含有摩擦补偿的全方位移动机器人自抗扰控制

本文针对全方位移动机器人轨迹追踪中的摩擦补偿问题,提出了一种改进的非线性自抗扰控制器.首先建立了含有经典静态摩擦模型的全方位移动机器人动力学模型.其次,基于该模型设计非线性控制器和线性扩张状态观测器并给出了系统的稳定性分析.通过将模型已知项加入线性扩张状态观测器中得到摩擦力的估计值,并将估计值用于非线性控制器中摩擦补偿部分.为减小摩擦力对机器人低速运动轨迹追踪控制的影响,非线性控制器采用变增益控制器进行轨迹追踪控制.最后通过仿真结果验证本文提出控制器的有效性.     

一类不确定离散非线性时滞系统保性能控制

针对状态不完全可测的一类不确定连续离散时间非线性系统,基于状态观测器研究其保性能控制问题。采用T-S模型对非线性系统进行建模,根据李雅普诺夫稳定性理论,基于线性矩阵不等式(LMI),利用分散化并行分布补偿(PDC)的方法设计了基于观测器的控制器,给出了实现该非线性系统保性能控制的充分条件。在此基础上通过求解相应的线性矩阵不等式组给出了控制器和观测器的设计方法,并通过数值仿真验证了提出的方法,仿真结果表明该方法是正确的。     

拦截高速机动目标的非线性自抗扰制导律

为实现导弹对目标的高精度拦截, 本文提出了基于加权齐次函数的非线性自抗扰拦截制导设计方法. 首先, 提出了基于加权齐次函数的非线性扩张状态观测器在线估计视线角速率和由目标加速度等内外不确定性因素构成的总扰动. 其次, 设计了基于非线性扩张状态观测器的非线性自抗扰三维制导律对总扰动进行补偿, 该制导律克服了高阶非线性项与强耦合项等不利因素的影响, 提高了拦截制导精度. 本文通过分析误差系统的动力学行为证明了闭环制导系统的稳定性和收敛性. 本文提出的方法在拦截精度等方面优于已有的基于线性扩张状态观测器和基于fal函数的扩张状态观测器的自抗扰制导方法. 仿真结果验证了本文所提出方法的有效性和优越性.     

基于观测器的受扰非线性系统近似最优跟踪控制

研究一类受扰非线性系统的最优输出跟踪控制问题.给出了有限时域最优输出跟踪控制律的近似设计算法.首先将求解受扰非线性系统最优跟踪控制问题转换为求解状态向量与伴随向量耦合的非线性两点边值问题,然后利用逐次逼近方法构造序列将其转化为求解两个解耦的线性微分方程序列问题.通过迭代求解伴随向量的序列,可得到由解析的线性前馈-反馈控制部分和伴随向量的极限形式的非线性补偿部分组成的最优输出跟踪控制律.利用参考输入降维观测器和扰动降维观测器,解决了前馈控制的物理可实现问题.最后仿真结果表明了该方法的有效性.     

一类非线性严格反馈系统基于干扰观测器的抗干扰控制

针对一类带有干扰的非线性严格反馈系统, 研究其抗干扰控制问题. 系统干扰满足不匹配条件, 代表一类部分信息已知的干扰. 通过设计非线性干扰观测器, 提出基于非线性干扰观测器和back-stepping 的抗干扰控制方法来补偿干扰, 该方法可以保证闭环系统所有信号是半全局最终一致有界的. 最后, 通过与现有方法的对比验证了所提出方法的正确性和有效性.

     

带线性输出的一般非线性系统的观测器设计

一般非线性系统的观测器设计一直是控制理论研究的重点.本文针对一类带线性输出的一般非线性系统的观测器设计问题,通过微分中值定理,给出了观测器的一般形式.然后利用构造“观测器Lyapunov函数”,提出了一种较为宽松的一般非线性系统观测器设计方法,并证明其渐进稳定性.针对两个典型的一般非线性系统和双线性系统的分析说明了所给算法是可行的.最后,通过对一个单摆系统的观测器构造方法可以看出该算法是简单的且是易于实现的.     

自适应比例–积分H2滑模观测器设计

传统的龙伯格观测器的观测精度极易受到未知外部扰动的影响.为了解决这个问题,本文设计了一种基于径向基神经网络的自适应比例–积分H₂滑模观测器,实现了参数不确定性和外部扰动下非线性系统的鲁棒确切估计.首先,利用径向基神经网络自适应逼近系统模型的复杂非线性项;其次,设计基于误差的线性滑模面,将比例–积分滑模项注入观测器中,使得滑模动态在有限时间内收敛于滑模面,实现对外部扰动和系统模型非线性的完全补偿;最后,基于H₂次优控制和区域极点配置,提出观测器参数自整定方法.通过对单连杆机器人的仿真结果表明,该方法能够保证非线性系统具有较好的鲁棒性和自适应性.     

一类离散非线性不确定互联系统的模糊分散控制

利用模糊控制方法研究一类离散非线性互联系统的分散控制问题.首先采用模糊(T-S)模型对离散非线性不确定互联系统进行模糊建模,应用并行分布补偿算法(PDC)给出状态反馈分散模糊控制方案,并基于李亚普诺夫函数方法证明了闭环系统的稳定性.然后当系统的状态不完全可测时,设计模糊分散观测器来估计各子系统的状态,从而给出基于观测器的状态反馈分散模糊控制设计的方法.因为该分散模糊控制设计问题是以线性矩阵不等式的形式给出,所以很容易用凸优化方法求解.仿真结果验证了所提出控制方法的有效性.     

一类非线性奇异系统的观测器设计

讨论了一类局部可观测的非线性奇异系统,首先基于非线性坐标变换进行完全线性 化,然后再用类似Luenberger方法进行降阶观测器设计.仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于非线性干扰观测器的翼伞鲁棒反步跟踪控制

针对干扰条件下的无人翼伞飞行器路径跟踪控制问题,提出一种基于非线性干扰观测器的反馈增益鲁棒反步控制方法.采用二阶跟踪-微分器设计干扰观测器对系统复合干扰进行估计和补偿,设计了反馈增益反步跟踪控制律,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式.根据Lyapunov理论设计鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.仿真实验结果验证了所提出方法的有效性.     

变速风力发电机故障观测器的设计和应用

针对模型包含未知非线性函数的变速风力发电机故障诊断问题,采用反卷法和最小二乘支持向量机对未知非线性函数进行辨识,将辨识结果作为补偿项加入比例高阶积分观测器中,消除未知非线性项对故障诊断精度的影响,建立了基于最小二乘支持向量机非线性项辩识模型的比例高阶积分故障观测器。李雅普诺夫函数证明该故障观测器的稳定性,仿真实验表明该故障观测器可以准确、快速、有效地诊断变速风力发电机故障。     

采用观测器的双线性系统最优跟踪控制器设计

研究一类参考输入由外系统描述的双线性系统的最优输出跟踪控制问题.利用逐次逼近的方法,首先构造一族非齐次线性两点边值问题序列将原非线性两点边值问题解耦;然后迭代求解伴随向量的序列,得到由状态向量的线性解析函数和以伴随向量的极限形式给出的非线性部分的补偿项组成的最优输出跟踪控制律.通过构造降维观测器重构外系统的状态,解决了最优输出跟踪控制律的物理可实现问题仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种基于滑模—神经网络观测器的故障检测和诊断方法

本文针对一类非线性系统，提出了一种用于故障检测和诊断的滑模观测器方法．其 中，观测器中的滑模项保证了该系统在无故障情况时的鲁棒性，并且系统运行的滑动区域提供了故障检测的条件．当检测出故障之后，观测器中的故障估计部分被启动，利用RBF神经网络估计故障，从而能在线辨识故障的形态．仿真结果验证了该方法的有效性．     

Active disturbance rejection control of nonlinear SISO Lagrangian systems via endogenous injections and exogenous feedback for trajectory tracking

This article deals with a linear classical approach for the robust output reference trajectory tracking control of nonlinear SISO Lagrangian systems with a controllable (fat) tangent linearization around an operating equilibrium point. An endogenous injections and exogenous feedback (EIEF) approach is proposed, which is naturally equivalent to the generalized proportional integral control method and to a robust classical compensation network. It is shown that the EIEF controller is also equivalent, within a frequency domain setting demanding respect for the separation principle, to the reduced order observer based active disturbance rejection control approach. The proposed linear control approach is robust with respect to total disturbances and, thus, it is efective for the linear control of the nonlinear Lagrangian system. An illustrative nonlinear rotary crane Lagrangian system example, which is non-feedback linearizable, is presented along with digital computer simulations.     

Time‐varying input delay compensation for nonlinear systems with additive disturbance: An output feedback approach

This paper addresses the output feedback tracking control of a class of multiple‐input and multiple‐output nonlinear systems subject to time‐varying input delay and additive bounded disturbances. Based on the backstepping design approach, an output feedback robust controller is proposed by integrating an extended state observer and a novel robust controller, which uses a desired trajectory‐based feedforward term to achieve an improved model compensation and a robust delay compensation feedback term based on the finite integral of the past control values to compensate for the time‐varying input delay. The extended state observer can simultaneously estimate the unmeasurable system states and the additive disturbances only with the output measurement and delayed control input. The proposed controller theoretically guarantees prescribed transient performance and steady‐state tracking accuracy in spite of the presence of time‐varying input delay and additive bounded disturbances based on Lyapunov stability analysis by using a Lyapunov‐Krasovskii functional. A specific study on a 2‐link robot manipulator is performed; based on the system model and the proposed design procedure, a suitable controller is developed, and comparative simulation results are obtained to demonstrate the effectiveness of the developed control scheme.     

Calibration-free robotic eye-hand coordination based on an auto disturbance-rejection controller

This paper addresses the calibration-free robotic eye-hand coordination in a way other than the conventional image Jacobian matrix approach that has been studied extensively in literature. A nonlinear mapping rather than the linear mapping used in the image Jacobian matrix between the image space and the robotic control space is proposed. This mapping is regarded as the system's unmodeled dynamics expressed in system state equations. An extended state observer is designed first to estimate the unmodeled dynamics as well as the external disturbance of the system. With the estimation results as the compensation, a system controller is designed based on the nonlinear state-error feedback control strategy. Convergence of the extended state observer as well as the overall controller for a typical eye-hand coordination system is proved. Compared with the conventional calibration-free robotic eye-hand coordination with a Jacobian matrix, the proposed controller is independent of specific tasks and system configurations. Thus, a general design procedure is proposed for the calibration-free robotic eye-hand coordination. Simulation and experiment results demonstrate the satisfactory performance and effectiveness of the proposed approach.