基于LuGre模型的火炮伺服系统摩擦力矩自适应补偿

针对高精度火炮交流伺服系统中存在的非线性动态摩擦和电机力矩波动,为了提高火炮伺服系统的跟踪精度,提出了一种新的基于LuGre摩擦力矩模型的自适应补偿算法。该算法应用两个非线性观测器来估计摩擦模型中的未知状态变量,对系统参数进行自适应估计,采用Lyapunov方法证明了控制系统的全局渐进稳定性。该算法简单,适于实时控制。实验结果表明了该算法的合理性,火炮伺服系统的低速跟踪最大误差为50μrad,达到了指标要求。     

基于模拟退火布谷鸟算法的直流伺服系统静态摩擦参数辨识

针对非线性摩擦对直流伺服系统性能的影响,提出一种基于模拟退火布谷鸟算法提高摩擦参数辨识精度的方法。采用LuGre摩擦模型建立伺服系统静摩擦参数与力矩的关系表达式,并分析其稳态特性,以此构建参数辨识的目标函数。引入模拟退火中的Boltzmann选择机制,结合迭代全局最优值对布谷鸟算法发现概率的自适应性进行了增强,以改善算法的寻优效果,通过分析比较得知改进算法的时间复杂度与原算法一致。在相同摩擦参数设置下,改进布谷鸟算法的辨识精度优于传统方法,利用其辨识结果补偿伺服系统运行的非线性摩擦力矩,得到了良好的控制效果。实验结果表明,该方法可以使摩擦参数的辨识适应度值提高2~3个数量级,有效改善了系统的控制性能。     

基于遗传算法的直流伺服电机的摩擦补偿

针对直流伺服电机的摩擦干扰问题,提出了一种基于遗传算法的摩擦补偿方案。将摩擦补偿环节引入直流伺服电机控制系统中,采用遗传算法对摩擦补偿模型参数进行在线辨识,根据伺服电机的控制要求选择相应的目标函数,使补偿量不断逼近于实际摩擦干扰,最终利用摩擦补偿来抵消摩擦干扰给伺服系统带来的影响。在Matlab环境中进行了伺服系统的摩擦补偿过程仿真实验,并得出了参数优化后的摩擦补偿模型。仿真结果表明:该方案与无摩擦补偿情况相比,不仅有效提高了直流伺服电机的稳定性和跟踪精度,而且具有较强的自适应能力和参数鲁棒性,为直流伺服电机的摩擦补偿提供了一种有效可行的新方法。     

遗传算法在直流伺服系统摩擦补偿中的应用

针对直流伺服系统中存在的摩擦干扰问题,提出了一种基于遗传算法(GA)进行摩擦补偿的设计方案.首先根据直流伺服系统的摩擦特性建立摩擦模型,再将摩擦补偿引入直流伺服系统的反馈控制结构中,获取伺服电机的位置误差.采用遗传算法对摩擦补偿模型进行系统辨识,使摩擦补偿量在数值上不断地逼近实际的摩擦干扰,并利用摩擦补偿量来抵消摩擦给伺服系统带来的影响,遗传算法中目标函数的选择考虑了系统在过渡过程和稳态时的控制要求.经过参数优化得出的摩擦补偿模型,弥补了以往直流伺服系统受摩擦干扰影响动、静态性能较差的缺陷,从而保证了伺服电机具有较高的跟踪精度.仿真结果表明,该方案与无摩擦补偿情况相比,直流伺服电机转速响应的调节时间缩短了0.12 s,稳态误差降低了1%,系统具备较强的抗摩擦干扰能力和参数鲁棒性.     

电液伺服系统的渐近跟踪自适应控制

根据电液伺服系统参数不稳定的特点,将渐近跟踪理论与自适应控制相结合,提出了一种基于参数辨识的电液伺服系统的渐近跟踪自适应控制方法,利用状态反馈动态配置系统的希望特征值和在输入端动态调节前馈增益实现渐近跟踪,达到自适应控制的目的。仿真结果表明,该方法稳定可靠,具有较高理论意义和实用价值。     

基于预设性能转台伺服系统的参数估计和自适应控制

针对含参数未知和非线性摩擦动态的转台伺服系统,提出了一种基于预设性能函数的参数估计和自适应控制方法.利用一种连续的摩擦模型表示转台伺服系统的摩擦动态,引入高阶神经网络对其进行逼近.通过构造一种滤波辅助变量获取参数估计误差信息,并将估计误差信息作为参数自适应律的遗漏因子,保证估计值能够快速收敛到真实值.为了提高转台伺服系统的瞬态响应和稳态性能,利用预设性能函数将原始系统的跟踪误差转换为一个新的误差动态,在此基础上设计自适应控制器,实现对期望轨迹的精确跟踪.仿真结果验证了本文所提算法的有效性.      

含非线性摩擦的伺服系统连续模型直接辨识

为准确描述伺服系统的动态特性与摩擦非线性,提出了一种非线性连续模型直接辨识方法. 该方法以离散输入输出数据与速度方向的逻辑值作为辨识输入,通过等价变换将未知参数都转移到模型的线性部分中,再运用基于状态变量滤波器的直接辨识法求得未知参数,从而获得伺服系统的非线性连续模型. 通过仿真及在双向转台伺服系统的实验表明,该方法在有噪声的情况下仍能准确辨识出非线性连续模型,能准确描述伺服系统的动态特性.     

修正黏性摩擦的LuGre模型的摩擦补偿

为提高高速条件下开放式伺服系统的动态性能,对传统LuGre摩擦模型的黏性摩擦进行了修正,并提出一种以修正模型为基础的摩擦前馈补偿方案.根据速度较高时,摩擦力矩随速度增加其增长趋势减缓的现象,建立了LuGre修正模型;分别对传统模型和修正模型进行参数辨识,利用2种辨识后的模型分别进行摩擦前馈补偿,分析其补偿效果.实验结果表明:修正模型对系统摩擦力矩的最大估计误差为0.0017N.m,优于传统模型的0.023N.m;与基于传统模型的摩擦补偿相比,基于修正模型的摩擦补偿时,系统稳态误差得到进一步的控制,加速运动时由±9μm降低到±5μm,正弦运动时由±12.5μm降低到±8μm.采用该补偿方案可有效地抑制摩擦干扰对伺服系统的不利影响,提高伺服系统的跟踪性能.     

气动伺服系统的摩擦力与死区参数辨识及控制

为了精确描述气缸的摩擦力,实现气缸的高精度轨迹跟踪控制,并提高算法的可移植性,提出基于遗传算法的气缸LuGre摩擦模型参数辨识方法和基于气缸充气腔压力变化的比例方向阀死区辨识方法。通过仿真分析,验证遗传算法在辨识摩擦力静动态参数时的可靠性;以单缸气动伺服系统为研究对象,分别建立比例方向阀和气缸的数学模型,设计基于反步法的非线性鲁棒控制器,开展气缸活塞运动跟踪不同频率的正弦轨迹曲线和三阶加减速曲线实验。研究结果表明:基于遗传算法的摩擦力参数辨识和基于气缸压力变化的比例方向阀死区辨识方法均能获得精确的辨识结果,本文所设计的控制器能实现气缸高精度轨迹跟踪控制。     

电液伺服系统多模型鲁棒自适应控制

针对电液伺服系统中存在不确定非线性和强参数不确定性的问题,提出一种多模型鲁棒自适应控制算法。根据系统参数不确定性范围建立了多个辨识模型,在辨识模型中设计非线性鲁棒项,以抑制干扰、未建模动态等不确定非线性的影响,提高系统的鲁棒性。基于辨识模型设计相应的控制器,采用基于辨识误差的性能指标函数作为切换依据,选取最佳控制器作为当前控制器,解决了传统自适应控制对参数自适应初值敏感的问题。该方法能够克服不确定非线性和强参数不确定性的影响,使系统得到渐进跟踪的性能,提高系统的瞬态响应性能。实验结果表明,该算法能抑制建模不确定性的影响,系统期望跟踪指令幅值为10mm时,跟踪误差大约为0.038 6mm,相对跟踪误差约为0.386%,系统跟踪精度得到了提高。     

摩擦补偿脉冲特征参数的自适应配置方法

提出了一种摩擦补偿脉冲特征参数的自适应配置方法.依据运动轨迹参数、摩擦力矩、摩擦补偿效果最优值、相关动态特性信息以及伺服控制参数,通过动态迭代过程,精确计算出摩擦补偿脉冲特征参数,并在精密运动平台上进行了摩擦补偿脉冲特征参数的自适应配置实验.结果表明,在不同的工况及运动轨迹条件下,所提出的方法均能够达到较好的摩擦补偿效果,且其误差峰值偏差均小于1μm.     

一种新的重复自适应摩擦补偿方法及其在高精度伺服系统中的应用

针对高精度转台直流力矩电机系统中存在的非线性动态摩擦及周期性波动力矩扰动,为提高转台位置的跟踪精度,提出了一种新的重复自适应摩擦补偿方法,将重复控制机制引入到基于自适应控制的摩擦补偿策略中.电机中摩擦模型采用摩擦参数非一致性变化的LuGre动态模型.该方法的控制律包含一个参数自适应律、等效PD控制律和一个重复控制律.其中,参数自适应律用来估计未知模型参数并予以补偿,而插入的重复控制器用来提高系统运动曲线的跟踪性能.Lyapunov方法证明该补偿方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐近跟踪.最后,通过对高精度伺服系统的仿真研究证明了该改进补偿方法的有效性.     

低轨飞行器跟踪控制算法模型设计

低轨飞行跟踪控制有2种模式:已知运行轨迹的运行情况跟踪和随动飞行器跟踪.对已知运动轨迹的飞行器跟踪,主要是获取飞行器的运行轨迹参数,用以判断飞行轨迹是否偏离原来的设定,通过调节接收器的跟踪位置以获取传输的数据;随动跟踪的运行轨迹未知,跟踪算法和设备状况有关,控制过程算法要求高.就一跟踪系统对已知轨迹低轨飞行器的跟踪控制算法模型进行了设计,在应用上取得了较好的效果.     

考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略

汽车加速度和速度因交通环境障碍物实时动态变化,智能汽车避障实时参考轨迹不光滑变化;参数摄动,车速实时变化和采集信号干扰,将造成智能汽车动态侧向避障精准控制困难。为此,提出考虑参数摄动的智能汽车动态侧向避障鲁棒控制策略。该控制策略分为动态轨迹规划层和动态轨迹跟踪层;动态轨迹规划层依据障碍物汽车加速度和速度动态变化,采用基于避障极限位置的动态轨迹规划算法,以规划能够保证智能汽车侧向安全避障的实时参考轨迹;动态轨迹跟踪层设计了考虑了质量、转动惯量和前后侧偏刚度参数摄动的鲁棒控制器,以实现实时动态参考轨迹精准跟踪。最后,利用Matlab/Simulink和Trucksim软件联合仿真,进行所提控制策略仿真验证。仿真结果表明：动态轨迹规划层能够依据障碍物汽车加速度和速度实时变化,实时规划了安全侧向避障动态参考轨迹;轨迹跟踪层克服了质量、转动惯量、前后侧偏刚度参数摄动,以及实时参考轨迹不光滑动态变化,平滑良好地跟踪了侧向避障实时参考轨迹。因此,所提控制策略实现了智能汽车安全动态侧向避障,同时确保了避障过程汽车横摆稳定性。     

液压挖掘机工作装置模型及控制的试验研究

对某型液压挖掘机的工作装置进行3自由度的动力学分析，利用拉格朗日方法建立其动力学方程；并在该动力学方程的基础上给出挖掘机铲斗轨迹控制方法；介绍控制系统的软件、硬件、反馈检测装置、轨迹控制器以及为了对挖掘机进行计算机控制所进行的相关改造；给出PID控制的框图、铲斗轨迹跟踪控制表达式；对其铲斗轨迹跟踪控制进行三自由度的测试试验；由于试验挖掘机所采用的控制阀为电液比例阀，有较大的死区，为了保证控制精度，给出了死区补偿的试验方法以及PID参数设置方法和数值。研究结果表明：在所给定的PID参数下，铲斗跟踪的设定水平直线长度为2．500m，对铲斗水平跟踪速度为136mm／s，其精度可以控制在110mm之内，非直线度最大为4．2％。     

智能车辆轨迹跟踪控制方法研究

针对智能车辆的轨迹跟踪控制问题,提出了一种可以调节参数的智能车辆轨迹跟踪控制方法.首先,设计了模糊控制器对智能车辆进行路径跟踪控制;其次,为了提高车辆在高速下的路径跟踪效果,设计模型预测控制器,并结合轮胎的动力学特性及车辆动态特性对轮胎侧偏角、质心侧偏角等进行约束;然后,为了提高车辆在不同工况下的路径跟踪效果,进一步设计了基于PSO算法的模型预测控制器.比较三种控制器的控制效果,选择典型工况在联合仿真平台上进行仿真.结果表明,提出的智能车辆的轨迹跟踪控制方法可以有效地对车辆轨迹进行跟踪.     

二自由度随动系统的自适应摩擦补偿

 为提高二自由度随动系统的跟踪精度,针对系统中存在的摩擦扰动问题,提出了一种基于LuGre模型的自适应摩擦补偿方法.该方法采用离线估计法对LuGre模型中未知参数进行估计,采用非线性观测器和自适应律估计LuGre摩擦模型中的不可测状态变量和易变未知参数.最后利用Lyapunov方法证明了整个闭环系统的渐进稳定性.仿真实验表明,该方法能有效补偿摩擦对二自由度随动系统低速性能的影响,从而提高跟踪精度.     

双足机器人的滑模控制

作者利用牛顿 欧拉法建立了12自由度双足机器人的动力学模型,并建立了双足机器人的滑模控制模型·采用比较简单的李亚普诺夫函数对滑模控制的稳定性进行了分析,并利用滑模控制方法对双足机器人的12个关节自由度进行了加速度补偿控制·通过在各关节自由度上加入给定范围的随机误差来代替双足机器人结构参数、转动惯量及摩擦力等因素对各关节自由度运动所造成的误差·仿真实验结果显示双足机器人的各关节自由度的角位移和角速度的误差都比较小,达到了预期的控制效果·仿真实验结果也证实滑模控制方法能够用于12自由度双足机器人的轨迹跟踪控制·     

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 RBF 网络机械手的轨迹稳定跟踪控制

目的 针对具有外界干扰不确定性的柔性关节机械手实际轨迹跟踪稳定性问题,提出一种自适应动态面控 制与神经网络相结合的方法。 方法 对于非线性系统中的函数以及未知参数,根据径向基函数(RBF)神经网 点对其进行逼近,并对来自外界对系统的干扰项,通过设计阻尼项将其补偿,再根据动态面的相 络的特 关知识对该非线性 系统中的控制器进行设计且实现关节轨迹跟踪控制。 结果 仿真结果表明:在非线性系统中,该方法能够克服干扰 不确定性项,实现机械手连杆转角 q 较好的跟踪效果,误差缩在 5%以内,具有较强的跟踪稳定性,且随着时间的进 行,跟踪误差愈发减小且趋向于 0,对于参数的估计以及逼近都达到了理想的阈值。 结论 该方法保证了闭环非线 性系统半全局稳定,又可利用参数调节的方式达到跟踪误差任意小,且设计的控制器不但保证了机械手的位置跟 踪稳定性,而且很好地解决了跟踪抖动问题。