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公开(公告)号：CN114355779B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210020110.9
申请日：2022-01-10
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种结构热试验非线性扩展状态观测器全局滑模控制方法，包括：根据能量守恒定律、热力学和传热学，建立结构热试验气动热地面模拟系统输入电能与输出电热能之间的数学模型；基于结构热试验气动热地面模拟系统模型，构建非线性扩展状态观测器，观测系统扰动；利用结构热试验气动热地面模拟系统输出的跟踪误差和非线性函数，构建非线性全局滑模面；以幂次趋近律和等速趋近律为基础，设计在混合趋近律下的结构热试验气动热地面模拟系统控制器α(t)，并证明其收敛性。本发明有效地提高了控制的动态性能，实现了大误差小增益、小误差大增益，提高了全段的收敛速度，具有强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112859617A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110178099.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种iPI无模型自适应全局非奇异快速终端滑模控制方法，包括，根据能量守恒定律，建立高超声速飞行器气动热地面模拟系统数学模型及无模型控制的超局部模型；利用非线性ESO观测器对所述高超声速飞行器气动热地面模拟系统进行未知扰动预测；基于全局非奇异快速终端滑模面削弱趋近抖振、收敛速度慢、奇异问题；根据滑模可达性条件定义等效控制率和自适应趋近律，得到滑模控制率，完成目标跟踪。本发明通过全局非奇异快速终端滑模面的设计，去除了趋近模态，从而减缓了抖振现象，加快了在滑动模态上的控制速度，对滑模面条件的限制使得控制器不存在奇异问题，结合了自适应的方法有效解决收敛停滞问题。
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公开(公告)号：CN117155177A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310989814.1
申请日：2023-08-08
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明所述方法及系统，涉及电机控制技术领域包括建立三相异步电机在有负载干扰下的系统状态方程；根据一种快速终端滑模面函数和双幂次组合趋近律，设计一种基于快速非奇异终端滑模面的自适应鲁棒控制器；根据滑模扩展观测器理论，设计一种用于观测集总扰动的滑模观测器；根据多异步电机偏差耦合结构控制理论，设计一种改进型的多台电机转速偏差耦合参数自整定模块。本发明提供的一种基于非奇异终端滑模面的多电机耦合控制方法运用滑模观测器观测扰动大小，使补偿增益随扰动大小自整定，提高系统鲁棒性和适应性，改善了控制性能，本发明在适应性、电机转速同步性和控制性能方面都取得更加良好的效果。
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公开(公告)号：CN115236975A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210897323.X
申请日：2022-07-28
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种导弹气动热地面有限元分析及IPD非线性滑模控制方法，包括，基于高超声速导弹二维外流场和高超声速导弹飞行轨迹，通过有限元分析获取高超声速导弹气动热时序温度曲线；以石英灯为加热元件，建立地面结构热试验系统，并根据能量守恒定律，建立石英灯地面结构热试验系统数学模型；基于单输入单输出无模型控制超局部模型，引入非线性扩展状态观测器，实现对系统参数不确定性和外部扰动实时补偿，并构建闭环控制器IPD；利用石英灯地面结构热试验系统输出跟踪误差、非线性函数、混合分段趋近律，建立非线性全局滑模辅助控制器，消除非线性扩展状态观测扰动。
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公开(公告)号：CN112965384B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110180328.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自适应神经网络全局非奇异快速终端滑模无模型方法，包括，根据能量守恒定律，建立高超声速飞行器气动热地面模拟系统输入电能与输出温度之间的数学模型并转化成无模型控制的超局部模型；基于所述超局部模型构建线性扩展状态观测器LESO，观测外部扰动；利用输出的高超声速飞行器气动热地面模拟系统跟踪误差e，建立全局非奇异快速终端滑模面；将所述全局非奇异快速终端滑模面作为基础，根据滑模的可达性条件定义滑模控制趋近状态下的趋近率；利用自适应神经网络算法作为辅助控制器，无限逼近观测扰动以抵消所述观测扰动；建立Lyapunov稳定性判据模型，验证自适应神经网络全局非奇异快速终端滑模无模型方法的收敛性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113900373B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202110904138.4
申请日：2021-08-06
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种结构热试验的全局非奇异快速终端滑模控制方法，包括，构建结构热试验系统输出温度和可控硅导通角关系的数学模型；利用跟踪误差和积分型终端滑模面搭建全局非奇异快速终端滑模面；建立线性扩展状态观测器，观测输入扰动和外部扰动；基于所述结构热试验系统数学模型、所述线性扩展状态观测器、所述全局非奇异快速终端滑模面和等速趋近率，建立可控硅导通角α(t)的控制器；构造Lyapunov函数V(s)，满足Lyapunov稳定性条件V(s)>0，#imgabs0#得到#imgabs1#验证收敛性收敛于平衡状态。本发明通过快速项和非奇异项分别保证了在滑动阶段的收敛速度的加快和消除了奇异现象，等速趋近率加入，能够有效解决控制过程中的收敛停滞问题进一步保证了收敛速度加快。
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公开(公告)号：CN113900373A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202110904138.4
申请日：2021-08-06
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种结构热试验的全局非奇异快速终端滑模控制方法，包括，构建结构热试验系统输出温度和可控硅导通角关系的数学模型；利用跟踪误差和积分型终端滑模面搭建全局非奇异快速终端滑模面；建立线性扩展状态观测器，观测输入扰动和外部扰动；基于所述结构热试验系统数学模型、所述线性扩展状态观测器、所述全局非奇异快速终端滑模面和等速趋近率，建立可控硅导通角α(t)的控制器；构造Lyapunov函数V(s)，满足Lyapunov稳定性条件V(s)>0，得到验证收敛性收敛于平衡状态。本发明通过快速项和非奇异项分别保证了在滑动阶段的收敛速度的加快和消除了奇异现象，等速趋近率加入，能够有效解决控制过程中的收敛停滞问题进一步保证了收敛速度加快。
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公开(公告)号：CN113495486A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110902858.7
申请日：2021-08-06
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种结构热试验基于扩展状态观测器的模型预测控制方法，包括，基于能量守恒定律，构建结构热试验系统输出温度和可控硅导通角关系的数学模型；通过前向欧拉公式将当前时刻k的输出温度的微分方程离散成k+1时刻的预测模型；搭建离散线性扩展状态观测器，观测所述结构热试验系统不确定项和外部扰动；选择状态量和控制量，建立结构热试验系统预测模型的状态方程；将未来时刻的状态量和输出量通过控制量和当前时刻的状态值进行表示；构建关于预测输出误差和控制量的价值函数，得到控制量。本发明滚动优化以局部最优代替全局最优，无需参数整定，充分调动了控制动作提高了控制的控制精度、减小了稳态误差和加快了收敛速度。
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公开(公告)号：CN112965384A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110180328.6
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自适应神经网络全局非奇异快速终端滑模无模型方法，包括，根据能量守恒定律，建立高超声速飞行器气动热地面模拟系统输入电能与输出温度之间的数学模型并转化成无模型控制的超局部模型；基于所述超局部模型构建线性扩展状态观测器LESO，观测外部扰动；利用输出的高超声速飞行器气动热地面模拟系统跟踪误差e，建立全局非奇异快速终端滑模面；将所述全局非奇异快速终端滑模面作为基础，根据滑模的可达性条件定义滑模控制趋近状态下的趋近率；利用自适应神经网络算法作为辅助控制器，无限逼近观测扰动以抵消所述观测扰动；建立Lyapunov稳定性判据模型，验证自适应神经网络全局非奇异快速终端滑模无模型方法的收敛性。
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公开(公告)号：CN112965382A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110178100.3
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络观测器非线性全局滑模无模型控制方法，包括，根据能量守恒定律，建立高超声速飞行器气动热地面模拟系统数学模型及无模型控制的超局部模型；利用三次b样条基函数构建径向三次b样条基自适应神经网络，对所述高超声速飞行器气动热地面模拟系统未知扰动进行预测；基于非线性全局滑模面削弱趋近状态下的高频切换抖振；根据滑模可达性条件建立非线性等效控制率、非线性趋近率，得到非线性全局滑模控制率。本发明保证了系统初始状态就处于滑动模态，系统在响应全过程中减小了抖动和稳态误差，同时在滑模面上引入跟踪误差的一次项，加快了系统在滑动模态上的线性反馈增益和收敛速度，改善了动态性能。
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