含一弹性索的二索并联机构动力学系统的Brunovsky正则形式

提出一种含一弹性索的二索牵引并联机构,推导该机构的动力学系统。用微分代数及为经准静态线性化反馈来线性化的一般化控制器形式这两种不同方法推导获得了与原机构系统动力学状态方程等价的具有Brunovsky正则形式的线性系统。这两种方法本质上是一致的,侧重点都是在寻找原系统的一个微分k-同胚,然后在其基础上获得用新的状态坐标表示的与原系统对等的Brunovsky类型正则形式;差异在于研究工具和具体推导过程不同:第一种方法用微分域扩张表示机构动力学系统,而用代数闭合及微分闭合一致来获得与原系统对等的Brunovsky类型正则形式;第二种方法是用无限维微分几何将机构系统的状态方程限制成呈块三角结构的、带有一般化的控制系数非线性控制器形式,通过对该非线性控制器采用一种特殊的准静态反馈就,即可获得与原状态方程等价的具有Brunovsky正则形式的线性系统。可在具有Brunovsky正则形式的线性系统上开展该机构的末端轨迹跟踪控制问题,设计合适的反馈控制器。     

不确定非完整AGV的自适应反演滑模控制

提出了一种(2,0)型受非完整约束的自动导向车( AGV)的轨迹跟踪控制方案.该方案针对AGV复杂非线性动力学系统,应用输入—输出非线性反馈控制进行线性化,针对AGV的模型参数不确定性和外部未知干扰,结合从执行器输出的总体不确定动力学模型,采用基于李亚普诺夫方法设计的自适应反演滑模控制器进行伺服补偿,保证系统稳定和渐近...     

抵御执行器故障的H_∞可靠跟踪控制

针对线性定常系统,考虑连续增益故障模型,研究了具有执行器故障的H_∞可靠跟踪控制问题。首先,设计一个跟踪控制器使得闭环系统保持渐近稳定,同时具有相应的H_∞性能指标。当执行器发生故障时,该系统在原状态反馈控制器作用下无法保持稳定。设计状态反馈可靠跟踪控制器,运用求解线性矩阵不等式(LMI)的方法,完成可靠跟踪控制器的设计。由此可靠跟踪控制器构成的闭环系统可使系统在发生执行器故障后仍保持渐近稳定,且满足相应的H_∞性能指标。最后,数值仿真验证了该可靠跟踪控制器的有效性和可行性。     

基于力和视觉的未知平面内机械手伺服控制

研究机械手对未知平面内直线和圆形轨迹的跟踪方法,在跟踪过程中,保持末端执行器与未知平面之间接触力恒定.该控制系统采用视觉和力的双闭环控制结构,利用双目立体视觉系统实现对未知平面法线方向的估计,实现对水平面内运动分量的视觉伺服控制;应用力传感器感知末端执行器与未知平面之间的接触力,实现对末端执行器在垂直方向运动分量的控制.应用MATLAB机器人工具箱进行仿真实验,验证控制策略的有效性.     

基于DFL的地面运动基座轨迹跟踪控制

为解决地面运动基座的轨迹跟踪控制问题, 基于其动力学模型, 利用动态反馈线性化技术实现了系统的完全状态反馈线性化。根据线性系统理论设计轨迹跟踪控制器, 并采取时变控制器增益的方法在满足控制力矩饱和约束的同时取得了良好的跟踪效果。Matlab 仿真结果显示, 采用该方法设计的轨迹跟踪控制器可使系统跟踪期望轨迹, 采取时变控制器增益的方法可使系统在跟踪过程中既满足了控制力矩饱和约束, 取得了良好的跟踪性能。与其他设计方法相比, 该方法能很好地将控制力矩饱和的情况考虑在内, 控制器设计简单且具有良好的稳定性。     

吊装绳牵引并联起重机器人的建模分析

提出一种6自由度的绳牵引并联起重机器人,以取代现有的轨道吊.通过对绳牵引并联起重机器人进行构型配置并建模后发现,其动力学系统是具有8个输入量、6个状态量和输出量的冗余驱动的非线性系统.将非正则反馈线性化控制器引入到该系统中,得到一个线性化的系统.选择适当的输入控制律,即可得到一个关于轨迹误差的二阶常微分方程.在选择合适的反馈增益的基础上,可实现渐近稳定的吊运轨迹跟踪控制.仿真结果表明,吊具在x和y方向上的轨迹的稳态误差为零,但在z方向上的轨迹始终存在一个固定的稳态误差,必须通过改进系统的控制器来解决.     

平面并联机构的鲁棒轨迹跟踪控制

为提高并联机构运动精度,以2自由度平面并联机构为模型,研究了提高并联机构轨迹跟踪精度的方法.在机构运动学分析的基础上,应用Lagrange乘子法建立并联机构的动力学模型.利用非线性系统的线性反馈理论,考虑动力学建模的模型误差和外界干扰等不确定因素,提出了一种鲁棒轨迹跟踪控制策略.该控制方法能够保证系统稳定,同时对外界干扰具有抑制作用.仿真表明,鲁棒轨迹跟踪控制可以显著减小跟踪误差,加快误差收敛速度.这种控制策略同样适用于其他类型的并联机构.     

不确定广义系统的鲁棒可靠性控制

该文研究了一类含有时变范数有界不确定性和执行器故障的广义系统的鲁棒可靠性控制设计问题。通过引入不确定参数矩阵的等价描述，导出了具有不确定参数和执行器故障的闭环广义系统正则、无脉冲渐近稳定的条件，给出了所提出的控制器的状态反馈控制律表达式与详细设计步骤。最后给出的数值算例说明了该文方法的有效性。     

一类非线性系统的反馈控制

研究一类非线性系统的反馈控制问题。基于相对阶的概念，利用反馈线性化的方法，得到状态反馈控制律。当该控制律作用于系统时，原点是闭环系统的渐近稳定平衡点。     

时滞不确定系统静态输出反馈可靠控制

针对时滞不确定线性系统,提出了具有执行器故障的静态输出反馈控制问题.首先给出了系统无故障时设计控制器使系统保持渐近稳定的充分条件;然后讨论了对于同一系统同一控制器在执行器发生故障时系统出现不稳定的情况;下一步,针对同一故障模型重新设计静态输出反馈控制器使系统在发生故障后仍保持渐近稳定;最后,数值仿真验证了结果的有效性.     

无人软翼飞行器直线航迹跟踪鲁棒反步控制

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性.     

基于曲率跟踪方法的轴上拖挂轮式移动机器人的运动控制设计

目的 针对轴上拖挂轮式移动机器人中的挂车对目标轨迹精确跟踪控制问题,提出了一种能够跟踪挂车理想运动轨迹曲线相对曲率的双环控制方法。方法 首先通过梳理轴上拖挂轮式移动机器人受到的非完整约束建立出运动学模型,并通过欧拉-拉格朗日方程建立其动力学模型;然后利用运动学方程推导出挂车的理想运动轨迹曲线的相对曲率和拖车与挂车理想偏航角之差之间满足的重要函数关系式;最后基于该核心关系式,利用姿态误差系统的外环速度控制器和动力学模型的内环比例积分反馈控制器组成的双环控制方法来实现给定的跟踪任务。结果 仿真结果表明,对于外环系统,外环速度控制器使得姿态跟踪误差在经过一段时间的变化后全都趋近于零,实际的姿态变量最终稳定地趋近于目标姿态变量;对于内环系统,内环比例积分反馈控制器使得速度跟踪误差经过短暂的调整后趋近于零,实际速度值最终稳定地趋近于参考的速度值。结论 设计的双环控制器可以有效地实现姿态跟踪和速度跟踪,能够使挂车精确地跟踪理想运动轨迹曲线,由于在姿态跟踪过程中引入了挂车运动轨迹曲线的相对曲率,该方法可以极大地提高轨迹跟踪的精确度。     

基于线性变参数H∞反馈的机器人迭代学习控制器设计

提出了一种基于线性变参数（LPV）H∞反馈的迭代学习控制器,用于不确定性机器人的高精度轨迹跟踪,此控制器包括反馈部分和前馈部分,其中反馈部分设计为LPVH∞控制,前馈部分设计为高阶PD型迭代学习控制,在满足一定的收敛条件下,证明了该控制器的跟踪误差界正比于系统初始误差系统输出干扰项界,仿真结果不仅验证了此控制器随机器人关节位置变化始终具有干扰衰减、鲁棒稳定的性能,而且还验证了此控制器具有高精度轨迹跟踪的性能。     

基于综合导向的车式移动机器人轨迹跟踪控制

分析了具有不确定性和非完整约束的车式移动机器人系统的轨迹跟踪问题.基于运动学模型分析,提出一种自适应的轨迹跟踪控制方法.通过引入状态微分反馈实现系统的镇定.同时引入人工场,使其和位姿误差一起作用于控制系统,从而改善了对车式移动机器人的导航控制.运用Lyapunov稳定性理论证明了控制器的稳定性.直线和圆周两种轨迹跟踪的仿真实验表明,该控制方法能够使四轮车式移动机器人在导航中具有理想的跟踪轨迹.     

考虑横纵向误差协调的智能汽车路径跟踪控制研究

针对传统轨迹跟踪控制方法应用场景局限,精度不高的问题,为实现车辆横纵向联合控制从而提升无人驾驶汽车在结构化场景下的轨迹跟踪效果,本文建立了自然坐标系下的车辆跟踪误差模型,设计基于LQR与PID相结合的车辆横纵向耦合控制器。在横向控制层面,为消除系统稳定误差,通过引入前馈控制量实现系统的整体稳定,减小车辆在实际运行过程中产生的横向误差,提升控制过程的稳定性;在纵向控制层面,运用PID控制策略进行调节,实现车辆的实际速度与规划速度,实际位置与规划位置之间的精确匹配。通过MATLAB/Simulink与Carsim搭建联合仿真平台,针对日常泊车、驶入主路以及超车多种工况进行仿真验证。仿真结果表明：本文所设计的横纵向联合控制器将车辆的轨迹跟踪误差控制在可接受范围之内的同时,轨迹跟踪效果满足乘客对车辆乘坐舒适性的要求,故本文设计的控制器具备一定的稳定性和准确性。     

机械臂系统在任务空间的脉冲跟踪控制

基于拉格朗日方程,在任务空间中研究机械臂系统的脉冲跟踪控制.在任务空间中,给定一个期望的时变轨道,设计脉冲控制器使得机械臂末端执行器能够跟踪到期望的轨道,并且将跟踪误差控制在期望的范围内.通过脉冲控制,机械臂只需在一些离散的时刻接收期望轨道的信息,这可以在很大程度上减少信息传输的负担.最后以任务空间中双连杆机械臂的跟踪...     

基于变预测时域的电动汽车轨迹跟踪控制

针对在不同车速下由于车辆动力学参数改变导致轨迹跟踪的误差变大的问题,研究电动汽车自适应性轨迹跟踪控制器设计.首先,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)设计轨迹跟踪控制器,对比分析不同车速下不同预测时域对轨迹跟踪的影响;其次,通过仿真结果,发现不同车速下采用恒定预测时域,轨迹跟踪在不同速度下自适应性变差,易产生较大的跟踪误差;最后,设计了基于车速变化的变预测时域轨迹跟踪控制器.CarSim/MATLAB/Simulink联合仿真结果表明,改进后的轨迹跟踪控制器在不同车速下轨迹跟踪具有良好的控制精度和稳定性.     

基于综合导向的轮式移动机器人自适应轨迹跟踪控制

分析了不确定的具有非完整约束轮式移动机器人系统的轨迹跟踪问题,提出了一种自适应的轨迹跟踪控制方法,该方法在运动学模型的基础上通过引入状态微分反馈实现.同时,该控制方法提出在对轮式移动机器人进行导航时引入人工场,使其和位姿误差一起作用完成导航控制.基于轮式移动机器人的仿真实验,以及实际轮式移动机器人的控制实验表明,该方法可以对不确定的轮式移动机器人轨迹跟踪进行有效控制,而且在导航中使轮式移动机器人具有更理想的轨迹.     

空间机器人的SVM非线性补偿滑模控制研究

为提高机械臂末端跟踪目标轨迹速度, 提出了一种基于SVM(Support Vector Machine)非线性模型估计的滑模控制方法。该方法通过SVM对参数不确定非线性项进行估计, 对空间机器人动力学模型进行补偿。这种从整个闭环系统稳定性出发设计的SVM非线性补偿滑模控制器, 不需要确切的数学模型, 从而提高了快速跟踪目标轨迹, 减小跟踪误差的动力学系统性能。仿真结果验证了该控制方法的有效性、可行性。