一种双摆效应桥式起重机光滑鲁棒控制方法

在现代工业领域,起重机被广泛用于大体积负载的运输工作。在许多实际应用场景中,由于吊钩的质量无法忽略不计,整个起重机系统往往呈现出复杂的双摆效应,这一特性增强了起重机系统的复杂性、非线性与欠驱动特性。因此,针对具有双摆效应的起重机系统,提出了一种新型的鲁棒控制策略,实现了台车的精确定位,并有效地消除了负载与吊钩的两级摆动。具体而言,首先对原系统模型进行近似线性化处理,得到了可以准确描述双摆起重机特性的近似化模型。在此基础上,提出了一种基于超螺旋的光滑鲁棒控制算法,并通过严格的理论分析证明了闭环系统的稳定性。将所提方法应用于双摆起重机硬件实验平台,实验结果验证了所提控制器的优良性能。     

PD自适应控制结合输入整形抑制单模态弹性机构振动研究

单模态弹性机构的动力学特性表现为长时间的减幅振动特性,针对单模态弹性机构的振动抑制问题,提出了一种PD自适应控制与输入整形相结合的振动控制策略,输入整形器作为前馈控制器作用在反馈回路的前向通道上,通过对输入命令进行整形,在保证参考模型完成指定运动的同时抑制掉弹性机构的残余振动;而对于闭环控制回路,考虑系统模型存在参数不匹配不确定性的影响,在输出反馈控制的基础上,给出了仅利用输出信息进行PD自适应控制器的设计方法,保证跟踪参考模型的输出以获得满意的性能。将该方法应用于桥式起重机的防摆控制中,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

只利用旋臂旋转运动的起重机消摆控制

本文针对在起重机系统中由旋臂旋转运动产生的二维荷载摆角问题提出一种只基于旋臂旋转运动的控制方式来同时实现旋臂的位置控制和荷载的消摆控制。首先,采用干扰观测器导出起重机的部分线性模型。该模型对于关节摩擦,荷载质量等参数变化具有鲁棒性。其次,基于该模型设计一个非线性控制器,并应用李雅普诺夫稳定性定理确保控制系统的稳定性。最后,比较仿真和实验结果验证所提方法的有效性。通过使用此法可以实现一种无需控制旋臂起伏运动的执行机构的起重机,从而大大地简化其结构和降低其制造成本。     

一类非线性动态系统的自适应模糊小波神经网络控制

对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏移量和模糊集合隶属函数的相关参数。提出了一种自适应模糊小波神经网络的滑模控制策略,保证系统的跟踪误差和对外界干扰的抑制被衰减到期望的程度。证明了闭环系统的半全局收敛性和鲁棒性,对倒立摆系统的仿真试验证明了所提控制方法的有效性。     

基于标幺化两相吸引律的永磁同步电机有限时间速度控制

针对带有负载力矩以及其他干扰的永磁同步电机(PMSM)调速系统,提出一种基于标幺化两相吸引律的PMSM有限时间速度控制方法。首先将被控转速误差标幺化以构造具有理想误差动态特性的两相吸引律;其次基于该两相吸引律设计速度控制器,同时设计有限时间扩张状态观测器估计系统中存在的未建模动态与外部干扰,实现了转速跟踪误差有限时间收敛;然后构造Lyapunov函数分析所提控制方法的稳定性;最后实验验证了所提方法的可行性。实验结果表明,所提方法能够实现快速、无超调的速度跟踪,具有良好的动、静态性能与抗干扰能力。     

海上浮式集装箱起重机的小车位置跟踪和吊重消摆控制研究

浮式集装箱起重机(OCC)是新型的海上吊运系统,能够对锚泊在深海的大型集装箱运输船进行装卸作业,来解决港口拥堵和大型船舶因港口水浅无法靠岸过驳等问题;但是由于受海上风浪干扰影响,所吊运的载荷会产生复杂的非线性动力学响应,严重影响作业效率,甚至引发安全事故。针对此问题,推导船体横摇和升沉运动下OCC系统负载吊运过程的摆振动力学模型,并设计吊运轨迹跟踪的非线性控制器,同时实现海浪干扰和起重小车运动耦合下OCC系统的位置跟踪和负载的消摆控制;采用Lyapunov方法严格证明了控制器的稳定性;最后,比较仿真和实验结果验证所提方法的有效性。通过此方法能抑制海浪激励对集装箱吊运轨迹的影响,确保OCC系统安全高效运行。     

一种转台伺服系统干扰补偿控制方法研究

为提高转台伺服系统的低速跟踪性能,提出一种结合LuGre摩擦模型和非线性干扰观测器(NDO)补偿非线性干扰的方法。使用LuGre摩擦模型补偿系统的摩擦干扰力矩,建立NDO模型消除系统建模不精确及其他未知干扰的影响,并采用反演法设计系统的自适应滑模控制律。通过仿真表明,基于LuGre+NDO模型自适应滑模控制能有效消除转台的低速"爬行"现象,位置稳态误差达到2×10–5 rad,速度稳态误差达到1.5×10–3 rad/s。且通过与传统控制方法结果对比,证明所提出的方法具有较好的控制性能和干扰抑制特性,提高伺服系统的跟踪性能。     

基于自适应神经网络的机械臂滑模轨迹跟踪控制

针对动态建模误差和不确定性扰动对机械臂末端高精度轨迹跟踪控制的不利影响，提出了一种新型的基于自适应神经网络的机械臂滑模控制策略。该控制策略可分为三部分：自适应神经网络补偿项、切换控制项和等效控制项。自适应神经网络的引入，避免了建模误差和外界未知扰动对机械臂系统的影响，提高了轨迹跟踪精度；切换控制项可使机械臂系统性能在迅速趋近滑模面的同时以很小的速率趋近平衡点，既能保证系统稳定，又能避免系统过于抖振；等效控制项用于对机械臂动力学模型的重力项和哥氏力项进行补偿，实现对模型的线性化处理，保证了系统的控制精度。最后，通过构造Lyapunov函数验证了所设计控制系统的稳定性，并在MATLAB/Simulink环境下和机器人系统工具箱中开展仿真实验和对比实验。结果表明，所提出的控制算法能够在保持机械臂稳定性的同时实现高精度的轨迹跟踪，验证了该控制算法的有效性和优越性。自适应神经网络滑模控制算法可为提高机械臂末端轨迹跟踪精度提供一种解决方案。     

四旋翼飞行器事件触发轨迹跟踪控制

针对具有模型非线性和外界扰动的四旋翼飞行器，设计了基于事件触发的自适应模糊跟踪控制算法。首先将四旋翼飞行器系统分解为位置子系统和姿态子系统，并利用模糊逻辑系统在线辨识模型非线性和外界干扰。然后，基于反步递推技术设计自适应模糊控制律，同时构建自适应事件触发机制，非周期更新控制律和模糊参数自适应律。基于Lyapunov稳定性理论，以脉冲动力系统为工具，证明了闭环系统所有信号最终一致有界，而且跟踪误差能够收敛于零点的邻域内。此外，证明了所提控制算法可以彻底避免Zeno现象出现。最后，仿真结果验证了所提控制方案在保证四旋翼飞行器实现轨迹跟踪控制同时，可以有效减少控制器更新频率，提高系统资源利用率。     

基于S型曲线轨道的旋转起重机残留摆角抑制

旋转起重机被广泛地用于各种场合来运输沉重物体或有害材料,例如建筑工地,工厂,核设施以及港湾等。由于旋臂的旋转运动会使荷载产生一个二维摆角,因此针对此问题提出一种轨道生成的方式来同时实现旋臂的位置控制和荷载的残留消摆控制。首先,导出一个包含离心力项的起重机部分线性模型。其次,基于该模型通过数值计算生成预先考虑了残留摆角的S型曲线轨道。其中各个参数只需通过求解代数方程即可得到,降低了控制器设计的难度。同时该轨道可以应用于常用的工业控制器中从而降低了系统构建成本。最后,比较仿真和实验结果验证所提方法的有效性。通过使用此法可以实现在无测量摆角的传感器系统情况下准确地操作起重机,从而大大地简化其结构和降低其安装成本。     

基于S型曲线轨道的桥式起重机最优控制

针对桥式起重机荷载的残留摆动问题,提出一种基于S型曲线的轨道生成法实现残留摆动抑制。首先,导出桥式起重机的简易动力学模型。其次,基于该模型通过数值计算生成同时考虑了最短运输时间和残留摆动的最优S型曲线轨道。最后,比较仿真和实验结果验证所提方法的有效性。通过使用此法可以实现在无测量摆角的传感器系统情况下准确迅速地操作起重机,从而大大地简化其结构和降低其安装成本。     

Stribeck模型自适应滑模摩擦补偿控制

针对高速高准确度滚珠丝杠伺服控制系统,提出一种基于Stribeck模型的滑模自适应摩擦补偿控制方法。采用PMAC运动控制器搭建开放式控制平台,建立伺服系统的动力学模型,并通过Stribeck模型来反映系统的摩擦特性。采用Backstepping方法设计自适应滑模摩擦补偿控制器,并采用Lyapunov定理证明系统的全局渐进稳定性,最后通过编写伺服算法实现该摩擦补偿。实验结果表明:与速度加速前馈控制补偿相比,当输入速度为10 mm/s信号时,自适应滑模摩擦补偿其跟踪误差由35μm降低到±4μm;当输入速度为100 mm/s信号时,自适应滑模摩擦补偿其跟踪误差由98μm降低到±4μm。采用该补偿方案能有效抑制伺服系统的摩擦干扰,提高伺服系统准确度和动态跟踪性能。     

船用起重机伸缩套管防摆装置动力学分析与试验EI北大核心CSCD

为了解决船舶耦合激励下船用起重机柔性减摆控制效果差的问题,优化设计了一款新型伸缩套管式刚性减摆装置,并研究吊重的低频振动特性,建立了船舶-起重机-伸缩套管防摆装置的三维动力学模型,并通过试验验证了该模型的准确性。通过动力学仿真分析得出套管伸缩量、阻尼器参数及船舶激励对吊重摆动的影响规律,仿真结果表明该三维动力学模型能真实模拟防摆装置的减摆特性,吊重摆动的面内角和面外角分别减小了70%和90%,研究结果对进一步探究机械式防摆装置的防摆机理和结构设计具有重要意义。     

双臂空间机器人协调运动的模糊基函数网络控制

该文研究了在本体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮基双臂空间机器人系统惯性空间协调运动的轨迹跟踪问题。针对存在外部扰动和未知系统惯性参数的情况,设计了一种基于模糊基函数网络的自适应调节控制方案。用模糊基函数网络对双臂空间机器人系统建模,利用鲁棒技术处理建模误差和外部扰动在内的不确定性。所提控制方案的特点是:不需要动力学方程中的惯性参数符合线性规律,也无需预知系统的惯性参数;同时可以利用学习规则在线自适应调节模糊基函数网络的所有权值和参数,因此控制方案是灵活的。该文稳定性分析证明了控制方案的全局稳定性和良好的轨迹跟踪性能。仿真算例表明了该方案能有效地控制双臂空间机器人的本体姿态和末端爪手协调地跟踪期望的运动轨迹。     

不确定电液位置伺服系统的动态面跟踪控制

针对一类含有动态不确定性的双作用液压缸电液伺服系统跟踪控制问题,采用动态面控制方法设计了一个鲁棒自适应跟踪控制器.由于在逆推设计过程中加入了低通滤波器使得该方法不用对模型非线性进行多次微分,因而设计方法简化.所设计的自适应鲁棒控制器不仅能保证闭环系统的半全局渐近稳定,使得输出渐近跟踪期望轨迹;而且,跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整.数字仿真结果表明,控制系统对给定位置的跟踪具有良好的动态特性,对系统的不确定性,具有较强的鲁棒性.     

桥式天车机械系统自适应解耦滑模控制研究

基于拉格朗日方程建立了桥式天车机械系统的动力学模型,并对建立的动力学模型进行简化分析,为控制器的设计奠定了理论基础。首先,针对桥式天车机械系统建模时存在的耦合性问题,构建新型饱和函数;其次,基于构建的新型饱和函数,设计出解耦滑模控制器,用来实现负载运送过程中桥式天车的快速定位与负载的消摆;然后,引入自适应参数,用来削弱了解耦滑模控制器控制过程中由于开关增益造成的系统抖振问题;最后基于桥式天车机械系统的动力学模型进行模拟仿真。仿真实验结果表明基于自适应参数而设计的解耦滑模控制器具有良好的控制性能,并且能够提高机械系统的动态特性。     

基于改进FNN-CCC的双伺服压力机同步控制策略研究

目的 改善双伺服压力机同步控制策略的动态响应性能和鲁棒性,提升双伺服压力机的单轴跟踪精度和双轴同步精度,实现成形过程的高精度位置控制。方法 建立双伺服压力机驱动系统数学模型,分析系统同步误差来源,结合模糊神经网络单轴控制算法,引入迭代学习律,设计一种改进模糊神经网络-交叉耦合（FNN-CCC）同步控制器。基于系统控制模型进行单轴阶跃响应特性与双轴正弦跟随特性仿真,搭建嵌入式双伺服压力机驱动系统试验平台,在偏载干扰条件下进行双轴同步控制试验,验证所提出理论的有效性。结果 仿真结果表明,与模糊控制算法和BP神经网络控制算法相比,该控制器单轴控制算法的超调量分别减少了11.5%和25.5%,调节时间分别减少了48.8%和34.4%,具有更好的动态响应性能。与原控制器相比,改进后的交叉耦合同步控制器最大双轴同步误差降低了65.7%,同步控制精度有所提高。试验结果表明,与传统PID-交叉耦合控制器相比,改进的FNN-CCC控制器有更好的控制性能,在热冲压合模成形阶段,单轴跟踪误差分别减小了81.8%和75.0%,双轴同步误差减小了69.2%。结论 所提出的同步控制策略在偏载干扰条件下具有较好的动...     

基于扰动观测器的铆接机器人轨迹跟踪控制

为解决铆接机器人工作时外部干扰造成系统抖震大，轨迹跟踪精度较低问题，设计一种扰动观测器与分数阶滑模控制器组合的自适应控制方法。首先，通过引入时延估计策略建立铆接机器人的局部动力学模型，利用扰动观测器实时观测系统模型所受的可见干扰；其次，针对系统产生的抖震问题，设计分数阶滑模面替代传统滑模控制，采用新型趋近律使系统在切换面上能够连续平稳运动，针对系统所受的不可见干扰，设计自适应策略实现对外部干扰的完全补偿；最后，通过Lyapunov函数证明所设计控制器的有效性。以三自由度机器人进行仿真及实体试验，结果表明，相较于分数阶滑模控制，采用该控制器后机器人各关节的追踪误差峰值分别下降了50%,59%和63%,从而验证了该控制器不仅能有效消除系统所受较大干扰产生的抖震问题，而且提高了铆接机器人作业时的鲁棒性和轨迹跟踪精度。     

双馈风电机组分布式协调频率控制方法研究

该文提出一种双馈风电机组分布式协调频率控制方法,以改善系统频率响应特性。根据系统供需关系选择双馈风电机组运行模式,由所提分布式算法实现双馈风电机组减载水平的迭代更新,进而快速响应系统频率变化。所提分布式控制方法可协调不同风速条件下的双馈风电机组,并实现与火电机组间的协调控制,有效改善系统动态性能。最后,通过仿真分析对所提分布式协调频率控制方法的有效性进行验证。结果表明:该分布式协调频率控制方法可快速根据系统供需情况及时调节机组输出功率,有效改善系统频率响应特性。     

电动负载模拟系统自适应控制系统设计

为了有效抑制电动负载模拟系统多余力矩,从而提高系统加载力矩的输出精度,设计了一种自适应抑制位置干扰力矩的控制方法。基于前馈控制与自适应控制原理,使用MATLAB仿真软件对该方法的有效性作了分析,并进行了试验验证。仿真与试验结果表明:该方法能自适应调节系统加载误差,且舵机运动频率越高,系统跟踪误差调节时间越长;当加载力矩和舵机运动幅值相同时,舵机运动频率越高,该控制方法对系统多余力矩的抑制效果越明显;当加载力矩和舵机运动频率相同时,舵机运动幅值越大,抑制效果越明显。该控制方法能够在系统部分参数未知或者渐变的情况下,有效抑制系统多余力矩。研究结果对飞行器电动负载模拟器的设计具有一定参考价值。