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基于视觉反馈和标准链式形式,研究了一类不确定非完整移动机器人的轨迹跟踪控制问题.首先,利用针孔摄像机模型,提出了一种新的基于视觉伺服的移动机器人运动学跟踪误差模型.基于这个模型,在具有不确定视觉参数的情形下,利用back-stepping技术,设计出了一种新的自适应动态反馈跟踪控制器,实现了全局渐近的轨迹跟踪,并通过李亚普诺夫方法严格证明了闭环系统的稳定性和估计参数的有界性.仿真结果证明了所提出的控制器的有效性. 相似文献
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基于未校准视觉反馈的非完整运动学系统具有参数不确定性,较一般的运动学系统更加复杂.根据视觉反馈和非完整移动机器人的链式标准形式,研究了具有未标定摄像机视觉参数的移动机器人的轨迹跟踪控制问题.利用固定在天花板上的摄像机系统提出运动学跟踪误差模型,并对该误差系统模型提出了一种动态反馈跟踪控制器;对具有不确定机械参数的动力学模型,提出一种自适应力矩控制器,该控制器保证了实际机器人状态渐近跟踪给定的参考轨迹,并通过Lyapunov方法严格证明了整个闭环系统的稳定性.仿真结果证实了所提出的控制器的有效性. 相似文献
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近年来,对于具有未知动态的非零和微分博弈系统的跟踪问题,已经得到了讨论,然而这些方法是时间触发的,在传输带宽和计算资源有限的环境下并不适用.针对具有未知动态的连续时间非线性非零和微分博弈系统,本文提出了一种基于积分强化学习的事件触发自适应动态规划方法.该策略受梯度下降法和经验重放技术的启发,利用历史和当前数据更新神经网络权值.该方法提高了神经网络权值的收敛速度,消除了一般文献设计中常用的初始容许控制假设.同时,该算法提出了一种易于在线检查的持续激励条件(通常称为PE),避免了传统的不容易检查的持续激励条件.基于李亚普诺夫理论,证明了跟踪误差和评价神经网络估计误差的一致最终有界性.最后,通过一个数值仿真实例验证了该方法的可行性. 相似文献
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控制受限的一类确定非完整动力学系统的镇定 总被引:1,自引:0,他引:1
利用滑动模态的方法,采用多步控制策略,对一类控制受限的不确定非完整动力学系统设计了镇定控制器,使得闭环系统的状态在有限时间内可收敛到原点的事先给定的任意小的ε领域中,最后,将该方法用于一类移动机器人的控制器设计,仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对小电流接地系统发生单相接地故障时定位困难问题,提出一种基于Prony相对熵的输电线故障综合定位新方法。首先,对各检测点故障后T/4内的零序电流进行分段Prony拟合,提取暂态零序电流Prony主导分量;然后,求取相邻检测点的相对熵值,依据故障点同侧两点零序电流波形相似度高,而故障点两侧两点相似度低的特点,定位出故障区段;最后,在故障区段内,利用注入法进行故障距离测定。新方法综合了故障区段定位法和故障测距法的优点,既能减少上传的数据量,又不会丢失电流信号的主要特征,减轻了通信压力,提高了故障定位的精度。 相似文献
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用滑动模态实现一类非完整动力学系统的指数镇定 总被引:2,自引:0,他引:2
对于基变量具有对称性的一类确定非完整动力学系统,直接基于该系统模型,利用
滑动模态的方法设计了指数镇定控制器,得到了状态空间中的一个区域.当系统初始状态位
于该区域内时,系统状态是指数收敛的,而当初始状态不在该区域内时,可用非零的开环常值
控制使系统状态在有限时间内进入这一区域.因此,它是一种简洁的全局镇定律.最后,用仿
真结果验证了这一方法的有效性. 相似文献
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针对基于未校准顶置摄像机的非完整移动机器人视觉伺服镇定问题,首先从标准机器人运动学模型以及视觉空间与工作空间的转换得到视觉平面上的机器人运动学模型,而后根据视觉空间的运动学的速度误差以及视觉空间的机器人的动力学模型设计了一个自适应控制器,而且控制器具有鲁棒性,控制器中的鲁棒项函数用以抑制动力学的扰动,摄像机估计值用以估计未知的摄像机参数,动力学的惯性参数估计值用以消除动力学参数的不确定性.控制系统的稳定性以及参数估计值的有界性由李雅普诺夫定理证明.仿真结果用于说明控制律的有效性. 相似文献