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相似文献
 共查询到16条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
以麦克纳姆(Mecanum)轮型全方位移动平台为研究对象,建立了运动学和动力学模型。针对全方位轮的滑移和平台的重心偏移等非线性和不确定因素对运动的影响,通过多体动力学软件RecurDyn,构建了包含各种影响因素的虚拟样机模型。采用基于等效控制的模糊滑模控制器,通过模糊切换增益减轻了输出抖振。对比模糊滑模控制和PD控制的仿真结果,表明该方法具有良好的轨迹跟踪效果,为实际全方位移动平台的运动控制提供了有效的研究方法。  相似文献   

2.
针对控制参数的不确定性以及存在未知外部扰动情况下移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于光滑非线性饱和函数的自适应模糊滑模轨迹跟踪控制算法。通过建立不确定非线性移动机器人运动控制模型,利用自适应模糊逻辑系统构建自适应模糊滑模控制器。为了增强轨迹跟踪控制算法对随机不确定外部扰动适应能力的同时削弱滑模控制算法中的输入抖振现象,利用有界输入有界输出(BIBO)稳定的方法,通过带有自适应调节算法的模糊系统对滑模控制律中非线性函数项进行自适应逼近,并设计了模糊系统中可调参数的自适应控制律,保证了控制系统的稳定与收敛。实验结果表明,所设计的控制器对系统参数不确定性和外界扰动均具有较强的轨迹跟踪性能和鲁棒性。与传统的滑模控制算法相比,该算法不仅能有效减小输入抖振而且轨迹跟踪控制精度提高了18.89%。  相似文献   

3.
针对无人船受到风浪等不确定性干扰时易出现轨迹跟踪误差大、自适应增益范围小、滑模控制方法的抖振等问题,提出了一种新型自适应超螺旋滑模控制算法。根据无人船结构建立数学模型,引入轨迹参考点将数学模型转换为二阶系统微分方程;设计自适应超螺旋滑模控制器;构造Lyapunov函数,推导满足系统闭环稳定性的自适应增益。在考虑风阻、浪阻的情况下,将本文方法分别与超螺旋滑模控制和传统自适应超螺旋滑模控制这两种方法进行仿真实验对比。结果显示,在仿真实验的30 s中,本文方法的轨迹跟踪平均绝对误差比超螺旋滑模控制和传统自适应超螺旋滑模控制分别减少了0.60 m和0.27 m,仿真结果表明本文方法能够有效提高系统控制性能,抑制抖振,减小轨迹跟踪误差。  相似文献   

4.
大型射电望远镜馈源支撑结构采用六根柔索驱动馈源舱完成大范围高精度扫描跟踪的创新设计方案.针对该柔性结构非线性、大滞后、多变量耦合的特点,提出了一种双模糊控制和干扰观测器相结合的控制算法来实现馈源轨迹跟踪策略.这种新方法通过构造干扰观测器来观测柔性结构的各种干扰,并根据观测到的干扰信息进行补偿以抑制干扰对系统的影响;同时引入带有比例积分校正环节的双模糊控制器来实现馈源舱轨迹跟踪,通过调整因子来优化控制规则.仿真结果表明,该控制算法不仅能满足对轨迹跟踪精度要求,而且具有较强的鲁棒性.  相似文献   

5.
针对移动机器人受到外部不规则扰动时易出现速度和位姿误差跳变的问题,提出了一种基于扰动观测器的动态终端滑模控制方法。结合运动学模型,利用李雅普诺夫法设计虚拟控制器,进一步设计非奇异动态终端滑模轨迹跟踪控制器。为减小外部扰动对系统的影响,设计非线性扰动观测器对控制器进行扰动补偿。最后,将本文所提方法与自适应滑模控制方法进行仿真比较。结果显示,在第15 s扰动发生阶跃变化时,自适应滑模控制方法的线速度和角速度分别发生1.4 m/s和1.24 rad/s的跳变,而本文所提方法速度跳变幅度小于自适应滑模控制方法的1/10。仿真结果表明,本文所提方法可有效地抑制扰动对系统的影响,减小移动机器人速度和位姿误差的跳变幅度。  相似文献   

6.
针对目前市场上运动控制器中使用的电子凸轮功能中很多都只能按照固定的凸轮曲线运动,即运动前事先编好凸轮曲线,在运动中不能动态改变凸轮曲线,除非把当前的运动程序停掉后下载新的凸轮曲线程序问题,本文将EMAC200控制器应用于电子凸轮,实现了固定的凸轮曲线运动和动态改变凸轮曲线运动的功能。  相似文献   

7.
针对具有初始误差的机械手轨迹跟踪控制问题,设计了一种带初态学习的模糊自适应迭代学习控制策略。控制策略中引入了初态学习控制律,放宽了系统初始状态严格重复的限制,利用Lyapunov函数对系统进行收敛性分析,克服了系统全局Lipschitz连续条件的约束,同时设计了模糊控制器对增益以及自适应律参数进行整定,最后将算法应用到机械手控制中,通过与传统自适应迭代学习控制对比,前者收敛速度和精度明显提高,验证了控制策略的有效性。  相似文献   

8.
针对码垛机械臂的轨迹跟踪控制,提出了一种基于数据驱动的非线性终端滑模控制方法.首先,利用牛顿-欧拉法推导出码垛机械臂的动力学模型,进而将模型等效成离散形式;接着,设计非线性终端滑模面来加快关节角的收敛速度,引人等效趋近律来抑制系统的抖振效应;同时,在萤火虫寻优算法的帮助下解决控制器参数整定问题,以便获得最优的控制性能;...  相似文献   

9.
针对无人船模型不确定项和外界环境干扰缺乏自适应能力而使无人船乘坐舒适性降低的问题,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的无人船轨迹跟踪滑模控制算法。LSTM用于补偿无人船模型不确定项和外界环境干扰,从而抑制滑模控制的抖动现象。以一艘游船为基础建立了无人船数学模型,设计滑模轨迹跟踪控制器,同时引入LSTM神经网络对无人船数学模型中的不确定项及外界环境干扰进行控制补偿,并在三种轨迹下进行了MATLAB/Simulink仿真测试。测试结果表明,基于LSTM的滑模控制算法轨迹跟踪精度高于滑模控制算法,轨迹平均绝对误差最高减小62%,LSTM神经网络能显著提高无人船的抗干扰能力。  相似文献   

10.
针对月球车轨迹跟踪问题,研究提出了六轮摇臂-转向架式月球车的基于滑转补偿的轨迹跟踪控制算法。为防止在轨迹跟踪过程中车轮滑转、下陷现象的发生,该控制算法采用新型指数趋近律的滑模控制对月球车车轮的滑转进行补偿;通过分析月球车的运动学模型和月球车的驱动系统辨识建立被控系统的状态空间模型,采用最优控制算法对其在崎岖路面的轨迹进行跟踪控制。最后,在ADAMS与Matlab/SIMULINK联合仿真环境下进行了仿真试验。结果表明,该算法可以在实现轨迹跟踪的基础上,降低月球车在崎岖路面各轮的滑转率差异,从而减少内力消耗,提高车体的通过性能,使月球车在软土环境下运动更加协调。  相似文献   

11.
李二超  李炜 《电气应用》2007,26(7):91-93,97
提出一种利用复合结构终端滑模面作为输入的单输入模糊控制器设计方法,将这种控制方法应用于机器人跟踪控制系统,取得了满意的跟踪效果.模糊控制器中只有唯一的输入,因此,模糊控制规则数比普通模糊控制器大大减少,这样就使得模糊控制器的设计和调节更简单、更方便.同时这种模糊控制器由于具有准滑动模态的性质,体现出较好的鲁棒性,适合于机器人这种高度非线性的复杂控制系统.  相似文献   

12.
针对控制输入饱和受限且带有未知扰动的电机伺服系统,提出一种实现曲线轨迹准确跟踪的鲁棒复合控制方案。该方案引入一个参考信号生成器和一个扩展状态观测器,其中参考信号生成器可根据目标轨迹信号构造出对应的状态量,扩展状态观测器用于对系统的状态量和扰动进行估计,采用反馈与前馈相结合构成最终的控制律。利用Lyapunov理论对闭环系统的稳定性进行了严格分析。在MATLAB中进行了仿真研究,随后在一个DSP控制的永磁直线电机二维伺服平台进行了试验验证。结果表明:所提的控制方案能在轨迹跟踪任务中取得优越的瞬态性能和稳态准确性,而且对目标轨迹和扰动的幅值差异具有较好的鲁棒性。  相似文献   

13.
五轴联动NURBS曲线插补方法的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
具有五轴联动功能的高档数控机床的设计和制造能力代表了现代装备制造业的技术水平,自主开发的五轴联动数控系统需要突破一系列的关键技术。在比较了2种不同的五轴参数插补方式的基础上,提出一种适合五轴联动加工的双非均匀有理B样条(NURBS)曲线数据格式,然后详细给出了保持恒定进给速度的插补算法和实现过程。  相似文献   

14.
伺服系统中存在的非线性摩擦环节,往往会使系统的性能受到影响。针对电机伺服系统,设计了一个复合非线性轨迹跟踪控制器,并通过降阶扩展状态观测器对未测量的速度和未知扰动进行估计。为了消除摩擦力带来的不良影响,在轨迹跟踪控制的基础上,加入了自适应摩擦补偿环节。先通过MATLAB进行了仿真分析,后将该方案应用于直流电机伺服系统进行试验验证。仿真与试验结果表明,该自适应补偿方案能有效抑制摩擦产生的不利影响,实现被控系统对目标轨迹快速准确的跟踪。  相似文献   

15.
崔红  郭庆鼎 《电气传动》2005,35(6):44-47
针对中凸变椭圆活塞直线伺服驱动系统,提出了变增益零相位误差跟踪-滑模控制这一新型控制策略,以提高系统的跟踪性能和抗扰性能.它结合了变增益零相位误差跟踪控制器的理想跟踪特性与滑模控制器的抗扰动能力的优点,并采用扰动观测器对负载扰动进行估计和补偿,从而保证了中凸变椭圆活塞直线伺服驱动系统的快速稳定性.仿真结果表明,采用这种控制策略可以十分有效地减小中凸变椭圆活塞直线伺服驱动系统的跟踪误差.  相似文献   

16.
针对具有不确定参数和强干扰的变速风力发电系统,提出一种积分滑模模糊自适应控制器。该控制策略基于带积分补偿的滑模控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近,同时对其中的切换项也进行模糊自适应逼近,从而有效降低变结构控制固有的抖振现象。利用李亚普诺夫函数证明了控制器的稳定性。采用此控制策略,对变速风力发电系统的风轮转速进行跟踪控制,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。  相似文献   

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