柔性关节机械臂自适应神经网络动态面控制

针对柔性关节机械臂动力学模型具有非线性、不确定性和未知的外界扰动等问题,提出了基于自回归小波神经网络的自适应动态面控制方法.采用对于非线性系统具有良好学习和快速收敛能力的自回归小波神经网络,在线观测和补偿动力学模型的不确定项.并应用动态面方法设计控制器实现了关节轨迹跟踪控制.仿真和实验结果显示:当存在模型参数不准确及未建模的外部扰动力矩时,控制算法表现出良好的自适应能力,与传统动态面法和PD(比例微分)控制相比较,显著提高了柔性关节的位置跟踪精度.     

基于实时测量的两杆柔性操作臂的模糊补偿控制

将计算力矩方法和模糊逻辑单元相结合,对带有柔性杆件的机器人操作臂的轨迹跟踪控制进行了研究。一套集成激光传感系统实时测量柔性杆臂的弹性变形,并用于机器人操作臂的补偿控制。     

基于迭代学习的三自由度机械臂轨迹跟踪控制

针对用于三自由度机械臂各关节末端轨迹跟踪控制的非线性系统在扰动存在的情况下跟踪效率较低的问题,提出一种变增益迭代学习控制律.利用拉格朗日法建立动力学方程,设计三自由度机械臂结构的变增益迭代学习控制器并进行收敛性分析,通过Matlab的Simulink仿真模块,构建三自由度机械臂控制系统仿真图,进行闭环定常PD(Prop...     

架空输电线巡检机器人的跨障运动轨迹控制

针对高压输电线检修维护问题,自主研发了新型三臂式架空输电线巡检机器人,并提出跨障的识别方案和动作方案.简化了此巡检机器人的跨障运动过程,采用D-H(Danevit-Hartenberg)建模方法建立了机器人跨障过程的运动学模型.在此基础上,应用拉格朗日力学方法完成了动力学建模.针对跨障运动轨迹跟踪问题,将外界干扰、误差等不确定因素考虑进去,采用鲁棒自适应PD(proportional-derivative)控制方法进行控制.为了验证此方法,加入传统PD控制方法进行对比.以理想的运动轨迹为目标轨迹,通过Simulink分别仿真得到2种算法的跟踪轨迹,将搭载2种算法的巡检机器人先后放在实际线路上运行,通过多传感器采集得到运动轨迹.实验结果显示它们的控制轨迹都非常接近目标值.从跟踪轨迹上对比2种算法,证明了所采用方法的有效性、稳定性和优越性.     

大型空间柔性组合航天器动力学建模与控制

航天器在轨组装制造和在轨服务维护任务中,捕获航天器通过空间机械臂捕获目标航天器后,整个系统构成一个大型空间柔性组合航天器.本文首先建立了综合考虑机械臂关节、臂杆和航天器太阳翼等柔性部件振动影响的组合航天器动力学模型,采用非线性扭簧模型描述柔性关节,采用假设模态法和有限元法描述柔性臂杆和太阳翼,通过动量守恒和拉格朗日方法推导了柔性组合航天器的动力学方程.然后设计了柔性组合航天器轨迹跟踪与振动抑制复合控制系统,采用奇异摄动方法对组合航天器动力学模型进行了降阶分解,在快慢两种不同时间尺度内分别独立设计了控制器.最后通过数值仿真验证了建模和控制方法的有效性.仿真结果表明,本文所建动力学模型精确有效,能够准确反映柔性组合航天器的运动学和动力学特性;复合控制方法能够保证组合航天器在实现机械臂精确轨迹跟踪控制的同时有效抑制柔性部件振动,具有工程实用性.     

自由浮动空间柔性冗余度机械臂姿态稳定控制

讨论了自由浮动柔性冗余度空间机械臂的姿态稳定控制问题.采用假设模态法对柔性连杆的变形进行近似描述,忽略高阶弹性振动模态,然后利用拉格朗日法建立空间柔性冗余度机械臂系统的动力学模型.在此模型基础上利用奇异摄动法把系统分解为快慢2个子系统,设计慢变子系统的模糊滑模控制器,以保证轨迹误差的渐近跟踪.对快变子系统则采用最优控制...     

柔性串联机械臂的模糊自适应滑模控制系统设计

针对柔性串联机械臂传统控制方式的轨迹跟踪精度存在误差较大的缺陷,文章提出了一种结合柔性串联机械臂弹性动力学方程和模糊自适应滑模控制(sliding mode control,SMC)的控制方法。采用运动弹性动力学(kineto-elastic-dynamics,KED)法,结合系统的约束方程,建立了机械臂的弹性动力学方程,为系统提供控制对象模型;将模糊自适应算法与SMC控制器相结合,设计出一种新型SMC控制器,并运用Lyapunov函数验证该新型SMC控制器的稳定性;基于S-Function函数,建立机械臂的Matlab/Simulink仿真框图,对机械臂进行仿真分析。结果表明,模糊自适应SMC控制器具有轨迹跟踪精度高和稳态误差小的特点,验证了新型SMC控制器的有效性。     

自由漂浮柔性空间机械臂抗扰控制

自由漂浮柔性空间机械臂的基座不受控,在外太空环境中不仅会受到如关节处摩擦力矩等匹配干扰的影响,还会受到如太阳辐射等非匹配干扰的影响.为了保证柔性空间机械臂系统的稳定及末端轨迹跟踪的精准,对其抗干扰控制方法进行研究.基于奇异摄动法,将柔性空间机械臂系统解耦为刚性与柔性子系统,将非匹配干扰转化为匹配干扰,以便在控制通道对其...     

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.     

不确定机械臂的组合自适应迭代学习轨迹跟踪

针对一类同时含未知时变和未知定常参数、并带有可重复时变干扰的不确定机械臂系统,为精确跟踪期望轨迹并加快跟踪误差的收敛速度,提出了一种具有抗扰能力的机械臂组合自适应迭代学习控制算法.对未知定常参数和未知时变参数,分别采用时域和迭代域的参数自适应迭代学习律,并基于估计参数设计了机械臂的自适应迭代学习轨迹跟踪控制律.利用相似李亚普诺夫函数证明了轨迹跟踪误差的收敛性.针对二自由度关节式机械臂的仿真结果表明,应用所提算法可实现精确的轨迹跟踪,并加快迭代学习的收敛速度.     

基于改进型广义双曲正切模型的机器臂控制算法研究

针对存在复杂干扰情况下的机械臂轨迹跟踪控制问题,采用了一种基于双曲正切模型的鲁棒自适应控制方案。利用高解释性的改进型广义模糊双曲正切模型的全局逼近特点,设计一种自适应控制器用于机器人轨迹跟踪控制;同时以解一个线性矩阵不等式方程来保证系统的鲁棒稳定性。通过Lyapunov理论验证设计的控制器能够有效地克服不确定性对系统的影响,实现闭环系统的渐近稳定。仿真实验表明此控制算法具有较高的跟踪精度和较强的鲁棒性。     

采用余弦相似度和变预测时域的汽车轨迹追踪控制

为提高自动驾驶汽车在不同车速下轨迹追踪精度、行驶稳定性和控制器的自适应能力,提出一种基于余弦相似度和变预测时域的轨迹追踪控制器。基于传统MPC的轨迹追踪控制器,提出以矩阵的余弦相似度来度量预设状态和实际状态两个矩阵的差异程度,确定预测模型的优化节点,采用模糊控制对预测时域和控制时域进行优化。通过计算机仿真对比试验,结果表明与传统MPC的轨迹追踪控制器相比,所提出的MPC控制器在不同车速下的轨迹追踪精度和车辆稳定性均有明显的提升。     

机器人模糊学习控制

针对机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种模糊学习算法,并设计出结构合理的模糊学习控制器,该控制器通过自身从过去趋向的学习能力可自动调整其模糊控制规则。将这种方法用于一个两自由度机械手的控制,仿真结果显示控制效果良好,所提出的控制器比惯用的模糊控制器展示出更良好的应用前景。     

滑模变结构控制在柔性机械臂中的应用

本文采用假设模态法,对带有末端荷载的柔性机械臂,推导出考虑动力刚化影响的柔性机械臂有限统一致线性化动力学模型。通过极点配置技术设计滑模超曲面参数,采用滑模变结构控制方法,实现关节转角的运动轨迹控制。采用ＬＱＲ方法设计弹性模态器,抑制由于刚体运动而激发的弹性振动。文中最后针对一单杆柔性机械臂进行了计算机仿真,验证了本文所提出的控制策略的有效性。     

高速伺服注塑机成型过程预测迭代学习控制

将学习控制应用于高精密快速伺服注塑机成型过程，根据成型过程的特点设计了一个预测迭代学习控制器，并利用先前得到的系统模型对算法进行仿真．控制器由前馈和反馈控制两部分组成，引入滤波器用于增强学习控制器的鲁棒性．将预测学习控制算法在伺服注塑机上进行了实验．实验和仿真结果表明，该预测学习算法对提高成型过程的位置重复精度效果明显．     

Neuro-Sliding-Mode Control of Flexible-Link Manipulators Based on Singularly Perturbed Model

A neuro-sliding-mode control (NSMC) strategy was developed to handle the complex nonlinear dynamics and model uncertainties of flexible-link manipulators. A composite controller was designed based on a singularly perturbed model of flexible-link manipulators when the rigid motion and flexible motion are decoupled. The NSMC is employed to control the slow subsystem to track a desired trajectory with a traditional sliding mode controller to stabilize the fast subsystem which represents the link vibrations. A stability analysis of the flexible modes is also given. Simulations confirm that the NSMC performs better than the traditional sliding-mode control for controlling flexible-link manipulators. The control strategy not only gives good tracking performance for the joint angle, but also effectively suppresses endpoint vibrations. The simulations also show that the control strategy has a strong self-adaptive ability for controlling manipulators with different parameters.     

基于模型预测控制的航空发动机传感器容错控制

针对航空发动机传感器的硬故障和软故障,在模型预测控制（model predictive control,MPC）的基础之上,提出了一种调整参考轨迹的主动容错控制（fault tolerant control,FTC）方法。首先,该方法使用故障诊断（fault detection and diagnosis , FDD）单元诊断出故障信息;然后,监控决策机制根据故障信息在线的调整参考轨迹;最后,控制器通过调整控制量使得输出跟踪新的参考轨迹,从而实现传感器故障的主动容错控制。同时,对CMPASS-90K涡扇发动机进行了主动容错控制仿真,验证了所提方法的有效性,并分析了容错效果的影响因素。     

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.     

无人直升机自抗扰自适应轨迹跟踪混合控制

为满足无人直升机高精度轨迹跟踪的控制需求,并降低直升机动力学模型误差对飞行控制器飞行控制效果产生的影响,提出自抗扰自适应直升机混合控制.该控制器的内环控制采用模型跟随自适应控制,通过使用动量反向传播算法(MOBP)对该内环控制参数进行实时优化.通过使用自抗扰控制(ADRC)对直升机的水平速度进行控制.仿真结果表明,该混合控制器能够实现直升机对预定轨迹的跟踪.相对PID和级联ADRC控制,该控制器具有更好的抗扰性和鲁棒性.通过在200 kg级的专业植保无人直升机XV-2上搭载所提出的控制器,使其自主飞行轨迹跟踪控制的均方根误差在0.6 m以内.     

基于小脑模型的电液位置伺服系统在线学习控制研究

针对非线性电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种采用小脑模型（ＣＭＡＣ）神经网络的在线学习控制方法,与传统的ＣＭＡＣ控制器不同,该控制器采用动态误差作为ＣＭＡＣ神经网络的激励信号,从而使基于ＣＭＡＣ的控制器跟踪连续变化的信号成为可能,给出了具体的控制结构和算法,仿真结果表明,该控制器具有良好的处理非线性及跟踪连续变化信号的能力,并对时变外负载干扰具有明显的抑制作用,而且新型控制器能和较高的学习