【摘 要】
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本论文概述了智能滑模变结构控制的研究现状,并在此基础上研究了滑模控制与自适应控制、模糊控制以及微粒群算法(PSO)相结合的控制策略。 首先,针对一类线性控制系统,提出
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本论文概述了智能滑模变结构控制的研究现状,并在此基础上研究了滑模控制与自适应控制、模糊控制以及微粒群算法(PSO)相结合的控制策略。
首先,针对一类线性控制系统,提出了一种基于微粒群算法的自适应滑模控制方法,应用一个简单的自适应算法来估计系统中总不确定量的上确界,并且利用微粒群算法(PSO)来优化调节控制器的自适应参数及切换参数,来改善控制器的性能,在保持系统原有鲁棒性的基础上削弱了抖振。
其次,针对一类典型的伺服驱动系统,提出了基于微粒群算法的模糊滑模控制方法,将滑模控制方法与模糊控制方法相结合,利用模糊推理来估计系统中总不确定量的上确界,而用微粒群算法(PSO)来优化调整模糊控制中隶属度函数的中心值,该方法结合了滑模控制、模糊控制与微粒群算法优点,不仅保持了滑模控制方法的鲁棒性,又削弱了抖振。
最后,针对感应电机伺服驱动系统,采用了一种多段滑模控制方法,在动态响应过程中采用了不同的滑模控制器,并且利用微粒群算法(PSO)来调整各个控制器的控制增益,使系统得到最优的动态特性。
对上述各种控制方法都进行了仿真研究,结果证明了方法的正确性和有效性。
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