采用干扰观测器的水下滑翔蛇形机器人纵倾运动控制

针对水下滑翔蛇形机器人在实现滑翔运动时存在控制输入受限和外界未知干扰的问题,提出了一种基于Nussbaum函数和非线性干扰观测器的反步控制策略。通过对欠驱动水下滑翔蛇形机器人的垂直面运动进行分析和有条件的简化,得到了对应运动学及动力学方程组。采用Nussbaum函数与双曲正切函数相结合的方式处理系统控制输入饱和,避免了双曲正切函数存在的控制器奇异值,通过非线性干扰观测器实现对外界复合扰动的有效观测并进行补偿。设计了纵倾运动跟踪的反步控制器,针对反步法中虚拟项引发的计算膨胀,采用动态面方法来消除。基于Lyapunov稳定性理论设计了控制器,保证系统能够实现速度与位置信号量的全局一致稳定性。研究结果表明:所提方案相对传统反步法,在响应时间与误差收敛速度方面都有一定程度提高,且非线性干扰观测器对于复合扰动量观测性能良好;所设计的控制器可以有效实现机器人在外界未知干扰下纵倾运动的稳定跟踪,且具有较强的鲁棒性。     

基于LQR和PID的智能车轨迹跟踪控制算法设计与仿真

为了提高智能车轨迹跟踪的精度及鲁棒性,提出了基于线性二次调节器(LQR)和比例-积分-微分(PID)算法的横纵向控制策略。首先建立了车辆二自由度动力学模型和轨迹跟踪误差模型;其次设计了横向LQR控制算法的轨迹跟踪控制器和纵向双PID控制算法的速度跟踪控制器,并采用遗传算法对横向LQR控制的关键参数进行了确定。通过CarSim和Simulink对其控制算法进行低速、中速和高速三种工况的仿真,仿真结果表明：该横纵向控制算法在轨迹跟踪时的距离偏差小于0.05 m,前轮转角以及横摆角速度变化较为平稳,保证了轨迹跟踪的精度和较好的稳定性,在一定程度上提升了乘员的舒适性。     

基于滑模PID的微型旋翼飞行器轨迹跟踪控制

针对微型旋翼飞行器的轨迹跟踪精度不高的问题, 提出一种基于自适应调节PID（Proportion Integration Differentiation）增益的滑模控制器。基于李亚普诺夫稳定性理论, 通过自适应律在线调节PID控制增益参数, 设计饱和函数抑制滑模控制器的高频抖振, 以实现轨迹跟踪误差系统对模型参数变化和外部扰动的鲁棒性。仿真结果表明, 该控制器能驱动旋翼飞行器精确跟踪期望的轨迹, 具有较高的控制精度, 能满足实际工程应用的要求。     

欠驱动UUV三维轨迹跟踪的反步动态滑模控制

提出一种欠驱动无人水下航行器(UUV)反步自适应动态滑模控制方法.结合反步和自适应滑模控制技术设计UUV的位置、姿态和时变速度跟踪控制器,采用虚拟速度来代替姿态误差的控制策略,将姿态跟踪控制转化为速度控制,能够有效避免传统反步法控制律设计存在的奇异值问题.针对系统模型不精确及时变扰动问题,引入滑模控制技术进行自适应补偿估计,提高了欠驱动UUV在未知环境中的鲁棒性及自适应能力,并基于李雅普诺夫稳定性理论证明了该控制系统误差最终一致有界.仿真结果表明:提出的UUV三维轨迹跟踪反步动态滑模控制方法收敛、有效,能够实现在系统参数不精确及时变扰动情况下的三维轨迹精确跟踪控制.     

机器人的自适应神经全局滑模轨迹跟踪控制

针对具有不确定性的机器人系统,提出一种自适应神经全局滑模轨迹跟踪控制方案.控制器采用一种新的全局滑模面,使得系统在整个响应时间内都具有鲁棒性;并基于径向基函数神经网络自适应学习不确定性的未知上界,从而自适应调整控制律的切换增益.而且基于Lyapunov稳定性理论证明这种新型控制器能够保证机器人系统关节角位置矢量和角速度矢量的跟踪误差渐近收敛于0.仿真结果表明提出的控制策略能够使机器人系统仅在0.5 s内就实现快速的轨迹跟踪,可见该方案是可行且有效的.     

挖掘机器人模糊鲁棒控制的研究

为了实现挖掘机器人的轨迹跟踪控制,建立了挖掘机器人工作装置的四自由度拉格朗日动力学模型,设计了一个鲁棒控制器.控制律包括等效控制和辅助控制.等效控制保证闭环系统的控制输入基于期望的动力学模型,辅助控制保证动力学建模误差和不确定性存在时控制系统的鲁棒性以及跟踪误差趋于零.为了削弱控制输入的高频振荡,模糊控制被应用.将所设计的模糊鲁棒控制器用于仿真试验,给出了其轨迹跟踪效果及控制输入.     

基于安全性考虑的五自由度外骨骼式上肢康复机器人自适应控制

针对一类具有特殊安全性要求的五自由度外骨骼上肢康复机器人,研究了一种自适应控制策略。该机器人协助患者的肩、肘、腕关节进行关节运动,以达到上肢运动功能康复的目的,因此,在整个康复训练中如何保证患者安全是机器人控制策略的重点。为确保良好的跟踪性能,所提出的控制策略具有在模型不确定条件下的鲁棒性;为进一步提高系统在大参数变化以及执行器故障时的安全性能,提出了一种在线更新的自适应控制器。该控制器仅需要进行位置测量实现输出信息反馈,而速度和加速度通过观测器估计得到,不需要依靠其他传感器信息。设计了一个参数可调和有界误差的轨迹跟踪实验,仿真结果验证了本控制方案的有效性。     

考虑人机作用力的康复训练机器人各运动轴最优轨迹跟踪预测控制

针对人机作用力影响康复训练机器人的跟踪性能问题,提出了一种新颖的观测器设计方法,目的是利用系统的位置输出估计人机作用力.同时,为了抑制人机作用力并避免运动中产生较大的跟踪误差而影响康复者安全,设计了非线性控制器,并得到了机器人各运动轴系统模型.进一步,结合预测控制同时约束了系统轨迹跟踪误差和速度跟踪误差,并实现了各运动轴的最优轨迹跟踪.通过仿真结果对比分析和实验研究,表明文中提出人机作用力观测和控制器设计方法的有效性和优越性.      

滑翔式飞行器高空自适应跟踪制导控制方法

针对具有较大机动能力的滑翔式高超声速飞行器在复杂高空环境再入的问题,提出了一种基于LQR （线性二次调节器）的多状态自适应跟踪制导方法.该方法基于飞行器量纲一化的再入运动模型,考虑滑翔式飞行器各特征参数和飞行约束设计出基本安全飞行走廊,用拟合法将标准弹道综合成航程-高度-速度-航迹角函数.然后设计了基于LQR的多状态跟踪制导律,并采用多项式拟合法实现全弹道制导律的增益调度函数;形成了一套完整的滑翔式飞行器再入过程基于标准轨道的多状态LQR制导方案设计.并通过仿真计算,验证了该制导方法,表明该方法是有效、高精度的飞行器高空自适应跟踪制导方法.      

被动模式下肢外骨骼机器人的步态轨迹跟踪控制

针对被动模式下肢外骨骼机器人的步态轨迹跟踪控制问题,提出一种自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)策略.将系统未建模动态、系统间动态耦合和外部扰动视为总干扰,设计扩张状态观测器(extended state observer,ESO)进行估计,采用前馈方式进行补偿,从而抑制干扰的影响.通过设计的误差反馈控制器,实现对期望步态轨迹的跟踪控制,并给出ESO误差有界以及闭环系统稳定性的证明.仿真结果表明,所提的ADRC策略能准确跟踪步态轨迹,相比于比例积分微分(PID)控制和计算力矩控制方法,该策略不仅能保证良好的跟踪效果,还能有效抑制干扰.     

基于计算力矩法的永磁球形电动机轨迹跟踪控制

永磁球形电动机动力学系统是一个多变量、非线性、强耦合系统.外部扰动、参数估计误差以及模型的近似均会影响系统的控制效果.为了获得良好的静态和动态性能,改善轨迹跟踪性能,提出了一种基于计算力矩法的永磁球形电动机轨迹跟踪控制策略.仿真结果表明,此方法可有效地削弱各轴向间非线性交叉耦合的影响,对外部扰动和模型误差具有良好的鲁棒性,可实现理想的轨迹跟踪控制效果.     

基于模糊干扰观测器的移动机器人自适应滑模跟踪控制

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot, WMR)轨迹跟踪中存在的速度跳变和未知系统扰动,提出一种新型轨迹跟踪控制策略。该策略基于反演技术,分别设计WMR系统的运动学控制器和动力学控制器。在运动学控制器中,采用分流技术克服了轨迹跟踪初期的速度跳变问题;在动力学控制器中,将模糊干扰观测器与自适应滑模控制结合,有效解决了未知系统扰动对控制性能的影响,并且消除了传统滑模控制的抖振现象。通过Lyapunov稳定性理论,证明了该控制策略的稳定性。仿真研究表明,该控制策略具有较小的速度跳变,控制信号抖振较小,并对系统扰动具有强鲁棒性。     

基于LQR的智能驾驶汽车横纵向控制研究

为了提高智能驾驶汽车跟踪控制器的稳定性和跟踪精度,提出了一种基于线性二次型调节器(LQR)控制算法和驾驶员预瞄模型的横向跟踪控制策略,结合纵向比例-积分-微分(PID)控制算法实现横纵向控制。首先建立带有前馈的LQR控制器,采用梯度下降优化算法优化LQR控制器权重参数,并在此基础上引入驾驶员预瞄模型,设计了基于经验的预瞄距离自适应控制器;其次建立双PID纵向控制器进行速度控制。最后通过Carsim和Matlab/Simulink联合仿真以及实车测试验证,结果表明：仿真工况下最大横向偏差小于0.035 m,最大航向偏差小于0.09 rad,实车测试工况下也能够良好遵循规划轨迹的整体趋势,速度跟踪效果良好且前轮转角与横摆角速度变化平稳。因此,该控制器能够保证较高精度且平稳的轨迹跟踪,在高速状态下更为明显。     

具有线性位置解的3-CRU并联机器人轨迹跟踪

针对现有单一的线性伺服控制时机器人运动平台的跟踪轨迹精度较差的问题,基于前馈力矩补偿和滑模变结构控制相结合的控制策略,对具有线性位置解的3-CRU并联机器人的轨迹跟踪进行了相关研究．采用拉格朗日方程建立了该机器人的包含建模误差和外部干扰的动力学模型并辨识了机器人的动力学参数,设计了在线性伺服控制基础上前馈力矩补偿与滑模变结构控制相结合的控制策略．通过实验对比,证明采用上述控制策略不仅提高了机器人动平台的轨迹跟踪精度,而且增强了机器人系统的鲁棒性．同时,线性的位置正解方程这一特性使得机器人驱动滑块的位置误差传递到运动平台上不会呈指数型累积增长,从结构上保证了机器人运动平台的轨迹精度．     

递阶式虚拟结构非完整机器人的编队控制

提出一种递阶虚拟结构编队控制方法,将机器人编队按空间分布划分为簇,并定义某段时间内该簇(虚拟结构)的参考轨迹,将虚拟结构的运动转化为各机器人的期望轨迹,然后基于反步思想,并通过设计移动机器人误差跟踪系统的Lyapunov函数来设计动态反馈控制器,实现了对参考轨迹的全局渐近跟踪.最后通过对给定直线和圆轨迹的编队跟踪试验,验证了该控制策略的有效性.     

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.     

一类机器人滑模自适应鲁棒控制

针对存在系统参数不确定和有界外部扰动情况下的轨迹跟踪机器人系统控制问题,本文提出一种基于滑模变结构的鲁棒自适应控制方案。自适应控制律补偿系统参数不确定性,并对不确定性干扰上界进行实时估计;滑模控制消除了自适应律引起的参数误差,并且具有较强的干扰抑制能力。仿真表明此算法具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性。     

防空武器站模糊自适应滑模位置控制设计方法

针对特种防空武器站伺服系统负载变化范围大、发射扰动力矩强和跟踪精度要求高等特点,提出了一种模糊调节的伺服系统滑模位置控制器设计方法. 采用滑模控制抑制参数摄动及外界干扰,采用模糊规则调节滑模趋近速度并削弱滑模抖振. 仿真和实验结果表明,该控制策略不仅保证了系统的响应速度和动态精度,而且对负载扰动和系统参数摄动具有较强的鲁棒性.      

基于滤波器的自适应变结构机器人控制器研究

结合自适应控制和变结构控制的优点,设计了一种基于滤波器的自适应变结构机器人控制器.在控制信号输出端加滤波器,削弱由开关不连续性引起的系统抖振.利用机器人矩阵线性特征,将各模型参数误差表示为一列向量,基于Lyapunov能量法推导变结构控制率和模型误差向量的自适应率.实现在线估计参数误差,并基于估计值进行变结构控制,削弱由模型参数不确定性引起的系统抖振.针对实际机器人轨迹跟踪控制系统进行了仿真,结果表明控制策略的有效.最后,对滤波器削弱抖振的结构进行了分析与总结.     

基于主-辅控制架构的无人机鲁棒飞行控制律设计

无人机在实际飞行中易受到扰动与系统未建模动态等不确定性因素的影响.为此,文中提出了一种新的鲁棒飞行控制律设计方法.该方法以主-辅控制器为基本架构,主控制器采用鲁棒伺服线性二次型调节(LQR)法构造,以提供基本指令跟踪控制输入;以加入主控制器后的理想闭环系统为参考模型,基于鲁棒模型参考自适应算法设计辅控制器,以抑制扰动和未建模动态对飞行控制系统的影响.理论分析表明,该控制律能够保证闭环飞行控制系统在存在有界扰动与未建模动态情况下稳定且跟踪误差有界.非线性对比仿真验证了控制系统对各种形式扰动的抑制作用,说明了该控制系统的有效性与鲁棒性.