自由漂浮双臂空间机器人基于RBF神经元网络的关节运动自适应控制

讨论了自由漂浮双臂空间机器人关节运动的控制问题.由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了自由漂浮双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对自由漂浮双臂空间机器人进行了神经网络系统建模;之后针对双臂空间机器人系统所有惯性参数均未知的情况,设计了自由漂浮双臂空间机器人基于RBF神经元网络的关节运动自适应控制方案.提出的控制方案不要求系统动力学方程具有惯常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,所以更适于实时、在线应用.系统数值仿真证实了该控制方案的有效性.     

双臂空间机器人的自适应鲁棒性联合控制

讨论了自由漂浮双臂空间机器人系统关节轨迹跟踪的控制问题.由于载体位置与姿态均不受控制,空间机器人系统控制方程失去了关于惯性参数的线性关系,给控制系统设计带来极大的困难.借助于增广变量法--即恰当地扩展系统的控制输入与输出,成功地克服了上述难点.以此为基础,针对机械臂惯性参数不确定与末端抓手持有载荷参数未知的情况下,设计了自由漂浮双臂空间机器人系统关节轨迹跟踪的自适应鲁棒性联合控制方案.系统数值仿真,证实了上述控制方案的有效性.     

空间机械臂关节运动的自适应模糊补偿控制

讨论了本体位置与姿态均不受控制情况下,漂浮基空间机械臂关节空间轨迹跟踪的控制问题。结合系统动量及动量矩守恒关系并利用拉格朗日方法,建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,针对空间机械臂末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了一种标称计算力矩控制器附加自适应模糊补偿控制器的复合控制方案;即通过自适应模糊补偿控制器来弥补系统未知参数对标称计算力矩控制器的影响,以确保存在未知系统参数情况下整个闭环控制系统的渐近稳定性。提到的控制方案能够有效地克服系统未知参数的影响,控制漂浮基空间机械臂的两个关节稳定地跟踪关节空间的期望轨迹;并具有不需要测量和反馈空间机械臂本体的位置、移动速度、移动加速度以及姿态角速度、姿态角加速度的显著优点,同时也不要求系统动力学方程关于系统惯性参数呈线性函数关系。通过系统数值仿真证实了方法的有效性。     

漂浮基空间机械臂基于速度滤波器的鲁棒控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,自由漂浮空间机械臂基于速度滤波器的姿态、关节协调运动鲁棒跟踪控制问题。系统动力学分析的结果表明,结合系统总质心定义得到的系统动力学方程为系统惯性参数的线性函数,而由动力学方程得到的控制方程系数也可以表示为一组适当选择的惯性参数的线性函数。以此为基础,针对末端抓取载荷未知及仅有精确姿态、关节位置反馈的情况下,利用速度滤波器生成关节空间的伪速度,设计了基于伪速度的关节轨迹鲁棒跟踪控制方案。该控制方案的显著优点为不需要测量、反馈漂浮基的位置、移动速度、移动加速度和载体姿态及各关节铰的转动速度、转动加速度。系统的数值仿真,证实了方法的有效性。     

具有时变扰动不确定系统的对偶自适应控制

对一类具有参数不确定性以及时变外部输入扰动的线性系统的控制方法进行了研究 :(1)提出了一种系统参数和扰动的联合辨识实时辨识方法 ,即在不需预先知道扰动模型的情况下 ,同时估计被控对象参数与外部输入扰动 ,并根据辨识结果对输入扰动进行实时补偿 ;(2 )设计了一对偶自适应控制器 ,该控制器具有控制与学习的双重作用 ,能够克服系统参数不确定性影响 ,且防止了传统自适应系统可能有的“关断” ,“终止”和“猝发”等不良现象 ,从而增强了自适应控制系统的鲁棒性。最后通过仿真例子验证了算法的有效性。     

跳跃机器人模糊自适应轨迹跟踪控制

从受完整约束和非完整约束的腾空相到仅受完整约束的站立相,利用空间浮动基,分阶段建立了类人机器人非规则运动-跳跃运动通用动力学模型;基于Lynapunov方法设计自适应率,研究了跳跃机器人模糊自适应轨迹跟踪控制,保证跟踪收敛和闭环系统的渐进稳定。仿真研究表明,跳跃机器人通用动力学模型为空间机器人建模提供参考;模糊自适应与计算力矩混杂模型轨迹跟踪控制改善了系统自适应性,丰富了非规则运动的姿态控制和稳定性分析方法。     

6自由度柔索并联机器人的动力学建模与抗扰控制

大型射电望远镜柔索-馈源舱粗调子系统的改进方案通过8根柔索长度的协调变化来控制馈源舱的6自由度运动.首先进行了该机器人的运动学分析,并分别建立了末端执行器和驱动系统的动力学模型;其次,考虑柔索强度和电机负荷的约束条件,给出了以索力范教为目标实时优化求解索驱动力的方法;在此基础上,针对系统的非线性、强耦合特点以及随机风荷对系统的扰动,提出了-种新的复合控制策略.即利用基于绳长关节空间的PD修正前馈控制器引入非线性状态反馈补偿,通过干扰观测器观测外部扰动对电机跟踪性能的影响,进行振动抑制.数值结果表明方法的有效可行.     

双柔臂空间机器人运动、振动一体化抗死区控制

探讨漂浮基双柔臂空间机器人存在关节力矩输出死区与外部干扰时的姿态角度运动跟踪及柔性抑振的控制问题。引入含有刚性运动与柔性模态的混合轨迹概念,提出基于运动、振动一体化的积分滑模神经网络自适应控制方案。此方案的优点是不但通过补偿项消除了死区斜率与边界参数不确定及最优逼近误差上确界未知的影响,确保了刚性运动的鲁棒性,而且能同时主动地抑制两臂杆的柔性振动,从而提高轨迹跟踪性能。仿真算例结果表明方案能有效地实现运动、振动一体化控制。     

具有一种新的图像雅可比矩阵估计方法的无定标视觉伺服

对于基于图像的具有手眼或固定摄像机模式的视觉伺服,考虑机器人的运动学及动力学特性,在摄像机的内外参数未知的情况下,提出了一种直接自适应控制方案实现位置控制或轨迹跟踪;利用矩阵变换的方法使得图像雅可比矩阵的组成元素线性地出现在闭环动力学方程中,从而设计了一种新的自适应估计方法在线估计图像雅可比矩阵;利用李亚普诺夫的方法证明了图像误差的渐近收敛性。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于ESO的无人直升机轨迹鲁棒跟踪控制

围绕无人直升机实际飞行中的不确定性问题,将扩张状态观测器(extended state observer, ESO)与自适应反步法相结合设计控制器来实现无人直升机轨迹的鲁棒跟踪控制。首先,建立了无人直升机的数学模型,建模过程中考虑未建模动态、模型简化误差、外界大气扰动以及燃油消耗导致的惯性参数摄动等多种不确定性来源。同时,将主旋翼一阶挥舞动态耦合进无人直升机6-DOF刚体动力学方程,建立了简洁且又反映无人直升机旋翼挥舞这一重要特征的等效模型。然后,基于ESO和自适应反步法设计了位置控制器、姿态控制器以及力矩控制器,其中利用自适应策略对无人直升机质量及惯性矩阵等慢变摄动参数进行估计,利用ESO对未建模动态及外界阵风等高频扰动进行观测,并通过前馈补偿实现对系统不确定性的综合抑制。最后,通过数值仿真验证了方法的可行性和有效性。仿真结果表明,该方法比纯自适应反步法具有更高的不确性抑制效率和控制精度,能够实现无人直升机在多种不同类型扰动同时作用下轨迹的鲁棒跟踪控制。     

A Composite Adaptive Fault-Tolerant Attitude Control for a Quadrotor UAV with Multiple Uncertainties

In this paper, a composite adaptive fault-tolerant control strategy is proposed for a quadrotor unmanned aerial vehicle(UAV) to simultaneously compensate actuator faults, model uncertainties and external disturbances. By assuming knowledge of the bounds on external disturbances, a baseline sliding mode control is first designed to achieve the desired system tracking performance and retain insensitive to disturbances. Then, regarding actuator faults and model uncertainties of the quadrotor UAV, n...     

基于超螺旋滑模的船载稳定平台镇定控制

针对存在动态不确定与未知外界扰动的船载稳定平台, 提出基于超螺旋扩张状态观测器(super-twisting extended state observer, STESO)的超螺旋滑模(super-twisting sliding mode, STSM)镇定控制方案。构造STESO, 为平台的动态不确定以及未知外界扰动引起的总扰动提供在线估计, 再依据超螺旋算法设计船载平台STSM镇定控制律, 使得船载平台上支撑面渐近调节于惯性空间中某一期望的位姿不变。仿真及比较结果验证了所设计的船载平台镇定控制律具有较高的鲁棒性、扰动估计精度及镇定控制精度。     

舱内动环境对捷联惯导外杆臂误差补偿影响机理分析

分析飞行器舱内复杂动环境对捷联惯导的影响是提高惯性导航精度的技术难题之一。在仅考虑横向振动和线性系统的假设前提下,将舱内捷联惯导等效为简支欧拉梁和阻尼弹簧振子混合系统,给出了舱内动环境条件下的动力学微分方程并求解其响应,得出作为确定性矢量处理的外杆臂随混合系统响应出现随机变化是造成捷联惯导加速度计外杆臂误差补偿不完全的重要原因,结合外杆臂误差的计算方法,推导了其随机变量的数字特征和动环境下误差表达式。在此基础上,通过仿真飞行计算,分析了外杆臂误差补偿不完全对导航迭代解算的影响。     

机器人位置/力混合鲁棒自适应控制

提出一种机器人位置/力混合控制的鲁棒自适应算法,利用自适应算法调节机器人系统的未知参数,为了避免在外界干扰作用下引起自适应参数的漂移,在参数自适应律中引入死区,使自适应控制器具有较强的鲁棒性能,滑模控制消除了死区自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力,使机器人末端执行器能够沿环境约束运动,并与约束表面保持期望的接触力,保证了位置和力轨迹跟踪的鲁棒性与精确性。二连杆机器人的仿真分析说明了算法的有效性。     

空间目标天基监视分布式仿真系统设计

以HLA在航天系统仿真领域的广泛应用为背景,设计了基于HLA的空间目标天基监视分布式仿真系统。在系统架构层面,设计数据层、模型层、任务层的分层结构。在系统设计方面,设计仿真控制成员、天基监视成员、光学载荷成员、空间目标成员和视景仿真成员,建立天基监视系统中的轨道动力学及机动模型、姿态动力学与控制模型、载荷指向及目标成像模型。在系统实现方面,基于RTI进行系统集成。应用Vega Prime和OpenGL实现天基监视视景仿真和光学成像仿真,完成空间目标天基监视任务的仿真验证。     

伺服系统模糊滑模控制器的设计与仿真

将模糊逻辑控制与滑模控制相结合，给出了一种模糊滑模控制器的设计方法。并针对伺服系统具有参数变化范围大、干扰源多等特点，设计了基于模糊滑模控制的伺服系统的结构。最后将该方法用于某机器人的机械臂的控制，并在参数大范围变化、正弦扰动作用等条件下进行了仿真。仿真结果表明，模糊滑模控制能有效地削弱传统滑模控制的“抖动”现象，并且在一定条件下具有很强的鲁棒性。     

航天器的自适应鲁棒姿态控制器设计

针对带有转动惯量不确定性和干扰的航天器姿态控制问题,提出了一种基于鲁棒自适应方法的解耦控制算法。首先,将航天器模型变换成3个子回路分别进行控制器综合,并利用自适应方法对模型中的不确定参数进行补偿。然后,将外干扰力矩和自适应补偿误差视为复合扰动,通过鲁棒控制算法对其进行抑制,保证了姿态跟踪误差在期望的范围内。最后,数字仿真结果表明了所设计的控制器在处理航天器姿态控制问题的正确性和有效性。     

使用模糊转换器的并联机器人神经元控制

针对液压并联机器人系统存在的大不确定性及干扰,特征参数随工况及环境的变化而产生大幅度变化的特点,本文将模糊信息处理与神经元非模型控制方法相结合,设计出一种模糊转换器,提出了使用模糊转移器的神经元控制方法,对机器人的液压主动关节进行控制。仿真实验表明,这种非模型控制方法具有很强的鲁棒性和自适应性及抗干扰能力,是一种有效的液压并联机器人控制新方法。     

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,...