模糊控制在机器人位置控制中的应用

关节角A的控制是机器人位置控制技术中至关重要的环节，为此研究了利用模糊原理对关节角速度控制的一类问题，首先给出一类机器控制位置模型，然后利用模糊函数规则进行模糊控制器设计。通过仿真显示，本文案为机器人位置控制臂提供了新的控制途径，也拓宽了模糊控制原理的应用领域。     

改进的神经网络观测器在非线性系统中的应用

为降低非线性观测器对模型精度的依赖性, 提出一种非传统的神经网络观测器设计方法。该神经网络为三层前馈网络, 采用带修正项的误差反传算法进行训练, 以保证控制的精度和权值有界, 利用神经网络识别系统的非线性部分, 并结合传统的龙伯格观测器重构系统状态; 利用Lyapunov 直接法保证基于权值误差的非观测器的稳定性, 并将该观测器应用于机器人轨迹跟踪控制中。仿真结果表明, 该方法解决了模型不确定系统状态观测问题, 适用于模型精度较低的非线性系统。     

神经元在四足机器人伺服控制中的应用

采用神经元控制的方法来解决四足机器人的非线性问题，神经元控制器对被控对象的非线性具有自适应的能力。它比一般的自较正控制器简单，快速。实验证明，它所取得的控制效果也很好。     

状态观测器在PWM控制系统中的应用

本文研究了状态观测器在PWM控制系统中的应用。对PWM控制系统中的关键器件──逆变器进行了详细的分析和计算，从而提高了逆变器的开关频率和效率，减少了占用的实际机时。此计算方法大大提高了系统的控制质量。     

基于无源观测器的机器人笛卡尔空间力/阻抗控制方法研究

许多由机器人完成的任务都需要机器人与外部环境接触。在如抛光、去毛刺和装配作业中都需要执行精确的力控制。由于环境模型的不准确在力控制过程中当机器人与环境脱离接触时可能与周围环境发生激烈碰撞。针对此问题提出了基于无源观测器的力控算法。通过分析系统无源性, 研究了笛卡尔空间力/阻抗控制的稳定条件。发现只有力控制器的输出会破坏系统的无源性,根据系统无源性的分析结果设计了使用无源性观测器的力/阻抗控制器。在MATLAB仿真环境中对力/阻抗控制控制算法和基于无源性观测器的力/阻抗控制进行仿真验证。仿真结果表明基于无源性观测器的力/阻抗控制器在机器人末端工具与环境脱离接触时能够有效降低机械臂移动速度,减小对周围环境的冲击力。     

自适应卡尔曼滤波器在机器人控制中的应用

机器人控制系统在实际工作中不可避免地要受到随机噪声的影响,当噪声的统计特性已知时,可以考虑采用常规Kalman滤波以抑制随机噪声对控制性能的影响;但当噪声的统计特性不完全已知时,常规Kalman滤波的滤波性能会下降甚至会引起发散。根据机器人的动态特性,设计了一个自适应Kalman滤波器,并对该滤波器应用于机器人控制系统进行了仿真实验研究。仿真结果表明,所设计的滤波器能够较好地抑制方差和均值未知的测量噪声对机器人控制系统的影响,控制系统的动态性能得到了较大的改善。     

基于观测器和全局收缩映射的设定点控制

在没有速度测量和重力无法精确补偿条件下,研究了并联机器人的设定点控制。利用线性观测器理论对速度信号进行观测,设计了带有速度近似的比例拟微分(PD-proportion pseudo derivative) 有偏标称重力补偿的设定点控制方法。该控制器只能得到全局有偏稳定的控制结果。借助全局收缩映射定理,定义了参数修正算法,利用系统静差对观测器参数进行在线地重复修正,得到全局渐进稳定的控制效果。该观测器不需要系统模型,控制器-观测器结构简单,易于实用。对六自由度并行机器人的仿真实验表明:选择不同的设计参数可以获得不同收敛速度和输出震颤,但都能够确保系统输出收敛到标称点。     

8031单片微机在机器人移动装置控制中的应用

本文将介绍一个由IBMPC机和8031应用系统组成的移动式机器人的二级控制系统。首先对具有两个独立驱动轮的移动式机器人的结构及其控制方法作了简要说明,然后论述了8031单片微机在机器人移动装置控制中的应用,说明了8031单片微机应用系统的软硬件设计方法,目前整个系统运转正常。     

基于观测器的水下机器人鲁棒故障诊断

为提高水下机器人故障检测的正确率,降低故障诊断的误报率和漏报率,基于水下机器人的空间运动方程,完成了非线性滑模观测器的设计,并利用设计的观测器完成了水下机器人的系统辨识.将观测器应用于水下机器人的传感器仿真试验和推进器故障诊断的海上试验的结果验证了该方法的有效性和可行性.     

卡尔曼状态观测器在机器人力控制中的应用

为解决机器人与环境间接触力控制性能受机器人本身动力学参数时变、接触环境变化以及力测量信号干扰噪声影响的问题,设计了基于卡尔曼状态观测器的机器人力控制方案,采用递归最小二乘法来实时估计环境刚度矩阵,引入系统状态误差反馈和卡尔曼滤波算法实现机器人力控制系统对外界干扰及系统模型误差的补偿．实验结果表明：在环境刚度未知的条件下,采用该控制方法可使机器人末端与环境间接触力的误差控制在10％左右．     

基于Backstepping的机器人鲁棒控制律设计

考虑了仅有关节位置测量的机器人控制问题,首先设计滑模观测器估计速度信号,然后基于Ｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇ的非线性控制系统综合方法,提出了一种机器人的鲁棒控制方案,可保证跟踪误差的一致最终有界,最后对所提出的鲁棒控制方案与常用的ＰＩＤ＋前馈补偿控制方案作了实验比较,结果表明,所提出的鲁棒控制方案具有更高的跟踪精度。     

基于地面反力最优规划的双足机器人姿态控制

提出了一种基于地面反力最优规划的双足步行机器人上体姿态控制算法,以实现上体轨迹准确跟踪及为分级递阶控制结构中的地面反力／位混合控制提供参考输入。由于上体只安装了加速度器并未安装陀螺仪,文中采用线性观测器来重构沿偏转轴和俯仰轴的偏转速度,利用无源性理论控制器－观测器设计了保持上体姿态跟踪特性及系统为最终有界和局部指数稳定有界的地面反力期望值。     

模糊控制在机器人柔顺装配中的应用

提出了一种模糊柔顺的控制方法来控制机器人的装配作业，本方法不需要装配作业的模型参数，省去了大量的计算，并且在控制过程中不需要引入受力信息的变化量，实验证明，这种方法实用性强，实时性好。     

解释学习在机器人过程控制中的应用

机器人过程控制是智能机器人系统的一个特别重要而又十分复杂的研究课题。本文将解释学习应用于机器人过程控制，为之开发了一种新的方法。仿真结果表明，该方法可行、有效。同时，还尝试了将Ｐｒｏｌｏｇ语言作为机器人过程控制的运行机制的形式化表达工具的可能性。     

机器人模糊学习控制

针对机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种模糊学习算法,并设计出结构合理的模糊学习控制器,该控制器通过自身从过去趋向的学习能力可自动调整其模糊控制规则。将这种方法用于一个两自由度机械手的控制,仿真结果显示控制效果良好,所提出的控制器比惯用的模糊控制器展示出更良好的应用前景。     

带微分观测器的双环姿态跟踪控制

针对捕获非合作目标航天器的姿态跟踪控制问题,给出了一种双环姿态跟踪控制器。通过引入虚拟角速度将二阶姿态运动方程分解为内外环独立的子系统。外环预设有界虚拟角速度使航天器姿态渐近收敛于期望姿态;内环采用二阶微分观测器精确估计由转动惯量摄动、外部干扰和饱和超幅部分组成的不确定项,基于观测值的鲁棒姿态控制器使内环角速度指数收敛于外环虚拟角速度。双环姿态跟踪控制能够满足控制饱和及角速度有界约束下的跟踪精度和闭环系统的全局渐近稳定性。数值仿真验证了该控制器的鲁棒性和有效性。      

一种迭代未知输入观测器设计

针对具有未知输入的线性系统讨论了基于迭代控制思想的未知输入观测器设计方法.针对每一步迭代,由于当前未知输入已知,因而可以通过设计常规的Luenberger观测器得到当前步的状态估计和输出估计.在此基础上采用D-型迭代学习控制的思想,通过当前输出步误差和未知输入估计值提出下一步的未知输入的迭代估计方法,并利用此次未知输入估计值再次设计Luenberger观测器估计下一步的状态.之后,对迭代算法的收敛性进行了分析,并给出了迭代算法收敛的充分条件.最后,对一个实际模型进行仿真,验证了算法的有效性.     

移动机器人的嵌入式控制系统

基于ARM处理器和MEMS器件设计了移动焊接机器人控制和导航定位系统,给出了陀螺仪、加速度计外围电路和相应AD采集模块设计方法,以及捷联式惯性导航系统位置和姿态解算方法.仿真实验结果表明,该导航定位系统能正确给出移动焊接机器人的位置、姿态信息.     

状态观测器在直流调速系统中的应用

本文详细论述了两维状态观测器的设计,并提出带负载扰动力矩观测器补偿器的最优控制系统线路图,对于调试中遇到的一些问题提出了解决的途径。     

基于非线性干扰观测器的直升机滑模反演控制

针对3自由度直升机俯仰控制系统,提出一种基于非线性干扰观测器的滑模反演控制方法. 用一种非线性干扰观测器观测系统的不确定性和外界干扰,通过选择设计参数,可以使观测误差指数收敛. 对引入非线性干扰观测器后的系统采用滑模反演法设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性,从而达到对直升机俯仰系统跟踪控制的目的. 仿真结果表明,该方法能够较理想地观测干扰,减小控制器的输出,改善系统的控制性能.