基于滑模模糊控制的鱼雷横滚控制方法研究

论文针对传统比例微分控制方法在鱼雷进行较复杂运动时无法有效抑制横滚的问题,采用滑模模糊控制方法,根据舵机阶跃响应曲线,确定模糊控制器规则表,模糊控制器的每个规则都为一个滑模控制器,系统控制量由模糊控制器的输出确定,将模糊控制不依赖于系统模型和滑模控制鲁棒性强的特点综合起来.以国外某鱼雷为例,设计结构简单易于工程实现的一维五规则滑模模糊控制器,经仿真与比例微分控制对比证明:当流体动力系数存在干扰,鱼雷进行各种运动时,滑模模糊控制都能很好地抑制鱼雷的横滚,震颤很小,鲁棒性好.     

深弹舵机电动加载系统的滑模模糊自适应控制研究

针对某型深弹舵机电动加载控制系统存在跟踪精度、参数不确定性和干扰问题,将滑模变结构与模糊自适应控制相结合,设计了一种滑模自适应控制方案。在滑模控制中引入自适应参数调节律和模糊控制规则,采用自适应律实时调节控制器,采用模糊控制消除抖颤。仿真结果表明,滑模模糊自适应控制方法不仅改善了舵机电动加载系统的跟踪精度,而且还有效地消除外界干扰、抑制抖振,具有很强的鲁棒性。     

船舶运动的模糊控制研究

从模糊控制原理出发,确定船舶运动模糊控制器的结构,根据典型的阶跃响应指定航向控制的模糊规则。结合自抗扰跟踪微分器技术和模糊积分环节,完成船舶航向运动模糊控制器的设计。对3种典型工况仿真结果表明,模糊控制器能在船舶航向运动中起到很好的控制效果,并具有超调量小、调整时间短、鲁棒性好等优点。     

小型舰艇主轴鲁棒控制算法

针对使用模拟PID控制器受到随机干扰而导致控制效果不佳的问题,提出了小型舰艇主轴鲁棒模糊控制算法研究。根据主轴结构,分析转子在负载或扰动下偏离状态,确定系统偏差。将物理量映射成不同模糊子集,输入变量模糊论域,并确定输出变量模糊论域及对应隶属函数,避免随机干扰。依据模糊子集,调节模糊控制规则,在不考虑主轴确定性输入情况下,确定干扰矩阵。通过计算主轴的二维状态向量和一维观测序列,实时调整PID控制参数,并设计模糊控制策略。由实验结果可知,该算法转子振幅在150 Hz时达到最大为4.6 mm,与实际转子振动位移一致,具有精准控制效果。     

面向过驱动UUV推进器容错控制的非线性观测自适应推力分配

[目的]为了研究水下无人航行器（UUV）动力定位过程中受到外界时变干扰以及推进器故障时的控制方法,提出可实现推进器容错控制的非线性观测自适应推力分配策略。[方法]首先基于幂次滑模方法进行UUV动力定位控制器设计,并采用非线性观测器实现对外界环境干扰的有效估计;然后结合外界扰动估计值以及故障模式下的状态偏差序列构建二次规划问题,对其求解获得各推进器的效率因子,以修正推力分配矩阵,从而实现推进器容错下的自适应推力分配。[结果]仿真结果显示,UUV控制系统能够有效估计外界环境干扰以及各推进器效率因子,即使部分推进器出现故障,UUV仍能降格完成动力定位任务。[结论]研究表明所提出的自适应推力分配策略及滑模控制算法合理,适用于存在外界环境干扰以及推进器故障的复杂工况。     

船舶航向模糊滑模控制及仿真

为了削弱抖振,结合模糊控制和滑模变结构控制的特点,并按照航向保持和航向改变的控制要求,设计了一种组合式航向控制器.当航向偏差较大时采用基于指数趋近律的滑模控制以缩短操舵时间,反之则采用模糊滑模控制柔化控制信号.仿真结果表明,所设计的模糊滑模控制器无论在响应时间还是在超调量上都优于常规滑模控制器,并对系统的参数摄动和外扰具有强鲁棒性,能满足船舶航向实时控制要求.     

船舶航向的混合智能控制技术研究

考虑船舶运动时的非线性及其操纵特性与航速、复杂多变的环境干扰等带来的不确定因素,将传统的模糊控制的基本结构嵌入到多层神经网络的控制器中,构成了混合智能系统.采用了模糊自适应学习控制网络,应用于船舶航向控制,对控制器的参数和结构进行了在线学习与调整,并进行了仿真,可以在一定程度上克服船舶运动中的不确定性问题.     

模糊控制器在船舶动力定位系统中的应用及改进

本文研究了船舶动力定位中模糊控制的应用问题,探讨了模糊控制中隶属函数和模糊规则的具体制定,并应用可变论域的思想对模糊控制器进行改进.对船舶的纵向运动进行了控制与仿真,并且做了比较与分析.仿真结果表明,改进的模糊控制器能对船舶的动力定位实施更有效的控制.     

模糊解耦在UUV回收运动控制中的应用

在回收过程中,UUV (Unmanned Underwater Vehicle) 对水平面运动的控制精度有很高的要求。以BSA-UUV为平台,构建水平面操纵非线性方程,在此模型的基础上,分析了多阶段回收过程中的主要耦合变量和耦合原因。针对水平面运动中航向控制与横向运动之间的强耦合问题,基于模糊理论和解耦理论设计一种解耦补偿器,由模糊补偿器的输入输出隶属度函数,根据模糊补偿规则,经过模糊推理合成运算和清晰化运算,得出解耦补偿量。仿真结果显示加入模糊解耦控制器以后,有效降低了系统的超调量,提高了控制精度,表明模糊解耦控制方法在UUV回收运动控制中有很高的应用价值。     

基于模糊滑模理论的水面航行器减摇控制

水面航行器运动控制系统中存在很多不确定因素,难以对其建立精确的数学模型,针对这一特点,将模糊滑模算法运用到水面航行器减摇控制中,使控制器保持滑模算法对参数摄动和外界扰动不灵敏、反应迅速和鲁棒性强的特点.同时,引入模糊控制对滑模控制器的抖振进行优化,减弱对舵机和鳍机的机械磨损.在充分考虑舵角和航速等约束条件下,设计分离型舵鳍联合减摇模滑模控制器,进行Matlab仿真对比研究.仿真结果表明:设计的模糊滑模控制器能使船舶具有良好的航向保持和减摇效果,同时,系统抖振相比单独使用滑模控制器明显减弱.     

模糊控制技术在换热器控制系统中的应用

文章分析了换热器的控制形式,并将模糊控制技术引入到换热器进出口水温的控制。根据基本模糊控制器的结构、原理,设计了模糊控制器的主要环节,基于MATLAB下对模糊控制和PID控制进行了模拟对比,结果表明,模糊控制动、静态性能,控制规则简便,适应性强,能更有效快捷的控制换热器进出口水温。     

基于连续滑模控制的水下无人航行器航向跟踪研究

本文提出在构建模糊水下无人航行器运动学模型的前提下,设计一款基于时变干扰观测器的连续滑模控制器。干扰观测器把系统误差及外界干扰等效到控制端,连续滑模控制器通过切换控制量使系统趋于平衡点。该控制器可快速响应,且对于模型参数变化及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性。此外,将直线、正弦波及自定义曲线设置为预定航向,通过Matlab/Simulink进行仿真验证水下无人航行器是否可以实现在复杂水域下的轨迹跟踪,达到航向控制目的。     

潜艇悬停运动模糊控制

潜艇水下悬停是指潜艇在水下无航速时深度保持和变动,它是一个复杂的非线性过程。传统的控制方法缺乏自适应能力,影响了控制效果。模糊控制能够很好地解决上述问题。本文从模糊控制原理出发,确定悬停控制的模糊控制器结构,根据典型的阶跃响应指定了潜艇悬停的模糊规则,采用Simulink完成自抗扰微分器的程序设计。通过对2种典型工况进行仿真,表明模糊控制器能在潜艇定深悬停中起到很好的控制效果,并具有超调量小、调整时间短及鲁棒性好的优点。     

基于反步滑模算法的水下无人航行器变深控制

针对水下无人航行器(UUV)的深度控制问题,提出一种反步法与滑模控制相结合的变深控制策略,避免了一般反步法中因虚拟控制量调节过度而导致的UUV姿态失衡问题。首先,基于反步法和Lyapunov稳定性理论设计纵摇角和纵摇角速度两个虚拟控制量,并建立误差方程;然后,引入一阶滑模面并结合李雅普诺夫第二方法设计控制律,消除部分模型非线性项,保证所有状态误差全局渐进收敛于零;最后,对两组仿真算例进行分析。结果表明:在慢时变有界干扰下,所设计的控制器具有较好的深度跟踪性能和鲁棒性。     

基于自适应反步法的欠驱动UUV空间路径点跟踪控制

解决了一类欠驱动UUV系统在空间6自由度运动中的路径点跟踪控制问题。首先采用拉格朗日方程的形式,建立UUV的6自由度运动学模型和动力学模型,并基于Line-of-sight法建立欠驱动UUV的路径点跟踪误差模型;然后提出了基于反步法设计满足动力学限制的综合控制器,设计自适应律以抵消海流的干扰,并基于Lyapunov理论证明了所设计控制器的稳定性;最后仿真结果验证了该控制器的有效性,实现了欠驱动UUV三维空间的路径点跟踪控制。     

基于NESO的潜艇航向滑模控制器设计

[目的]潜艇在复杂海况下进行水面航行时,为实现低噪操舵控制,[方法]采用潜艇水平面线性运动模型,并利用基于双幂次趋近律的滑模控制对参数变化和外部干扰不敏感、响应速度快、容易实现等优点,设计航向控制器。针对海浪干扰问题,利用非线性扩张状态观测器(NESO)设计海浪滤波器,用以补偿系统外部干扰。[结果]理论推导结果证明了航向滑模控制器的稳定性,并通过Matlab仿真结果验证了其良好的滤波效果。[结结论]研究结果表明,该航向滑模控制器在不同航速、不同海况、不同浪向下均可实现低噪、快速、高精度的航向控制性能。     

船舶航向模糊控制系统研究

首先论述模糊控制技术的原理,指出模糊控制器是船舶航向模糊控制系统的核心;然后从模糊参数设置、模糊规则制定、隶属度函数确定从方面进行模糊控制的设计;最后仿真实验结果表明,本文设计的航向模糊控制系统上升速度快,稳态误差小,控制效果好。     

自组织模糊控制自动操舵系统

本文利用模糊控制理论设计一种自动舵用于船舶的航向保持控制。这种设计是将人工控制的操纵行为翻译成一个模糊数学模型。由于船舶是一个非线，高阶的时间滞后系统，而且船舶装载和海况经常变化，使一些情况下普通模糊控制的性能是不能令人满意的，所以应用了自组织模糊控制器。控制器的规则能够根据性能指标自动地调整，从而改善控制性能使航向精度达到预定水平。控制器进行了计算机仿真研究。     

基于自适应神经网络的UUV航速控制仿真研究

针对无人水下航行器(UUV)在水动力参数变化和外界不确定干扰下的航速控制问题,提出一种基于李雅普诺夫方法的自适应神经网络控制算法。引入RBF神经网络来估计建模误差和海流干扰,并设计自适应学习律来保证神经网络权值的最优估计,保证了系统的航速误差收敛到零。仿真试验结果表明设计的控制器在航速控制过程中可有效抑制UUV载体的模型不确定性及海流干扰,且控制参数易于调节。     

基于模糊理论的水下航行器运动控制及仿真研究

为消除传统模糊控制存在的控制盲区,采用模糊控制与PID控制结合的控制方案。针对现有变论域模糊控制运算量大、推理规则利用率低等缺点,提出分级变论域的方法,设计某型水下航行器相应的模糊PID控制器,并利用计算机进行仿真试验。结果表明,相较于传统PID控制,在水下航行器深度及纵倾控制中,模糊PID控制器具有速度快、超调小及稳定时间短等特点,对于复杂非线性对象的控制器设计有着较好的借鉴意义。