滑模控制与智能计算
浅谈滑模变结构在智能控制中的优缺点
浅谈滑模变结构在智能控制中的优缺点作者：崔德财来源：《新课程·教师》2014年第02期摘要：滑模变结构理论多数用于非线性系统的控制和研究中，且表现出很好的控制效果和鲁棒性。
从变结构的基础——趋近律出发，分析各自的优缺点，并指出运用在非线性控制系统中的影响，结合数学分析的方法，提出一种可以在局部优化滑模面的方法。
关键词：滑模变结构；趋近律；鲁棒性1974年由V.I.Utkin写了一篇文章，首次提出了变结构的宏观理论，并对整体的框架和知识体系都作了详细阐述，同时提出变结构滑模控制和模控制方法。
至今，变结构控制的研究方法种类繁多，研究方向也是多种多样，但最终的目的都是围绕怎么消除滑模变结构的“抖振”进行的。
“抖振”是变结构控制一个致命的缺点，有时候使控制系统不稳定，更有甚者，该控制系统不可用。
滑模变结构控制从本质上讲是一种典型的、特殊的非线性控制，其非线性表现为控制的不连续性。
实际上不连续性体现在以切换面为界，切换面以上滑模轨迹驱动方向与切换面以下的驱动方向是相反的，且交于切换面，这个相交不是连续的。
变结构控制的实质是滑模轨迹从无穷远处趋近滑模面结构一直是变化的，根据各个阶段的控制要求来实时约束趋近方向按照预定的轨迹运行。
这就是将轨迹在各个阶段的运动进行分解量化，使轨迹变化与结构控制很好地匹配，这个匹配的实现通常是偏差及导数来实时改变滑模的结构。
但同时还得兼顾变结构控制的优点，即响应迅速、在线监控、实现简单，在滑模控制器中的使用非常有效果。
变结构控制方法的缺点除抖振外，还需要解决靠近滑模面时的速度、惯性、加速度、切换面等因素。
两维的开关特性迫使滑模轨迹穿越滑模面后远离滑模面时向反方向继续穿越，但是开关函数的缺点有一个死区，滑模轨迹进入死区后，运动轨迹不可控，趋近轨迹无从掌控，实际中形成一个不可预知的抖振区间，即不可能严格按照设定轨迹趋近，也不可能严格停留在切换面上。
一、趋近律分析我国科学家高为炳最先提出了趋近律方法，并总结出四种趋近律，其中包括定义式、取值范围以及适用范围都做了明确的鉴定，并用具体的例子论证了趋近律方法的正确性，进一步提出了消除抖振的办法。
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
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【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.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、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.%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 is carried out,thus the response speed and control precision of the control system are all improved.【期刊名称】《电子器件》【年(卷),期】2017(040)005【总页数】5页(P1304-1308)【关键词】智能机器人;PSO算法;六轴机械臂;终端滑模控制【作者】郝春玲【作者单位】渤海船舶职业学院机电工程系,辽宁葫芦岛125100【正文语种】中文【中图分类】TP24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。
磁悬浮系统的反推滑模控制
磁悬浮系统的反推滑模控制高勇;张井岗【摘要】For the nonlinearity and open-loop instability of the magnetic levitation system,the linear model near the equilibrium point was obtained and a backstepping sliding mode controller with strong robustness to the system uncertainties was designed according to the equation of state of the system.Closed-loop stable control of the magnetic levitation system was realized.The real-time control block diagram of the system was established in the environment of Matlab Simulink.Executable code then was generated via RTW toolbox and the suspension and control of the ball was realized.Experimental results show that the backstepping sliding mode controller realized the stable suspension of the ball and the good dynamic tracking performance was achieved.%针对磁悬浮系统的非线性、开环不稳定性,将其模型在平衡点附近线性化,并根据得到的状态方程设计了对系统不确定性具有较强鲁棒性的反推滑模控制器,实现了对磁悬浮系统的闭环稳定控制。
逆变电源的几种控制算法
逆变电源的几种控制算法逆变电源广泛运用于各类：电力、通讯、工业设备、卫星通信设备、军用车载、医疗救护车、警车、船舶、太阳能及风能发电领域。
在电路中将直流电转换为交流电的过程称之为逆变，这种转换通常通过逆变电源来实现。
这就涉及到在逆变过程中的控制算法问题。
只有掌握了逆变电源的控制算法，才能真正意义上的掌握逆变电源的原理和运行方式，从而方便设计。
在本篇文章当中，将对逆变电源的控制算法进行总结，帮助大家进一步掌握逆变电源的相关知识。
逆变电源的算法主要有以下几种。
数字PID控制PID控制是一种具有几十年应用经验的控制算法，控制算法简单，参数易于整定，设计过程中不过分依赖系统参数，鲁棒性好，可靠性高，是目前应用最广泛、最成熟的一种控制技术。
它在模拟控制正弦波逆变电源系统中已经得到了广泛的应用。
将其数字化以后，它克服了模拟PID控制器的许多不足和缺点，可以方便调整PID参数，具有很大的灵活性和适应性。
与其它控制方法相比，数字PID具有以下优点：PID算法蕴涵了动态控制过程中过去、现在和将来的主要信息，控制过程快速、准确、平稳，具有良好的控制效果。
PID控制在设计过程中不过分依赖系统参数，系统参数的变化对控制效果影响很小，控制的适应性好，具有较强的鲁棒性。
PID算法简单明了，便于单片机或DSP实现。
采用数字PID控制算法的局限性有两个方面。
一方面是系统的采样量化误差降低了算法的控制精度；另一方面，采样和计算延时使得被控系统成为一个具有纯时间滞后的系统，造成PID控制器稳定域减少，增加了设计难度。
状态反馈控制状态反馈控制可以任意配置闭环控制系统的极点，实现了逆变电源控制系统极点的优化配置，有利于改善系统输出的动态品质，具有良好的瞬态响应和较低的谐波畸变率。
但在建立逆变器的状态模型时将负载的动态特性考虑在内，因此状态反馈控制只能针对空载和已知的负载进行建模。
由于状态反馈控制对系统模型参数的依赖性很强，使得系统的参数在发生变化时易导致稳态误差的出现和以及动态特性的改变。
非线性控制中的自适应滑模控制方法研究
非线性控制中的自适应滑模控制方法研究随着科学技术的不断发展，控制系统技术也得到了极大的进展，其中非线性控制方法成为了目前研究的关键领域之一。
在非线性控制中，自适应滑模控制方法是一种常用的控制方式，本文将探讨这种方法的优点和研究现状。
1. 自适应滑模控制的基本原理自适应滑模控制法是一种具有自适应性的滑模控制法，其基本思路是在滑模控制法的基础上，引入自适应调整机制，通过对系统状态和参数进行在线估计，实现对动态模式的跟踪和控制。
具体来说，在自适应滑模控制中，首先需要将系统转化为标准形式，然后构建滑模面和控制律。
但是，在控制过程中，我们无法获知实际系统的状态和参数，这时我们需要引入自适应性。
通过在线估计，我们可以得到实际系统的状态和参数，并且通过反馈调整控制律来实现对系统的控制和跟踪。
值得注意的是，自适应滑模控制可以适用于各种系统类型，包括线性和非线性系统。
因此其具有广泛的应用价值。
2. 自适应滑模控制的优点与传统滑模控制相比，自适应滑模控制方法具有以下优点：(1) 系统稳定性好：由于引入了自适应性，在系统受到干扰，参数变化等因素的影响时，可以快速地对其进行校准，从而保持其稳定性。
(2) 控制精度高：由于可以对系统状态和参数进行准确估计，在控制律的计算和调整过程中，准确度更高，因此控制精度更高。
(3) 不易受到模型误差的影响：自适应滑模控制法具有较强的适应能力，可以有效地克服系统非线性和变化等因素引起的模型误差。
综上所述，自适应滑模控制方法具有诸多优点，因此成为了非线性控制中的研究热点之一。
3. 自适应滑模控制的研究现状自适应滑模控制方法已经在众多领域得到了应用，例如电力系统、机械设备以及人工智能等领域。
不同领域的应用，使得自适应滑模控制法的研究变得更为丰富和复杂。
以下是自适应滑模控制在不同领域的研究现状：(1) 电力系统方面，自适应滑模控制被广泛地应用于电力系统稳定性控制、电力电池的控制和调度等方面。
控制系统中的滑模控制与机器学习算法比较
控制系统中的滑模控制与机器学习算法比较在控制系统中，滑模控制（Sliding Mode Control, SMC）和机器学习算法是两种常见的控制方法。
本文将比较这两种方法的优劣，以帮助读者更好地选择适合自己应用场景的控制策略。
滑模控制是一种经典的非线性控制方法，其核心思想是通过引入滑模面来实现系统的稳定控制。
滑模面是一个超平面，将系统状态分为两个部分：一个处于滑模面上，一个在滑模面之外。
通过设计系统控制律，可以使得系统状态从滑模面内部快速滑动到滑模面上，并在滑模面上保持稳定。
与滑模控制相比，机器学习算法是一种基于数据的控制方法，主要通过学习样本数据中的规律性信息，来构建控制模型。
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。
其中，监督学习常用于控制系统中，通过输入与输出之间的关系，训练模型来进行预测和控制。
在比较这两种方法之前，我们先来看看它们的优点和局限性。
首先，滑模控制的优点在于其对系统参数变化、外部扰动和不确定性具有较强的鲁棒性。
滑模控制可以通过引入更多的控制变量来增强鲁棒性，从而在一定程度上抵抗系统的干扰和变化。
此外，滑模控制的设计相对简单，容易理解和实现。
然而，滑模控制也存在一些局限性。
首先，滑模控制的设计需要提前知道系统的数学模型，对系统的非线性、耦合和不确定性的建模要求较高。
其次，滑模控制设计过程中需要选择合适的滑模面和控制律参数，这对于一些复杂系统来说可能需要一定的经验和专业知识。
此外，滑模控制所产生的控制信号存在较大的高频振荡，这可能对某些系统产生不利影响。
相比之下，机器学习算法能够通过学习数据中的规律性信息，来直接建模和控制系统，无需提前知道系统的数学模型。
机器学习算法的优点在于可以应用于更为复杂的系统，并具备较强的适应性和泛化能力。
机器学习算法还可以通过反复训练和优化，提高控制性能和鲁棒性。
然而，机器学习算法也存在一些局限性。
首先，机器学习算法依赖于充足的样本数据，在数据量较少或者数据质量较差的情况下，算法的性能可能会受到限制。
控制系统的神经网络滑模控制方法
控制系统的神经网络滑模控制方法控制系统是实现特定任务的装置或程序，其通过接收输入信号，经过处理和计算，输出控制信号来调整被控对象的状态或行为。
为了提高控制系统的性能，研究人员利用神经网络和滑模控制技术相结合，提出了神经网络滑模控制方法。
一、引言随着科技的迅猛发展，控制系统扮演着越来越重要的角色。
在传统的控制方法中，PID控制是应用最广泛的控制策略之一。
然而，PID控制器的性能受到很多因素的影响，导致系统的响应速度和稳定性有待进一步提高。
神经网络滑模控制方法的提出为解决这一问题提供了思路和途径。
二、神经网络滑模控制方法的基本原理神经网络滑模控制方法将滑模控制理论与神经网络技术相结合。
滑模控制理论是一种基于状态反馈的控制方法，通过引入滑模面来实现控制器的设计。
而神经网络则能够学习和逼近非线性函数，具有较强的非线性拟合能力和自适应性。
因此，将神经网络应用于滑模控制中，能够提高控制系统的抗干扰性和鲁棒性。
三、神经网络滑模控制方法的具体实现步骤1. 确定系统模型：首先，需要建立被控对象的数学模型，并将其表示为状态空间形式。
这一步骤是神经网络滑模控制方法的前提和基础。
2. 神经网络的训练：使用已知的输入输出数据对神经网络进行训练，通过调整神经网络的权值和阈值，以期使网络输出与期望输出之间的误差达到最小。
这一步骤是神经网络滑模控制方法的核心。
3. 滑模面设计：根据控制系统的需求和性能指标，设计合适的滑模面。
滑模面的选择需要考虑到系统的非线性特性和控制目标等因素。
4. 控制器设计：根据滑模面和系统模型，设计神经网络滑模控制器。
控制器的设计是根据滑模控制理论的原理和方法进行的，其中神经网络部分用于逼近未知的非线性函数。
5. 控制系统仿真与实验：通过对设计好的控制系统进行仿真和实验验证，评估其性能和稳定性。
根据实际情况对控制器进行调整和优化。
四、神经网络滑模控制方法的优点和应用领域神经网络滑模控制方法具有以下优点：1. 具有较强的非线性拟合能力和自适应性，适用于非线性系统和存在参数变化的系统。
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。
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滑模控制方法
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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)。