三自由度并联机器人平台

此并联运动平台能够作为模拟样机．可帮助有平衡功能障碍的患者提供平衡能力恢复性训练：可用于航天、航海人员的平衡能力的训练：也可用于船舶及航天、航空仪表台的姿态控制平台。同时，还可用于肢体具有运动障碍的患者的康复训练。如踝关节和腕关节的训练。机器人采用工控机控制。使用者可根据实际要求选择适合的倾斜范围和频率。     

针对不稳定对象的三自由度内模控制

针对部分内模控制（Partial Internal Model Control）仅有一个可调节参数，性能调节不明确，调节范围小等不足，提出部分内模控制与三自由度内模控制相结合的控制器设计方法.理论分析和仿真结果表明，这种方法对存在干扰和模型失配的不稳定对象具有调节参数明确，控制效果好，调节范围明显增大的优点.     

基于ADRC的无人机纵向通道控制

根据自抗扰控制器不依赖对象的精确数学模型以及能够对系统模型内扰和外界干扰进行补偿的特点,提出了在无人机纵向通道中引入自抗扰控制器的方法。设计的自抗控制器在不同的飞行状态下,不需要改变控制器参数,就能实现对俯仰指令的精确跟踪控制,以及速度回路与俯仰角回路的解耦控制。仿真结果表明,系统具有良好的动态响应和鲁棒性。     

大行程并联三自由度柔性微操作平台的设计

微纳操作技术结合了精密仪器技术、控制工程、计算机技术等科学,是一门综合性很强的技术,而微操作平台的设计与控制又是研究微纳操作技术的基础之一.本文基于杠杆放大机构设计了一种大工作空间的柔性并联三自由度微操作平台,即沿X/Y轴方向的移动和绕Z轴的转动,该平台主要有两个特点,一是平台的整体尺寸小;二是平台末端执行器的工作空间大,另外该设计还改进了堆叠压电陶瓷预紧装置的设计,有效的减少了压电陶瓷所受的剪切力;同时用3-PRR运动链来代替3-RRR运动链分析平台的工作空间.文章主要介绍了微操作平台的设计过程和平台的运动学分析,并建立了位置水平上的雅可比矩阵,最后得到了平台末端执行器的工作空间.     

基于ADRC的四旋翼无人机姿态控制研究

四旋翼无人机由于受到自身的非线性、模型的不确定性和外部突发气流等的影响,较难完成预设的飞行任务.为此,使用自抗扰控制,通过安排合理的过渡过程减少超调和设计扩张状态观测器来估计总扰动并实时补偿,并实现四旋翼无人机姿态控制.仿真结果表明:相比传统PID控制,该控制方法使得四旋翼无人机能够更好地适应自身参数的变化和应付外部气流带来的影响,具有更好的鲁棒性和抗扰性.同时验证了自抗扰控制器下的系统具有超调小、精度高、收敛速度快、抗扰能力强和鲁棒性能好等特点.     

一种三自由度气动人工肌肉并联平台动态数学模型

针对一种气动人工肌肉（PAM）并联平台,采用新颖的PAM数学模型,推导出该并联平台的状态空间形式三自由度动态数学模型;以三自由度并联驱动位置跟踪实验采集的数据作为动态仿真模型的输入,进行了并联平台的动态性能仿真.仿真与实验结果对比,验证了所推导出的并联平台动态数学模型的合理性与有效性.     

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.     

基于条件技术的三自由度内模控制抗饱和设计

在研究二自由度内模控制具有抗饱和功能的基础上,提出了三自由度内模控制抗饱和框架.详细阐述了3个控制器的设计步骤,并分析了系统的渐近稳定性.Q1(s)和Q2(s)采用传统的内模控制原理设计,Q3(s)采用条件作用技术设计.通过Popov稳定性判据证明了系统的渐近稳定性.经仿真表明,三自由度内模控制抗饱和结构具有抗饱和、参考跟踪和抗干扰的功能.     

不稳定时滞过程的二自由度控制

针对不稳定时滞过程提出了一种二自由度控制系统，不仅将输入响应与干扰响应解耦，更重要的是结合了Guillermo等提出的镇定PID控制器理论以及内模控制方法，能够对时滞常数与不稳定时间常数之比小于2的对象进行有效的控制，仿真结果证明了该系统的有效性。     

无人直升机自抗扰自适应轨迹跟踪混合控制

为满足无人直升机高精度轨迹跟踪的控制需求,并降低直升机动力学模型误差对飞行控制器飞行控制效果产生的影响,提出自抗扰自适应直升机混合控制.该控制器的内环控制采用模型跟随自适应控制,通过使用动量反向传播算法(MOBP)对该内环控制参数进行实时优化.通过使用自抗扰控制(ADRC)对直升机的水平速度进行控制.仿真结果表明,该混合控制器能够实现直升机对预定轨迹的跟踪.相对PID和级联ADRC控制,该控制器具有更好的抗扰性和鲁棒性.通过在200 kg级的专业植保无人直升机XV-2上搭载所提出的控制器,使其自主飞行轨迹跟踪控制的均方根误差在0.6 m以内.     

改进型ADRC的感应电机定子磁场定向矢量控制

针对感应电机定子磁场定向时,定子磁链和定子q轴电流没有完全解耦这一问题,提出改进型自抗扰控制器(active disturbance rejection controller,ADRC)的定子磁场控制方法。建立关于定子磁链和定子电流的状态空间表达式。利用线性跟踪微分器对目标定子磁链安排过渡过程,从而改善闭环控制中“快”与“准”的矛盾。建立并联型线性扩张状态观测器替代线性扩张状态观测器对实际磁链与q轴电流耦合部分进行观测。在目标磁链闭环控制环节对观测的耦合部分实施补偿,并对系统稳定性进行分析。仿真试验对比该方法与传统ADRC和解耦器控制方法时定子磁链的稳定性和电机转速响应情况。结果表明：该方法简化了矢量控制系统结构,提高了定子磁链控制的稳定性,确保电机运行过程有良好的动态响应特性和鲁棒性。     

海上浮式风电机组变桨距自抗扰控制策略研究

为有效抑制由随机风、浪载荷引起的海上浮式风电机组发电功率波动,提出了变桨距线性自抗扰控制(LADRC)策略。综合考虑气动力、水动力、结构弹性和变桨距控制等影响因素,建立5 MW级海上浮式风电机组气弹水控耦合系统动力学模型,基于恒转矩控制目标设计变桨距线性自抗扰控制器,分别采用带宽整定法和BP神经网络整定法对控制器参数进行整定,对比分析变桨距线性自抗扰控制对发电功率波动的抑制效果。研究结果表明:采用带宽整定和BP神经网络整定的变桨距线性自抗扰控制可以有效地改善海上浮式风电机组变桨距灵敏度,抑制发电功率波动。     

欠驱动智能水下机器人的自抗扰路径跟踪控制

为削弱欠驱动智能水下机器人(AUV)在路径跟踪过程中遇到的外界环境干扰和载体内部信号传输干扰的影响,以某欠驱动AUV为研究目标,基于自抗扰控制技术以及在Serret-Frenet坐标系下建立的路径跟踪误差方程,结合水下机器人相关运动学及动力学方程,建立了二阶自抗扰路径跟踪控制器,并进行了与传统PID控制器的对比仿真实验.仿真实验包括水平面随机干扰下的圆路径跟踪和渐变干扰下的空间螺旋线跟踪.仿真结果表明,基于自抗扰控制技术的欠驱动AUV路径跟踪控制器能够实现相应的参考路径跟踪任务,同时,相比于传统PID控制器,自抗扰路径跟踪控制器能够更有效地抑制干扰造成的颤抖、超调等现象,具有更优的控制效果.     

基于SVM-ADRC的全垫升气垫船航向控制

为改善全垫升气垫船的操纵性,提出了一种基于支持向量机的参数自整定自抗扰控制算法.采用扩张状态观测器观测系统内外扰动并加以补偿,利用非线性误差反馈控制律提高控制性能.利用支持向量机辨识系统非线性关系,建立其瞬时线性化模型.结合最优控制的二次型性能指标思想,实现自抗扰控制参数的自整定.仿真结果表明：在恶劣环境扰动下,所设计控制器能够实现全垫升气垫船航向的精确控制,调节时间短、超调量小、自适应性强.     

基于抗时滞LADRC的六旋翼飞行器姿态控制

以“X”型六旋翼飞行器为研究对象,依据牛顿第二定律和牛顿-欧拉方程建立了六旋翼飞行器数学模型,提出了基于抗时滞线性自抗扰的六旋翼飞行器姿态控制策略,实现了飞行器的姿态稳定跟踪控制,解决了姿态控制延迟和执行机构动态特性可能引起的LADRC响应振荡。在Matlab/Simulink下搭建仿真模型,对飞行器在理想情况和有外界扰动条件下分别在PID控制器和抗时滞线性自抗扰控制器作用进行仿真,仿真结果表明：抗时滞线性自抗扰控制的六旋翼飞行器姿态控制系统具有较高的动态品质、稳态精度以及较强的鲁棒性且该控制器待整定参数较少,计算简单。     

扰动观测器稳定平台视轴稳定的控制方法

为提高运动载体上稳定平台的抑制扰动能力,考虑稳定平台伺服系统的机械谐振因素的影响,提出了带输出观测器的扰动观测器稳定控制方法,研究该扰动观测器的回路结构、输入输出关系、带宽和鲁棒稳定性问题。仿真结果表明:在振幅4(°)/s、频率5 Hz的正弦信号下运动载体视轴稳定精度小于0.04°。在参数摄动情况下带输出观测器的扰动观测器比反馈型扰动观测器具有更好的鲁棒稳定性。     

基于模糊PID控制的外腔半导体激光稳频系统研究

研究了一套基于模糊比例、积分、微分(PID)控制算法的外腔半导体激光器稳频系统,能够根据外界环境的变化,自动调节参数.通过Matlab软件进行建模和仿真,证明了该方法的有效性.     

改进人工蜂群算法的四旋翼自抗扰控制参数优化

针对四旋翼自抗扰控制(active disturbance rejection controller, ADRC)参数整定困难,给工程应用带来较大限制的问题,提出一种改进人工蜂群算法的四旋翼ADRC控制器参数优化方法。该算法采用自适应的探索策略,根据选择概率,从5种不同的搜索规则中进行选择,提高种群的多样性和寻优能力。将ADRC控制器中的参数作为蜂群中的种群应用到四旋翼无人机仿真模型中进行迭代寻优,并把风干扰模型作为环境噪声引入系统,测试算法性能。仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法得到的控制器参数响应速度更快,稳态误差更小,抗干扰能力更强。