基于支持向量机的非线性逆控制及仿真研究

针对逆系统方法中非线性逆模型辨识困难的问题,研究了基于支持向量机(SVM)的逆模型辨识及控制,提出了一种SVM逆模型与PID结合的复合控制系统.由SVM辨识非线性系统的逆模型作为前馈控制器,形成直接逆控制.同时,由PID控制器构成反馈控制,克服直接逆控制鲁棒性不强的缺陷.仿真研究表明,SVM的逆模型辨识能力强,该复合控制系统具有比直接逆控制更优的控制性能和鲁棒性.     

基于离子聚合物-金属复合材料的频域分数阶建模及最优控制

离子聚合物-金属复合材料(IPMC)具有良好的电-机械特性,由于致动性能类似于生物肌肉,因此受到广泛关注。频域建模方法在处理动力学系统和非常定线性动力学系统的参数辨识方面具有独特的优点。为了针对IPMC驱动器精确地建立数学模型并实现最优控制,首先根据驱动实验数据应用加权Levy算法在频域建立了IPMC驱动器的整数阶模型和分数阶模型,比较两种模型的拟合效果,确定采用拟合精度较高的分数阶模型来描述IPMC非整数阶动力学特性。然后对IPMC分数阶模型应用Optim FOPID界面控制器分别设计了整数阶PID控制器和最优分数阶PIλDμ控制器。最后比较控制效果,可见最优分数阶控制的响应更快,超调量更小,且通频带更宽,可用于实现对IPMC驱动器的精确控制。     

基于IPMC的频域分数阶建模及最优控制

离子聚合物-金属复合材料(IPMC)具有良好的电-机械特性,由于致动性能类似于生物肌肉,因此受到广泛关注.频域建模方法在处理动力学系统和非常定线性动力学系统的参数辨识方面具有独特的优点.为了针对IPMC驱动器精确地建立数学模型并实现最优控制,首先根据驱动实验数据应用加权Levy算法在频域建立了IPMC驱动器的整数阶模型和分数阶模型,比较两种模型的拟合效果,确定采用拟合精度较高的分数阶模型来描述IPMC非整数阶动力学特性.然后对IPMC分数阶模型应用OptimFOPID界面控制器分别设计了整数阶PID控制器和最优分数阶PIλDμ控制器.最后比较控制效果,可见最优分数阶控制的响应更快,超调量更小,且通频带更宽,可用于实现对IPMC驱动器的精确控制.     

压电驱动器的非线性建模

在研究了各种非线性模型的基础上,采用Maxwell迟滞模型建立了压电驱动器的非线性模型,给出了该模型参数的求解准则和方法．实验结果表明,所建立的非线性模型与实际测量结果一致,提出的非线性参数的求解方法简单实用．该模型可用于对驱动器的前馈控制,以达到提高驱动器位移控制精度的目的．     

一种基于MFAC外环补偿的非线性LS-SVM逆系统数据驱动控制方法

针对直接逆模型控制系统的鲁棒性和抗干扰能力不足问题,提出一种无模型自适应控制(MFAC)外环补偿的非线性系统最小二乘支持向量机(LS-SVM)逆系统数据驱动控制方法.首先采用LS-SVM建立非线性系统的逆模型,并将其作为前馈控制器串联在原系统之前,构成一个伪线性系统,其次采用MFAC构成外环反馈补偿控制.仿真研究表明,LS-SVM逆模型/MFAC复合控制方案不仅具有良好的跟踪性能,而且具有较强的鲁棒及抗干扰性.     

基于逆系统方法的航空发动机逆模型控制系统设计

航空发动机是一个典型的强非线性系统。传统的PID控制通常是对发动机的设计点进行线性化,但这种方法仅能保证发动机在设计点有较好的控制性能,在其他状态的控制性能则较差。针对这个缺点,利用逆系统方法,建立发动机的逆模型,并基于此逆模型设计发动机的逆模型控制系统。仿真结果表明,逆模型控制系统具有较快的响应速度,同时精度符合控制要求。     

基于梁理论的导电聚合物驱动器等效模型及实验验证

导电聚合物因具有能耗小、质轻、柔韧性好等优异特性,在生物机器人和生物医学设备中具有广泛的应用前景。本文针对多层弯曲型聚吡咯导电聚合物驱动器搭建的实验系统,依据等效悬臂梁理论建立驱动器力学模型。测量驱动器施加（0~1v）低电压时的基体弯曲变形量,通过研究驱动器的弯曲位移与电压、力与电压的关系,建立电压与等效均布载荷的函数关系式。实验结果表明,电压与垂直方向位移成线性关系,当电压为1V时偏转位移可达到驱动器长度的一半,并且得出电压与应变的比例因子。最后,通过驱动器举起其自身重量约为5倍的重物移动2.71 mm,验证了驱动器顶端可以承受力。     

多压电驱动器系统迟滞和蠕变前馈补偿控制

压电驱动器具有迟滞和蠕变等非线性特性,影响定位精度和限制系统性能。提出一种同时补偿多个压电驱动器迟滞和蠕变的控制方法。通过基于模型的开环控制补偿实现单个压电驱动器的线性化,将含有多个补偿后线性化压电驱动器的系统视为线性系统,应用叠加原理构建影响系数矩阵描述压电驱动器间的耦合效应。在前馈通路串联影响系数逆矩阵与多个线性化压电驱动器实现系统开环补偿控制。实验结果表明在阶梯形信号作用下,多压电驱动器系统的迟滞和蠕变特性同时显著减小,表明开发的前馈补偿控制方法在准静态应用中是有效可行的。     

镍闪速熔炼过程的模糊动态质量模型与控制

提出了利用Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ（简称Ｔ－Ｓ）模糊模型建立镍闪速熔炼过程动态质量模型的方法（即考虑过去与当前的输入、输出信息对将来输出的影响）,并对其动态过程进行了结构辨识和模型参数辨识。;在此基础上,针对建立的模糊动态模型,设计了２种不同的模糊控制器,一种是建立模糊动态质量模型的逆模型来实现控制;另一种是通过模型计算输出的前馈控制加系统输出的反馈控制来实现控制。经过２个月的离线指导和实际在线     

基于复合ADRC的压电陶瓷驱动器自适应控制

针对压电陶瓷驱动器固有的迟滞现象对其定位控制精度的影响问题,提出将自抗扰控制(ADRC)与改进Preisach逆模型相结合的控制方案.以模型输入、输出迟滞环的线性度为标准,目的是提高微动工作台的定位精度,从而提高微操作效率和成功率.为了验证所提出控制策略的有效性,通过无控制方法、改进逆Preisach控制方法、复合PID方法、ADRC控制和复合ADRC控制实验,得出所选用压电陶瓷驱动器的迟滞环比重分别为12.3%,5.8%,4.7%,2.5%,1.4%.不同控制方案所得实验结果证明,ADRC与迟滞逆模型相结合的控制方案具有良好的控制性能.     

音圈电机驱动的柔性定位平台设计与控制

设计了一种二自由度柔性微定位平台,该平台主要由音圈电机和柔性铰链机构等组成.采用直角柔性铰链组成的双平行四杆机构对称安置,以实现平台的大行程和运动解耦,工作行程可达2,mm以上,定位精度可达纳米级.设计空间支撑机构保证其承载能力.对微定位平台进行了结构设计和承载能力等特性分析.考虑到该定位平台动态行为的特点,采用遗传算法优化的BP神经网络组合辨识方法对系统模型进行了辨识,克服了神经网络对复杂系统动态行为辨识存在的缺陷.基于神经网络PID复合逆控制方法对微定位平台进行控制,通过实验对辨识和控制方法进行了验证,结果表明遗传算法优化的神经网络辨识方法与神经网络PID复合逆控制方法适用于该音圈电机驱动的柔性微定位平台系统的实际应用.     

六轴机械臂广义逆系统 SVM 辨识与控制

针对六轴机械臂系统强耦合和不易求取精确的动力学模型的特性,提出了基于支持向量机（ SVM ）辨识的广义逆解耦PID闭环控制方法。将SVM常见的3种核函数应用于机械臂实际系统的广义逆模型辨识中,通过回归预测效果和性能指标比较可知,采用高斯径向基核函数辨识的SVM模型预测输出与实际系统输出趋势一致,且得到的性能指标平方相关系数（ r2）和平均平方误差（ MSE）较好。实验结果表明,基于SVM广义逆解耦的PID控制算法能够实现对实际机械臂系统的高精度轨迹跟踪,具有工程实用性。     

自整定内模PID控制在非圆销孔加工中的应用

将工业过程控制方法用于微位移压电陶瓷驱动器控制,提出了一种自整定内模PID控制方法.该方法结合内模控制、PID控制和前馈控制,针对非圆销孔加工的特点,采用双环的控制结构,内环主要对控制对象进行等效,提高其动态性能;外环通过时间乘绝对误差的积分(ITAE)优化内模PID的整定参数.鲁棒性分析、仿真及实验表明,系统具有很强鲁棒性,能快速响应,在工作频率低于20 Hz时具有较好跟踪性能,达到了快速跟踪和减少滞环的目的.     

基于磁滞预测模型的GMA精密位移控制方法与实验研究

针对一种基于超磁致伸缩材料的直动型执行器,用经典Preisach理论建立其磁滞预测数值模型.采用Lagrange双线性插值法显著提高了该模型的预测精度;提出了一种Preisach模型的实时数字补偿算法,在静态及准静态情况下解决了直接求取Preisach逆模型的难题.建立了基于Preisach前馈补偿模型的PID控制算法,实验验证了该方法相对于开环控制和普通PID不仅能够显著提高GMA位置跟踪能力,同时也提高了GMA的定位控制精度.     

抛光力实时控制策略研究

针对传统抛光过程中的力位耦合问题,构建力位解耦的抛光力气动伺服控制系统.利用数据采集卡和Matlab/simulink的实时工具箱RTW,分别采用传统PID控制、前馈PID控制和单神经元PID控制三种控制策略,研究抛光力气动伺服系统实时控制效果.采用在线最小递归二乘法对前馈PID控制策略的参数实现精确辨识.采用有监督的Hebb学习规则调整单神经元PID加权系数.抛光力实时控制实验结果表明,前馈PID控制和单神经元PID控制与传统PID控制相比,能达到更好的控制效果.前馈PID控制达到稳定力输出所需时间短,单神经元PID控制达到力稳定的过程中振荡很小.     

基于Preisach逆模型的迟滞非线性系统自适应滑模控制

针对压电陶瓷的迟滞特性严重影响了精确定位或跟踪系统的精度,提出了基于Preisach逆模型的前馈补偿滑模自适应控制。为了避免逆模型的精度受原迟滞模型精度的影响,采用逆模型前馈补偿方法。逆模型前馈补偿不依赖于原模型的精度,同时可获得补偿电压,从而减弱迟滞特性;应用了自适应滑模控制方法,减小跟踪误差,并利用Lyapunov稳定性理论证明了所设计的控制器可保证系统全局渐进稳定。最后在Matlab环境中进行仿真。仿真结果表明,系统能够很好地跟踪期望输出,减小跟踪误差,验证了控制方案的有效性。     

Hegaglide机构路况仿真器的控制方法

为获得较高的系统跟踪精度,从动力学方程出发,研究了基于Hexaglide机构的路况仿真器的控制方法。建立滑模自适应的力矩辨识,将辨识得到的负载力矩作为系统的力矩前馈控制,并引入电机动力学方程约束速度、加速度的前馈补偿。应用MATLAB软件中的SimMechanics建立路况仿真器的机电耦合系统并进行仿真。结果表明,与传统PI控制方法相比,该控制方法可获得更加精确的位置跟踪精度。     

基于梁理论的导电聚合物驱动器等效模型及实验验证（英文）

导电聚合物因具有能耗小、质轻、柔韧性好等优异特性,在生物机器人和生物医学设备中具有广泛的应用前景。针对多层弯曲型聚吡咯导电聚合物驱动器搭建的实验系统,依据等效悬臂梁理论建立驱动器力学模型。测量驱动器施加0~1 V低电压时的基体弯曲变形量,通过研究驱动器的弯曲位移与电压、力与电压的关系,建立电压与等效均布载荷的函数关系式。实验结果表明,电压与垂直方向位移成线性关系,当电压为1 V时偏转位移可达到驱动器长度的一半,并且得出电压与应变的比例因子。最后,通过驱动器举起约为5倍自身重量的重物移动2.71 mm,验证了驱动器顶端可以承受力。     

串联谐振全桥逆变电路自适应模糊PID恒功率输出研究

系统采用自适应模糊PID控制技术,针对串联谐振全桥逆变电路,利用MATLAB建立了系统自适应模糊PID输出功率控制仿真模型,并给出了电路仿真波形.结果表明,系统采用自适应模糊PID控制方法,能够应用模糊控制技术对PID参数进行在线修改,以满足不同时刻的功率偏差和偏差变化率对PID参数自整定的要求,使被控对象具有良好的动、静态性能,实现逆变电路的恒功率输出控制.     

气动人工肌肉驱动球面并联机器人的位置控制研究

研究将气动人工肌肉驱动器应用于柔索驱动三自由度球面并联机器人机构,介绍了该机器人的运动学模型,提出一种简便的轨迹规划方法,在建立的实验测控系统中,应用含并联机器人的位置逆解和对气动人工肌肉的智能PID控制的位置控制算法,实现对机器人末端的位置控制,通过机器人的位置正解验证了位置控制的控制效果.