两轮机器人在坡面上的运动平衡控制

两轮机器人在坡面上运动时,由于受到重力作用的影响,其姿态平衡控制变得更加复杂。为实现机器人在坡面上的平衡控制,首先建立了两轮机器人在坡面上的动力学模型,然后针对两轮机器人设计一种非线性PD控制器。与传统的线性PD控制器进行仿真实验对比,实验结果说明:在响应速度、稳定性、鲁棒性方面,非线性PD控制有着更好的效果。最后,在姿态平衡控制中加入速度控制,构成双环的PD控制,实现了两轮机器人在坡面上的静态平衡。     

基于反馈线性化的磁悬浮控制器设计

对于磁悬浮模型的稳定控制,工程上常用的方法是将非线性磁悬浮模型在工作点附近进行泰勒展开,忽略高阶项以后,得到线性化模型,但这会影响到系统的稳定.本文建立了磁悬浮系统的动态模型,并采用状态反馈精确线性方法对其进行线性处理.设计了以电流作为输入控制量的闭环控制器,并通过Matlab仿真实验,证明了该方案的可行性、实用性.     

基于强化学习规则的两轮机器人自平衡控制

两轮机器人是一个典型的不稳定,非线性,强耦合的自平衡系统,在两轮机器人系统模型未知和没有先验经验的条件下,将强化学习算法和模糊神经网络有效结合,保证了函数逼近的快速性和收敛性,成功地实现两轮机器人的自学习平衡控制,并解决了两轮机器人连续状态空间和动作空间的强化学习问题;仿真和实验表明:该方法不仅在很短的时间内成功地完成对两轮机器人的平衡控制,而且在两轮机器人参数变化较大时,仍能维持两轮机器人的平衡。     

非线性离散系统的反馈线性化

本文研究一类多输入非线性离散系统的线性化问题，给出了非线性离散系统状态反馈线性化的充要条件。     

滑模控制在两轮机器人平衡控制中的应用

针对两轮机器人平衡控制中鲁棒性要求较高的问题,设计了基于趋近律的滑模变结构控制器;首先对机器人的非线性模型进行线性化处理,再根据线性模型设计滑模控制器,并使用饱和函数的方法抑制系统的抖振,最后在MATLAB/Simulink上进行了仿真实验,并与状态反馈控制器进行了比较;结果表明在参数摄动存在情况下,滑模控制器优于状态反馈控制器.     

两轮自平衡机器人的LQR实时平衡控制

两轮平衡机器人已经成为能够为日常机器人提供未来运动方式的一个研究领域.两轮平衡机器人区别于传统形式的机器人,它需要必须具有一个独特的稳定控制系统来保持其直立.为了平衡系统该文利用平衡机器人的动态模型设计控制器,测试LQR在平衡系统的实用性并评估其性能.仿真结果表明LQR控制器可以稳定系统,并且在平衡基于倒立摆模型的两轮自平衡机器人时表现出满意的结果.     

基于反馈线性化系统的非线性鲁棒控制μ方法

对于可状态反馈线性化的一类仿射非线性系统，本文提出一种非线性鲁棒控制的μ方法。首先给出非线性鲁棒控制问题，然后利用状态反馈线性化方法，把非线性系统线性化，并利用μ综合方法，对线性化系统进行鲁棒控制器的设计，最后通过回代构成非线性鲁棒控制系统。     

基于PWM伺服控制及LQR的两轮自平衡移动机器人

研究两轮直立式自平衡机器人的系统结构及PWM直流伺服控制系统,加入伺服系统使得电机控制变得容易,机器人的控制也变得更加有效,并对其进行了仿真和机器实验.系统由运动装置、姿态监测传感器和控制器构成,左右车轮由2个带有光电编码器反馈的高精度直流伺服电机分别驱动,采用晶体管脉冲宽度调制(PWM)直流伺服控制系统,姿态监测使用陀螺仪和倾角传感器.建立系统的数学模型,在Matlab环境下设计了状态反馈控制器(LQR),系统具有良好的鲁棒性和稳定性.通过实验验证了系统的稳定性.一种真正的仿人型机器人实现各种灵活的行走控制,表明了系统建模、引入伺服系统和控制器设计的合理性和有效性.     

基于反馈线性化的无人直升机航向控制

本文着重解决小型无人直升机航向自适应控制问题．通过求非线性函数导数,把原始系统扩展为一个带有伪状态变量的新系统．这种方法不必求解非线性函数的逆,并且降低了计算量．证明了该方法的稳定性．针对实际模型直升机实验平台航向动力学模型,仿真结果表明了该方法的有效性．     

球形移动机器人基于神经网络的反馈线性化运动控制研究与实验

实现了一种对球形移动机器人的滚动速度进行控制的方法.球形移动机器人的控制输入和状态输出间存在难以精确数学描述的非线性关系,本文采用径向基函数神经网络,以在线训练的方式建立了球形机器人输入与输出的非线性映射;然后采用反馈线性化方法,设计了球形机器人的速度控制器,该控制器由反馈线性化控制器和减小神经网络逼近误差的补偿控制器构成;给出了该控制器的实现步骤.多次实验结果表明,该方法可以实现球形移动机器人稳定的速度控制.     

基于反馈线性化的永磁同步电机模型预测控制

提出一种基于反馈线性化和模型预测控制(MPC)策略的永磁同步电机(PMSM)控制方案.运用微分几何理论讨论了非线性PMSM模型可进行反馈线性化的充分必要条件,并将其转换为新坐标空间中的线性模型;分析了MPC原理和对系统约束条件的处理方法.针对获得的PMSM线性模型,分别采用MPC和状态反馈极点配置方法设计了控制器.在有...     

基于反馈线性化同步伺服电机鲁棒跟踪控制

为了保证具有不确定非线性的PM同步伺服电机驱动系统的稳定性,确保闭环系统的输出准确跟踪期望输出并减少不确定项对该驱动系统的影响,利用Lyapunov稳定性理论,设计了一种基于反馈线性化的鲁棒跟踪控制器,并作了相应的仿真研究。仿真结果表明,该控制器不仅确保闭环系统的输出按指数规律跟踪期望输出,而且保证闭环系统状态的一致最终有界。该控制器设计简单,易于实现,具有很好的实用性。     

非线性反馈线性化方法在控制pH过程中的应用

pH过程广泛存在于化工、生物工艺、污水处理、发电等工业中,对这一过程进行良好的控制有着十分重要的意义.本文主要介绍了对pH过程使用反馈线性化的非线性控制设计.这种设计能较好的处理pH过程的非线性和滞后性.     

关于非线性系统非正则线性化的一个充分条件

本文得到关于仿射非线性系统非正则反馈线性问题的一个充分条件，给出并讨论了一个例子。     

基于模糊控制的移动机器人视觉反馈跟踪

探讨视觉空间下非完整移动机器人的跟踪问题。在不校准摄像机视觉参数的前提下,提出一种利用视觉反馈信息设计非完整移动机器人轨迹跟踪的模糊控制方法。其模糊控制使用Mamdani推理机,包含if-then规则和重心法,对线速度和角速度进行控制。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于观测器的伺服系统反馈线性化控制

基于重载且负载大范围变化的伺服系统提出高精度数学模型,建立扩展卡尔曼观测器对速度和模型中参数进行观测,使用基于模型的反馈线性化方法准确地将模型线性化,并使用线性控制方法设计高精度控制器。该策略的应用不但避免了传感器的测量时带来的误差,同时,在参数准确的条件下能够得到更高的控制精度。仿真实验结果表明:运用所设计的基于扩展卡尔曼观测器的反馈线性化控制策略不仅能够准确地对速度状态和参数进行观测,同时系统在跟踪性能方面也取得了较好的结果。     

多关节机器人的一种非线性反馈控制方法

本文研究了一种基于高阶线性化近似方法的机器人非线性反馈控制问题。首先,给出了多关节机器人的动力学模型,研究了一般非线性系统相对于某一标称轨迹的高阶线性近似方法,建立了高阶反馈项系数的计算公式,然后,讨论了多关节机器人的二阶近似非线性反馈控制方案。最后,给出了数字仿真结果.