针对液压伺服系统中存在参数未知且不易获得的问题,设计了一种自适应反步控制算法。首先定义李雅普诺夫函数,然后逐步递推设计反步控制器;基于李雅普诺夫稳定性理论,设计了参数自适应律。最后通过MATLAB软件,对所设计的自适应反步控制器进行仿真分析,作为对比,设计了常规反步控制器和PID控制器。通过对不同控制器的仿真结果进行对比分析可得出,所设计的自适应反步控制器具有良好的跟踪性能和参数估计的能力。

针对车辆转向时,由于参数不确定性导致的车辆稳定性变差的问题,提出了一种基于自适应滑模控制的车辆稳定性控制策略。建立了车辆稳定性控制器,根据跟踪误差计算出车轮转角的补偿值,从而使车辆横摆角速度实时跟踪稳定转向状态下的理想横摆角速度,以实现车辆的稳定性控制。通过与常用的PID控制器进行仿真对比,验证了自适应滑模车辆稳定性控制器的鲁棒性和稳定性,并说明了该控制器可以在某些车辆参数未知的情况下,实现车辆稳定性的有效控制。

为了提高双离合自动变速器(DCT)在各种干扰条件下对期望液压的跟踪精度,提出了一种基于状态观测器的滑模鲁棒控制方法。首先将DCT的工作过程分为空程和滑磨两个阶段进行分析,并分别建立数学模型,然后通过设计自适应律估计出DCT不确定性,并设计了状态观测器来估计DCT活塞位移,最后提出空程和滑磨阶段的滑模鲁棒控制律,实现对DCT液压的精确控制。实验结果表明:设计的方法较模糊PID控制具有更优的性能,液压最大跟踪误差仅为10kPa,同时设计的自适应律能够快速和准确地估计出不确定性,最大估计误差仅为1kPa/s,设计的状态观测器也能够准确估计出活塞位移,最大估计误差仅为0.3×10-3m,大幅提高了DCT液压的控制精度。

液压锚杆钻机摆角系统固有的死区、干扰和时变参数严重影响其动态和稳态性能.为解决该问题,通过融合动态面方法、滑模方法和扩展状态观测器,提出一种基于改进非线性扩展状态观测器的液压锚杆钻机自适应滑模摆角控制方法.首先,引入一种死区补偿方法,建立摆角系统的死区补偿模型.其次,为提高系统的抗扰动能力和抑制噪声,设计一种改进的非线性扩展状态观测器.此外,构造一种自适应滑模控制律,这其中,基于性能函数和动态面方法设计一种新型的滑模面,以提高控制精度;随后,设计一种新的滑模趋近律,以提高系统滑模响应速度和消除滑模抖振.进一步,分别设计估计误差自适应律和参数自适应律以补偿扰动估计误差和抑制时变参数的影响.最后,通过将所提出的控制方法与8种控制方法进行比较,验证其有效性.

针对带有模型不确定性和未知外界干扰的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应RBF神经网络控制策略。该方法利用RBF神经网络在线逼近和补偿系统中的未知非线性函数,减少对数学模型的依赖,提高抗干扰能力;结合Lyapunov方法导出在线调节神经网络权值的自适应律,增强鲁棒性;利用Lyapunov理论证明控制器的稳定性。通过仿真和试验验证该方法的有效性和工程应用价值,结果表明:在时变干扰和参数摄动作用下,所提方法相对于自抗扰控制的调节时间缩短1.1~2.1 s,轨迹跟踪的绝对误差平均值减小38.27%,具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。

针对液压伺服系统的参数不确定性和高度非线性等问题,提出一种变论域自适应模糊控制方法。设计一种自适应律,利用不同时刻反馈回来的误差信息在线调整控制系统参数,实现实时自适应调整,避免了传统模糊控制过度依赖模糊控制规则的问题;基于自适应模糊控制系统,将系统误差及误差变化率作为输入,伸缩因子参数作为输出,提出伸缩因子自调整函数,达到对液压伺服系统高精确高响应的控制。MATLAB/Simulink仿真结果表明:变论域自适应模糊控制方法有效提

为了满足数字缸伺服系统高性能的控制要求，提出了一种基于低通滤波器滑模控制方法；在Lyapunov稳定性分析基础上，给出了参数自适应律，设计了相应的控制器；最后通过MATLAB对系统特性进行仿真分析。仿真结果表明，该方法既能满足系统的快速跟踪性能，又能有效抑制滑模控制中存在的抖振问题。

针对存在参数不确定性、复杂非线性等特点的数字缸伺服系统，提出了自适应滑模鲁棒控制方法，在Lyapunov稳定性分析的基础上，给出了参数自适应律，设计了相应的控制器，并通过MATLAB对系统特性进行仿真分析。仿真结果表明，该控制算法改善了系统控制性能，具有较好的跟踪响应和较强的鲁棒性以及工程实用性。