基于等效控制的模糊滑模控制研究及应用

合集下载

移动机械臂的模糊滑模控制研究的开题报告

移动机械臂的模糊滑模控制研究的开题报告

移动机械臂的模糊滑模控制研究的开题报告一、选题背景:随着工业化的快速发展,机械臂已成为现代工业生产的重要设备之一。

移动机械臂除了具有普通机械臂的功能外,还具有移动性能,能够在不同的工作区域内完成各种工业任务。

然而,移动机械臂的运动控制一直是一个复杂的问题。

传统的控制方法通常采用PID控制或者模糊控制等简单的方法,无法满足高精度、高稳定性和高鲁棒性的需求。

因此,需要研究一种新的控制方法,以提高移动机械臂的运动控制性能。

二、选题内容:本文旨在研究一种新的控制方法——模糊滑模控制方法,并将其应用于移动机械臂的运动控制中。

具体来说,研究内容包括以下几个方面:1. 移动机械臂的运动学建模和动力学建模。

2. 模糊理论基础的学习与研究,包括模糊控制和模糊滑模控制方法。

3. 基于模糊滑模控制方法的移动机械臂控制系统设计、实现和仿真。

4. 实验比较模糊滑模控制方法与传统控制方法的运动控制性能,包括稳定性、精度和鲁棒性等方面的指标。

三、研究意义:移动机械臂作为现代工业生产的重要设备,其运动控制性能直接影响到生产效率和质量。

本研究采用模糊滑模控制方法,可以提高移动机械臂的运动稳定性和精度,同时还能够克服传统控制方法中存在的多点失效和鲁棒性差等问题。

因此,本研究对于提高移动机械臂的运动控制性能具有实际应用价值和重要意义。

四、研究方法:本研究采用理论分析和实验仿真相结合的方法,具体包括以下几个步骤:1. 研究移动机械臂的运动学和动力学特性,建立相应的数学模型。

2. 学习模糊理论基础,包括模糊控制和模糊滑模控制方法。

3. 设计基于模糊滑模控制方法的移动机械臂控制系统,包括控制器的设计和实现。

4. 对比实验,比较模糊滑模控制方法与传统控制方法的运动控制性能,包括稳定性、精度和鲁棒性等方面的指标。

五、预期成果:本研究预计可以获得以下成果:1. 移动机械臂运动学和动力学模型的建立。

2. 模糊理论基础的学习和应用,包括模糊控制和模糊滑模控制方法的分析和研究。

10.0模糊滑模变结构控制技术的应用研究_姜静

10.0模糊滑模变结构控制技术的应用研究_姜静

文章编号:1671-637Ú(2006)02-0041-04模糊滑模变结构控制技术的应用研究姜静,伍清河(北京理工大学自动控制系,北京100081)摘要:针对包含非线性和不确定性的坦克炮控系统,提出了一种基于模糊控制的滑模变结构控制器的设计方法。

首先采用极点配置的方法确定了等效控制,再通过应用带有切换增益的鲁棒反馈控制来保证滑模到达条件,然后,利用模糊调节策略来加速到达滑动模态区并削弱抖振。

本文所提出的模糊逻辑的应用是一种可计算的智能方法,针对工程问题,具有精确表达式的调整过程,使得控制策略的调整变得更加容易实现。

通过仿真结果可以看出,系统得到了更好的性能指标,并且削弱了抖振。

系统响应的快速性和鲁棒性都得到了提高。

关键词:变结构控制;滑动模态;模糊控制中图分类号:V271.4;TP273文献标识码:AFuzzy sliding-mode variable structure controlof gun control system for tanksJIANG Jing,W U Qing-he(De partment o f Automatic Control,Beijin g Unive rsity o f Technology,Beijin g100081,China)Abstract:The a uthers mainly present a design method of the sliding mode variable struc ture controller based on the theory of fuzzy control for the gun control system of tanks,which contains nonlinearity and uncertainty. The equivalent control is first deter mined using pole placement.Then,the reaching condition of slide mode is guaranteed by the use of the robust feedback c ontrol with switching gains.Finally,fuzzy tuning schemes are e m-ployed to accelerate the reaching phase and reduce chattering.The practical application of fuzzy logic proposed here is a computational intelligence approach.For the engineering proble ms,it is easy to realize the adjustment of the c ontrol stra tegie s with explicit expressions for tuning.The simula tion results show tha t that high perfor-mance and attenua ted chatter are achieved.The respond speed and robustness of the syste m are improved.Key Words:variable structure control;sliding mode;fuzzy control0引言模糊滑模变结构控制的最主要的优点是对内部参数的变动和外部扰动作用具有自适应性。

模糊滑模控制算法研究综述

模糊滑模控制算法研究综述

模糊滑模控制算法研究综述作者:米文鹏蒋奇英郭刚来源:《读写算·教研版》2014年第14期摘要:模糊控制及滑模控制作为两种先进的控制方法,有着非常好的优势,但也存在着缺点,结合两者的优点,互补其缺点,从而形成了模糊滑模控制律,本文主要概述研究了模糊控制的一些基本算法。

关键词:模糊控制;滑模控制;复杂系统中图分类号:G632 文献标识码:B 文章编号:1002-7661(2014)14-094-01随着控制理论实践的不断深入,被控对象的结构及数学模型也越来越复杂,呈现出时变性、多输入多输出、高度复杂性、非线性、不确定性等特点。

面对这些复杂特征,传统的基于精确数学模型的控制理论的局限性日趋明显,于是出现了诸如变结构控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制以及智能控制等新的控制手段。

本文就模糊滑模控制的产生及发展现状做简单介绍。

滑模控制因其独特的优势在伺服机构、飞行器控制等领域有着广阔的发展前景。

但是,实际系统由于切换装置不可避免地存在惯性,变结构控制在不同的控制逻辑中来回切换,会导致实际滑模运动不是准确地发生在切换面上,容易引起系统的剧烈抖动。

这一缺点使其在实际应用中受到了很大的限制。

抖动不仅影响控制的精确性,增加能量消耗,而且系统中的高频未建模动态很容易被激发起来,破坏系统性能,甚至使系统产生振荡或失稳,损坏控制器部件。

而将模糊控制与滑模变结构控制结合应用来克服变结构控制所带来的抖动便成为很多专家学者的研究重点。

一、常规模糊滑模控制模糊控制和滑模变结构控制各有优缺点,有某种相似之处,又有互补之处。

90年代以后专家学者把二者结合,构成模糊滑模控制,实现两者之间的取长补短。

同时还可在一定程度上削弱或克服滑模变结构控制的抖动现象。

目前,模糊控制与滑模变结构控制的结合运用主要有以下三种方式[1]。

1、通过模糊控制规则自适应地调节符号函数项的值,可以在保证趋近速度和减小抖动的前提下较好地选择和。

2、通过模糊控制规则直接确定滑模控制量,即直接把切换函数及其微分作为输入量,通过模糊推理获得滑模控制的控制量。

控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法

控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法

控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法是一种应用于复杂控制系统中的先进控制技术。

该方法通过神经网络模型的建立和混沌滑模控制策略的设计,实现对系统动态特性的有效控制。

本文将详细介绍控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法的原理与应用。

1. 神经网络模型的建立神经网络模型是控制系统中关键的一部分,通过拟合系统的非线性映射关系,实现对系统输入和输出之间的关系建模。

神经网络模型通常由输入层、隐含层和输出层组成,其中隐含层的神经元数量和连接权值决定了模型的表达能力。

在建立神经网络模型时,可以使用多种算法进行参数训练,例如反向传播算法、遗传算法等。

2. 模糊混沌滑模控制策略的设计模糊混沌滑模控制策略是控制系统中的一种优化控制方法,通过结合模糊控制理论和混沌理论,实现对系统的快速响应和鲁棒性改善。

该策略的核心思想是将混沌系统引入到滑模控制中,通过混沌系统的随机性和非线性特性,增加系统对干扰和参数变化的抵抗能力。

同时,利用模糊控制的模糊逻辑和推理能力,提高系统的自适应性和鲁棒性。

3. 控制系统的性能指标与优化方法在神经网络模糊混沌滑模控制方法中,性能指标的选择与优化方法的设计是至关重要的。

常见的性能指标包括响应速度、超调量和稳态误差等,可以根据具体的应用需求进行调整和优化。

优化方法主要包括参数整定和控制策略的选择,可以使用各种优化算法进行参数搜索和求解最优解。

4. 案例分析与仿真实验为了验证控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法的有效性,本文将以某电力系统的调度控制为例进行案例分析和仿真实验。

通过对电力系统的动态特性建模和仿真,可以评估控制系统的性能和鲁棒性,并对系统参数进行优化和调整。

综上所述,控制系统的神经网络模糊混沌滑模控制方法是一种先进的控制技术,具有良好的控制效果和鲁棒性。

通过神经网络模型的建立和混沌滑模控制策略的设计,可以实现对复杂控制系统的高效控制和优化。

然而,在具体应用中,还需要综合考虑系统的特性、性能指标和优化方法,以实现最佳的控制效果。

219322159_基于自适应模糊滑模控制在交流伺服系统中的应用

219322159_基于自适应模糊滑模控制在交流伺服系统中的应用
关键词自适应控制$自适应模糊$积分滑模控制$伺服电动机
!3345'&$5,6,7!-&3$58)9:;;* <45-56= >,-)?,6$%,4 $, !4$)%6&$56= ?:%%)6$<)%8,@,$,%<*#$)@
A)6= B,6="564C:D)
)*+#$,*-+.+/01*23.,4,5,+678*43/9:+1,06341. )+1*36:6;< =065>860>60/,463!?4/3;.5@/3A43;!#%((((
个系统的稳定性$ 为了促进状态4(#)和]趋于零"定义 李雅普洛夫函数如下式!
:$ % 4( #) "
]&
P$ )
4)( #) V2( "#) ]+] )$
()$)
数"使用重心法进行反模糊化处理"进而得到模糊控制器 式中!$ 为一个正常数$ 对上式求导"可得到!
的输出函数!
(16( 4") P+
(()
机械运动方程!
+,P+$ V-.V/0+.
(3)
在研究永磁同步电动机的控制性能和运动性能时"类
#
4( #)P+,( #) V5$ ,( #) V5) ,( #) %#
式中!5$ 和5) 均为正整数$ % 理想状态下 即 4(#)P+4(#)P%" !
(S)
比直流电动机的控制性能和运动性能"采用矢量控制技术 中令&% P% 的方式来实现电动机线性化解耦"将永磁同步电 动机的数学模型转化为直流电动机模型"进而转换研究直 流电动机的控制方法$ 所以电动机电磁转矩+,表示为!

模糊滑模控制及应用

模糊滑模控制及应用

s dngm od on r llw ,i r otc,sr o c to , eos c n o h rap cso ha tc sse saew i l e l i i e c to a n ob is e v on r l a r pa e a d t e s e t fc o y tm r dey usd. i Ke y wor s: z o ro ;l i g m od o r l c m p e s tm d f z c nt l si n u y d e c nto ; o lx yse
用。
【 词 】 糊控 制 关键 模
滑模 控 制 复 杂 系统
中图 分 类号 : 4 . 文献 标 识 码 : 文 章 编 号 :0 8 1 3 ( 0 1 3 4 4 - G6 2 0 A 1 0 — 7 9 2 1 ) 、 —1 3 3
F z y S i i g M o e Co t o y t m n tSUs u z l n - d d n r lS s e a d I e
良好 的效 果 , 绝 大 多数 控 制都 是 渐 进 地 实现 跟 踪 任 务 的 。 但 随 着控 制理 论 实践 的不 断 深化 , 用 面 的 不 断拓 宽 , 代 科 学技 应 现 术 向控 制 提 出 了前 所 未 有 的 严峻 挑 战 。控 制 工 程 越 来越 多地 面临 着 更 为复 杂 的对 象 、更 为复 杂 的环 境 以 及在 此环 境 下 对 系统 性 能 要求 愈 来 愈高 的挑 战 。 面对 这 些复 杂情 况 , 统 的基 传 于精 确数 学 模 型 的 控 制 理论 的局 限 性 日趋 明 显 ,于是 出 现 了 诸如 变 结 构 控 制 、 自适 应 控 制 、 糊 控 制 、 经 网 络 控 制 以 及 模 神

模糊等效滑模控制

模糊等效滑模控制

模糊等效滑模控制模糊等效滑模控制是一种常用于非线性系统控制的方法,它通过引入非线性函数和滑模面来实现系统的稳定性和鲁棒性。

本文将介绍模糊等效滑模控制的基本原理和应用,以及其在实际工程中的优势和局限性。

一、模糊等效滑模控制的基本原理模糊等效滑模控制是将模糊控制和滑模控制相结合的一种控制方法。

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它使用模糊规则来描述系统的动态特性,并利用模糊推理来确定控制信号。

滑模控制是一种通过引入滑模面来实现系统稳定的控制方法,它通过选择适当的滑模面使系统状态在滑模面上快速收敛,从而实现系统的稳定。

模糊等效滑模控制的基本原理是将滑模控制中的滑模面替换为模糊控制中的模糊集合。

通过将滑模面替换为模糊集合,可以使系统在非线性范围内实现滑模控制的效果,从而提高系统的鲁棒性和稳定性。

模糊等效滑模控制在实际工程中有着广泛的应用。

例如,在机器人控制中,模糊等效滑模控制可以用于实现机器人的路径规划和运动控制。

通过引入模糊等效滑模控制,可以使机器人在复杂环境中实现精确的路径跟踪和运动控制,提高机器人的自主导航能力。

模糊等效滑模控制还可以应用于电力系统的控制。

电力系统是一个高度非线性和复杂的系统,传统的控制方法往往难以满足系统的要求。

通过引入模糊等效滑模控制,可以有效地控制电力系统的频率、电压和功率等参数,提高电力系统的稳定性和鲁棒性。

三、模糊等效滑模控制的优势和局限性模糊等效滑模控制具有以下优势:1. 鲁棒性强:模糊等效滑模控制通过引入模糊集合,可以对非线性和不确定性系统进行鲁棒控制,提高系统的稳定性和鲁棒性。

2. 可调节性好:模糊等效滑模控制可以通过调节模糊规则和滑模面参数来实现对系统的控制,具有较好的可调节性。

3. 适应性强:模糊等效滑模控制可以根据系统的动态特性和环境变化来调整控制策略,具有良好的适应性。

然而,模糊等效滑模控制也存在一些局限性:1. 计算复杂度高:模糊等效滑模控制需要对模糊规则和滑模面参数进行调节和计算,计算复杂度较高。

模糊滑模控制在轮对试验台中的应用

模糊滑模控制在轮对试验台中的应用

模糊滑模控制在轮对试验台中的应用彭路星,高宏力,高育帼,徐礼平(西南交通大学,机械工程学院,四川成都610031)来稿日期:2012-08-10基金项目:西南交通大学校基金(2008B13)作者简介:彭路星,(1988-),男,浙江人,在读硕士,主要研究方向:机电液一体化控制;高宏力,(1971-),男,河南人,博士,副教授,主要研究方向:复杂机电系统智能控制1引言轮对作为高速动车组最重要的部件之一,它的性能直接关系到动车组的运行安全。

为了保证轮对质量和性能符合运行要求,需要在轮对出厂之前,对轮对进行大量的疲劳强度实验[1]。

列车轮对疲劳试验台是一种用于在实验室条件下模拟轮对在各种状况下运行时,所受到力(或力矩)的半实物半仿真试验台。

试验台最重要的电液伺服系统工作环境较复杂,系统存在比较大的不确定性,而且液压系统扰动多。

而系统要求控制精度高、响应速度快、抗干扰能力强,这就给系统的控制器设计带来了非常大的困难[2-4]。

传统PID 控制作为经典控制的主要方法之一,具有简单、可靠及易于实现等优点。

它适用于能够建立精确数学模型的系统,其缺点是不适用于有较大参数变化甚至连结构都改变很大的受控对象,以及系统和环境复杂、对控制性能要求高的场合[5-7]。

显然PID 控制应用于轮对伺服系统不能达到理想的控制效果。

对模糊控制理论和滑模变结构控制理论进行研究,针对伺服系统的非线性,数学建模不精确,同时参数变化大,扰动多等特点,提出一种模糊滑模变结构控制方法。

趋近律设计方法改善系统趋近运动时的动态品质。

准滑动模态控制原理以及模糊控制算法的应用削弱了系统的抖振。

2电液伺服系统模型电液伺服系统主要有由液压缸、电液伺服阀、伺服放大器、控制器、传感器和油源组成,如图1所示。

控制结构输入控制电压信号r ,伺服放大器将信号放大、并转换成相应的电流信号,然后将信号传递给电液伺服阀,伺服阀控制液压缸输出力,作用于轮对上。

力传感器采集力信号,并转换成相应的电压信号,与控制电压信号r 进行比较。

基于模糊神经网络滑模变结构的供暖室温控制研究

基于模糊神经网络滑模变结构的供暖室温控制研究

基于模糊神经网络滑模变结构的供暖室温控制研究在冬季的严寒中,供暖系统就像是守护我们温暖家园的火炉。

然而,传统的供暖室温控制方式往往像是一个笨拙的巨人,难以精确地调节温度,让我们在寒冷与炎热之间徘徊。

因此,如何让这个“巨人”变得更加灵活和智能,成为了一个重要的研究课题。

近年来,一种名为“模糊神经网络滑模变结构”的控制方法应运而生,它就像是一位聪明的指挥家,能够准确地指挥供暖系统的工作。

这种方法结合了模糊逻辑、神经网络和滑模变结构三种技术,使得供暖系统能够更加精确地调节温度。

首先,模糊逻辑就像是一双敏锐的眼睛,能够准确地判断当前的温度状态。

它通过模糊化处理,将连续的温度值转化为模糊集合,从而更好地描述温度的变化趋势。

然后,神经网络就像是一位聪明的大脑,能够根据模糊逻辑的判断结果,自动调整供暖系统的输出功率。

最后,滑模变结构就像是一位果断的决策者,能够在关键时刻做出正确的决策,保证供暖系统的稳定运行。

这种基于模糊神经网络滑模变结构的供暖室温控制方法具有很多优点。

首先,它能够提高供暖系统的响应速度和稳定性。

其次,它能够降低能源消耗,实现节能减排。

再次,它能够提高用户的舒适度,让用户享受到更加舒适的生活环境。

然而,这种方法也存在一些局限性。

例如,它的控制算法相对复杂,需要较高的计算能力和存储空间。

此外,它的实施成本也相对较高,可能会影响其在实际应用中的推广。

总的来说,基于模糊神经网络滑模变结构的供暖室温控制方法是一种具有广阔应用前景的技术。

它不仅能够提高供暖系统的性能,还能够为用户带来更好的生活体验。

然而,我们也需要看到它的局限性,并在未来的研究中努力克服这些问题。

在这个寒冷的冬季,让我们一起期待这种新技术为我们带来的温暖吧!。

非线性系统控制中的模糊滑模控制技术研究

非线性系统控制中的模糊滑模控制技术研究

非线性系统控制中的模糊滑模控制技术研究一、引言随着科技的不断发展,非线性系统在工业和科学领域中得到了广泛应用。

非线性系统控制是将一系列非线性物理系统的行为分析,并建立用于控制和优化特定过程的模型和方法。

在这些系统的控制中,模糊滑模控制成为一个有效的技术,能够有效地控制系统,并保证系统稳定性。

本文将探讨非线性系统控制中的模糊滑模控制技术,并重点关注该技术在工业和科学领域中的应用。

二、模糊滑模控制原理及研究1. 模糊控制模糊控制是一种智能控制方法,它通过将模糊规则运用到控制系统中来解决控制问题。

模糊控制一般用于具有模糊不确定性或者决策知识不充分的系统中。

模糊模型可以直接从控制过程中获取数据,并通过制定简单的规则来实现控制。

2. 滑模控制滑模控制是一种特殊的控制技术,可以用于稳定非线性系统。

滑模控制是基于系统动态行为的反馈控制方法,能够在保证系统稳定性的同时抑制噪声和干扰信号。

滑模控制采用滑模面实现控制目标,并通过切换控制策略来实现滑模面的追踪。

3. 模糊滑模控制模糊滑模控制是模糊控制和滑模控制的结合体。

除了采用模糊规则外,模糊滑模控制还可以增加滑模控制器,通过滑模面上的控制变量来控制非线性系统。

模糊滑模控制具有很强的鲁棒性和非线性控制能力,可适用于组合控制系统和大规模非线性控制系统。

4. 模糊滑模控制技术研究随着模糊滑模控制技术的发展,越来越多的研究人员将其应用于实际系统的控制和优化中。

例如,在工业自动化中,模糊滑模控制技术被广泛应用于机械臂、电机驱动系统和冶金过程。

此外,模糊滑模控制技术还可以用于行业控制中,如水资源管理和环境监测。

三、模糊滑模控制在工业中的应用1. 机械臂控制机械臂振动和不稳定性是机械臂控制中的主要问题。

模糊滑模控制可以在保持机械臂运动稳定性的同时控制机械臂的运动。

在此方法中,模糊技术用于分类机械臂状态,而滑模控制器用于控制机械臂轨迹。

这种方法不仅减少了振动,而且从容应对非线性系统中的噪声和干扰。

基于等效控制的同步发电机混沌振荡的神经网络滑模控制

基于等效控制的同步发电机混沌振荡的神经网络滑模控制

基 于等 效 控 制 的神 经 网络 滑模 控 制 策 略 。 首先 系统 利 用等 效 控 制 方 法设 计 滑 模控 制 器 . 然后 结 合神 经 网络理 论 以及 自适 应 控 制 原 理 D— H 来逼 近 滑模 控 制 器 中的 非 线性 项 , 设 计 出神 经 网络 滑模 控 制 器 。 在 该 控制 器 的作 用 下 . 系统 的输 出渐 近跟 踪 目标轨 迹 , 由混 沌 运行 状 态转 变为 稳 定 运行 状 态。 理 论分 析 与 仿 真 结 果表 明 , 所 设 计 的控 制 器能 够 有 效抑 制 电力 系统 的 混 沌振 荡 , 且 具 有 一 定 的鲁 棒 性 。 关键词 : 同步 发 电机 ; 混沌控制 ; 等效控制 ; 径 向基 函数 神 经 网络 ; 滑 模 变结 构 : 抖 振

2 . 1 等 效 滑 模 控 制 器 设 的设 计 以发 电机 转 子 运 行 角作 为 控 制 目标 ,即 定 义 , 为 系 统 的
1 .  ̄ o - k s g n ∽
输 出, 在系统式( 2 ) 第二个 方程上 添加 控制律 , 即在发 电机轴上 施加驱动力矩 , 则式( 2 ) 可表示为 :
电力 系统 出 现 混 沌 振 荡 现 象 , 此 动 态行 为威 胁着 电 网 的 安 全 性 和稳 定 性 。
2 控 制 器设 计
{ 【
( 2 )
2 - 2 . 2 稳 定 性分 析
因g ( x , ) = 1 , 将控 制律 式 代 人 式( 7 ) , 得:

, ( f ) 一 ( x . 雌 ) 一 k s g n ( ) = [ ( , m ) 一 ( . 雌 ) ] + [ , ( , f ) 一 ( x , m ) ] 一 s s n ( )

模糊滑模控制算法研究综述

模糊滑模控制算法研究综述

观察视角新课程NEW CURRICULUM以及简单流程讲述板书要比多媒体更有优势。

最后,善于利用考试分数的老师才是好老师。

我国教育以应试教育为主,以分数高低论英雄,故学生长期养成的学习习惯是注意分数,无论优等生还是学困生,大家都最在意教师会给他们什么分数,即教师的评价。

理论课教师长期考核学生的方式是期末一张卷(一般为70%),外加平时成绩(一般为30%),由于受到上课条件限制,理论课教师如何利用好这30%平时成绩去约束学生是尤为重要的,教师可以适当将这30%化少为多,分成若干个部分,让学生平时多做工。

比如,将分数先放大为100分,然后给学生出勤、作业完成情况、上课表现按比例各三分之一进行分配,在课堂上回答教师问题的学生要及时给予适当的分数鼓励,让学生注重自己学的过程,提高参与的热情,增加思考过程等,除此之外,平时成绩也可以加入同学之间的相互评价,化工专业不同于其他行业,它生产时是需要合作才能完成的,所以学生的与人合作能力也是需要考核的重点内容,在学生分小组完成教师布置的课堂任务时设置组内互评(如,本次最佳成员5分、最差成员2分),促进组内成员间的交流与合作,通过此种形式告诉那些喜欢单打独斗的优等生与不积极参与学习活动的学生,与人交流、与人合作在工作中是非常重要的。

在考试的试卷方面,不一定非要闭卷才行,也可以采用开卷考试的形式,教师出题的时候可以出得思考性更强一些,设置一些让学生不经过认真的课堂学习是不能顺利回答的问题;对于一些不适于出开放性试题的课程,也可根据课程特点出传统的试题,但开卷考试的时候,学生只被允许带一张反正面写满学生自认为是考点内容的A4纸,并且纸上内容只能手写不可复印,通过总结考点的方式可以促进学生对本门课程的理解、归纳、总结,这都与平时课堂学习效果的好坏是相关的,通过此种新型考核方式,以考试促进学生在平时课堂的学习动力。

化工专业的课程在我国众多专业课程中属于比较难的课程,如何让职业学校的“学困生”学好这个专业是任重而道远的。

基于模糊逻辑控制的滑模系统的直流变直流升压变换器

基于模糊逻辑控制的滑模系统的直流变直流升压变换器

基于模糊逻辑控制的滑模系统的直流变直流升压变换器在光伏系统中的应用摘要:为了从光伏能源系统中获得最大的功率,必须及时的跟踪光伏阵列的最大功率点。

非线性时变的光伏阵列和非线性、非最小相位的升压变换器使传统的控制策略很难追踪最大功率点。

在这篇文章中,提出了关于追踪太阳能光伏系统最大功率点的新的设计方案。

这个方案由阻抗匹配的直流变直流的升压变换器构成,并且传输的最大功率由占空比所控制。

即使太阳光强度快速变化,通过应用基于模糊逻辑控制的滑动模型能够迅速的追踪光伏阵列的最大功率点。

I 介绍如今,在许多场合,光伏系统都作为能量的来源,在没有公用电网的偏远地区,光伏系统随处可见。

光伏电池能够使得用户获得清洁和可靠的电能,但是光伏阵列的效率却非常低。

由于太能能电池的高损耗,使得最大功率追踪器需要工作在光伏阵列的最大功率点处,因此,从光伏阵列中获得最大的功率取决于三个因素:照射量、负载阻抗和电池温度。

为了从光伏阵列中获得最大功率,所以必须使用最大功率追踪器。

变化的光照强度使得追踪器偏离最大功率点。

当光照条件变化时,追踪器需要在短时间内对所发生的变化做出相应,从而避免能量的损失。

在此文中,我们使用直流变直流变换器和基于模糊逻辑控制的滑动模型策略来提高太阳能系统的性能。

即使光照、温度和负载发生变化,这种控制能使输出保持恒定,并且使得光伏系统稳定的工作在最大功率点处。

通过对光伏电池应用这种数学模型,我们进行了各种仿真实验来计算这种控制系统的效率。

II 系统描述与建模如图1所示,完整的系统基本上由三个功能模块构成:作为输入装置的光伏面板,直流变直流的升压变换器和基于模糊滑模控制的控制器A.太阳能电池建模为了更好的了解太阳能电池的电气特性,与之建立电气性能等效的模型是非常有效的,并且该模型建立在电气性能易知的单一电气元件上。

理想的太阳能电池模型是一个电流源和一个二极管的并联,而实际上,太阳能电池是理想的,所以该模型需要加上一个并联的电阻R P和一个串联的电阻R S。

模糊等效滑模控制

模糊等效滑模控制

模糊等效滑模控制模糊等效滑模控制(FESMC)是一种新型的控制方法,它将模糊控制和滑模控制相结合,克服了传统滑模控制的抖动和模糊控制的不确定性问题。

FESMC在工业控制、机器人控制、电力系统控制等领域具有广泛的应用前景。

FESMC的基本思想是将模糊控制的模糊化思想和滑模控制的滑模面思想相结合,构建一个等效的滑模面,使系统能够在滑模面上快速、稳定地运动。

FESMC的控制器包括两个部分:模糊控制器和滑模控制器。

模糊控制器用于处理系统的不确定性和非线性,将其转化为模糊变量,然后将模糊变量输入到滑模控制器中。

滑模控制器根据模糊变量构建等效的滑模面,使系统能够在滑模面上快速、稳定地运动。

FESMC的优点在于它能够克服传统滑模控制的抖动问题和模糊控制的不确定性问题。

传统滑模控制的抖动问题是由于滑模面的斜率过大,导致系统在滑模面上来回震荡。

FESMC通过模糊控制器的模糊化处理,使滑模面的斜率变得更加平缓,从而克服了抖动问题。

模糊控制的不确定性问题是由于系统的非线性和不确定性,导致模糊控制器的输出不稳定。

FESMC通过滑模控制器的等效滑模面,使系统能够在滑模面上快速、稳定地运动,从而克服了不确定性问题。

FESMC的应用领域非常广泛。

在工业控制领域,FESMC可以用于控制机器人、电机、液压系统等。

在机器人控制领域,FESMC可以用于控制机器人的运动轨迹、姿态等。

在电力系统控制领域,FESMC可以用于控制电力系统的频率、电压等。

在交通运输领域,FESMC可以用于控制汽车、飞机等交通工具的运动轨迹、姿态等。

总之,FESMC是一种新型的控制方法,它将模糊控制和滑模控制相结合,克服了传统滑模控制的抖动和模糊控制的不确定性问题。

FESMC在工业控制、机器人控制、电力系统控制等领域具有广泛的应用前景。

基于模糊滑模变结构算法的交流同步电机伺服控制系统研究与实现的开题报告

基于模糊滑模变结构算法的交流同步电机伺服控制系统研究与实现的开题报告

基于模糊滑模变结构算法的交流同步电机伺服控制系统研究与实现的开题报告一、研究背景交流同步电机广泛应用于工业生产中的伺服控制系统中。

在现代数字化控制技术中,控制系统的主要任务是正确定义控制器的设计和参数调整方法来使系统的性能达到最优化的效果。

然而,由于电机参数的难以测量,以及多种外部干扰因素的存在,控制系统难以获得理想的性能。

因此,研究新的控制策略,优化电机控制性能,已成为伺服控制系统的重点研究方向。

模糊滑模控制方法是一种常见的控制策略,它结合了模糊控制和滑模控制的优点,可以更好地解决控制系统中的不确定性和非线性问题。

该方法在伺服控制领域得到了广泛应用,并且有许多研究成果支持其有效性和性能优异性。

二、主要研究内容该研究计划采用模糊滑模变结构算法实现交流同步电机伺服控制,具体研究内容包括:1.建立交流同步电机数学模型,并研究其动态特性。

2.研究模糊滑模控制方法,并将其应用于电机伺服控制系统中实现稳定的位置控制。

3.将变结构控制方法引入模糊滑模控制中,实现控制系统的鲁棒性和容错性,提高系统的鲁棒性和可靠性。

4.根据实验测试结果,对模糊滑模变结构算法进行优化和改进,并探索适用于不同工况的电机控制策略。

三、研究意义该研究将有以下意义:1.在伺服控制系统中应用模糊滑模变结构算法,不仅可以提高电机控制系统的性能,还可以同时提高系统的鲁棒性和容错性。

2.该研究可以为电机控制系统的实现提供新的思路和方法,并为伺服控制系统的开发和优化提供技术支持。

3.研究成果可以推动伺服控制技术在家电、工业制造、医疗等领域的广泛应用。

四、研究方法和实施方案该研究采用以下方法和实施方案:1.建立基于MATLAB/Simulink的交流同步电机数学模型,并进行仿真实验。

2.使用模糊滑模控制算法进行位置控制,比较其性能和效果。

3.将变结构控制算法引入模糊滑模控制中,进行实验测试。

4.根据实验数据优化和改进算法,并探索适用于不同工况的电机控制策略。

基于切换模糊化的滑模变结构auv姿态控制

基于切换模糊化的滑模变结构auv姿态控制

基于切换模糊化的滑模变结构auv姿态控制本文旨在研究基于切换模糊化的滑模变结构自主水下船(AUV)姿态控制方案。

首先,提出了基于多传感器数据和变结构控制的AUV 姿态控制建模框架;其次,分别对各个变结构系统模糊化进行了研究;最后,将多传感器数据驱动的全局反馈控制与模糊化的变结构控制结合,实现了基于切换模糊化的全局反馈滑模变结构AUV姿态控制,该技术可以实现智能的姿态控制,提升AUV的运动性能和稳定性。

近年来,滑模变结构技术已广泛应用于AUV,具有自主运动、耐环境干扰以及良好的平稳性等优势。

但是,目前AUV滑模变结构控制存在易受外界干扰、智能受限等问题,为了解决这些问题,我们提出了基于切换模糊化的滑模变结构AUV控制器。

首先,提出了基于多传感器数据和变结构控制的AUV姿态控制建模框架,给出了AUV三维姿态仿真和实际运动仿真系统,使用MATLAB / Simulink模拟和实现控制器,并实现了基于多传感器数据融合的AUV三维姿态实时估计等内容。

其次,对每个变结构系统模糊化进行了深入研究,提出了基于加权采样和切换模糊化2种方法,来处理变结构参数的模糊化过程。

最后,结合多传感器数据驱动的全局反馈控制和模糊化的变结构控制,实现了基于切换模糊化的全局反馈滑模变结构AUV姿态控制,在MATLAB中验证了其控制性能,该技术可以实现智能的姿态控制,提升AUV的运动性能和稳定性。

本文提出了基于切换模糊化的滑模变结构AUV姿态控制技术,以满足AUV系统需求。

研究表明,相比传统的控制方法,切换模糊化技术可以改善AUV系统的性能,实现智能化的姿态控制。

然而,本文仍有一些局限性,包括未考虑AUV变结构系统模糊化过程中的复杂物理约束,以及模糊化参数的精确选择问题,未来的工作将是解决这些问题。

本文探讨了基于切换模糊化的滑模变结构AUV姿态控制方案,提出了基于多传感器数据驱动和模糊化变结构控制的AUV控制器,并通过模拟验证,从而实现智能的姿态控制,提高AUV的系统稳定性和可控性。

模糊滑模控制在两轮自平衡小车中的应用研究

模糊滑模控制在两轮自平衡小车中的应用研究

文章开始:一、引言模糊滑模控制在两轮自平衡小车中的应用研究是一个涉及到控制理论与工程实践的前沿课题。

本文将从基本概念、原理分析、应用研究以及个人观点等方面,深入探讨模糊滑模控制在两轮自平衡小车中的应用,旨在帮助读者更全面地了解这一主题。

二、基本概念在开始对模糊滑模控制在两轮自平衡小车中的应用研究之前,我们首先需要了解模糊控制和滑模控制的基本概念。

模糊控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法,其核心思想是将模糊的概念引入到控制系统中,以应对系统模型未知或难以精确建模的情况。

而滑模控制则是一种具有强鲁棒性和快速响应特性的控制方法,其主要思想是通过引入滑模面,将系统的动态行为转化为一个简单的线性形式,从而实现对系统的控制。

三、原理分析1. 模糊滑模控制的原理在两轮自平衡小车中,模糊滑模控制是通过模糊控制和滑模控制的结合来实现对小车姿态的控制。

具体而言,模糊滑模控制首先利用模糊控制的模糊化和解模糊化技术,将输入和输出之间的映射关系进行模糊化处理,从而得到模糊规则库。

利用滑模控制的滑模面设计方法,将模糊规则库与滑模控制器相结合,实现对小车姿态的精确控制。

这种结合既能利用模糊控制处理系统的模糊性,又能利用滑模控制处理系统的非线性和扰动,因此在两轮自平衡小车中具有重要的应用价值。

2. 两轮自平衡小车的控制原理在两轮自平衡小车中,控制原理主要包括动力学建模、姿态控制和轨迹跟踪等方面。

其中,姿态控制是指通过控制小车的倾斜角度来实现小车的自平衡,而轨迹跟踪则是指通过控制小车的速度和加速度来实现小车沿指定轨迹行驶。

在这个过程中,模糊滑模控制作为一种高级控制方法,可以很好地应用到姿态控制和轨迹跟踪中,提高小车的控制精度和稳定性。

四、应用研究在实际应用中,模糊滑模控制在两轮自平衡小车中已经得到了广泛的应用。

在自动驾驶技术领域,模糊滑模控制可以帮助小车实现自主导航和避障功能;在智能物流领域,模糊滑模控制可以帮助小车实现货物搬运和配送任务。

基于新型等效模糊滑模观测器和改进软件锁相环的永磁同步电机矢量控制

基于新型等效模糊滑模观测器和改进软件锁相环的永磁同步电机矢量控制

基于新型等效模糊滑模观测器和改进软件锁相环的永磁同步电机矢量控制谭冯忍;程启明;程尹曼;高杰;张宇【摘要】In order to obtain the motor speed and rotor position accurately,a new control method based on the new equivalent fuzzy sliding mode variable structure and improved SPLL was proposed.Based on the traditional equivalent sliding mode variable structure,through changing the switching function,making the switcher fuzzication,reduced the output' s vibration of the observer,eliminating the low pass filter and the compensation of the rotor angle;Due to the motor's own excitation,magnetic circuit and other reasons,harmonics would be produced.And after the dq coordinate transformation and PI regulation,its output was no longer a frequency deviation.Therefore,it was necessary to use the improved SPLL to get the higher precision of the motor speed.The simulation structure showed that this method had the advantages of fast response,small overshoot,strong robustness to external load disturbance and parameter variation.%为准确获取电机转速和转子位置,提出了一种基于新型等效模糊滑模观测器和改进型软件锁相环(SPLL)相结合的控制方法.在传统的等效滑模控制的基础上,通过改变切换函数和将切换增益模糊化,降低了观测器输出振动;同时,改进了等效滑模控制系统,省去了低通滤波器和转子角度补偿环节,简化了系统结构.此外,采用改进型SPLL,克服了电机因自身励磁、磁路等原因产生谐波,导致经dq变换和PI作用后其输出量不再有频率偏差的问题,从而得到更高精度的电机转速.最后,通过仿真验证了该方法较传统方法对电机控制具有使系统响应速度更快、超调更小、对外部的负载扰动和参数鲁棒性更强等优点.【期刊名称】《电机与控制应用》【年(卷),期】2017(044)002【总页数】6页(P52-57)【关键词】永磁同步电机;等效滑模模糊控制;软件锁相环;无位置传感器【作者】谭冯忍;程启明;程尹曼;高杰;张宇【作者单位】上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海市电站自动化技术重点实验室,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海市电站自动化技术重点实验室,上海200090;同济大学电子与信息工程学院,上海201804;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海市电站自动化技术重点实验室,上海200090;上海电力学院自动化工程学院,上海200090;上海市电站自动化技术重点实验室,上海200090【正文语种】中文【中图分类】TM301.2;TM351永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM)因其具有功率密度大、效率高、体积小、调速性能优异等特点,被广泛应用于各个生产领域,近年来已经成为电机研究的重点之一。

基于模糊控制的滑模控制器的研究

基于模糊控制的滑模控制器的研究

基于模糊控制的滑模控制器的研究
张雷;董德存
【期刊名称】《同济大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2003(031)008
【摘要】滑模控制具有鲁棒性好、性能稳定的特点,但普遍存在震颤现象.在实际项目开发的工程背景中,通过对滑模控制系统进行模糊分析与原理性设计,使得模糊控制与滑模控制相结合,从而实现了对交流伺服系统的有效控制.滑模控制用于减少控制误差,而模糊控制则用于消除震颤.仿真结果表明该方案在交流伺服系统中提高了控制系统的精度和鲁棒性,使得控制性能得到了极大的改善.
【总页数】4页(P955-958)
【作者】张雷;董德存
【作者单位】同济大学沪西校区,交通信息工程与控制系,上海,200331;同济大学沪西校区,交通信息工程与控制系,上海,200331
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.4
【相关文献】
1.基于可拓控制的感应电机节能滑模控制器的研究 [J], 陶国彬;李道成;刘幸幸;任万程;乔永娜
2.基于滑模控制器的PMSM的矢量控制系统研究 [J], 谢涛;高桂革;王杰
3.基于自适应滑模控制器的Stewart平台运动轨迹控制的研究 [J], 姚俊;窦颖艳
4.基于改进二阶滑模控制器的PMSM控制策略研究 [J], 熊化亮;沈艳霞
5.基于全局最优滑模控制器的冗余自由度机械臂运动控制的研究 [J], 屈海军;杨森因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。


S S = S - ( - r / ・ s g n ( s ) ) 一 S ・ d ( t ) = 一 1 - s d ( t ) 0
3 模糊 滑 模控 制器 设 计
根 据模 糊 控制 的原 理 ,其 控制 规则 为
I F J i s z ot h e n u i s“ ( 3 - 1 1
I l : 科技 2 0 1 3 年第5 期
技 术 创 新
基 于等效控制 的模糊 滑模 控制研 究及应用
麦 斯 提 热 古 ・吐 逊
①新 疆 维 吾 尔 自治 区特 种设 备 检 验 研 究 院
海 衣 沙 尔 斯 玛 依 尔②
8 3 0 01 l 乌鲁 木 齐 ;②新 疆 昌吉 州 公 路 局硫 磺 沟 分 局
( 2 - 6 )



其中 7 7 ≥D 。 滑 模控 制器 为
U ∞ + ( 2 -7 )
模 糊控制 的基本思想是把专家对特定控制对象过程 的控制 +
稳 定性 证 明

∑ + 一 / , ) - g ( x , t ) u ( t ) - d ( t )
( 2 — 8 )
通过 取 S =0 ,
s ( x ,为规定的相轨迹滑到期望点。由于给定 的相轨迹与控制对象参数以及外部干扰变化无关 ,因而在滑模面 上运动时系统具有比鲁棒性更加优越的不变性… 。加之滑模变结
构控 制 算法 简 单 ,易于 工程 实现 ,从而 为 复杂 工业 控制 问题提 供 了 一种 较好 的解 决 途径 。
( 2 — 9 )
将式 2 — 5~ 2 - 7 代入 式2 — 8 得
在操作人员所具有的操作经验的基础上实现对系统的控制 ,无须 建立系统的数学模型,且控制具有很强的鲁捧性 ,被控对象参数 的变化对被控对象的影响不明显 ,因此是解决不确定系统的一种
有效途径。模糊控制与滑模控制的相结合可以进一步增强滑模控 一
摘 要 本 文针 对 传统 滑模 变结构 控 制 中存在 的 三个 常 见 问题 , 即稳 态误 差 问题 、到达 阶段 的鲁棒 性 问题 以及 系统 的 未 知 不 确定 性 问题 ,提 出了一 种 基 于等 效控 制 的模 糊 滑 模 的控 制 器 设计 方 法 。其 中模 糊 控 制 器 的控 制律 为 等 效控 制 ,等 效控 制 将 系统 状 态 保持 在 滑模 面上 。 最后 ,在 一种 实 际私 服 系统 中应 用本 控 制 方 法 ,通过 仿 真验 证 得 出该 方 法 有 效 削 弱 了抖 振 ,系统鲁 棒性 得 到提 高 。 关键 词 滑模控 制 伺服 系统 鲁 棒性
( 3 — 2 )
问题 ,提出了一种基等效控制的模糊滑模的控制器设计方法。其 中,模糊控制器的控制律由等效控制组成。等效控制将 系统状态
保 持在 滑模 面 上 ,利 用模 糊规 则 ,消 除抖 动 。
1 系统 描 述
模糊规则式3 — 1 表 示 当 切换 函数 ( r ) 为 零 时 ,模 糊 控 制 器 为
滑模变结构控制作为一种非线性控制 ,与常规控制的根本
区别 在 于控 制 的不连 续性 。它 利用 一种特 殊 的 滑模 控制 方式 ,强
s i x , f ) =C e =c ] e + c 2 P + … +8
( 2 — 3 )
其中C= [ C I C …C n - I 1 】 。
则 等效 控制 为
l C i e ( i ) + , f ) J
2 . 2 滑 模控 制 器的 设计
【 2 )
滑模变结构控制虽然不需要 准确的数学模型 ,在滑模面上 对系统的参数变化和模型的不确定性有很强的鲁棒性 ,但是它毕
竟 是基 于模 型 的定 量化 思 想 ,难 以对复 杂 和具 有 强烈 非线 性 的不
为了满足滑模到达条件 ( x , r ) ・ ( , t ) ≤一 , 7
须采 用切 换控 制 。切 换控 制设 计 为

t l sw
其中r l >0,必
确定系统进行有效而精确的控制,并且要求知道扰动的上下限。 因此 ,为了满足上述要求 ,很多研究工作提出了把滑模变结构控 制与其他先进控制结合的方法。比如 ,与自适应控制相结合 , 与模糊控制相结合 ” ,与P I 控制相结合“ 等。H w a l l g G C 等人最先
制 的性 能 。 。
本文针对传统滑模变结构控制 中存在 的三个常见 问题 ,即
稳 态误 差 问题 、到 达 阶段 的鲁 棒性 问题 以及 系统 的未 知不 确 定性
I F s ( t )i s N Zt h e n u i s U +z f
其 中模 糊 集Z O 和N Z 分别 表示 “ 零”和 “ 非零 ” 。
提 出了 全新 的 实施 模糊 控制 和 滑模 变结 构 控制 的方 法 。 策略总结为 “ I F … T H E N…”形 式 表 达 的 控 制 规 则 ,通 过 模 糊 推 理得 到 的 控制 作用 集 ,作 用于 被控 对象 或 过程 。模 糊控 制 完全 是 +

,、

— — —
考虑S I S O的n 阶非线性系统



( 3 — 3 )
f( x , , ) +g ( , r ) “ ( ) +d ( t )
等效控制器 “ … 模糊规则式3 — 2 表示当切换 函数 ( r ) 为非零时 ,
模 糊 控制 器 为等效 控 制器 “ +“ 。 采用 反模 糊化 方法 ,模 糊 控制 器设 计 为 +]  ̄ ' I Z S ) U - I N Z ( S ) ( U e q " 1 - U s w ) O( e q “ : — : + ∥ ( ) / 2 z o i s ) + ̄ ' I N Z ) … ) + Ⅳ z ) =1
相关文档
最新文档