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．     

多变量非线性系统的模糊自适应输出反馈H∞控制

针对一类多输人多输出非线性不确定系统，提出了一种模糊自适应输出反馈控制方法．该方法不需要系统状态已知的条件，而是设计模糊观测器来估计系统的状态，证明了所提出的模糊自适应控制方法不但保证闭环系统的稳定性，而且在系统状态不可测的条件下，输出跟踪误差取得H^∞跟踪控制性能，通过仿真研究表明了所提出的方法的有效性．     

离散T-S模糊系统状态反馈最优H∞控制器设计

为了研究离散T-S模糊控制系统的状态反馈控制问题.考虑了受控输出中输入变量系数不为零的情况,对离散T-S模糊控制系统系统提出了一状态反馈最优控制的新方法,基于系统状态完全可以测量的前提下,把闭环系统的扰动抑制度的最优问题转化为一个矩阵的最大特征值的最小化问题;同时通过相关的LMI定理,把控制器增益存在的充分条件归结为一组线性矩阵不等式(LMI)问题,该线性矩阵不等式问题可以通过凸优化技术得以解决,给出的结果更具一般性意义.此外,利用隶属度函数的特点近一步降低了控制器增益存在的条件的保守性.最后,一个具体的仿真例子说明了该算法的可行性.     

基于几乎干扰解耦的非线性系统自适应模糊输出反馈控制

研究了一类基于几乎干扰解耦的MIMO非线性不确定系统的输出反馈控制问题.研究的非线性系统具有嵌入式下三角结构,比严格反馈形式的非线性系统更具一般性,非线性系统的状态部分不可测.通过综合应用模糊逻辑系统和命令滤波反推控制技术,构建自适应模糊输出反馈控制器,命令滤波技术的引入消除了传统反推控制方法运算中存在的计算膨胀,设计的控制器不仅保证整个闭环系统的稳定性,而且在L2增益的意义上抑制了干扰对输出的影响.仿真结果表明了该方法的有效性.     

参数自调模糊控制方法在机器人中的应用

设计了用于水下船体表面清刷机器人系统运动控制的参数自调整模糊控制器,仿真结果表明,通过调整模糊控制器的参数K1,K2和K3,使机器人系统具有良好的鲁棒性,满足机器人控制性能要求．     

基于控制规则调整的自适应模糊控制器

工业对象大多是具有非线性、大时滞、高阶次的复杂对象,常规的控制方法往往难以适应这些对象的变化.文中提出了一种自适应模糊控制器,它能在控制过程中不断调整和修改控制规则,以适应对象和环境的变化.对控制方法与常规PID控制、Smith预估控制、基本模糊控制进行了仿真比较.仿真曲线表明,自适应模糊控制器的控制性能明显好于其它3种控制方法.     

基于DSP平面关节机器人通用运动控制器设计

基于DSP的运动控制器硬件资源,设计了四自由度SCARA（平面关节型机器人）运动控制器,包括硬件电路设计和控制软件设计。测试结果表明,控制器工作稳定,可靠性高。     

手术辅助机器人的运动控制器设计

系统硬件采用YASKAWA公司提供的MP2100运动控制卡、∑-V伺服驱动器和伺服电机,该控制卡通过PCI接口与工控机连接,控制卡与驱动器采用具有总线结构的MECHATROILINK-II连接。基于上述软、硬件基础,本文对该运动控制器的原型系统进行了研究,实现了运动控制的基本操作,如伺服轴的手动控制以及自动直线插补、圆弧插补等。最后对该原型系统进行了测试,并分析了存在的问题。     

基于改进模糊PID的轮式机器人速度控制器设计

针对轮式机器人在行走过程中存在速度平衡超调较大与调节时间较长、速度平衡效果较差的问题,采用Matlab/Simulink与Carsim仿真软件建立轮式机器人四轮差速运动模型,对于无刷直流电机(BLDCM)系统,在原有模糊PID的基础上,结合抗积分饱和算法与变速积分算法,提出一种改进模糊PID控制的调速方法。仿真结果表明,通过抗积分饱和与变速积分算法改进后的模糊PID控制器与传统模糊PID控制器相比,在机器人速度平衡控制过程中,超调降低30%,调节时间降低33%,具有速度响应时间短、速度响应曲线波动小的优点。搭建了轮式机器人实验验证平台,实验结果表明,改进后的模糊PID控制调速方法的速度响应快,满足轮式机器人速度控制需求。所提设计可为轮式机器人速度稳定系统调试提供理论指导,并可应用于以速度调控为主导的控制系统。     

一种简单的轮式移动机器人控制器设计

研究了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题.针对传统控制器设计较为复杂的问题,通过构造Lyapunov函数,并根据Lyapunov稳定性定理,推导出了具有全局渐近稳定的跟踪控制器.该方法设计简单并具有直观的稳定性分析.仿真结果证明了该控制器能过保证闭环系统所有状态渐近稳定,达到了轮式移动机器人的轨迹跟踪控制目的.     

连续系统可靠补偿控制器设计

为了讨论连续系统执行器失效补偿的可靠控制问题.通过定义一个参数依赖的李亚普诺夫(Lyapunov)函数,系统在正常模式和多个不同的故障模式下,存在有各自与之对应的李亚普诺夫(Lyapunov)函数.然后据此函数给出了一个状态反馈控制器设计方法,以保证可靠系统的稳定性,进而解决系统多模式下的同时镇定问题.此外,在执行器失效的情况下,所设计的控制器能使系统H∞性能达到最优.在对有多个模式的系统而言,多李亚普诺夫(Lyapunov)函数的设计比单个李亚普诺夫(Lyapunov)函数设计有更小的保守性.由此,该方法减少了可靠设计的保守性,仿真结果验证了所给方法的有效性.     

单神经元模糊自适应内模控制器

利用单个神经元在线调整常规模糊控制查询表 ,并将该方法应用于调整内模控制器的滤波器参数 f,以增强系统的鲁棒性 .研究结果表明 ,用这种模糊单神经元控制器调节内模控制器参数的效果要优于常规的模糊控制器     

一类非线性系统自适应模糊滑模控制器的设计

为了保证一类不确定非线性系统的稳定性,自适应模糊控制提出了附加监督控制的方法．在此基础上,结合滑模控制原理,提出了一种Ⅱ型间接自适应模糊滑模控制方法,该方法取消了监督控制,用滑模控制器增加了逼近误差的自适应补偿,理论分析证明控制系统全局稳定且跟踪误差收敛到零,然后将这种控制器应用到过程控制的典型对象液位控制中,仿真结果表明了该控制器的有效性和可行性．     

基于指数饱和函数的非线性系统自适应模糊控制

为减小模糊逻辑系统的逼近误差,引入指数饱和函数项对一类未知非线性系统进行间接自适应模糊控制.直接用模糊逻辑系统逼近未知非线性函数,基于广义误差对模糊逻辑系统中的未知参数进行自适应调整,并用指数饱和函数项对逼近误差进行补偿.该方法不但能使跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内,而且通过适当减小控制器中设计参数,可使跟踪误差减小.仿真验证了该方法的有效性.     

一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器的设计

提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器的设计.该设计通过改进的遗传算法实现了控制规则和隶属函数的优化.算法中引入了优良模式自学习算子,改善了遗传算法的性能.通过对典型的非线性对象CSTR控制,仿真结果表明该方法是有效的.     

新结构重心法去模糊单元电路设计

为解决模糊控制器电路设计中的去模糊运算问题,提出了一种数模混合电路实现的模糊控制器去模糊运算单元电路设计。通过对折叠型G ilbert乘法器电路作适当的扩展,提出了多路乘法器的设计,实现了多个输入电压与一个共同的乘数电压的乘法运算,并应用该多路乘法器和运算放大器设计了归一化激活度计算电路。应用归一化激活度计算电路和加权求和电路组成了该新结构的去模糊单元电路。采用无锡上华0.6μm混合信号工艺参数设计完成。H sp ice模拟结果表明该单元电路可以完成去模糊运算工作,并作为子单元电路应用于模糊控制器的VLS I实现。     

基于多包传输的非线性离散系统脉冲控制器设计

针对非线性离散脉冲系统,设计了一种基于多包传输的脉冲反馈控制器以保证相应的闭环系统渐近稳定.首先,考虑从测量变送器到控制器以及从控制器传输到执行器都有数据丢包,并均为独立的Bernoulli过程,建立了闭环多包传输离散脉冲反馈控制系统的数学模型.其次,根据系统范数稳定理论,给出系统在连续状态和脉冲发生时刻保证系统渐近稳...     

基于T-S模型的一步输出反馈抗饱和补偿设计

针对一类具有输入饱和的连续时不变非线性系统,提出一步输出反馈抗饱和补偿设计.当系统状态满足一定约束条件时,非线性系统可用Takagi-Sugeno模糊模型精确重构.针对重构后的系统,运用并行补偿技术和输出反馈,提出一个含有抗饱和补偿项的一步抗饱和控制方案.基于李雅普诺夫稳定性理论,导出了闭环系统的稳定判据,同时给出了吸引域估计及其优化模型.对一类混沌鲁里叶系统进行仿真实验,仿真结果证明了本方案的有效性.     

基于模糊控制器的移动机器人路径规划仿真

借鉴模糊控制的思想来解决移动机器人路径规划中的避碰问题，介绍了模糊控制的理论基础，对路径规划算法进行了推导，在总结经验建立模糊规则的基础上，运用模糊推理，构造出一张实践效果较好的控制响应表．仿真结果表明，该算法应用于移动机器人路径规划具有正确性、实用性和智能性等，该方法计算量小，运算速度快，提高了机器人控制的速度．     

严参数反馈非线性系统的自适应控制

本文对一类严参数反馈系统或经过变换可化为该种类型的非线性系统,基于backstepping递推设计方法,进行了自适应控制的设计.在此过程中,我们获得了对参数进行修正的规则.应用Lyapunov稳定性理论证明,该自适应控制器可保证整个非线性系统的稳定性.和有关文献中提出的设计自适应控制器所应用的方法相比,此方法引进了虚拟控制的概念,通过适当的引入虚拟控制,使得系统误差具有期望的渐进性态,从而实现整个系统的渐进镇定.