定位平台非线性摩擦的神经网络补偿

提出了一种基于BP神经网络的机械伺服系统非线性摩擦的补偿方法，根据方法设计出一种将经典的PD控制与神经网络控制相结合的控制器，该控制器既有PD控制的优点，又能神经网络逼近非线性函数的能力，较好地补偿了系统中的非线性摩擦和外部扰动，应用Lyapunov稳定性定理，证明了系统的稳定性，并得到系统跟踪差的边界值，采用刚毛摩擦动力学模型，对X－Y定位平台进行仿真和实验，结果表明该控制器能够补偿系统的非线性因素，保证了系统的稳定，减少了跟踪误差，该方案控制效果明显优于PD控制，可用于工业设备的控制中。     

离散系统的鲁棒自适应控制

本文提出一种鲁棒间接自适应极点配置控制器，它利用相对死区技术使得控制器对一类未建模动态误差和恒定了界扰动具有鲁棒性。文中详细地分析了闭环系统的稳定性和收敛性，找到了保证佤渐近稳定的充分条件。     

考虑非线性摩擦的电动伺服缸加载系统鲁棒自适应控制

非线性摩擦、外界扰动以及参数不确定性对电动伺服缸加载系统加载精度和响应特性带来不利影响。针对该问题,引入LuGre非线性摩擦模型,建立了电动伺服加载系统动力学模型,将非线性摩擦纳入系统总扰动中,设计了一种鲁棒自适应控制器(ARC);应用Lyapunov稳定性理论证明了所设计的鲁棒自适应控制器的稳定性。经仿真表明,相较于传统PD控制器,本文所设计的ARC控制器能使电动伺服缸加载系统具有更优的加载力跟踪精度和良好的鲁棒性。     

带有未建模动态的一类非线性系统的鲁棒自适应控制

本文针对一类带有未建模动态的非线性系统,在文献[1]的基础上设计了一种鲁棒自适应算法,并在理论上证明了系统的稳定性,利用这种算法,只要适当选择设计参数,可以使输出均方误差任意小.本文参考文献[1]的方法,弥补了文献[2]没有考虑未建模动态的不足,并将文献[1]的方法扩展到了更为广泛的一类非线性系统.     

直流伺服系统摩擦力及死区补偿的鲁棒自适应控制器

直流伺服系统的死区和摩擦力参数往往是不可知的,而且速度估计也存在误差,如果不能较好地处理这些因素将会严重影响系统的性能。针对这些问题,提出了一种鲁棒自适应控制方法,并运用Lyapunov稳定性原理证明了其稳定性;提出了使用差分器来估计速度值的方法,以减少实际系统中因速度估计误差引起的控制性能的降低。仿真结果表明:该控制方法在提高系统速度估计精度、改善摩擦力和死区补偿效果等方面具有很好的效果,为直流伺服的系统设计提供了一种较好的方法。     

一种简单的机器人鲁棒自适应轨迹跟踪控制算法

针对不确定性存在情况下的机器人轨迹跟踪 ,提出了一种鲁棒自适应轨迹控制算法 .控制算法是全局按指数收敛的 ,不需要知道机器人动力学模型 ,结构简单 ,计算量小 ,能使轨迹误差收敛到一任意小的区域内 .利用Lyapunov直接法分析了控制算法的稳定性和鲁棒性 .两关节直接驱动机器人的实验研究验证了算法的有效性 .     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

作者考虑一类具有有界于扰和未知参数的非线性系统（１）,设计出一种适用于输出跟踪的鲁棒自适应控制器。该控制器对线性参数化的不确定性和有界干扰具有鲁棒性,能保证闭环系统的全局稳定性,并解决了ε－跟踪问题。仿真实例表明,所设计的鲁棒自适应控制器具有良好的跟踪性能,而且所需的控制量不大,其数值在容许控制的范围之内。     

数控系统的自适应鲁棒控制器设计

基于李雅普诺夫稳定理论与动态逆方法，将自适应鲁棒控制与连续监督控制策略应用于数控系统的控制器设计中，用来补偿摩擦非线性、参数不确定性以及模型不确定性的影响，能显增强系统的稳定性和性能鲁棒性。对该方法进行了理论分析并与基于扰动观测器的控制器进行了对比仿真，仿真结果证明了理论分析的正确性。     

多变量系统鲁棒保护自适应控制算法

研究了多变量系统自适应控制的有关问题，提出了多变量系统的鲁棒保护自适应控制方法，数字仿真和实验结果表明，该方法有效地解决了时变滞后系统的控制问题，适用于控制多变量时变滞后和参数未知系统。     

基于多层神经网络的鲁棒自适应控制

针对一类不确定非线性动态系统，基于一种修改的Lyapunov函数，并利用多层神经网络系统（MNNs）的逼近能力，提出了一种鲁棒自适应神经 网络控制器的设计方案。该方案不仅能够保证闭环系统的所有信号有界，而且可保证闭环系统的跟踪误差渐近收敛到零。仿真试验表明了该控制算法是有效的。     

抗差与自适应组合的卡尔曼滤波算法在动态导航中的研究

针对观测信息不充足时,无法使用现有的一些抗差自适应滤波的问题,提出一种组合抗差滤波和自适应滤波的方法.该方法利用基于m估计实现的抗差滤波和基于新息向量马氏距离平方服从卡方分布而构造的自适应滤波,同时采用2次对检验统计量进行判别的方法,可以在单个历元实现在标准卡尔曼滤波、自适应卡尔曼滤波和抗差卡尔曼滤波之间选择一种当前时刻的最优滤波,因此,采用该方法也能构成抗差自适应卡尔曼滤波.仿真结果表明,在观测信息不足且滤波模型出现异常时,该方法能有效控制动力学模型误差和观测异常对导航解的影响,使导航解更能反映导航系统的真实情况.     

一种新的重复自适应摩擦补偿方法及其在高精度伺服系统中的应用

针对高精度转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦及周期性波动力矩扰动,为提高转台位置的跟踪精度,提出了一种新的重复自适应摩擦补偿方法,将重复控制机制引入到基于自适应控制的摩擦补偿策略中.电机中摩擦模型采用摩擦参数非一致性变化的LuGre动态模型.该方法的控制律包含一个参数自适应律、等效PD控制律和一个重复控制律.其中,参数自适应律用来估计未知模型参数并予以补偿,而插入的重复控制器用来提高系统运动曲线的跟踪性能.Lyapunov方法证明该补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐近跟踪.最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿方法的有效性.     

Friction compensation design based on state observer and adaptive law for high-accuracy positioning system

Friction is one of the main factors that affect the positioning accuracy of motion system. Friction compensation based on friction model is usually adopted to eliminate the nonlinear effect of friction. This paper presents a proportional-plus-derivative (PD) feedback controller with a friction compensator based on LuGre friction model. We also design a state observer to observe the unknown state of LuGre friction model, and adopt a parameter adaptive law and off-line approximation to estimate the parameters of LuGre friction model. Comparative experiments are carried out among our proposed controller, PD controller with friction compensation based on classical friction model, and PD controller without friction compensation. Experimental results demonstrate that our proposed controller can achieve better performance, especially higher positioning accuracy.     

X-Y数控平台中基于Backstepping的自适应模糊摩擦补偿研究

本文对摩擦补偿进行了简单的概述,并对基于Backstepping的自适应模糊摩擦补偿进行了详细的研究,得出了相应的结论.     

基于LuGre模型的火炮伺服系统摩擦力矩自适应补偿

针对高精度火炮交流伺服系统中存在的非线性动态摩擦和电机力矩波动,为了提高火炮伺服系统的跟踪精度,提出了一种新的基于LuGre摩擦力矩模型的自适应补偿算法。该算法应用两个非线性观测器来估计摩擦模型中的未知状态变量,对系统参数进行自适应估计,采用Lyapunov方法证明了控制系统的全局渐进稳定性。该算法简单,适于实时控制。实验结果表明了该算法的合理性,火炮伺服系统的低速跟踪最大误差为50μrad,达到了指标要求。     

微进给工作台伺服控制技术

为实现母盘刻录机中光学头的精密进给,研制了精密微进给工作台及其伺服控制系统.利用线光栅作为工作台位移检测工具,采用数字比例积分微分(PID)伺服滤波器实现位移控制.经实验方法测定,系统摩擦可以近似为Coulomb摩擦加Stribeck效应的模型.采用了基于该模型的摩擦补偿方法以消除电机死区影响.为实现精确轨迹控制,控制系统采用了零相位误差跟踪控制(ZPETC)技术.针对高增益PID、摩擦补偿和ZPETC加摩擦补偿这3种控制方法,分别进行了轨迹跟踪实验,其轨迹误差分别为±0.8、±0.6 和±0.3 μm.     

严格反馈非线性系统的鲁棒自适应逆最优跟踪

针对具有未知定常参数和未知有界扰动的严格反馈非线性系统,结合参考信号,构造了误差系统,并解决了其逆最优控制问题.使用Backstepping算法,设计了误差系统鲁棒自适应逆最优控制器和参数自适应律,从而解决了原系统的鲁棒自适应逆最优跟踪问题,并给出性能估计.仿真结果表明该控制算法的有效性.     

X-Y工作台摩擦误差补偿方法的研究

为了降低摩擦造成的数控机床轮廓的误差,以X-Y平台为研究对象,采用数学推导、仿真和实验等方法,对摩擦误差的产生机理和补偿方法进行了研究.从瞬态响应的视角揭示了摩擦误差的产生机理,提出的数学方法能精确计算出摩擦误差出现的时机、持续时间,以及由摩擦产生的最大跟随误差.同时,提出了一种基于双脉冲补偿方波的误差补偿方法,可利用数学推导来确定补偿脉冲的参数(脉冲高度、宽度、起始位置),通过在位置指令中加入补偿脉冲可使工作台尽快脱离工作死区,快速逼近理想轨迹.数值仿真和实验结果表明,该方法将摩擦产生的突起误差高度由15μm降低为2μm,达到了较理想的误差补偿效果.