基于非线性迭代滑模的欠驱动UUV三维航迹跟踪控制

为实现欠驱动无人水下航行器(Unmanned underwater vehicle, UUV)在未知海流干扰作用下的三维航迹跟踪控制, 提出一种基于工程解耦思想设计的非线性迭代滑模航迹跟踪控制器. 基于虚拟向导的方法,建立UUV空间航迹跟踪误差方程;采用迭代方法设计非线性滑模控制器, 无需对UUV模型参数不确定部分和海流干扰进行估计,避免了舵的抖振现象以及减小了稳态误差与超调问题. 仿真实验表明,设计的控制器对欠驱动UUV系统的模型参数摄动及海流干扰变化不敏感、 且设计参数易于调节,可以实现三维航迹的精确跟踪.     

开架水下机器人生物启发离散轨迹跟踪控制

针对水下机器人常规反步跟踪控制的速度跳变问题,提出了基于生物启发模型的反步滑模混合控制方法.应用生物启发模型的平滑、有界输出特性,产生渐变的参考跟踪速度,克服了速度跳变问题,也满足了推进器推力约束.同时自适应滑模控制算法产生跟踪控制律,对于水下干扰及模型不确定影响具有鲁棒性,能够实现水下机器人稳定、准确的轨迹跟踪控制.所提方法的稳定性通过Lyapunov理论进行了证明,并将该方法对FALCON开架水下机器人进行水平面离散轨迹跟踪控制的仿真研究,实验结果表明了提出控制方法的有效性.     

考虑状态约束与执行器饱和的水下机器人轨迹跟踪控制

针对执行器饱和、模型参数不确定以及海流干扰等因素影响下的水下机器人,提出一种考虑状态约束以及执行器饱和的轨迹跟踪控制器.首先,构建水下机器人水平面轨迹跟踪误差方程;然后,对载体模型参数不确定性产生的模型误差以及海流干扰,设计一个非线性观测器进行估计并用于对控制器进行扰动补偿;接着,引入执行器饱和补偿系统、二阶滤波器以及滤波器误差补偿系统,设计命令滤波反步滑模控制器来控制水下机器人的水平面轨迹跟踪;最后,严格验证命令滤波反步滑模控制器的稳定性并进行数值仿真,验证所提出控制器的有效性.     

非线性迭代滑模的欠驱动AUV路径跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人（AUV）在未知海流干扰作用下的路径跟踪控制,提出一种基于非线性迭代滑模增量反馈的路径跟踪控制器。选用一般曲线参数和Serret-Frenet坐标系描述路径跟踪误差,建立AUV水平面路径跟踪误差方程。采用迭代方法,设计滑模增量反馈控制器,无需对AUV模型参数不确定部分和海流干扰进行估计。仿真实验表明,设计的控制器参数易于调节,可用于实际欠驱动水下机器人来实现对水平面路径的精确跟踪。     

基于迭代滑模增量反馈的欠驱动AUV地形跟踪控制

为实现欠驱动自治水下机器人(AUV)在未知海流干扰作用下的地形跟踪控制,提出一种基于非线性迭代滑模增量反馈的航迹跟踪控制器.基于虚拟向导的方法,建立AUV垂直面航迹跟踪误差方程.采用迭代方法,设计滑模增量反馈控制器,无需对AUV模型参数不确定部分和海流干扰进行估计,这样避免了AUV俯仰舵的抖振现象,并且减小了输出反馈控制的稳态误差与超调问题.仿真实验表明,所设计的控制器对AUV系统的模型参数摄动及海流干扰变化不敏感,所设计的参数易于调节.     

基于离散滑模预测的欠驱动AUV三维航迹跟踪控制

针对欠驱动自主水下航行器（AUV）的模型不确定和外界海流干扰问题,为了实现欠驱动AUV的三维航迹跟踪控制,采用虚拟向导法建立空间运动误差离散化模型.基于递归滑模思想设计离散滑模预测控制器,利用滚动优化和反馈校正方法补偿了不确定项对滑模预测模型的影响.最后针对某欠驱动AUV进行了空间曲线跟踪控制仿真实验.结果表明,所设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响,并对外界海流干扰有较好的抑制作用,保证了欠驱动AUV三维航迹跟踪系统的鲁棒性,实现了三维航迹的精确跟踪.     

基于神经网络的水下机器人三维航迹跟踪控制

本文研究了水下机器人三维航迹跟踪控制问题.在充分考虑了模型中不确定水动力系数和外界海流干扰的基础上,提出了基于神经网络的自适应输出反馈控制方法.控制器由3部分组成:基于动态补偿器的输出反馈控制项、神经网络自适应控制项和鲁棒控制项.神经网络所需的自适应学习信号由线性观测器提供.基于Lyapunov稳定性理论证明了控制系统的稳定性.最后针对某AUV进行了空间三维航迹跟踪控制仿真实验,结果表明设计的控制器可以较好地克服时变非线性水动力阻尼对系统的影响,并对外界海流干扰有较好的抑制作用,可以实现三维航迹的精确跟踪.     

磁悬浮开关磁阻电机的自适应终端滑模控制

为解决磁悬浮开关磁阻电机受到外部环境未知干扰、内部参数摄动等不确定因素带来的影响,提出一种基于自适应终端滑模控制器的直接瞬时转矩及直接悬浮力控制策略.首先,对电机的数学模型进行分析并建立状态方程,采用直接瞬时转矩控制与直接悬浮力控制方法,以减小系统脉动;其次,设计非奇异终端滑模面,避免常规终端滑模控制中的奇异问题,并引入自适应律,结合终端滑模控制器以抑制不确定因素的干扰,保证系统的快速收敛、强鲁棒性;最后,与传统滑模控制器方法进行对比,验证该方法的有效性.仿真结果表明,所提出方法能迅速精准跟踪控制系统的转速及位移,有效提升状态收敛速度,抗扰能力强,具有良好的动态性能.     

高超声速飞行器轨迹跟踪的反步滑模控制

针对高超声速飞行器轨迹跟踪控制问题,基于纵向动力学的输入/输出线性化模型,设计了一种基于反步法与滑模控制相结合的反步滑模跟踪控制器;这种控制器对系统匹配不确定性和非匹配不确定性都具有较强的鲁棒性,跟踪收敛快速性良好;对反步滑模跟踪控制器和一般滑模跟踪控制器进行了控制参数仿真优化,对比研究了速度跟踪、高度跟踪、速度高度同时跟踪和正弦速度跟踪条件下两种控制器的快速性和鲁棒性,证实了文章方法的有效性。     

机器人全局PID模糊滑模跟踪控制与仿真研究

为解决机器人跟踪控制过程中采用PID控制算法会出现抖动和误差的问题,提出了一种机器人全局PID模糊滑模跟踪控制算法.通过将PID滑模控制和模糊控制相结合,设计了全局PID模糊滑模控制;基于模糊规则,对滑模控制增益进行自适应调整,从而消除建模误差和干扰,削弱了控制时产生的抖振,在线调整控制器参数和估计误差,并通过积分来消除外界干扰,因此提高了控制精度.仿真结果表明,与常规的PID算法相比,该方法在处理控制抖动和消除误差以及干扰方面具有极高的鲁棒性.     

空间三关节机器人模糊积分滑模控制

研究提高关节机器人轨迹跟踪控制的性能,由于关节机器人运动中产生振动,影响系统的稳定性能。为解决上述问题,提出了一种反馈线性化的自适应模糊积分滑模控制方法。在上述方法的基础上,对机器人非线性动力学模型反馈线性化。为了进一步提高滑模控制的精度,设计了一种积分滑模面的滑模控制器,可以减弱积分滑模控制的抖振。通过设计一个模糊控制器,根据积分滑模面的大小自适应地调节积分滑模控制的切换部分,达到削弱抖振的目的。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明,改进方法有效地提高了关节机器人跟踪控制性能。     

基于RBF神经网络的作业型AUV自适应终端滑模控制方法及实验研究

研究了作业型AUV （自主水下机器人）的轨迹跟踪控制问题.实际作业中,水下机械手展开作业过程将引起AUV动力学性能变化,进而影响AUV轨迹跟踪控制;并且水流环境干扰亦将影响AUV轨迹跟踪控制.针对上述AUV轨迹跟踪控制问题,提出一种基于RBF （径向基函数）神经网络的AUV自适应终端滑模运动控制方法.该方法在李亚普诺夫稳定性理论框架下,采用RBF网络对机械手展开引起的AUV动力学性能变化和水流环境干扰进行在线逼近,并结合自适应终端滑模控制器对神经网络权值和AUV控制参数进行自适应在线调节.通过李亚普诺夫稳定性理论,证明AUV系统轨迹跟踪误差一致稳定有界.针对滑模控制项引起的控制量抖振问题,提出一种变滑模增益的饱和连续函数滑模抖振降低方法,以降低滑模控制量抖振.通过AUV实验样机的艏向和垂向的轨迹跟踪实验,验证了本文AUV系统控制方法和滑模降抖振方法的有效性.     

康复机器人的自抗扰与滑模复合控制

针对康复机器人主动康复训练任务中可能出现的患者肌肉痉挛时的控制问题,提出一种康复机器人自抗扰与滑模复合控制方法,对预设的康复训练任务轨迹实现精确跟踪。滑模控制可以克服系统模型结构参数不确定性并能达到迅速的跟踪效果,自抗扰控制可以实现在系统状态到达滑模面后精确跟踪轨迹,避免了滑模控制的抖振现象。实验结果表明,该方法在完成康复训练任务时具有较高的轨迹跟踪精度以及较快的跟踪速度,对于外界的干扰具有良好的抗干扰能力,同时对于系统的内部的非线性扰动具有很好的鲁棒性。     

基于径向基函数神经网络的多关节机器人滑模控制器

针对具有不确定性的多关节机器人系统,提出了一种径向基函数神经滑模控制方法;该控制方案采用全局滑模面,将神经网络的非线性映射能力与滑模控制的特点相结合,利用径向基神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界,消弱了由滑模控制产生的抖动,同时保证了系统的鲁棒性;基于李亚普诺夫定理给出了系统稳定性的充分条件;仿真结果表明,该方法具有良好的轨迹跟踪和速度跟踪性能,提高了对于建模误差和不确定干扰等因素的鲁棒性。     

油浸式变压器内部检测球形机器人的深度悬停控制研究

为实现设计的油浸式变压器内部检测机器人在实际作业过程中能针对深度方向某具体点进行观测,对机器人的深度悬停控制进行研究.通过对机器人控制策略的分析,根据水下机器人动力学理论,建立机器人在变压器油特殊介质的动力学模型.基于鲁棒反演控制方法及滑模自适应控制理论,提出一种鲁棒反演滑模控制方法,采用模糊控制器设计滑模面切换增益,以削弱不确定干扰带来的系统抖振,并通过Lyapunov理论分析证明控制器稳定性.解决了机器人在变压器油中因耦合、外界扰动等造成的深度悬停定点过程自旋及抖动问题,仿真及实验表明了所提出控制器的有效性.     

欠驱动无人水下航行器三维轨迹跟踪的反步控制

针对欠驱动无人水下航行器(underactuated unmanned underwater vehicles,UUVs)三维轨迹跟踪控制问题,本文有别于传统反步法中基于视线法设计姿态角误差变量的思路,提出了一种定义虚拟速度误差变量的反步控制器设计方法,能够有效避免传统反步法控制律设计时存在的奇异值问题,简化了传统反步法复杂的计算过程;设计了欠驱动UUV的三维轨迹跟踪控制器,给出了系统的误差方程,基于Lyapunov稳定性理论证明了系统在定常外界扰动下的鲁棒性和稳定性;仿真结果表明本文提出的UUV三维轨迹跟踪反步控制方法收敛、有效,能够实现欠驱动UUV对时变三维轨迹的精确跟踪控制.     

水下航行器智能航向滑模控制

为了实现对自主水下航行器参考航向的平滑、快速跟踪,提出了一种基于干扰观测器的航向跟踪自适应反演滑模控制算法。针对水池试验中不同程度的水流干扰,利用一种干扰观测器观测系统的不确定性和外部干扰,未观测到的部分干扰采用自适应滑模控制器进行补偿。控制器的设计消除了传统滑模控制的"抖振"现象,且保证了闭环系统的稳定性。同时该控制系统可智能选取控制策略,通过判断水流循环等外界干扰的程度,自动选取合适的控制策略,最终消除外界干扰,提高了跟踪的稳定性和快速性。仿真结果表明,该控制策略能很好地实现智能航向跟踪控制,使跟踪误差在有限时间内快速收敛到零,对外界扰动的变化具有强鲁棒性和良好的自适应性。     

PHANTOM Omni机器人的自适应模糊滑模控制

针对PHANTOM Omni机器人的位置轨迹跟踪问题,采用了一种基于模糊逻辑的自适应模糊滑模控制方案。利用滑模控制中的切换函数作为输入,根据模糊系统的逼近能力设计控制器,并基于李雅谱诺夫方法设计自适应律对控制器所需参数进行实时调节。仿真中将其与传统的滑模控制进行了比较,仿真结果表明：自适应模糊滑模控制能使PHANTOM Omni机器人更好地实现期望的位置轨迹跟踪并有效地减轻抖振现象,从而证明了该方法在PHANTOM Omni机器人上实施的可行性。     

不确定Duffing混沌系统的同步控制

在模糊滑模变结构控制基础上,研究具有不确定性Duffing混沌系统的同步控制问题。选择合适的滑模面,基于Lyapunov稳定性理论设计模糊滑模变结构控制器及自适应更新规则,从理论上证明控制系统的稳定性。由于控制器的设计是基于自适应模糊滑模变结构控制的,与常规方法相比,控制器滑动模态不受干扰的影响,有较好的鲁棒性和快速跟踪能力。通过数值仿真实验验证了该系统的有效性。     

基于自适应Backstepping的欠驱动AUV三维航迹跟踪控制

为了实现欠驱动自治水下机器人（AUV）三维航迹跟踪控制,基于非完整系统理论分析了AUV缺少横向推进器时的欠驱动控制系统特性,并验证了欠驱动AUV存在加速度约束不可积性.基于李亚普诺夫稳定性理论,利用自适应Backstepping设计连续时变的航迹点跟踪控制器,以抑制外界海流的干扰.仿真实验表明,所设计的控制器能实现欠驱动AUV对一序列三维航迹点的渐近镇定,并且航迹跟踪的精确性和鲁棒性明显优于PID控制.