负载突变四旋翼无人机抗风扰自适应滑模控制

针对四旋翼无人机飞行过程中载荷质量突然变化和外部随机风载荷引起飞行稳定性差的问题,提出一种基于自适应反步法的抗扰动控制算法。通过建立四旋翼无人机和随机风载荷的力学模型,采用位置和姿态双闭环控制解耦四旋翼无人机欠驱动和强耦合特性。内环采用自适应反步控制算法在负载质量不确定条件下系统姿态能够全局跟随期望姿态角,外环采用滑模控制抑制随机风载荷对轨迹跟踪的干扰,保证飞行的稳定性。内外环控制器均利用Lyapunov理论验证,仿真结果也论证了该控制算法的有效性和鲁棒性。     

基于Simscape的四旋翼无人机建模与仿真

为了加速并简化四旋翼无人机的设计以及进行相关控制算法的实验仿真和验证,针对四旋翼飞行器的机械结构和飞行原理分析了其系统动力学模型,利用牛顿-欧拉方法推导得到机体非线性动力学方程。为了提高四轴飞行器的建模精度和系统完整性,联合计算机辅助设计(CAD)软件和Matlab/Simscape工具箱进行物理系统建模。利用CAD软件搭建的四旋翼三维实体模型导入到Simscape仿真平台构建四旋翼的机体以及动力系统模型,并在此基础上将Simulink设计的控制算法添加到仿真平台,方便进行实验验证和参数整定。仿真结果表明,所设计的飞行器能够较好地实现悬停和轨迹跟踪,满足系统的控制性能要求。     

差速驱动AGV建模和轨迹跟踪控制研究

针对应用于工厂物料运输的差速驱动AGV,在实际工作中轨迹跟踪控制将会受外界干扰等因素的影响,提出了一种自适应模糊滑模轨迹跟踪控制律.首先建立了差速驱动AGV的数学模型;然后针对AGV运动学模型设计了Backstep-ping方法控制律,得到虚拟控制速度;针对其动力学模型设计了以力矩为控制输入的自适应模糊滑模控制律,使得...     

基于改进扩展状态观测器的四旋翼无人机轨迹鲁棒跟踪控制

针对四旋翼无人机在轨迹跟踪过程中会受到内外部扰动、模型误差等不确定性因素的影响,本文提出了一种基于改进型扩展状态观测器的积分滑模控制方案。具体来讲,首先,将四旋翼无人机系统存在的模型误差以及内外部扰动等不确定性因素视作集总干扰,通过借鉴的改进扩展状态观测器对其进行观测;进而,在此基础上,进一步考虑四旋翼无人机系统控制的连续性,基于四旋翼无人机轨迹误差、速度误差、姿态角误差和姿态角速度误差设计积分滑模控制器,分析了系统的稳定性并分别进行了数值仿真和实机实验。结果表明,采用本文算法时,在数值仿真中,各状态跟踪误差不超过1%,跟踪精度最高;在实机实验中,位置跟踪误差总体上能控制在20%以下。因此,本文方法具备有效性和可行性。     

基于Simscape的四旋翼无人机建模与仿真（英文）

为了加速并简化四旋翼无人机的设计以及进行相关控制算法的实验仿真和验证,针对四旋翼飞行器的机械结构和飞行原理分析了其系统动力学模型,利用牛顿-欧拉方法推导得到机体非线性动力学方程。为了提高四轴飞行器的建模精度和系统完整性,联合计算机辅助设计（CAD）软件和Matlab/Simscape工具箱进行物理系统建模。利用CAD软件搭建的四旋翼三维实体模型导入到Simscape仿真平台构建四旋翼的机体以及动力系统模型,并在此基础上将Simulink设计的控制算法添加到仿真平台,方便进行实验验证和参数整定。仿真结果表明,所设计的飞行器能够较好地实现悬停和轨迹跟踪,满足系统的控制性能要求。     

液压驱动机械手的神经网络控制

针对液压驱动机械手的轨迹跟踪控制问题,在分析研究机械手动力学特点的基础上,推导出机械手的数学模型,分析了神经网络自适应控制的特点,提出了基于函数连接神经网络液压驱动机械手的自学习控制结构与控制算法。其控制结构着重智能知识的加强;控制算法以PD形成学习规则为基础,运算结果不是直接参与控制;而是根据控制器作用于系统之后所产生的误差及其微分对控制器作出评价和修正,仿真和实验研究证明了数学模型的有效性及控制方法的可行性。     

分布式驱动智能汽车轨迹跟踪的协同控制

针对车辆在轨迹跟踪过程中,尤其是高速转向等极限工况下,易出现车辆跟踪精度差和失稳的问题,以分布式驱动智能汽车为研究对象,提出一种考虑横向稳定性的轨迹跟踪协同控制策略。首先,建立车辆纵向、横向以及横摆运动的三自由度动力学模型,设计了基于模型预测控制的主动转向控制器,通过优化求解得到跟踪期望轨迹的最佳前轮转角。然后,采用滑模控制设计横摆力矩控制器,将横摆角速度和质心侧偏角作为联合变量,利用积分二自由度控制模型,计算车辆稳定的等效附加横摆力矩。最后,采用二次规划算法设计最优力矩分配控制器,以满足总的驱动力矩和附加横摆力矩的控制需求。仿真试验结果表明,控制系统在极限高速工况下,能够使车辆精确、稳定的跟踪期望轨迹。     

四旋翼飞行器的滑模PID轨迹跟踪控制

针对传统PID在四旋翼飞行器轨迹跟踪控制方面存在的精度不高、鲁棒性差等不足,提出了一种滑模PID算法。并根据建立的四旋翼欧拉-庞卡莱动力学模型,设计滑模PID轨迹跟踪控制器。与传统PID算法相比,该算法通过选取PID滑模面,有效地提高系统的响应速度以及抗干扰的能力。通过MATLAB/Simulink,在不同条件下,分别对滑模PID和传统PID算法设计的控制系统进行仿真。仿真结果表明,该算法能够更为精确地跟踪期望轨迹,同时具有响应时间短,超调量小,鲁棒性强等优点。     

单球驱动机器人Ballbot的建模与控制研究

动态平衡机器人相对静态的轮式机器人更易于与人类环境实现交流,并具有更好的稳定性。针对能在地面任意方向运动且无转弯半径的单球驱动机器人,简要设计出其机械结构,根据拉格朗日方程推导出其完整的动力性模型。通过对机器人动力学模型线性化,并分解为独立的3个状态方程,设计带有比例积分控制器和线性二次最优控制器的多环控制方法。运用Simulink仿真模块进行仿真,证明了控制策略可以实现机器人的稳定控制和轨迹跟踪控制,并表现出较好的响应特性和稳健性。     

挖掘机基于干扰观测器的滑模控制

针对挖掘机工作装置的参数不确定和存在干扰的问题,将滑模控制用于挖掘机工作装置的轨迹跟踪控制中。为了削弱滑模控制中存在的抖振,设计了干扰观测器,对干扰项进行有效估计以降低滑模控制中的切换增益。利用Matlab／Simulink工具箱对所设计的控制器进行了仿真,给出了基于干扰观测器的滑模控制的跟踪性能及误差。     

气动人工肌肉外骨骼机器人位置跟踪控制

针对以气动人工肌肉作为关节驱动器的外骨骼机器人关节位置跟踪控制问题进行了研究。首先,在动力学模型的基础上,设计了上层控制器,并结合自适应控制和滑模控制方法降低了动力学参数不准确和扰动项未知对外骨骼机器人的影响;其次,基于无模型方法设计了底层关节力矩控制器,调整外骨骼机器人的关节力矩;最后,针对上述控制方案设计仿真实验与外骨骼机器人的穿戴实验。结果表明,该控制方法对气动人工肌肉外骨骼机器人的关节位置跟踪控制是有效的。     

气动机械手轨迹的Terminal滑模控制方法

应用Terminal滑模控制方法对三轴直角坐标型气动机械手进行连续轨迹控制。首先建立了气动位置伺服系统的数学模型,然后运用Terminal滑模控制对机械手进行轨迹控制。仿真研究结果表明,采用高阶非线性的Terminal滑模控制方法,可以使该机械手对空间直线轨迹的跟踪误差只在未达到收敛点的时间段内较大,在到达收敛点后能完全跟踪目标轨迹。     

Feedback attitude sliding mode regulation control of spacecraft using arm motion

The problem of spacecraft attitude regulation based on the reaction of arm motion has attracted extensive attentions from both engineering and academic fields.Most of the solutions of the manipulator’s motion tracking problem just achieve asymptotical stabilization performance,so that these controllers cannot realize precise attitude regulation because of the existence of non-holonomic constraints.Thus,sliding mode control algorithms are adopted to stabilize the tracking error with zero transient process.Due to the switching effects of the variable structure controller,once the tracking error reaches the designed hyper-plane,it will be restricted to this plane permanently even with the existence of external disturbances.Thus,precise attitude regulation can be achieved.Furthermore,taking the non-zero initial tracking errors and chattering phenomenon into consideration,saturation functions are used to replace sign functions to smooth the control torques.The relations between the upper bounds of tracking errors and the controller parameters are derived to reveal physical characteristic of the controller.Mathematical models of free-floating space manipulator are established and simulations are conducted in the end.The results show that the spacecraft’s attitude can be regulated to the position as desired by using the proposed algorithm,the steady state error is 0.000 2 rad.In addition,the joint tracking trajectory is smooth,the joint tracking errors converges to zero quickly with a satisfactory continuous joint control input.The proposed research provides a feasible solution for spacecraft attitude regulation by using arm motion,and improves the precision of the spacecraft attitude regulation.     

混合输入机构的模糊自适应变结构控制

针对混合输入机构中常速电机可不可控的特点,提出了基于常速电机位置跟踪的控制策略来对伺服电机进行控制,对常速电机的速度波动进行补偿,并给出了控制框图。因为系统的精确动力学模型难以获得,故考虑系统参数的不确定、外部扰动和非线性摩擦,设计了模糊自适应滑模变结构控制器以实现混合输入机构的轨迹跟踪。应用模糊自适应推理逼近系统的不确定之和,从而得到连续的控制增益,消除了变结构控制的抖振。     

两轮差动球形移动机器人轨迹跟踪控制（英文）

针对现有球形机器人运动难以控制以及球壳限制传感器应用的问题,提出了一种双轮差动式球形移动机器人,其结构简单、运动灵活且易于控制。首先,根据球形移动机器人结构,建立了运动学与动力学模型。然后,基于自适应神经滑膜控制方法,设计了该系统的轨迹跟踪控制器。最后,通过对球形机器人进行S轨迹和圆周轨迹的跟踪控制仿真,得出了球形移动机器人具备灵活地运动特性且易于控制的结论。仿真结果验证了自适应神经滑模控制能够有效地对球形机器人进行轨迹跟踪,自适应控制消除了系统未知参数与扰动的影响,同时也避免了左右轮力矩输出的抖振问题。     

混合输入机构精确实现给定运动的模糊滑模控制

混合输入机构运行过程中,由于负载、惯性力等变化,引起常速电机速度的波动,会影响输出运动的精度。针对混合输入机构中常速电机可测不可控的特点,实时检测常速电机的角位置,并对系统的动力学模型进行简化。提出了基于常速电机位置跟踪的控制策略对伺服电机进行控制,并给出了控制框图。考虑系统参数的不确定和外部扰动,设计了模糊滑模变结构控制器实现混合输入机构的轨迹跟踪,应用模糊推理确定切换控制的幅值和采用软切换连续控制的方法减小抖振。仿真结果表明本文方法正确有效。     

基于FNTFSMC的国产腹腔镜手术机器人轨迹控制

针对国产腹腔镜手术机器人轨迹跟踪控制的关键问题,在动力学模型的基础上,构建了自适应模糊滑模控制系统。该方法采用快速非奇异终端滑模面,确保系统能够在有限时间内收敛,并且避免了控制奇异的问题,同时运用模糊逻辑控制,根据系统误差的变化动态调节滑模切换项的大小,在保留滑模控制鲁棒性的基础上,减小了系统的抖振,提高了被控系统的跟踪精度和鲁棒性。仿真结果显示,所设计的方法具有收敛速度快、稳态精度高、力矩脉动小的特点,能够将位置的收敛时间从0. 6～0. 9 s减小到0. 1 s,稳态误差峰值由0. 035 rad减小到0. 01 rad。针对动物活体组织的实验结果显示,所设计的控制系统能够实现机械手术臂对医生操作信息的准确跟踪,为手术的顺利实施提供了保障。     

不确定环境球型腕自适应滑模扰动控制

针对目前机械手腕结构复杂、集成度低、运动耦合、抗不确定因素“干扰”能力差等问题,提出一种由相对独立运动链组成的三自由度高集成解耦球型腕机构及其自适应滑模控制方法。球型腕采用双半球和双万向节的解耦结构保证腕关节的紧凑性与灵活性。分析运动传递关系,推导正、逆运动学方程及动力学方程,建立作业空间与关节空间的运动传递关系和系统控制模型,构建三自由度解耦球型腕试验平台。主动控制系统采用非线性Terminal滑膜控制器结合RBF神经网络算法评估不确定性上界,保证系统控制误差快速收敛,利用Lyapunov稳定性理论证明控制系统的稳定性。仿真和试验结果表明该控制方法对不确定性扰动不敏感,削弱滑模控制的“抖振”,能够快速、准确地跟踪轨迹,实现精确的定位控制。