移动机器人全局轨迹跟踪的自适应滑模控制

讨论了两驱动后轮角速度为控制输入的移动机器人轨迹跟踪问题，针对含有未知参数的非完整移动机器人运动学模型．基于反演（backstepping）控制算法的思想设计了变结构控制的切换函数，并由此构造了具有全局渐近稳定的白适应滑模轨迹跟踪控制器。该方法设计过程简单并具有直观的稳定性分析，适用于移动机器人的全局轨迹跟踪控制。仿真结果表明了该方法的有效性和正确性。     

参数不确定移动机器人全局轨迹跟踪的自适应滑模控制

通过对一类质心和几何中心不重合情况下移动机器人轨迹跟踪问题的研究,得到了两独立驱动轮角速度为控制输入的机器人运动学模型.对于车轮半径和两驱动轮之间距离参数已知的情况,基于反演控制的思想设计了变结构控制的切换函数,构造了具有全局渐近稳定的滑模轨迹跟踪控制律,并针对这两个参数未知时,通过自适应方法对其进行参数估计,给出了自适应滑模轨迹跟踪控制律的设计方法.该方法设计过程简单且具有直观的稳定性分析,适用于移动机器人的全局轨迹跟踪控制.仿真算例验证了所提控制律的有效性和正确性.     

车式移动机器人轨迹跟踪控制方法

针对车式移动机器人轨迹跟踪这一典型控制任务,本文提出一种滑模轨迹跟踪控制方法.该方法采用PI型滑模面设计等效控制律,利用变速函数代替符号函数获得切换控制率,并运用Lyapunov理论证明系统的稳定性.仿真结果表明该方法不但能使机器人有效跟踪任意参考轨迹,而且能减小在控制中的抖振现象,即使在外界干扰影响的情况下,也具有良好的控制品质.     

移动机器人轨迹跟踪的模糊PID-P型迭代学习控制

本文针对移动机器人轨迹跟踪控制问题的研究,提出了一种基于移动机器人运动模型的模糊开闭环PID-P型非线性离散迭代学习控制方法,给出了PID-P型迭代学习的收敛条件及其证明过程,并采用模糊控制的原理整定PID三个学习增益矩阵的参数.该控制方法提高了移动机器人对特定轨迹的重复跟踪能力,具有算法实现简单的特点.实验仿真结果表明,采用模糊开闭环PID-P型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是可行有效的.     

基于Backstepping的移动机器人轨迹跟踪控制

对于由运动学模型描述的二自由度轮式移动机器人的轨迹跟踪问题进行讨论。采用积分Backstepping思想,通过构造一种简单的中间虚拟反馈变量同时结合Lyapunov直接法设计出时变反馈控制律,并且证明其控制效果能够达到全局渐近稳定。仿真结果验证了该控制律的正确性和有效性。     

机械臂自适应非奇异快速终端滑模控制

针对刚性机械臂有限时间鲁棒控制问题,提出了一种新的自适应非奇异快速终端滑模控制方法.该方法将非奇异快速终端滑模控制与自适应律相结合,使用非奇异快速终端滑模面加快机械臂轨迹跟踪误差的收敛速度,解决了终端滑模中的奇异问题;通过双曲正切函数代替符号函数减小控制输入的抖振;利用自适应律对未知的外部扰动和系统的不确定性进行估计,...     

基于滑模自适应迭代学习的四旋翼无人机轨迹跟踪

针对四旋翼无人机轨迹跟踪问题,在考虑外部扰动的情况下,提出一种滑模自适应迭代学习的控制算法。所设计的控制器由两部分组成：第一部分是滑模子控制器,作为四旋翼无人机系统的反馈控制器;第二部分是迭代学习子控制器,作为无人机系统的前馈控制器。在迭代学习过程中,迭代学习子控制器的增益可以根据轨迹跟踪误差自适应改变,能够提高四旋翼无人机的轨迹跟踪效果。最后通过软件仿真对所提出的四旋翼无人机轨迹跟踪算法的有效性进行验证。     

轮式机器人滑模轨迹跟踪控制器设计

轮式机器人是一个典型的非完整性系统。由于非线性和非完整特性,很难为移动机器人系统的轨迹跟踪建立一个合适的模型。介绍了一种轮式机器人滑模轨迹跟踪控制方法。滑模控制是一个鲁棒的控制方法,能渐近的按一条所期望的轨迹稳定移动机器人。以之为基础,描述了轮式机器人的动力学模型并在二维坐标下建立了运动学方程,根据运动学方程设计滑模控制器,该控制器使得机器人的位置误差收敛到零。     

电液伺服系统的自适应滑模跟踪控制研究

针对电液伺服系统的跟踪控制问题,在系统模型不确定性参数的界未知的情况下,提出一种自适应滑模控制方案。该方案的主要思想是用滑模方法抑制系统中的外干扰力扰动,对系统不确定性参数进行自适应估计,用估计值来补偿不确定性参数的变化。对于系统全局稳定性,采用李雅普诺夫稳定性理论给出了严格的证明。仿真结果表明了该方案具有良好的跟踪性能和鲁棒性。     

用于压电陶瓷轨迹跟踪的非奇异终端滑模控制

针对压电陶瓷在实现微纳运动中普遍存在的不确定非线性因素,提出了一种新型的非线性鲁棒控制器。该控制器利用非奇异终端滑模控制实现了控制器的鲁棒性,采用时延估计技术实现了对未知项的实时补偿和无模型控制,有利于工程应用,并用鲁棒精密微分器实现对全状态的估计。运用Lyapunov稳定性理论证明了系统的闭环稳定性。半物理仿真实验表明,该控制器能够控制压电陶瓷实现亚微米精度的运动控制。理论分析和实践证明,提出的控制策略具有无模型、高精度和鲁棒性强的控制效果,工程应用性强,能有效应用于压电陶瓷驱动的微纳操作系统中。     

基于离散滑模控制的四旋翼飞行器轨迹跟踪

针对离散时间域的四旋翼飞行器的大角度轨迹跟踪问题进行研究.首先,采用牛顿-欧拉法建立了基于三维旋转群SO(3)的动力学模型,并采用前向欧拉法将其转换为离散模型.接着,提出了基于内外环的控制结构,并将离散滑模变结构控制应用于内外环控制器的设计,通过李雅普诺夫函数证明了所设计控制器的稳定性.最后,通过Matlab/Simu...     

基于T-S模糊模型的机器人轨迹跟踪控制

为了解决机器人跟踪控制的建模误差和扰动所引起的不稳定问题,设计一种基于T-S模糊模型的滑模控制器。首先对机器人动力学方程进行扇区非线性处理,建立T-S模糊模型,然后设计出保证机器人系统渐近稳定的滑模控制器。对二连杆机器人进行给定轨迹实验时,系统具有良好的轨迹跟踪性能,系统误差很快收敛到零。实验结果表明该方法对非线性系统具有较强的鲁棒稳定性,验证了该方法的有效性。     

导弹电液伺服机构的自适应模糊滑模跟踪控制

针对导弹电液伺服机构的跟踪控制问题,提出了一种自适应模糊滑模的设计方案.使用具有参数在线调节的自适应模糊控制,逼近滑模控制中的等效控制部分,并确定非线性控制项以保证系统的稳定性.根据滑模控制原理给出四条模糊规则,以平滑不连续控制,达到削弱抖振的目的.仿真结果表明了该方案的有效性.     

飞行速度可调导弹的自适应滑模制导律

为获得更好的制导性能,利用一类采用流量可调发动机的导弹所增加的飞行速度控制自由度,提出一种修正比例导引+飞行速度控制的双重控制自适应滑模制导律。修正比例导引并以弹道末端过载需求为零进行修正设计,在对其瞬时脱靶量分析的基础上,选取视线角速度和飞行速度控制量等作为滑模面,并进一步采用自适应滑模控制方法,推导了减少脱靶量的速度控制制导律。仿真结果表明,相比于比例导引和采用速度保持的修正比例导引,所设计的自适应滑模制导律的脱靶量更小,弹道更平滑,过载需求也更小,实现了导弹飞行速度的主动控制。     

机械臂变指数趋近律滑模控制律设计

针对机械臂滑模控制中存在抖振的问题,采用改进趋近律的思想来设计滑模控制律,以达到有效抑制抖振的目的。在对滑模控制的特点和常用的指数趋近律进行分析的基础上,提出了一种变指数趋近律,并对其趋近性能进行了分析;结合机械臂动力学模型和改进的趋近律设计了相应的滑模控制策略,对其控制效果进行了验证。仿真结果表明,该控制策略不仅有效地抑制了系统的抖振,而且保证了机械臂系统对期望轨迹的快速跟踪性,进而提高了机械臂的工作性能。     

随动模拟加载系统的自适应神经滑模控制

针对炮控系统随动模拟加载系统存在的摩擦、间隙、耦合等复杂非线性和参数时变等不确定性特征,提出了一种自适应神经滑模控制策略。对于系统中存在参数时变等不确定性,利用RBF神经网络自适应逼近不确定部分;另外,利用RBF神经网络动态调节切换函数的切换增益,改善系统的动态品质。采用Lyapunov理论推导出自适应律,在线估计神经网络权值和未知函数,并证明了系统稳定性。仿真表明,该控制策略能够较好地抑制干扰力矩,响应快,保证了系统静、动态的加载控制精度和鲁棒性。     

四旋翼飞行器有限时间轨迹跟踪控制研究

为了解决四旋翼飞行器轨迹跟踪中状态量收敛速度慢、易发散等问题,提出了一种双环混合有限时间控制策略.根据Newton-Euler方程推导出四旋翼的动力学模型,再根据时间尺度原理将其分为内外两个控制环.外环采用有限时间控制策略来加快三轴位置量与偏航角的收敛速度;内环采用快速非奇异终端滑模控制技术来实现姿态角的快速收敛.搭建了四旋翼的虚拟样机,在三维仿真环境下模拟其轨迹跟踪控制效果.由仿真结果可知:与其他两种常见的控制器相比,所设计的控制器的控制精度、鲁棒性以及跟踪效果均最好,并且能较好地满足四旋翼轨迹跟踪控制的需求.     

指数趋近律单向辅助面滑模控制

结合指数趋近律,对一种新型单向辅助面滑模控制方法进行了讨论。首先根据给定的非线性系统方程设计切换面,并在状态约束条件下设计单向辅助面;之后依据单向辅助面滑模控制器设计方法,设计基于指数趋近律的单向辅助面滑模控制器,且指出系统状态在有限时间内收敛到切换面上,并给出收敛时间计算式;最后通过实例仿真验证,基于指数趋近律的单向辅助面滑模控制器不仅能有效抑制系统中的抖振,而且收敛速度快于普通单向辅助面滑模控制方法。     

基于拉盖尔函数的AUV自适应预测轨迹跟踪

针对复杂水文环境下无人自治水下机器人(AUV)轨迹跟踪实时性较慢、精度较低的问题,设计了一种基于拉盖尔函数的自适应预测轨迹跟踪控制方法。首先,基于预测控制将轨迹跟踪问题转化为二次规划设计;其次,为解决AUV轨迹变化以及外部干扰所造成的控制量突变,融合递推最小二乘法设计了自适应预测控制器;接着,采用拉盖尔函数重构控制器,以解决运算量过大导致的系统响应速度变慢的问题;最后,仿真证明了该方法能够提升系统的响应速度、抗干扰性和鲁棒性。