基于二次型系统最优的同步控制研究

针对塑料制件不同螺距和不同塑料材料性能的变化,研制一种用伺服电机驱动的新型模具脱螺纹同步机构;对这种螺纹型芯由步进驱动、同步升降由伺服电机跟随的螺纹脱模机构,由于生产工艺要求螺纹顶出与模具推板升起的距离严格同步,因此,采用控制器组成两轴电机的运动控制系统,进行调速与位置同步的控制,用基于二次型性能指标最佳的控制系统研究步进伺服驱动实现位置同步;系统能自动适应制件不同螺距和不同塑料材料性能的变化,解决目前由于脱螺纹时不同步所造成的各种质量问题。     

Rate of convergence for the Legendre pseudospectral optimal control of feedback linearizable systems

Pseudospectral (PS) computational methods for nonlinear constrained optimal control have been applied to many industrial-strength problems, notably, the recent zero-propellant-maneuvering of the international space station performed by NASA. In this paper, we prove a theorem on the rate of convergence for the optimal cost computed using a Legendre PS method. In addition to the high-order convergence rate, two theorems are proved for the existence and convergence of the approximate solutions. Relative to existing work on PS optimal control as well as some other direct computational methods, the proofs do not use necessary conditions of optimal control. Furthermore, we do not make coercivity type of assumptions. As a result, the theory does not require the local uniqueness of optimal solutions. In addition, a restrictive assumption on the cluster points of discrete solutions made in existing convergence theorems is removed.     

一类控制受约束非线性系统的基于单网络贪婪迭代DHP算法的近似最优镇定

提出一种贪婪迭代DHP (Dual heuristic programming)算法, 解决了一类控制受约束非线性系统的近似最优镇定问题. 针对系统的控制约束, 首先引入一个非二次泛函把约束问题转换为无约束问题, 然后基于协状态函数提出一种贪婪迭代DHP算法以求解系统的HJB (Hamilton-Jacobi-Bellman)方程. 在算法的每个迭代步, 利用一个神经网络来近似系统的协状态函数, 而后根据协状态函数直接计算系统的最优控制策略, 从而消除了常规近似动态规划方法中的控制网络. 最后通过两个仿真例子证明了本文提出的最优控制方案的有效性和可行性.     

未知饱和控制系统有穷域最优控制

针对带有饱和执行器且局部未知的非线性连续系统的有穷域最优控制问题,设计了一种基于自适应动态规划(ADP)的在线积分增强学习算法,并给出算法的收敛性证明.首先,引入非二次型函数处理控制饱和问题.其次,设计一种由常量权重和时变激活函数构成的单一网络,来逼近未知连续的值函数,与传统双网络相比减少了计算量.同时,综合考虑神经网络产生的残差和终端误差,应用最小二乘法更新神经网络权重,并且给出基于神经网络的迭代值函数收敛到最优值的收敛性证明.最后,通过两个仿真例子验证了算法的有效性.     

参数不确定统一混沌系统鲁棒最优控制

针对含有参数不确定性的统一混沌系统,基于鲁棒最优控制理论,提出了一种简单的线性状态反馈控制策略.该策略给出了系统渐进稳定的充分条件,并可以通过求解线性矩阵不等式(LMI),快速有效地求得系统反馈的控制增益,利用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性.仿真结果验证了所提出的控制策略的有效性.     

动态双足机器人的控制与优化研究进展

对动态双足机器人的可控周期步态的稳定性、鲁棒性和优化控制策略的国内外研究现状与发展趋势进行了探讨.首先,介绍动态双足机器人的动力学数学模型,进一步,提出动态双足机器人运动步态和控制系统原理;其次,讨论动态双足机器人可控周期步态稳定性现有的研究方法,分析这些方法中存在的缺点与不足;再次,研究动态双足机器人的可控周期步态优化控制策略,阐明各种策略的优缺点;最后,给出动态双足机器人研究领域的难点问题和未来工作,展望动态双足机器人可控周期步态与鲁棒稳定性及其应用的研究思路.     

基于压电陶瓷的柔性机械臂主动振动控制实验研究

柔性机构因其工作效率高,能量消耗低和结构简单等优点被广泛应用于机器人领域.但柔性机构由于刚度较低,易产生弹性振动,使机器人的定位精度和运动精度降低.为了验证在前期的工作中提出的柔性机械臂主动振动最优控制位置分析的正确性,搭建了一个基于Labview的测试系统.在柔性臂上不同位置粘贴压电片来实现对柔性臂不同位置的主动振动控制,通过测试系统得到最优控制位置处和最优控制位置附近的柔性机械臂振动的传感电压,根据控制前后传感电压的变化分析柔性臂抑制的强弱.根据实验结果显示,柔性臂在前三阶振动下,分别在其最优控制位置上获得最高的抑振率,从而验证了最优控制位置的有效性.     

一类切换系统的输入-状态稳定性分析与优化控制

利用驻留时间法和 Gronwall-Bellman不等式研究了一类切换系统的输入一状态稳定性分析与优化控制问题.在保证切换系统输入-状态稳定的前提下,将切换时刻和切换次数约束条件转化为线性约束,提出了一种新的切换系统优化问题目标函数的形式.与已有的方法相比,该方法无需引入新的状态变量,无需同时满足构造输入-状态稳定控制李亚普诺夫函数和所有子系统都是输入-状态稳定的条件,为控制器的优化设计提供了便利.最后,通过算例仿真证实了文中所提方法的可行性.     

一种最优模糊神经网络控制器

基于最优控制的思想,通过对控制系统的过程模拟,提出一种最优模糊神经网络控制器的设计方案,首先利用基于十进制编码机制的遗传算法寻找最优的控制器结构,然后利用基于浮点数编码机制的遗传算法寻的最优的控制器参数,仿真结果表明该控制器优于常规模糊控制器。