基于模糊控制的无人水面艇直线路径跟踪方法

针对直流电机驱动固定双桨的无人水面艇,提出一种基于模糊控制的直线路径跟踪方法;利用无人水面艇到目标路径的垂直距离以及无人水面艇的实际航向与给定路径方向的差值来确定无人水面艇的当前状态,根据模糊推理的方法实时调整左右两侧推进电机的输入电压,进而改变无人水面艇的运动状态,实现无人水面艇自主直线路径跟踪;模糊控制器采用双输入双输出的控制结构,无需建立精确的控制器模型,在无人水面艇初始位置相对于跟踪直线的不同位置关系情况下进行了仿真实验,并与PID控制器的性能进行了比较,仿真结果表明:在初始航向偏差角较大时,如2π/3、π时,该方法克服了采用固定参数PID控制方法时出现的大迴转现象;在初始航向偏差角较小时,如π/4、3π/7、π/2时,该方法在超调量以及调节时间方面的直线跟踪性能优于固定参数PID控制方法。     

纵向速度和艏向角受限的水面艇有限时间协同路径跟踪

研究多个欠驱动水面艇在纵向速度和艏向角受限情况下的协同有限时间直线路径跟踪问题.针对水面艇在位置和速度方向上受到的干扰,考虑欠驱动水面艇同时受到匹配和不匹配扰动的情况,通过在控制方案中引入积分视线制导律和有限时间观测器来估计并补偿两类扰动.设计非对称障碍Lyapunov函数来保证欠驱动水面艇在航行过程中不违反约束条件,...     

欠驱动飞艇平面路径跟踪控制

针对欠驱动飞艇模型,提出一种基于制导向量场的平面路径跟踪控制方法.首先,基于牛顿-欧拉方程建立欠驱动飞艇动力学模型;然后,基于向量场理论构造制导向量场以获得期望偏航角,结合反步法设计路径跟踪控制律,并通过稳定性分析证明所设计的控制律能够使路径跟踪误差收敛到零而且闭环系统状态有界;最后,通过仿真对比了所提出方法与已有方法的控制效果,仿真结果验证了所提出方法的有效性和优越性.     

基于自适应滑模的欠驱动无人艇轨迹跟踪控制算法

针对欠驱动水面无人艇在航行过程中存在的海洋环境干扰、数学模型参数不确定、执行器故障等问题,提出了一种基于扰动观测器与神经网络技术的自适应滑模轨迹跟踪策略。在无人艇三自由度模型的基础上,结合视线制导率,提出了一种新的轨迹跟踪制导策略。采用自适应滑模控制技术设计了欠驱动无人艇轨迹跟踪控制器,有效地抑制了执行器衰减故障对无人艇控制系统的影响;同时运用了非线性扰动观测器和自适应径向基函数神经网络分别对无人艇受到的外界干扰和模型参数不确定性进行补偿和拟合,提高了控制系统的抗干扰能力。基于Lyapunov定理证明了所设计的控制系统的稳定性,并在MATLAB中进行了仿真测试。仿真结果表明,所提出的轨迹跟踪控制算法可以在较为复杂的环境下实现对欠驱动无人艇的精准控制;相较于对比算法,位置的平均跟踪误差减小了80%以上,具备较高的稳定性和鲁棒性。     

欠驱动无人船非奇异固定时间鲁棒包容控制

针对外界干扰下的欠驱动无人船包容控制问题,提出一种新型非奇异固定时间滑模控制策略.整个控制器设计过程分为运动学回路设计和动力学回路设计.在运动学回路设计中,利用图论知识和固定时间稳定性理论设计非奇异固定时间分布式虚拟控制律,使得所有跟随船在固定时间内收敛于领导船张成的凸包内;在动力学回路设计中,为实现对虚拟控制律的跟踪控制,利用固定时间滑模控制法设计鲁棒包容控制律.最后,证明系统跟踪误差在固定时间收敛于平衡点,且与船舶的初始状态无关.仿真结果验证了所提出控制策略的有效性.     

无人水面艇航迹跟踪控制仿真

针对模型参数不确定、存在外界风浪流干扰的欠驱动无人水面艇的航迹跟踪问题,为提高无人水面艇自主航行能力,减小航迹跟踪过程中的轨迹偏差与跟踪迟滞,提出了一种分层控制结构的方法;由外至内采取航迹、航向、舵角三层控制,外环航迹控制层使用过渡目标点策略,根据无人水面艇的偏航距确定实时目标点,中环航向控制层使用最小转角策略,根据无人水面艇艏向角与目标方向角之差确定偏转打角,内环舵角控制层使用模糊自适应整定PID控制器,对模型参数的动态变化进行补偿;基于MATLAB GUI进行无人水面艇航迹跟踪控制仿真试验,结果表明,模糊自适应整定PID控制器提高了舵角的控制响应速度,无人水面艇在航行过程中的直线行驶、连续折线行驶均能得到较好的航迹跟踪控制。     

基于模糊PID的无人水面艇直线路径跟踪

针对固定参数PID方法在无人水面艇直线路径跟踪控制中出现的大迴转问题,提出一种基于模糊PID的直线路径跟踪方法。在系统中增加模糊推理模块,利用航向与跟踪直线之间的偏差角以及无人艇位置与跟踪直线之间的距离误差,根据模糊推理的方法动态地调整PID参数。通过PID控制器实时调整左右两侧推进电机的输入电压,实现对给定直线路径的自主跟踪。仿真结果表明,在初始航向偏差角较大时,该方法克服了采用固定参数PID控制方法时出现的大迴转现象;在初始航向偏差角较小时,该方法在超调量以及调节时间方面的直线跟踪性能优于固定参数PID控制方法。     

欠驱动飞艇三维路径跟踪控制

针对欠驱动飞艇的路径跟踪控制问题,提出了一种基于制导向量场的三维路径跟踪控制方法.首先,引入向量场理论.接着基于牛顿–欧拉方程建立欠驱动飞艇动力学模型.基于所提模型和向量场理论构造制导向量场以获得期望姿态角和期望速度.然后结合反步法和PD控制设计路径跟踪控制器,用指令滤波器对控制器设计过程中虚拟控制的导数进行估计,避免了复杂的解析计算.所设计的控制器是由制导向量场子系统、姿态稳定环和速度跟踪环组成的内外环结构.稳定性分析证明了飞艇的路径跟踪误差最终一致有界.最后仿真结果验证了所提出方法的有效性.     

欠驱动无人水下航行器三维轨迹跟踪的反步控制

针对欠驱动无人水下航行器(underactuated unmanned underwater vehicles,UUVs)三维轨迹跟踪控制问题,本文有别于传统反步法中基于视线法设计姿态角误差变量的思路,提出了一种定义虚拟速度误差变量的反步控制器设计方法,能够有效避免传统反步法控制律设计时存在的奇异值问题,简化了传统反步法复杂的计算过程;设计了欠驱动UUV的三维轨迹跟踪控制器,给出了系统的误差方程,基于Lyapunov稳定性理论证明了系统在定常外界扰动下的鲁棒性和稳定性;仿真结果表明本文提出的UUV三维轨迹跟踪反步控制方法收敛、有效,能够实现欠驱动UUV对时变三维轨迹的精确跟踪控制.     

基于积分LOS的多无人艇协同路径跟踪

该文针对欠驱动无人艇的编队跟踪控制问题,考虑模型参数不确定和外界风浪流干扰的影响,设计了基于LOS的算法。首先,为了使三艘无人艇保持协同,设计了协同一致性控制算法,并且所有的跟随者之间的通信网络是无向的,保证每艘无人艇之间都能互相通信。其次,基于LOS算法,设计了偏航控制器和艏摇控制器,使得无人艇可以在洋流干扰下实现路径跟踪。针对控制器中的未知参数,设计了基于自适应算法的观测器,对未知参数进行估计。仿真结果验证了所提出的控制方法的有效性。     

基于神经网络的多机械臂固定时间同步控制

针对动力学模型未知的多机械臂系统,提出了一种基于神经网络的固定时间终端滑模的位置同步控制器。首先结合相邻交叉耦合同步控制策略,设计固定时间终端滑模面与控制器,保证系统的跟踪误差与同步误差在固定时间内收敛,且收敛时间上界与初始状态无关。其次,设计RBF神经网络权值更新律估计系统多机械臂未知非线性动力学模型,该方法无需对系统模型参数的先验知识。利用Lyapunov函数证明系统的固定时间收敛性与稳定性。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于未知系统动态估计器的Buck型变换器快速固定时间控制

针对存在参数不确定、输入电压波动以及负载变化等未知动态的Buck型变换器系统,提出一种基于未知系统动态估计器的快速固定时间控制方法.首先,设计基于一阶低通滤波器的估计器,实现对系统未知动态的前馈补偿.在此基础上,基于输出电压误差和未知动态估计值设计固定时间滑模面和反馈控制器,保证输出电压快速收敛至参考电压附近邻域内,且...     

输入饱和的航天器特征点间相对位姿全状态预设性能固定时间控制

本文研究系统全状态、控制输入及响应时间受约束的航天器特征点间相对位姿跟踪控制问题,提出了一种基于非奇异终端滑模的输入饱和全状态约束固定时间控制器.首先,通过引入预设性能函数,控制器可以保证系统的瞬态和稳态性能达到全状态约束要求.其次,考虑到控制输入饱和约束和时间受限问题,提出了一种固定时间非线性饱和补偿器实时处理执行器的饱和效应,并且保证补偿器的状态在固定时间内收敛.同时,所提出的自适应律可以抑制外部干扰并保证在线估计参数的有界性.最后,基于李亚普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的固定时间稳定性.通过航天器近距离逼近操作的仿真算例,验证了该方法的有效性.     

基于RBF神经网络的多关节机器人固定时间滑模控制

针对具有典型非线性特性的多关节机器人轨迹跟踪控制问题,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的固定时间滑模控制方法.首先,基于凯恩方法建立包括系统模型不确定性以及外部干扰在内的多关节机器人动力学模型;然后,根据机器人动力学模型设计一种固定时间收敛的滑模控制器, RBF神经网络用来逼近系统模型中的不确定性项,并利用Lyapunov理论证明该系统跟踪误差能在固定时间内收敛;最后,对特定型号的多关节机器人虚拟样机进行仿真分析,结果表明:与基于RBF神经网络的有限时间滑模控制器相比,所提出控制器具有良好的跟踪性能且能保证系统状态在固定时间内收敛.     

集合约束下多智能体系统分布式固定时间优化控制

本文研究一类具有状态约束的多智能体系统优化控制问题,提出了一种具有固定时间收敛特性的分布式优化控制算法.该控制算法由局部投影模块、一致性模块和梯度模块构成,其中局部投影模块确保智能体的状态在固定时间内收敛到局部约束集合,基于时变增益的一致性模块实现所有智能体的状态在固定时间内收敛到一致值,基于时变增益的梯度模块实现智能体的状态在固定时间内收敛到最优解.利用凸优化理论和固定时间李雅普诺夫理论,分析了算法的固定时间收敛特性.算法收敛时间的上界值不依赖系统的初始条件,因而可以根据任务需求来预先设计收敛时间.最后通过数值仿真验证了理论结果的有效性.     

带攻击角度约束的非奇异终端滑模固定时间收敛制导律

针对拦截机动目标的末制导问题,设计一种带攻击角度约束的末制导律.该制导律构造一种新型的固定时间收敛非奇异终端滑模面,能够在解决终端滑模面奇异性问题的同时使得滑模面、弹目视线角和弹目视线角速率在固定时间内收敛,保证收敛时间的上界是独立于弹目初始条件,可以被预先设定的.与传统的固定时间收敛控制相比,该制导律通过调节滑膜面和弹目视线角误差的趋近律指数使得制导系统收敛速率更快.同时,针对目标机动引起的未知扰动,引入一种扩张状态观测器进行估计,能够增强制导系统的鲁棒性,避免震颤现象的发生.最后,通过仿真实验验证所提出制导律能够以不同的攻击角度对机动目标进行有效拦截,且与其他制导律相比,所提出的制导律使得制导系统收敛更快,导弹拦截时间更短,拦截精度更高.     

基于滑模变结构控制的路径跟踪研究

为解决锅炉水冷壁磨损检测机器人的路径跟踪问题,提出了一种基于指数趋近律的滑模变结构控制的机器人路径跟踪方法。在水冷壁磨损检测机器人运动模型的基础上,进行路径跟踪误差分析,设计一种基于指数趋近律的滑模变结构控制器,再利用Lyapunov定理验证其收敛性,最后通过MATLAB软件模拟仿真,仿真结果表明该控制器可以克服误差,使位姿误差收敛至零。     

Nonlinear sliding mode control of an unmanned agricultural tractor in the presence of sliding and control saturation

The paper considers the problem of automatic path tracking by autonomous farming vehicles subject to wheel slips, which are characteristic for agricultural applications. Two guidance laws are proposed to solve this problem, and both explicitly take into account the constraints on the steering angle and ensure tracking an arbitrarily curved path. The first law is implemented by the pure sliding-mode controller, whereas the second one combines the sliding mode approach with a smooth nonlinear control law and requests control chattering at the reduced amplitude as compared with the first law. Mathematically rigorous proofs of global convergence and robust stability of the proposed guidance laws are presented. In doing so, the slipping effects are treated as bounded uncertainties. Simulation results and real world experiments confirm the applicability and performance of the proposed guidance approach.     

基于事件触发的AUVs固定时间编队控制

针对多自主水下航行器编队系统受限于有限的通信资源及收敛速度慢等问题, 提出一种基于事件触发的自主水下航行器固定时间领航?跟随编队控制方法. 首先, 将动态面控制算法与反步法结合, 消除“计算膨胀”问题; 其次, 为节约有限通信资源, 将事件触发通讯机制和固定时间理论引入多自主水下航行器编队控制中, 设计编队控制器, 实现编队系统的固定时间稳定, 且系统收敛时间与初始状态无关, 并通过理论证明无Zeno行为; 最后, 对4艘自主水下航行器的编队进行仿真实验, 验证算法的有效性.