一种两轮自平衡机器人比例-积分-微分控制方法

两轮自平衡机器人以其机械结构简单,灵活高效的运动特性,具有广阔的应用前景。本文应用理论力学原理,分析并建立了两轮自平衡机器人的动力学模型。在此基础上,分别针对机器人系统的自平衡控制、速度控制设计了比例-积分-微分(PID)控制器。通过复频域和时域分析的方法,提出了一种简便的PID控制参数的整定方法。根据系统PID控制模型,给出了计算机器人马达输出转矩的理论公式。应用实验表明,该控制方法的平衡和速度控制动态和稳态性能良好,且具有占用机器人系统资源少,PID控制参数整定效率高的特点。     

一种新型仿生微型机器人的无缆测控系统

设计了一套基于磁场和射频信号的测控系统,用于实现仿趋磁细菌微型机器人的无缆操控及其运行参 数的检测．测控系统包括微型机器人的位姿检测子系统和微型机器人控制子系统．检测子系统中,磁传感器阵列实 时检测磁场信号,经过数据处理后获得微型机器人的状态信息,并与视频跟踪结果进行对照;控制子系统中,通过 射频发射的PWM 信号控制微型机器人的运动速度,同时通过导向磁场控制微型机器人的运动姿态．利用本系统, 实验研究了微型机器人的90± 转向运动,结果表明该系统能够有效控制微型机器人的运动.     

用于呼吸道直接监测的柔性微机器人系统

根据人体呼吸系统的结构及生理特性，基于蠕动运动原理设计了适于人体气管及左右主支气管内自由移动的微机器人系统．该机器人系统采用三自由度空气压橡胶驱动器驱动的柔性移动机构．介绍了机器人机体的构造和运动原理，建立了机器人系统驱动力学模型并做了相应分析．在猪气管中进行了初步实验，在机械通气情况下监测了气管末端的压力和温度参数．初步的研究结果表明，该柔性驱动机器人系统可用于直接动态监测机械通气过程中的呼吸参数．     

独轮自平衡机器人双闭环非线性PID 控制

针对竖直飞轮独轮自平衡机器人系统,提出一种用于独轮自平衡机器人的平衡及运动控制的双闭环非线性PID控制方法(DLNPID),并给出了该控制方法稳定性的证明.该控制方法是具有横滚倾角内环、俯仰倾角内环和前向位移外环的双闭环控制,其中每个控制环均由非线性PID控制器(NPID)构成.实验结果表明,所提出的基于非线性PID的双闭环独轮自平衡机器人控制方法具有比线性方法更好的鲁棒性能.     

基于一致性理论的多机器人系统队形控制

首先回顾了多机器人系统队形控制方面的成果；然后提出一个多机器人队形控制的模型．该模型可描述多机器人之间相互作用固定和动态切换两种通信拓朴结构，也能描述多机器人系统队形的分布式控制方法和基于leader的控制方法，还能表示多机器人系统奔向目标点的行为，在此基础上，利用一致性理论，对系统的稳定性条件进行分析．最后通过仿真证明了该方法的有效性．     

仿趋磁细菌的微型机器人研究

为了克服现存微型机器人运动灵活性欠佳的缺点,借鉴趋磁细菌的运动方式,设计了一种内外联合调控的仿生微型机器人．该微型机器人的螺旋桨模仿趋磁细菌的鞭毛,主动推进机器人运行;其体内的永磁块模仿趋磁细菌的磁小体链,与体外导向磁场相互作用控制其运动方向．实验研究了体外控制信号对微型机器人运动速度的影响以及导向磁场控制下微型机器人的转向特性．结果表明,该微型机器人可实现运行速度和运行方向的灵活控制,可在非磁性细小管路的探测中发挥重要作用．     

SMA驱动的微型平面关节机器人的研究

近年来，利用形状记忆合金（ＳＭＡ）的形状记忆效应原理制作的驱动器已在机器人领域中得到应用，ＳＭＡ驱动器以其重量轻、结构紧凑、易控制等优点，大大推动了微型机器人的发展．本课题使用所研制的推挽式直线位移型和旋转关节型ＳＭＡ驱动器代替传统的伺服驱动系统，研制了一台三自由度（两个旋转自由度和一个直线自由度）且带末端夹持器的微型平面关节机器人．本文将介绍该机器人的结构设计，控制系统及其软件设计．     

具有不完全微分的Fuzzy-GA PID控制器及其在智能仿生人工腿中的应用

以模糊推理和遗传算法为基础，提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方 法．该控制器由离线和在线两部分组成．在离线部分，以系统响应的超调量、上升时间以及 调整时间为性能指标，利用遗传算法搜索出一组最优的PID参数Kp*、Ti* 和 Td*，作为在线部分调整的初始值．在在线部分，一个专用的PID参数优化程序以离 线部分获得Kp*、Ti* 和Td*为基础，根据系统当前的误差e和误差变化率e ，通过一个模糊推理系统在线调整系统瞬态响应的PID参数，以确保系统的响 应具有最优的动态和稳态性能．该控制器已被用来控制由作者设计的智能仿生人工腿中的执 行电机．计算机仿真结果表明，该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能．     

自主轮式机器人THMR－V的混合模糊逻辑控制

轮式机器人的控制问题是控制研究的关键问题之一，对高速自主导航的轮式机器人，控制器的实时性、精确性和鲁棒性要求很高．在本文中，根据PID控制和模糊逻辑控制的各自优点，将传统的PID控制与模糊逻辑控制结合起来，提出了一种混合模糊逻辑控制算法. 经实验检验，该算法具有很高的实时性、控制精度和鲁棒性，能够满足机器人高速自主导航的需要．     

六足移动式微型仿生机器人的研究

本文描述了一种微型六足仿生机器人的结构与控制，分析了这种微型六足仿生机器人 的移动原理. 该机器人基于仿生学原理，结构独特、简单、新颖，能方便地实现前进和后退 ，其样机外形尺寸为：长30mm，宽40mm，高20mm，重6.3g．并对该样机进行了实验，实验 结果表明该机器人具有较好的机动性．     

A Study on Kinematics and Workspace Determination of a General 6-<Emphasis Type="Underline">P</Emphasis> US Robot

This paper proposes the novel adaptive neural network (ADNN) compliant force/position control algorithm applied to a highly nonlinear serial pneumatic artificial muscle (PAM) robot as to improve its compliant force/position output performance. Based on the new adaptive neural ADNN model which is dynamically identified to adapt well all nonlinear features of the 2-axes serial PAM robot, a new hybrid adaptive neural ADNN-PID controller was initiatively implemented for compliant force/position controlling the serial PAM robot system used as an elbow and wrist rehabilitation robot which is subjected to not only the internal coupled-effects interactions but also the external end-effecter contact force variations (from 10[N] up to critical value 30[N]). The experiment results have proved the feasibility of the new control approach compared with the optimal PID control approach. The novel proposed hybrid adaptive neural ADNN-PID compliant force/position controller successfully guides the upper limb of subject to follow the linear and circular trajectories under different variable end-effecter contact force levels.     

Hybrid control of a pneumatic artificial muscle (PAM) robot arm using an inverse NARX fuzzy model

We investigated the possibility of applying a hybrid feed-forward inverse nonlinear autoregressive with exogenous input (NARX) fuzzy model-PID controller to a nonlinear pneumatic artificial muscle (PAM) robot arm to improve its joint angle position output performance. The proposed hybrid inverse NARX fuzzy-PID controller is implemented to control a PAM robot arm that is subjected to nonlinear systematic features and load variations in real time. First the inverse NARX fuzzy model is modeled and identified by a modified genetic algorithm (MGA) based on input/output training data gathered experimentally from the PAM system. Second the performance of the optimized inverse NARX fuzzy model is experimentally demonstrated in a novel hybrid inverse NARX fuzzy-PID position controller of the PAM robot arm. The results of these experiments demonstrate the feasibility and benefits of the proposed control approach compared to traditional PID control strategies. Consequently, the good performance of the MGA-based inverse NARX fuzzy model in the proposed hybrid inverse NARX fuzzy-PID position control of the PAM robot arm is demonstrated. These results are also applied to model and to control other highly nonlinear systems.     

Fuzzy logic based adaptive admittance control of a redundantly actuated ankle rehabilitation robot

Ankle rehabilitation robots have recently attracted great attention since they provide various advantages in terms of rehabilitation process from the viewpoints of patients and therapists. This paper presents development and evaluation of a fuzzy logic based adaptive admittance control scheme for a developed 2-DOF redundantly actuated parallel ankle rehabilitation robot. The proposed adaptive admittance control scheme provides the robot to adapt resistance/assistance level according to patients' disability level. In addition, a fuzzy logic controller (FLC) is developed to improve the trajectory tracking ability of the rehabilitation robot subject to external disturbances which possibly occur due to human-robot interaction. The boundary scales of membership functions of the FLC are tuned using cuckoo search algorithm (CSA). A classical proportional-integral-derivative (PID) controller is also tuned using the CSA to examine the performance of the FLC. The effectiveness of the adaptive admittance control scheme is observed in the experimental results. Furthermore, the experimental results demonstrate that the optimized FLC significantly improves the tracking performance of the ankle rehabilitation robot and decreases the steady-state tracking errors about 50% compared to the optimized PID controller. The performances of the developed controllers are evaluated using common error based performance indices indicating that the FLC has roughly 50% better performance than the PID controller.     

具有H_∞跟踪性能的机器人自适应PID控制

针对非线性不确定机器人系统的轨迹跟踪控制问题,提出一种鲁棒自适应PID控制算法.该控制器由主控制器和监督控制器组成.主控制器以常规PID控制为基础,基于滑模控制思想设计PID参数的自适应律,根据误差实时修正PID参数.基于Lyapunov函数设计的监督控制器补偿自适应PID控制器与理想控制器之间的差异,使系统具有设定的H_∞的跟踪性能.最后,两关节机器人的仿真实验结果表明了算法的有效性.

Abstract：

A robust adaptive PID control algorithm is proposed for trajectory tracking of robot manipulators with nonlinear uncertainties.The controller is composed of a main controller and a supervisory controller.The main controller is designed based on the traditional PID controller.The parameters of the PID controller are updated online according to the system running errors with the adaptation law based on the sliding mode control.The supervisory controller is proposed to compensate the error between the adaptive PID controller and the ideal controller in the sense of the Lyapunov function with the specified H_∞ tracking performance.Finally, the simulation results based on a two-joint robot manipulator show the effectiveness of the presented controller.     

计及时滞的互联电网负荷频率控制最优分数阶PID控制器设计

分数阶PID控制器相比于传统整数阶PID控制器,具有控制性能好、鲁棒性强等诸多优势,可应用于电网的负荷频率控制(load frequency control,LFC)中.针对网络化时滞互联电网的LFC问题,提出了一种基于计算智能的分数阶PID控制器参数优化整定方案.该方案选择时滞LFC系统时域输出响应构建优化目标函数,采用最近提出的灰狼优化算法获得最优的分数阶PID控制器参数,所设计的控制器能确保一定时滞区间内LFC系统的稳定性.仿真算例表明,所设计的LFC最优分数阶PID控制器比传统整数阶PID控制器的控制性能更优,时滞鲁棒性更强.     

排爆机器人运动关节的伺服系统

机器人运动关节的伺服系统是机器人控制系统的基础,伺服系统的好坏决定了机器人整体性能的优劣。基于5自由度排爆机器人,使用Simulink设计出运动关节的伺服系统框图,并通过xPC目标系统生成可运行于PC104的实时控制系统。该系统采用先进PID控制器,具有专家特性。运行结果表明,该方案取得了良好的效果,机器人关节运动平稳且无静态误差,系统具有很好的鲁棒性和实时性。该伺服系统不但可用于机器人运动关节的伺服控制,还可以应用于数控机床等位置控制系统。     

机器人鲁棒轨迹跟踪控制系统

根据鲁棒控制理论和机器人的动态特性,针对机器人系统中存在的不确定性因素,利用不确定性的上界设计了一种鲁棒控制器,并将之用于机器人的跟踪轨迹控制,给出了仿真实验结果并与PID控制的结果进行了比较,仿真实验结果表明所设计的鲁棒控制器与PID控制器相比,具有很好的动态特性和很强的鲁棒性。     

基于复合控制的电力系统稳定器设计

针对传统电力系统稳定器(PSS)的缺点,提出一种基于复合控制的电力系统稳定器,可以根据实际的运行情况在模糊和比例积分微分(Fuzzy-PID)控制中进行选择性的控制,使电力系统稳定器既具有模糊控制简单有效的非线性控制作用,又具有比例和积分控制的快速性和跟踪能力。理论分析及仿真结果均表明所提出的方案正确可行并具有良好的性能。     

空间三关节机器人模糊积分滑模控制

研究提高关节机器人轨迹跟踪控制的性能,由于关节机器人运动中产生振动,影响系统的稳定性能。为解决上述问题,提出了一种反馈线性化的自适应模糊积分滑模控制方法。在上述方法的基础上,对机器人非线性动力学模型反馈线性化。为了进一步提高滑模控制的精度,设计了一种积分滑模面的滑模控制器,可以减弱积分滑模控制的抖振。通过设计一个模糊控制器,根据积分滑模面的大小自适应地调节积分滑模控制的切换部分,达到削弱抖振的目的。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明,改进方法有效地提高了关节机器人跟踪控制性能。     

矿用自卸车主动油气悬架非线性控制方法研究

为了对矿用自卸车主动油气悬架进行有效控制,分析了其油气弹簧的刚度力与阻尼力的非线性特性,进而建立了两自由度油气悬架的非线性力学模型。应用微分几何线性化理论,经过恰当的坐标变换和反馈控制,实现非线性系统的精确线性化,而后对其设计使用线性PID控制研究;根据选定的控制目标及输出变量,通过制定相应的模糊控制规则表,设计模糊PID控制器,对悬架系统使用模糊PID控制研究。仿真结果表明,与被动悬架相比,精确线性化后的PID控制悬架以及模糊PID控制悬架均能显著提高车辆的平顺性和操稳性,使悬架的动态性能趋于稳定;另外,与模糊PID控制相比,线性化PID控制对于改善车辆行驶平顺性优势更加明显。