滑模控制

滑模控制
滑模控制

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性. 这种控制策略与其他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.

滑模变结构控制是根据系统所期望的动态特性来设计系统的切换超平面,通过滑动模态控制器使系统状态从超平面之外向切换超平面收束。系统一旦到达切换超平面,控制作用将保证系统沿切换超平面到达系统原点,这一沿切换超平面向原点滑动的过程称为滑模控制。由于系统的特性和参数只取决于设计的切换超平面而与外界干扰没有关系,所以滑模变结构控制具有很强的鲁棒性。超平面的设计方法有极点配置,特征向量配置设计法,最优化设计方法等,所设计的切换超平面需满足达到条件,即系统在滑模平面后将保持在该平面的条件。控制器的设计有固定顺序控制器设计、自由顺序控制器设计和最终滑动控制器设计等设计方法[1]。现在以N维状态空间模型为例,采用极点配置方法得到M(N

滑模控制的优点是能够克服系统的不确定性, 对干扰和未建模动态具有很强的鲁棒性,

尤其是对非线性系统的控制具有良好的控制效果。。由于变结构控制系统算法简单, 响应速度快, 对外界噪声干扰和参数摄动具有鲁棒性,在机器人控制领域得到了广泛的应用, 也有学者将滑模变结构方法应用于空间机器人控制。变结构控制作为非线性控制的重要方法近年来得到了广泛深入的研究,其中一个重要的研究分支是抑制切换振颤,这方面已取得

了不小的进展,提出了等效控制、切换控制与模糊控制的组合模糊调整控制方法,其中等效控制用来配置极点,切换控制用来保证不确定外扰存在下的到达过程,模糊调整控制则用

来提高控制性能并减少振颤.研究了一类非线性系统的模糊滑模变结构控制方法,设计了滑模控制器和PI控制器的组合模糊逻辑控制器,充分发挥了各控制器的优点.提出了基于有限时间机理的快速Terminal 滑模控制方法并给出了与普通Terminal 滑模控制性能的比较.设计了针对参数不确定与外干扰的非奇异Teminal 滑模控制方法,并提出了分等级控制结构以简化控制器设计.上述这些方法在实际系统中虽然得到了有效应用,但无论是自适应滑模控制还是模糊神经网络控制,均增加了系统复杂性与物理实现难度.显然,寻找具有良好效能并易于实现的控制

方法具有重要意义.

近年来,滑模变结构方法因其所具有的优良特性而受到越来越多的重视.该方法通过自行设计所需的滑模面和等效控制律,能快速响应输入的变换,而对参数变换和扰动不敏感,具有很好的鲁棒性,且物理制作简单.但大多数采用滑模变结构方法的控制系统没采用联合滑模观测和滑模控制的思想进行鲁棒方案的设计。,滑模变结构控制逐渐引起了学者们的重视,其最大优点是滑动模态对加在系统上的干扰和系统的摄动具有完全的自适应性,而且系统状态一旦进入滑模运动,便快速地收敛到控制目标,为时滞系统、不确定性系统的鲁棒性设计提供了一种有效途径,但其最大的问题是系统控制器的输出具有抖动。

在系统控制过程中,控制器根据系统当时状态,以跃变方式有目的地不断变换,迫使系统按预定的“ 滑动模态” 的状态轨迹运动。变结构是通过切换函数实现的,特别要指出的是,通常要求切换面上存在滑动模态区,故变结构控制又常被称为滑动模态控制。设计变结构控制系统基本可分为两步[ 2 ]

:(1)确定切换函数S ( x) ,即开关面,使它所确定的滑动模态渐近稳定且有良好的品质,开关面代表了系统的理想动态特性。

(2)设计滑模控制器,使到达条件得到满足,从而使趋近运动(非滑动模态)于有限时间到达开关面,并且在趋近的过程中快速、抖振小。.

,在普通的滑模控制中,通常选择一个线性的滑动超平面,使系统到达滑动模态后,跟踪误差渐进地收敛为零,并且收敛的速度可以通过选择滑模面参数矩阵来调节。但理论上讲,无论如何状态跟踪误差都不会在有限的时间内收敛为零。Ter minal滑模控制是通过设计一种动态非线性滑模面方程实现的,即在保证滑模控制稳定性的基础上,使系统状态在指定

的有限时间内达到对期望状态的完全跟踪。将动态非线性滑模面方程设计为s = x2 +βxq/ p1 。但该控制方法由于非线性函数的引入使得控制器在实际工程中实现困难,而且如果参数选取不当,还会出现奇异问题。对一个二阶系统给出了相应的Terminal滑面,滑模面的导数是不连续的,不适用于高阶系统。庄开宇等设计了一种用于高阶非线性系统的Terminal 滑面,克服了中的滑模面导数不连续的缺点,并消除了滑模控制的到达阶段,确保了系统的全局鲁棒性和稳定性。

鲁棒性就是系统的健壮性。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说,计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下,能否不死机、不崩溃,就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”,是指控制系统在一定(结构,大小)的参数摄动下,维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义,可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。

鲁棒性原是统计学中的一个专门术语,20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来,用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。在实际问题中,系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面,一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值(标称值),另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此,鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题,也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统,所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性(频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标)和不变性原理(自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论)有着密切的联系,内模原理(把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理)的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。早期的鲁棒控制主要研究单回路系统频率特性的某些特征,或基于小摄动分析上的灵敏度问题。现代鲁棒控制则着重研究控制系统中非微有界摄动下的分析与设计的理论和方法。

控制系统的一个鲁棒性是指控制系统在某种类型的扰动作用下,包括自身模型的扰动下,系统某个性能指标保持不变的能力。对于实际工程系统,人们最关心的问题是一个控制系统当其模型参数发生大幅度变化或其结构发生变化时能否仍保持渐近稳定,这叫稳定鲁棒性。进而还要求在模型扰动下系统的品质指标仍然保持在某个许可范围内,这称为品质鲁棒性。鲁棒性理论目前正致力于研究多变量系统具有稳定鲁棒性和品质鲁棒性的各种条件。它的进一步发展和应用,将是控制系统最终能否成功应用于实践的关键。

模糊积分滑模

1 模糊积分滑模控制器 12233112233()()x x x x x f x gu d a x a x a x gu d =?? =??=++=???++? 其中0i i i a a a =+?,(),i i a a t t ?≤?;0g g g =+?,(),g t t β?≤?;(),d D t t ≤?。0i a 、0g 为系统的标称参数,i a ?、g ?为系统参数的不确定部分,()i a t 、()t β分别为i a ?和g ?的上界,()D t 为扰动d 的上界。 选择滑动模态为 11223110()()t d z t c x c x x k x x dt =+++?∫ 控制器为 012()()() ()l u t u t u t u t g +?+?= 0122311()()()d u t c x c x k x x =?+?? 10()()f u t F D u ?=?? 21112233()()d u t x x x x ????=?++ 11()l h f l g g k u g ?=? 1()i l h i fi l g g c u g ??=?,2,3i = (1)()sgn()fi u ββ= (2)加入边界层控制 1 ()()fi u sign else ββββ?≤?=??? (3)对()fi u β设计模糊控制器: 32 23 2 232 23 2211297310.56962370.50 633 23700.56332973 0.51696 11 fi u ββββββββββββββββββββββββββ≤???+++??<≤??++?+???<≤?++?=????<≤??+??+??<≤??+???>?

通过积分滑模控制改进数控逻辑精度

通过积分滑模控制改进数控轮廓精度 程学希,Geok-soon Hong,和Aun-Neow Poo 上海交通大学机械工程学院机械系统与振动系统国家重点实验室 东川路800号,中国邮编:上海200240 新加坡国立大学机械工程学院工程驱动器实验室 新加坡邮编:新加坡117576 文章历史: 收到:2008.5.16 接受:2010.3.30 可在线至:2010.5.10 关键词:计算机数字控制轮廓加工精度轮廓误差跟踪误差积分滑模控制 摘要: 在本文中,一种以输入输出模型为基础的积分滑模控制器被提了出来,以作为对双自由度独立跟踪与监测控制器的完善。因此,极位控制知识可被应用在ISMC中,它的稳健性通过扰动控制而提高,进而获得等效控制。为了消除抖动问题,我们采取了两项措施,一是适当滑动面的选择,一是完整的控制动作。结果发现,选择相较于开环系统具有更小的本盏率的滑动表面机械可以缓解抖动的问题。K(积分控制系数)的选择是基于双自由度控制器的。根轨迹是用来帮助选择合适的k值,以确保闭环的稳定。计划的ISMC被实施和实验于一台小型的数控机床上。通过ISMC设备,该卫星数控机床的轮廓加工精度得到了极大地提高。此外,没有观察到震颤,这有利于机械的致动器。 1. 简介 为了改善多轴数控机床轮廓加工精度,最好的办法是提高各个轴的跟踪精度。因此,整体轮廓精度可以得到保证。由T omizuka[1]提出的零相位误差跟踪控制器(ZPETC),正是基于这种想法。ZPETC基本上是前馈控制器,对于最小相位系统,前馈控制器可设计为性能指标的的逆。因而参考输入到输出的传递函数就得到了统一。拥有一个完美的模型,跟踪误差可以是零,因而导致了零位轮廓错误。对于非最小相位系统,ZPETC 的设计是一个系统的近似逆。从参考输入到输出的传递函数是在低频率时近似一致。当模型是完美的时,输出应密切跟踪参考输入,这导致了非常小的跟踪误差与间接的导致非常小的轮廓误差。但是,反向或ZPETC控制器的性能,很大程度上依赖于模型的质量。在不完善的模式中,反向或ZPETC控制器提高到轮廓精度可以忽略不计[2]。 为了克服模型不确定性和在实践中是不可避免的外部干扰,减少跟踪误差的一个有希望的方法就是滑模控制(SMC)。滑模控制因为其对模型不确定性和外部扰动的稳定性而众所周知[3],并已应用在各个领域内[4][5]和[6]。在连续时间系统,其稳定性可以通过采用无穷频率开关来保证。这种开关控制可以驱动系统运行于滑动表面,并使系统在之

三阶积分终端滑模控制方法

三阶积分终端滑模控制方法 1.1三阶积分终端滑模 1.1.1压电驱动纳米定位平台运动控制问题描述 1.1.1.1纳米定位系统动态建模 考虑磁滞非线性时,压电驱动纳米定位系统的完整动态模型为 (0-1) 其中为时间变量。分别为质量、阻尼系数、刚度和纳米定位平台压电系数,分别为输入电压、纳米定位平台的输出位移、系统的辞职效应、模型不确定性和扰动项。以上动态方程可进一步简化描述如下 (0-2) 其中。本文不直接对磁滞效应进行建模,而是将磁滞非线性影响和其它不确定性统一视为集中扰动,以下省略变量。1.1.1.2扰动估计 基于动态模型(0-2),扰动项可描述如下: (0-3) 但是以上扰动估计方法由于algebraic loop不可实现。以下根据文献[]提出的摄动估计技术进行扰动估计,即 (0-4) 其中为采样时间间隔。那么,式(0-2)所示的动态模型变为 (0-5) 表示扰动估计误差。为助于控制器设计,给出以下合理假设: 假设1:。 1.1.1.3状态估计 由式(0-4)可知,扰动估计器的实现需要计算位置的高阶微分项。但 是,在实际应用中只有位置可测。因此,为实现扰动估计必须设计位置的高阶微分项的估计器或观测器,如Luenberger观测器、高增益观测器和滑模观测器等。然而传统的观测器只能实现状态估计的渐进收敛,而Levant提出的鲁棒精确差分技术(Robust Exact Differentiator, RED)可实现状态估计的有限时间收敛。 特别地,k阶RED可实现k次实时的鲁棒差分,其中2阶RED可设计如下:

(0-6) 其中,且。差分器的输出分别为 : (0-7) 定义状态估计误差为 (0-8) 那么,式(0-6)可描述为 (0-9) 其中可在有限时间内实现。 式(0-9)所示的误差动态推导错误,已由文献[]指出,正确推导过程如下:由式(0-6)-(0-8)可知, (0-10) ,因此式(0-9)的正确表达为 (0-11) 利用以上微分器,估计的扰动变为 (0-12) 其中 (0-13) (0-14) 由式(0-11)。此时,如果利用式(0-13)进行扰动估计, 。结合假设1可知,扰动估计误差的变化率有界, 。

高阶滑模控制

高阶滑模控制(读书笔记) 王蒙 1、传统滑模控制有如下缺陷: (1)抖振问题:主要是由未建模的串联动态引起,同时切换装置的非理想性也是一个重要原因; (2)相对阶的限制:传统滑模控制只有在系统关于滑模变量s 的相对阶是 1时才能应用,也就是说,控制量u 必须显式出现在s 中,这样就限制了滑模面的设计。 (3)控制精度问题:在实际的、采样实现的传统滑模控制算法中,滑动误差正比于采样时间τ,也就是说,有限时间到达的传统滑模在具有零阶保持器的离散控制下,系统的状态保持在滑动模态上的精度是采样时间的一阶无穷小,即()O τ; 2、高阶滑模控制理论 在传统滑模控制中,不连续的控制量显式地出现在滑模变量的一阶导数s 中,即s 是不连续的。由于未建模动态和非理想的切换特性,传统滑模存在抖振,它在实际应用中是有害的。连续近似化方法(如引入边界层)能抑制抖振,然而失去了不变性这个显著优点。Levant 提出了高阶滑模的概念,高阶滑模保持了传统滑模的优点(如不变性),抑制了抖振,消除了相对阶的限制和提高了控制精度。 滑动模态的不变性:系统一旦进入滑动模态,对满足匹配条件的不确定性及干扰具有不变性。 3、高阶滑模的定义 (1)滑动阶r 是指滑模变量s 的连续全导数(包含零阶)在滑模面 s =0上为 0 的数目。滑动阶刻画了系统被约束在滑模面 s = 0上的运动动态平滑度。根据上述定义可知:传统滑模的滑动阶为 1,因为在滑模面上 s = 0,而s 则是不连续的,因此传统滑模又被称为一阶滑模。 (2)关于滑模面 s (t , x ) = 0的 r 阶滑动集由下述等式描述(1)0r s s s s -===== 上式构成了动态系统状态的 r 维约束条件。 (3)1996 年,Levant 和 Firdman 给出了高阶滑模的精确定义 r 阶滑动集(1)0r s s s s -=== ==是非空,且假设它是 Filippov 意义下局部积分集(也

积分滑模控制方法

滑模控制方法文献学习 1 / 4 积分滑模控制方法 1.1 积分滑模控制[1] 滑模变结构控制的基本概念 对于一般的存在模型不确定性和外部扰动的非线性动态系统,滑模控制技术起源于变结构系统理论。滑模在变结构系统理论中起主要作用,变结构系统控制算法的核心思想在于enforcing this type of motion in some mainfolds in system space 。传统地,这些mainfolds 由状态空间的超平面相交构成,通常称为开关平面。当系统状态到达开关平面后,反馈控制系统结构自适应变化为趋势系统状态沿着开关平面滑动,因此,系统响应将取决于开关平面的梯度并保持对系统参数变化和外部扰动的不敏感性,这种运动成为滑模。滑模运动阶段运动方程的阶数为,其中为状态空间维数,为控制输入的维数。但是,在趋近阶段(滑模阶段到达之前),系统不具备这种不敏感特性,因此,传统滑模控制不能保证对全局响应的不敏感性。通常可通过高增益反馈控制提高趋近阶段的鲁棒性,但是不可避免会引入稳定性问题。 积分滑模的基本思想 积分滑模的思想集中于实现全局状态空间的鲁棒运动,运动方程的阶数与状态空间的维数相同。因此,积分滑模控制方法可以保证从初始时刻开始的状态空间全局鲁棒性。积分滑模控制的设计步骤为在已知非线性系统和合理设计的反馈控制基础上,在控制律中加入不连续控制项以抵消未知动态和外部扰动。另外,利用积分滑模设计扰动估计器可实现连续控制,并消除抖振,同时保证滑模控制的强鲁棒性和高精度。 积分滑模的基本原理 对于如下状态空间形式动态系统 (0-1) 其中。假设存在连续或者非连续反馈控制律使得系统(0-1)稳定(如在给的的精度范围内,系统状态轨迹可跟踪参考轨迹)。定义该理想闭环控制系统如下: (0-2) 其中为理想系统在控制律下的状态轨迹。但是系统(0-1)往往存在参数变化、未建模动态和外部扰动等不确定性,因此,实际控制系统可表示为 (0-3) 其中 表示系统总的摄动并且满足如下匹配条件(matching condition ) (0-4) 或者亦可表示如下 (0-5)

基于动态滑模控制的移动机器人路径跟踪

第32卷第1期 2009年1月 合肥工业大学学报 (自然科学版) J OU RNAL OF H EFEI UN IV ERSIT Y OF TECHNOLO GY Vol.32No.1  J an.2009  收稿日期:2008204221;修改日期:2008206202 基金项目;先进数控技术江苏省高校重点建设实验室基金资助项目(KX J 07127)作者简介:徐玉华(1985-),男,江西乐平人,合肥工业大学博士生; 张崇巍(1945-),男,安徽巢湖人,合肥工业大学教授,博士生导师. 基于动态滑模控制的移动机器人路径跟踪 徐玉华1, 张崇巍1, 鲍 伟1, 傅 瑶1, 汪木兰2 (1.合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥 230009;2.南京工程学院先进数控技术江苏省高校重点实验室,江苏南京 211167) 摘 要:文章研究了室内环境下基于彩色视觉的移动机器人路径跟踪问题,利用颜色信息提取路径,简化了图像的特征提取;拟合路径参数时引入RANSAC 方法,以提高算法的可靠性;在移动机器人非线性运动学模型的基础上,设计了一阶动态滑模控制器,并通过仿真验证了控制器的有效性。关键词:移动机器人;视觉导航;路径跟踪;动态滑模 中图分类号:TP24 文献标识码:A 文章编号:100325060(2009)0120028204 Mobile robot ’s path following based on dynamic sliding mode control XU Yu 2hua 1, ZHAN G Chong 2wei 1, BAO Wei 1, FU Yao 1, WAN G Mu 2lan 2 (1.School of Electric Engineering and Automation ,Hefei University of Technology ,Hefei 230009,China ;2.Jiangsu Province College Key Laboratory of Advanced Numerical Control Technology ,Nanjing Institute of Technology ,Nanjing 211167,China ) Abstract :In t his paper ,mobile ro bot ’s pat h following in indoor environment based on color vision is st udied.Firstly ,t he image feat ures are extracted by color information so t hat t he real 2time perform 2ance of t he algorit hm is imp roved.To enhance t he ro bust ness of pat h parameter fitting ,a least square met hod based on RANSAC is adopted.Then ,a first 2order dynamic sliding mode cont roller is designed based on t he nonlinear vision 2guided robot ’s kinematics.The simulation proves t he validity of t he con 2t roller. K ey w ords :mobile robot ;visual navigation ;pat h following ;dynamic sliding mode 轮式移动机器人亦称自动引导车(A GV ),有着广泛的应用价值[1]。近年来,随着计算机技术和图像处理技术的发展,移动机器人视觉导航技术成为研究的热点[2]。视觉引导的路径跟踪是视觉导航技术之一。文献[3]基于移动机器人线性化的运动学模型,运用线性二次型最优控制理论设计最优控制器。该控制器对于较小角度的转向控制有一定的优越性,但没有讨论在较大偏差情况下的控制问题。文献[4]提出了一种模仿人工预瞄驾驶行为的移动机器人路径跟踪的模糊控制方法。而在实际应用中,模糊规则难以制定。文献[5]针对全局视觉条件下的轮式移动机器人路径跟踪问题,将基于图像的视觉伺服控制方法引 入到运动控制中,提出一种基于消除图像特征误差的跟踪控制方法。但该方法只适用于小规模环境条件下的使用。 针对以上存在的问题,本文采用价格低廉的车载彩色CCD 相机获取预先铺设引导线的路面实时图像,利用颜色信息提取路径。拟合路径参数时引入了RANSAC 方法,提高了参数拟合的鲁棒性。在移动机器人非线性运动学模型基础之上,设计了一阶动态滑模控制器(Dynamic Sliding Mode Cont roller ,简称DSMC ),在存在较大偏差的情况下也能达到良好的跟踪效果。滑模变结构控制对满足匹配条件的外界干扰和参数变化具有不变性,是一种适用于非线性系统的鲁棒控制方

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。定义式(0-10)所示的滑模面为动态终端滑模子(dynamic terminal slider)。注意传统的滑模面只能保证在任意初始条件下渐进指数收敛,但是通过建立动态终端 滑模面可在不利用高增益开关的条件下,保证对于任意初始条件滑模变量均可在有限时间内收敛到滑模面。 1.1.2终端滑模控制的基本原理[3] 1.1. 2.1未考虑不确定性二阶系统的终端滑模控制 对于如下式(1-1)所示二阶线性或非线性系统(未考虑系统不确定性): (1-1) 其中和为系统状态,和为和的线性或非线性函数,为系统输入。为使得以上系统动态终端收敛(terminal convergence),定义如下一阶终端滑模变量: (1-2) 其中各参数满足如下条件: (1-3)

滑模控制与智能计算

滑模控制方法 1 / 4 滑模控制与智能计算 1.1 滑模控制与智能计算[1][2] 1.1.1 滑模控制基本理论 SMC 由前苏联V.I.Utkin 和S.V.Emlyanov 教授在20世纪50年代末期提出,其为一种特殊的变结构控制。 对于如下MIMO-SMC 系统 (0-1) 其中为系统状态矢量,为控制输入,表示影响控制系统性能的所有因素,如扰动和系统参数不确定性。若 ,那么存在控制使得,也即扰动满足匹配条件,此时SMC 对MIMO 仍然具备不变性特点。 SMC 的设计流程主要包括两步(设计SMC 的两个主要阶段):(1)趋近阶段:系统状态在有限时间内由任意初始状态趋近switching manifold ;(2)滑模阶段:系统状态在switching manifold 上作滑模运动,也即switching manifold 成为吸引子。那么SMC 的两个主要设计步骤为switching manifold 设计和不连续控制律设计,前者选取switching manifold 以满足期望的动态特征,一般可选取为线性超平面,后者通过设计不连续控制以保证switching manifold 有限时间可达,该控制器为局部或全局的,取决于特殊的控制需求。 对于系统(0-1),依据SMC 的主要设计步骤,switching manifold 可表示为 , 其中 为由系统动态特性要求决定的m-维矢量。 SMC 控制律 控制结构如下 (0-2) 其中 根据SMC 理论,当sliding mode occurs 等效控制律可推导如下 (0-3) 不失一般性,假设非奇异。一般而言,存在虚拟控制可使滑模 ,那么可得 (0-4)

非奇异终端滑模

非奇异终端滑模控制(读书笔记) 王蒙 1、非奇异终端滑模控制特点 非奇异终端滑模控制是近年来出现的一种新型滑模控制方法,它通过有目 的地改变切换函数,直接从滑模设计方面解决了现有终端滑模控制存在的奇异 性问题,实现了系统的全局非奇异控制;同时它又继承了终端滑模的有限时间 收敛特性,与传统的线性滑模控制相比,可令控制系统有限时间内收敛到期望 轨迹,且具有较高的稳态精度,特别适用于高速、高精度控制。 2、线性滑模控制方法 (1)这对不确定二阶非线性系统 122 (,)()()x x x f x t u t d t =? ? =++? 其中,12()[(),()];(,)x t x t x t f x t =为未知函数,表示系统内部扰动,假设其估计值为 1 2?(,)f x t x =,且满足21?(,)(,)(,)0.1f x t f x t F x t x -≤=;()0.1sin()d t t =表示系统外部扰动,且假设()0.1d t D ≤=;系统初始状态120.3,0.5x x ==。 (2)线性滑模通常设计为系统状态的线性组合 12()0s t x x β=+=,其中,0β>。 (3)等效控制律为()()()eq n u t u t u t =+,其中,eq u 为等效控制项,n u 为非线性控制项。(4)下面详细给出控制律的设计过程 ①当系统处于滑动状态时,暂且不考虑系统的参数摄动和外部扰动(()0d t =) 由等效控制原理,如果达到理想的滑动模态,则()0s = x ,即()0s x s x t ??=?=?? x 对滑模s 求时间的一阶导数12222?((,)())0eq s x x x x x f x t u t βββ=+=+=++= ②从而得到等效控制项为21 ?(,)eq u x f x t β =- -

滑模控制基本概念总结

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。 1 / 1

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。下 图简要地描述了滑模变结构控制系统的运动过程,其中S(t)为构造的切 换函数(滑模函数), S(t)=0为滑模面。

滑模变结构控制理论及其算法研究与进展_刘金琨

第24卷第3期2007年6月 控制理论与应用 Control Theory&Applications V ol.24No.3 Jun.2007滑模变结构控制理论及其算法研究与进展 刘金琨1,孙富春2 (1.北京航空航天大学自动化与电气工程学院,北京100083;2.清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京100084) 摘要:针对近年来滑模变结构控制的发展状况,将滑模变结构控制分为18个研究方向,即滑模控制的消除抖振问题、准滑动模态控制、基于趋近律的滑模控制、离散系统滑模控制、自适应滑模控制、非匹配不确定性系统滑模控制、时滞系统滑模控制、非线性系统滑模控制、Terminal滑模控制、全鲁棒滑模控制、滑模观测器、神经网络滑模控制、模糊滑模控制、动态滑模控制、积分滑模控制和随机系统的滑模控制等.对每个方向的研究状况进行了分析和说明.最后对滑模控制的未来发展作了几点展望. 关键词:滑模控制;鲁棒控制;抖振 中图分类号:TP273文献标识码:A Research and development on theory and algorithms of sliding mode control LIU Jin-kun1,SUN Fu-chun2 (1.School of Automation Science&Electrical Engineering,Beijing University of Aeronautics and Astronautics,Beijing100083,China; 2.State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems,Tsinghua University,Beijing100084,China) Abstract:According to the development of sliding mode control(SMC)in recent years,the SMC domain is character-ized by eighteen directions.These directions are chattering free of SMC,quasi SMC,trending law SMC,discrete SMC, adaptive SMC,SMC for mismatched uncertain systems,SMC for nonlinear systems,time-delay SMC,terminal SMC, global robust SMC,sliding mode observer,neural SMC,fuzzy SMC,dynamic SMC,integral SMC and SMC for stochastic systems,etc.The evolution of each direction is introduced and analyzed.Finally,further research directions are discussed in detail. Key words:sliding mode control;robust control;chattering 文章编号:1000?8152(2007)03?0407?12 1引言(Introduction) 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. 2滑模变结构控制理论研究进展(Develop-ment for SMC) 2.1消除滑模变结构控制抖振的方法研 究(Research on chattering elimination of SMC) 2.1.1滑模变结构控制的抖振问题(Problems of SMC chattering) 从理论角度,在一定意义上,由于滑动模态可以 收稿日期:2005?10?19;收修改稿日期:2006?02?23. 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60474025,90405017).

无刷直流电机的滑模控制器的设计与仿真

无刷直流电机的滑模控制器的设计与仿真 摘要 舵伺服系统在航空航天领域,有着广泛应用和重要的研究价值。应用无刷直流电机作为舵系统执行器,可以增大系统输出转矩,实现系统小型化。本文基于无刷直流电机执行器,利用 DSP 与 FPGA 结合的核心处理单元,应用滑模变结构控制策略,实现舵机系统伺服,提高舵系统抗扰性和信号响应的快速性;并在系统中加入滑模观测器,实现对于系统内部状态量的观测,为实现无位置传感器控制提供条件本文应用无刷直流电机作为舵系统执行器,通过分析和设计滑模变结构控制算法,实现舵系统位置伺服控制,利用滑模变结构控制策略的特性,提高系统对于扰动和内部参数摄动的鲁棒性,与基于传统控制策略的伺服机构相比,系统的抗扰性得到了提高。并在系统中引入滑模观测器,利用电流、电压传感器采样相电流和相电压作为该观测器的给定量,观测出电机的速度,转子运动换相位置信号和三相反电动势波形,从而实现电机的无位置传感器控制。 本文通过分析舵伺服机构的主要结构和工作原理,根据实际系统技术要求,设计出基于电动伺服系统的数字控制器。利用 DSP 强大的数据处理能力和 FPGA 并行运算能力,实现设计的控制算法,提高舵系统的性能。通过 MATLAB 中 Simulink 环境下构建理想系统模型,应用滑模控制算法,进行模型仿真。通过系统仿真分析,设计出满足离散系统的滑模控制器参数。通过 DSP 与 FPGA 结合的核心处理单元实现滑模变结构控制算法,应用于舵伺服系统中[1]。最后,通过完成整体硬件与软件平台设计,实现对舵伺服系统的控制。通过仿真和实验结果分析,验证了滑模控制具有强鲁棒性和抗扰性,满足舵系统对于快速性和抗扰性的技术要求,提高了系统 整体控制性能。 关键字:滑模控制;滑模观测器;无刷直流电机;舵伺服系统;DSP+FPGA

高阶滑模控制方法

高阶滑模控制方法 1.1高阶滑模[1] 1.1.1带摄动双积分系统的基于STO的STC设计 考虑如下形式的动态系统 (0-1) 其中为系统输出,为系统扰动。大多数控制器设计时需要获取全状态信息,当只有系统输出可测时,首先需要重构系统其它状态,在估计的状态信息基础上设计STC(Super-Twisting-Control, STC)。下面分析基于STO(Super-Twisting-Observer, STO)设计STC时控制量存在不连续的问题。 系统(0-1)的状态估计STO动态形式如下: (0-2) 其中为校正项。定义状态估计误差变量为,并设计校正项为。那么,状态估计误差动态如下: (0-3) ,由文献[2]和[3]知当设计时,误差 将同时在有限时间内收敛到零。当收敛到零时,在有限时间 后可认为状态。 由于STC只适用于相对度为1的系统,但是系统(0-1)的输出相对度为2,因此不能直接使用STC,必须定义如下形式的滑模变量将系统相对度转换为1: (0-4) 为设计STC控制律,对式(0-4)进行时间微分得到: (0-5) 将代入到上式得: (0-6) 结合式(0-4)和(0-6)可将系统(0-1)转换到的坐标系下,如下:

(0-7) (0-8) 其中为控制器设计参数。将控制量(0-8)代入系统(0-7)后可得: (0-9) 因此,整个闭环系统的控制器和观测器可整理如下: (0-10) 如前所述,系统中估计误差将在有限时间内收敛到零,也即,存在 使得对于任意的都有。根据文献[4]可知,系统的轨迹不会在 有限时间内逃逸到无穷大。通常,观测器增益可根据观测误差收敛速度进行设计。在有限时间后,闭环系统可进一步描述如下: (0-11) 进一步,增加虚构状态变量,以上系统动态可表示为 (0-12) 由此可知,经过数学变换(0-4)后,系统(0-12)中包含不可微项,因此下面两个式子组成的子系统不能实现STA。因此,二阶滑模运动不能实现,即有限时间内不能实现。STO-STC实现框图如下图1-1所示,可以看出闭环控制策略在STO处实现,而并非在STC处实现。

滑模变结构控制

滑模变结构控制 【原理,优点,意义,步骤,特点】 变结构控制系统的特征是具有一套反馈控制律和一个决策规则,该决策规则就是所谓的切换函数,将其作为输入来衡量当前系统的运动状态,并决定在该瞬间系统所应采取的反馈控制律,结果形成了变结构控制系统。该变结构系统由若干个子系统连接而成,每个子系统有其固定的控制结构且仅在特定的区域内起作用。引进这种变结构特性的优势之一是系统具有每一个结构有用的特性,并可进一步使系统具有单独每个结构都没有的新的特性,这种新的特性即是变结构系统的滑动模态。滑动模态的存在,使得系统在滑动模态下不仅保持对系统结构不确定性、参数不确定性以及外界干扰等不确定性因素的鲁棒性,而且可以获得较为满意的动态性能。迄今为止,变结构控制理论已经历了50年的发展历程,形成了自己的体系,成为自动控制系统中一种一般的设计方法。它适用的控制任务有镇定与运动跟踪等。滑模控制(sliding mode control, SMC)也叫变结构控制,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性。这种控制策略与其他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。原理:滑模变结构控制的原理,是根据系统所期望的动态特性来设计系统的切换超平面,通过滑动模态控制器使系统状态从超平面之外向切换超平面收束。系统一旦到达切换超平面,控制作用将保证系统沿切换超平面到达系统原点,这一沿切换超平面向原点滑动的过程称为滑模控制。由于系统的特性和参数只取决于设计的切换超平面而与外界干扰没有关系,所以滑模变结构控制具有很强的鲁棒性。所设计的切换超平面需满足达到条件,即系统在滑模平面后将保持在该平面的条件。现在以N维状态空间模型为例,采用极点配置方法得到M(N

滑模变结构控制(SMC)的基本思路

步骤一:确定状态变量(分为单输入系统和多输入系统)以及状态变量之间的关系 比如永磁同步电机速度滑模变结构控制: 状态变量为: 状态变量之间的关系(可以通过电机的电压,磁链,转矩和运动学方程推导)比如确定如上x1,x2以及系统的关系,可根据如下方程(其中有错误注意): 得到状态关系方程(其中a为常数与电机参数有关): 永磁同步电机位置滑模变结构控制: 状态变量为: 步骤二:确定滑动面方程(切换函数S) 必须确保滑动模态在S = 0时t趋近于无穷大是稳定的。(根据实际情况确保品质参数),其表达式如下:

这种切换函数下得到的响应是过阻尼响应,理论上是不存在超调量的。 对于多输入系统,其切换函数为: 步骤三: 方法一:确定趋近率函数(切换函数的微分S’),并确定滑模变结构控制的输出量即控制率函数Ux(Ux)。另外,需要由电机方程指定该控制率函数和电机系统变量的关系(实际需要决定)(比如:速度滑模变结构的输出肯定是与电机电流iq是有关系的,从而便于下一步的电流逆变器的控制)。 常见的趋近率函数为: 其他特殊的更常用的趋近律如下:

如此可确定控制率函数的表达式。(本质上控制率函数是用来去除系统参数变化和外部扰动对系统的影响。) 该方法的缺点是:由于系统在滑动面上对参数及系统外部扰动的抗干扰性很强。而在滑动面外(趋近运动),控制率函数在起作用,而控制率函数是与系统参数有关的。所以收到系统参数的影响。为了能够实现系统一直具有很高的鲁棒性,可以使系统设置从初始时刻就处于滑动面上,见方法二(全局滑模变结构控制)。 方法二:合适选择切换函数并先确定控制率函数Ux。(由于系统一直处于滑动面上,所以无需选择趋近率函数) 比如PMSM的速度滑模变结构控制:

滑模控制

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性. 这种控制策略与其他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. 滑模变结构控制是根据系统所期望的动态特性来设计系统的切换超平面,通过滑动模态控制器使系统状态从超平面之外向切换超平面收束。系统一旦到达切换超平面,控制作用将保证系统沿切换超平面到达系统原点,这一沿切换超平面向原点滑动的过程称为滑模控制。由于系统的特性和参数只取决于设计的切换超平面而与外界干扰没有关系,所以滑模变结构控制具有很强的鲁棒性。超平面的设计方法有极点配置,特征向量配置设计法,最优化设计方法等,所设计的切换超平面需满足达到条件,即系统在滑模平面后将保持在该平面的条件。控制器的设计有固定顺序控制器设计、自由顺序控制器设计和最终滑动控制器设计等设计方法[1]。现在以N维状态空间模型为例,采用极点配置方法得到M(N

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