基于终端滑模控制的移动机器人轨迹跟踪

针对移动机器人受到外部不规则扰动时易出现速度和位姿误差跳变的问题,提出了一种基于扰动观测器的动态终端滑模控制方法。结合运动学模型,利用李雅普诺夫法设计虚拟控制器,进一步设计非奇异动态终端滑模轨迹跟踪控制器。为减小外部扰动对系统的影响,设计非线性扰动观测器对控制器进行扰动补偿。最后,将本文所提方法与自适应滑模控制方法进行仿真比较。结果显示,在第15 s扰动发生阶跃变化时,自适应滑模控制方法的线速度和角速度分别发生1.4 m/s和1.24 rad/s的跳变,而本文所提方法速度跳变幅度小于自适应滑模控制方法的1/10。仿真结果表明,本文所提方法可有效地抑制扰动对系统的影响,减小移动机器人速度和位姿误差的跳变幅度。     

移动机器人自适应模糊神经滑模控制

针对含有驱动器动力学的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题,以驱动器电压作为控制输入,提出了一种新型非完整移动机器人自适应模糊神经滑模控制算法,采用自适应动态递归模糊神经网络在线估计由于参数不确定和外加干扰而引起的未知时变函数,减小了不确定性的估计误差;结合自适应鲁棒控制器,不但克服了移动机器人所受的参数与非参数的多不确定性问题,同时也确保了机器人对指定轨迹的跟踪;基于Lyapunov方法进行了参数自适应律设计和系统稳定性分析,保证了控制系统跟踪误差的收敛性,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于相关耦合的并联四轴电动伺服平台鲁棒控制

4TPS-PS并联电动平台由4个伺服电机协同驱动,实现3个转动和1个移动自由度,为提高平台运动的位姿轨迹精度,需要实现四轴的非线性同步。该文推导非线性相关耦合误差,兼顾各轴的跟踪误差和同步误差,提出一种基于该误差的鲁棒控制方法,设计基于非线性相关耦合误差和滑模变结构控制理论的鲁棒控制算法。进行仿真和实验研究,结果表明,该控制策略具有较强的稳定性,提高了各轴的非线性同步特性,从而实现平台的高精度轨迹跟踪,平均位姿跟踪精度优于0.07°。     

移动机器人编队的神经网络滑模控制

针对非完整移动机器人编队控制问题,基于领航者-跟随者l-ψ控制结构,提出了一种运动学控制器与自适应神经滑模控制器相结合的新型控制策略。采用径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)对跟随者及领航者动力学非线性不确定部分进行在线估计,并通过自适应鲁棒控制器对神经网络建模误差进行补偿。实验结果表明所提方法不但解决了移动机器人编队控制的参数与非参数不确定性问题,还确保了机器人编队在期望队形下对指定轨迹的跟踪;基于Lyapunov方法的设计过程,保证了控制系统的稳定。     

基于Backstepping时变反馈和PID控制的移动机器人实时轨迹跟踪控制

根据机器人的运动学模型，采用分层控制的思想将移动机器人的轨迹跟踪控制分为两部分：轨迹跟踪控制器和机器人速度PID控制器。基于Backstepping时变状态反馈方法和Lyapunov理论，引入具有双曲正切特性的虚拟反馈量，提出一种移动机器人全局轨迹跟踪算法：采用PID速度控制器以满足机器人驱动电机实时调速要求。考虑到机器人的动力学约束，引入受限策略以保证其运动平滑。在基于DSP的两轮驱动移动机器人上对算法进行了实时轨迹跟踪试验，取得了满意的控制效果。     

高空电推进系统的积分滑模反演速度控制

针对高空电推进系统用永磁同步电机的转速跟踪控制问题,提出一种基于反演的积分滑模控制器.对控制器所采用的数学模型、控制算法、稳定性条件等进行研究.在反演法的基础上,将积分因子引入速度环,对转速误差进行补偿;采用指数趋近律构造电流误差的滑模面方程,以减小反演法对系统参数的敏感性;设计全局Lyapunov函数保证控制器的渐进收敛;基于SIMULINK和dSPACE实验平台完成反演和积分滑模反演控制系统的仿真和实验分析.仿真和实验结果表明,相比于反演控制,当参考转速由300 r/min上升到400 r/min时,积分滑模反演控制系统的转速动态响应时间由0.2s减小到0.1s;突加1N·m负载时,转速超调由8 r/min减小到2 r/min,在系统参数摄动条件下,电机稳态运行时无转速静态误差.     

永磁同步电机滑模变结构MRAS转速辨识

结合模型参考自适应方法和滑模变结构方法的各自优点,提出了一种新型永磁同步电机速度估计器。首先给出了永磁同步电机的数学模型,并在此基础上设计了积分反步控制与滑模变结构模型参考自适应系统相结合的无速度传感器矢量控制系统。积分反步控制法和滑模变结构模型参考自适应分别实现了给定速度、电流的无静差跟踪以及对实际速度的快速准确跟踪。利用Lyapunov函数证明了所设计的控制器的稳定性。最后仿真结果表明所提出的方法能够实现速度的快速精确跟踪控制。     

一种非线性连续预测变结构控制方案

提出了一种非线性连续预测变结构控制方案,将非线性连续预测控制与滑模变结构控制结合起来。其控制器由针对对象标称非线性模型设计的连续预测控制器和针对对象不确定性设计的滑模变结构控制器组成。所提出的方案既具有变结构控制鲁棒性强的优点,又由于连续模型预测控制的引入使得变结构控制的“抖振”大大减小。应用于二自由度机械手轨迹跟踪控制,仿真结果表明了所提控制方案的有效性。     

基于dSPACE的PMSM反演滑模控制

研究了变参考转速及负载条件下永磁同步电动机(PMSM)的转速跟踪控制问题,结合反演和滑模控制算法设计了一种PMSM的速度控制器.该算法综合了反演控制动、静态特性好以及滑模控制鲁棒性强的特点,有效提高了PMSM控制系统的转速动态跟踪特性.仿真和dSPACE实验结果表明,相比于反演控制器,反演滑模变结构控制器具有更好的转速动态响应以及更强的鲁棒性.     

基于快速非奇异终端滑模的隧道工程车辆轨迹跟踪研究

针对工程车辆轨迹跟踪控制方法中存在的跟踪精度低、响应速度慢、易抖动等问题，提出了一种鲁棒的非奇异快速终端滑模控制方法。首先，建立工程车辆的运动学模型和位姿误差模型。考虑到传统终端滑模存在的奇异性问题，设计了积分型非奇异快速终端滑膜控制器，使系统误差在快速收敛的同时抑制了控制器的抖振。其次考虑到传统趋近律趋近速度慢等问题，基于反步法分别设计了线速度和角速度控制律，并选用fal函数和反双曲正弦函数组合来设计趋近律，提高了系统的稳定性和趋近速度并且削弱了滑模控制的抖振。最后在Matlab软件中和传统的非奇异终端滑模控制器控制效果进行对比实验仿真。实验结果表明，与传统的非奇异终端滑模控制器相比，本文提出的非奇异快速终端滑模控制策略在跟踪精度和不同运动的鲁棒性方面具有明显的优势。     

基于非奇异终端滑模控制的水面无人船轨迹跟踪

针对欠驱动水面无人船舶的有限时间轨迹跟踪,提出了非奇异终端滑模与变指数幂次趋近律结合的控制方法.利用输出重定义的方法构造无人船舶跟踪误差动态模型,引入基于跟踪误差的非奇异终端滑模,消除传统终端滑模的奇异问题,保证在有限时间跟踪并保持期望轨迹;引入变指数幂次趋近律,通过在不同阶段改变指数调节系统的趋近过程,来解决滑模在远离平衡点时收敛缓慢的问题.数值仿真结果验证了所提出的控制器的有效性.     

轧机液压伺服位置系统多模型切换滑模变结构控制

针对轧机液压伺服系统随工况变化而引起的弹性负载刚度系数发生跳变的问题,建立了轧机液压伺服位置系统在不同工况下的非线性多模型集.通过选择系统共同的稳定滑模面,设计了各子模型对应的自适应滑模变结构控制器,并应用Lyapunov稳定性理论证明了整个系统可从任意初始状态趋向于系统的共同滑模面,进而保证了整个变结构切换控制系统的渐近稳定性.为有效削弱系统参数跳变的不良影响,采用模型最佳匹配性能指标作为各子模型切换控制的依据,实现了各子模型控制器之间的切换.仿真研究结果表明:所设计的多模型切换自适应滑模变结构控制器能够保证轧机液压伺服系统具有良好的动静态性能,对系统参数跳变具有良好的鲁棒性.     

无人船自适应超螺旋轨迹跟踪滑模控制

针对无人船受到风浪等不确定性干扰时易出现轨迹跟踪误差大、自适应增益范围小、滑模控制方法的抖振等问题,提出了一种新型自适应超螺旋滑模控制算法。根据无人船结构建立数学模型,引入轨迹参考点将数学模型转换为二阶系统微分方程;设计自适应超螺旋滑模控制器;构造Lyapunov函数,推导满足系统闭环稳定性的自适应增益。在考虑风阻、浪阻的情况下,将本文方法分别与超螺旋滑模控制和传统自适应超螺旋滑模控制这两种方法进行仿真实验对比。结果显示,在仿真实验的30 s中,本文方法的轨迹跟踪平均绝对误差比超螺旋滑模控制和传统自适应超螺旋滑模控制分别减少了0.60 m和0.27 m,仿真结果表明本文方法能够有效提高系统控制性能,抑制抖振,减小轨迹跟踪误差。     

控制力矩陀螺伺服系统的自适应滑模控制器设计

本文针对控制力矩陀螺伺服系统,提出了一种自适应滑模控制方法。该控制器采用模糊逻辑方法来解决滑模变结构控制器中所固有的抖振问题,给出了相应的自适应滑模控制率。进一步,采用Lyapunov方法从理论上证明了该控制器的稳定性。仿真结果表明,该自适应滑模控制对控制力矩陀螺伺服系统控制的有效性。     

模型不确定的下肢康复机器人轨迹跟踪自适应控制

为了实现康复训练过程中高精度的轨迹跟踪控制,针对下肢康复机器人的模型参数和外界干扰等不确定性因素对其轨迹跟踪造成严重影响,提出一种模型不确定的下肢康复机器人轨迹跟踪自适应控制方法。根据所提方案,设计了相应的轨迹跟踪自适应控制器;并进行了轨迹跟踪控制仿真实验对比分析,结果表明,计算力矩控制方法在系统模型不确定时,膝关节的最大角度跟踪误差高达11.3°,髋关节最大稳态误差4.6°;而轨迹跟踪自适应控制方法在模型不确定的情况下,髋关节和膝关节的角度跟踪稳态误差均收敛于零;轨迹跟踪自适应控制方法可以显著提高下肢康复机器人轨迹跟踪的精度。     

混联式汽车电泳涂装输送机构同步滑模控制

针对一种新型混联式汽车电泳涂装输送机构,为解决其运动过程中各关节之间的同步协调控制问题,采用拉格朗日法建立其动力学模型,并基于该动力学模型和输送机构的结构特点,提出一种同步误差,该同步误差不仅包括关节自身的误差信息,还包括关节之间的误差信息。在此基础上,将交叉耦合控制技术与滑模变结构控制相结合,提出一种同步滑模控制策略,并运用Lyapunov稳定性理论证明了所提出控制算法的稳定性。最后通过仿真与常规滑模控制进行比较,结果表明,所设计同步滑模控制器响应速度快,跟踪误差小,实现了汽车电泳涂装输送机构的稳定跟踪运动控制,同时提高了其同步协调性。     

基于自适应模糊滑模控制的机器人轨迹跟踪算法

针对控制参数的不确定性以及存在未知外部扰动情况下移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于光滑非线性饱和函数的自适应模糊滑模轨迹跟踪控制算法。通过建立不确定非线性移动机器人运动控制模型,利用自适应模糊逻辑系统构建自适应模糊滑模控制器。为了增强轨迹跟踪控制算法对随机不确定外部扰动适应能力的同时削弱滑模控制算法中的输入抖振现象,利用有界输入有界输出(BIBO)稳定的方法,通过带有自适应调节算法的模糊系统对滑模控制律中非线性函数项进行自适应逼近,并设计了模糊系统中可调参数的自适应控制律,保证了控制系统的稳定与收敛。实验结果表明,所设计的控制器对系统参数不确定性和外界扰动均具有较强的轨迹跟踪性能和鲁棒性。与传统的滑模控制算法相比,该算法不仅能有效减小输入抖振而且轨迹跟踪控制精度提高了18.89%。     

基于反演设计的机器人非奇异终端模糊滑模控制

针对带有建模误差和外部干扰的多关节机器人轨迹跟踪问题,根据滑模控制原理,采用非奇异终端滑模面,基于反演设计方法,设计了反演非奇异终端模糊滑模控制。并设计了模糊控制器在线估计不确定性上界值,削弱了抖动。利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性,仿真结果表明方法的有效性。     

粒子群神经网络辨识的机器人分数阶滑模控制

研究了一种粒子群算法优化的神经网络分数阶滑模变结构控制方法，并将其应用到工业机器人路径跟踪研究中。首先采用粒子群算法优化的神经网络辨识工业机器人的系统模型，训练得到与系统控制参数解析度最相关的模型；然后基于分数阶理论与滑模变结构理论设计了分数阶滑模变结构控制器，作为系统的主控制器应用到工业机器人轨迹跟踪控制系统中。仿真及实验结果表明，该方法具有良好的跟踪性能和快速性。     

三相PWM整流器的滑模和非线性最优预测控制

结合滑模变结构控制和非线性最优预测控制的优点,提出了一种新型电压电流双环控制方法,该方法电压环采用滑模变结构控制,充分利用滑模变结构控制的鲁棒性强、对负载的扰动具有很好的适应性的优点,生成指令电流;电流环采用非线性最优预测控制,该方法可以在一个到几个周期内消除跟踪误差,具有响应速度快、跟踪精度高等优点,非常适合数字控制系统.仿真和实验的结果证明了所提方法的有效性和优越性.