四旋翼飞行器的动态滑模轨迹跟踪控制研究

为了提高四旋翼飞行器在外界扰动影响下的飞行性能,提出了一种结合动态滑模与反步法的轨迹跟踪控制策略。首先,利用牛顿-欧拉方程推导了四旋翼的动力学模型,明确系统输入输出关系。其次,根据时间尺度原理,将系统分为位置与姿态两个控制环,分别设计了基于反步法的动态滑模控制器,并对建模的不精确性与外界扰动的影响进行了补偿。最后,通过仿真算例与飞行实验对文中所提控制策略的有效性进行了验证,结果表明该控制策略表现出比传统反步法与滑模控制更优的控制性能,能有效抑制外界扰动,实现四旋翼的轨迹跟踪控制。     

四旋翼飞行器自适应神经网络轨迹跟踪控制器设计

针对带有模型不确定性和未知外界干扰的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应RBF神经网络控制策略。该方法利用RBF神经网络在线逼近和补偿系统中的未知非线性函数,减少对数学模型的依赖,提高抗干扰能力;结合Lyapunov方法导出在线调节神经网络权值的自适应律,增强鲁棒性;利用Lyapunov理论证明控制器的稳定性。通过仿真和试验验证该方法的有效性和工程应用价值,结果表明：在时变干扰和参数摄动作用下,所提方法相对于自抗扰控制的调节时间缩短1.1~2.1 s,轨迹跟踪的绝对误差平均值减小38.27%,具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。     

串联型机械臂的自适应鲁棒容错控制研究

针对串联型机械臂关节空间内的轨迹跟踪控制,提出了一种自适应鲁棒容错控制方法。在机械臂动力学模型中加入了外界干扰、关节摩擦与故障模型,并将其等价成二阶被控系统。在此基础上,结合非奇异快速终端滑模面和反步法控制策略,设计一种新型的反步非奇异快速终端滑模控制器。通过李亚普诺夫准则验证了控制策略的全局渐近稳定性;引入自适应技术估计系统不确定性的上界,提高控制器的鲁棒性。以二自由度机械臂为被控对象,对所设计控制器的有效性进行了验证,结果表明:与传统的非奇异快速终端滑模控制器及反步非奇异快速终端滑模控制器相比,该控制器具有响应速度快、鲁棒性强、抖振小的优点,能有效应对系统故障和实现机械臂的高精度轨迹跟踪控制。     

面向电力巡检的四旋翼无人机非线性控制器设计

为了提高四旋翼无人机在电力巡检时的控制性能,提出了一种基于反步法-积分滑模的控制策略。在用四元数描述姿态运动模型的基础上,根据牛顿-欧拉法推导出四旋翼非线性动力学模型,获得了系统输入输出关系;分别设计了位置环和姿态环的非线性控制策略,其中反步法能够提高闭环系统状态量的收敛速度,积分滑模能有效抑制系统的集总干扰;同时,也在Lyapunov理论框架下证明了系统误差可以渐进收敛;最后,通过电力巡检仿真算例对本文所设计控制系统的有效性进行了验证。仿真结果表明,控制器的性能要优于反步法-动态滑模控制和反步法-终端滑模控制,能有效解决四旋翼电力巡检问题,具有一定的工程应用价值。     

关节空间内工业机器人抗干扰轨迹跟踪控制

针对工业机器人在关节空间内轨迹跟踪精度差和易受集总干扰影响等问题,提出一种基于非线性扰动观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。根据拉格朗日方程推导出四轴工业机器人的动力学模型,获得系统的输入输出关系。引入非线性扰动观测器对集总干扰进行估计与补偿,设计快速连续非奇异终端滑模控制器来加快系统状态量的收敛速率,提高关节空间内轨迹跟踪的精度。由李雅普诺夫稳定性理论证明了此控制器的全局稳定性。通过仿真案例与试验研究验证了所设计控制策略的有效性,结果表明:该控制器能有效抑制集总干扰影响,保证工业机器人轨迹跟踪的精度,具有一定的工程参考价值。     

含周期性扰动补偿的机电伺服系统自适应控制

针对执行周期性任务的机电伺服系统易受参数不确定性及外干扰的影响,为实现高精度跟踪性能和准确的参数估计,设计基于傅立叶级数近似的非线性自适应控制器。该非线性自适应控制器通过对呈现一定周期性的扰动进行傅立叶级数近似,采用自适应律自动更新与近似项相关的未知参数,实现对周期性扰动的精确补偿。对于其他任意非周期性的干扰,则采用含干扰上界估计的非线性鲁棒项抑制其不利影响。基于Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统全局一致有界稳定,通过恰当选择设计参数及初始化误差变量,跟踪误差可收敛至零附近的任意小范围内。仿真结果表明,所提出的控制方法能有效的抑制参数不确定性及外部扰动,获得高精度的跟踪性能。     

基于轮廓误差补偿的机械臂自适应非奇异终端滑模控制

针对机械臂外部干扰、执行器故障等不确定因素对末端轮廓跟踪精度的影响,提出一种基于交叉耦合的自适应非奇异终端滑模控制方法。基于机械臂动力学模型,采用Lyapunov函数设计系统的非奇异终端滑模控制律;为解决滑模控制器设计过程依赖于不确定性上界这一局限性,引入自适应技术估计系统集总不确定性,有效抑制滑模控制的高频抖振现象;根据有限时间稳定性理论证明闭环控制系统的有限时间稳定。结合交叉耦合控制技术与抛物线过渡轨迹规划技术,设计交叉耦合轮廓补偿与参考位置预补偿相互协调的统一框架;提高机械臂各关节间的协调性,以更好地削弱系统不确定性对末端轮廓跟踪精度的影响。结果表明：所设计的控制器能够在机械臂系统存在不确定性因素下实现末端轮廓精确跟踪,并能有效抑制系统抖振现象。     

基于GD-FNN的四旋翼无人机姿态控制系统设计

针对6自由度非线性欠驱动的四旋翼无人机飞行姿态易受外部干扰、超调较大、响应较慢等问题,文章基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)设计了一种四旋翼无人机姿态控制系统,并基于Lyapunov函数对系统的稳定性做出了证明。该控制系统结合了GD-FNN的优点,使得系统可同步调整学习时的参数和结构且学习速度快,在高复杂性、不确定性以及存在外部扰动的情况下具备较强的鲁棒性和自适应性。实验结果表明,基于GD-FNN自适应控制系统较传统的PID控制器具有更优越的控制性能,当系统受到外部噪声干扰时,能够快速实现四旋翼无人机高精度和超调小的飞行姿态自适应控制。     

基于ESO的电液位置伺服系统自适应反步滑模控制

针对阀控电液位置伺服系统具有的不确定参数、外部干扰、系统状态不可测问题,在反步控制的基础上,同时引入滑模控制理论,提出一种带有ESO(扩展状态观测器)的自适应反步滑模控制策略。建立系统的非线性状态空间方程,基于系统模型设计出一种ESO,对速度值以及外干扰进行有效估计,同时引入自适应算法对系统不确定参数进行在线估计,设计出不确定参数的自适应律,通过Lyapunov稳定性定理证明所设计的控制器的稳定性。最后,仿真研究表明所设计的控制器能够对速度以及外干扰进行有效估计,并且具有较高品质的位置跟踪能力。     

基于不完全微分反演变结构控制的液压系统位置控制

液压伺服系统位置控制的结构和非结构的不确定性阻碍了其控制精度的提高。对于结构的不确定性,可以采用非线性自适应控制,以实现渐近跟踪性能。但在液压系统中,经常会出现如非线性摩擦此类非结构的不确定性,导致跟踪精度的降低。提出一种不完全微分反演变结构控制器,实现基于摩擦补偿的液压伺服系统的位置控制。该控制器以反演设计为基础,融入滑模变结构控制,利用滑模变结构在滑动模态下对控制系统参数变化和外部干扰的完全不变性,解决系统结构的不确定性问题;结合摩擦补偿,解决系统非结构的不确定性问题;引入不完全微分,弱化控制器的微分效应,减小纯微分突变信号带来的干扰,不完全微分产生的滤波效应可以抑制滑模变结构存在的抖振。从理论上证明了在各种不确定性存在的情况下系统的渐近跟踪性能,仿真实验验证了所提出的控制策略的高精度跟踪性能。     

基于改进模糊自适应补偿的柔性关节机器人PD控制

针对柔性关节机器人具有不确定性、轨迹跟踪精度低和抖动的问题,提出一种改进模糊自适应补偿的PD控制方法。该方法在原有模糊自适应控制和PD控制的基础上进行改进,采用改进模糊自适应控制对PD控制进行补偿,以提高存在不确定性条件下的关节轨迹跟踪精度并抑制抖动。通过Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明：新型控制器具有良好的自适应能力,与传统PD控制和模糊自适应控制相比,新型控制策略显著提高了关节的轨迹跟踪精度并在一定程度上抑制了关节抖动。     

电液伺服系统的变结构自适应鲁棒跟踪控制研究

针对电液伺服系统的跟踪控制问题，在假设系统模型参数和不确定性界都未知的情况下，提出一种变结构自适应鲁棒控制方案。通过自适应方法来消除系统不确定性对系统控制性能的影响，从而达到良好的跟踪控制要求。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的渐进稳定性。仿真结果证明了该方案的有效性。     

流量控制式ECHPS系统的自适应动态面控制策略

针对商用车普遍采用的液压动力转向系统(HPS)助力特性不可变的缺点,提出了一种旁通流量控制式电控液压转向系统。设计了这种转向系统的助力控制策略,研究其核心部件电液比例阀的结构原理和数学模型,采用动态面控制方法设计了一个鲁棒自适应动态面控制器。理论推导证明所设计的控制器不仅能够保证闭环系统半全局渐近稳定,输出渐近跟踪期望轨迹,而且对于系统不确定参数和外界干扰具有较强的鲁棒性。仿真结果表明,所设计的自适应动态面控制器不仅响应快、跟踪效果好、控制精度高,而且能够实现汽车低速时的转向轻便性和高速时的良好路感要求。     

Sliding mode control for mobile welding robot

0IntroductionSliding mode control is an intelligence control methodto realize the linear and the nonlinear system. As an ap-proach for robust control, sliding mode control has beenapplied to the trajectory control of robot manipulators[1 -2],and is recently receiving increasing attention from resear-ches on control of nonholonomic systems with uncertain-ties. The advantages of using sliding mode control includefast response, good transient performance and robustnesswith regard to parameter var…     

基于新型趋近律的柔性机械臂滑模-最优组合控制

为提高柔性机械臂的控制精度,提出一种基于滑模控制与最优控制相结合的组合控制方式。通过Lagrange法和假设模态法构建其动力学模型,进而运用奇异摄动理论对柔性臂进行解耦,获得慢变和快变子系统。对于慢变子系统,采用滑模控制实现轨迹跟踪,提出一种新型趋近律,该趋近律在幂次趋近律基础上加入变速趋近项,引入系统状态变量,动态调整趋近速率,同时增加指数项提高趋近速度,使用双曲正切函数替代符号函数以抑制抖振;对于快变子系统,采用最优控制进行振动抑制。MATLAB仿真结果表明,该组合控制方法相比于纯滑模控制,具有更好的动态性能和鲁棒性能。     

基于H∞滑模控制的移动机器人轨迹跟踪研究

针对移动机器人轨迹跟踪过程中存在的诸多不确定性,利用Backstepping的思想和Lyapunov方法设计了H∞滑模控制。通过自适应模糊控制来优化滑模控制器的开关增益,从而消除滑模控制中存在的抖振现象。最后分别进行了直线、圆周、正弦三种轨迹跟踪仿真J_1实验,验证了系统的全局渐进稳定性和抗干扰性。证明了该控制算法的有效性。     

基于Udwadia-Kalaba理论的协作机器人轨迹跟踪控制

协作机器人通常应该跟踪给定的轨迹来与人类一起工作,给定轨迹认为是施加于机器人的约束(可能是非理想的)。因此,获得约束力成为核心问题。已有拉格朗日乘数法等多种基于d'Alembert原理的方法来处理这个问题。其缺点为,如果约束是非完整的,动态模型是复杂的,只能得到数值解。这里提出了一种基于Udwadia-Kalaba方法的轨迹跟踪控制的新方法。该方法为具有完整或非完整约束的约束协作机器人系统以及可能是理想的或非理想的约束提供了新颖、简洁和明确的运动方程。在上述基础上,分析不确定性因素的影响并构建自适应律,设计一个产生近似约束的控制器以保持系统稳定性。由于约束力由给定轨迹确定,协作机器人的运动完全符合要求。以一个数值例子来说明实现过程的细节。结果表明,与传统鲁棒控制相比,该方法具有更好的性能和更少的计算量。     

基于自适应事件触发的非完整机器人轨迹跟踪

针对一类非完整轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种分段自适应事件触发机制。以非完整轮式移动机器人的位姿误差运动学模型为基础,设计运动学控制器,利用Lyapunov稳定性定理证明控制系统一致稳定;基于此控制器提出了分段事件触发机制,在2个时间段内分别设计常值和自适应触发阈值参数,利用Lyapunov函数分析方法和Gronwall-Bellman不等式证明闭环控制系统一致最终有界,且相邻2次触发间隔存在正的下限。最后,通过MATLAB仿真验证了所提方法可根据系统状态误差范数自适应调整触发阈值参数,以较低的触发频率跟踪期望轨迹。     

动压缸电液伺服压力系统自适应反步双滑模控制

给出了轨道路基测试装置液压原理图、动压缸电液伺服压力系统数学模型和AMESim模型。将动压缸电液伺服压力系统拆分为动压缸位移子系统和动压缸输出压力子系统两部分,在此基础上,设计了一种自适应反步滑模控制方法:采用双滑模结构,分别构造动压缸位移子系统滑模自适应控制和动压缸输出压力子系统反步滑模自适应控制,给出了不确定参数的自适应律,并对该方法的稳定性进行了证明。最后将该方法作用于动压缸电液伺服压力系统AMESim模型上,仿真结果表明:该方法不仅可以有效地估计系统中参数,实现对目标期望变量精确地跟踪,具有比积分滑模自适应控制(ISAC)更好的控制性能和跟踪性能;而且可以有效地减小参数不确定性对跟踪性能的影响,具有较好的鲁棒性能。