带重力补偿的机器人分散自校正控制器

本文通过引入重力补偿,提出了一种有效的机器人分散自校正控制器。在一典型三自由度机器人上,在强负载扰动下对该控制器进行了仿真检验,仿真结果表明,该控制器控制效果良好。     

不确定时变时滞组合系统的鲁棒分散控制

研究一类含有时变状态时滞,不确定性满足范数有界条件的不确定组合系统的状态反馈鲁棒分散控制问题·设计出线性无记忆状态反馈分散控制器使受控系统在平衡点处渐近稳定·基于Riccati方程方法,得到了这类不确定时滞组合系统可状态反馈镇定的一个充分条件·通过解一组代数Riccati矩阵方程,即可得到镇定受控系统的状态反馈控制器·由于所得控制器与时滞无关,因此结果可以用于时滞未知的情况·最后给出一个数值例子验证了结果的有效性·     

全局稳定的机器人鲁棒自适应分散跟踪控制

提出一种全局稳定的鲁棒自适应分散控制策略,用于不确定性机器人的轨迹跟踪．该控制器由一个线性ＰＤ 分散反馈＋ 补偿不确定动力学的非线性自适应分散反馈构成．仅需要了解各关节输出的位置及速度状态,就能够克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,保证全局的渐近稳定．二自由度机器人的仿真证明了该法的有效性．     

不确定广义非线性关联大系统的分散鲁棒控制

考虑了一类具有相似结构的不确定广义非线性关联大系统,利用Lyapunov稳定理论和矩阵理论,借助广义大系统的分解原理研究了该类系统的分散镇定问题.运用Lyapunov方程的方法结合矩阵的范数性质得到了系统可镇定的条件,并给出了一种分散鲁棒镇定控制器的设计.同时,获得了不确定广义非线性关联大系统及各个孤立子系统同时渐近稳定的不确定量的范数界.     

对非模型化非线性相关系统的分散控制

阐述了对非模型化非线性相关系统分散控制的原理,给出了控制过程的数学模型,介绍了分散控制器的组成。控制方案的基本思想是用状态导数的积累偏差来表示各子系统间的非线性与关联作用。应用在线跟踪技术,建立各子系统的偏差模型,采用通常的最优控制方法来求其最优解。协调各子系统,使其在复合系统内均达到最优,并能满足相互制约的关系,最后实现整个系统的品质最优化。     

一类H型双驱龙门架系统的分散输出反馈抗干扰控制

针对一类H型双驱动龙门架系统，在受其建模误差、不确定的参数以及其他的不确定干扰因素影响的条件下，研究了该系统的分散输出反馈抗干扰控制问题。以双驱龙门架系统中的两个平行滑块为研究对象，首先，通过适当的坐标变换将系统转化为两个互联的子系统；其次，在对各个子系统的集总干扰进行扩张的基础上，利用广义比例积分观测器技术和输出反馈占优技术，为各个子系统设计了系统的观测器和抗干扰控制器；最后，严格的理论分析表明，在所给的控制方法下，可以使整个闭环系统的跟踪误差以指数收敛到任意小的区域内，并通过仿真实验验证了算法的有效性。