基于高斯伪谱法的系绳式InSAR系统展开滑模控制

针对系绳式InSAR系统的快速展开问题,设计一种系绳张力自适应滑模控制器以跟踪系统展开最优路径。首先使用系统三维动力学模型,然后面向任务确定系统性能指标和约束,基于高斯伪谱法规划出系统展开的最优路径,并且提出一种系绳张力自适应滑模控制器在系统存在模型误差和外界扰动情况下跟踪系统最优展开速度,并通过Lyapunov函数证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明:在该控制器作用下系统能够克服模型误差和外界扰动跟踪系统最优展开速度,且在最大估计初始偏差情况下展开到目标位置附近,稳态误差约为1°。     

瓦楞纸板生产线原纸张力广义预测自适应控制

针对瓦楞纸板生产线原纸放卷张力控制实时性的要求,采用了广义预测自适应控制算法设计张力控制器。建立了张力控制系统模型,并进行了仿真。仿真结果表明,该控制器响应速度快、张力控制稳定,抑制扰动能力强,控制性能优于常规PID控制器。     

具有H_∞性能的轮式移动机器人非线性控制器设计

针对移动机器人动力学模型中的参数不确定性和扰动不确定性问题,提出了具有H_∞跟踪性能的自适应反步控制方法。首先,以线速度和角速度为虚拟的控制输入,设计了具有渐进稳定性的运动学轨迹跟踪控制器。其次,针对动力学系统中存在的不确定参数,采用自适应方法对其进行在线估计,该方法通过引入不连续映射保证了参数估计值的有界性。然后,采用反步法设计了动力学控制器,同时,在Lyapunov框架下证明了该控制器对扰动具有H_∞性能。最后通过仿真试验证明,即使在参数未知的情况下,该控制器也能够控制移动机器人跟踪上参考轨迹,且当系统存在外部扰动时,系统输出偏差能够收敛到有界范围内。由此验证了本文方法能够有效抑制系统参数变化及扰动对控制性能的影响。     

基于神经网络的自适应控制

在常规模型参考自适应控制器基础上采用神经网络作为辨识器和控制器，组成模型参考神经网络自适应控制系统。利用神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足，使系统具有更强的鲁棒性。仿真结果表明，该系统比传统模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

一类不确定遥操作系统的混杂控制

提出了一种基于自适应逆动力学和位置误差(PEB)结构的混杂控制方法,以克服动力学参数不确定性对遥操作系统透明性的影响。首先将操作者和环境模型分别融入到主、从机器人的动力学模型中;然后基于逆动力学设计自适应控制器,将其融入PEB结构,并利用李亚普诺夫函数法对系统性能进行了分析。仿真研究表明,该控制方案具有良好的位置和力跟踪性能。     

泵控马达系统微机控制的实验研究

结合自动控制理论研究了泵控马达系统的微机控制。设计了PID控制器和模型参考自适应控制方案,实验结果表明,当系统参数不变时,这两种控制器都能很好地工作。当系统参数变化较大时,模型参考自适应控制器的性能显著优于PID控制器。     

矩形构件缠绕机张力控制系统的设计与实现

针对矩形缠绕构件,通过建立缠绕和放卷两环节的数学模型,分析了影响缠绕张力的关键因素,并利用计算机、多轴运动控制器和张力控制器,采用自动增益控制、系统辨识、动态补偿和预测控制等控制策略,解决了矩形构件拐角处的张力跳变问题.运行状况表明,该系统张力动态控制精度为±4%.     

NAO机器人手臂的运动建模与控制

针对机器人手臂抓取物体时的控制问题,以NAO机器人为操作对象对手臂的运动进行了建模与控制。采用D-H运动学建模机理,建立机器人手臂的运动学模型,并通过分析NAO机器人左臂的结构得到D-H运动学模型参数。对模型输出与NAO机器人手臂的实际运动轨迹进行了比较分析,验证了机器人手臂运动学模型的精确性。依据运动学模型获得了手臂的动力学模型,并基于该模型设计了自适应PD控制器,仿真结果表明,当系统存在较大扰动时,自适应PD控制器比PD控制器对机器人手臂运动具有更好的跟踪性和鲁棒性。     

永磁直线同步电动机自适应摩擦补偿控制

针对永磁直线同步电动机（PMLSM）伺服系统的精度受非线性摩擦力、动子质量变化等因素影响这一问题,设计了基于库仑摩擦的模型参考自适应系统,以对摩擦力进行在线补偿.设计了满足系统位置性能要求的IP位置控制器;将模型参考自适应参数辨识器与摩擦补偿自适应控制系统相结合,采用模型参考自适应参数辨识器对变化的动子质量加以辨识,使基于库仑摩擦的模型参考自适应系统中的动子质量参数得到更新.仿真结果表明,该方法提高了系统的位置跟踪精度,同时增强了系统的鲁棒性能.     

飞机牵引车主动悬架模型参考自适应控制

为提高飞机牵引车的平顺性和操纵稳定性,以主动悬架为研究对象,建立飞机牵引车1/4车体模型,提出一种模型参考自适应控制方法.引入广义天棚阻尼控制力并利用最优控制理论得到参考模型,该参考模型在行驶平顺性和操纵稳定性方面均优于被动悬架.采用李雅普诺夫稳定性理论求解自适应控制律,使被控模型跟踪参考模型的动力学状态.仿真结果表明,模型参考自适应控制能够改善悬架系统的性能,其性能指标与参考模型一致,而且对悬架系统参数变化具有一定的适应能力.     

变循环发动机模型参考自适应滑模控制方法研究

针对变循环航空发动机存在系统不确定性及外部干扰条件下的多变量输出量跟踪控制器设计问题,给出了一种基于LQR方法的增广模型参考自适应滑模控制方法。首先,将模型进行增广,并通过采用最优LQR方法设计参考模型,向控制器提供参考状态。然后,在状态跟踪滑模控制方法的基础上基于李亚普诺夫函数严格稳定条件推导了系统摄动矩阵上界估计和外部干扰上界估计的自适应律。最后,控制器在不确定性和外部干扰条件下,实现系统跟踪误差渐近为零的目标。以一种带CDFS的双外涵变循环发动机为对象进行控制器仿真验证,结果表明:基于LQR方法的增广模型参考自适应滑模控制方法可解决传统滑模控制方法中需要预先指定参考状态的问题,同时改善了变循环发动机系统不确定性和外部干扰条件下的控制效果,有效实现了对控制指令的跟踪,达到了以下控制效果:不同工况下的稳态控制误差均小于0.1%,系统超调量小于0.5%,调节时间小于1 s,均符合发动机控制系统技术要求。     

多失效模式下起落架机构可靠性及灵敏度研究

以某型飞机起落架收放机构为研究对象,建立了其多体动力学仿真模型,得到了其运动时所需驱动力与角度随时间的变化规律.考虑摩擦因数、装配误差等因素的随机不确定性,以及在不同收放次数下铰接处磨损量的变化,针对起落架卡滞失效、定位失效、精度失效3种失效模式建立了可靠性模型.基于自适应Kriging代理模型,对单失效模式和多失效模...     

最小控制合成算法在结构振动控制中的应用

将模型参考自适应控制方法引入结构减震控制领域中,基于"最小控制合成算法(MCS)"的自适应控制理论,推导了建筑结构地震反应自适应控制的基本方程.提出了以地震能量降低模型为最优控制模型,设计并研究了该模型的自适应控制器.以地震能量降低模型的MCS自适应控制方法,对一个三自由度受控结构和天兴洲大桥MR磁流变阻尼器进行仿真分析.仿真结果表明:受控结构响应能够很好的跟踪参考模型响应,自适应控制器可以明显减小结构的地震响应.     

有源消声的混合自适应控制系统及试验研究

为有效提高有源噪声控制的消声性能,针对线性控制和非线性控制方法的优缺点,基于模型参考神经网络直接自适应控制原理,提出了一种模型参考混合直接自适应控制策略,利用FLMs和非线性BP网络混合构建自适应控制系统,通过系统误差确定2种网络的加权系数,使控制器训练初期以FLMs为主提高收敛速度,后期以非线性BP网络为主提高系统控制精度．混合控制策略在保持原有非线性控制策略优点的同时,提高了系统的收敛速度．试验结果表明．该控制策略优于神经网络自适应控制．     

组合体航天器的姿态无模型自适应控制

为解决转动惯量参数未知组合体航天器的姿态精确控制问题,基于无模型自适应控制方法设计了一种不依赖于航天器精确动力学模型的组合体航天器姿态无模型自适应控制算法.首先,基于单输入单输出离散时间系统的数据驱动控制方法推导得出无模型自适应控制方程;然后,将无模型自适应控制方法拓展到组合体航天器姿态控制中,设计应用于组合体航天器姿态控制的无模型控制器;此外,为了缩短控制收敛时间,结合组合体航天器动力学特性,对姿态无模型控制器的控制过程进行优化设计;最后,以在轨服务航天器目标抓捕后的操作为研究背景进行组合体航天器的无模型自适应控制算法和无模型控制过程优化算法的数学仿真,验证了算法的有效性和可行性.数学仿真结果表明:所设计的组合体航天器无模型自适应算法有效,能够实现惯性参数未知的组合体航天器的姿态精确控制;且通过无模型控制过程优化设计,可以实现组合体航天器姿态控制过程的快速收敛;同时,该算法具有较高的控制精度.     

卷绕张力控制器的三种设计方法及性能分析

给出了高速纺丝机卷绕张力控制器的三种设计方法；变参数ＰＩ控制、神经元自适应ＰＩＤ控制及神经元自适应ＰＳＤ控制。对三种控制方法下系统的性能进行了对比。表明三种控制方法均具有较好的控制性能。其中神经元自适应ＰＳＤ控制器设计简单，具有很强的自学习、自适应能力，是一种很好的张力控制方法。     

一种基于模型参考自适应的内模网络化控制策略

针对具有时延和模型不精确性的网络化控制系统,提出一种基于模型参考自适应的内模网络化系统控制策略。以内模控制器为调节器,模糊逻辑控制模块为自适应机构,再根据网络时延预测设计网络化控制器,结合自适应控制、模糊控制和内模控制的优点改善网络化控制系统性能。最后以工业过程控制领域中最具代表性的一阶和二阶系统为被控对象,采用本文策略对系统进行仿真。结果表明,本文策略使系统的稳定性和抗干扰能力得到明显改善,验证了本文策略的正确性和有效性。     

轮式移动机器人的双强化学习自适应模糊控制

针对包含执行器动力学模型的三阶不确定非完整轮式移动机器人系统,提出了一种基于反演设计和双强化学习自适应模糊系统的轨迹跟踪控制方法。该控制方法对运动学控制器采用分流控制技术,防止系统运行初期的速度跳变。对本体动力学和执行器动力学分别使用强化学习自适应模糊控制,优化补偿常规方法难以解决的系统未知参数和非参数不确定性,并利用鲁棒项来消除未知外部扰动和模糊控制逼近误差对系统的影响,提高了系统的控制性能。Lyapunov理论证明:控制系统是稳定且最终有界收敛的,仿真结果表明了该方法的有效性。     

绳系拖拽系统半物理仿真实验装置设计与控制

为有效清除太空垃圾,模拟空间中对废弃卫星的回收过程,采用半物理实验技术对绳系收放装置进行地面试验考核,验证绳系收放控制系统的性能。半物理仿真是一种通过实物或物理模型与数学模型相结合进行仿真的技术,通过地面半物理仿真实验对空间任务进行先验,大大减少了空间实验的成本,可有效指导空间任务的设计与控制。首先,对绳系卫星拖拽过程进行动力学建模,明确了拖拽过程的任务目标,确立了绳系拖拽半物理系统的机械组成。其次,设计了全物理仿真单元为被动加载单元,卫星质量采用等效惯量转台模拟。然后,为模拟目标在绳系拖拽作用下的动力学状态,仿真加载单元由半物理仿真方式设计。最后,针对实际试验过程中存在的张力测量误差扰动,设计了基于模型预测控制的控制策略,为了对拖拽过程的张力和绳长精确控制,实验使用双闭环电机联合控制,通过模型预测控制的方式联合张力位置双电机仿真。结果表明,基于模型预测控制的张力误差精度为5%,从而验证了绳系收放控制系统对拖拽过程的控制有效性。     

基于LuGre模型的反演自适应滑模ABS控制

针对车辆紧急制动过程中增加车辆行驶安全以及寻求最优刹车策略的要求,对车辆稳定控制系统中防抱死制动系统进行研究,提出一种基于LuGre动态轮胎模型的防抱死制动系统的反演(backstepping)自适应滑模控制方法.首先,构建结合LuGre动态轮胎模型的1/4车辆模型,应用实际轮胎数据拟合LuGre模型参数.其次,利用纵向动力学和滑移率的关系搭建控制系统模型设计反演自适应的滑模控制器,在自适应控制器作用下快速跟踪期望滑移率并改善系统的输出抖动,根据Lyapunov稳定性理论对该方法的稳定性进行了证明.最后,在良好路面和低附着路面上进行车辆紧急制动仿真实验,对该方法的可行性及有效性进行验证.