基于等效控制的模糊滑模控制研究及应用
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
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
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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!
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在研究永磁同步电动机的控制性能和运动性能时"类
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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
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。
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一
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 ）
＝
ｑ
＋
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
１
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