基于不确定性机器人的跟踪控制策略研究

针对不确定刚体连杆机器人在动力学建模时参数不精确以及未被考虑的干扰因素可能引起的控制系统品质的恶化问题,提出一种轨迹跟踪控制方案。控制器由基于标称模型设计的计算力矩控制器和基于不确定性因素设计的鲁棒跟踪补偿控制器组成,结构比较简单。计算力矩控制器使标称系统跟踪期望轨迹;鲁棒补偿控制器则用于消除参数误差带来的不确定性影响。理论分析和仿真证明了控制方法的有效性。     

大惯量超低速高精度伺服系统的H∞控制

"LAMOST"独特的光学设计给望远镜的跟踪导星控制系统提出了极大的挑战.简述了LAMOST跟踪导星系统的工作原理.建立了机架伺服系统的数学模型.分析了系统的非线性干扰.为了克服风对伺服系统跟踪性能的影响和超低速跟踪造成的爬行现象,提出了一种H∞控制方案.该方案将非线性摩擦转矩处理为标称系统的输出端乘法摄动,把克服非线性摩擦转矩的影响转化为系统对模型摄动的鲁棒性:把克服风的扰动转化为系统的干扰抑制能力.根据系统的性能指标确定了相关的评价信号及加权函数.将上述问题转化为标准H∞控制问题,并确定了广义被控对象.通过MATLAB仿真,证明了该控制方案相比传统的PID控制有更高的鲁棒性及可以实现更高精度的跟踪与校正.     

挠性卫星姿态跟踪自适应L2增益控制

针对在轨挠性卫星姿态跟踪时存在参数不确定、外部干扰以及控制输入受限等问题,提出了一种自适应L2增益控制方法.首先利用神经网络来逼近系统中的未知非线性动态特性,设计自适应控制律来处理系统中的不确定参数:其次设计了一鲁棒控制器使得干扰力矩对系统性能输出具有L2增益,从而实现对干扰的抑制控制.最后通过引入附加的输入误差系统,...     

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.     

基于超稳定理论的小型无人机自适应控制策略研究

介绍一种基于Popov超稳定理论的无人机自适应控制策略,用于增强飞行控制系统的抗干扰性和对于时变参数的适应性.该控制方案首先根据LQR(linear quadratic regulator)原理对某无人机的纵向模型进行闭环反馈补偿,使被控模型满足Popov超稳定理论所要求的完全跟踪条件.然后,利用超稳定理论设计了模型参考自适应控制器,实现全部纵向飞行状态的无静差跟踪控制.最后,在系统存在参数摄动和外界干扰的情况下,对所提出的控制系统进行仿真研究.仿真结果表明,该控制方案能有效抑制受控对象自身参数摄动和外部干扰对于飞行状态的影响,具有较好的适应能力.     

基于有限时间预设性能的高超声速飞行器反演控制

针对存在参数不确定以及外界干扰的高超声速飞行器跟踪性能问题,提出一种基于有限时间预设性能的反演控制方案.首先,为便于控制器设计,将高超声速飞行器模型划分为速度和高度子系统,针对子系统分别设计预设性能控制器以提高系统的瞬态和稳态性能;然后,通过设计一种有限时间性能函数,使得跟踪误差能够在预设时间内收敛至稳态值;接着,考虑到反演设计中虚拟指令导数难以获取以及干扰项对系统的影响,基于干扰观测器提出一种扰动估计方法,目的是在取得良好的观测扰动效果的同时,使得控制器设计流程简化、复杂度降低;最后,基于Lyapunov稳定理论证明系统的跟踪误差最终一致有界,并通过仿真验证该方法的有效性.     

飞机舵机电动加载系统的非线性干扰抑制方法

飞机舵机电动加载系统是一个复杂的非线性机电控制系统,在运行过程中会产生多余力矩、摩擦、机械间隙等非线性干扰。针对以上问题,介绍了系统的硬件结构和工作原理,建立了系统的数学模型。在此基础上分析了非线性干扰的产生机理和工作特性,并根据加载系统领域非线性干扰抑制方法的研究,从结构与控制的两个方面进行归纳分类,进行性能对比以及适用性分析。针对多余力矩抑制的问题,提出了模型预测控制方案对其进行补偿,实验结果表明可以较准确地跟踪指令力矩,误差率小于1.93%,多余力矩的消除率达到95.86%。证明了所提出的方案的有效性,能够改善多余力矩的抑制能力,提高系统跟踪精度。     

轻武器伺服跟踪系统的干扰补偿控制

为提高轻武器伺服跟踪系统的位置跟踪精度,提出一种基于干扰观测器的CMAC-PD复合控制方法。将摩擦、电机力矩波动和模型参数不确定性等影响系统性能的因素视为干扰,采用一种新型的干扰观测器对其进行估计并加以补偿。在此基础上,提出一种基于CMAC与PD的复合控制方法。对比仿真实验表明,基于干扰观测器的CMAC-PD复合控制能更有效地抑制干扰对轻武器伺服跟踪系统动态性能的影响,进而使系统获得更高的跟踪精度。     

高精度机械伺服系统的一种新型自适应滑模控制方法

针对高精度机械伺服系统,提出一种高性能的新型自适应滑模控制方法,使闭环系统渐近跟踪给定的参考模型.该方法对转动惯量的大范围变化及非线性摩擦等外干扰均具有很强的鲁棒性.该方法的主要思想是用滑模方法抑制系统中的外部力矩扰动,对系统参数进行自适应估计,用估计值来补偿转动惯量的变化.对于控制算法的全局稳定性,采用李雅普诺夫直接法给出了严格的证明.该算法简单,其实现不需要误差的高阶微分信号,适于实时控制.本文方法以某高精度飞行仿真转台为例,对提出方法进行了实验研究,结果表明了该方法具有良好的跟踪性能,暂态响应和鲁棒性.     

基于二次稳定的仿真转台鲁棒控制器设计

针对摩擦力矩干扰,系统参数摄动等非线性扰动环节对仿真转台控制系统的影响,提出了基于二次稳定理论的仿真转台鲁棒控制器设计思想。分析了二次稳定理论的基本原理及设计方法,给出了某型飞行仿真转台基于二次稳定的状态反馈控制器和PID鲁棒控制器设计实例。仿真结果表明,基于二次稳定理论的控制器克服了摩擦力矩干扰以及转动惯量摄动对仿真转台的影响,实现了转台转角的精确控制,动态指标优越,满足了高精度飞行仿真转台系统的鲁棒控制要求。     

基于遗传算法的直流伺服系统参数辨识及摩擦补偿控制

针对静态摩擦力对数控机床直流伺服系统的干扰问题,提出了一种先利用遗传算法对静态摩擦模型中的参数进行辨识,然后采用基于摩擦模型补偿的伺服控制方法。该方法首先根据直流伺服系统的摩擦特性建立摩擦模型,再将摩擦补偿引入到直流伺服系统的反馈控制结构中,获取伺服电机的位置误差。采用遗传算法对摩擦补偿模型进行参数辨识,使摩擦补偿量在数值上不断逼近实际的摩擦干扰,并利用摩擦补偿量来抵消摩擦给伺服系统带来的影响。为了验证参数辨识的效果,将普通PD控制与基于摩擦补偿的PD控制进行了仿真比较,实验结果表明,后者能够消除由于静摩擦的存在而造成的位置跟踪中出现的平顶现象,能够达到理想的跟踪效果。因此,本文所提出的方法具有较强的摩擦干扰补偿能力,能够实现对直流伺服系统的精确控制。     

ANALYSIS AND DESIGN OF FEEDBACK CONTROL SYSTEMS WITH TRACKING ERRORS SQUARE

In this study, a command tracking error square control scheme is first proposed for analysis and design of feedback control systems. One of the tracking errors is low‐pass filtered and used in the feedback loop for gain adaptation; the other is used in the forward loop for command tracking control. The overall systems are nonlinear feedback systems, and can be reconfigured to an automatic gain control (AGC) loop with command tracking error input. The stability and robustness of the controlled systems are verified by time response, frequency response, and large parameter variation testing with a simple illustrating example and are finally applied to a complicated electro‐hydraulic velocity servo system with large load disturbance.     

Disturbance Observer-based Proportional-type Position Tracking Controller for DC Motor

This article exhibits a nonlinear proportional-type position tracking controller for DC motors, taking the parameter and load variations into account. The proposed method makes two contributions. First, a first-order disturbance observer (DOB) is devised in order to exponentially estimate the disturbances caused by parameter and load uncertainties. Secondly, a proportional-type nonlinear position tracking controller is constructed by incorporating the resulting DOB in order to ensure two useful closed-loop properties; namely, performance recovery and offset-free properties without the tracking error integral actions. The experimental result confirms the efficacy of the proposed method where a 30-W DC motor is used with an half bridge inverter.     

基于差分进化的伺服电机自抗扰控制

针对传统PID、模糊控制算法设计简单,无法对实际系统进行扰动补偿,导致外部未知干拢影响伺服电机的控制,提出一种基于差分进化的伺服电机自抗扰控制技术;通过对自抗扰控制中参数kp、kd的动态整定,对比了基于差分进化算法(DE ADRC)、自抗扰控制算法(ADRC)、PID算法的跟踪误差,结果显示DE-ADRC算法具有明显优势,较ADRC算法、PID算法的跟踪误差分别降低了54％和49％;进一步利用蒙特卡罗统计学算法对控制对象进行仿真,以超调量、调节时间和误差绝对值积分为控制性能评估指标证明所提出的DE-ADRC算法比PID算法和ADRC算法具有更强的鲁棒性和系统抗干扰能力,为伺服电机在实际工程中抗干扰能力的增强提供了技术支持.     

一种离-在线混合数据驱动控制方法及其在直流电动机中的应用

针对离线和在线数据驱动控制方法各自存在的不足,提出一种离-在线混合数据驱动控制方法。首先给出一种基于最小二乘支持向量机和虚拟目标值反馈整定的离线数据驱动控制方法;其次在二自由度控制系统框架下,结合无模型自适应控制,给出一种离-在线混合数据驱动控制方法的结构和设计步骤。该方法跳过被控对象建模过程,大大降低了控制器设计成本,且可避免引入模型误差。将该方法应用于直流电动机离-在线数据驱动控制中,并进行了仿真实验,结果表明,离-在线混合数据驱动控制方法可以有效地实现目标信号跟踪和电动机系统的不确定(外部扰动)抑制。     

基于误差系统的信息融合最优预见跟踪控制

针对期望轨迹和干扰可预见的最优跟踪问题, 提出了一种基于误差系统的信息融合最优控制方法. 将线性伺服系统转化为误差系统; 利用信息融合估计方法, 通过融合期望轨迹、干扰输入、误差系统状态等信息, 获得误差系统协状态以及控制增量的最优估计. 构建了由积分项、状态反馈控制项和预见前馈补偿项组成的最优预见控制系统. 线性直流电机系统的控制仿真结果表明, 信息融合最优预见控制下的位置跟踪精度比传统最优预见控制下的要高.     

四旋翼无人机抗干扰轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪过程中存在的参数不确定与外界干扰问题,设计一种双闭环自适应控制策略.为了降低控制器设计复杂度,根据四旋翼无人机系统的欠驱动特性将系统分成姿态内环和位置外环.在扰动观测器的基础上,利用积分型反步控制算法完成无人机位置信息在外界干扰下的稳定跟踪控制.在扰动观测器的基础上,利用自适应滑模控制算法完成无...     

基于龙伯格观测器的感应电机预设性能位置跟踪优化控制EI北大核心CSCD

考虑暂稳态约束、控制参数优化及参数摄动和负载扰动等对感应电机位置跟踪控制性能的影响,本文提出了一种基于龙伯格观测器的预设性能优化控制方法.首先,针对电机转子磁链在实际中不可测的问题,采用龙伯格观测器对其进行了快速准确的估计.其次,基于反步法完成感应电机位置预设性能控制器的设计,基于变增益指数趋近律完成感应电机磁链滑模控制器的设计,通过构造干扰观测器对电机系统中由参数摄动和负载扰动引起的不确定项进行观测,实现了对系统给定值准确的跟踪控制.再次,将遗传算法(GA)与改进的粒子群优化(IPSO)算法相结合,对所设计的控制器参数进行优化整定,进一步提高了系统的收敛速度和稳态精度.基于李雅普诺夫稳定性理论分析表:所设计的控制器能够保证位置跟踪误差一直处于预设边界内,且整个闭环系统是全局一致有界稳定的.最后,通过仿真和模拟实验对比分析验证了本文所提方法的有效性及在实际电机系统中应用的可行性.     

ROBUST VIBRATION CONTROL FOR FLEXIBLE ARMS USING THE SLIDING MODE METHOD

The vibration control of flexible arms is accomplished here using the sliding mode method, where the traditional discontinuous approach is modified by a differentiable one. The higher order modes of the flexible arm are treated as disturbances and are compensated by introducing a disturbance observer. Simplified expressions of the motor angular and the strain moment for the flexible arm with a disturbance observer are obtained, where the remaining disturbance and the model uncertainties are considered as system uncertainties. The robustness of the sliding mode control is effectively employed to cope with the system uncertainties, where the bounds of the uncertainties are adaptively updated. The proposed control law simultaneously causes the motor angular to track a desired signal and the strain moment to approach zero. The stability of the controlled flexible arm is analyzed based on the obtained important fact that a part of the control input is the approximate estimate of a special signal generated by the uncertainty. The motor angular tracking error and the converging speed of the controlled signals are determined by means of design parameters. Experimental results demonstrate the robustness of the proposed method.     

基于RBF神经网络的机械臂自适应控制方法

针对机械臂受内部摩擦和时变扰动等不确定性因素的影响,其轨迹跟踪控制系统的跟踪精度会下降,且影响系统的稳定性,提出一种基于径向基函数神经网络的自适应控制方法。首先,利用RBF神经网络采用离线训练和在线学习的方式对机械臂的动力学模型进行辨识;其次针对机械臂控制系统中的摩擦,设计RBF神经网络自适应控制算法对其进行逼近得到补偿控制量。针对时变扰动和神经网络逼近误差设计鲁棒项,以克服众多不确定性因素带来的影响,同时通过构造李亚普诺夫函数对所设计的控制系统进行稳定性分析;最后,仿真实验结果证明提出的控制方法具有较高的跟踪精度、抗干扰能力和较强的鲁棒性。