摘 要:针对传统滑模变结构控制器(SMC)的抖振现象,提出了一种模糊自适应滑模控制方法.该方法采用模糊逻辑系统来逼近传统SMC中不连续的控制信号,以削弱其由于不连续切换引起的抖振.另外,为了补偿实际应用中系统的不确定性,给出了相应的自适应算法,以调节模糊系统的参数,并给出了算法的Lyapunov稳定性证明.最后,通过对一个感应电机位置控制的数值仿真计算,验证了方法的有效性.
关键词:滑模控制;模糊自适应;抖振
滑模变结构控制(SMC)是一种十分有效的非线性控制方法,它利用滑模这种特殊的控制方式,使得系统状态变量沿着规定的相轨迹滑到期望点,从而在滑模面上对系统摄动和外部干扰表现出了极好的鲁棒性,在各种场合得到了广泛应用.然而,由于SMC是非连续控制,高速切换的控制作用将会引起系统抖振等不良影响,这也成为阻碍其更进一步应用的主要问题.另一方面,为了保证滑模控制系统的稳定性,需要预先知道系统的不确定性上界,而实际应用中很难做到,因此往往采用较为保守的估计,这也进一步恶化了系统性能[1].虽然在SMC中引入边界层,将能削弱系统抖振,但在边界层内无法保证系统的稳定性,而且边界层的宽度也较难确定.文献[2]采用模糊神经网络来实时调整边界层参数,但网络结构较为复杂,而且系统的鲁棒性受到网络收敛速度的影响而有所丧失.文献[3,4]提出了一种自适应算法和模糊算法来确定系统不确定性界,但存在着由于测量误差、计算误差等的影响而造成系统饱和的危险.文献[5]采用模糊系统来逼近系统的不确定性,但为了保证系统逼近误差和控制稳定性,需要较多的模糊规则,增加了系统复杂性.
笔者将滑模控制与模糊自适应控制方法相结合,提出了一种基于模糊逻辑的自适应滑模控制方法,通过模糊逻辑系统逼近传统SMC的不连续控制作用,并在线自适应调整模糊集合的中心,以补偿系统的未知不确定上界,改善SMC中因控制切换所引起的抖振.
上述的常规滑模控制器存在一个最大的缺陷那就是由于控制作用的不连续性,在滑模面边界存在抖振现象,这极有可能激起系统的未建模动态.此
外,系统的不确定性上界难以预先确定,因此往往是选用较为保守的估计,这种较大的控制增益又进一步加剧了系统抖振.文中将给出一种基于模糊逻辑的自适应滑模控制器,通过模糊逻辑系统逼近传统SMC的不连续控制作用,并在线自适应调整模糊集合的中心,以补偿系统的未知不确定上界,改善SMC中因控制切换所引起的抖振.
以交流感应电机的位置伺服控制为例,采用上述模糊滑模控制方法进行了仿真分析,以验证控制方法的有效性.
将滑模控制与模糊自适应控制方法相结合,研究了一种基于模糊逻辑的自适应滑模控制方法.该方法吸收了SMC控制的简便易行、鲁棒性好的优
点,引入了模糊自适应方法,通过模糊逻辑系统逼近传统SMC的不连续控制作用,并在线自适应调整模糊集合的中心,以补偿系统的未知不确定上界,改善SMC中因控制切换所引起的抖振.经过在一个典型的感应电机转子位置跟踪控制中的仿真应用,表明了方法的有效性.文中的方法是基于较为一般的SISO线性系统所给出,具有较为一般的意义,可以推广应用到类似的场合.
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