基于参考模型的自适应模糊控制系统设计与仿真

参考模型自适应控制可以应用于各种不同类型的模糊控制系统。介绍了基于参考模型的自适应模糊控制系统的结构,设计了模糊自适应控制器,并进行了仿真。仿真结果表明,基于参考模型的自适应模糊控制系统有良好的控制性能。     

非线性系统的准参考模型控制

本文论证了保证非线性自治系统大范围渐近稳定的准参考模型控制方法,即在参考模型某些输入端引入状态反馈信息的控制方法,并导出相应的实现条件和控制规律。     

推力矢量控制系统的参考模型模糊控制

针对典型的推力矢量电液位置伺服系统提出了参考模型控制控制方法（ＭＲＦＣ）．ＭＲＦＣ方法是以参考模型的输出规定希望的性能指标,通过设计模糊控制规律,使系统与模糊的增广误差趋近于零。该方法提高推矢量电液伺服系统阻尼比,改善了系统的动态性能。实验结果证明了ＭＲＦＣ方法的有效性。     

飞机牵引车主动悬架模型参考自适应控制

为提高飞机牵引车的平顺性和操纵稳定性,以主动悬架为研究对象,建立飞机牵引车1/4车体模型,提出一种模型参考自适应控制方法.引入广义天棚阻尼控制力并利用最优控制理论得到参考模型,该参考模型在行驶平顺性和操纵稳定性方面均优于被动悬架.采用李雅普诺夫稳定性理论求解自适应控制律,使被控模型跟踪参考模型的动力学状态.仿真结果表明,模型参考自适应控制能够改善悬架系统的性能,其性能指标与参考模型一致,而且对悬架系统参数变化具有一定的适应能力.     

“车适应人”线控汽车理想特性参考模型神经网络建模

针对线控汽车上通过对各个线控系统地集成控制以实现个性化理想汽车动力学特性即"车适应人"问题,进行了线控汽车理想特性参考模型神经网络建模研究。对驾驶员特性进行了初步分类,给出了汽车理想特性控制原理;设计了汽车驾驶模拟器实验,进行了理想特性参考模型神经网络建模;对模型精度、特性反映程度和实时性进行了实验验证。研究表明,所建立的理想特性参考模型精度高、实时性好,能反映不同驾驶特性,建模方法具有可行性。     

高阶电液伺服系统主导状态法自适应控制

采用主导状态及主导状态误差的概念，建立起电液伺服系统主导状态法模型参考自适应控制两种结构。两种结构分别是不变参考模型结构和降阶参考模型。通过计算机仿真验证了两种自适应结构。     

汽车稳定性控制系统模型及横摆控制仿真

在Matlab/Simulink中建立了包括横摆运动、侧倾运动的八自由度整车动力学模型和车辆参考模型。采用车辆横摆角速度的状态差异法,基于模糊控制理论制定了直接横摆控制策略,实现了ESC系统对车辆的稳定性控制。对典型工况鱼钩试验进行仿真分析。结果表明:所制定的控制策略可以有效地实现横摆稳定性控制,而且减小了侧向加速度,使汽车具有一定的抗侧翻能力,提高了汽车的稳定性和安全性。     

基于RBF神经网络的PID自适应真空炉温度控制

提出一种基于RBF辨识神经网络算法的神经网络PID控制方案，由RBF网络对系统进行在线辨识．建立其在线参考模型并为PID控制器提供了梯度信息，从而实现控制器参数的在线调整。仿真结果表明，该控制方法应用于真空炉温度控制时控制精度高，动态特性好，收到了良好的效果。     

自适应逆控制在电液伺服系统中的应用

以液压位置控制系统为研究对象,根据自适应逆控制理论,运用X—VSSLMS滤波算法构成参考模型为一的自适应逆控制器．完成了系统动态特征参数变化、外界扰动影响下等的大量仿真试验研究,结果表明,自适应逆控制器在系统参数变化、外界扰动的影响下,具有良好的自适应性和动态鲁棒性．     

高阶系统跟踪低阶模型的混合自适应控制方案

基于混合误差模型,采用滤波器降价的方法,设计了一种高阶系统跟踪低阶参考模型的混合模型参考自适控制方案。使用低阶参考模型简化了系统结构。应用混合模型参考自适应控制,避免了系统因数字化而引起的非最小相位问题及非线性影响,有利于进一步提高系统的鲁棒性。     

机器人系统变结构模型跟随控制方法研究

把机器人本体与其驱动电机作为一个系统建立动力学方程，应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法综合了该系统变结构模型跟随控制规律。在关节空间得到的控制规律不仅简单，而且可直接用于机器人控制。仿真结果表明，文中所提方案是可行的。     

Autonomous Tracking Control for Four-Wheel Independent Steering Robot Based on Improved Pure Pursuit

Autonomous tracking control is one of the fundamental challenges in the field of robotic autonomous navigation, especially for future intelligent robots. In this paper, an improved pure pursuit control method is proposed for the path tracking control problem of a four-wheel independent steering robot. Based on the analysis of the four-wheel independent steering model, the kinematic model and the steering geometry model of the robot are established. Then the path tracking control is realized by considering the correlation between the look-ahead distance and the velocity, as well as the lateral error between the robot and the reference path. The experimental results demonstrate that the improved pure pursuit control method has the advantages of small steady-state error, fast response and strong robustness, which can effectively improve the accuracy of path tracking.     

一种新的机器人自组网群组运动控制模型

针对现有机器人自组网运动控制模型无法真实反映机器人运动规律的问题,提出一种新的群组运动控制模型（groupmovementcontr01model,GMCM）。该模型基于机器人通用运动学模型,采用群组控制算法,对传统群组随机运动模型——参考点群组运动模型（referencepointgroupmobility,RPGM）进行修改,可描述机器人编队解散和集合的运动状态,满足群组分割与合并的需求。进一步实现GMCM模型,并基于GMCM,RPGM,DRGM模型对机器人自组网路由协议进行模拟仿真。结果表明,基于GMCM模型仿真时协议性能有所降低,较为真实地模拟了机器人编队运动,对机器人自组网的研究具有一定的参考价值。     

一种核磁共振兼容液压驱动穿刺手术机器人的动力学建模及H∞控制方法研究

脑瘤是影响国民健康状况的重大难题。为了确定脑瘤的发展程度，以确定下一步治疗方案，通常需要对脑瘤组织进行穿刺活检手术。由于核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)对软组织有更好的分辨率，常用来检测脑部肿瘤。因此，针对MRI兼容的机器人的相关研究是非常必要的。本文基于一种核磁共振兼容的液压驱动穿刺手术机器人，根据液压连通器的原理，推导了该机器人的运动学模型，并基于流体力学的相关理论，得到了该机器人的动力学模型。为了精确控制所设计的机器人系统，根据H_∞控制理论设计了该液压驱动系统的状态反馈H_∞控制率，使机器人可以快速、稳定地跟踪目标信号。最后，通过实验研究，该机器人系统的综合定位精度为0.56 mm，在x轴、y轴、z轴、俯仰轴和横滚轴上的平均定位精度分别为0.41 mm、0.6 mm、0.67 mm、0.886°和1.17°。研究结果验证了机器人辅助定位穿刺针的性能，所建立的动力学模型和控制方法对穿刺机器人的控制算法研究有一定的参考价值。     

Nonlinear optimal control for robotic yoyo playing

A general approach for controlling of periodical dynamic systems was presented by taking robotic yoyo as an example. The height of the robot arm when the yoyo arrives at the bottom was chosen as virtual control. The initial amplitude of yoyo could be mapped to the desired final amplitude by adjusting the virtual control. First, the yoyo motion was formulated into a nonlinear optimal control problem which contained the virtual control. The reference trajectory of robot could be obtained by solving the optimal problem with analytic method or more general numerical approach. Then, both PI and deadbeat control methods were used to control the yoyo system. The simulation results show that the analytic solution of the reference trajectory is identical to the numerical solution, which mutually validates the correctness of the two solution methods. In simulation, the initial amplitude of yoyo is set to be 0.22 m which is 10% higher than the desired final amplitude of 0.2 m. It can be seen that the amplitude achieves the desired value asymptotically in about five periods when using PI control, while it needs only one period with deadbeat control. The reference trajectory of robot is generated by optimizing a certain performance index; therefore, it is globally optimal. This is essentially different from those traditional control methods, in which the reference trajectories are empirically imposed on robot. What’s more, by choosing the height of the robot arm when the yoyo arrives at the bottom as the virtual control, the motion of the robot arm may not be out of its stroke limitation. The proposed approach may also be used in the control of other similar periodical dynamic systems.     

基于滚动优化原理的类车机器人路径跟踪控制

针对存在非完整约束的类车移动机器人路径跟踪问题,提出了带约束曲线拟合的路径跟踪策略。借鉴预测控制中的滚动优化原理,通过运用微分平坦方法对所规划路径进行轨迹生成,进而完成路径跟踪过程。同时,基于滚动优化原理的跟踪方式也满足了路径跟踪对实时性的要求,移动机器人在遇到未知障碍情况下能够完成主动避障动作。为验证该方法的有效性,文章最后进行了仿真实验,结果表明,类车机器人在满足执行机构约束以及几何约束的条件下,能够成功避开障碍物,并且具有良好的跟踪性能。     

3-RRRT并联机器人解耦控制

研究一种3-RRRT新型高速搬运机器人解耦控制方法.依据第一类拉格朗日方程建立了3-RRRT型并联机器人的动力学与系统机电模型,根据其动力学模型特点,提出一种改进的计算力矩解耦控制方法.在运用违约修正约束稳定法对动力学模型进行求解的基础上,利用Matlab中的Simulink软件平台进行了并联机器人解耦控制数值仿真,结果表明所采用的解耦控制方法达到了较高的控制精度,适合于3-RRRT型并联机器人.     

基于神经网络的视觉机器人模糊控制

设计人工神经网络(ANN)替代机器人的图像雅克比矩阵,基于ANN和视觉机器人构成的增广被控对象设计了模糊控制器,组成了基于神经网络和模糊逻辑的机器人视觉伺服控制系统,给出了实验结果.实验表明,该方法简捷、易行、有效.     

下肢外骨骼机器人动力学参数辨识与步态跟踪

为了提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪的精度,对于下肢外骨骼二连杆动力学模型,提出一种静态与动态结合的参数辨识的实验方法,并结合穿戴者人体参数,得到人机协同系统精确的动力学模型。采用基于模型上界的滑模控制,并引入低通滤波器,进行MATLAB步态跟踪仿真。经仿真表明,髋关节和膝关节转矩的实验测量值与理论计算值的波形基本一致,动力学参数辨识结果正确;基于滑模控制的人机协同系统能够实现髋关节和膝关节对参考步态轨迹的精准跟踪,低通滤波器能够有效减小滑模控制引起的高频抖振。这为下肢外骨骼动力学参数辨识提供了一种解决方案,为基于模型的控制方法提供了一种参考模型,为下肢外骨骼人机协同系统的步态轨迹精准跟踪提供了一种参考方法。     

Robot path planning in globally unknown environments based on rolling windows

In this paper, robot path planning in globally unknown environments is studied. Using the rolling optimization concept in predictive control for reference, a new strategy of path planning for a mobile robot, based on rolling windows, is proposed. The method makes full use of the real-time local environmental information detected by the robot and the on-line path planning is carried on in a rolling style. Optimization and feedback are combined in a reasonable way. The convergence of the planning algorithm is also discussed.