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.     

融合反步法的无人驾驶汽车轨迹跟踪控制方法

为了解决无人驾驶汽车轨迹跟踪控制的准确性、稳定性和快速性问题,将反步法分别融合滑模变结构控制和模糊自适应控制.建立车辆三自由度运动学位姿误差微分方程,推导了基于反步法的车速和横摆角速度控制律,结合Lyapunov稳定性判据验证了系统稳定性.分别建立融合反步法的滑模变结构和模糊自适应轨迹跟踪控制方法,结合轨迹跟踪稳态误差、超调量和调整时间,验证、比较了控制方法准确性、稳定性和快速性3种性能的优劣.结果表明：融合反步法的滑模变结构轨迹跟踪控制的稳定性最好,轨迹跟踪超调量接近于0;融合反步法的模糊自适应轨迹跟踪控制快速性最好,轨迹跟踪调整时间相对于反步法缩短了18.2%.     

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.     

带摩擦补偿的滚珠丝杠副进给系统自适应滑模控制

为了提高滚珠丝杠副进给系统的跟踪性能,采用了带摩擦补偿的自适应滑模控制方法.基于滚珠丝杠副进给系统轴向振动特性建立了两自由度的质量模型,根据模型的状态方程设计了系统的反演滑模控制器,考虑到外界干扰的影响设计了带自适应律的自适应滑模控制器.采用基于Stribeck摩擦模型的摩擦补偿方法和遗传算法对滚珠丝杠副进给实验台的Stribeck摩擦模型进行了参数辨识.采用建立的控制方法在实验台上进行了轨迹跟踪实验.实验结果表明:在没有使用摩擦补偿情况下自适应滑模控制器最大跟踪误差为31.85μm;使用带摩擦补偿的自适应滑模控制器,其最大跟踪误差减小为15.55μm.实验结果证明了针对滚珠丝杠副进给系统轴向振动特性模型设计的自适应滑模控制器具有较高的跟踪性能,并且采用带摩擦补偿的自适应滑模控制方法显著提高了滚珠丝杠进给系统的跟踪精度.     

工业机器人轨迹跟踪的自适应模糊变结构算法

为提高工业机器人的轨迹跟踪控制性能,提出了一种自适应模糊变结构控制算法,即对滑模区中趋近运动的趋近律进行重新设计,新设计的趋近律能够随着机器人轨迹跟踪误差的改变而做出相应变化,从而使设计后系统的抖振减小,滑模过程中的趋近运动得到改善,控制性能也得到提高.针对该算法设计了自适应模糊变结构控制器,并与其他方法做了实验对比分析,结果表明该算法的响应速度、跟踪精度等更优.     

自适应模糊滑模控制在火箭炮耦合系统中的应用

针对火箭炮位置伺服系统中的机电耦合特性,提出了一种自适应模糊滑模控制方法.为了使滑模变结构等效控制律设计不依赖对象的精确模型,利用切换函数及其变化率设计自适应模糊系统来代替等效控制,为了抑制滑模抖振,采用模糊规则调节切换控制的增益.仿真及实验结果表明,该方法不仅保证了系统的静、动态特性,有效降低了变结构系统中固有的抖振现象,而且对参数摄动具有较强的鲁棒性.研究结果为进一步完善控制器理论结构及实践应用提供了参考依据.     

AUV模型解耦水平运动多控制器联合控制

为了解决自治水下机器人(AUV)的水平面轨迹跟踪控制问题,提出一种基于解耦模型的多控制器联合控制方法.建立AUV水平面三自由度运动模型并进行模型解耦,将每个自由度都只保留主变量,模型中的交叉耦合项和模型不确定性都当做外干扰项来考虑;对解耦后的AUV运动模型进行轨迹跟踪控制器的设计,针对AUV各个自由度的特点,为轴向和侧向运动设计自适应反演滑模控制器,为艏向运动设计带有干扰观测器的自适应终端滑模控制器;通过公式推导,利用李雅普诺夫理论证明了系统稳定性和误差的收敛性.仿真实验证明:所设计的轨迹跟踪控制器具有较强的鲁棒性能,系统能够实现对平面轨迹的精确跟踪且能够在规定的有效时间内实现对艏向角的精确跟踪.     

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.     

基于模糊干扰观测器的移动机器人自适应滑模跟踪控制

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot, WMR)轨迹跟踪中存在的速度跳变和未知系统扰动,提出一种新型轨迹跟踪控制策略。该策略基于反演技术,分别设计WMR系统的运动学控制器和动力学控制器。在运动学控制器中,采用分流技术克服了轨迹跟踪初期的速度跳变问题;在动力学控制器中,将模糊干扰观测器与自适应滑模控制结合,有效解决了未知系统扰动对控制性能的影响,并且消除了传统滑模控制的抖振现象。通过Lyapunov稳定性理论,证明了该控制策略的稳定性。仿真研究表明,该控制策略具有较小的速度跳变,控制信号抖振较小,并对系统扰动具有强鲁棒性。     

基于屏障函数的船舶自适应控制

针对自主水面船舶的轨迹跟踪问题,提出了一种基于屏障函数的自适应滑模控制方法.根据滑模的收敛性,设置了一个切换自适应律,在不需要外部干扰先验信息的情况下,能够做到自适应的调节滑模增益.滑动变量能够收敛,并且保持在一个与干扰上界无关的预定义的零的邻域内,屏障函数能保证滑模增益始终动态地大于不确定外部环境干扰,从而确保自主水面船舶的轨迹跟踪性能.通过李雅普诺夫理论分析,证明了自主水面船舶系统能够在有限时间内到达预定义的零的邻域.最后通过仿真结果验证针对船舶轨迹跟踪问题所设计控制器的有效性.由仿真结果可知,在这种控制器作用下,船舶轨迹能够很好地跟踪上期望轨迹.     

二自由度关节型机器人的自适应模糊滑模控制

针对二自由度关节型机器人控制问题,通过分析传统滑模控制的不足,提出一种自适应模糊滑模控制算法。采用自适应单输入单输出模糊系统来计算控制增益,同时设计了基于Lyapunov稳定性理论的自适应律,最后利用Simulink软件对自适应模糊滑模控制进行仿真实验。结果表明,机器人各关节控制力矩的抖振现象明显减弱,系统性能得到提升;自适应算法的加入使模糊滑模控制能在短时间内随着系统状态的变化自动地进行调节,稳态收敛为常数;在关节型机器人参数不确定和存在外界干扰的情况下,自适应模糊滑模控制算法依然具有良好的鲁棒性和跟踪精度。     

新型三相三线制并联有源滤波器的模糊滑模控制方法

为了提高有源滤波器参考电流跟踪控制的精度,改善系统对非线性负载扰动的鲁棒性和适应性,采用一种新型的模糊滑模控制方法,设计了一种模糊滑模控制器,用于三相三线制并联有源滤波器的参考电流跟踪控制.谐波电流检测采用p-q谐波电流检测方法,能快速、准确地检测出负载电流中的谐波分量.直流侧电压采用PI控制方法实现稳定控制.Simulink仿真结果显示,与传统的滞环比较控制方法相比,所设计的新型模糊滑模控制方法能够有效地降低跟踪误差,提高有源滤波器的谐波补偿效果.     

一类具有非线性输入系统的自适应模糊控制

基于滑模控制基本原理,利用I型模糊逻辑系统对未知函数进行在线逼近,提出了一种具有监督器的自适应模糊滑模控制方法.该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界,并进一步引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响.通过李亚普诺夫方法,证明了跟踪误差收敛到零.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于模糊神经网络的滑模控制算法

提出了一种基于模糊神经网络的积分滑模控制算法。该算法利用模糊神经网络系统来代替传统的等效控制项,消除了其对数学模型的依赖;切换控制项则采用积分型变切换增益,有效地削弱系统抖振。该算法以永磁同步电机伺服系统为对象进行仿真研究。仿真结果表明,该方法控制精度高,鲁棒性强,有效提高了系统的控制性能。     

一类非线性不确定系统的自适应模糊滑模控制

针对一类非线性不确定系统提出了一种自适应模糊滑模控制方法，利用趋近律构造理想控制，利用模糊逻辑系统逼近其连续项，用自适应律和非线性补偿保证滑模到达条件成立．该方法综合了自适应模糊控制和滑模控制的优点，既保证了闭环系统的稳定性，又限制了抖振，控制效果良好，仿真结果也说明了这一点．     

非线性耦合系统的分散自适应模糊控制

针对一类具有高阶耦合作用的MIMO非线性系统,根据滑模控制原理,并利用模糊逻辑系统的逼近能力,提出一种分散自适应模糊控制器设计的新方案.对每一个子系统,仅通过子系统的局部信息在线调节模糊系统的可调参数、滑模控制增益, 从而实现了对动态不确定性及建模误差进行自适应补偿.理论分析证明了闭环系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零的一个邻域内.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于单神经元PID的挖掘机铲斗位姿自适应控制

为实现挖掘机作业过程自动控制,需要对铲斗位姿准确定位。建立了挖掘机工作装置运动学模型及电液控制系统模型,针对挖掘机电液控制系统的时变性与外界干扰的不确定性特点,设计了一个单神经元自适应PID控制器,并采用二次型性能指标对控制器参数进行在线优化。仿真试验表明,该控制器响应快速、平稳,对参数时变与不确定扰动具有一定鲁棒性,能有效地对挖掘机铲斗位姿进行精确控制。     

Sliding Mode Control Approach for Electrically Controllable Clutch of AMT Based on the Feedback Linearization

A sliding mode control approach based on the feedback linearization is proposed for the electrically controllable clutch of AMT vehicles. The nonlinear dynamic model for the hydraulic actuator associated with clutch is established. By means of the exact feedback linearization procedure of differential geometry, an equivalent, fully controllable and linear model is derived via a homomorphic transformation for the AMT clutch system. Furthermore, a sliding mode control is introduced to improve robustness. The tracking tests are performed using the sliding mode control on a Santana LX passenger car, and the experimental results prove that this nonlinear controller is of fine robustness and high degree of tracking accuracy.