导读:本文包含了滑模自适应论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:欠驱动自主式水下航行器,路径跟踪,神经网络,反步法
滑模自适应论文文献综述
王金强,王聪,魏英杰,张成举[1]（2019）在《欠驱动AUV自适应神经网络反步滑模跟踪控制》一文中研究指出针对存在参数不确定性和外界未知干扰的欠驱动自主水下航行器(AUV)叁维路径跟踪问题,提出一种基于神经网络的反步滑模控制策略.首先,利用虚拟向导的方法建立了欠驱动AUV叁维路径跟踪误差模型;其次,基于李雅普诺夫稳定性理论,利用反步法和滑模控制方法设计一种自适应鲁棒控制器,并设计一种在线调节增益切换函数以降低系统抖振,同时采用径向基函数(RBF)神经网络控制技术对AUV系统中不确定参数以及外界非线性干扰进行自适应补偿估计,而后利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性;最后,针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真实验,结果表明所设计控制器可以实现对叁维路径的精确跟踪,并对外界非线性干扰具有良好的鲁棒性.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
骆继发,李志刚,岳才成[2]（2019）在《弹丸协调臂的RBF神经网络自适应滑模控制》一文中研究指出针对某大口径火炮弹丸协调臂电液伺服系统的位置控制问题,提出一种基于神经网络最小参数学习法的RBF网络自适应滑模控制方法。结合RBF神经网络具有局部逼近特性和神经网络最小参数学习法调节简单的优点,以电液伺服系统的状态为神经网络的输入,通过选取合适的参数,以神经网络的输出逼近系统的未知理想控制律。引入鲁棒项,保证控制策略的稳定性,并采用非线性函数调整反馈项参数的变化,保证收敛速度。仿真结果表明:控制算法在系统参数大范围变化的情况下能够保证弹丸协调臂的运动精度,并具有较好的鲁棒性。(本文来源于《机械与电子》期刊2019年11期）
彭继慎,仇文超,李军锋,李逃昌,宋立业[3]（2019）在《农业轮式移动机器人反演自适应滑模轨迹跟踪控制》一文中研究指出为提高农业轮式移动机器人路径跟踪控制的鲁棒性,提出一种基于农业轮式移动机器人反演自适应滑模控制策略。运用反演控制设计其运动学控制律,保证位置跟踪误差渐进收敛到零;根据动力学模型,设计自适应滑模动力学控制律,实现农业轮式移动机器人左右轮平稳的运行;运用李雅普诺夫定理保证闭环系统的最终一致稳定性。仿真实验验证了该方法的有效性和优越性,能够实现正弦型曲线路径跟踪。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年11期）
柯希彪,郭琳,袁训锋,陈垚,徐晓龙[4]（2019）在《基于新型积分自适应滑模控制策略的永磁同步电机控制》一文中研究指出设计了一种永磁同步电机(PMSM)参数扰动和负载扰动的新型控制策略。通常PMSM控制是通过PI控制设计的,控制效果不佳,因此提出一种新型积分滑模控制(SMC)策略进行转速控制器设计。积分SMC具有较强的抗干扰性,不仅可以抑制控制系统的高频微分扰动,而且可以降低系统稳态误差,使控制更精确。设计趋近律函数对滑模控制器进行优化,使SMC参数自适应调节,提高系统响应速度。考虑到系统参数和负载扰动对控制性能的影响,将自抗扰环节引入SMC,提高了系统的抗扰性。最后通过仿真试验验证了控制系统良好的控制性能。(本文来源于《电机与控制应用》期刊2019年11期）
刘树博,刘国权,周焕银,罗先喜,杨波[5]（2019）在《基于多目标扰动观测器的不确定机器人滑模自适应轨迹跟踪控制》一文中研究指出以不确定机器人为研究对象,基于多目标扰动观测器提出一种滑模自适应控制策略。首先,根据所提出的复合滑模面,设计包含扰动估计的非抖振滑模跟踪控制策略;其次,依据H_∞和极点配置理论,设计多目标扰动观测器,来实现对扰动的估计;最后,基于李雅普诺夫方法给出了自适应律,并对系统稳定性进行了证明。仿真结果表明,该算法能够实现机器人对给定信号的有效跟踪,不依赖系统先验信息,因此具有较高的实用性和有效性。(本文来源于《组合机床与自动化加工技术》期刊2019年10期）
王旭东,杨传江[6]（2019）在《基于参数自适应二阶滑模观测器的PMSM控制》一文中研究指出针对传统一阶滑模观测器存在较大抖振的问题,提出一种基于参数自适应的二阶滑模观测器。根据Super-Twisting算法的理论分析,并考虑到基于该算法的滑模观测器参数固定导致永磁同步电机(PMSM)调速范围窄的问题,设计了一种可在线调节滑模参数的高阶滑模观测器,并使用饱和函数代替了算法中所用的开关函数。为了说明所提滑模观测器的可行性和有效性,与采用饱和函数的一阶滑模观测器进行比较。仿真和实验结果表明,相比于一阶滑模观测器,所提基于参数自适应的二阶滑模观测器能更有效地抑制滑模抖振,减小转子位置和转速估算偏差,具有良好的稳态性能和动态性能。(本文来源于《电力电子技术》期刊2019年10期）
徐昌彪,何颖辉,莫运辉,吴霞[7]（2019）在《新型多翼磁控忆阻混沌系统及其自适应滑模同步控制》一文中研究指出基于共轭Lorenz系统,引入忆阻元件,提出了一个新型多翼磁控忆阻混沌系统,此系统在改变参数时能够产生单翼、双翼、叁翼、四翼等多种拓扑结构的混沌吸引子.采用相图、Lyapunov指数谱和分岔图分析了该系统的动力学特性,设计了该系统的模拟电路并利用Multisim进行仿真.电路仿真结果与数值分析结果吻合,从而验证了该系统的混沌行为,亦表明了其可实现性.最后,基于Lyapunov稳定理论设计了一个自适应滑模同步控制器,在0.25 s内实现了对给定信号的追踪,0.12 s内实现了对位置参数的快速辨识.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年10期）
薛晗,邵哲平,潘家财,张锋,钟纪锋[8]（2019）在《动力定位的分数阶双环自适应终端滑模控制》一文中研究指出针对具有非线性和环境干扰的船舶动力定位系统,本文提出了一种基于分数阶双环自适应终端滑模控制算法.首先,设计了由外环滑模控制实现自动定位于期望位置和姿态,由内环滑模控制速度和角速度.然后,证明了闭环系统的稳定性,计算了滑模的收敛时间.其次,分别对外环控制和内环控制的指数趋近项系数,进行了理论分析.分别对外环滑模和内环滑模的抖振抑制,进行了理论分析.通过自适应控制律和切换函数的设计,实现系统对动力学数学模型参数不确定性和外加干扰的鲁棒性.结果表明,所设计的控制器的动态响应要稍快于传统控制,终端滑模和分数阶滑模,且超调量小,调节时间短.最后,仿真实验验证了所设计的控制策略可行且有效.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年10期）
王仁强,缪克银,孙建明[9]（2019）在《一种模糊切换的无人艇自适应滑模控制》一文中研究指出鉴于模糊系统具有对连续函数的万能逼近性能,针对USV运动模型中状态函数和控制输入增益不确定性,以及外界干扰未知问题,设计叁个模糊逼近器分别对上述叁个未知函数进行估计,再利用基于Lyapunov稳定性理论的模糊切换方法设计航向控制律.实例仿真结果表明该算法对USV航向控制有效.(本文来源于《广州航海学院学报》期刊2019年03期）
潘兆东,刘良坤,谭平,周福霖[10]（2019）在《大型结构自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制研究》一文中研究指出为了有效处理土木工程结构分散振动控制中子系统间相互影响力和外界荷载不确定性的影响,提出了自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制算法(DALRBFSMC)。首先利用Lyapunov稳定性理论设计了仅依赖于子系统位移和速度响应反馈信息的滑模分散控制律,在此基础上,结合RBF神经网络理论和经典梯度下降法,引入Lyapunov函数,推导了调整RBF网络权值的自适应学习率,进而得到能实时调节滑模分散控制律切换增益项的自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制算法(DALRBFSMC)。同时,针对子系统不同划分方式及子控制器之间存在重迭,提出了多种分散控制设计策略。对ASCE 9层Benchmark模型进行多种分散控制和集中控制设计。仿真分析结果表明,该分散控制算法适用于不同的分散控制策略,重迭分散控制策略较传统集中控制策略而言有更好的控制效果;同时能使分散控制系统内各作动器均处于功效最大状态。(本文来源于《工程力学》期刊2019年09期）
滑模自适应论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对某大口径火炮弹丸协调臂电液伺服系统的位置控制问题,提出一种基于神经网络最小参数学习法的RBF网络自适应滑模控制方法。结合RBF神经网络具有局部逼近特性和神经网络最小参数学习法调节简单的优点,以电液伺服系统的状态为神经网络的输入,通过选取合适的参数,以神经网络的输出逼近系统的未知理想控制律。引入鲁棒项,保证控制策略的稳定性,并采用非线性函数调整反馈项参数的变化,保证收敛速度。仿真结果表明:控制算法在系统参数大范围变化的情况下能够保证弹丸协调臂的运动精度,并具有较好的鲁棒性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
滑模自适应论文参考文献
[1].王金强,王聪,魏英杰,张成举.欠驱动AUV自适应神经网络反步滑模跟踪控制[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[2].骆继发,李志刚,岳才成.弹丸协调臂的RBF神经网络自适应滑模控制[J].机械与电子.2019
[3].彭继慎,仇文超,李军锋,李逃昌,宋立业.农业轮式移动机器人反演自适应滑模轨迹跟踪控制[J].计算机应用与软件.2019
[4].柯希彪,郭琳,袁训锋,陈垚,徐晓龙.基于新型积分自适应滑模控制策略的永磁同步电机控制[J].电机与控制应用.2019
[5].刘树博,刘国权,周焕银,罗先喜,杨波.基于多目标扰动观测器的不确定机器人滑模自适应轨迹跟踪控制[J].组合机床与自动化加工技术.2019
[6].王旭东,杨传江.基于参数自适应二阶滑模观测器的PMSM控制[J].电力电子技术.2019
[7].徐昌彪,何颖辉,莫运辉,吴霞.新型多翼磁控忆阻混沌系统及其自适应滑模同步控制[J].华南理工大学学报(自然科学版).2019
[8].薛晗,邵哲平,潘家财,张锋,钟纪锋.动力定位的分数阶双环自适应终端滑模控制[J].控制理论与应用.2019
[9].王仁强,缪克银,孙建明.一种模糊切换的无人艇自适应滑模控制[J].广州航海学院学报.2019
[10].潘兆东,刘良坤,谭平,周福霖.大型结构自适应学习率RBF神经网络滑模分散控制研究[J].工程力学.2019
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