基于模糊控制的桥式起重机防摆控制研究

近年来,随着智能控制理论的发展,模糊控制理论的研究已经应用到起重机的自动控制方面。本文在建立了桥式起重机的非线性数学模型的基础上,完成了模糊防摆控制器的设计,并在MATLAB/Simulink中进行了仿真分析。通过仿真结果对比分析,与常规PID控制器相比,位置环和摆角环采用模糊控制器取得了较好的防摆效果,响应速度快,稳态精度高。     

双足机器人鲁棒轨迹跟踪控制

根据机器人的动态特性和鲁棒控制理论,利用拉格朗日法建立了Robonova-1机器人的动力学模型。针对机器人系统的跟踪轨迹控制问题,考虑该系统实际存在的不确定性,基于机器人系统中存在的不确定性的上界设计了一个鲁棒控制器。仿真实验结果证明,该鲁棒控制方法对模型的不确定性或外部干扰对机器人系统产生的影响具有一定的抑制作用,对双足机器人的控制是有效的。     

基于速度观测器的移动机器人轨迹跟踪控制

提出了一种无需纵向速度测量的新的移动机器人轨迹跟踪控制方法,可以采用速度观测器替代纵向测量装置来确定移动机器人的运动速度.设计了一种基于速度观测器的轨迹跟踪控制器.控制器设计是以轮式及履带式移动机器人模型及其所采用的驱动电机数学模型为基础,具有两种实用性能：（1）控制器不需要很精确的移动机器人模型参数和驱动电机参数,就可以很好地在一个闭环控制系统中减小跟踪误差;（2）在理论上仅需要通过一个设计参数的设置就能够有效地控制跟踪误差范围.     

滑模变结构控制在机械臂跟踪轨迹控制中的应用

针对滑模变结构控制中存在的抖动现象,通过调整控制律设计了一种新的抑制抖动的滑模变结构控制方法。该控制方法与常规滑模变结构法、饱和函数法相比,不仅满足了平滑控制量的要求,而且较饱和函数法控制精度高。仿真实例验证了该设计方法的正确性。     

滑模变结构控制在机械臂跟踪轨迹控制中的应用

针对滑模变结构控制中存在的抖动现象,通过调整控制律设计了一种新的抑制抖动的滑模变结构控制方法.该控制方法与常规滑模变结构法、饱和函数法相比,不仅满足了平滑控制量的要求,而且较饱和函数法控制精度高.仿真实例验证了该设计方法的正确性.     

Stewart液压平台轨迹跟踪自适应滑模控制

Stewart液压平台是一个多输入多输出（MIMO）非线性系统,其耦合运动过程中存在参数不确定性与干扰影响其轨迹跟踪精度,针对此问题,考虑了系统参数的不确定性,利用Backstepping方法结合滑模控制与自适应控制的优点,推导得到系统的多级自适应滑模控制器,以增强系统运行过程中对运动与力的跟踪性能.利用AMESim与MATLAB的联合仿真方法进行验证,与传统基于各缸位置偏差的比例 积分 微分（PID）控制器相比,结果表明,该方法在系统参数不确定所引起的干扰下,能更有效地降低各缸的位置和力的跟踪误差,从而提高了运动平台末端的动态跟踪精度.     

上肢康复训练轨迹定制优化及柔顺跟踪控制

卒中后早期的被动康复训练可以促进患者脑神经重塑甚至重获肢体运动能力。针对多数上肢康复机器人将参数化规则曲线作为被动训练的轨迹,没能融合康复医师的经验及患者的个体特征,或者缺乏三维个性轨迹的光滑优化以及训练过程中的安全柔顺交互的问题。本文基于新型末端牵引式3自由度上肢康复机器人开展轨迹个性化定制优化以及跟踪控制研究。首先,在笛卡尔空间应用导纳算法及力补偿策略实现理疗师对轨迹的定制。然后,用道格拉斯-普克法压缩原始轨迹数据得到型值点,保留初始轨迹的拓扑形状。用非均匀有理B样条曲线(NURBS)进行插值,并融合动态切换概率和t变异改进蝴蝶优化算法(BOA)优化拟合的轨迹。最后,设计基于RBF网络的滑模自适应以及速度前馈加PID的控制策略实现末端轨迹跟踪,并增加导纳-阻抗控制形成基于力阈值的多模式柔顺跟踪控制,保证较大人机交互力时的安全。结果表明定制机器人末端轨迹的拖动力在5N以内;改进的BOA算法具有更高的收敛速度和精度,优化的轨迹曲率和更小;轨迹跟踪控制策略可以将跟踪误差控制在6mm内;模式切换在0.3s内响应并顺应较大交互力而提高训练的安全性。     

双连杆柔性机械臂的非线性轨迹跟踪控制

针对双连杆柔性机械臂提出了一种非线性轨迹跟踪控制方案。利用输入－输出线性化方法使得关节变量与弹性变量解耦，导出了柔性机械臂的零动力学方程，并证明关节轨迹跟踪控制的稳定性。最后进行的仿真实验表明了本方法的有效性     

柔性机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制

对多连杆性机械臂的轨迹跟踪控制提出了一种鲁棒控制方法，基于奇异摄动法将多连柔性机械臂系统分离为慢变和快变两个子系统，对两者分别采用滑模变结构控制和Ｈ＾∞控制，由此得出的组合控制使系统精确跟踪期望的轨迹，抑制弹性振动，并且使由非线性机械结构引起的结构不确定性和由弹性变形引起的非结构不确定性及外扰具有较强的鲁棒性，最后通过仿真实验说明其有效性。     

Trajectory planning and tracking control for underactuated unmanned surface vessels简

The trajectory planning and tracking control for an underactuated unmanned surface vessel（USV） were addressed.The reference trajectory was generated by a virtual USV,and the error equation of trajectory tracking for underactuated USV was obtained,which transformed the tracking and stabilization problem of underactuated USV into the stabilization problem of the trajectory tracking error equation.A nonlinear state feedback controller was proposed based on backstepping technique and Lyapunov＇s direct method.By means of Lyapunov analysis,it is proved that the proposed controller ensures that the solutions of closed loop system have the ultimate boundedness property.Numerical simulation results are presented to validate the effectiveness and robustness of the proposed controller.     

压电柔性机械臂的轨迹跟踪控制

提出一种利用压电材料对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制的方法．利用假设模态法,采用压电作动器和传感器同位配置,根据Lagrange方程建立了单连杆柔性机械臂的动力学模型;针对柔性机械臂的非最小相位特点,以刚性旋转关节的转角为控制输出、以压电作动器抑制柔性机械臂的末端振动,基于Lyapunov函数,采用PD(proportional-differential)控制策略实现了对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制．仿真结果表明,压电作动器很好地抑制了柔性机械臂末端的振动,末端的轨迹跟踪由关节驱动和压电作动共同完成,PD控制算法简单,易于工程实现．     

直线伺服6杆虚拟轴机床轨迹跟踪控制的研究

针对永磁直线伺服电动机（PMLSM）驱动的6自由度虚拟轴机床提出了一种新的轨迹跟踪控制方法，该方法采用神经网络实现实时IP位置控制器的在线设计，将杆间的耦合作用和负载扰动看作是电机动力学参数的变化，利用观测器对电机参数进行观测，从而使计算大大简化，利用给定加速度来调整动子电流的大小，间接实现了加速度跟踪控制，改善了虚拟轴机床的轨迹跟踪性能，仿真实验表明该方法对虚拟轴机床各杆的位置、速度，加速度实现了精确的跟随控制，系统具有很强的鲁棒性。     

四轮驱动车鲁棒轨迹跟踪控制器设计

建立了四轮驱动车运动学模型、带有不确定性的动力学模型和电机模型;利用反步设计方法设计运动学控制器、动力学控制器和电机控制器,实现了四轮驱动车鲁棒轨迹跟踪控制,且系统闭环渐进稳定。最后,通过仿真试验验证了所设计控制器的有效性。     

欠驱动USV神经网络自适应轨迹跟踪控制

为解决欠驱动USV系统在模型不确定性和未知海流干扰下的水平面轨迹跟踪问题,基于反步法与自适应技术,提出一种非线性鲁棒轨迹跟踪控制策略. 针对欠驱动USV参数不确定问题,运用神经网络自适应方法对欠驱动USV系统未知函数进行估计和逼近;然后,运用动态面方法获取虚拟变量的导数,不仅控制律结构简单,易于工程实现,而且有效地减小了传统反步法中虚拟变量直接求导的复杂性;针对未知时变海流的干扰,设计了一种指数收敛海流观测器,有效估计未知缓慢时变海流速度;其次,基于李雅普诺夫理论证明了所设计的控制器能够保证运动轨迹收敛于期望值,并且保证了该轨迹跟踪闭环控制系统所有信号最终一致有界;最后,在控制输入受限条件下,为检验该控制器的跟踪性能,选取圆轨迹作为参考轨迹,仿真实验表明,该控制器能够有效地实现预期轨迹,神经网络自适应方法对系统未知函数可有效估计和逼近,对未知时变海流干扰具有较强的鲁棒性,轨迹跟踪误差和速度跟踪误差均收敛到零附近的一个邻域内,从而验证了所提出控制器的有效性.     

高速无人驾驶车辆轨迹跟踪和稳定性控制

针对高速无人驾驶车辆运动控制过程中轨迹跟踪精度和稳定性难以同时保障的问题,提出综合前馈-反馈及自抗扰控制(ADRC)补偿相结合的横向控制算法. 通过车速和道路曲率信息计算前馈稳态前轮转向角,将质心侧偏角引入航向偏差,以车辆航向角偏差和侧向偏差作为参考量进行反馈控制,通过前馈-反馈控制提升瞬态轨迹跟踪性能. 设计自抗扰控制器,通过扩张状态观测器对未建模动态和内外界干扰进行估计,通过将后轮侧偏角控制在参考值附近来补偿前轮转角,提升无人驾驶车辆的转向稳定性和控制器的鲁棒性. 不同工况下的仿真结果表明,利用该方法可以保证高速无人驾驶车辆稳定地跟踪期望路径行驶,轨迹跟踪偏差较小,对车辆参数变化和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

采用积分流形与观测器的并联机器人轨迹控制

针对含柔性杆件并联机器人在高速运行时其末端存在弹性位移问题,以3RRR并联机器人为研究对象,提出一种基于积分流形与高增益观测器的柔性并联机器人轨迹跟踪复合控制算法.基于刚度矩阵引入小参数,将刚柔耦合动力学模型转为慢速与快速两个子系统.针对慢速子系统,采用反演控制,实现对末端刚体运动的跟踪控制,同时为避免杆件弹性变形与振动组成的弹性位移对机器人末端轨迹的影响,推导校正力矩,实现对弹性位移的补偿.针对快速子系统,采用滑模变结构控制,保证流形成立.为避免对曲率变化率的直接测量,引入高增益观测器对其进行估计.采用Lyapunov稳定性原理证明系统整体稳定性,并给出小参数上界.对提出的复合控制算法与奇异摄动及基于刚体动力学的反演控制算法进行仿真,从机器人末端振动抑制与轨迹跟踪性能两方面进行对比,验证了本文所提算法的控制效果.     

Accurate tracking control in LOM application

The fabrication of accurate prototype from CAD model directly in short time depends on the accurate tracking control and reference trajectory planning in (Laminated Object Manufacture) LOM application. An improvement on contour accuracy is acquired by the introduction of a tracking controller and a trajectory generation policy. A model of the X-Y positioning system of LOM machine is developed as the design basis of tracking controller. The ZPETC (Zero Phase Error Tracking Controller) is used to eliminate single axis following error, thus reduce the contour error. The simulation is developed on a Maltab model based on a retrofitted LOM machine and the satisfied result is acquired.     

欠驱动水面船舶的曲线航迹跟踪控制

针对欠驱动水面船舶的航迹跟踪控制面临着本质非线性、强耦合和无法线性化处理的控制等问题,首先通过对欠驱动水面船舶航迹控制系统的非线性模型.进行全局微分同胚和反馈变换,构造了由2个级联的子系统构成的航迹跟踪误差系统,然后基于反步法的设计原理,运用Lyapunov直接方法对变换后的误差系统设计了航迹跟踪控制律,该控制律可以实...