一种水下机器人混合模糊P+ID控制方法

针对具有非线性动力学特性的水下机器人的运动控制,提出采用解析式描述的单输入模糊控制器取代常规数字PID控制器中的比例项,并保持原有常规PID控制器的结构和参数不变,得到一种混合模糊P+ID控制方法.研究了水下机器人混合模糊P+ID控制的参数调节方法,并采用小增益定理分析了引入模糊控制后的系统输入输出稳定性.采用水下机器人的非线性动力学模型进行了仿真实验,结果表明提出的混合模糊P+ID控制具有比常规PID控制更好的性能.     

液压绞车主动升沉补偿控制研究

对水下机器人铠缆收放绞车进行主动升沉补偿控制,可以提高水下机器人作业和收放的安全性能.该文建立了液压绞车的主动升沉补偿控制模型,通过测量母船升沉运动进行主动升沉补偿控制,并采用了前馈控制器以提高液压绞车的响应速度.试验表明,液压绞车主动升沉补偿前馈控制可以得到较高的水下机器人升沉补偿效率.     

基于干扰观测器的AUV垂直面等效滑模控制

为提高欠驱动自主水下机器人在外部干扰影响下的垂直面定深控制性能,设计一种基于干扰观测器的等效滑模控制器。遵循实际状况简化欠驱动自主水下机器人的垂直面模型,通过简化模型建立其状态方程;构造干扰观测器,基于干扰观测器设计系统的等效滑模控制器,根据Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明：当存在外部干扰时,该控制器相比传统的滑模控制器能够更好地实现水下机器人的垂直面定深控制,具备良好的抗干扰性能。     

欠驱动AUV基于干扰观测器的滑模控制

为了提高欠驱动自主水下机器人在外部干扰影响下的航向跟踪控制性能,设计一种基于非线性干扰观测器的滑模控制器.有条件地简化欠驱动自治水下机器人的水平面模型,建立简化模型的状态方程;构造非线性干扰观测器,设计基于干扰观测器的滑模控制器,根据Lyapunov稳定性理论确保闭环系统的稳定性.仿真结果表明:存在外界干扰的情况下,基...     

高精度机器人控制系统研究

为实现工业机器人的高速高精度控制,提出了一种基于PC+DSP的实时智能控制系统结构。该结构考虑了机器人的动力学模型,将参数辨识与控制方法相结合,并建立专家知识库,使其能根据用户或性能要求,自动选择最佳的基于动力学模型的控制方案,以获得满意的控制精度。并且给出了机器人控制系统的软硬件架构,采用高速DSP实时进行参数辨识和控制算法的计算。最后通过对二自由度机器人的实验,说明了该系统的智能结构是有效的、可行的,并且能获得较高的控制精度。     

空间机器人单关节控制器模型自适应调整

文章针对空间机器人单关节系统自身的特点,在系统辨识的基础上提出了模型参数间断性自适应调整算法.该算法在不同的工作状态和负载产生变化时,适时调整系统参数,为控制器提供准确的被控模型,达到精确控制的目的.本文提出的对空间机器人系统模型进行间断性自适应调整的方法与传统的调整控制器参数的方法相结合,改进了空间机器人的动态品质,减少了系统的计算量,缩短了响应时间,提高了控制精度.     

基于人工免疫反馈的自治水下机器人推力器控制

推力器是水下机器人系统的关键要素,其推力建模和控制是进行水下机器人控制和仿真的核心。针对简化的自治水下机器人(Autonomous underwater vehicle,AUV)推力器控制系统的推力响应实时性不高和抗干扰能力不强的缺点,提出一种基于人工免疫反馈的AUV推力控制方法,该方法不受推力器水动力试验和理论计算的困难性的缺点影响,具有较好的实时性和鲁棒性,可为AUV运动控制、状态响应、控制系统开发等提供控制方法。针对流线型AUV原型样机CRanger-2,在简化推力模型的分析基础上,利用该控制策略,建立推力实时调试系统,在不同大小推力和不同干扰情况下进行推力控制仿真分析,得到推力器推力的控制响应曲线。通过对无刷直流电动机进行控制进行验证,结果表明该控制策略能有效地控制推力器推力,可为工程实践提供参考依据。     

自主式水下机器人自适应区域跟踪控制

研究自主式水下机器人的区域跟踪控制问题,提出一种基于PD神经滑模的自适应区域跟踪控制方法。针对自主式水下机器人自适应控制器中仅在线调整网络权值的径向基函数神经网络存在收敛性能差的问题,给出同时对径向基函数神经网络权值、径向基函数中心与方差进行自适应调整的方法,使径向基函数神经网络无须离线选取径向基函数中心与方差,即可进行在线自适应学习。考虑到控制器中滑模控制项易引起系统抖振的问题,提出一种基于指数函数的滑模切换增益调节方法,使滑模切换增益能够依据跟踪误差实时调节以降低系统抖振。基于Lyapunov理论对所提自适应区域跟踪控制方法的稳定性进行分析。通过自主式水下机器人的仿真试验与水池试验验证所提方法的有效性。     

EMA伺服系统速度环自校正控制设计

针对系统参数变化时伺服性能降低的情况,提出了一种通过辨识系统转动惯量实现速度环自校正控制的方法。根据波波夫超稳定理论设计离散系统模型,参考自适应算法递推得到系统转动惯量。建模分析速度环参数和转动惯量的关系,得到一种简单的控制器自校正规律,实现系统速度环的自校正控制。这种方法根据机械参数的变化校正控制器,提高了系统伺服性能。通过Matlab仿真验证了参数辨识方法和速度环自校正控制的可行性和有效性。     

基于足地接触特性辨识的六足机器人自适应阻抗控制

为提高足式机器人在未知地面环境中运动适应能力,提出了一种基于足地接触特性辨识的模糊自适应阻抗控制算法.首先,针对六足机器人提出一种足地接触特性辨识方法.为降低六足机器人行走时足地之间的冲击力,提出了一种六足机器人沿腿长方向基于足地接触参数的模糊自适应阻抗控制器.基于六足机器人在不平坦地面行走时的足地接触状态,建立机器人步态控制状态机及行走控制框架.通过六足机器人仿真模型,对足地接触特性辨识方法、模糊自适应阻抗控制器以及机器人行走控制框架进行仿真验证,并应用到"青骓"六足机器人样机进行实验验证.