机器人主动柔顺恒力打磨控制方法

为了解决打磨过程中打磨控制系统存在扰动问题,设计了一种机器人力控末端执行器,并提出了一种机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法.所提方法的内环控制采用模糊变阻抗控制器,外环控制采用自抗扰打磨控制器.采用Lyapunov稳定性理论证明了所提方法的跟踪误差收敛为零.通过仿真和实验,验证了所提方法的有效性和适用性.研究结果表明：在内环控制相同情况下,与外环控制为PID控制器相比,所提出的机器人主动柔顺恒力打磨自抗扰模糊变阻抗控制方法减小了打磨过程中的力跟踪误差和位置超调量,提高了机器人打磨力控制系统的控制效果和鲁棒性,实现机器人柔顺恒力控制.     

欠驱动智能水下机器人的自抗扰路径跟踪控制

为削弱欠驱动智能水下机器人(AUV)在路径跟踪过程中遇到的外界环境干扰和载体内部信号传输干扰的影响,以某欠驱动AUV为研究目标,基于自抗扰控制技术以及在Serret-Frenet坐标系下建立的路径跟踪误差方程,结合水下机器人相关运动学及动力学方程,建立了二阶自抗扰路径跟踪控制器,并进行了与传统PID控制器的对比仿真实验.仿真实验包括水平面随机干扰下的圆路径跟踪和渐变干扰下的空间螺旋线跟踪.仿真结果表明,基于自抗扰控制技术的欠驱动AUV路径跟踪控制器能够实现相应的参考路径跟踪任务,同时,相比于传统PID控制器,自抗扰路径跟踪控制器能够更有效地抑制干扰造成的颤抖、超调等现象,具有更优的控制效果.     

未知雅可比建模的机器人视觉伺服自抗扰控制方法

针对系统标定和雅可比在线求解难问题,引入非线性状态反馈,研究一种基于自抗扰控制器(ADRC)的机器人视觉伺服控制算法.利用无模型理论和非线性自抗扰技术建立机器人"视觉-运动"空间映射,进而设计不依赖雅可比建模的视觉反馈控制器,其中采用跟踪微分器(TD)跟踪视觉空间期望特征;利用扩展状态观测器(ESO)实现未建模雅可比反...     

Movemaster—EX机器人零力跟踪控制

用六维腕力传感器（ＨＵＳＴ－Ｆ５６）检测力信号，并通过将力信号转变成机械手的位置调整量的方法，在五关节机器Ｍｏｖｅｍａｓｔｅｒ－ＥＸ上实现了顺应性跟踪控制（零力跟踪）。实验结果表明，所采用的控制算法简单实用，控制效果良好，且无需测量机械手的开环刚度。对控制参数稍加改变，便可以完成插轴入孔的装配作业。本控制系统用一台３８６微型机作为控制主机，并采用Ｃ语言编制控制程序。     

基于线性自抗扰控制技术控制器设计的控制方法

为实现无超调、无偏差且快速的风扇转速设定点控制,利用线性自抗扰控制(LADRC)技术设计设定点控制器,并将控制器进行参数整定,应用于风扇转速设定点控制中。一方面,线性扩张状态观测器(LESO)存在于LADRC中,从而具有在大范围内很好地补偿参数波动对系统输出的影响,提高了系统的控制精度与响应速度;另一方面,为突出LADRC优良控制性能,对比经典的发动机控制方法,将各方法所设计的控制器应用于风扇转速设定点控制中。仿真结果表明:在两种完全不同飞行条件下的发动机模型中,只有LADRC控制器依旧满足优异的性能,其控制输出依旧满足稳态偏差为零、无超调且调节时间小于1 s。     

改进型自抗扰控制在 DC / DC 变换器中的应用

针对 DC / DC 变换器在实际应用中不断扩大,对输入波动、响应速度、稳定性等要求越来越高,而传统的 PID控制算法无法在复杂的变换器控制系统中获得理想的控制效果,以 Buck 变换器为研究对象,提出了一种改进型自抗扰控制策略。 在基于传统的线性自抗扰控制的基础上,对其进行广义数学分析,在传递函数中引入自定义的零点,同时,对输入通道和测量的干扰,设计了测量滤波器,并设计了二阶自抗扰控制器。 最后,搭建以 DSP28377 为控制器的硬件试验平台,对比分析传统 PI 控制和改进型自抗扰控制受干扰情况下的动态性能,验证了改进型自抗扰控制的方案可行性,所提出的改进型控制策略不仅将传统的 PID 控制具有的缺点克服,又将其结构简单的特点保留。 实验结果表明:较传统的 PID 算法而言,加载过程中,调节时间减少 125 μs,超调量较少 0. 8%;减载过程中,调节时间减少 165 μs,超调量减少 2. 8%。 可以得出改进型自抗扰控制策略不但具备快速和高精度特点,还具有更好的鲁棒性和抗扰动性能。     

基于PSO的自抗扰飞行控制律参数优化方法

提出了一种基于粒子群优化(PSO)的自抗扰(ADRC)超机动飞行控制律参数优化方法.分析了自抗扰超机动飞行控制律的参数取值和调节问题,讨论了扩张状态观测器(ESO)中非线性函数的系数对系统性能的影响,并给出了系统的性能指标函数.在给定的参数范围内,采用标准的PSO算法对ESO中非线性函数的系数进行了参数优化,优化结果表明:这种算法可以按性能指标搜索到近似的最优参数.采用该算法得到的参数对超机动飞行控制律进行了数字仿真.仿真结果表明:控制律具有良好的动态和稳态性能,该参数优化方法是有效的.     

基于永磁同步风力发电系统的自抗扰控制

以额定风速以下风能的最大捕获为目标,针对基于永磁同步风力发电系统反馈线性化模型设计了一种自抗扰控制器。所设计的自抗扰转速控制器包括扩张状态观测器和非线性状态反馈控制律,前者将扰动作为扩展状态,后者将估计转速与给定转速之差通过非线性函数变换推导出控制律,并在Matlab/Simulink下搭建仿真模型。仿真结果表明,风速在额定风速以下时,自抗扰控制方法能有效实现风力发电机组的最大风能捕获。     

机器人多指手的自校正模糊控制

采用自校正模糊控制方法对北科大双拇指手进行控制。通过调整模糊控制的量化因子、比例因子及控制规则，达到双拇指手能快速响应、抓握力无超调控制，并通过分级控制实现对质量未知的物体的稳定抓握。实验证明这种控制方法与常规模糊控制相比，具有较好的控制效果。     

基于模糊推理的机器人混合控制补偿方法

提出了一种基于模糊推理的机器人混合控制补偿方法。该方法用于复杂环境装配操作的混合控制后，提高了混合控制的精度。插孔实验表明，用该方法可以有效地消除环境干扰产生的振动。     

基于ADRC的无人机纵向通道控制

根据自抗扰控制器不依赖对象的精确数学模型以及能够对系统模型内扰和外界干扰进行补偿的特点,提出了在无人机纵向通道中引入自抗扰控制器的方法。设计的自抗控制器在不同的飞行状态下,不需要改变控制器参数,就能实现对俯仰指令的精确跟踪控制,以及速度回路与俯仰角回路的解耦控制。仿真结果表明,系统具有良好的动态响应和鲁棒性。     

一种基于增强型烟花算法的自抗扰控制的机器鱼路径跟踪控制方法

机器鱼在未知水域进行路径跟踪时受到内外多种未知干扰因素的影响。自抗扰控制(auto disturbance rejection control, ADRC)具有较强的适应性、鲁棒性,是解决非线性、不确定性、强干扰、强耦合、大时滞等控制问题的一种有效方法。为了获得高质量的跟踪效果,提出基于增强型烟花算法的自抗扰控制(enhanced fireworks algorithm-auto disturbance rejection control,EFWA-ADRC)的路径跟踪控制方法。针对ADRC中参数的优化问题,采用增强型烟花算法(EFWA)在线调整,以提高机器鱼在路径跟踪过程中的抗干扰性。以多关节仿生机器鱼为研究对象,结合机器鱼的数学模型,在Serret-Frenet坐标系下建立路径跟踪误差模型,重点设计前向速度和转向速度控制率,构建基于EFWA-ADRC的路径跟踪控制系统。最后仿真与实验结果显示基于EFWA-ADRC与常规ADRC的控制方法使机器鱼分别在2.8 s、3.3 s左右跟踪给定路径,且跟踪误差分别保持在正负0.09 m、0.1 m内,相比于常规ADRC,所提出的控制方法使跟踪的稳态误差降低10%,证明提出的EFWA-ADRC控制器对受到强干扰的被控系统具有更优的控制效果。     

浅议AUV深度的自抗扰控制

文章将自抗扰控制技术引入到AUV的深度控制中,分析AUV深度控制的数学模型,并在Matlab中建立AUV深度控制的ADRC模型,进行仿真验证。结果表明,所设计的自抗扰控制器在水下机器人的定深控制方面表现出较好的鲁棒性和适应性。     

大型随动圆顶自抗扰控制方法研究

针对大型随动圆顶具有大转动惯量,且存在非线性摩擦的特点,根据自抗扰控制原理,设计圆顶随动系统控制器,提高系统的动态性能。介绍了圆顶随动系统的构成及简化模型;以及基于自抗扰控制器的圆顶随动系统设计方案,并给出了控制器参数整定方法。最后,进行了Simulink仿真和实验验证。实验结果表明,相对于传统的PID控制器,自抗扰控制器既可以保证系统在无超调的情况下快速响应,又能够抑制摩擦和死区等非线性因素对系统跟踪性能的影响,可以有效提高圆顶随动系统的动态性能。     

Movemaster-EX机器人零力跟踪控制

用六维腕力传感器(HUST-FS6)检测力信号,并通过将力信号转变成机械手的位置调整量的方法,在五关节机器手Movemaster-EX上实现了顺应性跟踪控制(零力跟踪).实验结果表明,所采用的控制算法简单实用,控制效果良好,且无需测量机械手的开环刚度.对控制参数稍加改变,便可以完成插轴入孔的装配作业.本控制系统用一台386微型机作为控制主机,并采用C语言编制控制程序.     

深海船舶动力定位的动态面复合自抗扰控制

以自抗扰控制为基础,针对其非线性状态误差反馈控制律和扩张状态观测器分别引入动态面控制及线性自抗扰控制思想进行适应性改造,设计出一种运用于船舶动力定位的动态面复合自抗扰控制器。改进的非线性状态误差反馈控制律是为了提高系统对扰动的估计能力,线性扩张状态观测器是为了在估计扰动的同时对参数的选取进行简化。仿真结果表明,改进后的动态面复合自抗扰控制器有更好的抗干扰能力,对目标值的调节时间更快,鲁棒性更强,提升了船舶动力定位的精准度。     

基于自抗扰控制的光伏并网功率调节系统

 光伏并网功率调节（PVPC）系统是将光伏并网发电和有源电力滤波合为一体的综合系统,它易受电网扰动和外部环境变化的影响,存在诸多不确定性因素。将自抗扰技术应用到PVPC系统的控制中,把系统模型中的不确定因素与外部扰动统一视为系统的未知干扰。通过扩张状态观测器对扰动进行动态观测,然后利用非线性状态误差反馈控制律进行补偿,使系统的控制律与系统内部的参数和未知扰动无关,而仅与系统的给定输入和输出有关,免去了对负载电流谐波和无功的检测,使系统控制过程得以简化。仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器能取得预期的控制效果,具有良好的动态性能和较强的鲁棒性。     

基于分数阶阻抗的机器人动态接触控制仿真

针对机器人与物理环境动态接触过程中产生的瞬态超调、跟踪响应慢和稳态精度差的问题,提出了基于分数阶的机器人阻抗控制策略。首先,分析当前整数阶阻抗控制接触过程手段依靠改变更新速率和增减弹性项来适应不同任务,设计出了更加灵活的分数阶阻抗控制。根据分数阶阻抗的固有属性设计增益系数将分数阶阻抗映射为整数阶阻抗便于计算和实际应用,并将提升整数阶阻抗控制的一些特性引入到分数阶阻抗进一步提升性能,并分析了动态调整边界。仿真结果表明,所提出的分数阶阻抗能够直接削减接触过程产生的接触力超调峰值,对系统不稳定的振荡行为有一定的抑制作用,适合机器人与动态未知环境接触交互的应用场景。     

基于自抗扰控制技术的电子节气门控制

为解决传统线性控制器无法满足汽车电子节气门控制要求的问题,利用自抗扰控制技术进行了电子节气门非线性控制器研究。首先根据博世公司的电子节气门性能指标,给出了参考过渡过程和采样时间的选取准则;然后通过将建模误差等不确定性看作加性外部扰动,利用扩张状态观测器实时估计出作用于系统的扰动总和,并给予补偿。仿真表明,基于自抗扰控制技术的控制方法能够很好地实现电子节气门的快速跟踪控制,而且具有较强的鲁棒性。     

基于自抗扰控制器的异步电机矢量控制

针对异步电机的高性能鲁棒问题,采用自抗扰控制理论,设计并实现了基于自抗扰控制器的异步电机矢量控制方案。将电机模型中的耦合项及参数摄动视为系统扰动,采用扩张状态观测器进行观测并加以补偿,简化了系统结构,提高了响应速度。为减小运算量,对自抗扰控制器的典型结构作了简化处理,使控制周期缩短约1/2,提高了实时控制性能。仿真和物理实验表明,该文研究的基于自抗扰控制器的矢量控制系统,在70%额定负载突卸情况下的动态速升仅为0.8%,动态性能优异,对转子参数变化也具有较强的鲁棒性。