基于反演的不确定非线性系统自适应滑模控制

针对一类参数半严格反馈形式的非匹配不确定非线性系统,基于反演设计方法和滑模控制技术,研究了其在非匹配未知参数和非参数不确定性下的跟踪控制问题,提出了自适应反演滑模控制策略,实现了不确定非线性系统的鲁棒输出跟踪.本方法允许系统同时存在匹配和非匹配的参数不确定性及非参数不确定性,而且考虑了控制增益的不确定性,通过增益参数的设计还可实现滑模面到达时间的调节,并进一步削弱了抖振.仿真算例验证了理论的有效性.     

不确定非完整AGV的自适应反演滑模控制

提出了一种(2,0)型受非完整约束的自动导向车( AGV)的轨迹跟踪控制方案.该方案针对AGV复杂非线性动力学系统,应用输入—输出非线性反馈控制进行线性化,针对AGV的模型参数不确定性和外部未知干扰,结合从执行器输出的总体不确定动力学模型,采用基于李亚普诺夫方法设计的自适应反演滑模控制器进行伺服补偿,保证系统稳定和渐近...     

基于海流观测的欠驱动AUV自适应反演滑模轨迹跟踪

欠驱动自主水下航行器AUV在定深的海域中航行,其模型水动力参数存在不确定性,同时还遭受海流等外来因素干扰,对欠驱动AUV的轨迹跟踪精确带来极大的挑战.本文研究海流环境中欠驱动AUV水平方向上的轨迹跟踪控制问题,通过定义固定坐标系和随体坐标系间的转化关系,将海流速度引入欠驱动AUV运动学和动力学方程,建立海流环境中欠驱动AUV的运动学模型和动力学模型;结合期望轨迹得到欠驱动AUV的轨迹跟踪误差方程.在控制器的设计过程中引入自适应率,得到AUV水平面轨迹跟踪的自适应反演滑模轨迹跟踪控制器(ABSMC),同时为降低海流因素对AUV航行轨迹带来的偏差,设计海流观测器对环境中海流速度进行估计.仿真结果表明,该控制器可实现对由水动力参数不确定和外界时变干扰共同组成的系统总不确定性的估计,并弥补传统反演滑模控制理论中需要精确的模型参数和扰动信息的不足,且海流观测器可提升AUV轨迹跟踪的精度.在理论上证明了由海流观测器和轨迹跟踪控制器共同组成的AUV级联控制系统为全局渐进稳定;仿真对比结果显示所提出的基于海流观测的自适应反演滑模控制器能够克服欠驱动AUV模型中水动力参数不确定性、海流干扰及其他未知干扰的影响,跟踪性能优于基于海流观测的反演轨迹跟踪控制器(BTC).     

自适应反演控制在一类非线性系统中的应用

针对一类不确定性上界未知的非线性系统,提出一种自适应反演控制方法.建立了一类带有外界扰动的不确定非线性系统的数学模型.将复杂的非线性系统分解成不超过系统阶数的子系统,采用反演思想,并用自适应更新律对非线性系统不确定性上界进行估计,设计了自适应反演控制器并证明了李亚普诺夫稳定性.采用所设计的控制律使非线性系统的输出能跟踪期望的轨迹,具有一定的鲁棒性.用数值仿真验证了所设计控制器的良好跟踪性能.     

AUV模型解耦水平运动多控制器联合控制

为了解决自治水下机器人(AUV)的水平面轨迹跟踪控制问题,提出一种基于解耦模型的多控制器联合控制方法.建立AUV水平面三自由度运动模型并进行模型解耦,将每个自由度都只保留主变量,模型中的交叉耦合项和模型不确定性都当做外干扰项来考虑;对解耦后的AUV运动模型进行轨迹跟踪控制器的设计,针对AUV各个自由度的特点,为轴向和侧向运动设计自适应反演滑模控制器,为艏向运动设计带有干扰观测器的自适应终端滑模控制器;通过公式推导,利用李雅普诺夫理论证明了系统稳定性和误差的收敛性.仿真实验证明:所设计的轨迹跟踪控制器具有较强的鲁棒性能,系统能够实现对平面轨迹的精确跟踪且能够在规定的有效时间内实现对艏向角的精确跟踪.     

具有参数不确定的移动机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有参数不确定性的非完整移动机器人轨迹跟踪问题.综合考虑了移动机器人的运动学和动力学方程,首先采用输入-输出反馈线性化方法得到具有不确定性的线性化模型,系统中的不确定性满足匹配条件;然后基于积分滑模控制的思想设计了鲁棒轨迹跟踪控制器,保证了系统在整个响应过程中的鲁棒性,并且分析了参数不确定对控制器的影响,给出了一个闭环系统稳定的充分条件;最后对系统具有较大的参数摄动进行了仿真试验,结果表明所设计的控制器能够保证移动机器人有效性地跟踪期望轨迹.     

带摩擦补偿的滚珠丝杠副进给系统自适应滑模控制

为了提高滚珠丝杠副进给系统的跟踪性能,采用了带摩擦补偿的自适应滑模控制方法.基于滚珠丝杠副进给系统轴向振动特性建立了两自由度的质量模型,根据模型的状态方程设计了系统的反演滑模控制器,考虑到外界干扰的影响设计了带自适应律的自适应滑模控制器.采用基于Stribeck摩擦模型的摩擦补偿方法和遗传算法对滚珠丝杠副进给实验台的Stribeck摩擦模型进行了参数辨识.采用建立的控制方法在实验台上进行了轨迹跟踪实验.实验结果表明:在没有使用摩擦补偿情况下自适应滑模控制器最大跟踪误差为31.85μm;使用带摩擦补偿的自适应滑模控制器,其最大跟踪误差减小为15.55μm.实验结果证明了针对滚珠丝杠副进给系统轴向振动特性模型设计的自适应滑模控制器具有较高的跟踪性能,并且采用带摩擦补偿的自适应滑模控制方法显著提高了滚珠丝杠进给系统的跟踪精度.     

伺服系统中滑模变结构控制器的设计

针对伺服系统中包含非线性和参数不确定性问题,依据滑模变结构控制理论,提出了基于指数趋近率的滑模位置控制器设计方法,建立了被控系统的数学模型。最后给出了采用极点配置方法确定切换函数。     

基于终端滑模的多关节机器人跟踪控制

针对具有不确定性干扰的多关节机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了全局有限时间跟踪控制器设计;首先,根据多关节机器人动力学模型的特点,基于非奇异终端滑模控制技术并利用滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器;在该控制器的作用下,跟踪误差不仅能够在有限时间内从任意初始状态到达滑动面,而且也能在有限时间内沿着滑模收敛到原点;其次,由于所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象;针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而消除了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性。     

空间机器人的SVM非线性补偿滑模控制研究

为提高机械臂末端跟踪目标轨迹速度, 提出了一种基于SVM(Support Vector Machine)非线性模型估计的滑模控制方法。该方法通过SVM对参数不确定非线性项进行估计, 对空间机器人动力学模型进行补偿。这种从整个闭环系统稳定性出发设计的SVM非线性补偿滑模控制器, 不需要确切的数学模型, 从而提高了快速跟踪目标轨迹, 减小跟踪误差的动力学系统性能。仿真结果验证了该控制方法的有效性、可行性。     

仿人机器人的非奇异终端滑模控制

目前,仿人机器人代替人类在工业、矿山安全作业等方面起到了至关重要的作用,而机器人稳定性控制技术的进一步提高,则尽可能的避免了由于机器人操作失误所带来的危害.针对具有不确定性干扰的仿人机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了设计的全局有限时间跟踪控制器.首先,利用拉格朗日法建立了5连杆仿人机器人的动力学模型,基于非奇异终端滑模控制技术并利用终端滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器.其次,由于 所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象.针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而减少了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性.     

基于视觉和后推方法的智能车轨迹跟踪控制

通过基于视觉的车道标志线识别系统建立智能车的期望跟踪轨迹,并将智能车运动学模型转换为链式系统模型,同时利用Backstepping方法设计控制律,克服了动态反馈线性化的方法设计的控制器维数较高以及滑模变结构控制器会呈现高频的抖振的缺点。通过仿真试验表明该方法得到了较好的轨迹跟踪控制效果和良好的全局稳定性。     

可重构机械臂自适应反演模糊滑模控制

为解决可重构机械臂各关节的位置跳变所导致的速度跳变问题,本文提出了基于生物启发策略的自适应反演快速终端模糊滑模控制方法.首先,利用模糊系统的万能逼近属性去估计机械臂各子系统中的不确定项及子系统间的耦合关联项;其次,在设计反演控制器时,引入生物启发模型,将由机械臂位置跳变所导致的虚拟速度跳变限制在一定范围,得到虚拟的中间变量,从而用它去代替控制律中的轨迹跟踪误差,保证了位置跳变时其轨迹跟踪输出依然平滑.该方法在不改变控制参数的前提下可解决不同构形可重构机械臂的位置跳变问题,最后通过对不同构形可重构机械臂的仿真验证了所述结论.     

一类不确定非线性系统的模型偏差补偿跟踪控制算法

针对一类带有系统未建模动态和干扰的不确定仿射非线性系统,基于滑模变结构控制和模型偏差补偿控制的思想,给出一种轨迹跟踪数字控制器的实现方法.在采样周期足够小的情况下,利用连续时间系统的前向Euler近似离散模型,首先推导出等价控制项作为前馈控制.然后将导出的状态误差修正项和模型偏差补偿项代替滑模控制中的切换函数,其中状态误差修正项用来保证状态误差趋于零,模型偏差补偿项用来补偿系统的未建模动态和干扰的不确定性,从而既保证了控制系统的鲁棒性,又消除了抖动现象.最后通过构造Lyapunov函数,证明了该控制算法的稳定性,同时以两连杆机械臂的轨迹跟踪为目标的仿真实验也说明了此数字控制器的有效性.     

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.     

欠驱动船路径跟踪的反演自适应动态滑模控制方法

针对欠驱动水面船的路径跟踪控制系统,提出一种反演自适应动态滑模控制方法。该系统由船舶艏摇非线性响应模型和Serret-Frenet误差动力学方程组成,并考虑建模误差和外界干扰力等不确定性。经过简化处理,将原欠驱动系统的控制问题转化为非线性系统的镇定问题。同时,基于反步方法和动态滑模控制理论,设计自适应动态滑模控制器。通过理论分析,证明在该控制器作用下,路径跟踪控制系统是全局渐近稳定的。仿真试验表明:该控制器对系统参数摄动和外界干扰不敏感,具有强鲁棒性和自适应性。     

具有未知侧滑和打滑的WMR强化学习自适应神经网络控制

利用反演设计,提出一种强化学习自适应神经网络轮式移动机器人(WMR)轨迹跟踪控制方法.首先在极坐标下建立WMR的轨迹跟踪误差模型,并基于此设计运动学控制器.然后,针对WMR动力学系统,设计自适应神经网络控制器.结合强化学习机制,同时对系统未知侧滑、打滑和模型不确定性进行优化补偿,并引入鲁棒控制项来消除补偿误差的影响,进一步提高了控制效果.所提控制方法使得闭环系统稳定,且最终一致有界收敛,其有效性通过数值仿真结果得到了验证.     

有效因子融合的可重构机械臂分散容错控制方法

针对含有动态摩擦的可重构机械臂轨迹跟踪执行器部分失效故障的问题,提出一种基于有效因子融合的分散反演滑模容错控制方法。将可重构机械臂的每个关节模块考虑成一个子系统,将有效因子融合到子系统动力学模型中。基于Lyapunov稳定性理论,子系统误差状态空间分别采用了反演思想和终端滑模进行控制器设计,并利用径向基函数(RBF)神经网络估计系统模型的不确定项和交联项,自适应地补偿了神经网络的估计误差。最后,数值仿真结果表明了提出的分散容错方法的有效性。     

基于NDO的高阶非线性系统自适应反推滑模控制

针对一类高阶非匹配不确定非线性系统轨迹跟踪问题,将反推控制和滑模控制相结合,设计一种基于非线性干扰观测器(NDO)的自适应反推滑模控制方案.通过设计每一步的李雅普诺夫函数保证闭环系统全局渐进稳定,且跟踪误差一致且有界.设计NDO对非匹配干扰进行补偿,建立系统建模误差自适应律并引入双曲正切函数.仿真表明:闭环系统能够实现对指定轨迹的稳定跟踪,且对非匹配干扰和建模误差同时具有鲁棒性,并有效降低控制抖振.     

基于Lyapunov稳定性的爬壁机器人路径跟踪双环滑模控制

针对爬壁机器人路径跟踪控制问题,提出一种双环滑模控制算法。该算法是以建立的爬壁机器人运动学模型为基础,设路径跟踪偏差信息为滑模切换函数,结合backstepping思想设计了控制率,通过Lyapunov函数验证其稳定性,实现了外环位置和内环姿态的准确跟踪。对于环境的不确定性,采用提高内环增益大于外环的方法解决。将设计的双环滑模控制器与一般滑模控制进行轨迹跟踪仿真比较,并对直线轨迹跟踪进行了实验验证,结果表明:本文设计的路径控制器能较快达到零误差跟踪,整个控制过程和过渡过程准确且平滑,所以该算法可有效提升爬壁机器人工作水平。