模糊耦合滑模的掘锚支机器人位置同步控制

针对掘锚支机器人四缸同步平台存在的非线性、耦合作用及滞后问题,提出一种基于模糊相邻交叉耦合改进型滑模的位置同步控制方法,利用系统辨识获得阀控缸传递函数,采用模糊控制实时在线计算耦合系数,通过最速跟踪微分器柔化调节过程.仿真实验表明,改进型滑模控制相对于传统滑模控制,能有效减弱抖振,提高系统稳定性,且模糊相邻交叉耦合滑模...     

基于主端力缓冲的波变量4通道双边控制方法研究

针对同步性能会直接影响遥操作双边控制系统的透明性和跟踪性的问题,提出了一种基于主端力缓冲的波变量4通道双边控制方法.首先,给出了一种定时延条件下力反馈双边控制系统同步性的定量度量函数;其次,在波变量4通道双边控制结构中,设计了异构形式的主从端控制器,通过在主端控制器添加力缓冲单元和补偿单元来实现主从端同步控制,消除了波变换方法对主端控制器超前作用的影响;在此基础上,采用多回路反馈结构稳定性分析方法对提出的方法进行稳定性分析,并得到系统稳定的约束条件.最后通过仿真和搭建的实验平台验证了所提方法的有效性.      

基于Lyapunov稳定性的爬壁机器人路径跟踪双环滑模控制

针对爬壁机器人路径跟踪控制问题,提出一种双环滑模控制算法。该算法是以建立的爬壁机器人运动学模型为基础,设路径跟踪偏差信息为滑模切换函数,结合backstepping思想设计了控制率,通过Lyapunov函数验证其稳定性,实现了外环位置和内环姿态的准确跟踪。对于环境的不确定性,采用提高内环增益大于外环的方法解决。将设计的双环滑模控制器与一般滑模控制进行轨迹跟踪仿真比较,并对直线轨迹跟踪进行了实验验证,结果表明:本文设计的路径控制器能较快达到零误差跟踪,整个控制过程和过渡过程准确且平滑,所以该算法可有效提升爬壁机器人工作水平。     

多关节机器人的自学习模糊全局滑模控制

针对模型不确定性多关节机器人的轨迹跟踪控制问题,研究多关节机器人全局滑模控制,为了削弱系统在滑动模态上的抖振,将模糊控制和全局滑模控制相结合,提出一种自学习模糊全局滑模控制方法.该方法利用模糊系统的输出代替全局滑模控制中的非连续开关切换量,并根据滑模变结构原理,设计自学习算法,动态调整模糊隶属函数的参数.通过对2关节机器人的仿真,结果表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方法既能达到快速跟踪,又能很好地消除控制器的抖振.     

空间三关节机器人自适应双模糊滑模控制

为了提高空间三关节机器人轨迹跟踪控制性能,提出了一种带双模糊自适应控制的滑模控制新方法.该方法将滑模控制器分为等效控制和切换控制两部分.采用一个模糊自适应控制器,根据滑模到达条件对切换增益进行有效估计.采用另一个模糊自适应控制器,根据滑模面来调整切换控制项.这些控制器结合起来消除了抖振,提高了控制性能.系统的稳定性通过李亚普诺夫定理证明.最后进行了仿真实验,并与其他方法进行了对比分析.结果表明所提方法是有效的.     

基于超扭曲非奇异滑模的多电机协调控制

针对多电机控制系统存在响应性和同步性差的问题,以四轮独立驱动公铁两用车转向系统为被控对象,提出一种多永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)协同控制策略。该控制策略采用偏差耦合的电同步控制方式,对多电机转角误差进行补偿,并提出一种新型非奇异快速终端滑模函数,同时结合超扭曲算法,设计超扭曲非奇异滑模控制器,实现多台永磁同步电机协同控制。基于MATLAB/Simulink平台搭建系统的仿真模型,并基于自主研发的纯电动公铁两用车进行实车试验。试验结果表明,该超扭曲非奇异快速终端滑模控制器可有效减小转向系统控制过程中所产生的跟踪误差、同步误差及系统抖振,缩短系统的响应时间,提高系统的控制精度,达到较为理想的控制效果。     

机床位置模糊调节的实验研究

提出在ＣＮＣ系统中采用模糊控制替代ＰＩＤ控制，用模糊调节改变位置系统增益，以减少跟随误差、加快系统响应速度和提高抗扰动能力。采用主从ＣＰＵ结构实现位置调节，并对伺服电机进行控制实验。     

时延下遥微操作机器人系统滑模变结构控制研究

针对遥微操作机器人系统在实际远程手术应用中存在时延而易导致系统不稳定且难以控制的问题,通过系统动力学建模和时延下系统理想性能的定义,设计了一种保持系统稳定和良好操作性能的新型控制方案.在该方案中主机械手采用基于期望特性的阻抗控制而从机械手采用基于指数趋近律的滑模变结构控制策略.仿真实验结果表明了该方案的有效性和鲁棒性,系统能在时延下较好地实现位置比例跟踪和力比例跟踪.     

一类五阶异步电机模型的有限时间跟踪控制

考虑了一类五阶异步电机模型的有限时间跟踪控制问题。在控制器设计中应用了中继切换控制机制和有限时间收敛的TSM控制方案,保证了整个系统的全局稳定性以及系统在有限时间内精确地跟踪给定的参考信号。仿真结果验证了该控制策略的正确有效性。     

电液伺服遥操作机器人的力觉临场感研究

该文借鉴电机驱动主从随动控制系统的研究方法，并结合液压系统的特殊性，对电液伺服遥操作主从机械人的力觉临场感进行了分析。综合了对称型双向伺服控制系统和力直接反馈型双向伺服控制系统的优点，以从端受力形成力反馈控制量的增益，位置误差和位置误差的变化率形成力反馈控制量，提出了改进对称型控制算法，即力一位置综合型双向伺服控制算法。实验结果验证了新方法的有效性。     

气液联控柔顺力控制系统及其自适应试验研究

针对阻抗控制中力控制的难点在于不能精确知道外界环境的刚度和位置,继而导致跟踪误差的问题,采用滑模位置控制器及自适应控制方法,设计了气液联控柔顺力控制系统.在外界环境模拟系统分别做往返斜坡运动(8 mm/s),以及在0.1 Hz正弦运动下,进行了气液联控柔顺力控制的试验研究.试验结果显示,位移的最大相对误差分别为1.85%和1.1%,力跟踪的最大相对误差分别为2.5%和1.85%,表明此方法具有较好的鲁棒性,可以克服系统对于环境参数精确性的依赖.     

基于变结构的移动机器人侧向控制器的设计

采用基于后推与模糊滑模控制相结合的方法设计了移动机器人的变结构状态反馈控制器,实现了对道路跟踪侧向误差的渐近镇定控制.应用Lyapunov定理推导了移动机器人满足非完整性约束的时变光滑状态反馈镇定控制律;将状态控制区域分为远离奇异点的稳定工作区域与含有奇异点的非稳定区域2部分.设计模糊控制嚣来控制移动机器人的状态从非稳定区域向稳定区域转变,并采用移动机器人Amigobot作为实验平台验证了控制器设计的有效性.研究结果表明:侧向误差较大时,模糊控制器确保移动机器人在稳定区域内沿着模态切换线减小误差;当侧向误差较小时,时变光滑状态反馈控制实现对移动机器人的平稳镇定.在控制器设计中,将移动机器人的平移速度视为渐变参数,根据侧向误差能量函数的变化进行模糊自适应调节.     

基于气动人工肌肉的混合位置跟踪控制

针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一个带有自适应模糊小脑模型（Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC）在线逼近的离散趋近律滑模混合控制器.该混合控制器中离散趋近律滑模策略产生控制器的输出;自适应模糊CMAC用以逼近气动人工肌肉系统中的不确定项.CMAC网络权值的在线学习调整保证了自适应模糊CMAC的逼近性能.对离散抗饱和PID控制器（DASPID）与自适应模糊CMAC离散滑模混合控制器（HybridC）的位置跟踪控制性能进行了对比实验.实验结果表明,HybridC较之DASPID有更好的位置跟踪控制性能.当期望参考输入为正弦信号时,DASPID的最大位置跟踪误差为±15 mm;而HybridC的最大位置跟踪误差仅为±07 mm,平均位置跟踪误差大约仅为±02 mm.并且,离散滑模所固有的抖振现象得到了有效的抑制.     

Boost-Buck型DC/DC变换器的滑模控制

文章基于 Boost- Buck电路 ,采用滑模变结构控制 ,设计了一个 1 .1 k W的升 -降压型 DC/DC变换器。该滑模控制器由两个独立的控制器组成 ,分别控制升压环节、降压环节 ,根据电路状态动态调节 ,互不影响。该控制方案能有效地克服输入电压、负载扰动及参数摄动 ,充分发挥了滑模控制快速响应、鲁棒性强等优点 ,并且实现简单、控制灵活 ,具有很好的实际应用价值。计算机仿真结果证实了理论分析与设计的正确性。     

连续工况下基于PID+LQR算法的自动驾驶车辆横纵向耦合控制

为提高自动驾驶车辆的路径跟踪精度,针对自动驾驶车辆横纵向耦合控制问题,提出了带有前馈控制的PID+LQR联合控制策略。首先,利用二自由度车辆动力学构建路径跟踪误差数学模型,制定横纵向控制流程。随后,设计了用于横向控制的LQR控制器和用于纵向控制的PID控制器,将横纵向控制器进行整合,使得车辆在接收到决策规划系统给出的期望指令后可以进行跟踪行驶。借助CarSim和MATLAB/Simulink联合仿真平台,在连续工况下对该控制策略进行测试。结果表明,提出的横纵向耦合运动控制策略可以控制车辆沿着规划的轨迹行驶,且可将跟踪误差控制在较小的范围内。     

基于终端滑模的多关节机器人跟踪控制

针对具有不确定性干扰的多关节机器人系统的轨迹跟踪控制问题,利用终端滑模控制方法,给出了全局有限时间跟踪控制器设计;首先,根据多关节机器人动力学模型的特点,基于非奇异终端滑模控制技术并利用滑模设计思想,设计了轨迹跟踪滑模控制器;在该控制器的作用下,跟踪误差不仅能够在有限时间内从任意初始状态到达滑动面,而且也能在有限时间内沿着滑模收敛到原点;其次,由于所设计的控制器的非连续性,将会使得系统产生抖振现象;针对这个问题,利用修正的饱和函数来代替控制律中的符号函数,从而消除了系统的抖振问题;最后,仿真算例表明了该方法的有效性。     

基于滑模变结构的三相并网逆变器重复比例控制策略

针对三相并网逆变器在暂态能量反馈中的快速性与抗扰动性的要求,提出了一种重复比例控制与滑模变结构控制的自适应加权控制策略。首先对滤波器构建数学模型并进行求解,通过对滤波器的状态方程进行求解,采用重复比例控制提高逆变器的稳定性,再利用高频控制器对滑模开关函数进行替代,在保证鲁棒性的同时减小控制的抖振,再通过加权控制器根据电流误差值实时调节两种控制的权重比以实现两种控制的稳定过渡与切换达成高质量并网,最后利用Simulink软件对三种控制在相同条件下分别进行仿真。通过对比验证,发现利用加权控制策略优化了等效控制的跟踪特性,不仅能加快了系统的响应速度,抑制了并网电流谐波,且还有效地提高了系统的鲁棒性,控制精度更高。     

机器人的自适应神经全局滑模轨迹跟踪控制

针对具有不确定性的机器人系统,提出一种自适应神经全局滑模轨迹跟踪控制方案.控制器采用一种新的全局滑模面,使得系统在整个响应时间内都具有鲁棒性;并基于径向基函数神经网络自适应学习不确定性的未知上界,从而自适应调整控制律的切换增益.而且基于Lyapunov稳定性理论证明这种新型控制器能够保证机器人系统关节角位置矢量和角速度矢量的跟踪误差渐近收敛于0.仿真结果表明提出的控制策略能够使机器人系统仅在0.5 s内就实现快速的轨迹跟踪,可见该方案是可行且有效的.     

主-从机器人双向伺服控制方法研究

设计了液压伺服主、从机器手,并对力觉双向伺服控制算法进行了研究与实验.由于零开口对称伺服阀的结构特点使得主机器手控制力不能直接驱动本身执行器,而需要主机器手控制力信息通过控制器来间接驱动,这一过程必然影响控制系统的响应速度.通过采用主、从机器手的力偏差信号控制从机器手,用主-从机器手的位置偏差信号控制主机器手的力觉反馈.这种新控制策略改变了从机器手跟随主机器手,主机器手感受从机器手力的常规控制模式,提高了主-从控制系统的响应速度,并可根据主机器手对从机器手的跟随来判断从机器手是否出现干涉等,对力感觉机器人双向控制理论研究与实践有一定的借鉴作用.     

分数阶Newton-Leipnik混沌系统滑模同步的两种方法

基于滑模控制及比例积分滑模控制, 设计滑模函数和控制器, 并给出分数阶Newton Leipnik混沌系统取得同步的充分性条件. 结果表明, 若选取适当的控制律和滑模面, 则分数阶Newton-Leipnik混沌系统的主从系统可取得滑模同步及比例积分滑模同步.