基于等价输入干扰补偿的改进型重复控制系统参数优化设计

针对一类同时具有周期性参考输入和非周期扰动的伺服系统,提出基于等价输入干扰补偿的改进型重复控制系统参数优化设计方法,实现对非周期扰动的有效抑制和周期性参考输入的高精度跟踪控制.首先,利用全维状态观测器的估计误差构造等价输入干扰估计器,通过将等价输入干扰估计值反馈到控制输入端,建立基于等价输入干扰补偿的复合重复控制规律.然后,基于小增益定理推导出系统的稳定性条件,引入一个对系统抗扰性能、跟踪性能和收敛速度进行整体评价的性能目标函数,建立系统参数优化模型,采用粒子群优化算法,实现对系统重复控制器参数、等价输入干扰估计器参数和状态反馈控制器参数的同时优化.最后,通过数值仿真分析对比说明所提方法的有效性和优越性.     

基于降阶扩张状态观测器的重复控制系统设计

针对一类含有非匹配状态相关不确定性和外界干扰的伺服系统,提出一种基于降阶扩张状态观测器的重复控制方法,通过对不确定性和扰动进行实时估计和主动补偿,实现对周期性参考输入信号的高精度跟踪.首先,利用系统可测输出和控制输入信号设计降阶扩张状态观测器,对系统的不可测状态以及包含不确定性和外界干扰的总扰动进行估计;其次,通过选择合适的扰动补偿增益,构造基于扰动动态补偿的复合重复控制规律,消除总扰动对系统输出的影响,保证系统输出对周期性参考信号的准确跟踪;然后,基于小增益定理推导出系统稳定性条件和控制器参数设计算法;最后,通过数值仿真实例和实验验证所提方法的有效性和优越性.     

一类新的PPA型三连杆欠驱动机器人的控制策略

PPA型机器人是一类新型的三连杆欠驱动机械系统,具有3个自由度,但只有1个驱动装置.针对这类欠驱动机器人的运动控制,提出一种分区的控制策略,使之从垂直向下的位置摇起到垂直向上的位置,并实现稳定控制.首先,将系统的运动空间划分为摇起区和吸引区;其次,应用一种基于Lyapunov函数的控制方法来增加系统能量和控制驱动杆姿态,实现摇起操作;再次,采用最优控制方法设计平衡控制,实现稳定的平衡控制;最后,通过仿真实验验证了所提出控制方法的有效性.     

基于线性矩阵不等式的Acrobot鲁棒镇定控制

针对欠驱动机器人Acrobot,提出一种基于线性矩阵不等式的鲁棒镇定控制方法。通过将Acrobot在垂直向上不稳定平衡点附近的第一杆角速度看作一种不确定性,得到Acrobot的不确定模型,在此基础上设计一种基于线性矩阵不等式的鲁棒镇定状态反馈控制律,实现Acrobot较大范围的平衡控制。仿真和对比结果验证了方法的有效性和优越性。     

一类欠驱动机械系统的全局鲁棒控制

针对具有质心参数不确定性的Acrobot系统,提出一种全局的鲁棒控制方法.首先,给出系统具有质心参数不确定的系统模型;其次在摇起区,分析系统不确定性条件下的能量变化情况,基于能量不断增加的思想设计出摇起控制器;在平衡区,把系统的不确定性转化为模型状态矩阵的不确定性,引入H标准设计方法,得出存在H状态反馈控制器的充要条件,通过求解线性矩阵不等式使系统有效地克服不确定性的影响实现二次稳定;最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性.     

一类欠驱动机械系统的全局鲁棒控制

针对具有质心参数不确定性的Acrobot系统,提出一种全局的鲁棒控制方法.首先,给出系统具有质心参数不确定的系统模型;其次在摇起区,分析系统不确定性条件下的能量变化情况,基于能量不断增加的思想设计出摇起控制器;在平衡区,把系统的不确定性转化为模型状态矩阵的不确定性,引入H_∞标准设计方法,得出存在H_∞状态反馈控制器的充要条件,通过求解线性矩阵不等式使系统有效地克服不确定性的影响实现二次稳定;最后通过仿真实验验证了所提方法的有效性.

     

基于扰动补偿的多源受扰系统反步控制设计

针对一类多源受扰系统的跟踪控制问题, 提出基于降阶广义扩张状态观测器(ROGESO)的指令滤波反步控制设计方法. 首先, 将各通道中的总扰动分别作为扩展状态变量, 通过构造ROGESO对其进行同步实时估计. 在此基础上, 利用反步法递归设计虚拟控制律, 实现各级子系统的镇定, 并将各通道的扰动估计值反馈至对应子系统的虚拟控制律中进行反向补偿, 提高系统的扰动抑制性能, 保证系统输出对参考输入信号的高精度跟踪. 然后, 应用Lyapunov函数分析闭环系统的稳定性. 最后, 通过数值仿真验证所提方法的有效性.     

基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制系统设计

针对一类含有参数不确定性和未知非线性扰动的系统,本文提出一种基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制方法,实现系统输出对参考模型输出信号的高精度跟踪.首先,利用被控对象模型信息设计扰动估计器,对系统非线性扰动进行在线估计;其次,基于非线性扰动估计值设计参考模型和无微分参数更新律,构建无微分模型参考自适应控制器,建立基于扰动补偿和状态反馈的自适应控制律,以消除参数不确定性和非线性扰动对系统输出的影响,保证系统输出对参考模型输出的准确跟踪;然后,给出闭环系统误差信号收敛条件和控制器参数整定方法;最后,通过数值仿真验证所提方法的有效性和优越性.     

基于免疫优化的平面Acrobot线性自抗扰鲁棒镇定

针对受不确定性影响的平面Acrobot机器人,提出一种基于免疫优化的线性自抗扰鲁棒控制设计方法,实现机器人末端点从任意初始位置到达并镇定在目标位置.首先,借助驱动关节与被动关节角度之间的状态约束获取机器人末端点位置与驱动关节角度的对应关系,使末端点的位置控制转换为驱动关节的角度控制;其次,为缩短运动路径加入最小角度位移限制条件,设计免疫算法求解目标位置所对应的驱动关节角度的最小期望值;再次,引入线性自抗扰控制技术,把机器人的模型不确定性、未知干扰等因素视为一个新的扩张状态变量,设计线性扩张状态观测器和基于状态误差的反馈控制器,在仅驱动关节角度可测的情况下实现Acrobot的鲁棒镇定;最后,通过仿真实验验证所提出方法具有更好的鲁棒控制性能.