单杆柔性机械臂的轨迹跟踪与末端弹性振动复合控制

针对单杆柔性机械臂末端轨迹跟踪和弹性振动抑制的问题,提出了一种基于奇异摄动法的复合控制方法。采用假设模态法和Lagrange方程推导出柔性臂的动力学模型。基于奇异摄动法将柔性臂的刚柔耦合动力学方程分解成慢变(刚性)和快变(弹性)两个子系统。慢变子系统控制器选择滑模控制和PID控制相结合的方法以抑制控制输入引起的抖振,快变子系统则选择LQR最优控制方法以实现简单的线性状态反馈控制律。数值仿真表明:该方法不仅能实现柔性臂的轨迹跟踪,而且有效地抑制了柔性臂运动过程中的弹性振动。并且,采用滑模控制和PID控制相结合的方法设计的慢变子系统控制,能减少普通滑模控制中的输入抖振,具有更好的控制效果。     

振动基柔顺驱动打磨机器人的力/位混合控制研究

针对柔顺打磨机器人在移动作业过程中,在基础振动、柔性振动与环境接触力耦合作用下非线性控制问题,提出一种新型鲁棒轨迹跟踪力/位混合控制策略。使用第二类拉格朗日法建立柔顺机械臂的动力学方程,通过奇异摄动法将上述系统分为快、慢2个时间尺度的子系统。慢变子系统对系统刚性部分采用力/位混合控制方法,其中力控制采用PID控制,位置控制采用基于神经网络的鲁棒控制。快变子系统对系统柔性部分采用速度差反馈法进行控制。结果表明：利用所提出的控制策略,机械臂末端的轨迹跟踪效果较好且打磨力保持稳定,对非线性振动有较好的抑制效果。     

基于新型趋近律的柔性机械臂滑模-最优组合控制

为提高柔性机械臂的控制精度,提出一种基于滑模控制与最优控制相结合的组合控制方式。通过Lagrange法和假设模态法构建其动力学模型,进而运用奇异摄动理论对柔性臂进行解耦,获得慢变和快变子系统。对于慢变子系统,采用滑模控制实现轨迹跟踪,提出一种新型趋近律,该趋近律在幂次趋近律基础上加入变速趋近项,引入系统状态变量,动态调整趋近速率,同时增加指数项提高趋近速度,使用双曲正切函数替代符号函数以抑制抖振;对于快变子系统,采用最优控制进行振动抑制。MATLAB仿真结果表明,该组合控制方法相比于纯滑模控制,具有更好的动态性能和鲁棒性能。     

仿人智能与滑模控制相融合的液压无模型控制

针对电液伺服位置系统是一个多变量、强耦合、非线性控制系统,考虑到现有基于模型的控制方法对系统动力学模型的依赖性,以及未建模动态对系统控制性能的影响,设计了一种仿人智能控制与滑模控制相融合的液压系统无模型控制。为了提高系统的响应速度和稳态精度,将仿人智能控制的偏差与偏差变化率的乘积融入到滑模控制,设计一种全新的滑模函数,与无模型控制器结合,提出改进的无模型控制器。在相同条件下,通过无模型自适应控制、无模型自适应滑模控制与所提出的仿人智能控制与滑模控制相融合无模型控制进行仿真比较,结果表明,所设计的控制器收敛快,稳态误差小,且提高对扰动和模型变化的适应性。     

新型变刚度电液串联弹性机械臂振动控制仿真研究

为了抑制变刚度电液串联弹性机械臂振动幅度,设计反演自适应模糊滑模控制器,并对机械臂输出效果进行仿真。创建新型变刚度电液串联弹性机械臂,给出阀内流体流动分布的非线性控制方程式。针对传统滑模控制器进行改进,将输入整形技术与模糊逻辑系统相结合,设计反演自适应模糊滑模控制器。引用李雅普诺夫函数对控制器的稳定性进行证明,保证系统的状态变量到达并保持在滑动面上。采用MATLAB软件对机械臂角位移、角速度和转矩变化进行仿真,与滑模控制器输出结果进行对比。结果显示：在无干扰环境中,采用滑模控制器和反演自适应模糊滑模控制器,机械臂运动轨迹与期望轨迹的误差较小,振动幅度较小;在有波形干扰环境中,反演自适应模糊滑模控制器控制效果明显优于滑模控制器,机械臂运动轨迹与期望轨迹的误差较小,振动幅度较小,自适应调节时间较短,无超调量发生。采用反演自适应模糊滑模控制器,能够抑制变刚度电液串联弹性机械臂振动幅度,减小其输出误差。     

基于MATLAB的双关节机械手控制系统仿真研究

针对机械手传统控制器控制精度低的问题,设计了一种不依赖机械手精确的数学模型的变论域模糊控制器。首先,根据拉格朗日方程,建立机械手的动力学模型;其次,设计变论域自适应模糊控制器,运用layapunov函数证明控制器的稳定性;最后对传统的PID控制和变论域模糊控制对机械手的高精度轨迹跟踪控制进行MATLAB/Simulink仿真分析和对仿真结果进行比较。仿真结果证明:变论域自适应模糊控制器对机械手的轨迹跟踪控制精度比传统的PID控制的控制精度高,稳态误差小,且鲁棒性、抗干扰能力强,响应速度快,验证了变论域自适应模糊控制的有效性。     

流量控制式ECHPS系统的自适应动态面控制策略

针对商用车普遍采用的液压动力转向系统(HPS)助力特性不可变的缺点,提出了一种旁通流量控制式电控液压转向系统。设计了这种转向系统的助力控制策略,研究其核心部件电液比例阀的结构原理和数学模型,采用动态面控制方法设计了一个鲁棒自适应动态面控制器。理论推导证明所设计的控制器不仅能够保证闭环系统半全局渐近稳定,输出渐近跟踪期望轨迹,而且对于系统不确定参数和外界干扰具有较强的鲁棒性。仿真结果表明,所设计的自适应动态面控制器不仅响应快、跟踪效果好、控制精度高,而且能够实现汽车低速时的转向轻便性和高速时的良好路感要求。     

重型液压机执行器自适应滑模容错控制

为了提高重型液压机在执行器故障情况下的容错控制能力和控制精度,设计了自适应滑模容错控制器。建立了5缸液压机的滑块动力学模型和液压缸压力动态方程。使用积分滑模控制设计了3个子系统虚拟控制律;使用伪逆法实现了控制分配;在执行器故障情况下,在积分滑模控制基础上,提出了自适应补偿策略,从而给出了执行器故障情况下可以实现的虚拟控制律;使用分散滑模控制将虚拟控制律转化为伺服阀控制律,并证明了自适应滑模容错控制器具有Lyapunov意义下的稳定性。经仿真验证,在单个执行器故障或多个执行器故障的情况下,自适应滑模容错控制器能够将调平误差控制在2×10^-4rad内,位移跟踪误差最大为0.0111 m,体现了执行器故障情况下极高的调平和跟踪精度,也体现了自适应滑模容错控制器具有很好的鲁棒性。     

工程机械电液比例阀控制系统模糊PID控制器研究

把传统线性PID控制和模糊控制结合起来,可使系统的控制性能得到提高,是一种很实用的控制方法.设计两个模糊PID控制器:一个基于误差驱动的增益调整型模糊PID,即模糊自适应整定PID控制器;一个基于生物免疫原理的 模糊PID,即模糊免疫PID控制器.以简单阀控马达位置控制系统为控制对象,利用MATLAB创建系统模型,用设计的两模糊控制器控制该系统得出响应曲线.仿真结果表明:两模糊PID控制器均比传统PID的控制性能好,无超调、无振荡、无静差;模糊自适应整定PID控制器鲁棒性较强;模糊免疫PID控制器跟踪设定值的性能较好.     

基于DSP的高速开关阀控液压伺服系统的研究

针对高速开关阀控液压系统,介绍基于DSP的高性能电液伺服控制器的设计方法。该控制器以TMS320LF2407A DSP为平台,采用模糊自适应PID控制技术,实现系统的实时控制。该控制器响应快、稳定性好。同时也说明模糊自适应PID控制技术是适合于非线性系统的一种有效控制方法。     

基于状态观测器的空间机器人滑模容错控制北大核心

研究了具有执行器故障的漂浮基空间机器人系统无速度反馈的关节轨迹跟踪控制问题,设计了基于状态观测器的神经网络积分滑模容错控制方案。首先,根据执行器故障类型建立执行器故障的数学模型,并结合拉格朗日法建立了执行器故障的空间机器人系统动力学方程;其次,为实现控制器的无速度反馈,设计了状态观测器对系统速度进行估计,并结合神经网络提高估计精度;再次,根据滑模控制理论设计了积分滑模控制器,通过神经网络补偿执行器故障的影响,并设计自适应律补偿神经网络的估计误差,保证了控制器的连续性与非奇异性,使系统获得良好的轨迹跟踪精度和容错能力;最后,通过李雅普诺夫方法证明了控制方案的稳定性,并通过MATLAB数值仿真运算,验证了控制方案有效性。     

电液舵机的自抗扰控制研究

采用直驱式伺服控制的新型电液舵机系统具有非线性程度高、系统响应慢、易受外界负载扰动等特点,传统的PID控制器无法抵抗外界干扰,对大工况变化系统控制效果差。为克服传统PID控制器的缺点,安排了过渡过程,调节系统的响应过程以降低启停过程的动态冲击;设计了扩张状态观测器,估计补偿系统受到的水动力负载扰动;进一步通过非线性控制规律组合,增加了系统的响应速度。基于设计的自抗扰控制器,采用了MATLAB和AMESim联合仿真研究。与传统的PID控制器对比:运用自抗扰控制的电液舵机,启停过程更加平滑;控制特性不变的情况下系统抗干扰能力得到进一步增强。     

泵控缸电液位置伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对泵控缸电液位置伺服系统的跟踪控制问题,设计了自适应模糊滑模变结构控制器.为了使等效控制器的设计不依赖于对象的精确数学模型,利用自适应模糊系统代替等效控制器,并且为了消除外界干扰、抑制抖振,利用模糊系统动态调节控制增益.仿真结果表明,该方法能保证系统具有较优的动态响应和稳态控制精度,并且对外界干扰及结构参数不确定性具有很强的鲁棒性.     

模锻压机低速锻造的高斯加权集成在线自适应控制

为了提高模锻压机在低速锻压过程中的速度稳定性和系统鲁棒性,设计了高斯加权集成在线自适应控制器。建立了模锻压机在低速锻造过程中的状态空间方程。针对低速锻造过程中速度切换和负载突变等问题,给出了高斯加权集成在线自适应控制方案,自适应控制器由模型预测控制器和模糊PID控制器两个子控制器组成。在稳定运行阶段,模型预测控制器控制精度较高,但是鲁棒性较差,无法应对突变情况,因此,设计了模糊PID控制器应用于突变情况控制;为了防止控制器切换时引起系统振荡,给出了高斯加权集成方法。经仿真验证,与单独使用模型预测控制器和模糊PID控制器相比,当发生速度切换和负载突变时,高斯加权集成在线自适应控制器的调节时间最短,且速度跟踪误差最小,提高了低速锻造过程中速度跟踪的精确性和鲁棒性。     

基于变论域自适应模糊PID的压铸机压射速度控制研究

压铸机控制系统是一个非线性、大滞后的复杂系统,传统的压射速度控制算法难以保障精密铸件的压铸品质。对压铸机速度控制系统进行数学建模分析,将变论域与自适应模糊PID技术结合起来,设计了变论域自适应模糊PID控制算法,结果表明,该算法能精确有效地控制电液伺服阀,压射速度动态响应平稳无超调,响应快以及鲁棒性好。     

基于变参数模糊控制器的液压舵机伺服系统动态仿真

针对飞机舵机在实际使用过程中的非线性问题,采用变参数模糊控制器来控制液压舵机伺服系统.首先,建立了液压舵机伺服系统的数学模型;其次,设计了一种变参数模糊控制器,通过S函数实时改变模糊控制器的比例因子和量化因子,从而改善系统的控制品质;最后,将P控制、PID控制和变参数模糊控制的系统模型同时进行仿真试验.仿真结果表明,变参数模糊控制与PID控制、P控制相比,使系统的调节时间缩短为P控制的1/7,受到单位阶跃干扰后再次稳定的时间也大大缩短,使系统具有更好的快速性和抗干扰能力,为解决实际中的不确定使用因素提供一定借鉴.     

基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制

为了提高正流量变量泵的性能,提出基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制方法。分析正流量变量泵电液伺服系统的动力学特性,并进行系统辨识实验获得较为精确的系统数学函数模型;基于RBF最小参数学习法设计滑模控制器,在系统参数不确定性、摩擦力干扰和系统泄漏等非线性因素的情况下实现对目标流量的跟踪响应和自适应控制;最后利用MATLAB/Simulink对正流量变量泵的控制系统性能进行仿真实验,并和传统的PID控制器和模糊PID控制器进行比较。仿真实验结果验证了所设计控制方法的可行性和有效性。     

粉煤灰恒压输送滑模控制系统研究

为了克服PID控制器的缺点,有效抑制状态变量的超调问题,加快系统的控制速度,增强系统的抗干扰性,针对粉煤灰恒压输送系统提出了一种自学习滑模控制方法。设计了一种非线性光滑函数,并将其应用于自抗扰控制器、跟踪微分器及滑模趋近律的设计。鉴于进一步提高系统的自适应控制能力,使用了最速下降法对滑模控制器的增益参数进行自学习镇定。仿真与实验结果表明:该方法不仅响应速度快、控制精度高,而且有效抑制和消除了系统抖振和超调现象。     

基于饱和函数的不确定机器人模糊自适应滑模控制

针对模型和参数不确定机器人系统轨迹跟踪问题,在模糊自适应控制的基础上提出了一种新的控制策略,该控制策略把饱和函数、模糊原理与滑模控制有机结合起来,设计了一种模糊自适应滑模控制器.该控制器利用模糊逻辑系统为机器人的动力学系统建模,设计自适应律调节未知参数,为保证控制力矩输出平滑有界,不存在一般滑模变结构中的抖振现象,采用双曲正切函数代替传统的符号函数.利用李亚普诺夫定理证明了闭环控制系统全局稳定,跟踪误差渐近收敛于零.仿真结果表明了所提出的控制算法的有效性.     

直线电机进给系统摩擦自适应补偿控制

为消除非线性摩擦干扰对直线电机进给系统定位精度的不利影响,提出一种基于LuGre摩擦模型的自适应补偿控制方法。建立直线电机进给系统的动力学方程,并在系统建模中引入基于自适应因子的改进LuGre模型;采用反步设计法的思想,利用李雅普诺夫第二法推导了自适应控制律;最后进行了半物理仿真实验。仿真结果表明:该自适应控制器应用于直线电机进给系统的摩擦补偿是可行的,有效提高了系统的位移定位精度和速度跟踪精度。