木材干燥模糊自适应滑模控制器设计

依据模糊理论解除木材干燥窑温度和平衡含水率间的强耦合关系,在建立木材干燥模型基础上,设计木材干燥模糊自适应滑模控制器;应用仿真和木材干燥试验,对比分析传统PID控制器、滑模控制器、模糊自适应滑模控制器的控制性能和干燥质量的差异.结果表明:模糊自适应滑模控制器具有较好的控制性能和干燥效果.与传统PID控制器、滑模控制器相比,木材干燥模糊自适应滑模控制器的最大超调量更小、响应时间更短,并且在相同的干燥基准时的干燥时间更短、能耗更低.木材干燥模糊自适应滑模控制器有效地提高了木材干燥系统的性能,降低了能源消耗.     

转炉煤气回收控制系统中滑模控制法的应用

本文通过分析八钢转炉炼钢厂煤气回收现状,结合生产实际进行了控制方法的调整,采用滑模控制法,提高了转炉煤气吨钢回收量。     

车辆主动悬架免模型输出反馈控制器设计与实验

针对车辆主动悬架的免模型振动控制问题,提出了结合饱和超螺旋算法的实际输出反馈控制策略。在控制设计中,考虑测量噪声和未知动态的影响,采用高阶滑模观测器估计系统的集中不确定性以及状态变量。为了保证二阶滑模有限时间可达、且控制信号连续,采用一个新的饱和超螺旋算法设计系统控制器。该方法无需精确的反馈线性化,仅需测量一个状态变量,减小了控制实施成本及复杂性。通过调节控制增益可保证系统状态的渐近稳定性和有界性。通过硬件回路实验验证了控制策略的有效性,仿真和实验结果表明,该方法相对于传统的比例积分(PD)及线性二次调节器(LQR)控制具有更好的减振效果,控制输出抖振较小。频响结果显示,被动控制的加速度增益峰值为44. 7 dB,LQR控制的加速度增益峰值为29. 4 dB,而所提控制方法的加速度增益峰值仅为13. 5 dB,舒适性得到较大的改善。     

基于趋近律滑模控制的智能车辆轨迹跟踪研究

针对目前已有智能车辆轨迹跟踪控制存在跟踪精度低、鲁棒性弱等问题,结合滑模控制响应迅速、抗干扰能力强的优点,提出一种基于趋近律的滑模控制方法。提出的趋近律通过特殊幂次函数和反双曲正弦函数的组合,提高了系统状态的趋近速度并且平滑和限制了抖振现象,可实现控制车辆平顺快速跟踪参考轨迹。在Simulink软件上搭建了车辆运动学模型并进行轨迹跟踪仿真实验,通过与双幂次趋近律滑模控制进行对比验证了控制效果。仿真实验结果表明,相对于双幂次趋近律滑模控制,提出的趋近律滑模控制的车辆能更快地跟踪到参考轨迹,横向和纵向误差收敛速度明显增快,航向角抖振现象减弱,系统具有更快的趋近速度,并且抖振现象被削弱。     

压电微定位系统自适应鲁棒有限时间跟踪控制

针对压电微定位系统中存在外界扰动、迟滞等时变不确定、非线性因素影响其定位精度的问题,提出了一种基于函数逼近的自适应鲁棒有限时间控制策略。通过引入具有连续、非奇异,且有限时间收敛特性的终端滑模面,设计了满足压电微定位系统的轨迹跟踪控制律。为了克服该控制器依赖于系统不确定量的边界信息,采用傅里叶级数进行动态逼近,并针对其逼近误差,利用模糊逻辑系统实现在线补偿。最后,应用Lyapunov函数获得傅里叶系数及模糊调节参数的自适应律,并证明了该控制器的有限时间稳定性。仿真分析与实验结果验证了控制策略的鲁棒性与有效性。     

基于MIMO系统的机械手自适应模糊滑模控制

机械手运行过程中存在的不确定性,提出了一种基于模糊补偿的滑模控制,该控制算法利用MIMO(多输入多输出)模糊系统来逼近系统中存在的误差。文中设计了鲁棒自适应控制律,消除了逼近误差造成的影响,保证系统的稳定性。根据机械手动力学方程与机械手不确定性表达式的性质,有效地减少了模糊控制规则的数量。计算机仿真表明该算法的有效性。     

电动拖拉机控制器研究进展

电动拖拉机是当前电动低速车辆的一个发展方向,国内相关高校针对电动拖拉机控制器进行了一定的研究。在分析电动拖拉机控制器研究现状的基础上,提出基于滑模变结构的无刷直流电机通过调节转矩以达到稳定车速的目的,为国内控制器的发展提供参考。