机器人鲁棒模型跟踪控制

本文根据非线性系统模型参考控制理论,提出了一种连续的机器人控制方法.这种方法可以保证跟踪误差的有界性,消除不连续控制中的高频颤动现象,同时继承了不连续控制中的鲁棒特性。     

一类互联机器人系统的鲁棒分散跟踪控制

研究互联机器人系统在受到模型不确定性和外部干扰情况下的鲁棒轨迹跟踪问题.针对系统中存在的不确定动力学问题,在不确定项的连续界函数已知的情况下,基于Lyapunov设计方法提出一种鲁棒分散控制器的设计方法,实现互联机器人系统位置和速度的渐近跟踪.仿真算例表明了该方法的有效性.     

基于观测器的机器人鲁棒跟踪控制

基于滑模控制原理设计稳定的状态观测器，在此基础上。研究了仅有关节角位移可测量的机器人轨迹跟踪控制问题。运用反推设计方法提出一种机器人鲁棒跟踪控制新方案。通过引入用于抑制观测误差的阻尼项和调制参数。加快了输出跟踪误差的收敛速度。利用李亚普诺夫方法分析了闭环控制系统的全局稳定性，证明了系统所有状态信号有界，跟踪误差收敛到零。仿真结果进一步表明，提出的控制方案具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。     

一种机器人轨迹的鲁棒跟踪控制

把基于拉格朗日方程的n关节机器人动力学模型,转化成了一线性状态方程.基于这种线性状态方程,利用李雅普诺夫函数方法分别针对机器人标称模型和有外界不确定性干扰时,设计前馈控制器和反馈控制器,使得机器人的实际运动轨迹在标称模型下,指数收敛于所给定的期望运动轨迹;在有外界不确定性干扰时,它与期望轨迹的误差是终值有界的.并且,针对后者所提出的控制律进行仿真.仿真结果表明,这种连续鲁棒控制律对于机器人系统存在外界不确定性干扰时是十分有效的.     

非线性组合系统的鲁棒分散输出跟踪

研究一类具有结构不确定性的非线性相似组合系统的鲁棒分散输出跟踪控制问题。对于系统中的非匹配不确定性,利用参数摄动法设计出分散滑模控制器,使得跟踪误差收敛到零点的小邻域内。该邻域的半径可表示为设计参数的K类函数,并使系统的状态保持有界。仿真例子进一步验证了所提出设计方法的有效性。     

一类具有不确定的互联大系统分散鲁棒输出跟踪控制器设计

针对一类具有不确定的互联大系统，研究了使受控系统鲁棒稳定和渐近跟踪参考输入的分散鲁棒跟踪控制器的设计问题，并对具有分散反馈控制器的闭环大系统，给出了其鲁棒稳定以及渐近跟踪的证明。     

输入受限机器人的鲁棒自适应输出反馈跟踪控制

在输入受限的情况下，通过一个线性一阶滤波器，实现机器人的鲁棒自适应输出反馈跟踪控制，解决了自适应控制算法的鲁棒性问题，即当满足持续激励条件及估计参数域包含参数真实值时，闭环系统能够实瑰渐近穗定跟踪，本算法简单有效，不仅提高了鲁棒性，改善了控制品质，同时对于参数域估计误差也具有很强的鲁棒性，仿真算饲验证了算法的有效性。     

含时变不确定线性系统的自适应鲁棒跟踪控制

针对系统的不确定性和扰动满足匹配条件,不确定性界和扰动界未知的情形,讨论含时变不确定性线性系统的鲁棒跟踪问题。自适应控制器的设计不涉及确定性界和扰动界,运用变结构方法,可使带扰系统实现渐近跟踪。该方法适合一类较广泛的不确定系统,鲁棒性较强。仿真例子表明了该方法的有效性。     

一类互联机器人系统鲁棒分散自适应控制

研究一类存在模型不确定性和外部扰动的互联机器人系统的控制问题.控制器由一般线性控制器,线性自适应控制器和非线性自适应控制器综合构成.通过Lyapunov理论证明设计的鲁棒分散自适应控制器能够有效地克服不确定性对系统的影响,实现闭环系统的渐近轨迹跟踪控制.最后给出一个仿真例子进一步验证控制器的有效性.     

基于观测器的分散鲁棒镇定控制

对一类系统的状态、输入和输出均含有不确定性,不确定性不满足匹配条件的关联大系统,给出了其可分散观测器状态反馈镇定的充分条件,即一级线性矩阵不等式（ＬＭＩ）有解。通过求解一凸优化问题,可方便地获得分散观测器和状态反馈增益矩阵。文中的仿真示例说明了该方法的有效性和优越性。     

六自由度并联机器人分散鲁棒非线性控制

针对六自由度并联机器人动力学特点,提出了一种新型分散鲁棒非线性控制方法.与传统PD控制策略和已有分散鲁棒非线性控制方法相比,由于控制律中增加了广义误差的小数幂项,改进后的方法除保持原方法的优点外,还具有较强的终端收敛能力,能够保证跟踪误差以更快的速度全局一致收敛到一个更小的剩余集.通过选择合适的控制器参数,可使剩余集趋于0.运用Lyapunov方法分析了系统稳定性,给出了系统稳定性条件.最后,仿真结果验证了该方法的有效性.     

不确定非线性环链系统的分散鲁棒控制

提出了环链系统和一类不确定非线性环链系统,利用线性代数理论,给出了实现环链系统的充要条件,运用李雅普诺夫稳定理论和矩阵理论研究了不确定非线性环链系统的鲁棒镇定,并给出了一种非线性鲁棒镇定控制器的设计,还考虑了一类非线性环链相似组合大系统,给出了分散鲁棒镇定条件,最后给出数值例子说明设计方法的有效性。     

不确定奇异大系统分散鲁棒预测控制

针对一类不确定奇异关联大系统,讨论了当系统状态不可测时,基于输出反馈的分散鲁棒预测控制问题.通过构造Lyapunov函数以及应用线性矩阵不等式方法,将"min-max"优化问题转化为凸优化问题求解,从而得到了输出反馈分散控制器存在的充分条件和显示表达式.证明了优化问题在初始时刻的可行解能保证奇异闭环大系统渐近稳定且正则无脉冲.仿真结果验证了算法的有效性.     

数值界不确定性关联大系统分散鲁棒H∞控制

针对一类状态阵,控制输入阵及关联阵中存在数值界不确定性的关联大系统,研究其分散鲁棒H∞状态反馈和输出反馈控制器设计问题.基于有界实引理,推导出了其存在分散鲁棒H∞控制器的充分条件,即一组矩阵不等式有解.利用Schur补引理,通过固定不同变量,提出了一种构建分散控制器的同伦迭代线性矩阵不等式方法.所获得的控制器使闭环大系统鲁棒稳定,并且达到给定的H∞性能指标.最后用数值例子说明了所提的设计方法的有效性.     

基于反步法的移动机器人鲁棒跟踪控制

以四轮移动机器人为研究对象,建立了机器人完整的数学模型,包括运动学模型、动力学模型以及驱动电机模型。在机器人数学模型的基础上,采用反步法的思想设计具有全局收敛特性的鲁棒轨迹跟踪控制器,设计中考虑了驱动电机模型使控制器更符合实际控制要求,并将其分解为运动学控制器、动力学控制器以及电机控制器三部分,降低了控制器设计的难度。构造了系统的李雅普诺夫函数,证明了该类型移动机器人在所得控制器作用下,能实现对给定轨迹的全局渐近追踪。仿真实验结果表明基于反步法的控制器是有效的。     

Necessary and sufficient conditions for robust perfect tracking under variable structure control

The tracking control of linear MIMO systems with structured uncertainty is considered. A necessary and sufficient condition for robust asymptotic tracking employing variable structure techniques in the presence of multiplicative uncertainty is derived. The constructive proof of the theorem provides an explicit formula for controller synthesis. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

一类离散非线性不确定互联系统的模糊分散控制

利用模糊控制方法研究一类离散非线性互联系统的分散控制问题.首先采用模糊(T-S)模型对离散非线性不确定互联系统进行模糊建模,应用并行分布补偿算法(PDC)给出状态反馈分散模糊控制方案,并基于李亚普诺夫函数方法证明了闭环系统的稳定性.然后当系统的状态不完全可测时,设计模糊分散观测器来估计各子系统的状态,从而给出基于观测器的状态反馈分散模糊控制设计的方法.因为该分散模糊控制设计问题是以线性矩阵不等式的形式给出,所以很容易用凸优化方法求解.仿真结果验证了所提出控制方法的有效性.     

Robust adaptive neural network control for environmental boundary tracking by mobile robots

The paper addresses the problem of environmental boundary tracking for the nonholonomic mobile robot with uncertain dynamics and external disturbances. To do environmental boundary tracking, a reference velocity is designed for the nonholonomic mobile robot. In this paper, a radial basis function neural network (NN) is used to approximate a nonlinear function containing the uncertain model terms and the elements of the Hessian matrix of the environmental concentration function. Then, the NN approximator is combined with a robust control to construct a robust adaptive NN control for the mobile robot to track the desired environment boundary. It is proved that the tracking error can be guaranteed to converge to zero in the ultimate. Simulation results are presented to illustrate the stability of the robust adaptive control. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

Robust adaptive neural tracking control for a class of electrically driven robots with time delays

This article addresses the problem of designing the robust tracking control for a class of uncertain electrically driven robots with time delays. The unknown time-delay uncertainty is assumed to be bounded by a function of all the state variables. By suitably choosing the Lyapunov–Krasovskii functionals, a novel adaptive/robust neural tracking control scheme is developed for the first time such that all the states and signals of the closed-loop time-delay robot system are bounded and the tracking error is shown to be uniformly ultimately bounded. By suitably designing the embedded current signal, the effect of time-delay uncertainty in the mechanical dynamics does not require to be incorporated into the current tracking error dynamics, and so the Lyapunov–Krasovskii functionals can be easily constructed in the stability analysis. Compared with the previous investigations of controlling robots the control scheme developed here can be extended to handle a broader class of electrically driven robots perturbed simultaneously by plant uncertainties, time-varying perturbations, and time-delay uncertainties. Finally, simulation examples are made to demonstrate the effectiveness of the proposed control algorithm.