基于扩张状态观测器的轮式移动机器人全阶滑模控制

针对存在模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素影响下的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于扩张状态观测器的全阶滑模移动机器人轨迹跟踪控制方法.通过坐标变换将耦合的系统动力学模型转化为2个独立的子系统,再将模型参数摄动和外部有界扰动不确定因素扩张为一个新的变量,进而分别对2个子系统设计扩张状态观测器用于估计并补偿系统的总和扰动,抑制其对系统控制性能的影响,结合滑模控制理论设计基于扩张状态观测器的全阶滑模控制器,保证系统输出稳定跟踪给定信号且消除传统滑模控制中抖振突出的问题,提高系统滑动模态的品质.仿真对比结果验证了所设计控制方法的优越性和有效性.     

带微分观测器的双环姿态跟踪控制

针对捕获非合作目标航天器的姿态跟踪控制问题,给出了一种双环姿态跟踪控制器。通过引入虚拟角速度将二阶姿态运动方程分解为内外环独立的子系统。外环预设有界虚拟角速度使航天器姿态渐近收敛于期望姿态;内环采用二阶微分观测器精确估计由转动惯量摄动、外部干扰和饱和超幅部分组成的不确定项,基于观测值的鲁棒姿态控制器使内环角速度指数收敛于外环虚拟角速度。双环姿态跟踪控制能够满足控制饱和及角速度有界约束下的跟踪精度和闭环系统的全局渐近稳定性。数值仿真验证了该控制器的鲁棒性和有效性。      

改进的神经网络观测器在非线性系统中的应用

为降低非线性观测器对模型精度的依赖性, 提出一种非传统的神经网络观测器设计方法。该神经网络为三层前馈网络, 采用带修正项的误差反传算法进行训练, 以保证控制的精度和权值有界, 利用神经网络识别系统的非线性部分, 并结合传统的龙伯格观测器重构系统状态; 利用Lyapunov 直接法保证基于权值误差的非观测器的稳定性, 并将该观测器应用于机器人轨迹跟踪控制中。仿真结果表明, 该方法解决了模型不确定系统状态观测问题, 适用于模型精度较低的非线性系统。     

采用代数建模方法的自适应观测器设计

针对伴有未知输入的一类线性时不变系统,当观测器匹配条件不满足时,研究了自适应观测器的设计问题。通过将未知输入划分为匹配未知输入和不匹配未知输入两部分,并假设不匹配未知输入可以表述为一个动态系统,从而可得一个满足匹配条件的增广系统;对于该增广系统讨论了自适应观测器的存在条件,给出了自适应观测器的设计方法,这种自适应观测器不仅可以观测原系统的状态,还可以重构、匹配未知输入。将该设计方法应用于一类机器人系统,虽然系统未知输入初值和观测器重构的未知输入初值相差很大,但是观测器重构的未知输入值能够很快地跟踪上系统实际的未知输入值;虽然这是一种有界误差跟踪,但是误差可以控制在很小的范围内,并不影响实际应用。仿真结果表明,所提方法是有效的。     

压电陶瓷驱动器的滑模观测器反演控制

针对压电陶瓷驱动器中固有的迟滞非线性问题,设计基于滑模状态观测器的反演控制器对其进行输出跟踪控制。首先对压电陶瓷驱动的系统模型进行分析,将迟滞非线性部分视为有界干扰;在此基础上设计滑模状态观测器,对压电陶瓷驱动器的速度状态进行估计,整个系统仅需要测量输出位置信息。对采用滑模状态观测器的系统进行反演控制器设计,最后通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统是稳定的,系统中的所有信号是一致最终有界的。仿真结果表明了方法的有效性。     

无反步设计的严格反馈型非线性系统神经网络自适应跟踪控制

针对一类具有外部干扰、仅输出可测的SISO严格反馈型非线性系统,提出一种神经网络输出反馈跟踪控制方法。该方法将严格反馈型系统转换成标准仿射型系统,从而避免反步设计过程,且无需设计状态观测器。最终控制律和神经网络权值更新律中仅用到输出误差。基于Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号有界,跟踪误差收敛到有界紧集内。最后,应用高机动导弹的位置跟踪控制验证了该方法的有效性。     

不确定非线性系统SISO的综合终端滑模跟踪控制器及扩展状态观测器

对带有线性动力学性能和非线性动力学性能及带有系统内部不确定因素和外界扰动因素的单输入单输出系统,本文给出了终端滑模跟踪控制方法。由于该系统状态难以测量,本文将系统内部未知的复杂非线性动力学因素及系统外界扰动因素统称为"总扰动",并视其为系统模型的增广状态。该增广状态及系统状态可以通过一个线性扩展状态观测器同步评估出来。本方法的特点是设计这样一个观测器以保证近似误差一致最终有界于一个半径为设计参数的函数的球内,该球半径可以通过优化设计参数达到任意小的程度。基于所设计的线性扩展状态观测器的输出,文中给出了保证系统输出密切跟踪所需信号的终端滑模控制器,数值模拟的结果表明所给出的控制器是有效的。     

一类MIMO系统的自适应模糊观测器设计

针对一类MIMO非线性状态不可测系统,提出一种基于观测器的自适应模糊控制方法。该方法应用＂主导输入＂的概念,同时考虑了函数逼近误差和系统外扰的存在,假设了该系统逼近误差和系统外扰有界但界未知的情况;并探讨了自适应模糊控制器的参数自适应律由跟踪误差和逼近误差共同进行调节。基于李亚普诺夫函数证明了闭环系统的所有信号是有界的,并且跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性。     

具有状态约束的机电伺服系统自适应鲁棒控制

针对执行器动态及其状态受限、状态中存在测量噪声的问题,为伺服系统设计了一种基于非线性高增益观测器的自适应非线性鲁棒跟踪方法.基于系统位置测量值设计高增益观测器,利用滤波器消除噪声对观测器精度的影响,采用自适应律估计观测器增益,以保证观测器的鲁棒性.在设计过程中,引入一种新的障碍Lyapunov函数,以限制中间控制信号的幅值而满足系统对状态变量的约束要求,并通过Lyapunov方法验证了闭环系统的一致有界稳定性.结果表明,所提出的方法能够准确估算负载位置和速度.与传统的控制方法相比,其所观测的信息量较充分、估计精度较高、抗干扰能力及参数变化的鲁棒性较强.     

具有输入饱和的电液伺服系统反步位置跟踪控制

针对具有输入饱和的电液伺服系统,设计一种基于干扰观测器的反步位置跟踪控制器。利用干扰观测器对系统中由外部扰动、参数不确定等引起的未知复合干扰进行估计,同时利用跟踪微分器估计虚拟控制量的微分信号,有效降低控制器复杂性。基于Lyapunov稳定性理论证明在所设计控制器的作用下,闭环系统所有信号一致最终有界。最后对某650 mm轧机电液伺服系统进行仿真,验证所提方法具有较好的跟踪性能。     

双足步行机器人模型解耦及控制

本文在双足机器人作平稳步行的假设下，建立了解耦的上身躯和两腿的模型，并基于奇异摄动理论在直角坐标系下给出了平稳步行的控制方法，同时在证明摄动方程稳定的前提下，建立了非线性控制器，解决了快速性和无超调之间的矛盾。     

基于ZMP的双足机器人稳定性分析

引入双足机器人研究中一个重要物理量--零力矩点ZMP(Zero Moment Point),研究其计算和测量方法,利用其分析双足机器人在单腿和双腿支撑时的作用范围,最后在二维和三维平面内对机器人的ZMP计算进行探讨,为稳定步态的设计做了理论铺垫.     

倾转旋翼飞机直升机模态短舱倾转飞行控制

为了研究倾转旋翼飞机短舱倾转过程中的飞行控制问题,提出了一种基于线性规划的动态逆方法,以实现直升机模态下短舱小角度倾转时的姿态和速度控制。建立了倾转旋翼飞机简化的纵向非线性模型,以短舱角、旋翼纵向周期变距和总距作为控制输入,使用基于线性规划控制分配的动态逆方法设计了控制器。仿真结果表明:飞机在执行姿态或速度指令时,在无输入饱和和输入速率饱和的情况下能以最快速度完成倾转。该方法能完成要求的控制任务,闭环系统稳定,稳态性能好,有一定的鲁棒性。     

双足机器人稳定性控制的定性映射描述

双足步行机器人的自由度大,具有高度的灵活性以适应环境,这就给稳定性的研究与实现提出了很高的要求。当前,双足机器人的步频加快、步幅增大以及奔跑功能的实现急待理论突破的指导。运用定性映射数学表达,尝试对双足机器人进行更有效地实时控制以实现动态稳定,设计了一个实时调整动态参数的稳定性控制系统,以实现非线性逼近双足机器人期望零力矩点ZMP(zeromomentpoint)轨迹,从而保证了步态的可靠性和系统的抗干扰能力。相比其他的控制方法,此方法更简单、精确,也有利于编程的实现。     

基于自适应网络的动态双足机器人模糊控制

提出一种基于步态规划分级结构的自适应网络模糊推理系统控制策略,该方法不需要确定双足机器人运动学和动力学模型.以一种动态双足机器人为例,建立机器人的Sugeno模糊模型,对机器人系统的不确定上界进行自适应参数估计,采用自适应控制器逼近未知不确定界,解决了一类非线性系统的稳定控制问题.控制器的设计只要求不确定性满足匹配条件,而无需知道不确定界,能够处理不确定参数变化范围更广的情况,减少控制系统设计中的保守性.设计的分级控制系统可以学习试验的输入输出数据,从而在动态平衡下进行行走.同时,模糊控制器的进一步在线学习能力可以显著地改善步行机器人的动态性能.     

工业机器人通用控制器研究开发

本文对机器人控制器的体系结构和发展进行了论述,针对传统机器人控制器所采用的上下两级的分级控制结构,阐明了改进意见,提出了一种新的机器人控制器的硬件体系结构。     

时延遥操作系统的从端预测无源控制

在传统的波控制器基础上,用线性两点预测与五点二次预测凸联合的方法对从端的期望速度与反馈力进行在线预测,并用此预测值指导从端机器人的动作,使其具有一定的自主性.当其与环境的接触力发生突变时,则停止预测,并适当回退其动作,等待操作者的指令.在从端设计了一个无源控制器用来吸收多余能量,以保证从端无源性,从而保证加入预测器后系统稳定.仿真实验表明,如果环境模型精确,安全系数选取适当,与传统的波控制器相比该方法能将系统的操作性能提高一倍以上.     

基于帧描述及ZMP的双足机器人步态发生器

为了提高仿人双足机器人行走的稳定性及自主性,提出一种基于帧描述及位姿变换的双足步行机器人新型步态生成方法,该方法将一个行走周期细分为14帧,根据机器人的实际结构尺寸并利用几何约束进行步态规划及规划合成。然后根据ZMP(zero moment point)理论及位姿矩阵算法,对所得到的数学模型以及行走过程中的稳定性、智能性等进行了仿真研究。在此基础上完成了基于嵌入式系统的双足机器人系统平台,最后在平台上的实验及仿真结果验证了所提出规划方法的有效性。     

基于力信号和智能控制的电解加工间隙检测与控制

采集真实电解加工过程中阴极表面上的力信号,利用小波变换对采集的信号进行降噪处理,得到一条随着间隙减小而光滑增大的力信号趋势曲线.用这些力-间隙数据对训练一个BP神经网络,通过训练好的网络和在线测得的力实现间隙的在线预报,并设计了一个模糊控制器.利用上述从试验中获得的间隙-力关系训练另一个BP神经网络,实现间隙向力信号的映射,把间隙的误差转化为力的误差及误差的变化信号,以此作为模糊控制器的输入,以加工电压的增量作为模糊控制器输出,实现对间隙的控制.在Matlab的simulink模块中建立了由神经网络、模糊控制器和电解加工系统联合组成的智能控制系统的仿真模型,进行了仿真试验,试验结果表明对间隙的控制效果满意,特别是快速性和鲁棒性好.     

机器人步态算法仿真研究

以仿人机器人双足步行为研究重点,实现了线性倒立摆步行规划和正逆运动学算法。推导出机器人机械结构对线性倒立摆步行参数的约束条件,并采用遗传算法探索参数空间以得到可行、稳定、快速的步行模式。最后,在该仿真平台上验证了步态生成算法的有效性。