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.     

欠驱动水面船舶航迹跟踪自抗扰控制

为实现欠驱动水面船舶在内部动态不确定和外界风流干扰情况下的航迹跟踪控制,首先构造能够使航迹偏差收敛的船首向角的跟踪方程,然后将航迹控制转化为实际船首向跟踪期望船首向的航向控制问题.应用自抗扰控制技术设计自抗扰航迹跟踪控制器,解决了恒定风流干扰造成的船舶横漂问题.应用非线性水动力模型进行仿真,结果表明,控制器能够实现欠驱动船舶对直线和曲线路径的精确跟踪,且具有较强的鲁棒性.     

紧急避让路径跟踪自抗扰控制

自动紧急避让作为一种辅助驾驶系统,能够提高汽车行驶的安全性.为了提高不同质量参数、不同轴距车辆路径跟踪性能,以二自由度车辆模型为基础,设计二阶自抗扰控制器.车辆模型参数变化可以通过三阶扩张状态观测器进行观测和补偿.针对避让过程存在侧向加速度过大或产生阶跃、曲率不连续问题,引入三次B样条曲线对避让路径进行再规划.采用软件Carsim与Simulink联合仿真方法进行控制器性能验证.仿真结果表明,基于自抗扰方法设计的紧急避让路径跟踪控制器能够保证不同车型车辆很好地跟踪规划的轨迹,保证车辆稳定性.     

基于非线性模型预测的欠驱动船舶轨迹跟踪控制研究

针对欠驱动船舶轨迹跟踪控制系统具有非线性、大惯性、时滞、局部线性不可控等特点,结合扩展卡尔曼滤波器和序列二次规划算法,设计了基于非线性模型预测的船舶轨迹跟踪控制策略.首先,设计了具有一定复杂度的参考轨迹,用于测试船舶的各种工况及工况切换情况.其次,应用船舶欠驱动三自由度运动控制模型与所设计的参考轨迹建立了非线性约束优化问题的目标函数,采用序列二次规划算法进行优化求解,并在扩展卡尔曼滤波器中对测量函数的雅可比矩阵进行了预求解以减少算法计算量.最后,通过对一艘运输船进行仿真试验,验证了所设计轨迹跟踪控制器的有效性和实时性.     

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。     

智能车辆路径跟踪与稳定性的模型预测控制

为了改善车辆在路径跟踪时因车速较快或路面较差而发生侧滑的情况,提出一种智能车辆转向与制动联合控制器;在模型预测控制理论的基础上,通过监测轨迹偏差、横摆角偏差以及横摆角速度偏差3个控制参考量,在每个控制时域得到最优的前轮转角和附加横摆力偶矩,并以单轮制动逻辑分配给4个车轮制动力矩;利用CarSim和MATLAB Simu...     

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。     

用户卫星天线跟踪指向自抗扰控制方法

为同时解决用户卫星天线控制系统的鲁棒性、解耦控制和高跟踪速率下的高精度跟踪控制等问题,采用非线性自抗扰控制方法,提出了一种新型的用户卫星天线跟踪指向控制系统.设计该控制系统,无需精确的天线数学模型.采用扩张状态观测器对天线模型实现动态补偿,则在方位和俯仰通道上被简化为两个近似解耦的积分系统.仿真结果表明,提出的天线控制系统具有较高的跟踪指向性能且对干扰及不确定性具有较强的鲁棒性.该控制方法有效地解决了天线跟踪指向控制问题.     

非最小相位时滞系统新型Smith自抗扰控制及其鲁棒性

非最小相位对象是工业控制中的典型难题,尤其当不稳定极点或零点与时滞同时存在时,系统更难实现稳定控制.基于含不稳定极点的一阶时滞对象,通过引入两个比例反馈设计了新型Smith自抗扰控制器,分析了两个反馈的作用机理,并得到了系统模型误差的最大允许边界.当对象参数摄动时,运用仿真研究了系统的频域和时域特性,绘制了不同模型下的最大误差边界值与频率的关系.最后,通过蒙特卡罗试验验证了新型Smith自抗扰控制器的抗扰能力优于改进的Smith-PID控制器.     

基于力驱动的智能汽车路径跟踪控制策略

为提高高速大曲率工况下智能汽车的路径跟踪控制精度,保证车辆横摆稳定性和侧倾稳定性,提出基于最优前轮侧向力和附加横摆力矩协同的力驱动模型预测控制(MPC)路径跟踪控制策略。充分利用轮胎非线性动力学特性,提高控制器的响应性能,构建基于时变线性轮胎模型的路径跟踪控制系统状态空间方程,预测车辆状态信息。采用零点力矩法建立车辆侧倾稳定性约束条件,设计基于MPC的防侧倾路径跟踪控制器。CarSim与Matlab/Simulink联合仿真结果表明,该控制器在保证车辆横摆稳定性和侧倾稳定性的前提下,高速大曲率工况下的最大横向位置偏差和航向角偏差分别降低14.08%和4.80%,低附着高速变道工况下分别降低22.95%和16.77%,说明所提出的控制器可显著改善车辆路径跟踪效果。     

多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制

对难以建模的多变量非线性系统的控制难题,提出改进的具有辅助向量的多变量全格式动态线性化方法,采用其逼近非线性系统,用其构成预测模型,将其转化为具有耦合的若干个子系统,利用直接极小化指标函数自适应优化算法辨识其参数,将多变量线性扩张观测器的线性控制输入项改进为关于观测状态和控制输入向量及其微分的向量函数,并由该向量函数的逆向量函数构建当前控制输入向量,因其未知,使用对角回归神经网络逼近控制输入向量函数,采用多变量非线性递推最小二乘法优化对角回归神经网络连接权及多变量线性自抗扰控制参数,综上研究提出在线优化参数的多变量无模型预测神经网络线性自抗扰控制算法。仿真研究表明系统响应精度高,性能好,优于传统的线性自抗扰控制算法。     

欠驱动船舶RBF神经网络路径自适应跟踪控制

针对模型参数未知和存在外界干扰的三自由度欠驱动水面船舶路径跟踪控制问题,提出一种RBF神经网络控制器.该算法利用神经网络的函数逼近特性对船舶模型未知的非线性部分在线逼近并与反步法相结合进行设计,同时实现前进速度在线可调.通过Lyapunov稳定性方法分析验证了闭环系统的稳定性.仿真计算验证了该控制策略的有效性.     

基于自抗扰控制的混凝土浇筑轨迹跟踪控制

为实现混凝土泵车高性能浇筑轨迹跟踪控制,抑制浇筑过程中由于混凝土泵送、风力等干扰对浇筑轨迹跟踪的影响,研究了混凝土泵车臂架系统的数学建模、浇筑轨迹跟踪控制问题。在分析臂架系统组成并建立连杆坐标系的基础上,应用拉格朗日方法建立了臂架系统的动力学模型。建立了泵送过程中混凝土与各臂架之间的摩擦力以及作用于臂架系统末端反向冲击力的数学模型。考虑混凝土泵送以及外部不可测量、不可预期的干扰作用于混凝土泵车臂架系统的情况,设计自抗扰控制(ADRC)方法。仿真结果表明,所设计的ADRC方法,对混凝土泵送干扰以及外部不确定干扰具有较好的抑制作用,实现了混凝土泵车臂架系统末端快速高精度轨迹跟踪控制,满足混凝土浇筑要求。     

智能桁架结构自抗扰振动控制实验研究

针对大型智能桁架结构的振动抑制问题,采用扩张状态观测器(ESO)和非线性状态误差反馈控制律(NLSEF),设计了不依赖于模型的自抗扰振动控制器。然后,基于dSPACE实时仿真系统,建立了102杆三棱柱压电智能桁架结构的主动振动控制试验系统,进行了自抗扰振动控制实验。结果表明:自抗扰振动控制器可有效地用于压电智能桁架结构的振动控制,低频谐振控制实验振幅降低了81.5%,取得了良好的控制效果。     

基于模型补偿的自抗扰控制器研究

自抗扰控制是一种不依赖于被控对象精确数学模型的非线性控制方法。以被控对象的部分数学模型为已知条件,研究出一种基于模型补偿的自抗扰控制器设计方法。在控制器设计过程中,该方法充分利用已知模型的信息,能够改善系统的动态响应、抗干扰特性和鲁棒性。     

基于扩张状态观测器的智能船舶循迹预测控制

欠驱动船舶循迹过程中受到时变多源干扰的影响,同时在航行转艏处易产生控制力突变现象.针对上述两方面的问题,文中将扩张状态观测器(ESO)与模型预测控制(MPC)相结合,提出了一种最优循迹控制方法.首先,设计了扩张状态观测器对时变多源干扰进行补偿并提供低频控制输入;其次,以优化船舶航行控制力为目标,设计了一种非线性MPC控...     

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。     

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.     

压缩式制冷系统预测自抗扰控制

针对压缩式制冷系统在运行过程中存在的大时滞、强耦合以及外部干扰等问题,提出一种基于有限时间扩张状态观测器的预测自抗扰控制策略。通过对压缩式制冷系统进行模型辨识,得到双输入双输出的传递函数矩阵。采用Smith预估控制器对制冷系统的实际输出进行预测,减少运行过程中时滞特性的影响。通过串联解耦控制器,将制冷系统解耦为两个单输入单输出系统。为了提高系统的抗干扰能力和响应速度,提出一种有限时间收敛的扩张状态观测器,并通过构造Lyapunov函数证明了其有限时间收敛性。采用有限时间收敛的扩张状态观测器和控制律对解耦后的系统进行状态估计和扰动补偿,并利用比例控制器进行控制,进而实现过热度和蒸发温度的独立控制。将所提控制策略与基于线性扩张状态观测器的预测自抗扰控制策略进行比较。仿真结果表明,所提控制策略使得调节时间减少50%左右,动态降落减少30%左右,且在参数摄动时具有良好的鲁棒性。实验结果表明,所提控制策略使得调节时间减少30%左右,动态降落减少12%左右,制冷系统的动态性能和抗干扰性能得到有效提高。     

无人飞行器自抗扰控制研究进展

自抗扰控制理论(ADRC)自1989年提出,先后在多个工程领域得到成功应用.能否成功应用于航空航天领域是检验自抗扰控制理论创立成功与否的关键.本文首先介绍自抗扰控制理论,然后梳理自抗扰控制在无人飞行器飞行控制领域应用,随后综述自抗扰控制器参数整定及优化、稳定性分析以及自抗扰控制改进算法及其在飞行控制系统中的应用,最后归...