基于遗传算法优化的机器人非奇异终端滑模控制

六自由度并联机器人是一个强耦合、高度非线性的系统,针对此特性研究了非奇异终端滑模控制方法,为改善其运动品质,结合指数趋近律的思想,给出了系统的控制律。利用李雅普诺夫(Lyapunov)理论验证了存在建模误差和外部干扰时六自由度并联机器人控制系统的稳定性,确保了控制系统的鲁棒性。为了进一步减少滑模控制的抖振,提高系统收敛速度和跟踪性能,采用了遗传算法来优化非奇异滑模面和控制律的参数。仿真结果表明:提出的控制策略参数优化后能使机器人的轨迹跟踪稳态误差趋近于零、系统调整时间短、驱动器控制律平滑,达到了高性能的位姿控制。     

双臂空间机器人的固定时间轨迹跟踪控制

针对双臂空间机器人轨迹跟踪控制问题,考虑系统跟踪误差收敛时间易受初始状态影响,提出与初始状态无关的固定时间非奇异快速终端滑模控制策略. 基于固定时间稳定性理论,设计改进的固定时间非奇异快速终端滑模面. 该滑模面解决了终端滑模控制的奇异问题,使得系统跟踪误差在远离、接近原点时均有较快的收敛速度. 为了削弱滑模控制存在的抖振现象和提高趋近阶段的收敛速度,提出改进的固定时间趋近律,应用李雅普诺夫理论证明闭环系统的固定时间稳定. 以双臂空间机器人为被控对象进行对比仿真,结果表明,所提控制策略具有更高的控制精度、更快的收敛速度和更强的鲁棒性.     

基于神经网络策略的水下机械手轨迹控制

提出了神经滑模控制系统用于水下机器手的轨迹控制.设计的基本组成包括一个自适应神经网络控制器,实现线性化的反馈用于非确定参数的水下机械手;一个滑模控制弥补神精网络的近似误差.证明了闭环系统的稳定和控制目标轨迹跟踪能实现.仿真结果表明了该控制器对于非确定动力参数和水动力的干扰时具有很高的轨迹跟踪能力.     

多关节机器人的非奇异终端模糊滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种非奇异终端模糊滑模控制方法.采用模糊控制调节滑模控制的切换增益,改善了非奇异终端滑模控制的局限性,利用积分的方法自动对系统的建模误差和干扰的上界进行评估,实现了对建模误差和干扰的自动跟踪,削弱了抖振.文中利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性,仿真结果证明了其有效性.     

六自由度机械臂的非奇异快速终端滑模控制

首先对快速终端滑模控制方法应用到六自由度机械臂系统时存在的奇异问题进行了分析。然后提出了一种新的非奇异快速终端滑模控制方法,并基于Lyapunov理论证明了控制系统的稳定性。最后将非奇异快速终端滑模控制器应用于六自由度机械臂运动控制中,试验结果表明:非奇异快速终端滑模控制提高了六自由度机械臂位姿控制的稳定性、精确性、快速收敛性和鲁棒性。     

履带式移动机械臂的自适应模糊滑模控制

针对非线性及不确定性复杂环境下非完整移动机械臂控制系统,提出了一种基于自适应模糊控制和非奇异终端滑模控制相结合的轨迹跟踪控制方法。该方法在对非完整移动机械臂建立动力学模型的基础上,采用模糊高斯基函数神经网络的非线性逼近性能,优化补偿常规方法在移动机械臂系统中难以解决的系统未知参数不确定性,并通过应用非奇异终端滑模控制来消除未知外界干扰和模糊控制逼近误差对系统的影响,提高了系统的鲁棒性和控制性能。应用Lyapunov稳定性理论,证明了控制系统的稳定性,仿真试验结果验证了该方法的有效性和优越性。     

自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪控制

引起针对自由漂浮柔性空间机器人的轨迹跟踪控制问题,利用拉格朗日和假设模态法建立了动力学模 型,综合考虑其欠驱动、柔性振动等特点,将其简化为一种带有柔性振动扰动完全可控的动力学模型;在此基 础上,考虑载体姿态干扰,提出一种改进自适应非奇异终端滑模控制策略,该方法采用自适应技术实时在线 学习扰动参数,并引入条件积分改进滑模面消除干扰的稳态误差,从而保证所设计的控制律对扰动具有 良好的鲁棒性;最后,基于Lyapunov方法证明了该控制策略能够实现关节期望轨迹的跟踪．仿真结果表明该 控制策略对载体姿态干扰下系统轨迹跟踪控制的有效性和可靠性     

基于快速非奇异终端滑模的机械臂轨迹跟踪方法

为使机械臂按预定轨迹运行,设计了一种基于快速非奇异终端滑模的新型现代控制方法。该方法结合了传统的快速终端滑模和非奇异终端滑模,具有快速性、非奇异性、有限时间收敛性和强鲁棒性,并可有效抑制滑模控制器固有的抖振现象。首先,将机械臂简化为二自由度刚性连杆系统并建立数学模型;其次,设计鲁棒控制器;然后,构造李雅普诺夫函数验证其稳定性;最后,详细的对比仿真表明了本文方法的有效性。     

基于自适应终端滑模控制器的机械手跟踪控制

针对具有不确定性的机械手轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应二阶终端滑模控制器设计方法。设计一类非线性不确定系统的自适应二阶终端滑模算法,使得不连续符号函数包含在控制微分项,实际控制作用连续;采用自适应律克服不确定性上界未知问题,基于Lyapunov方法证明系统稳定性;针对机械手轨迹跟踪问题,基于所提出控制方法设计机械手自适应终端滑模控制方案;通过对双关节机械手轨迹跟踪仿真研究,验证所提出控制策略的有效性。     

基于改进切换增益自适应率的欠驱动USV滑模轨迹跟踪控制

针对参数的不确定性和外界干扰的非线性给欠驱动无人艇(USV)的精确轨迹跟踪控制带来的挑战,提出基于改进切换增益自适应率（ISGA）的欠驱动USV滑模轨迹跟踪控制算法. 该算法结合反步法和PI滑模控制,以保证欠驱动USV跟踪并保持期望的轨迹;采用基于理想增益的ISGA算法,以提高系统的鲁棒性和抑制滑模抖振现象. 借助李雅普诺夫直接法证明轨迹跟踪控制系统的全局指数稳定性. 仿真结果显示,所提算法具有鲁棒性强、滑模抖振弱和控制精度高等优点. 相较2种先进的轨迹跟踪控制算法,所提算法的位姿控制精度提高超过25.0%.     

Time delay control of hydraulic manipulators with continuous nonsingular terminal sliding mode

For the position tracking control of hydraulic manipulators,a novel method of time delay control(TDC) with continuous nonsingular terminal sliding mode(CNTSM) was proposed in this work.Complex dynamics of the hydraulic manipulator is approximately canceled by time delay estimation(TDE),which means the proposed method is model-free and no prior knowledge of the dynamics is required.Moreover,the CNTSM term with a fast-TSM-type reaching law ensures fast convergence and high-precision tracking control performance under heavy lumped uncertainties.Despite its considerable robustness against lumped uncertainties,the proposed control scheme is continuous and chattering-free and no pressure sensors are required in practical applications.Theoretical analysis and experimental results show that faster and higher-precision position tracking performance is achieved compared with the traditional CNTSM-based TDC method using boundary layers.     

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.     

基于指令滤波的板球系统误差反步控制器研究

针对存在未知扰动条件下板球系统的轨迹跟踪控制精度不高的问题,研究了一种基于指令滤波的误差反步控制方法。首先,建立板球系统模型,引入二阶指令滤波器,滤除小球位置和速度状态变量的噪声干扰。其次,逐步选取李雅普诺夫函数,设计误差反步控制器,克服系统受到的外界干扰,实现对输入信号的渐进跟踪控制。最后,通过李雅普诺夫理论证明系统稳定性。仿真结果表明,该控制器能够有效抑制干扰,精确地完成轨迹跟踪任务。     

火箭垂直返回双幂次固定时间收敛滑模控制方法

垂直起降可重复使用火箭返回飞行时受到复杂扰动和强不确定性影响,其姿态系统呈现出强非线性和高动态的特点.为克服扰动影响实现对姿态角指令的快速高精度跟踪,提出了一种基于双幂次固定时间收敛滑模面和固定时间收敛扰动观测器的快速高精度姿态跟踪控制器.对于返回飞行姿态控制系统中的有界匹配扰动,为避免观测器的调节过程影响控制系统的性能,在控制器的设计中引入了固定时间收敛扰动观测器,从而实现了对扰动的快速高精度估计;为实现姿态跟踪控制器的固定时间收敛,给出了基于双幂次修正项的一种双幂次固定时间收敛滑模面;基于观测器输出和双幂次固定时间收敛滑模面设计了快速姿态跟踪控制器,通过引入固定时间收敛扰动观测器的输出以补偿扰动影响,从而在允许的精度损失下去除不连续控制项以抑制滑模抖振. 最后通过返回飞行大气层内气动减速段的数值仿真验证了观测器和基于固定时间收敛扰动观测器的固定时间收敛滑模跟踪控制器的性能.     

基于H∞理论的滚珠丝杠进给系统滑模控制

针对滚珠丝杠进给系统的动态特性,建立参数不确定的数学模型. 为了消除参数不确定的影响,设计满足H∞性能的积分滑模控制器. 针对存在的未知干扰,设计指数干扰观测器进行补偿. 分析结果表明,本研究的控制方法具有L₂增益性能. 利用该方法在滚珠丝杠实验台上进行轨迹跟踪实验. 实验结果表明,当使用设计的控制器时,最大跟踪误差为16.85 μm;当使用设计的控制器加上指数干扰观测器时,最大跟踪误差为10.18 μm;在工作台增加25 kg质量块后,当使用设计的控制器加上干扰观测器时,最大跟踪误差为15.61 μm. 实验结果说明所设计的控制器具有较好的性能,并且干扰观测器能够提高控制精度. 与传统的比例-比例积分控制器的对比结果说明本研究的控制方法有较好的综合性能.     

直线伺服系统的鲁棒二次最优控制

针对永磁直线同步伺服电机(PMLSM)直接驱动伺服系统存在的负载扰动等不确定性因素的影响，根据鲁棒二次最优控制理论来设计速度状态反馈控制器，在保持传统控制结构不变的同时，解决了直线电机伺服系统的鲁棒性问题，能够克服系统中存在的不确定性与外部干扰对系统性能的影响，实现对系统速度的跟踪控制.仿真结果表明，该方案在保证伺服系统的快速性、精确跟踪性的同时，对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性.     

翼伞-载荷系统的航迹跟踪

翼伞-载荷系统可被用于精确空投、定点无损着陆以及大型航天器的回收,在航空航天、军事等领域发挥着非常重要的作用。因此,基于翼伞-载荷系统的八自由度动力学模型,采用横向非线性控制方法,对翼伞-载荷系统的航迹跟踪进行了理论分析与仿真模拟。仿真结果表明,飞行器与参考点之间的较佳距离L1为100 m;该距离内,无风和受到5 m/s常值风情况下,所提出的翼伞-载荷系统均能较好地完成90°,180°,270°,360°转弯的航迹跟踪,说明横向非线性控制方法具有较好的控制性能和一定的抗风能力,可被应用于翼伞-载荷系统的航迹跟踪控制,为翼伞-载荷系统的优化设计以及大型航天器回收的精确控制提供参考。     

基于线性矩阵不等式的智能车轨迹跟踪控制

针对传统的基于精确数学模型的智能车轨迹跟踪控制器跟踪精度低,鲁棒性弱,很难适应复杂多变的驾驶环境等问题,结合线性矩阵不等式(LMI)鲁棒控制具有易于求解、抗干扰能力强等优点,提出基于LMI的智能车轨迹跟踪控制方法. 将车辆侧向动力学状态空间模型进行坐标变换,得到基于跟踪误差的车辆侧向动力学状态空间模型,采用饱和线性轮胎得到车辆侧向动力学多胞型模型;设计LMI反馈控制器,在控制器中引入前馈控制量,以消除侧向位置稳态误差. Carsim和Matlab/Simulink的联合仿真表明,该控制器在保证车辆稳定性的基础上具有较高的跟踪精度,对车速和路面附着系数具有较强的鲁棒性. 与模型预测控制器(MPC)和预瞄驾驶员模型(PDM)控制器进行对比,结果表明,设计的该控制器轨迹跟踪精度更优.     

H型精密运动平台交叉耦合模糊PID同步控制

针对双直线电机驱动的H型精密运动平台由于永磁直线同步电机参数变化和扰动等不确定因素致使两边的运动不同步问题,提出一种交叉耦合模糊PID控制方法.在单轴中采用模糊PID控制作为位置控制器,速度控制器用普通的PI控制,以保证单轴跟踪精度;双轴间引入交叉耦合控制方法,消除双电机之间存在的机械耦合,进而减小了双轴间的位置同步误差.结果表明,将交叉耦合与模糊PID相结合的控制方法能够使H型精密运动平台的同步误差收敛于零,并且使系统具有较好的跟踪性能与鲁棒性.