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World File Search System滑模
基于AMESim和MATLAB的电液举升系统控制策略研究
摘要：由于电液举升系统受到流动不稳定性、参数不确定性及不可预测扰动的影响，实现电液举升系统的高精度位置控制具有挑战性。本文提出一种观测器-滑模控制策略来提高拖拉机电液举升系统的控制精度。首先，分析电液举升系统的原理。其次，建立电液举升系统的数学模型，对电液举升系统进行简化，设计观测器，实现对未知系统状态和扰动的实时评估。然后将观测器和滑模控制集成为控制器，以改善系统响应。理论分析表明，该控制器保证执行器在有扰动影响的情况下也能达到期望的控制效果。最后，通过 AMESim–MATLAB 联合仿真和试验研究，将观测器–滑模控制与 PID（比例–积分–微分）控制和滑模控制进行比较。同时，在仿真和试验过程中，采用电液升降系统的对称结构，搭建了耕深模拟系统（液压缸推力的变化模拟耕深值的变化）。结果表明，提出的观测器–滑模控制策略比 PID 控制和滑模控制能够实现更好的位置和压力跟踪以及参数变化的鲁棒性。
与滑模控制器相关的反馈线性化，用于由矩阵转换器供电的感应电动机以单位功率因数运行
近几十年来，随着微电子技术和计算机技术的进步，矩阵变换器 (MC) 越来越受到研究人员的关注，因为与传统的 AC-DC-AC（背对背）变换器相比，它具有诸多优势，例如：体积小、双向功率流、功率调节能力强、单位功率因数运行、不需要直流母线电容器 [1-5]。文献中通常使用文图里尼和空间矢量调制 (SVM) 方法来解决 MC 控制问题。文图里尼方法的谐波率较低。然而，降低开关损耗是 SVM 方法的主要优势 [6-8]。在 MC 的输入端使用无源滤波器对于避免电流谐波注入电网是必要的。在这种情况下，需要提出几种类型的输入滤波器来解决
并网光伏系统三相逆变器基于无源性的黎曼刘维尔分数阶滑模控制
由于环境条件多变，光伏 (PV) 系统参数始终是非线性的。在多种不确定性、干扰和时变随机条件的发生下，最大功率点跟踪 (MPPT) 很困难。因此，本研究提出了基于被动性的分数阶滑模控制器 (PBSMC)，以检查和开发 PV 功率和直流电压误差跟踪的存储功能。提出了一种独特的分数阶滑模控制 (FOSMC) 框架的滑动面，并通过实施 Lyapunov 稳定性方法证明了其稳定性和有限时间收敛性。还在被动系统中添加了额外的滑模控制 (SMC) 输入，通过消除快速不确定性和干扰来提高控制器性能。因此，PBSMC 以及在不同操作条件下的全局一致控制效率是通过增强的系统阻尼和相当大的鲁棒性来实现的。所提技术的新颖之处在于基于黎曼刘维尔 (RL) 分数阶微积分的 FOSMC 框架的独特滑动曲面。结果表明，与分数阶比例积分微分 (FOPID) 控制器相比，所提控制技术可在可变辐照度条件下将 PV 输出功率的跟踪误差降低 81%。与基于被动性的控制 (PBC) 相比，该误差降低 39%，与基于被动性的 FOPID (EPBFOPID) 相比，该误差降低 28%。所提技术可使电网侧电压和电流的总谐波失真最小。在不同太阳辐照度下，PBSMC 中 PV 输出功率的跟踪时间为 0.025 秒，但 FOPID、PBC 和 EPBFOPID 未能完全收敛。同样，直流链路电压在 0.05 秒内跟踪了参考电压，但其余方法要么无法收敛，要么在相当长的时间后才收敛。在太阳辐射和温度变化期间，使用 PBSMC，光伏输出功率在 0.018 秒内收敛，但其余方法未能收敛或完全跟踪，与其他方法相比，由于 PBSMC，直流链路电压的跟踪误差最小。此外，光伏输出功率在 0.1 秒内收敛到参考功率
共轴旋翼飞行器控制算法研究...
摘要：本文提出了一种共轴旋翼飞行器的滑模PID控制算法，之后采用Adams/MATLAB仿真与试验进行验证，结果表明该控制方法能够取得满意的效果。首先，当考虑上下旋翼间的气动干扰时，很难建立准确的数学模型，利用叶素理论和动态来流模型计算上下旋翼间的气动干扰和桨叶的挥动运动，其余不能准确建模的部分通过控制算法进行补偿。其次，将滑模控制算法与PID控制算法相结合对飞行器的姿态进行控制，其中，采用PID控制算法建立姿态与位置之间的关系，使飞行器能够更加平稳地飞行和悬停。第三，将飞行器的三维模型导入Adams，建立动力学仿真模型。然后在Simulink中建立控制器，并将控制器与动态仿真模型进行联合仿真，并通过仿真将滑模PID控制算法与传统PID控制算法进行比较，最后通过实验验证了滑模PID控制算法与传统PID控制算法的有效性。
基于超扭转分数阶滑模控制的最优模型预测调节直流微电网直流侧电压
摘要：本文旨在从本质上调节电力系统扰动条件下直流微电网的直流母线电压。因此，提出了一种新型最优模型预测超扭转分数阶滑模控制 (OMP-STFOSMC)，用于三相交流-直流转换器，可有效提高微电网的稳定性和动态性能。传统的模型预测控制器严重影响动态稳定性，导致过冲、下冲和稳定时间过长。可以用滑模控制器代替这些传统控制器，以适当解决此问题。传统滑模控制器的主要缺点是控制信号中的高频抖动，这会影响系统，并且使其在实际应用中不令人满意且不可行。所提出的 OMP-STFOSMC 可以有效提高控制跟踪性能并减少高频抖动问题。随机分形搜索 (SFS) 算法因其高探索性和良好的局部最优规避能力而被用于最佳地调整控制器参数。考虑不同的运行条件来评估所提出的控制器的动态和无抖动性能。通过比较分析的仿真结果，可以观察到所提出的OMP-STFOSMC具有更好的动态稳定性特性。关键词：直流微电网，跟踪性能，抖动问题，OMP-STFOSMC，SFS算法
基于脑电图的闭环脑刺激控制系统设计
摘要：本研究利用脑机接口（BMI）技术设计了一种用于缓解癫痫发作的闭环脑刺激控制系统方案。在控制器设计过程中，考虑了涉及脑血流、葡萄糖代谢、血氧水平依赖性和信号控制中的电磁干扰等实际参数的不确定性。引入适当的变换将系统表示为规则形式以便于设计和分析。然后开发了使滑模运动渐近稳定的充分条件。结合 Caputo 分数阶定义和神经网络（NN），设计了一种有限时间分数阶滑模（FFOSM）控制器以保证滑模的可达性。闭环跟踪控制系统的稳定性和可达性分析给出了参数选择的指导方针，基于综合比较的仿真结果证明了所提方法的有效性。
电动汽车混合储能系统的复合非线性控制
摘要：底层电路控制是电动汽车混合储能系统（HESS）的关键问题。本文结合精确反馈线性化方法和滑模变结构控制技术，提出了一种复合非线性控制策略（CNC），用于全主动HESS的电流/电压的精确跟踪。首先，通过分析HESS的电路特点，推导了全主动HESS的仿射非线性模型。然后，设计基于规则的能量管理策略（EMS）来生成参考电流值。最后，采用精确反馈线性化方法对HESS进行线性化，并结合滑模变结构控制技术开发了所提出的CNC策略，以确保快速响应、高性能和鲁棒性。同时，给出了基于Lyapunov方法的稳定性证明。此外，深入研究了CNC策略的性能，并与传统PI控制和改进的滑模控制进行了仿真研究，充分验证了其在不同驾驶条件下的有效性。
智能电网光伏储能环境中的电动汽车
摘要——本研究介绍了一种新型混合滑模控制器，该控制器集成了人工神经网络 (SMC-ANN)，用于使用智能电源管理系统 (IPMS) 进行实际电力交换。本文的目的是探索电动汽车的瞬态和稳态电压、瞬态电流、瞬态功率以及电动汽车扭矩和电动汽车速度。在给出一个非线性信号来模拟网络在其正常行为的横截面上“滑动”时，滑模控制是一种影响非线性系统动态的非线性控制策略。该设置包括公用电网、集成光伏电源 (PV) 能量和电池存储系统 (BSS)。实施高增益 DC/DC 升压转换器以将 BSS 连接到 DC 总线。电源调节系统从 PV 面板 (PCS) 接收直流输出电压。这些转换器的双向特性提供了存储系统、负载和 PV 系统之间电力传输的好处。将新开发的算法得到的结果与传统滑模控制器 (SMC) 进行比较，发现新开发的算法比传统算法产生的结果更好。使用 MATLAB 软件进行仿真。索引术语 — 电池存储系统 (BSS)、光伏系统 (PV)、滑模控制 (SMC)、人工神经网络 (ANN) 和 MATLAB。