高空车出租， 花都高空车出租， 从化高空车出租    高空车电液力系统的自适应反步滑模控制器设计   电液力系统是一种含有非线性、不确定性的复杂系统，很难建立与现实完全一致的数学模型。在建立其数学模型时，应考虑参数误差、外部干扰和未建模动态等不确定因素，以便使模型更贴合实际情况。当根近似模型与实际偏差较大时，在设计中被忽略的不确定因素会对电液力系统性能产生影响，甚至会导致系统不稳定。因此，采用自适应控制与滑模变结构控制相结合，考虑电液力系统的不确定性，在系统建模时加入系统的不确定量，使所设计的控制器在含有不确定量的系统也具有较好的控制效果，对于工程实际具有一定的指导意义。 改进电液力系统的数学模型，建立加入系统位置干扰以及液压缸的容腔效应、电液伺服阀的工作死区、伺服放大器电信号的偏差和液压缸非线性摩擦等干扰因素的系统数学模型，并设计滑模控制器，根据 Lyapunov 稳定性理论，证明其稳定性。 

    1 加入不确定量的电液力系统数学模型    将电液力系统中液压缸两腔压差作用在活塞杆上的力定义为输出力 Fg，Fg=ApL；同时活塞杆为刚体，为了简化控制器的设计，可将活塞杆和活塞的质量等效到负载质量 M 中。定义组合参数 θ1，θ2，θ3，θ4，θ5；其中，θ1=AkqE，θ2=EA2，θ3=ACipE，θ4=1/τv，θ5=ksv/τv。 可以得出电液力系统的非线性数学模型为： 考虑电液伺服阀的工作死区、放大器电信号的偏差等不确定量以及位置干扰，式(3-1)可以改写为： 式中：ζ1和ζ2为电液力系统参数不确定部分；d(t)为位置干扰。 在实际控制中，不确定量及位置干扰通常未知，故不确定量的具体数值难以估计，可使用自适应方法对不确定量进行实时估计。加入不确定量后的电液力系统数学模型为： g1 1 v 2 2 f 2 3 L) 其中，Y 为总不确定量，其表达式为： 1v 2Y =ζ ·x +ζ ·u +d(t)    

      2 电液力系统仿真模型 根据第二章所给出的各个元件数学方程和改进后的电液力系统数学模型，在Simulink 软件中建立电液力系统的仿真模型。  

     3 反步滑模控制器设计 根据电液力系统数学模型，设电液力系统的活塞杆输出力为 Fg，指令力为 Fd。则控制器的目标就是使输出力 Fg跟踪指令力 Fd。 第一步： 定义输出误差为 z1： 1g dz =F -F  对式(3-8)求导可得： 1g dz =F -F   定义稳定项为： 1α =c z 其中，c1为正的常数。 定义 Lyapunov 函数定义 Lyapunov 函数为： 22112V =V +σ 其中，σ 为滑模面切换函数。定义切换函数为： 11 2σ =k z +z   (其中，k1为正的常数。则 采用指数趋近律： σ = -h[σ +βsgn(σ)]  式中：σ 为滑模面切换函数（满足滑模到达条件σ<0 ）；σ为滑模面切换函数的导数；sgn(σ)为符号函数；h、β 为系统参数，其值大小影响系统的趋近速率及稳定性。 

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     4 自适应控制律的设计    在本文所研究的电液力系统中，由于系统含有较大的负载质量，在动态加载场合下质量负载质量惯性力在总输出负载力中的占比高，系统惯性成为了影响系统输出的主要因素之一。在负载运动过程中，其运动方向时刻发生变化，使得控制切换伴有滞后，电液力系统在滑动模态下伴随着一定的抖振，由于控制器中加入了系统不确定量 Y，当 Y 未知时，系统容易产生抖振，为了避免采用 Y 的上界，利用自适应算法对 Y 进行估计。 定义 Lyapunov 函数：  23212V V Yγ= + Y 的估计误差为 Ỹ=Y*-Ŷ，Ŷ 为 Y 的估计值，γ 为一个正常数。 求导得：电液力系统不确定量 Y 的自适应控制律为： ^Y =γσ。

     5 滑模控制器抑制抖振的探索： 滑模变结构控制具有对参数变化及外部扰动变化不明显、系统快速响应的优点。但系统状态变量反复在滑模面穿越导致抖振现象。因此，提出了抑制抖振的趋近律方法。对于传统的趋近律，不能在规定时间到达滑模面。因此，加入等速到达项 hβsgn(σ) ，以保证当 σ 接近 0 时，到达速度为 hβ 而不是 0。虽然通过加入等速到达项来解决可及性问题，但滑模面速度的指数到达规律是由参数 k 的取值决定的，这使得提高到达速度和减小滑模抖振是矛盾的。 当 σ > 0 时，可以得  ddhhtσ= -β -σ式中：t 为滑模面的时域。当 σ(t) =0 时，从 0 ~t 积分得 {[ ] }1tln (0) lnh′ =σ +β -β   t′为趋近律到达滑模面的时间。 h 值越高，到达速度越快。因此，为了更快的到达性能，h 应该增加。然而当 h 值过高时，会导致到达滑动面时速度过快，从而增加抖振水平。因此，如果将指标项的系数设为变量，其值与系统状态点到滑模面的距离相结合，就可以解决选取 h 取值时所引起的矛盾。 采用指数趋近律时，系统沿着切换面向原点运动时，不能稳定于原点，而是在原点附近来回的上下运动，此运动会影响控制器的输出，并表现为输出的抖振。为了抑制这种抖振，设计了一种新的变指数趋近律： 1slaw = -h[σ +βarctan | z| sgn(σ)]  1lim 0tz→∞= 。 变指数趋近律在系统响应的开始阶段使系统状态量以变速和指数速率向滑模面靠近，在接近滑模面时，系统状态量趋近于零，指数项很小，此时变数项－βarctan|z1|sgn(σ)起重要作用。在系统趋于稳定的过程中，滑模控制器使误差状态量z1逐渐减小，进入滑模面并向原点趋近，趋近律中的控制项－βarctan|z1|sgn(σ)不断减小，并稳定于原点，此时变速项 sgn(σ)的系数等于零，从而抑制抖振。 将趋近律代入式中，则可以得到控制律。 

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