机器人自适应阻抗控制方法的研究

本文研究了参数未知及负载不确定时机器人运动的阻抗控制问题,提出了阻抗误差的概念,首次将模型参考自适应控制方法成功地应用于机器人阻抗控制中,提出一种渐近稳定的机器人阻抗控制方法.     

受限机器人的一种自适应控制方案

针对受限机器人模型参数未知的情况,本文给出了一种新的自适应控制方案;(控制器的设计是基于受限机器人的降阶模型);证明了新的控制器一方面保证了运动的完全跟踪,另一方面保证了力跟踪误差是有界的且界的大小是可以调节的。文中还给出了一个仿真例子以验证控制方案的有效性。     

神经网络与PID结合的机器人自适应控制

提出了一种基于神经网络与ＰＩＤ控制相结合的机器人自适应控制系统。为加快神经网络的学习过程，研究了有效的启发式学习算法。以二关节机器人为对象仿真表明，该控制系统能使机器人跟踪希望轨迹，其系统响应跟踪精度及鲁棒性优于常规的控制策略。     

机器人部分状态反馈自适应控制

研究了机器人部分状态反馈自适应跟踪控制问题,提出两种通用的动态滤波器设计方法。该方法不同于现存的高通滤波器设计,可以避免速度信号测量,最后保证闭环系统输出误差渐近稳定。证明了在期望轨迹满足持续激励条件时,辩识参数将收敛到真值。给出了仿真验证。     

模型跟随自适应控制在电液伺服板簧试验机中的应用

通过对电液伺服板簧试验机系统进行理论分析和试验研究,采用新的模型跟随自适应控制方法,有效地解决了电液伺服板簧试验机中波形严重失真,难以使用和试验加载频带低的问题,使加载频带从０．１￣３Ｈｚ提高到０￣２０Ｈｚ。     

一种用于机器人视觉伺服系统的参数自适应模糊控制器

提出了一种用于机器人视觉伺服系统的参数自适应模糊控制器,使得模糊控制规则可以得到实时在线的调整。仿真结果表明基于参数自适应模糊控制器的机器人视觉伺服系统的性能较一般模糊控制机器人视觉伺服系统有了较大的改善。     

机器人的自适应分散跟踪控制

提出了一种自适应分散控制策略,用于不确定性机器人的轨迹跟踪,该控制器结构简单,而且无需计算回归矩阵,通过对二自由度的机器人的仿真,证明该方法能使跟踪误差快速趋近于零.     

机器人动态过程的模型跟随自适应控制

为适应近代机器人的高运动性能要求,必须进一步提高机器人的动态控制水平。为此,本文提出了一种模型跟随自适应控制系统及计算机算法、并进行了模拟研究。结果表明了所提出控制算法的有效性及对机器人运动过程中动态特性变化的适应性。由于不包含参数估计器、从而提高了实时自适应性能。     

基于DRNN的机器人轨迹跟踪自适应控制

针对模型未知和动力学非线性机器人轨迹跟踪,提出了一种基于分布式动态回归神经网络（ＤＲＮＮ）的自适应控制方法．该方法在ＰＤ动态反馈控制的基础上,引入神经网络辨识器（ＮＮＩ）在线逼近对象的非线性动力学,并设计出神经网络自适应控制器（ＮＮＣ）来补偿机器人动力学非线性造成的误差．仿真结果表明该控制方案具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性．     

伺服驱动系统无模型自适应控制

高速高精的应用场合要求伺服驱动系统需要具备很好的动态响应性能和很强的鲁棒性来应对外界的干扰.但系统参数时变特性、不确定性以及非建模动态等因素导致伺服驱动系统的精确模型无法辨识得到.提出一种基于虚拟参考反馈校正的伺服驱动系统无模型自适应控制方法.该方法实时采集过程输入和输出数据,以当前系统运行状态的最新数据序列更新PI控制器参数,达到自适应控制的目的,保证系统的跟随性能.并且该方法结合稳定性约束条件以确保整定出来的伺服参数位于系统的稳定域内.仿真和实验结果表明,相比传统PI控制,提出的无模型自适应控制方法具有更好的动态响应性能、稳定性和鲁棒性.     

无刷直流电动机自适应神经元模糊控制系统

针对电动汽车用无刷直流电动机负载波动较大的特点,采用自适应神经元模糊控制策略设计自适应神经元模糊速度控制器,以此提高系统抗负载变化的能力.模糊逻辑控制能够有效地利用语言信息,其控制规则容易表达,可用单神经元的在线学习能力实时调节模糊逻辑变量的权系数,利用离线学习能力补偿传统模糊逻辑控制所产生的系统偏差.理论和仿真研究表明,据此设计的控制系统具有较强的带负载能力和很好的抗负载变化能力,达到了预期控制效果.     

BLDC位置伺服系统的离散滑模输出反馈控制

研究了有界不确定离散时间系统的输出反馈滑模控制设计问题。提出一种基于多速率采样输出反馈和幂次函数趋近律的离散滑模控制方法,并将研究结果用于设计无刷直流电机位置伺服系统。该方法仅需已知位置信号即可完成位置伺服系统的设计。理论分析及仿真结果表明,所设计的控制器可以消除系统抖振,并使伺服系统具有良好的跟踪能力和强鲁棒性。     

一类模型跟随自适应控制方法及其在高响应电液位置伺服系统中的应用

从零极点配置结构图出发,导出了一类模型跟随自适应控制方法。该方法能够有效地处理含纯时延环节的过程的控制问题,理论上不要求被控过程与参考模型具有相同的零点。并讨论了该方法在高响应电液位置伺服系统中的应用。实验结果表明,该方法对于低频信号(方波及正弦波)具有相当高的跟踪精度。     

基于DSP的全数字直流位置伺服控制系统

提出一种基于数字信号处理器（ＤＳＰ）的全数字直流位置伺服控制系统。充分利用ＤＳＰ周边接口丰富、运算速度快的特点,采用神经元自适应控制策略对系统进行控制。实验结果表明,该系统对于对象参数大范围变化具有很强的鲁棒性和自适应能力, 系统的动、静态性能良好, 定位误差小于０．３°     

无刷直流电机全数字智能伺服控制系统

应用TMS32 0X2 40系列DSP芯片设计了一套无刷同步电机全数字智能伺服系统。该系统充分利用了DSP丰富接口和运算速度快的特点 ,使所设计的系统硬件简单 ,并采用智能控制策略对系统进行控制。实验结果表明 ,该系统具有良好的动态和静态特性     

无刷直流电机的模糊自适应控制

在分析无刷直流电机数学模型的基础上，将模糊控制和经典自适应控制相结合，设计了模糊自适应无刷直流电机速度控制器，并应用于调速伺服系统。仿真实验证明，该控制器具有优越的跟踪能力与控制性能。     

单框架控制力矩陀螺伺服系统的模糊自适应变结构控制

研究单框架控制力矩陀螺系统的外框架结构.系统的永磁同步伺服电机采用正弦波驱动;电流环采用电压空间矢量脉宽调制方法驱动逆变器;位置环采用模糊自适应滑模变结构控制,通过引入切换控制增益的模糊自适应调节方法来提高系统的鲁棒性和抗扰能力.在Matlab下对系统进行仿真,结果表明,采用模糊自适应变结构控制方法设计的伺服系统有较高的动态和稳态精度;抗扰性能得到加强;消除了滑模变结构控制器的抖振现象.     

双电机驱动伺服系统齿隙非线性自适应控制

该文以参数未知的双电机驱动伺服系统为研究对象,针对施加偏置力矩后的系统,应用Backstepping方法选择控制Lyapunov函数(CLF),设计了基于状态反馈的自适应控制策略,完全消除了齿隙非线性对系统的影响.理论分析和仿真研究表明,该方案能够保证系统稳定地跟踪参考输入,同时保证整个控制系统渐近稳定.     

基于模糊控制的机器人视觉伺服系统

将模糊控制应用于机器人视觉伺服系统,利用模糊控制不依赖于对象模型和鲁棒性强的优点来克服机器人视觉伺服系统的时变性、强耦合和非线性等因素的影响。实验结果表明基于模糊控制的机器人视觉伺服系统具有较快的响应速度和较强的鲁棒性。