一、基于模糊逻辑系统的变结构控制（论文文献综述）
满金[1]（2021）在《智能汽车路径跟踪控制的研究》文中指出随着社会的进步以及汽车产业的不断发展,巨大的汽车保有量对资源、交通、环境带来一定的压力。在传统的驾驶行为中,安全因素是驾驶员系统中最薄弱的环节。智能汽车的出现,极大地缓解了传统汽车所带来的社会问题。研究和发展智能汽车不仅符合当前万物智能化的趋势,也是提高人们智慧,确定安全出行的重要保障。智能驾驶包含三个方面的技术,环境感知、决策规划和跟随控制。作为控制层部分,路径跟踪是实现车辆智能化和实用化的先决条件,也是智能驾驶技术核心价值的体现。因此实现全自主无人驾驶车辆在复杂工况下的路径跟踪控制具有十分重要的意义。本文主要对智能汽车的路径跟踪控制问题展开研究。首先建立了车辆的七自由度动力学模型,并用Pacejka’89魔术公式来描述车辆的轮胎模型,通过仿真分析证明所建立的模型能够满足智能汽车路径跟踪控制实时性和稳定性的要求。提出了 一种基于最优预瞄理论的路径跟踪控制器。将车辆的路径跟踪控制问题解耦成纵向速度跟随控制问题和横向轨迹跟踪控制问题。分别从预瞄误差模型、航向角偏差的计算等方面将期望前轮转角转换成最优方向盘转角输入,设计了系统的横向轨迹跟踪控制器。采用基于模式切换的速度控制系统和通过油门/刹车系统来控制加速度的输入,设计了系统的纵向速度跟随控制器。在预瞄跟踪控制器中引入了基于预瞄误差补偿的PID反馈控制,对于预瞄距离的选取加入了预瞄时间自适应的模块。通过仿真分析验证了控制器在三种路径及不同工况下的跟踪性能,结果表明高附着条件下具有良好的跟踪效果,而低附着下车辆的稳定性较差,且跟踪精度不高。提出了一种基于滑模变结构控制的路径跟踪控制器。基于车辆的自行车模型设计了车辆的模糊-滑模纵横向耦合跟踪控制器,控制输入选择车辆横摆角速度的函数,滑模面为车辆的横摆角速度误差。为了削弱滑模控制器的抖振现象,同时又能保证系统的控制性能,设计了模糊控制器来调节滑模控制器趋近律的大小。最后在联合仿真平台下对所设计的模糊-滑模路径跟踪控制方法进行了验证分析,结果表明该控制器适用于车辆在低中速下的行驶,具有很高的跟踪精度,而在高速条件,车辆容易导致失稳现象。提出了一种基于模型预测的路径跟踪控制器。选择车辆的七自由度动力学模型作为算法的模型基础。为满足算法实时在线优化的要求,建立了基于线性时变模型预测的跟踪控制方法,设计了以控制增量作为状态量的优化目标函数,将目标函数转化为QP问题保证优化目标有解。同时在纵横向耦合控制器的设计中加入了侧偏角软约束,以此来提高车辆的路径跟踪性能。通过仿真分析对所设计的模型预测控制器进行了验证,结果表明加入侧偏角软约束的模型预测控制器能很好地适应不同车速、不同路面附着条件下的跟踪行驶。最后,在Carsim/Simulink联合仿真平台中,对三种路径跟踪控制算法进行了仿真对比,结果表明,预瞄控制器只适合车辆在高附着路面下的跟踪行驶,模糊-滑模控制器适合车辆在低速和中速下的跟踪行驶,具有最高的控制精度,且对路面附着系数的极限工况下具有很强的适应能力。而加入侧偏角软约束的模型预测控制器在智能汽车应对不同车速、不同道路附着条件的跟踪问题上具有独特的优势。
莫理莉[2]（2020）在《基于滑模变结构的表面式永磁同步电机速度与位置控制》文中认为表面式永磁同步电机是凸极式永磁同步电机的特例,这类电机的转矩仅和q轴电流成线性关系而与d轴电流无关,其控制模型简单,在机器人、航空航天、精密数控机床和伺服系统等领域应用广泛。表面式永磁同步电机还是一个多输入、强耦合、非线性、变参数的复杂对象,当电机系统存在外部扰动和内部参数摄动时,常规控制方法鲁棒性不强,无法满足高性能控制的要求。滑模变结构控制具有对系统数学模型精确度要求不高、对系统参数摄动和外部扰动不敏感,具有鲁棒性优点,使得它非常适合用在表面式永磁同步电机控制系统。电机的速度和位置控制,一直是电机控制算法研究与应用的热点,本文以滑模变结构控制理论为基础,对表面式永磁同步电机速度和位置控制策略进行研究,主要研究内容如下:（1）阐述了表面式永磁同步电机及其控制系统的发展历史和它中国民经济领域的应用领域的重要地位,为本文相关研究工作明确立论的社会意义。（2）在对滑模变结构控制的基本思想及发展现状进行概述的基础上,详细介绍本文用到的滑模变结构控制设计方法,作为本文相关研究工作的理论基础。（3）针对表面式永磁同步电机速度滑模控制系统存在内部参数摄动或外部负载扰动时,抖振严重,制约了系统动稳态性能提高的问题,将积分滑模变结构控制结合模糊控制算法用于该系统,削除抖振,增强系统鲁棒性,消除静差;为解决模糊滑模控制器中由于存在积分环节和限流环节会造成Windup现象的问题,参考改进的Anti-reset Windup思路,在控制器中加入抗饱和环节,改进控制器结构,消除Windup现象,进一步提高系统的动稳态性能。（4）针对表面式永磁同步电机位置追踪控制系统中常常被机械因素制约系统性能提高,尤其是当系统存在参数摄动或负载扰动时,常规控制很难在保持良好鲁棒性同时保证位置跟踪的快速响应性问题,将非奇异终端滑模变结构控制与反步控制算法结合应用到电机位置跟踪控制系统,实现在增强系统的鲁棒性的同时使得系统保持追踪的快速响应性。（5）前面两种算法在控制过程,均是把外部扰动及系统参数摄动作用视作零,依靠滑模系统的鲁棒特性来维持系统稳定,然而,在复杂环境下的控制系统中,外部扰动及系统参数摄动对电机控制系统精度提高的制约作用是不可忽视的,针对这个问题,提出一种滑模变结构控制结合滑模扰动观测器的复合控制策略。这种复合控制策略把外部扰动及系统参数摄动一起实时观测并反馈到控制系统中,通过对扰动的及时补偿,有效减少内外部扰动造成的电机速度的跳动,提高系统的控制精度。（6）机械位置传感器不仅增加电机控制系统的体积和成本,还增加系统结构复杂性,甚至严重影响了系统的可靠性和安全性,因此,用算法取代机械位置传感器是有必要的。本文针对一般的滑模观测器观测器为消除抖振引入低通滤波器环节会造成相位滞后的问题,提出一种新型二阶滑模观测器取代位置传感器,这种新型滑模观测器没有低通滤波环节,不存在相位滞后问题,还可以提高观测器的观测精度和控制系统的鲁棒性。
张嫣然[3]（2020）在《恒力车削过程的滑模变结构控制方法研究》文中研究表明近年来,智能制造深入人心,智能化、快速化、高效化的加工方式成为机械制造新世纪的新追求。传统加工采用恒进给速度加工,为防止切削力过大损坏机床与刀具,只能选择较低的进给速度,导致加工时间长,加工精度低,无法满足新时代机械加工要求。而恒切削力加工,采用的是变进给速度加工,可以在切深较小时进行高速加工,恒力车削对于缩短加工时间,提高加工效率具有重要意义。使用传统控制方法对车削过程进行恒力控制时,每当切深发生突变时,其切削力响应曲线存在很大的超调。这一问题对加工精度与加工速度均造成很大影响。为解决这一问题,本文设计了车削过程的传统线性滑模控制器来削减切深突变时切削力响应曲线的超调,然后设计了互补滑模控制器来降低系统的跟踪误差和输出抖振,并在此基础上提出了一种车削过程的模糊全局互补滑模控制策略,以加快趋近速度、进一步削弱控制量输出抖振并增强到达阶段鲁棒性。首先,本文对原有的车削加工系统的模型进行了改进,利用切削力计算的指数经验公式代替原有的正比关系式,考虑多种因素对切削力大小的影响,增加其非线性度,使改进的车削加工系统的模型更加贴近于实际的车削加工。然后,基于滑模控制理论设计了车削加工过程的传统线性滑模控制器,以削弱切削深度突变时,切削力响应曲线的超调,并在传统线性滑模控制方法的基础上,采用积分滑模面与互补滑模面结合的方式,设计了车削加工过程的互补滑模控制器,在保留线性滑模面的降阶特性的同时削弱抖振。仿真对比试验结果表明,滑模控制方法有效的解决了切深突变时切削力响应曲线超调过大的问题,而互补滑模控制方法则有效的削弱了传统线性滑模控制方法的抖振。最后,将互补滑模控制与全局动态滑模面结合,并利用模糊控制策略在线实时整定等速趋近律切换增益,提出了车削过程的模糊全局互补滑模控制策略,使系统具有全局鲁棒性,并在加快系统响应速度的同时进一步削弱抖振。仿真对比试验结果表明,本文提出的加工过程的模糊全局互补滑模控制方法,响应速度快,超调小,抗干扰能力强,并具有全局鲁棒性,控制量输出抖振小。
周睿智[4]（2020）在《永磁同步直线电机模糊滑模速度控制研究》文中研究指明永磁同步直线电机是一个具有操作安静、高刚度、响应速度快、易维护、定位精度高等特色的复杂系统,同时在运行过程中又易受到温度的变化、漏磁通以及摩擦力等外界干扰因素的影响,不易达到精确控制。另外直线电机省略了中间的机械传动环节,所以导致系统参数可能随时会发生变化,相当于在系统中加入外界干扰,倘若不能调节到理想状态,那么就可能造成系统的不稳定,这就增加了直线电机伺服控制系统在电气控制上的困难。针对以上问题,为了满足现代数控机床技术“高精尖”的标准,本文利用滑模变结构控制中不连续项的切换来抑制系统参数变化和负载扰动带来的影响,但不连续项的切换将会引起系统的抖振。为了在不影响鲁棒性的前提下有效的抑制抖振,本文通过对指数趋近律控制的抖振分析,提出了一种纯指数趋近律滑模控制器的设计方法。在此基础上又提出了一种新型的变指数趋近率策略,并且设计了有一定抗干扰能力的模糊滑模控制器,该控制器采用模糊控制替代滑模的切换控制,由于切换参数是系统克服扰动及外界干扰的主要因素,切换参数越大抖振也随之越大,利用模糊控制对参数值进行在线估计使参数值尽可能的小从而达到减小抖振的目的。通过Matlab/Simulink软件,搭建永磁同步直线电机模糊滑模控制系统模型进行仿真实验,将速度环的模糊滑模控制器与PI控制器、普通滑模控制器、趋近律滑模控制器进行实验比较。仿真结果表明模糊滑模控制确实能有效的抑制滑模切换带来的抖振,在不影响滑模变结构控制鲁棒性强的前提下,使系统更加稳定,并且很好地改善了系统的动态品质。
赵朝坤[5]（2020）在《基于模糊滑模的水下航行器控制方法研究》文中提出自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,下面简称为AUV）是一种可以自主进行运动或作业的无人潜航器。它也称为无人海洋运载器,它能够完成水下地质勘测、海洋生物信息采集、水下军事作战以及海洋资源开发等特定任务,能够帮助人类完成人类无法直接参与的任务,所以自主水下航行器的应用前景十分广阔,同时也代表了水下航行器技术未来的发展方向。本文为了提高AUV控制系统的稳定性和鲁棒性,对AUV垂直面运动和水平面运动两部分分别进行了研究,还对滑模变结构控制、模糊滑模控制、自适应滑模控制和视线导引法（LOS法）以及它们在自主水下航行器控制器设计中的应用进行了研究。首先,对AUV进行了数学建模,包括其运动学和动力学模型,并且将具有六自由度运动的自主水下航行器模型解耦为垂直面运动控制模型和水平面运动控制模型。其次,对AUV的导引控制系统进行了设计,在AUV的路径跟踪过程中采用了LOS法作为导航算法,由于AUV在路径跟踪过程中会存在着水流的干扰,而常规的LOS导航法能够给系统带来稳态路径误差,使航向角偏离了期望的航行角度,因此在这里引入了侧滑角的概念,修正AUV路径跟踪中出现的航行轨迹误差;同时进行了仿真实验,检验了AUV导引控制系统的正确性。再次,对AUV的垂直面运动进行了定深控制的滑模控制器设计,同时采用了模糊控制输出替换滑模变结构控制的开关特性函数,削弱滑模变结构控制的抖振现象;并且分别设计了基于等效控制的模糊滑模控制器和基于指数趋近律的模糊滑模控制器,并对滑模控制器与模糊滑模控制器的控制效果作了对比;同时也考虑了水动力参数不同不确定性情况,最后进行了仿真实验,验证了所设计的两种模糊滑模控制器都有较好的响应效果和良好的鲁棒性,即控制系统具有较好的姿态控制能力。接下来,对自主水下航行器水平面路径跟踪滑模控制器进行了设计,考虑了水流的干扰建立了AUV水平面动力学方程,同时基于LOS法建立AUV水平面路径跟踪误差方程;基于解耦方法的控制理论,将AUV水平面上的路径跟踪控制系统分解如下:速度控制系统、位置控制系统和艏向角控制系统,并对它们分别进行控制律的设计,同时采用模糊控制输出替代滑模开关特性函数,最后进行了仿真实验,分别进行了曲线路径和直线路径跟踪研究,验证了控制器具有较好的路径跟踪效果。最后,进行了饱和约束下的自主水下航行器水平面路径跟踪自适应滑模控制器的设计,首先介绍了自适应控制的原理,接下来分析了自主水下航行器的饱和输入约束特性,设计了一种抗饱和补偿算法,用于解决航行器执行机构出现的控制输入饱和约束问题,从而提高航行器控制系统的控制性能;然后在Lyapunov稳定性理论的前提下,为了解决抖振的影响和路径跟踪精度问题,综合考虑了滑模控制器的切换增益与边界层厚度这两个因素,设计了一种自适应控制律;完成了自主水下航行器路径跟踪自适应滑模控制器的设计,从而使系统变得更加稳定,实现水下航行器精确的路径跟踪;最后进行了仿真实验,分别进行了曲线路径和直线路径跟踪研究,验证了控制器具有较好的路径跟踪效果和有效性。
杨明星[6]（2019）在《新型液压伺服回转驱动关节及其控制技术研究》文中指出随着人们对机器人技术智能化认识的加深和自动化技术的不断发展,机器人技术逐渐渗透到人类活动的诸多领域。液压驱动的机器人具有承载能力大、适应性强和响应速度快等诸多优势,可以很大程度上代替人类完成各种复杂任务,具有广泛的应用前景。驱动关节作为机器人运动和执行任务的基础部件,其工作性能好坏往往会直接影响液压机器人的整机性能。因此,结构紧凑、输出扭矩大、响应速度快的高性能液压关节的研制及其精确控制技术一直是机器人领域的研究热点。本文总结目前足式液压机器人关节设计中存在的问题和不足,研制了一款可用于回转驱动的新型液压关节,并对其进行了必要的结构优化设计、阀控弧形回转缸伺服系统模型建立、带宽和力矩输出测试、精确位置控制技术研究等。论文主要研究内容如下:从人体解剖学、运动学及测量学的角度,分析了人体下肢髋关节的运动特性与步行周期的相关性,为伺服回转液压关节的结构设计和转角设计提供了理论依据;介绍了伺服回转液压关节的整体结构组成,对其中的剖分缸体、弯曲活塞杆和特殊密封件进行了详细分析和介绍,并根据液压动力的工作特点对所设计的液压关节的工作原理进行分析;然后着重对缸筒和活塞杆工作时的受力情况进行分析,并采用有限元分析软件进行了必要的强度和刚度校核。在研究阀控回转液压关节位置伺服系统物理组成及其工作原理的基础上,分析了回转液压缸输出与负载力矩的平衡方程、液压动力组件的流量连续性方程及电液伺服阀的流量方程;通过对电液伺服阀的负载流量方程进行线性化和对液压缸两个腔室的压力近似处理,建立了阀控液压伺服回转关节系统的数学模型,给出了液压位置伺服系统的传递函数表达式以及状态空间描述;运用AMESim软件对液压位置伺服控制系统进行了仿真,并搭建实验平台对所设计关节进行了带宽和力矩输出测试。针对具有不确定性未知参数的液压位置伺服系统,将滑模变结构控制方法同自适应算法以及模糊控制理论相结合进行控制器设计,通过各自控制特性的优势互补来达到满意的控制效果。首先,采用基于趋近率的滑模变结构控制方法和PID控制方法进行液压回转关节在空载和负载状况下的位置跟踪,比较结果表明指数趋近律的滑模变结构控制方法具有良好的动态特性和较强的鲁棒性。然后,利用Lyapunov理论构建参数自适应估计律对广义不确定性参数进行估计,并采用非连续投影算法保证参数估计的有界性。最后,通过引入模糊控制理论,对滑模变结构控制中的趋近控制项系数进行模糊处理,并利用饱和函数对控制信号进行平滑处理。实验结果表明,所提出的自适应模糊滑模变结构控制策略在减小目标关节轨迹跟踪误差方面具有较好的控制性能。将滑模变结构控制结合神经网络算法用于具有模型不确定性和高度非线性的液压位置伺服系统的精确位置控制中。首先将液压位置伺服控制系统的动力学方程重新描述为一般三阶系统的新形式,并引入稳定滤波器对系统动力学方程中的参数进行修正;在此基础上提出了一种新的高阶神经网络估计器,并基于Lyapunov稳定性理论证实了神经网络权值的在线学习律能够保证整个闭环系统的稳定性和收敛性;然后在神经网络辨识的基础上进行了滑模控制器设计,提高了对目标系统控制的鲁棒性;最后,为证实所提出的基于自适应神经网络的滑模变结构控制器的有效性,进行了液压伺服回转关节位置的控制仿真和实际运动控制;实验结果表明该控制策略不仅可以快速识别液压位置伺服系统的结构,增强对所控系统的适应性和鲁棒性,而且还能减少系统误差,提高液压伺服回转驱动关节的位置跟踪精度。
周园园[7]（2020）在《自动检票机自动化测试系统研制与设备服务能力评价研究》文中认为随着城市轨道交通行业的迅猛发展,地铁建设与运营公司对自动售检票（Automatic Fare Collection,AFC）系统的功能和可靠性关注也逐渐加强,在系统运行前需进行严格的测试。而作为AFC的终端设备之一的自动检票机,对其测试系统的研究就具有重要的意义。本文研制了一套24小时无人值守的自动检票机自动化测试系统,然后对所设计的测试平台进行了验证,并对模拟刷卡装置的控制算法进行研究,以提高其控制精度,根据测试平台所测得的数据,对被测设备的服务能力进行了综合评价。首先,对自动检票机自动化测试系统进行总体设计。基于系统指标和系统试验台结构,确定测试平台的结构并完成系统硬件电路的搭建。利用MFC和SQLite数据库,对自动检票机自动化测试系统的上位机软件进行设计,从而实现自动检票机测试的自动化以及相关数据信息的存储和管理等功能,最后对所设计的系统进行了验证。其次,为了提高模拟刷卡装置的控制精度,本文重点研究了机械手臂的滑膜变结构控制策略。首先,针对滑模控制中系统产生的抖振问题,提出了基于模糊控制的指数趋近律滑模变结构控制,实验验证控制精度得到了提高;为进一步提高控制精度,设计了一种新型的滑模控制策略对机械手末端姿态进行精细控制,经过实验,达到了系统要求。最后,利用本文所设计的测试系统,对不同厂家的待测试自动检票机性能进行测试,设计了基于DEMATEL-ANP-VIKOR综合评价方法的自动检票机服务能力评价方案,将得到的综合评价结果作为自动检票机运行前测试合格的参考之一。
佟廷帅[8]（2020）在《基于RBF神经网络的滑模制导律研究》文中研究表明随着航空航天技术的发展,被拦截目标的速度越来越高、机动性越来越强、干扰措施越来越多,传统导引律和现代制导律难以满足战争的反导拦截要求。此外,某些特定的作战任务对拦截末端的攻击角度具有一定的要求,因此适应现代战场复杂作战环境的新型制导武器是各国夺得战争主导权的重要手段。滑模变结构控制对于系统参数不确定性和外界干扰具有不变性,因而被用来设计制导律,但变结构开关项所引起的抖振会降低控制系统的动态品质。RBF神经网络能自主学习数据中非线性关系,具有优化能力,逐渐被运用在控制系统的设计中。基于RBF神经网络与变结构控制所设计的系统,既保留了变结构强鲁棒性的优点,又削弱了变结构系统的抖振。本文首先结合导弹和目标动力学、运动学模型建立了制导控制仿真系统,对传统导引律进行特性分析,给出了制导律选取的准则。其次,提出了一种开关项增益固定的变结构制导律。该制导律将目标机动当作干扰,能有效打击高速、大机动目标,但在拦截过程中存在视线角速率抖振不利于弹上机构正常工作的问题。利用RBF神经网络强大的非线性问题处理能力来调节开关项增益,在保证拦截精度的前提下,削弱视线角速率抖振。接着,提出了一种基于RBF神经网络边界层调节的变结构制导律,用饱和函数代替符号函数。饱和函数的边界层厚度越小,控制效果越好,但同时又会使控制增益变大,抖振增强;反之,边界层厚度越大,抖振越小,但又会使控制增益变小,控制效果变差。为获得最佳控制效果,利用RBF神经网络调整边界层厚度。与比例导引法、固定增益变结构制导律仿真对比,所提出的两种基于RBF神经网络调节的制导律都能有效削弱系统的抖振,提高导弹的拦截精度。最后,针对导弹命中目标的攻击角度存在约束问题,提出了一种基于RBF神经网络带末端角约束的滑模制导律,有效削弱视线角速率的抖振。与增益固定带末端角约束的变结构制导律仿真对比,所提的制导律不仅能够准确打击目标,也能削弱系统的抖振。
代明星[9]（2019）在《基于状态观测的输出反馈控制算法研究及改进设计》文中研究指明在诸如工业过程控制、机器人控制、无人机控制等实际工程控制系统中大都是复杂的非线性控制系统,他们通常具有高维数、结构复杂、强非线性和强耦合的特点,对于这类复杂非线性控制系统的控制设计更是控制领域的一个难点问题,如果控制方法不当,将很难达到被控系统的控制要求,不会有很好的控制效果,甚至会导致被控系统无法达到稳定。因而,对于这类数学模型不精确、存在时滞现象、含有不可测的状态和未知的非线性扰动等现象的复杂非线性系统的自适应输出反馈控制问题的研究具有十分重要的理论意义和实际应用价值。针对非线性系统自适应输出反馈控制问题的研究,本文在自抗扰控制、滑模控制以及反步法等已有的非线性系统控制算法的基础上,基于这些不同控制方法的特点和优势,并结合模糊逻辑系统或神经网络以及高阶滑模微分器等方法,对已有控制方法的弊端进行改进,设计了几种控制方案,同时利用Lyapunov稳定性理论验证了整个闭环系统的稳定性,保证了所有信号的有界性。论文具体研究内容和所做工作如下:（1）针对一类不确定非线性系统,研究了一种结合反步法和自抗扰控制的新的自适应输出反馈控制方法。通过引入扩张状态观测器（ESO）对被控系统的未知状态进行实时估计,同时利用扩张状态观测器实现对系统中的不确定项在线逼近及补偿。通过非线性指令滤波器对反步法设计过程中的虚拟控制信号进行求导,避免了传统反步法设计控制中复杂性爆炸的问题,并由此设计了自适应输出反馈控制器。通过Lyapunov函数证明了这种控制方法的稳定性,验证了闭环系统中所有信号均是有界的。数值仿真算例进一步验证了该方法的有效性。（2）针对一类切换非线性系统,且系统状态不可测,存在未知非线性项以及扰动的情况,设计一类新的自适应反步滑模控制器。研究利用模糊逻辑系统（FLS）,构造模糊状态观测器,并利用模糊逻辑系统实现变增益控制。此外,引入高阶滑模微分器构造精确扰动观测器,同时将高阶滑模非线性微分器的二阶形式作为滤波器。最终基于模糊状态观测器和对扰动的估计补偿,结合自适应反步设计方法和滑模控制方法,针对这类切换系统设计了一种新的自适应反步滑模控制器。新提出的方法实现了对系统未知非线性函数的实时在线逼近以及对系统未知状态的获取,对于系统的未知扰动实现精确估计补偿,传统反步法设计过程中因对虚拟控制信号重复求导而引起的控制参数复杂性急剧增长的问题得到有效避免,而且传统滑模控制中的抖振现象也有很好的抑制效果。通过Lyapunov函数对系统的稳定性进行了推导证明。控制方法的有效性通过仿真算例验证,仿真结果也进一步验证了系统稳定性和信号有界性。（3）对于工业中常用的连续搅拌釜式反应器（Continuous Stirred Tank Reactor,CSTR）建立了一个数学动态模型,并针对CSTR数学模型设计了一类自适应积分滑模控制器。针对这个复杂的非线性系统首先基于滑模控制原理设计一种有限时间状态观测器,并同时设计了一种非线性扰动观测器,从而实现了对这个非线性系统中的不可测状态量以及未知扰动的观测估计。基于估计结果,设计一种积分滑模面并引入一种自适应变比例增益的趋近律,最终构造了一种自适应积分滑模控制器,实现了对被控系统的快速跟踪同时具有非常好的鲁棒性。通过Lyapunov稳定性理论对闭环系统中的所有信号的有界性和闭环系统的稳定性进行了推导证明,并通过数值仿真以及实验分别对所设计控制方案的有效性进行了验证。
陈伟[10]（2019）在《无人艇全局路径规划与跟踪控制方法研究》文中研究指明无人艇（Unmanned Surface Vehicles,USV）作为小型智能化多种作业平台,逐渐被广泛应用于海洋资源勘探与开发和海洋安全等方面,且由于其在民用和军事领域的广阔应用前景,已经成为世界各国专家的研究热点。为此,本文研究了无人艇全局路径规划算法和路径跟控制算法两个方面,具体内容如下:1.研究出一种基于改进型蚁群算法的无人艇全局路径规划方案。首先,为了避免蚁群算法搜索路径时陷入局部最优解或者无解的情况,提出改变平均路径长度的改进启发信息策略;其次,为了防止蚁群算法过早地收敛于全局路径解,扩大全局解空间,提出信息素挥发自适应调整策略,在搜索后期利用局部信息素更新和全局信息素更新两种策略结合,进而提高算法搜索最优全局路径的速率;最后,为了保证无人艇在海上航行的安全性,基于无人艇艏向角偏差因子设计了改进状态转移概率策略,使得所规划出来的最优全局路径平滑性较好,并通过仿真实验验证了算法的有效性。2.考虑海上复杂风浪流环境的不确定性干扰,提出一种基于干扰观测器补偿的自适应路径跟踪控制方法,对本文得到的全局最优路径进行跟踪;为了补偿海流等环境干扰对漂角的影响,从运动学角度出发,提出一种基于流干扰观测器补偿和障碍李雅普诺夫函数（Barrier Lyapunov Function,BLF）的改进型ILOS导引算法。首先将无人艇的位置误差转化为Serret-Frenet（SF）坐标系下的位置误差,然后分别设计纵向导引律、艏向导引律和虚拟目标运动导引律,来镇定无人艇的位置误差并计算出期望艏向角;最后,针对风浪等不确定环境带来的控制干扰,设计二阶扰动观测器估计已知上界下的环境扰动,并结合反步法、滑模变结构自适应策略实现了无人艇的纵向速度和艏向的跟踪。通过李雅普诺夫稳定性定理得到了闭环系统最终一致有界,理论上证明了无人艇能够跟踪期望路径,并通过仿真实验验证了算法的有效性。3.考虑非线性模型不确定性干扰和海上环境扰动未知上界的情况,设计一种模糊观测器,对模型不确定性参数进行估计,提出了一种基于模糊观测器补偿的鲁棒自适应路径跟踪控制方法。通过模糊观测器系统对无人艇不确定的非线性项和未知上界的环境扰动进行观测和在线逼近,并在控制器中加以补偿,最后结合李雅普诺夫稳定性定理,证明了所设计的模糊观测器下的鲁棒自适应路径跟踪控制系统最终一致有界,并通过不同情况下的仿真案例分析,验证了算法的有效性和通用性。
二、基于模糊逻辑系统的变结构控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于模糊逻辑系统的变结构控制（论文提纲范文）
（1）智能汽车路径跟踪控制的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景和意义 |
| 1.2 智能汽车的发展历程和研究现状 |
| 1.3 智能汽车路径跟踪控制的研究现状 |
| 1.3.1 国外路径跟踪控制研究现状 |
| 1.3.2 国内路径跟踪控制研究现状 |
| 1.3.3 目前存在的问题 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 2 车辆动力学模型 |
| 2.1 车辆的动力学模型 |
| 2.2 轮胎模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于最优预瞄理论的路径跟踪控制器 |
| 3.1 预瞄问题描述 |
| 3.2 预瞄跟踪控制器的设计 |
| 3.2.1 预瞄误差模型(驾驶员模型) |
| 3.2.2 航向角偏差的计算 |
| 3.2.3 纵向速度跟随控制器 |
| 3.2.4 基于预瞄误差补偿的反馈控制 |
| 3.2.5 预瞄时间自适应模块 |
| 3.3 基于预瞄跟踪控制算法的仿真结果分析 |
| 3.3.1 标准双移线工况 |
| 3.3.2 定曲率圆形轨迹工况 |
| 3.3.3 变曲率S型轨迹工况 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于滑模变结构控制的路径跟踪控制器 |
| 4.1 滑模控制器的原理 |
| 4.2 滑模控制器的设计 |
| 4.3 基于增益调节的模糊控制器的设计 |
| 4.3.1 模糊控制概述 |
| 4.3.2 模糊控制器的结构及设计方法 |
| 4.3.3 基于增益切换的模糊控制器的设计 |
| 4.4 基于滑模控制的路径跟踪控制器的仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于模型预测的路径跟踪控制器 |
| 5.1 模型预测控制基本原理 |
| 5.2 模型预测控制算法的开发与求解 |
| 5.2.1 非线性模型预测控制算法 |
| 5.2.2 线性时变模型预测控制算法 |
| 5.3 基于模型预测的路径跟踪控制器的设计 |
| 5.3.1 线性离散模型 |
| 5.3.2 目标函数与约束条件 |
| 5.3.3 QP问题求解 |
| 5.4 基于模型预测的路径跟踪控制器的仿真分析 |
| 5.4.1 高附着路面工况 |
| 5.4.2 未含侧偏角软约束的低附着路面工况 |
| 5.4.3 包含侧偏角软约束的低附着路面工况 |
| 5.4.4 三种控制器的对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（2）基于滑模变结构的表面式永磁同步电机速度与位置控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 表面式永磁同步电机发展现状 |
| 1.2.1 永磁同步电机发展历史 |
| 1.2.2 表面式永磁同步电机的结构简述 |
| 1.2.3 表面式永磁同步电机在工业与民用应用 |
| 1.3 表面式永磁同步电机控制系统研究现状 |
| 1.3.1 电机控制系统结构简述 |
| 1.3.2 电机控制技术的发展历史 |
| 1.4 表面式永磁同步电机滑模控制系统研究现状 |
| 1.4.1 表面式永磁同步电机的滑模变结构速度控制 |
| 1.4.2 表面式永磁同步电机的滑模变结构位置跟踪控制 |
| 1.4.3 基于扰动观测器的表面式永磁同步电机高精度控制 |
| 1.4.4 基于滑模观测器的表面式永磁同步电机无位置传感器控制 |
| 1.5 本文的研究内容 |
| 第二章 滑模变结构控制的基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 滑模控制理论的发展现状 |
| 2.3 滑模控制基本理论 |
| 2.3.1 滑模控制基本概念 |
| 2.3.2 滑模变结构控制三个基本问题 |
| 2.4 滑模变结构控制系统设计 |
| 2.4.1 滑模面选取策略 |
| 2.4.2 滑模控制律设计方法 |
| 2.4.3 一类非线性不确定系统的模糊滑模追踪控制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于模糊滑模的表面式永磁同步电机速度控制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 表面式永磁同步电机速度控制系统模型 |
| 3.2.1 旋转坐标系下的表面式永磁同步电机数学模型 |
| 3.2.2 基于矢量控制的速度控制系统的构成 |
| 3.3 基于模糊滑模变结构的表面式永磁同步电机速度控制研究 |
| 3.3.1 表面式永磁同步电机速度滑模变结构控制原理 |
| 3.3.2 基于模糊趋近律的表面式永磁同步电机滑模变结构速度控制器设计 |
| 3.3.3 仿真分析 |
| 3.3.4 实验分析 |
| 3.4 表面式永磁同步电机速度控制系统中的抗饱和方法研究 |
| 3.4.1 表面式永磁同步电机速度控制系统中的Windup问题 |
| 3.4.2 传统的Anti-Windup控制方法 |
| 3.4.3 改进的Anti-Windup控制方法 |
| 3.4.4 仿真分析 |
| 3.4.5 实验分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于反步终端滑模的表面式永磁同步电机位置跟踪控制研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 表面式永磁同步电机位置跟踪控制系统的构成 |
| 4.2.1 反步控制基本思想 |
| 4.2.2 电机位置跟踪控制系统结构 |
| 4.3 基于反步终端滑模控制的SPMSM位置跟踪控制器设计 |
| 4.3.1 反步控制设计步骤 |
| 4.3.2 电机反步终端滑模控制系统设计 |
| 4.3.3 反步终端滑模控制系统稳定性分析 |
| 4.4 仿真与实验 |
| 4.4.1 仿真分析 |
| 4.4.2 实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于鲁棒滑模扰动观测器的表面式永磁同步电机高精度控制研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 表面式永磁同步电机控制系统存在的扰动因素分析 |
| 5.2.1 外部扰动对系统性能影响 |
| 5.2.2 内部参数变化对控制系统性能影响 |
| 5.3 电机控制系统扰动估计研究 |
| 5.3.1 鲁棒滑模扰动观测器的提出 |
| 5.3.2 鲁棒滑模扰动观测器稳定性分析 |
| 5.3.3 复合控制系统组成 |
| 5.3.4 复合控制器设计 |
| 5.4 仿真与实验 |
| 5.4.1 仿真分析 |
| 5.4.2 实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 表面式永磁同步电机的无位置传感器控制研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 表面式永磁同步电机控制系统能观性分析 |
| 6.2.1 静止坐标系下表面式永磁同步电机数学模型 |
| 6.2.2 电机控制系统能观性分析 |
| 6.3 新型滑模观测器设计 |
| 6.3.1 SPMSM控制系统里一般滑模观测器设计 |
| 6.3.2 新型滑模观测器设计 |
| 6.4 仿真分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 1 本文工作总结 |
| 2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（3）恒力车削过程的滑模变结构控制方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 恒力切削的研究现状 |
| 1.2.2 滑模变结构控制的研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和章节安排 |
| 第二章 车削加工系统的数学模型 |
| 2.1 数控恒力车削加工控制系统的构成 |
| 2.1.1 车床进给伺服系统 |
| 2.1.2 车削加工过程分析 |
| 2.2 车削加工系统数学模型的建立 |
| 2.2.1 车床进给伺服系统数学模型的建立 |
| 2.2.2 车削加工过程数学模型的建立 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 车削加工过程的互补滑模控制 |
| 3.1 滑模变结构控制 |
| 3.1.1 滑模变结构控制基本原理 |
| 3.1.2 滑模控制的抖振问题 |
| 3.1.3 滑模控制的设计方法 |
| 3.2 车削加工过程的滑模控制器设计 |
| 3.2.1 传统线性滑模控制器设计 |
| 3.2.2 互补滑模控制器的设计 |
| 3.3 仿真及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 车削加工过程的模糊全局互补滑模控制 |
| 4.1 车削加工过程的全局互补滑模控制器设计 |
| 4.1.1 全局互补滑模控制器设计 |
| 4.1.2 仿真及结果分析 |
| 4.2 车削加工过程的模糊全局互补滑模控制器设计 |
| 4.2.1 模糊控制简介 |
| 4.2.2 基于模糊控制方法的切换增益参数整定 |
| 4.2.3 仿真及结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（4）永磁同步直线电机模糊滑模速度控制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 直线电机简介 |
| 1.2.1 直线电机的发展历史 |
| 1.2.2 直线电机的原理结构及其分类 |
| 1.2.3 直线电机类比旋转电机所具有的优点 |
| 1.3 直线电机的发展现状及其存在的问题 |
| 1.3.1 直线电机的发展现状 |
| 1.3.2 直线电机伺服系统存在的问题 |
| 1.4 直线电机的控制策略 |
| 1.4.1 直线电机的经典控制策略 |
| 1.4.2 直线电机的现代控制策略 |
| 1.5 本文研究的主要内容和章节安排 |
| 2.永磁同步直线电机的数学模型 |
| 2.1 直线电机的结构和工作原理 |
| 2.2 永磁同步直线电机的数学模型 |
| 2.2.1 坐标变换 |
| 2.2.2 永磁同步直线电机的数学模型 |
| 2.3 永磁同步直线电机的动态特性和控制方案 |
| 2.4 永磁同步直线电机的矢量控制系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 3.滑模变结构控制 |
| 3.1 滑模变结构基本理论 |
| 3.1.1 滑模变结构控制简介 |
| 3.1.2 滑模变结构发展历史 |
| 3.1.3 滑动模态定义及数学表达 |
| 3.1.4 滑模变结构的定义 |
| 3.1.5 滑动模态的三要素 |
| 3.1.6 等效控制 |
| 3.1.7 滑模运动及其运动品质 |
| 3.1.8 准滑模动态控制 |
| 3.2 PID控制 |
| 3.3 滑模变结构的基本设计方法 |
| 3.4 速度环滑模控制器的设计 |
| 3.5 仿真与结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4.模糊滑模变结构控制 |
| 4.1 模糊控制的发展和应用状况 |
| 4.2 模糊控制系统 |
| 4.2.1 模糊控制器 |
| 4.2.2 模糊化运算 |
| 4.2.3 数据库 |
| 4.3 永磁同步直线电机三闭环控制 |
| 4.4 趋近律滑模控制器的设计 |
| 4.4.1 指数趋近律控制的抖振分析 |
| 4.4.2 指数趋近律滑模控制器 |
| 4.4.3 变指数趋近律滑模控制器 |
| 4.5 模糊滑模控制器的设计 |
| 4.6 仿真与结果分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 5.总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 符号与外文缩写列表说明 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于模糊滑模的水下航行器控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 自主水下航行器的研究现状 |
| 1.2.1 国外的研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.2.3 水下航行器模糊滑模控制研究现状 |
| 1.3 自主水下航行器主要的控制方法 |
| 1.3.1 PID控制方法 |
| 1.3.2 鲁棒控制方法 |
| 1.3.3 自适应控制方法 |
| 1.3.4 滑模变结构控制方法 |
| 1.3.5 模糊控制方法 |
| 1.4 本文的研究内容及章节安排 |
| 第2章 自主水下航行器的数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 本文研究对象的概述 |
| 2.3 自主水下航行器的运动学方程 |
| 2.3.1 坐标系的定义 |
| 2.3.2 坐标系之间的转换关系 |
| 2.3.3 自主水下航行器的运动学方程 |
| 2.4 自主水下航行器的动力学模型 |
| 2.4.1 惯性矩阵 |
| 2.4.2 科里奥利向心力矩阵 |
| 2.4.3 阻尼矩阵 |
| 2.4.4 恢复力和恢复力矩 |
| 2.4.5 推力模型和舵力模型 |
| 2.5 自主水下航行器控制模型 |
| 2.5.1 航行器垂直面运动模型 |
| 2.5.2 航行器水平面运动模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 AUV的导引控制系统设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 LOS导航算法 |
| 3.2.1 常规的LOS导航算法 |
| 3.2.2 可视距离的LOS导引法 |
| 3.3 仿真分析 |
| 3.3.1 直线段LOS导引法仿真分析 |
| 3.3.2 圆弧段LOS导引法仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 AUV垂直面运动定深控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 非线性控制理论基础 |
| 4.2.1 模糊控制理论概述 |
| 4.2.2 滑模变结构控制理论概述 |
| 4.3 基于等效控制的模糊滑模控制器 |
| 4.3.1 滑模控制器设计 |
| 4.3.2 模糊控制器的设计 |
| 4.3.3 仿真结果分析 |
| 4.4 基于指数趋近律的模糊滑模控制器 |
| 4.4.1 模糊滑模控制器设计 |
| 4.4.2 仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 AUV水平面路径跟踪滑模控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 AUV水平面路径跟踪的数学模型 |
| 5.2.1 存在干扰的AUV水平面动力学方程 |
| 5.2.2 AUV水平面路径跟踪误差方程 |
| 5.3 AUV路径跟踪模糊滑模控制器设计 |
| 5.3.1 AUV路径跟踪滑模控制器设计 |
| 5.3.2 AUV滑模控制器的稳定性分析 |
| 5.3.3 模糊控制器的设计 |
| 5.4 AUV水平面路径跟踪仿真结果 |
| 5.4.1 曲线路径跟踪仿真分析 |
| 5.4.2 直线路径跟踪仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 AUV路径跟踪自适应滑模控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 自适应控制原理 |
| 6.3 饱和约束下的AUV控制系统 |
| 6.3.1 AUV控制输入饱和特性 |
| 6.3.2 抗饱和补偿算法 |
| 6.4 AUV路径跟踪的自适应滑模控制 |
| 6.4.1 自适应滑模控制律 |
| 6.4.2 稳定性分析 |
| 6.4.3 带有抗饱和补偿的AUV控制器 |
| 6.5 AUV路径跟踪仿真结果 |
| 6.5.1 曲线路径跟踪仿真分析 |
| 6.5.2 直线路径跟踪仿真分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）新型液压伺服回转驱动关节及其控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外液压驱动关节研究现状 |
| 1.2.1 液压双足步行机器人及其关节驱动研究现状 |
| 1.2.2 液压外骨骼机器人及其关节驱动研究现状 |
| 1.2.3 液压四足机器人及其关节驱动研究现状 |
| 1.2.4 其它液压驱动关节研究现状 |
| 1.3 液压伺服系统控制的研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 液压伺服回转关节设计及其可靠性分析研究 |
| 2.1 人体下肢髋关节运动机理分析 |
| 2.1.1 下肢髋关节及其运动介绍 |
| 2.1.2 下肢髋关节运动测量分析 |
| 2.2 液压伺服回转关节的结构设计及工作原理 |
| 2.2.1 液压伺服关节的结构设计 |
| 2.2.2 液压伺服关节的工作原理 |
| 2.3 液压伺服回转关节的参数设计及可靠性分析 |
| 2.3.1 液压伺服关节主要参数设计 |
| 2.3.2 缸体的静力学分析 |
| 2.3.3 活塞杆的强度和刚度分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 液压位置伺服回转关节系统建模及性能研究 |
| 3.1 液压位置伺服控制系统介绍 |
| 3.1.1 液压位置伺服系统的结构组成 |
| 3.1.2 液压位置伺服回转关节的工作原理 |
| 3.2 阀控液压位置伺服系统的数学模型 |
| 3.2.1 阀控弧形液压缸动态特性方程 |
| 3.2.2 阀控弧形液压缸系统的传递函数建立 |
| 3.2.3 阀控弧形液压缸系统的状态空间模型建立 |
| 3.3 液压位置伺服系统的稳定性分析及动态仿真 |
| 3.3.1 实际系统的参数确定 |
| 3.3.2 系统稳定性分析 |
| 3.3.3 电液位置伺服系统的Amesim仿真 |
| 3.4 液压伺服关节的性能测试 |
| 3.4.1 液压伺服关节测试平台介绍 |
| 3.4.2 回转液压关节的空载带宽测试 |
| 3.4.3 回转液压关节的力矩输出测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 液压位置伺服系统自适应模糊滑模变结构控制研究 |
| 4.1 滑模变结构控制器设计 |
| 4.1.1 滑模变结构控制的基本原理 |
| 4.1.2 控制器设计 |
| 4.1.3 稳定性分析 |
| 4.1.4 实验研究 |
| 4.2 自适应滑模变结构控制 |
| 4.2.1 控制器设计 |
| 4.2.2 稳定性分析 |
| 4.2.3 实验研究 |
| 4.3 基于模糊增益的自适应滑模变结构控制 |
| 4.3.1 控制器设计 |
| 4.3.2 稳定性分析 |
| 4.3.3 实验研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于自适应神经网络的液压位置伺服滑模变结构控制研究 |
| 5.1 High-Order神经网络概述 |
| 5.2 HONN神经网络辨识分析 |
| 5.2.1 系统描述 |
| 5.2.2 HONN神经网络辨识 |
| 5.2.3 HONN辨识的稳定性分析 |
| 5.3 基于HONN的自适应滑模控制器设计 |
| 5.3.1 滑模控制器设计 |
| 5.3.2 稳定性分析 |
| 5.3.3 实验研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（7）自动检票机自动化测试系统研制与设备服务能力评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自动检票机自动化测试研究现状 |
| 1.2.2 机械手臂控制方法研究现状 |
| 1.2.3 综合评价方法研究现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 2 自动检票机测试系统需求分析 |
| 2.1 AFC系统和自动检票机概述 |
| 2.1.1 AFC系统概述 |
| 2.1.2 自动检票机类型分析 |
| 2.1.3 自动检票机功能分析 |
| 2.1.4 自动检票机硬件构成 |
| 2.2 系统功能性需求 |
| 2.2.1 自动化测试需求 |
| 2.2.2 验证需求 |
| 2.3 系统非功能性需求 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 自动检票机测试平台软硬件设计 |
| 3.1 系统总体方案设计 |
| 3.2 自动检票机测试系统硬件平台 |
| 3.2.1 乘客模拟通行装置设计 |
| 3.2.2 模拟刷卡装置设计 |
| 3.3 自动检票机测试系统软件设计与实现 |
| 3.3.1 主控单元软件 |
| 3.3.2 发布界面 |
| 3.3.3 数据传输模块 |
| 3.3.4 数据库设计 |
| 3.4 系统验证 |
| 3.4.1 系统的测试目标 |
| 3.4.2 测试平台验证内容 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 模拟刷卡装置控制精度研究 |
| 4.1 机械手在工作空间的建模 |
| 4.1.1 六轴机械手运动学分析 |
| 4.1.2 机器人的动力学分析 |
| 4.2 滑模变结构控制 |
| 4.2.1 滑模变结构控制原理 |
| 4.2.2 滑模变结构存在的问题 |
| 4.2.3 趋近律方法 |
| 4.3 基于模糊控制的指数趋近律滑模变结构控制 |
| 4.3.1 模糊控制系统 |
| 4.3.2 基于模糊控制的滑模变结构指数趋近律设计 |
| 4.3.3 实例验证 |
| 4.4 一种新型的模糊滑模变结构控制 |
| 4.4.1 滑模控制器的设计 |
| 4.4.2 实例验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 自动检票机服务能力综合评价 |
| 5.1 自动检票机服务能力评价指标体系构建 |
| 5.1.1 评价指标体系及其构建原则 |
| 5.1.2 评价指标体系的构建 |
| 5.2 自动检票机服务能力综合评价模型建立 |
| 5.2.1 模糊DEMATEL模型 |
| 5.2.2 ANP模型 |
| 5.2.3 基于VIKOR方法的评价方案 |
| 5.3 实例分析 |
| 5.3.1 基于模糊DEMATEL指标影响关系构建 |
| 5.3.2 评价指标权重确定 |
| 5.3.3 基于VIKOR方法对自动检票机服务能力的评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）基于RBF神经网络的滑模制导律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统导引律 |
| 1.2.2 现代制导律 |
| 1.2.3 智能制导律 |
| 1.2.4 末制导律发展趋势 |
| 1.3 本文主要研究工作及章节安排 |
| 2 飞行力学和传统导引律特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空间拦截中的坐标系定义及转换 |
| 2.2.1 空间拦截中的坐标系定义 |
| 2.2.2 坐标系之间的转换 |
| 2.3 作用在导弹上的力和力矩 |
| 2.3.1 作用在导弹上的力 |
| 2.3.2 作用在导弹上的力矩 |
| 2.4 导弹拦截过程中的数学模型 |
| 2.4.1 导弹和目标质心平动方程 |
| 2.4.2 相对运动方程 |
| 2.5 寻的导弹制导控制回路 |
| 2.6 传统导引律特性分析与制导律选取准则 |
| 2.6.1 比例导引法 |
| 2.6.2 改进比例导引律 |
| 2.6.3 制导律选取准则 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 变结构控制和神经网络理论 |
| 3.1 变结构控制理论 |
| 3.1.1 滑动模态定义及数学表达 |
| 3.1.2 滑模变结构控制的定义 |
| 3.1.3 变结构控制系统的设计 |
| 3.1.4 变结构控制系统抖振问题研究 |
| 3.2 神经网络理论 |
| 3.2.1 神经网络概述 |
| 3.2.2 神经网络的数学模型及结构 |
| 3.2.3 RBF神经网络 |
| 3.3 本章小节 |
| 4 基于RBF神经网络的变结构制导律研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 弹目相对运动学模型 |
| 4.3 基于RBF神经网络增益调节的滑模制导律设计 |
| 4.4 基于RBF神经网络边界层调节的滑模制导律设计 |
| 4.4.1 准滑动模态 |
| 4.4.2 基于RBF神经网络边界层调节的滑模制导律 |
| 4.5 仿真与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于RBF神经网络的末端约束变结构制导律研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 带末端角约束的制导模型 |
| 5.3 基于RBF神经网络的末端角约束滑模制导律设计 |
| 5.4 仿真与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）基于状态观测的输出反馈控制算法研究及改进设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 非线性系统控制研究现状 |
| 1.2.1 自抗扰控制国内外研究现状 |
| 1.2.2 滑模控制国内外研究现状 |
| 1.2.3 自适应反步法控制国内外研究现状 |
| 1.3 预备知识 |
| 1.3.1 自抗扰控制基本原理和结构 |
| 1.3.2 滑模控制基本原理 |
| 1.3.3 反步法简介 |
| 1.4 本文主要工作和组织结构 |
| 第2章 基于扩张状态观测器的自适应输出反馈控制 |
| 2.1 问题模型及准备 |
| 2.2 扩张状态观测器设计 |
| 2.3 控制器设计及稳定性分析 |
| 2.3.1 非线性滤波器设计 |
| 2.3.2 控制器设计 |
| 2.4 仿真算例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 一类切换非线性系统的自适应反步滑模控制 |
| 3.1 被控系统模型及准备 |
| 3.1.1 系统模型描述和假设 |
| 3.1.2 模糊逻辑系统 |
| 3.2 模糊状态观测器 |
| 3.3 控制器设计 |
| 3.3.1 高阶滑模微分器 |
| 3.3.2 自适应反步法滑模控制器设计 |
| 3.4 稳定性分析 |
| 3.5 仿真算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于扰动补偿的一类反应釜自适应积分滑模控制 |
| 4.1 数学建模及假设 |
| 4.2 有限时间状态观测器设计 |
| 4.3 滑模控制器设计 |
| 4.3.1 扰动观测及补偿 |
| 4.3.2 自适应积分滑模控制器设计 |
| 4.4 仿真算例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 论文成果总结 |
| 5.2 进一步的研究工作 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
（10）无人艇全局路径规划与跟踪控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 全局路径规划智能算法国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 路径跟踪控制方法国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文的结构 |
| 第2章 基于改进蚁群算法的无人艇全局路径规划 |
| 2.1 问题描述 |
| 2.2 基于MAKLINK图论的环境地图建模 |
| 2.3 基本蚁群算法规划最优全局路径 |
| 2.3.1 蚁群算法 |
| 2.3.2 蚁群算法原理设计 |
| 2.3.3 蚁群算法规划最优全局路径流程 |
| 2.4 改进蚁群算法规划最优全局路径 |
| 2.4.1 Dijkstra算法设计 |
| 2.4.2 改进启发信息策略 |
| 2.4.3 信息素挥发自适应调整策略 |
| 2.4.4 全局信息素与局部信息素更新结合策略 |
| 2.4.5 全局路径平滑性增强策略 |
| 2.5 最优全局路径评价函数设计与算法收敛性分析 |
| 2.5.1 评价函数设计 |
| 2.5.2 算法收敛性分析 |
| 2.6 无人艇航行最优全局路径规划仿真实现 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于不确定环境干扰观测的USV自适应路径跟踪控制 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 路径跟踪下的USV数学模型 |
| 3.2.1 USV运动学描述 |
| 3.2.2 USV动力学描述 |
| 3.3 USV运动学跟踪方法设计 |
| 3.3.1 位置误差系统建立 |
| 3.3.2 基于BLF的改进ILOS导引算法设计 |
| 3.4 USV动力学跟踪方法设计 |
| 3.4.1 滑模变结构在跟踪控制中的应用 |
| 3.4.2 反步法在跟踪控制中的应用 |
| 3.4.3 扰动观测器对海上风浪等环境干扰的补偿 |
| 3.4.4 自适应反步滑模纵向推力控制律设计 |
| 3.4.5 自适应反步滑模艏向力矩控制律设计 |
| 3.5 稳定性分析 |
| 3.5.1 系统稳定性分析 |
| 3.5.2 横向速度有界分析 |
| 3.6 仿真实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于模型不确定性观测的USV自适应路径跟踪控制 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 路径跟踪下的USV数学模型描述 |
| 4.3 模糊观测器的设计 |
| 4.3.1 模糊逻辑系统 |
| 4.3.2 模糊观测器对不确定非线性函数的逼近 |
| 4.4 自适应路径跟踪控制器设计 |
| 4.4.1 纵向推力控制律的设计 |
| 4.4.2 艏向力矩控制律的设计 |
| 4.4.3 基于二阶滤波器的微分爆炸补偿 |
| 4.5 稳定性分析 |
| 4.6 仿真实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 附录 A 无人艇数学模型 |
| A.1 参考坐标系 |
| A.2 无人艇数学模型 |
| 附录 B 无人艇环境载荷模型 |
| B.1 风模型 |
| B.2 海浪模型 |
| B.3 海流模型 |
| 附录 C 用于仿真验证的船型及参数 |
四、基于模糊逻辑系统的变结构控制（论文参考文献）
- [1]智能汽车路径跟踪控制的研究[D]. 满金. 浙江大学, 2021(01)
- [2]基于滑模变结构的表面式永磁同步电机速度与位置控制[D]. 莫理莉. 华南理工大学, 2020(02)
- [3]恒力车削过程的滑模变结构控制方法研究[D]. 张嫣然. 太原科技大学, 2020(03)
- [4]永磁同步直线电机模糊滑模速度控制研究[D]. 周睿智. 辽宁科技大学, 2020(02)
- [5]基于模糊滑模的水下航行器控制方法研究[D]. 赵朝坤. 哈尔滨工程大学, 2020(05)
- [6]新型液压伺服回转驱动关节及其控制技术研究[D]. 杨明星. 东南大学, 2019
- [7]自动检票机自动化测试系统研制与设备服务能力评价研究[D]. 周园园. 南京理工大学, 2020(01)
- [8]基于RBF神经网络的滑模制导律研究[D]. 佟廷帅. 南京理工大学, 2020(01)
- [9]基于状态观测的输出反馈控制算法研究及改进设计[D]. 代明星. 青岛理工大学, 2019(02)
- [10]无人艇全局路径规划与跟踪控制方法研究[D]. 陈伟. 哈尔滨工程大学, 2019(05)