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遥操作机器人系统的鲁棒控制 总被引:3,自引:0,他引:3
针对遥操作系统传输通道中存在时延,造成系统不稳定和操作性能降低的问题,通过减小从外部作用力至跟踪误差的L2增益的方法,来抑制由于抓握作用力和环境力引起的位置,力跟踪误差.本文首先将遥操作机器人系统表示成状态空间形式,并且考虑到系统参数不确定性,将遥操作系统控制中存在的时延问题,跟踪问题转化为鲁棒H∞控制问题.实验结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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针对一类有扰动的多时延不确定模型的远程控制系统,为了有效减少网络时延对系统的影响,提出了一种改进Smith补偿H∞鲁棒控制算法;在给出系统体系结构的基础上,应用改进Smith补偿器将含有网络时延的系统鲁棒性能问题转化为无时延的鲁棒性能问题,并对系统存在的模型不确定性和干扰问题引入H∞混合灵敏度设计方法设计了鲁棒控制器;此方法适用于工业现场为无线传感器网络的远程控制系统,通过对存在乘积性的不确定系统进行仿真研究,证明该算法具有良好的控制品质和动态性能。 相似文献
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本文详细叙述了H∞优化调节理论,重点讨论了鲁棒控制系统设计和混合灵敏度问题之间的联系。 相似文献
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文章主要研究了基于网络的遥操作机器人系统传输时延的测试、分析以及数据丢包的解决方案。首先概括地介绍了系统的构成及工作原理,然后采用VisualC++6.0软件编写网络时延测试软件,并进行多种实验,最后对实验结果进行了分析,并给出了针对丢包问题的解决方案,同时基于Matlab仿真实验验证了该方案的有效性和可靠性。 相似文献
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时变时滞系统的H∞鲁棒控制算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文以时变时滞系统为研究对象,引入H∞扰动衰减度γ为性能指标,设计时变对象的无记忆鲁棒控制器,使系统在固有时变特性和外部扰动影响条件下保证闭环稳定且具有H∞扰动衰减度γ,并讨论控制律解的存在条件。文中考虑的时滞对象具有多重状态滞后,时滞变化率小于1。 相似文献
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研究具有时滞的非线性不确定性系统的H∞鲁棒控制问题。基于代数Riccati方程的正定解设计出状态反馈控制器使得闭环系统满足相应的H∞鲁棒性能准则。 相似文献
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文章首先提出了多时滞系统满足H∞性能指标的充分条件及带不确定性Riccati不等式具有鲁棒性的充分必要条件,然后提出了带不确定性多时滞被控对象经状态反馈后满足H∞鲁棒设计指标的充分条件。 相似文献
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为了能够正确而又方便的分析研究系统的性能、设计反馈控制律和实现计算机仿真,研究了具有不确定短时延网络控制系统建模和H∞鲁棒控制问题.考虑传感器时钟驱动,控制器、执行器事件驱动,不大于一个采样周期和有限能量的外部扰动,针对具有不确定短时延和控制约束的网络控制系统(networked control systems,NCS)建立为离散时变的不确定系统模型,通过构造适当的Lyapunov函数,利用线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMI)的方法,给出了闭环NCS渐近稳定且满足给定H∞性能指标的充分条件.通过Matlab数值仿真算例验证了该方法的有效性和正确性. 相似文献
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变时延力反馈遥操作机器人系统的内模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥操作机器人通讯信道变化时延破坏系统稳定性和透明性的问题,为力反馈遥操作系统建立了内模控制结构,设计了两端控制器,并给出了有界时延摄动下系统鲁棒稳定和满足鲁棒性能准则的控制器参数范围,使系统在变时延下依然稳定并具有良好的透明性.给出的控制方法不仅对时延状况适应性强,而且控制器参数少,相关度低,依据不同性能要求进行选取的灵活性大. 相似文献
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在控制器设计的LTR方法中,说明在H∞范数意义下的灵敏度函数恢复与回路传递 函数的恢复是不等价的,但灵敏度函数的恢复更适合鲁椿控制问题。 相似文献
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针对现代飞机飞行包线的不断扩展,当前飞控系统设计中一个非常重要的问题就是要实现全包线飞行控制功能。为了获得大包线飞行范围模型参数变化系统良好的操纵品质,在给定飞行包线内选取标称设计点,应用基于H_∞混合灵敏度方法,设计大包线范围内的俯仰角运动的H_∞鲁棒控制器,并选取验证点对设计出的控制器进行验证。仿真结果表明,所设计出来的飞行控制系统在大包线范围内具有良好的鲁棒稳定性,还具有很好的鲁棒性能。 相似文献
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鲁棒极点约束的H∞设计 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论在H∞混合灵敏度问题中加极点约束以避免零极点对消的设计问题,给出了乘性不确定性下的鲁棒极点约束的LMI。讨论了极点约束问题中性能权函数的处理方法。给出了H∞控制挠性系统的设计算例。 相似文献
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空间机器人遥操作克服时延影响的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
针对空间机器人遥操作亟需解决的时延问题,回顾了其克服时延影响的研究发展历程,并对目前应该采取的应对策略提出了建议.指出就目前的技术发展水平而言,要能够有效地克服时延以确保空间机器人遥操作稳定性的同时系统具有良好的操作性能,应该采取的策略是:①在结构化的、确定性的和静态环境下,采用具有鲁棒性的多感知增强现实技术;②在非结构化的、不确定性的和动态环境下,采用视觉引导下的从端局部智能自主控制技术;③在多态环境下,采用多模式智能控制技术. 相似文献