一类串联非线性系统的鲁棒控制

基于Lyapunov方法，讨论了一类带有不确定参数的不匹配非线性系统的鲁棒H∞问题，所讨论的这类系统由两个串联子系统组成，在讨率鲁棒H∞问题时，不确定参数属于巳知紧集且可非线性进入系统，不需解H-J-I偏微分方程，设计出一个非线静态反馈控制律，使闭环系统的L2增益对所有的容许不确定参数低于预先给定的值；进而，在一定条件下，闭环系统是ISS的。     

一种串联机器人的随机误差分析方法

利用旋量理论,通过定义关节处的误差运动旋量,建立了包含结构参数误差的串联机器人误差模型. 在此基础上,提出了一种将Monte Carlo方法与串联机器人误差模型相结合的随机误差分析方法,用于揭示机器人末端位姿误差的概率特性. 并以直角坐标装配机器人为例,在Matlab软件环境中进行了仿真,得到了机器人末端随机位置误差在工作空间内的分布规律. 仿真结果表明,该方法正确、有效,仿真得到的随机误差特性对标定精度的提高以及最优工作空间的选择具有重要意义.      

非结构型不确定性机器人的鲁棒控制

本文研究具有非结构型不确定性机器人的鲁棒控制问题，提出了一种新的鲁棒控制方案。控制器由两部分组成：第一部分为基于标称模型设计的计算力矩控制器；第一部分为基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ方法设计的鲁棒补偿控制器，其作用是消除不确定性对跟踪性能的影响．本文证明了闭环系统的全局收敛性、仿真结果表明本方法对于存在外扰和模型不确定性的机器人系统是十分有效的。     

基于Backstepping的机器人鲁棒控制律设计

考虑了仅有关节位置测量的机器人控制问题,首先设计滑模观测器估计速度信号,然后基于Ｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇ的非线性控制系统综合方法,提出了一种机器人的鲁棒控制方案,可保证跟踪误差的一致最终有界,最后对所提出的鲁棒控制方案与常用的ＰＩＤ＋前馈补偿控制方案作了实验比较,结果表明,所提出的鲁棒控制方案具有更高的跟踪精度。     

挖掘机器人模糊鲁棒控制的研究

为了实现挖掘机器人的轨迹跟踪控制,建立了挖掘机器人工作装置的四自由度拉格朗日动力学模型,设计了一个鲁棒控制器.控制律包括等效控制和辅助控制.等效控制保证闭环系统的控制输入基于期望的动力学模型,辅助控制保证动力学建模误差和不确定性存在时控制系统的鲁棒性以及跟踪误差趋于零.为了削弱控制输入的高频振荡,模糊控制被应用.将所设计的模糊鲁棒控制器用于仿真试验,给出了其轨迹跟踪效果及控制输入.     

一种新型并串联稳定平台运动学分析与实验研究

现有的稳定平台基本上都是串联结构,由于其结构特点是本体过重和驱动力小,使得其在大负载场合的应用存在难于控制的问题.针对这一问题,研制了一种新型的并串联3自由度稳定平台,该稳定平台由2自由度球面并联机构和串联在其上的旋转工作台构成.以刚体空间运动学为基础,借助欧拉角法与向量法建立了3自由稳定平台机构的运动学模型,根据模型详细分析并推导稳定平台输入与输出的特点和范围;设计了3自由度稳定平台实验装置,将实验结果与理论计算进行对比.结果表明,所建立的并串联3自由度稳定平台运动学模型准确有效.     

鲁棒控制在两连杆移动关节机器人中的应用

重点研究了一种新的非线性系统鲁棒控制算法在两连杆移动关节机器人控制中的应用,讨论了其终端夹持不定载荷时的模型跟踪问题。仿真结果表明,当机械手夹持不确定负载运动时,机器人闭环系统有较好的动态响应,说明系统具有较强的鲁棒性,同时也验证了此算法的有效性。     

基于神经网络的具有不确定性因素的RLED机器人鲁棒控制

对具有不确定性因素的电机驱动刚性机械臂控制 ,提出了一种基于神经网络的鲁棒控制器 .控制器的设计采用Backstepping法 ,神经网络用于识别系统中一些包含不确定因素的复杂的非线性项 ,并且使系统的在线学习成为可能 .给出的网络权值演化算法可保证系统的跟踪误差和网络权值的一致终值有界 (UUB) .数值仿真结果亦表明该控制器具有良好的鲁棒性和控制精度     

平面二自由度冗余驱动并联机器人的鲁棒控制

运用拉格朗日动力学方法建立了具有冗余驱动的二自由度平面并联机器人的数学模型.采用鲁棒轨迹跟踪控制器,使得对于存在初始误差以及模型误差有界的情况跟踪误差一致终值有界.根据给定的期望轨迹及系统参数进行了动力学仿真,仿真结果证明了此方法是有效的,并显示出了冗余驱动的一些优点.     

一类基于非线性状态反馈的机器人操作手的鲁棒控制

考查了一类具有非匹配不确定性的非线性系统的全局稳定性及其在机器人鲁棒控制中的应用,针对机器人系统存在参数不确定性以及外界干扰的情况，利用非线性鲁棒控制理论给出了连续状态反馈控制器．考虑不确定性存在情况下跟踪误差的渐近收敛性．最后给出了两连杆刚性机器人的仿真例子，验证了其控制效果．     

受限机器人系统的力与关节的Hybrid控制

使用矩阵代数理论研究了受限机器人系统的力与关节的ｈｙｂｒｉｄ控制问题,导出了一种新的力与关节的鲁棒自适应控制器设计方案。     

采用多项式结构的机器人鲁棒自适应控制

提出了一种新颖的鲁棒自适应控制策略,采用简单的多项式结构,不需传统的回归矩阵计算,而唯一需要了解的只是系统的阶数和输出的位置及速度状态,能够有效地克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,最后保证全局的指数稳定或全局一致最后有界．二自由度机器人的仿真证明了该法的有效性．     

机器人鲁棒神经网络轨迹跟踪控制

对于具有外界扰动和参数不确定性的机器人系统轨迹跟踪问题,给出了一个新的鲁棒神经网络控制算法．为了解决因神经网络隐层神经元输出持续激励（PE）性质的丢失而可能造成的参数飘移问题,与大量在文献中使用的神经网络权重调节法则σ-修正方法不同,给出了一个新的调节法则．基于此权重调节法则的鲁棒神经网络控制器既可保证网络权重有界从而克服了参数飘移问题,又能得到系统跟踪误差渐近收敛到零．数值试验表明,所提算法可行有效．     

深孔管壁喷涂机械手的鲁棒跟踪控制方法

针对适用于长且变截面的4自由度管道喷漆机械手，为了保证它的跟踪精度，设计了一种鲁棒轨迹跟踪控制器，保证了跟踪误差的一致终值有界。最后，通过模拟仿真对所提出的控制方案与比例积分微分(PID)控制方案进行了比较，结果表明鲁棒轨迹跟踪控制具有更高的跟踪精度和稳定性。     

基于非线性状态反馈的机器人操作手的鲁棒控制

文章考查了一类具有非匹配不确定性的非线性系统的全局稳定性及其在机器人鲁棒控制中的应用．针对机器人存在参数不确定性以及外界干扰的情况，利用非线性鲁棒控制理论给出了鲁棒控制器，考虑不确定性存在情况下跟踪误差的全局渐进收敛性．最后给出了两连杆刚性机器人的仿真例子，验证了其控制效果。     

一类互联机器人系统鲁棒跟踪控制器设计

针对一类带有不确定性的互联机器人系统,利用Lyapunov方法,设计了一个非线性鲁棒跟踪控制器.这个控制器能够保证被控互联机器人系统的位置向量与速度向量渐近地跟踪已知的轨迹.最后的仿真结果表明了该控制方法的有效性.     

非线性随机混杂系统的鲁棒耗散控制

针对一类带有多维噪声的带范数有界不确定项的非线性随机混杂系统,通过构造随机跳变系统的随机耗散性理论,给出了该类系统的耗散性定义、耗散不等式,以及系统保证耗散性的充分条件.在此基础上,针对带范数有界不确定项的非线性随机混杂系统,进行鲁棒状态反馈耗散控制,即通过求解线性矩阵不等式,设定状态反馈鲁棒控制器,使得在此控制作用下闭环系统满足耗散性.     

一种考虑不确定性双臂机器人的鲁棒协调控制方案

研究了双臂机器人操作工件运动过程的动力学鲁棒协调控制,在载荷优化分配的基础上建立了系统的动力学方程.针对双臂操作系统动力学模型的不确定性,基于计算力矩结构提出了一种鲁棒协调控制方案,该方案能有效克服系统的不确定性影响和抖振,使得工件运动能较好地跟踪期望的运动轨迹,而当工件匀速运动时能保证内力跟踪误差有界.对平面双臂机器人操作工件的协调运动进行算例仿真.理论分析及仿真结果证明了控制方案的有效性.     

机器人前馈补偿滑模鲁棒控制

本文针对机器人轨迹跟踪控制问题,基于滑模变结构控制的基本理论,提出了一种具有前馈补偿的滑模变结构鲁棒控制器。通过引入顺馈控制（对滑模切换函数的ＰＩ控制）来改善滑动模态的动特性,并消弱或消除常规变结构控制所存在的“颤振”现象：应用前馈补偿来提高跟踪精度。仿真结果验证了该方法的有效性。