基于切换模型的跳变负载下电机自适应控制

基于负载反复切换的电机模型设计了参考模型自适应跟踪控制器.首先,构建电机的切换系统数学模型,并将负载更替看作切换信号.其次,对切换系统进行自适应控制器设计,解决了负载切换后出现的误差瞬增问题,保证了系统的渐进跟踪.最后,给出仿真算例,验证所设计控制器的性能,并说明了切换信号对系统动态特性造成的影响.     

可重构机械臂自适应反演模糊滑模控制

为解决可重构机械臂各关节的位置跳变所导致的速度跳变问题,本文提出了基于生物启发策略的自适应反演快速终端模糊滑模控制方法.首先,利用模糊系统的万能逼近属性去估计机械臂各子系统中的不确定项及子系统间的耦合关联项;其次,在设计反演控制器时,引入生物启发模型,将由机械臂位置跳变所导致的虚拟速度跳变限制在一定范围,得到虚拟的中间变量,从而用它去代替控制律中的轨迹跟踪误差,保证了位置跳变时其轨迹跟踪输出依然平滑.该方法在不改变控制参数的前提下可解决不同构形可重构机械臂的位置跳变问题,最后通过对不同构形可重构机械臂的仿真验证了所述结论.     

基于模糊滑模变结构的工业机械臂控制系统研究

针对工业机械臂系统高精度的位置跟踪控制要求,提出了一种模糊滑模变结构控制器。该控制器将指令信号由滑模变结构控制器产生的滑模等效控制项和由模糊控制器产生的切换控制项相加作为运动指令信号,对机械臂伺服驱动系统进行最佳调整。仿真结果表明:其对系统数学模型的依赖程度小,具有响应速度快、鲁棒性强的特点,速度跟踪振荡现象也得到明显的抑制。     

基于演算子理论的含有未知不确定性机械臂的鲁棒非线性精确跟踪控制

设计了一种基于演算子理论的含有未知不确定性机械臂的鲁棒非线性精确跟踪控制系统.机械手臂的模型不确定性包含未知模型误差和外界扰动对系统性能的影响.考虑未知的不确定模型在设计精确跟踪控制器产生限制情况下,设计了一种基于演算子理论的反馈控制结构来消除不确定模型的影响.基于得到的控制结构,提出了新的精确跟踪条件用来改进机械臂的跟踪性能.最后通过仿真结果验证了设计系统的有效性.     

采用摩擦补偿的弹药传输机械臂自适应终端滑模控制

为处理某自行火炮弹药传输机械臂系统在负载变化和非线性摩擦干扰情况下的快速定位控制问题,构造了一种结合自适应思想的新型非奇异快速终端滑模控制策略.建立了负载变化及非线性摩擦干扰情况下的弹药传输机械臂动力学方程.为避免控制器产生奇异问题和改进控制器到达滑模面的速度,采用一种新型非奇异快速终端滑模控制策略,设计了弹药传输机械臂的控制律.针对系统不确定上界难以确定的问题,采用自适应律估计系统的不确定上界,并利用Lyapunov准则证明了系统状态的有限时间收敛.为实现系统非线性摩擦补偿控制,使用遗传算法对建立的Stribeck模型进行参数辨识.不同负载工况下弹药传输机械臂实验结果表明:文中设计的控制器实现了负载变化和非线性摩擦情况下弹药传输机械臂的快速准确定位,具有良好的鲁棒性,控制策略合理有效.     

切换系统自适应镇定控制

研究含有不确定参数切换系统的自适应镇定问题.为子系统分别设计自适应控制器,通过设计依赖于切换信号的子适应律,避免了由共用状态引起的各子适应律之间的耦合问题.采用多Lyapunov函数设计系统控制器,不要求子系统的确定性等价镇定控制器存在,通过切换律的设计可以保证闭环切换系统的渐近稳定性.     

柔性关节机械臂的自抗扰预设定有限时间跟踪控制

针对一类具有模型不确定、未知非线性函数以及外部扰动的柔性关节机械臂系统,基于backstepping设计方法、自抗扰技术、预设有限时间性能函数,提出一种自抗扰预设定有限时间跟踪控制器的设计方法.该方法使用扩张状态观测器估计带有不确定性的未知函数,并使用跟踪微分器获得虚拟控制的微分信号来避免微分爆炸.控制器设计中使用预设有限时间性能函数,使机械臂系统的跟踪误差在一个指定的有限时间内按预设定的动态性能收敛到原点附近的小邻域内,且保证闭环系统所有信号一致最终有界.采用自抗扰策略使控制器具有很强的抗干扰性能.仿真结果验证了所设计控制器的有效性.     

考虑未知负载的机械臂任务空间模糊跟踪控制

针对机械臂任务空间控制中动力学参数及负载均未知,导致末端轨迹跟踪难以实现的问题,提出了一种自适应模糊控制器(AFC)设计方法。采用一个滤波器滤除由末端位置微分获得的速度信号中的噪声;根据关节速度与Jacobian矩阵估计末端速度,并将估计误差引入控制器设计;通过另一个滤波器对误差函数进行处理。控制律由两部分组成,第一部分是一个模糊逻辑系统的输出,用来逼近机械臂动力学模型中包含摩擦等在内的非线性环节;第二部分是一个鲁棒项,用来减小系统外部扰动及模糊逼近误差带来的影响。通过Lyapunov方法设计控制器并证明了闭环系统的稳定性。Matlab环境下的对比仿真表明,本文所提方法下,机械臂末端跟踪轨迹平滑,且保持较高的跟踪精度。     

基于扩张状态观测器的机械臂分散自适应模糊控制

针对机械臂控制中各子系统间交联项难于处理的问题,提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)和模糊策略的分散控制方法.将机械臂系统考虑为各关节交联子系统的集合,采用扩张状态观测器去实时估计机械臂各关节间的状态、耦合交联项及非线性项,利用模糊系统去逼近机械臂动力学模型中的建模不确定项,从而设计分散自适应模糊控制器以实现机械臂的轨迹跟踪控制,给出了控制器中参数的自适应更新律,并对该控制器进行了Lya-punov稳定性分析.最后将该方法应用于一个4自由度机械臂的轨迹跟踪控制中,仿真结果表明了该方法对处理耦合交联项及在各关节轨迹跟踪控制中的有效性.     

基于动态滑模控制的移动机械臂输出跟踪控制

为实现移动机械臂的输出跟踪控制,设计了一种动态滑模控制器．文中首先给出了包括驱动电机动态特性的移动机械臂简化动态模型,然后通过微分同胚和非线性输入变换将系统分解为4个低阶子系统,并给出了用于移动机械臂输出跟踪的动态滑模控制器的设计方法．仿真结果表明,所设计的动态滑模控制器不仅能很好地跟踪给定轨迹,而且能有效地削弱滑模控制系统的抖振．     

机械臂系统快速有限时间有界H∞量化跟踪控制

针对量化输入的电机驱动机械臂系统,研究其快速有限时间有界H_∞量化跟踪控制问题,设计基于指令滤波的神经网络快速有限时间有界H_∞量化跟踪控制器.采用指令滤波技术解决backstepping方法的“微分爆炸”问题,且避免有限时间控制设计中出现奇点.仿真结果表明该控制器具有有效性.研究结果能为机械臂系统的抗干扰设计提供理论指导.     

非仿射纯反馈非线性切换系统自适应控制

针对一类单输入单输出的非仿射纯反馈非线性切换系统,研究了一种在任意切换下的自适应控制策略.首先,引入中值定理处理系统的非仿射特性问题,并利用径向基函数神经网络逼近系统的未知非线性动态.然后,采用Nussbaum函数处理系统控制增益未知的问题,且在反演设计的每一步引入低通滤波器以解决"微分爆炸"问题.最后,基于共同Lyapunov函数设计状态反馈控制器,并分析闭环系统的稳定性.所设计的控制器避免了切换发生时控制参数跳变和调节参数过多的问题,减少了计算负荷,可以保证闭环系统所有信号半全局一致有界,且跟踪误差可收敛到原点的一个较小邻域.仿真结果验证了控制策略的有效性.     

PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

针对BP优化PID神经网络（BP-PDNN）易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中.利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率.采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制.仿真结果表明,MSCOA-PIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN.     

多机械臂系统无模型自适应神经网络同步控制

针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程,随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近,摆脱了数学模型的限制,扩大了控制器的应用范围,在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪,并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步,提高了控制器的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真对所设计的同步控制器进行了验证。     

机械臂系统在任务空间的脉冲跟踪控制

基于拉格朗日方程,在任务空间中研究机械臂系统的脉冲跟踪控制.在任务空间中,给定一个期望的时变轨道,设计脉冲控制器使得机械臂末端执行器能够跟踪到期望的轨道,并且将跟踪误差控制在期望的范围内.通过脉冲控制,机械臂只需在一些离散的时刻接收期望轨道的信息,这可以在很大程度上减少信息传输的负担.最后以任务空间中双连杆机械臂的跟踪...     

一类欧拉-拉格朗日系统的自适应切换跟踪控制

研究一类具有周期扰动的欧拉-拉格朗日系统的自适应切换跟踪控制问题.与相关文献本质不同的是,扰动具有未知周期和上界,导致传统的控制方法无效.首先,利用反推设计方法并结合扰动学习机制,给出状态反馈控制器(含有待调节的控制器参数)的显式形式.然后,设计适当的切换机制在线调节控制器参数.切换发生有限次之后停止,所设计的自适应切换控制器保证闭环系统所有状态都有界并且系统输出跟踪到给定的参考信号.最后,仿真实验验证理论结果的有效性.     

变负载柔性机械臂复合学习控制

针对末端负载质量变化的柔性连杆机械臂运动轨迹跟踪控制问题,提出了一种结合径向基神经网络(RBFNN)和干扰观测器(DOB)的复合学习控制方法。利用RBFNN逼近连杆柔性引起的非线性不确定性,构造DOB实时估计包括负载变化、非线性摩擦、RBFNN逼近误差等效应的集中干扰,将两者用于控制器的前馈补偿设计以提升系统跟踪性能,同时设计鲁棒反馈控制律保证系统的稳定性。通过Lyapunov稳定性理论证明了所提控制方法可保证跟踪误差的有界性和闭环系统的稳定性。基于柔性机械臂平台的对比实验结果表明:所提控制方法在不同负载下可以保持跟踪精度在0.5%以内,负载变化引起的误差变化不超过2%;与仅使用神经网络的控制方法相比,跟踪性能提升了24.7%。     

参数不确定机械臂的自适应反演跟踪控制

针对具有参数不确定性的单机械臂系统,采用自适应反演法设计出跟踪控制器,并且给出了不确定参数的自适应律.证明了设计的控制器能够保证闭环自适应系统的稳定性,并具有良好的跟踪控制效果.仿真结果表明本文采用的方法是正确有效的.     

基于T-S模糊模型的机械臂系统抗干扰跟踪控制

为解决带有外部扰动的机械臂系统抗干扰跟踪控制问题,运用T-S模糊模型对外部干扰进行辨识,结合模糊干扰观测器实现对未知干扰的观测和补偿,进一步设计PID控制器实现对位移的动态跟踪.基于Lyapunov分析方法,计算PID增益和扰动观测器增益,保证机械臂系统稳定,使位移的动态跟踪误差趋于零.通过机器人系统的二阶模型进行仿真,验证了算法的可行性与有效性.     

一类非线性切换系统基于观测器的 H ∞ 输出跟踪控制

对一类非线性切换系统,研究了其基于观测器的H∞输出跟踪控制问题.借助微分中值定理,将非线性切换系统转化为线性参数切换系统.当状态变量不可测或不易测时,基于平均驻留时间方法,给出系统在基于观测器的反馈控制器以及满足平均驻留时间条件的切换信号下带有权重的H∞输出跟踪控制问题可解的充分条件.仿真实例证明了设计方法的有效性.