基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制

针对一类多输入多输出不确定非线性系统,提出一种基于模糊辨识的混合鲁棒自适应控制方法。该方法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,并从理论分析和仿真角度证明了该方法比参数自适应律仅用跟踪误差进行调节的控制器具有更好的跟踪效果,该方法加快了系统跟踪误差的收敛速度。将该算法用于两连杆机械手轨迹跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,收敛速度快的优点。     

机器人轨迹跟踪连续预测控制

针对能够描述机械手动态特性的一类特殊仿射非线性系统 ,提出了一种非线性连续预测控制器。其预测模型通过对系统状态泰勒级数展开并做适当的截尾处理获得。此外 ,证明了非线性连续预测控制器的渐近跟踪特性 ,并给出了一种改进的预测控制方案。将非线性连续预测控制器应用于二自由度机械手轨迹跟踪控制。仿真结果证明了该控制器的有效性     

一类不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪控制器

研究了一类不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪问题 ,目的是在未满足不确定性匹配条件的情况下设计精确跟踪参考轨迹的状态反馈控制器。为了补偿不确定性 ,将鲁棒输出跟踪控制器的设计问题转化为最优控制器的设计问题。证明了鲁棒输出跟踪问题的解可通过最优控制的解而得到 ,通过仿真说明了这种设计方法是行之有效的。     

基于RBF的机械手建模误差补偿自适应控制

针对机械手动力学建模误差,提出了基于RBF神经网络误差补偿的自适应控制策略。在基于逆动力学的计算力矩控制方法的基础上,对系统输入与目标轨迹进行修正,设计了两种误差补偿自适应控制器。利用RBF神经网络对修正项在线自学习,并根据Lyapunov稳定性理论建立了网络权重自适应学习律,保证了跟踪误差的收敛及系统的稳定。以平面转动双臂机械手轨迹跟踪为例进行仿真,结果表明该方法能够有效地补偿建模误差,提高了系统的控制性能并使控制系统具有对参数摄动的鲁棒性,对于机械手自适应控制具有一定的可行性。     

基于二步线性化的实验直升机模型跟踪控制

一种基于二步反馈线性化方法设计解耦跟踪控制器,应用于一个三自由度(3-DOF)直升机实验系统。3-DOF直升机实验模型是典型的高阶多输入设计的多输出系统,具有较强的通道耦合和非线性特性。基于该仿真平台,将线性化系统分解成两个子系统,定义输出为输出误差积分以实现积分控制,按照输入-输出线性化方法通过坐标变换和输入变换对其线性化模型全状态精确线性化,实现了系统完全解耦,对扩展系统按照线性LQR方法设计跟踪控制器。计算机仿真和实时控制表明系统能够很好的跟踪高度和旋转速度参考轨迹。     

不确定非线性系统的自适应输出机动控制

针对不可控不可稳定线性化的非线性系统,研究了鲁棒自适应输出机动控制问题。在未知时变参数的界未知的情况下,利用增加幂积分技术和鲁棒递推设计方法,构造了光滑自适应机动控制器。该控制器不仅能使闭环系统的输出以任意小的跟踪误差跟踪理想的参考路径,而且沿该路径还满足一定的动态任务,即可以使跟踪速度以任意小的误差跟踪预先给定的理想速度。仿真结果表明了该方法的有效性。     

输入通道带有干扰的线性时变系统控制器设计

基于Backstepping设计方法,研究了一类线性时变不确定系统的输出跟踪问题。给出了一种新的非线性控制器设计方案。该控制器设计充分考虑了系统输入通道的干扰因素,对已建模部分有任意相对阶的系统,通过选择合适的控制器设计参数,跟踪误差可以趋于原点的任意小邻域,且闭环系统的全局稳定性得到保证。实例仿真验证了所得结果的有效性。     

基于神经网络一类非线性系统自适应控制

对一类未知可控非线性仿射系统,假设其状态不完全可测。首先,利用动态回归神经网络建立其状态方程和输出方程,用Lyapunov理论证明了辩识误差∈L∞;然后,设计状态反馈控制器,使系统的输出跟踪参考输出,从理论证明了跟踪误差趋于零。最后,通过一个仿真实验验证了本方法的有效性。     

基于干扰观测器的高性能转台伺服系统内模控制方法研究

针对转台伺服控制系统,提出了一种基于干扰观测器的改进内模控制方法（DIMC）。内模控制是一种新型的先进控制方法,设计思路是将对象模型与实际对象的输出差值作为反馈,控制器逼近模型的逆,从而达到控制效果。考虑到传统的内模控制器设计方法跟踪精度不足,引入微分器构造改进的控制器,提高系统的跟踪精度。在此基础上引入干扰观测器,对摩擦进行补偿,进一步提高系统的跟踪精度。仿真研究和实验结果表明,该控制方法可以有效地提高系统的跟踪精度,并对系统参数变化和力矩扰动具有更强的鲁棒性。     

超小型旋翼机系统的输出跟踪控制器设计

针对复杂的超小型旋翼机系统，利用牛顿-欧拉方法建立了其系统动力学模型，包括了希勒翼的动力学；为了简化控制器设计，利用奇异扰动理论，把复杂的动力学模型降阶为两个子系统，即平移动力学和姿态动力学；采用非线性逆动力学设计了输出跟踪控制器。仿真结果表明该控制器能够跟踪理想的运动轨迹，并能达到稳定的内部姿态和有界的控制输入。     

基于神经网络的机械臂分散自适应跟踪控制

提出了一种适用于机械臂的基于神经网络的分散自适应轨迹跟踪控制方法。将机械臂的轨迹跟踪控制系统考虑为由多个非线性关联组成的不确定性复杂系统,采用分散控制方法进行控制器设计。在对每一子系统设计控制器时,采用直接反馈线性化,利用控制器构建伪线性系统,并引入神经网络自适应环节消除干扰、关联及逼近误差,从而使所提出的控制方法能够保证系统状态有较高的跟踪精度,且算法简单,易于实现。仿真表明,该算法能保证较高的跟踪效果。     

移动机器人的快速终端滑模轨迹跟踪控制

针对基于动力学模型描述的非完整移动机器人轨迹跟踪问题,给出了一种快速终端滑模控制器设计方法,该方法结合反演(backstepping)设计和快速终端滑模控制的思想,实现了非完整移动机器人全局快速轨迹跟踪控制,并且能够在有限时间内完全跟踪上期望轨迹。该方法将系统分解为低阶子系统来处理,利用中间虚拟控制量简化了控制器的设计,具有直观的稳定性分析,设计方法简单。仿真结果验证了该控制器的正确性和有效性。     

机器人/视觉系统非标定的平面运动跟踪

研究机器人与未标定关系的视觉传感系统之间的协调控制策略，其中目标运动及机器人跟踪运动均限定在二维工作平面。摄像机固定在工作区域中，它与机器人坐标系和工作平面之间的关系未知。机器人运动由摄像机观察到的上一控制周期中规划的手运动及目标当前位置决定，机器人与视觉系统之间的协调与它们两者之间的标定关系无关。文末的仿真显示了这一方法的有效性。     

基于模糊强化学习的双轮机器人姿态平衡控制

针对单轨双轮机器人在静止情况下存在的固有静态不稳定问题, 提出一种基于模糊强化学习(简称为Fuzzy-Q)的控制方法。首先,运用拉格朗日法建立带控制力矩陀螺的系统动力学模型。然后, 在此基础上设计表格型强化学习算法, 实现机器人的稳定平衡控制。最后,针对算法存在的控制精度不高和控制器输出离散等问题, 采用模糊理论泛化动作空间, 改善控制精度, 并使控制输出连续。仿真实验表明, 相较于传统强化学习方法, 所提方法能够显著提高控制精度, 且可以有效抑制外界干扰力矩对系统的影响, 保证系统具有一定的抗干扰能力。     

非完整移动机器人的自适应滑模轨迹跟踪控制

针对动力学模型描述的非完整移动机器人系统，研究了其在未知参数和不确定性干扰下的轨迹跟踪控制问题，基于反演技术和自适应滑模控制的思想设计了具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制律。谊控制律将系统分解为低阶子系统来处理，利用中间虚拟控制量和部分Lyapunov函数简化了控制器设计，并具有直观的稳定性分析．满足了移动机器人的轨迹跟踪要求，且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和正确性。     

火电机组免疫单神经元非线性控制方法仿真研究

针对火电单元机组控制系统,提出一种免疫单神经元非线性控制策略,并设计出一种新的非线性输出跟踪控制器.该控制器由稳定逆系统和免疫单神经元自适应PID反馈控制器组成.前者是根据逆系统方法求取的,用于提高系统的响应速度;而后者,则是利用生物免疫反馈规则,使神经元比例系数可以随工况的变化自动进行调整,用于提高系统的稳定性.通过不同负荷下的仿真结果表明,该控制策略具有较强的动态解耦能力,鲁棒洼,自适应能力以及快速稳定跟踪能力.     

一种3自由度移动机器人的跟踪新策略

在证明了3自由度移动机器人系统具有可逆性的前提下，利用神经网络α-阶积分逆系统线性化解耦能力，将严重非线性及耦合的3自由度移动机器人系统解耦成3个SISO(single input—single output)的子系统，采用线性控制理论设计了路径跟踪控制器，实现了位置和方位的独立跟踪，同时提高了控制算法的实时性。最后通过路径跟踪仿真实例验证了算法的可行性和有效性。     

Tracking controller for robot manipulators via composite nonlinear feedback law

A composite nonlinear feedback tracking controller for motion control of robot manipulators is de-scribed. The structure of the controller is composed of a composite nonlinear feedback law plus full robot nonlinear dynamics compensation. The stability is carried out in the presence of friction. The controller takes advantage of varying damping ratios induced by the composite nonlinear feedback control, so the transient performance of the closed-loop is remarkably improved. Simulation results demonstrate the feasibility of the proposed method.     

基于扩张观测器的输入受限四旋翼飞行器轨迹跟踪动态面输出反馈控制

针对速度不可测和输入受限的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,考虑系统存在模型动态不确定和外界干扰未知的情况,提出一种输入受限四旋翼飞行器轨迹跟踪动态面输出反馈控制方法。该方法首先设计非线性扩张状态观测器估计飞行器系统的速度和广义扰动,然后结合反演法和动态面技术设计动态面轨迹跟踪控制律,以降低控制算法的复杂性,同时引入双曲正切函数解决控制输入饱和问题,并构造辅助方程降低饱和效应,最后选取李雅普诺夫函数证明闭环系统所有信号一致最终有界。以大疆M100飞行器为目标进行控制仿真,结果表明,所设计的输出反馈控制器能够有效地处理飞行器系统控制输入受限、速度不可测和未知干扰问题,实现飞行器精确轨迹跟踪控制。