机器人系统终端滑模重复学习轨迹跟踪控制

针对非线性机器人系统的轨迹跟踪问题, 提出一种终端滑模重复学习混合控制方案. 该方案综合了重复学习控制和终端滑模技术的特性, 能够有效跟踪周期性参考信号, 抑制周期性和非周期性动态的干扰, 具有较强的鲁棒性和良好的轨迹跟踪性能, 且算法的实现不需要完全已知系统模型信息. 应用Lyapunov 稳定性理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性. 三自由度机器人系统数值仿真结果验证了所提出的终端滑模重复学习控制的有效性.

     

机器人系统非线性分散重复学习轨迹跟踪控制

采用一类具有"小误差放大、大误差饱和"功能的非线性饱和函数来改进传统重复学习控制(Repetitive control, RC)机器人系统动力学控制, 形成一类新的非线性分散重复学习控制(Nonlinear decentralized repetitive control, NRC),使得在不增加驱动力矩的条件下获得了更快的响应速度和更高的轨迹跟踪精度. 应用Lyapunov直接稳定性理论和LaSalle不变性原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性. 三自由度机器人系统数值仿真结果表明了所提出的非线性分散重复学习控制具有良好的控制品质.     

非线性迭代学习算法在机器人上肢康复中的应用

针对上肢康复机器人轨迹跟踪控制中存在的患者痉挛扰动非线性及不确定性问题, 结合康复机器人系统执行具有重复性的特点以及迭代学习算法特有的性质, 提出一种非线性迭代学习控制算法, 改进了机器人常用的线性动力学控制系统, 使得在模型信息不精确以及只有角度信息可测的情况下, 也能获得良好的轨迹跟踪性能; 应用Lyapunov 稳定性理论和LaSalle 不变性原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性. 仿真结果表明, 所提出的非线性迭代学习控制具有良好的控制性能.

     

基于未知高频增益的非线性系统自适应迭代学习控制

针对一类单输入单输出不确定非线性重复跟踪系统,提出一种基于完全未知高频反馈增益的自适应迭代学习控制.与普通迭代学习控制需要学习增益稳定性前提条件不同,自适应迭代学习控制通过不断修改Nussbaum形式的高频学习增益达到收敛.经证明当迭代次数i→∞时,重复跟踪误差可一致收敛到任意小界δ.仿真结果表明了该控制方法的有效性.     

基于未知控制增益的非线性系统自适应迭代反馈控制

针对一类单输入单输出不确定非线性重复跟踪系统, 提出一种基于完全未知控制增益的自适应迭代反馈控制. 与普通迭代学习控制需要学习增益稳定性前提条件不同, 所提自适应迭代反馈控制律通过不断修改Nuss baum形式的反馈增益达到收敛. 证明当迭代次数i→δ时, 重复跟踪误差可一致收敛到任意小界δ. 仿真显示了所提控制方法的有效性.     

一类未知参数非线性系统的自适应无源控制

对一类含有未知参数的本质非线性系统,通常的Backstepping方法无法应用.为此,提出一种基于状态反馈的自适应无源控制对策,通过对非线性系统进行反馈无源化控制,设计自适应无源镇定控制器和自适应无源输出跟踪控制器.设计中适当调节自适应无源控制器参数,能够保证闭环系统稳定且所有信号全局一致有界,从而解决了此类含有未知参数非线性系统的稳定性和输出跟踪问题.仿真算例验证了提出控制方案的有效性,表明系统具有较强的稳定性和跟踪特性.     

一类增长率依赖输出的非线性系统的输出反馈输出跟踪控制

研究一类增长率依赖输出非线性系统的输出反馈输出跟踪控制问题.利用系统结构特点,构造出系统实现输出跟踪时内部状态的渐近轨迹.通过建立状态与渐近轨迹偏差的动态方程,将输出跟踪问题转化为偏差系统的镇定问题,然后通过设计偏差系统的输出反馈镇定控制器给出输出反馈输出跟踪控制器.最后以仿真实例验证本文结论.     

非线性系统开闭环PID型迭代学习控制算法的鲁棒性

针对非线性时变系统的迭代学习控制问题提出了一种开闭环PID型迭代学习控制律,并证明了系统满足收敛条件时,具有开闭环PID型迭代学习律的一类非线性时变系统在动态过程存在干扰的情况下控制算法的鲁棒性问题.分析表明,系统在状态干扰、输出干扰和初态干扰有界的情况下跟踪误差有界收敛,在所有干扰渐近重复的情况下可以完全地跟踪给定的期望轨迹.     

基于未知高频增益的非线性系统自适应迭代学习控制

针对一类单输入单输出不确定非线性重复跟踪系统，提出一种基于完全未知高频反馈增益的自适应迭代学习控制，与普通迭代学习控制需要复习增益稳定性前提条不同，自适应迭代学习控制通过不断修改Nussbaum形式的高频学习增益达到收敛，经证明当迭代次数i→∞时，重复跟踪误差可一致收敛到任意小界δ。仿真结果表明了该控制方法的有效性。     

具有高阶时延的离散非仿射非线性系统的自适应跟踪控制

本文研究了一类具有高阶输入–输出时延的非仿射非线性离散不确定系统的自适应输出跟踪控制问题,提出了一种基于隐函数的自适应输出反馈输出跟踪控制方案.该方案主要解决了两个技术问题:一是构造了基于未知参数估计和未来时刻信号估计的隐函数方程解的自适应控制律,解决了因系统高阶时延导致的控制律因果矛盾问题并实现了闭环稳定和渐近输出跟踪;二是针对非仿射非线性控制律难求解问题,提出了基于迭代解的解析自适应控制律,实现了闭环稳定和实用输出跟踪.最后仿真研究证实了所提出控制方案的有效性.     

基于鲁棒开环解耦的系统逆二自由度控制

针对MIMO系统的轨迹跟踪,提出一种基于鲁棒开环解耦的系统逆二自由度（2DOF）控制方法．该方法通过鲁棒开环解耦解决MIMO系统的耦合问题,利用系统逆2DOF控制保证轨迹跟踪性能．首先提出一种保证预补偿器阶数最小和解耦系统鲁棒性的鲁棒开环解耦方法;然后结合鲁棒开环解耦和系统逆2DOF控制,给出系统逆前馈控制和H∞混合灵敏度鲁棒反馈控制器的设计方法;最后通过设计实例及仿真结果验证了该控制方法的有效性．     

基于Maclaurin 展开的PID 设计与无模型自整定

针对自衡对象,提出一种基于期望模型的PID自整定方法,该方法无需被控对象的数学模型.利用Maclaurin展开技术,给出了PID控制器的整定公式;并通过开环阶跃响应,实现了PID控制器的无模型自整定.仿真结果表明,利用该自整定方法所得的PID能有效地提高高阶被控对象的系统性能;即使在噪声环境下,该方法仍具有很好的鲁棒性.     

船舶轨迹跟踪半全局一致指数稳定观测控制器

针对仅位置和艏向可测量的动力定位船舶非线性输出反馈轨迹跟踪问题,在大地坐标系中,建立同时包含科里奥力向心力和非线性阻尼的非线性船舶操纵性模型.基于一种具有半全局一致指数稳定性的非线性观测器,提出船舶轨迹跟踪非线性 Backstepping 观测控制器,并应用 Lyapunov 方法证明该观测控制器具有半全局一致指数稳定性.理论分析和仿真结果均表明,通过调整控制器增益,系统误差指数收敛到零.     

含有参数化和非参数化不确定性系统重复学习控制

针对含有参数化和非参数化的高阶非线性系统,设计了一种重复学习控制方案.假设未知时变参数和参考信号的共同周期是已知的,通过参数重组技巧,将所有未知时变项合并为一个周期时变向量.将改进Backstepping方法与分段积分机制相结合,构造了微分-差分参数自适应律和重复学习控制律,使跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零.利用Lyapunov泛函,给出了闭环系统收敛的充分条件.仿真结果验证了该方法的有效性.     

永磁同步电机伺服系统模糊分数阶滑模控制

针对传统整数阶滑模控制系统中的抖震问题,结合分数阶理论、模糊逻辑推理和滑模控制技术的优点,提出了模糊分数阶滑模控制策略.将传统滑模控制器中的整数阶切换面推广到分数阶并设计了全控制域滑模面,保证系统在整个控制域都具有较强的鲁棒性.采用模糊逻辑推理算法,实现了开关切换增益的自整定.仿真和实验验证了模糊分数阶滑模控制系统不但能有效地削减抖震,而且能保持滑模控制器对系统外部扰动的全局鲁棒性.     

通信受限网络控制系统的H∞ 控制

针对一类通信受限的网络控制系统,研究其随机稳定性和 ∞控制问题.考虑到系统存在随机丢包、时延、对数量化和概率传感器故障等因素,提出一种新的网络控制系统模型.基于Lyapunov稳定性理论,得到了系统随机稳定性的充分条件,并利用线性矩阵不等式技术,给出了系统 ∞控制器的设计方法.数值仿真算例验证了所得结论的有效性.     

有界控制下单向收敛滑模控制

提出一种控制有界情况下状态单向收敛的滑模控制方法.对于二阶系统,单向收敛是指初始状态与状态到达滑动模态的位置位于相平面同一象限的过程.通过分析到达阶段的动态特性,揭示了状态非单向收敛的原因,并提出了一种单向收敛条件,给出了系统状态单向收敛的区域.将所提出的方法应用于具有单向收敛要求的交会对接控制系统,结果验证了所提出方法的有效性.     

具有有界时滞的网络控制系统的镇定

针对具有有界时滞且时滞上界大于一个采样周期的网络控制系统,研究了系统建模和状态反馈镇定问题.在分析有界时滞的所有可能性的基础上,提出一种能够用于处理时变控制律问题的网络控制系统数学模型,进而将该系统的镇定问题转化为镇定一系列模型的鲁棒控制问题.根据 Lyapunov 方法,给出了保证闭环系统稳定的状态反馈控制器.仿真算例验证了所提出方法的有效性.     

一类MIMO非线性大系统基于H∞ 跟踪的分散自适应输出反馈模糊控制

针对一类状态不可测的MIMO不确定非线性大系统,提出一种基于H∞跟踪的分散自适应输出反馈模糊控制器.主要工作有:1)通过对观测误差向量进行滤波来确保严格正实条件成立,使得提出的反馈与自适应机制可以执行;2)利用模糊系统提出一种适用于一般非线性大系统基于H∞跟踪的分散自适应模糊控制方案;3)在统一的框架下处理了控制器奇异性.闭环大系统被证明足稳定的,且输出误差具有H∞跟踪性能.仿真结果验证了控制器设计的有效性.     

轮子纵向打滑条件下的移动机器人自适应跟踪控制

针对纵向滑动参数未知的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种自适应跟踪控制策略.利用两个未知参数来描述移动机器人左右轮的纵向打滑程度,建立了产生纵向滑动的差分驱动轮式移动机器人的运动学模型;设计了补偿纵向滑动的自适应非线性反馈控制律;应用 Lyapunov 稳定性理论与 Barbalat 定理证明了闭环系统的稳定性;同时,提出了一种由极点配置方法在线调整控制器增益的方法.仿真结果验证了所提出控制方法的有效性.