滑模变结构控制算法综述

《滑模变结构控制算法综述》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、滑模变结构控制算法综述滑模变结构控制是一种自动控制系统的一种设计方法，可用于连续或离散系统、线性或非线性系统、确定性或非确定性系统、集中参数或分布参数系统和集屮控制或分散控制等。这种控制方法通过让控制量不断地切换，使系统状态进入预先设定的滑模面滑动，故而在遇到参数扰动与外部干扰时具有不变性，系统的动态品质仅取决于滑模面及其参数。滑模变结构控制是一种非线性、不连续的控制方法。具有鲁棒性强、可靠性高等优点，得到各国学者的广泛重视与不断研究。1滑模变结构的抖振问题解决方法在到达切换面时，运动点会穿越了切换面，形成抖振。

2、抖振会影响系统的准确性、增加能量消耗、破坏系统性能。产生抖振的主要原因冇：（1）开关的时间滞后：当运动点运动到切换面附近，开关的时间滞后会导致控制延时，从而致使状态的准确变化延时。因为控制量的幅度会随着状态量幅度逐渐减少，所以抖振表现为一段衰减的三角波。（2）开关的空间滞后：开关的空间滞后即制造了一个状态量变化的“死区”，抖振表现为一段等幅波形。（3）系统惯性影响：系统惯性会使得系统在接收到控制信号后，平面时仍存在一定的滞后，其抖振表现为一段衰减的三角波。针对抖振问题，许多学者都提出的解决方法。1.1准滑膜动模态

3、方法20世纪80年代,SlotineEl］在中引入了“准滑动模态”和“边界层”的概念，实现准滑动模态控制。在边界层以外采用正常的滑模控制，在边界层内为连续状态的反馈控制，有效地避免或削弱了抖振。此后，有许多学者对该设计进行了拓展与研究。比如s.C.YChung等［2］、J.X.Xu等［3］,分别对于切换函数进行了改进；K.erbatur等［4］、M.S・Chen等［5］等对于边界层设计提出了改进方案。1.2趋近律方法高为炳等［6］提出了一种变结构控制系统的抖振消除方法。选择合适的趋近律的参数，可以减少控制信号的高

4、频抖振。在该方法的基础上，也有许多研究。比如?长连等［7］提出了趋近系数的自适应调整算法;K.Jiang等［8］将模糊控制应用于指数趋近律中。这些方法，多是针对趋近参数的取值进行研究，而趋近参数的取值也正是趋近律方法的难点。1.3加入滤波器使用滤波器队对控制信号进行平滑滤波，可以消除抖振。P.Kachroo等［9］在边界层内加入低通滤波器，该滤波器对切换函数进行滤波，以得到平滑的信号。D.Krupp等［10］设计了一种新型滑模控制器,该控制器输出通过一个二阶滤波器，实现控制器输出信号的平滑。1.4引入其他控制算法

5、思想将滑膜变结构控制算法与其他控制算法，比如神经网络控制算法、模糊控制算法相结合，也可以解决滑模变结构算法的抖振问题。张天平等［11］使用了连续的模糊逻辑切换代替滑模控制的非连续切换，减少了抖振。M.Ertugrul等［12］使用神经网络控制算法逼近等效滑模控制部分及切换滑模控制部分。1.5英他方法运动点到达切换面时的不连续切换，是造成抖振的主要原因。减少切换项的增益，可以减少抖振。C.L.Hwang等［13］,林岩等［14］对此作了相应的研究。外界干扰也是导致抖振的主要原因，在系统中加入干扰观测器以估计外界干扰

6、，并作出相对应的补偿也可以减少抖振。Y.S.Kim等［15］对此做岀了相应的研究。2多种滑膜变结构设计2.1离散滑模变结构控制随着计算机技术的发展，离散控制系统在实际中的应用也越来越多。早在1990年，Furuta［16］就提出了一种离散滑膜变结构控制系统。离散控制信号必须是有界，这一限制使得在不确定系统的上下界吋，传统的系统设计会需耍非常大的反馈增益，经前面分析，较大的反馈增益会使抖振加剧。故而许多学者对离散滑膜变结构控制做出了研究并提出了改进方法。2.2自适应滑模变结构控制自适应控制可以根据当前所接收的信息，

7、做出相对应的控制指令，故而自适应控制更适用于参数变化或者不确定的系统。将口适应控制和滑模控制结合起来，可以有效的解决系统中参数不确定或参数时变的问题。早在1993年，R.H.Sira等［17］就针对线性化系统，设计出了自适应滑模变结构控制系统。在滑模变结构控制中，为了保证系统能够达到切换面，在设计控制律时一般都要求系统不确定性范围已知，但实际中很难做到这一点［18］。程仁洪等［19］将一种简单的自适应用于电机调速，让控制信号随滑模状态偏离开关面的程度大小来口动调整，改进了原来的比例滑模控制。2.3神经网络滑膜变结

8、构控制神经网络算法顾名思义，是由神经网络运作方式为基础设计出的一种算法模式，该算法有着万能逼近的特性，可用于控制非线性系统以及不确定系统。滑膜自适应算法需求精确的系统模型，而将神经网络系统与其结合，可以降低对模型精确性的要求。如S.C.Lin等［20］就将两者相结合，设计出一种不需要对象精确模型的算法，该算法已经成功应用于非线性单级倒立摆的控制。神经网络算法因其万能逼近特