仿人跑步机器人的控制与仿真

提出了仿人跑步机器人在跑步时关节力矩控制和前向速度控制的方案.对于机器人关节力矩的控制,通过推导机器人的三维动力学方程以及机器人质心和双脚的轨迹,采用阻抗控制的方法实现;对于机器人前向跑步速度的控制,通过在起跳阶段起始时刻调节"虚拟腿"与铅垂线的夹角实现,这种控制方法的优点是简单易行.最后采用虚拟样机软件ADAMS建立了仿人跑步机器人的三维模型,通过仿真证明了这种方法的有效性.     

基于仿射混杂系统控制设计的机器人导航控制

根据单纯形仿射混杂系统的可达性分析设计控制律,使机器人在平面任意两点间运行,保证其安全性并考虑其最优性.对机器人的状态空间进行三角划分,根据目标吸引原理来建立其对偶图,针对对偶图提出路径规划算法得到最短路径穿越的三角形序列.然后根据仿射系统在单纯形中的性质,提出运动规划算法,得到机器人的角速度和线速度,控制机器人穿越给定的三角形序列到达目标点.仿真结果表明了方法的有效性.     

联合MRGP和PSO的工业机器人驱动器可靠性分析

作为工业机器人的核心部件之一，驱动器失效频发，失效模式多样且具有一定相关性，给工业机器人的正常工作带来了严峻挑战。同时，工业机器人驱动器各失效模式的极限状态方程复杂，甚至一些为隐函数，这也造成了工业机器人驱动器可靠性建模的困难。为此，本文引入多维响应高斯过程(multiple response Gaussian process, MRGP)模型来刻画驱动器内各失效模式间的相关性及其极限状态方程，同时引入粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法优化MRGP模型中的超参数，结合主动学习策略，对MRGP模型进行更新迭代，直至其满足一定精度条件，形成基于MRGP-PSO的工业机器人驱动器可靠性分析方法。最后开展相关算例分析，验证了所提方法的有效性。     

气动人工肌肉的模糊小波神经网络控制

针对一种应用于医疗机器人领域的三自由度人工肌肉的非线性特性，结合模糊理论与小波神经网络，提出一种模糊小波神经网络控制器对人工肌肉驱动器进行控制。利用模糊小波神经网络的学习能力，采用梯度法搜寻控制器的最优参数。将采用模糊小波神经网络控制器与采用小波神经网络控制器及模糊神经网络控制器的控制系统仿真结果进行比较。仿真结果说明模糊小波神经网络控制器有效地改善了驱动器的静动态特性，具有更快的训练速度和更好的控制效果，是一种理想的气动人工肌肉控制方法。     

基于时延切换的遥操作机器人控制研究

针列Internet网络遥操作机器人实时控制问题,提出了一种基于时延切换的遥操作机器人控制方法.首先对网络节点间的网络时延进行测试分析,得到网络时延平移Gamma分布的种类,再通过预估网络时延分布种类的方法,预估网络时延,作为遥操作机器人系统的遥操作周期,建立主从端不同采样周期的网络遥操作机器人采样系统模型,在此基础上提出一种基于时延切换的遥操作机器人控制方法,模拟实验验证了该方法对于提高网络遥操作机器人系统的控制性能有效可行.     

飞行器栖落机动切换控制设计及其吸引域计算

针对固定翼无人机栖落过程的纵向运动,研究栖落轨迹跟踪控制问题及其相应的吸引域计算方法。首先将飞行器栖落机动过程的动力学模型沿参考轨迹线性化,并建立分段线性切换系统模型。在此基础上,结合最优控制理论与切换系统全局稳定分析方法,设计了栖落轨迹跟踪切换控制律。然后,为确定局部稳定区域从而保证飞行器能在预期时间内准确地栖落在目标区域,设计相应的平方和优化算法,计算了切换控制下的栖落轨迹吸引域。最后,对固定翼飞行器的栖落过程进行了仿真,仿真结果验证了所设计的跟踪控制器的有效性与所计算的吸引域的正确性。     

带Mecanum轮的移动机器人全向移动控制研究

分析了一种配有Mecanum轮移动机器人的全向控制方法.该方法有效的控制了Mecanum轮机器人平台,对实验对象输入的导航参量设定值(X、Y方向的平移速度与转动角度)转化为机器人各轮的控制转速设定值,并通过机器人本体仿真模块对电机以及机器人模型的仿真解算,得到机器人的实际位姿状况.再反解出移动机器人的实际导航参量,用于机器人的导航位姿闭环控制.     

多连通域Voronoi图生成算法的研究

Voronoi图作为一种重要的计算机图形学技术,在数控加工、机器人的运动规划和曲面生成等许多领域都有广阔的应用前景.研究了由直线和圆弧组成的平面多连通域Voronoi图的生成算法,提出了平面闭包的搜索算法与闭包的归一化方法,根据单连通域Voronoi图的生成算法实现了多连通域Voronoi图的构造.实践证明了上述算法的有效性与可行性.     

二维变刚度蛇形机器人的运动仿真与性能分析

针对二维变刚度蛇形机器人运动性能的研究,建立了Simulink/Adams联合仿真模型,利用仿真模型研究变刚度驱动器的阻尼系数、刚度参数及角频率对其运动能耗的影响。为实现关节轨迹和关节刚度的同步控制,提出了基于双层CPG的运动控制器。结果表明：阻尼系数能够有效降低起动能耗占总能耗的比例,且低速运动时的起动能耗占比随刚度参数的增加而提高;高速运动时的变刚度蛇形机器人运动能耗存在峰值,应避免在该条件下运动。     

3-RRRT型并联机器人自适应神经网络滑模控制

研究3-RRRT型搬运并联机器人的一种基于RBF神经网络的直接自适应滑模控制方法.根据机器人的系统动力学模型特点,基于Lyapunov函数的综合设计方法和滑模控制理论,利用RBF神经网络与自适应技术相结合,提出了一种控制律,然后利用MATLAB进行了系统控制仿真.结果表明,采用这种直接自适应神经网络滑模控制方法3-RRRT型并联机器人在有周期干扰的情况下,达到了较高的控制精度,其闭环系统具有较强的自适应性和鲁棒稳定性.     

Second-Order Sliding Mode Controller Design with a Larger Domain of Attraction

In this paper, by combining a second-order sliding mode(SOSM) algorithm with the saturation technique, a novel SOSM control scheme has been presented. The feature of the proposed SOSM controller lies that there is a saturation function imposed on the sliding variable, which could significantly enlarge the domain of attraction for the closed-loop system. The geometric method has been utilized to prove that all the sliding variables will be steered to the origin in a finite time.Meanwhile, the relation between the control parameters and the shape of the phase trajectory has also been discussed. Finally, the proposed method has been applied to the tracking control problem for a robotic manipulator.     

On the stability of two-step predictive controller based on state observer

1.INTRODUCTIONCompared with MPCs based-on input/output model,i mpulse response model and step response model,MPCs based onstate-space model have attracted moreattention in recent years.This is mainly due to thefact that the state-space model can describe a largernumber of systems and cope with much more realproblems.For state-space MPCs,the control lawhasa formof(explicit or i mplicit)state feedback.If thestate is i mmeasurable,state observer is adopted[1,2].References[3~5]haveinvesti…     

分布时滞细胞神经网络的代数抗饱和补偿设计

针对一类分布时滞神经网络系统提出一种代数抗饱和补偿设计。在不考虑系统输入饱和的前提下,通过系统参数、M矩阵理论、迪尼导数设计出了一种代数判据。在此基础上,当发生输入饱和时,运用舒尔补引理将二次型矩阵不等式(quadratic matrix inequality,QMI)转化成线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)。同时给出优化吸引域估计的方法。仿真结果验证了方案的可行性和有效性。     

考虑输入饱和的直升机机动飞行LPV控制

针对直升机机动飞行过程中存在的输入饱和问题,提出了一种基于参数依赖Lyapunov的状态反馈控制方法。首先根据直升机非线性模型建立纵向线性变参数(linear parameter varying, LPV)模型,并采用逆仿真数值分析方法对悬停机动科目进行轨迹建模。基于吸引域与不变集理论,利用参数化线性矩阵不等式(parameterized linear matrix inequalities, PLMI),分析闭环系统的稳定条件。利用松弛变量技术将控制器PLMI条件转化为易于求解的线性矩阵不等式(linear matrix inequalities, LMI)条件,求解悬停机动轨迹跟踪控制律。仿真结果表明了所提模型和控制方法的可行性和有效性。     

A Novel Robust Adaptive Fuzzy Controller

For a class of continuous-time nonlinear system, a novel robust adaptive fuzzy controller is proposed by using of Lyapunov method. It is proven that the control algorithm is globally stable, the output tracking-error can convergence to a domain of zero under the assumptions. As a result, the system controlled has stronger robustness for disturbance and modeling error.     

基于扩张状态观测器的变形机翼抗饱和控制

针对一类滑动蒙皮机翼模型的强非线性、模型不确定性、未知外部干扰以及执行器饱和特性,提出了基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)的抗饱和控制方法。通过将变形机翼系统的不确定性视为扩张状态,设计了ESO对扩张状态进行估计;并在控制策略中,对观测出的扩张状态进行实时补偿;利用线性矩阵不等式工具给出了执行器饱和条件下的收敛域。数值仿真结果表明变形机翼系统可以有效克服模型不确定性、未知外部干扰与执行器饱和的影响,完成变形指令。     

基于2-D系统理论的变初始条件离散系统的迭代学习控制

对于具有重复运动特性的系统，迭代学习控制是一种简单有效的控制方法。为便于实时应用，所有迭代学习控制方案的设计必须在离散时间域进行。初始状态问题是学习控制设计中遇到的一个重要问题。针对具有变初始状态的离散时间系统，利用2-D线性连续．离散型系统理论设计了闭环迭代学习控制器，并给出了保证控制器收敛的充分必要条件。仿真结果证明了该方案的有效性。     

Design of PID controller with incomplete derivation based on differential evolution algorithm

To determine the optimal or near optimal parameters of PID controller with incomplete derivation, a novel design method based on differential evolution （DE） algorithm is presented. The controller is called DE-PID controller. To overcome the disadvantages of the integral performance criteria in the frequency domain such as IAE, ISE, and ITSE, a new performance criterion in the time domain is proposed. The optimization procedures employing the DE algorithm to search the optimal or near optimal PID controller parameters of a control system are demonstrated in detail. Three typical control systems are chosen to test and evaluate the adaptation and robustness of the proposed DE-PID controller. The simulation results show that the proposed approach has superior features of easy implementation, stable convergence characteristic, and good computational efficiency. Compared with the ZN, GA, and ASA, the proposed design method is indeed more efficient and robust in improving the step response of a control system.     

临近空间高超声速飞行器匹配化滑模姿态控制

针对临近空间高超声速飞行器非匹配不确定性姿态控制问题,提出一种新型匹配化滑模姿态控制系统设计方法。首先将含有非匹配不确定性的模型进行匹配化变换,得到匹配的不确定性模型。采用扩张干扰观测器估计不确定项,用来补偿系统输出量的微分。其次,基于干扰观测器及频域滤波器设计了一种渐近收敛的复合微分器,用来获取系统输出的一阶导数。在此基础上,采用变结构控制方法,提出了一种匹配化滑模姿态控制方法。最后,通过数字仿真验证了该方法的有效性,并与反步法进行了对比,对比结果表明本文的方法具有更好的快速性及鲁棒性。