超低频柔性负载伺服控制系统的半物理试验方法

以超低频柔性负载伺服驱动控制系统的地面试验方法为研究对象,设计半物理试验系统,其中柔性负载为数学模型,驱动装置及其控制器为执行机构,控制软件为试验对象。具体以空间站对日跟踪装置的地面驱动控制系统调试为需求牵引,设计半物理实时闭环加载试验系统,推导大柔性太阳电池翼动力学模型,依据实时采集的对日跟踪装置运动信息,作为动力学模型输入,实时输出加载力矩值;控制闭环加载系统作用在对日跟踪装置输出端,实现动态反馈加载,并开展典型工况的驱动控制性能测试。分析对日跟踪装置的运行速度、太阳电池翼模态坐标、动态负载力矩、安装面扰动力矩等试验数据,评估伺服系统控制性能,证明半物理试验方法在空间站太阳电池翼伺服驱动控制系统设计中的有效性。该试验方法也可拓展应用于大型微波天线、空间太阳能电站、太阳帆等空间柔性伺服系统的地面试验。     

High-order terminal sliding mode control for induction motors based on current decoupling

为提高感应电机转速控制系统的性能,提出了速度环、电流环的高阶非奇异终端滑模控制方案.该方案通过设计非奇异终端滑模面来提高系统的响应速度和控制精度;通过设计高阶滑模控制律以直接获得平滑的控制信号,有效削弱常规滑模的抖振现象;对速度环,考虑了系统负载转矩和转动惯量的变化,所设计的高阶滑模控制律使系统具有良好的鲁棒性;对电流环,利用电压补偿实现交、直轴电流完全解耦,提高电流控制器的动态性能.仿真结果表明,该方案有效地消除了常规滑模存在的抖振现象,并且跟踪精度高,对负载扰动及转动惯量变化具有较强的鲁棒性.     

电液伺服系统的微分与积分滑模变结构控制

针对电液系统的非线性特性及其参数不确定性,在电液伺服系统的速度跟踪控制中,提出了一种非线性微分与积分滑模变结构控制(DI-SVSC)策略。在滑模控制中引入积分控制项,消除了传统滑模变结构控制需要被跟踪信号导数已知的假设,利用一非线性微分控制消除了系统的抖振现象。在积分滑模控制与非线性微分控制中,分别给出了切换函数、非线性微分系数及控制器的设计方法。仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪性能。     

基于曲率控制的球形移动机器人路径跟踪

基于曲率的控制方法,对非完整约束条件下的欠驱动球形机器人进行了路径跟踪问题的研究.建立了非完整约束条件下具有正交的两输入球形机器人的运动学和动力学模型,并通过输入变换得到一个两输入的二阶系统.基于非线性滑模控制方法分别设计了横向姿态控制器和纵向速度控制器.提出了一种曲率控制器,实现了球形机器人的路径跟踪.仿真和实验结果表明,系统的运动状态能够收敛到期望的邻域内,验证了控制方法的有效性.     

自调整 PID 控制在卷取张力中的设计与仿真

目的设计模糊PID变频调速自调整控制系统以克服纸张卷取张力控制不稳定现象。方法采用西门子全数字交流调速的控制方法,由速度及压力检测元件组成的张力控制系统,针对传统PID控制参数固定,将模糊算法应用于系统设计中,对系统调节器输出滤波处理,并将生产线速度变化作为前馈量加到控制器输出,进而提高调节器与生产线速度变化的跟踪能力。结论该自调整PID控制方法具有良好的控制效果,为工业过程非线性、时滞系统的张力控制提供了一种有效的控制方案。     

关节柔性的漂浮基空间机器人基于奇异摄动法的轨迹跟踪非奇异模糊Terminal滑模控制及柔性振动抑制

如果在漂浮基空间机器人系统动力学建模和控制方法设计过程中忽略关节柔性的存在,其控制系统的精度和稳定性将受到极大影响。以考虑关节柔性、系统参数不确定的漂浮基空间机器人系统为研究对象,讨论了其动力学建模过程、运动轨迹跟踪控制方案设计及柔性振动振动抑制。结合拉格朗日第二类方法并结合系统动量、动量矩守恒关系,分析、建立了系统动力学方程。以此为基础,为了同时实现空间机器人运动轨迹的渐近跟踪和抑制由关节柔性引起的系统弹性振动,采用奇异摄动理论的双时间刻度分解,将系统分解为表示系统刚性运动部分的慢时标子系统和表示系统柔性运动部分的快时标子系统。针对慢时标子系统设计了非奇异模糊Terminal滑模控制方案。该控制方案采用非奇异Terminal滑模面,并基于模糊逻辑系统自适应调整控制律的切换项,不但克服了在设计中需要知道系统不确定性的上界的限制,又消除了滑模变结构控制器抖振的缺点。针对快时标子系统,采用速度差值反馈控制律来抑制关节柔性引起的系统弹性振动,保证系统的稳定性。仿真时以平面两刚性臂、两柔性关节的漂浮基空间机器人系统为例证明了所提出方法的有效性。     

双输入整形器抑制两轴转动太阳翼调姿后的残余振动

在非惯性系下建立太阳电池翼的运动方程,完成双输入整形器的理论推导,解决两轴转动太阳电池翼调姿后的残余振动问题。双输入整形器根据太阳电池翼的结构固有振动特性,包括固有频率、阻尼比、质量阵和模态向量,针对每个转角输入设计基于连续传递函数的双输入整形器,用于抑制两轴转动太阳电池翼调姿后的残余振动。通过太阳电池翼弯曲－扭转两轴转动有限元模型动力学仿真,验证整形后的转角输入函数驱动太阳电池翼调姿能有效抑制残余振动,且在电池翼结构参数有所震荡的情况下具有较好的鲁棒性。     

FTASMC在光电跟踪系统中的应用

针对存在多种扰动源的光电跟踪系统,提出有限时间自适应滑模复合控制(finite time adaptive sliding mode compound control,FTASMC)策略。首先,将各类扰动看做等效干扰,设计基于super-twisting的高阶滑模干扰补偿器对其进行快速的估计补偿;其次,为提高控制精度,提出一种新的双幂次自适应滑模控制（double power adaptive sliding mode controller,DASMC）策略,在控制器设计过程中,采用双幂次理论结合终端滑模控制理论设计一种新型滑模面,并通过设计一种新型自适应快速滑模趋近律,得到能够保证系统在有限时间内全局快速收敛的控制率。最后,使用Lyapunov理论及实验仿真证明所提出的控制策略有效。     

滑模变结构在收卷张力控制系统中的应用与仿真

为精确研究卷筒纸印刷机的收卷张力特性及控制策略,通过对无轴传动多机组印刷机实验平台收卷运动的分析,建立了一个较精确的收卷张力动力学模型。利用MATLAB构造了一个以交流永磁同步电机为执行机构的张力控制仿真系统,根据其非线性,设计了滑模变结构控制器,并与传统的PID控制进行了实验比较,结果表明滑模控制改进了张力控制系统的动静态特性。仿真模型综合考虑了多个张力扰动因素,更加接近实际印刷机系统,为将先进的控制理论引入印刷机收卷张力系统,搭建了一个更精确、便捷的仿真平台。     

离心-振动试验系统的准连续高阶终端滑模控制方法

针对离心-振动试验系统的振动跟踪控制存在参数不确定性和干扰的问题,提出了一种基于准连续高阶终端滑模的振动位移跟踪控制方法。首先介绍了高阶滑模控制基本原理,并建立了离心-振动复合试验系统数学模型,根据模型特点,设计了二阶终端滑模面,使得振动位移在有限时间内跟踪上指令信号。然后利用李雅普诺夫第二法推导出高阶滑模振动位移控制律,通过准连续高阶滑模控制消除抖振。仿真结果表明该方法能够有效降低系统抖振,并能够使得控制输入平滑连续,与传统滑模相比,振动跟踪能够更快收敛到给定值,并实现振动位移跟踪的精确定位,具有较高的控制精度和可靠性。     

柔性空间机械臂基于混合滑模思想的自适应变结构控制

研究了柔性空间机械臂协调运动控制及柔性振动抑制问题。利用假设模态法及系统动量守恒关系,导出了空间机械臂的系统动力学模型。基于混合滑模思想,针对系统惯性参数存在不确定的复杂情况,提出了一种柔性空间机械臂本体姿态、关节协调运动的自适应变结构控制方案。该文所引入的混合滑模由频率成形最优滑模及终端滑模两部分组成。前者用于抑制系统柔性杆件的振动,后者则是为了保证系统追踪误差在有限时间内的收敛性。此外,上述控制方案由于在控制过程中无需预知系统的柔性变量,因此可有效避免对系统柔性状态变量进行实时地测量与反馈,较适于实际应用。仿真运算,证实了所提控制方法的有效性。     

基于奇异摄动理论的电液伺服系统Backstepping滑模自适应控制

针对电液伺服位置跟踪系统中存在的非线性特性、系统参数和外部负载的非匹配不确定性,提出了基于奇异摄动理论的电液伺服系统的Backstepping滑模自适应控制。利用奇异摄动中双时间刻度理论将原系统分解为快慢变子系统,分别设计快变和慢变子系统的控制律,再合成得到复合控制器。应用Backstepping的逆向递推方法有效地解决了高阶非线性系统的控制问题,用滑模方法抑制系统的外部扰动,对系统的不确定性参数进行自适应估计。数字仿真的结果验证了所设计控制器的正确性和有效性。     

姿态受控柔性臂空间机器人的自适应神经网络容错控制及残振抑制

针对执行器发生部分失效故障的漂浮基姿态受控柔性臂空间机器人系统,研究了执行器故障的容错控制及柔性臂杆残余振动的主动抑制。结合假设模态法、线动量守恒定理和第二类拉格朗日方程建立了系统的动力学微分方程。基于奇异摄动理论将系统分解为一个表征载体姿态与关节轨迹跟踪的慢变子系统和一个表征柔性臂杆残余振动的快变子系统;据此设计了由慢变子系统的自适应神经网络容错控制器与快变子系统的线性二次型最优调节器组成的复合控制器;其中,慢变子系统的容错控制器使得系统对执行器故障不敏感,保证了跟踪误差的渐进收敛;快变子系统的最优调节器可以有效地抑制柔性臂杆引起的残余振动,减少能量损耗。对比数值仿真校验了理论推导的正确性与复合控制策略的可行性。     

漂浮基柔性空间机械臂关节运动的分块神经网络控制及柔性振动模糊控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,漂浮基柔性空间机械臂关节运动及柔性振动主动抑制的控制问题。由系统动量守恒关系及假设模态法,利用拉格朗日方法建立了漂浮基柔性空间机械臂的系统动力学方程。之后采用奇异摄动理论,将其分解为表示刚性运动的慢变子系统和柔性振动的快变子系统。据此,设计了柔性空间机械臂系统载体姿态及机械臂关节铰协调运动的组合控制器。针对慢变子系统——柔性空间机械臂的刚性运动,设计了分块神经网络控制器,以完成系统参数未知情况下关节空间协调运动的轨迹跟踪;而对于快变子系统——柔性臂的振动,则设计了模糊控制器来主动抑制柔性杆的振动。数值仿真证实了提出方法的有效性。     

Non-Negative Adaptive Mechanism-Based Sliding Mode Control for Parallel Manipulators with Uncertainties

In this paper, a non-negative adaptive mechanism based on an adaptive nonsingular fast terminal sliding mode control strategy is proposed to have finite time and high-speed trajectory tracking for parallel manipulators with the existence of unknown bounded complex uncertainties and external disturbances. The proposed approach is a hybrid scheme of the online non-negative adaptive mechanism, tracking differentiator, and nonsingular fast terminal sliding mode control (NFTSMC). Based on the online non-negative adaptive mechanism, the proposed control can remove the assumption that the uncertainties and disturbances must be bounded for the NFTSMC controllers. The proposed controller has several advantages such as simple structure, easy implementation, rapid response, chattering-free, high precision, robustness, singularity avoidance, and finite-time convergence. Since all control parameters are online updated via tracking differentiator and non-negative adaptive law, the tracking control performance at high-speed motions can be better in real-time requirement and disturbance rejection ability. Finally, simulation results validate the effectiveness of the proposed method.     

A Bio-Inspired Global Finite Time Tracking Control of Four-Rotor Test Bench System

A bio-inspired global finite time control using global fast-terminal sliding mode controller and radial basis function network is presented in this article, to address the attitude tracking control problem of the three degree-of-freedom four-rotor hover system. The proposed controller provides convergence of system states in a pre-determined finite time and estimates the unmodeled dynamics of the four-rotor system. Dynamic model of the four-rotor system is derived with Newton’s force equations. The unknown dynamics of four-rotor systems are estimated using Radial basis function. The bio-inspired global fast terminal sliding mode controller is proposed to provide chattering free finite time error convergence and to provide optimal tracking of the attitude angles while being subjected to unknown dynamics. The global stability proof of the designed controller is provided on the basis of Lyapunov stability theorem. The proposed controller is validated by (i) conducting an experiment through implementing it on the laboratory-based hover system, and (ii) through simulations. Performance of the proposed control scheme is also compared with classical and intelligent controllers. The performance comparison exhibits that the designed controller has quick transient response and improved chattering free steady state performance. The proposed bio-inspired global fast terminal sliding mode controller offers improved estimation and better tracking performance than the traditional controllers. In addition, the proposed controller is computationally cost effective and can be implanted on multirotor unmanned air vehicles with limited computational processing capabilities.     

基于小波基模糊神经网络的漂浮基柔性空间机械臂轨迹跟踪控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,参数未知漂浮基柔性空间机械臂关节空间协调运动的轨迹跟踪控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,由假设模态法,建立了漂浮基柔性空间机械臂的系统动力学方程。以此为基础,针对系统参数未知的情况,设计了一种小波基模糊神经网络的控制方案,以使柔性空间机械臂的载体姿态到达期望位置的同时,机械臂关节铰能够协调地跟踪关节空间的期望轨迹。该方案具有无需预知柔性空间机械臂的模型和系统参数的优点,且网络权值是通过在线学习进行调整,节省了离线训练的时间。系统的数值仿真表明了所提出方案的有效性和可行性。     

追踪控制双频激励下汽车悬架系统的混沌运动

分析双频正弦激励下非线性汽车悬架系统的混沌运动,根据Lyapunov指数及Poincare截面判断系统的混沌运动,指出发生混沌运动时的相应幅值。之后,在系统状态全部可测的情况下设计一种控制器U,并用Lyapunov函数证明对此控制器闭环系统大范围渐近稳定。最后,使用该控制器对系统的混沌运动进行追踪控制,并对以上控制过程进行数值仿真。数值仿真结果证明控制方法是有效的。     

基于前馈控制的高速大行程圆弧滑轨位置控制

针对高速大行程圆弧滑轨系统运行时,受圆弧轨道弧度和轨道段连接问题的影响,负载小车运行不稳定、响应速度不快、末端位置定位误差大的问题,设计了一套双轨式机械滑动结构,以提高小车运行稳定度。在控制系统方面,位置环采用前馈控制,结合PID控制提高了电机的控制精度。建立了圆弧滑轨平台的数学模型,在MATLAB仿真环境中建立了基于前馈控制的仿真模型,并搭建了实验平台。仿真实验结果表明：在无前馈控制的情况下,跟踪误差范围为[-0.4,0.4]mm,引入前馈控制后,跟踪误差为[-0.18,0.18]mm,系统跟踪精度提高了1.2倍,系统响应速度提高了16.7%。实验结果表明：在前馈控制条件下,小车理论位置误差保持在[-0.2,0.2]mm,实际位置误差为0.69 mm,均小于设计所要求的1 mm,并且系统具有较快的响应速度。研究结果为滑轨系统的机械设计和性能测试提供了有效的参考数据,可促进轨道系统测试的工业自动化。