1
(t −τ
)
B1u(τ
)dτ
⎞ ⎟ ⎟
(4)
⎜ ⎜⎝
∑ − N i B2u(i) (t) i=0
Key words exponential fast terminal sliding mode control; finite-time convergence; Lyapunov function restricted equivalent; singular systems
广义系统又称奇异系统、微分代数系统以及描 述系统等,由于其广泛应用于电路系统、电力系统、 机器人、石油化工、经济管理、生物过程以及航空 航天等技术领域,引起了国内外众多数学界、控制 界学者的广泛兴趣[1-2]。滑模控制方法由于具有对系 统内外部干扰的自适应性和易于实现的优点[3],因 而成为许多学者研究广义控制系统的重要方法,相 应的研究也已经取得了较为丰硕的成果[4-6]。经典的 滑模变结构控制的基本原理是:首先选取一个线性 滑动超平面,然后使用一个不连续的高频切换控制 器迫使闭环系统的运动到达预先选定的滑动面上或 者其一个很小的邻域之内,通过控制器结构的改变 以使系统达到良好的动态性能,保证系统状态在有 限时间内到达滑动面。在滑模面上,系统的运动渐 近稳定或者说系统状态的跟踪误差渐近地收敛到 零。但是,在线性滑模控制设计中是采用线性的超
LIANG Jia-rong1, TAN Hong-yan2, and FAN Zhong-guang1
(1. School of Computer and Electronic Information Science, Guangxi University Nanning 530004;
2. High Performance Network Laboratory, Institute of Acoustic, Chinese Academy of Sciences Haidian Beijing 100190)
奇数,且 0 < q < p < 2q ; 0 < k ≤1 ;
ts
=
p
α (1 − e−k
ln
α( p − q)
) x(0) ( p−q) β
p
+
究广义系
统式(1)的有限时间收敛问题可分为两步:1) 设计指