基于自适应模糊滑模控制的机器人轨迹跟踪算法

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%。     

基于自适应迭代学习的机械手轨迹跟踪控制研究

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。     

永磁同步电机模糊自整定自适应积分反步控制

为提高永磁同步电机伺服系统的动态响应性能,解决内部参数摄动和外部负载扰动对系统影响的问题,提出一种永磁同步电机模糊自整定自适应积分反步控制方法。将dq轴电流误差积分项引入自适应反步控制器控制律中,构成自适应电流误差积分反步控制器,实现对dq轴电流给定的精确跟踪,提高dq轴电流控制系统对内部参数摄动的鲁棒性。在此基础上,设计模糊推理模块,应用于自适应积分反步控制器,系统根据电机转速误差及其变化率自适应在线整定转速反馈增益及自适应增益,进一步提高系统的转速动态响应性能。实验结果验证了该控制方法的有效性和可行性。     

一类非线性系统的自组织模糊神经网络控制

针对一类MIMO不确定非线性有干扰且控制增益符号未知的系统进行跟踪控制的问题,提出了一种在线自组织模糊神经网络的改进算法,用以克服参数选择困难的问题,并基于该算法给出了一种自适应鲁棒控制方法。首先基于主导输入的概念将MIMO系统分解为多个SISO系统构成的系统,然后结合自组织模糊神经网络在线对系统中的未知函数进行逼近,对网络结构和参数实现在线调节,再利用Nussbaum函数来克服控制增益符号未知,并且引入鲁棒项及复合误差的估计来补偿复合误差。最后基于Lyapunov稳定性理论证明了整个闭环系统半全局一致最终有界。理论和仿真结果表明提出方法的有效性。     

一种改进伺服控制系统跟随特性的方法

为了提高伺服控制系统动态跟随误差的精度,在三环伺服控制系统的基础上,提出了一种经典控制和智能控制相结合的方法.利用误差补偿的思想,在位置环上采用按给定输入补偿的复合控制方法进行误差补偿,提高系统动态跟随精度.采用模糊PD参数自整定控制的思想,在位置环上设计了智能模糊控制器,对前向通道PD调节器的参数进行优化.仿真结果表明,与PD控制系统相比较,系统的动态误差精度从10-3提高到10-4,明显地增强了系统的动态跟随特性,并使系统具有较强的鲁棒性.     

基于模糊神经网络的直线超声电机自适应控制

针对直线超声电机很强的非线性和时变特性,提出了模糊神经网络控制。为了更好地将PID控制的经验融入模糊神经网络,对离散型PID表达式的各项进行了划分,将轨迹跟踪误差信号、轨迹跟踪误差信号的变化和轨迹跟踪误差信号的变化率等三项作为模糊神经网络的输入。采用自适应律并结合了反向传播算法和梯度下降法进行学习优化。试验结果表明,所设计的模糊神经网络控制器不仅明显优于PID和自组织神经网络控制器,而且具有很好的抗干扰能力。     

采煤机调高过程的轨迹跟踪模糊PID控制

针对采煤机调高过程在负载扰动时控制效果差、跟踪性能低等问题,提出基于单变量边缘分布算法(UMDA)的参数自整定模糊PID控制模型,将滚筒截割煤岩时的负载特性作为扰动因子,整合到调高机构阀控非对称缸数学模型中,利用连杆机构三角形原理对调高机构进行运动学解析及滚筒动态轨迹修正,建立调高机构参数自整定模糊PID控制模型,模拟不同牵引速度和不同煤岩截割阻抗情况,对采煤机调高过程进行联合仿真,通过两种不同输入信号进行对比验证。结果表明,利用UMDA优化的模糊PID对调高过程进行控制,轨迹跟踪性能优越,误差较低,控制效果受牵引速度和截割阻抗变化的影响较小,控制品质更接近理想情况。     

视轴稳定系统的模糊PID控制器设计

为了实现无人机视轴稳定系统的准确测量与跟踪,设计了经典PID和模糊控制为基础的视轴稳定控制器。在实际工程中PID参数整定过程存在大量不确定性,为了实现PID参数的在线整定,将模糊控制算法与经典PID控制相结合,构造了参数自整定模糊PID控制器,实现了对PID控制器的修正。在MATLAB中的Fuzzy Toolbox和Simulink中,将PID和参数自整定模糊PID进行对比,参数自整定模糊PID控制器在无扰动和10 Hz的正弦扰动的阶跃响应曲线表明,模糊PID相对于模糊控制和PID控制有更短的响应时间和更小的隔离度;在输入为1~10 Hz的系统正弦响应曲线,模糊PID误差最小,控制效果最好。由此可得参数自整定模糊PID在视轴稳定系统中有良好的鲁棒性和控制性能。     

基于模糊自整定PI永磁同步电机矢量系统的研究

为了提高矿用永磁同步电机的抗干扰能力,速度外环采用模糊自整定PI控制器,根据实时检测电机转速的变化,将转速的误差及误差的导数输入到模糊控制器中,在线调整PI控制器中的参数,构成自整定PI控制器,增强系统的鲁棒性和自适应能力。逆变器采用电压空间矢量(SVPWM)来提高永磁同步电机直流侧的电压利用率,来减小定子电流中的谐波畸变率,减小转矩脉动。最后用MATLAB/SIMULINK建立仿真模型,在0.5 s时刻设置负载突变,仿真结果表明:模糊自整定PI永磁同步电机系统矢量控制具有更好的抗干扰能力和跟踪能力。     

多馈入HVDC的模糊自适应协调阻尼控制器设计

提出一种基于广域测量系统的多馈入高压直流（HVDC）模糊自适应协调阻尼控制器。该控制器在传统的单输入单输出控制结构基础上增加了一个模糊逻辑单元,自适应地在线调整系统的移相角。同时,增益K与模糊逻辑单元联调,以保证移相环节参数改变后整个控制通道的增益保持不变。利用Prony辨识算法和极点配置法对该阻尼控制器的固定参数进行了整定,并对整定后的参数进行了协调优化。以中国南方电网2007年网络结构为对象,给出了该模糊自适应协调阻尼控制器的设计过程及仿真结果。结果表明：该阻尼控制器能快速、有效地阻尼区域间振荡,提高交流联络线的传输能力,对不同的网络结构具有鲁棒性,可明显改善多馈入HVDc系统的稳定性。     

基于模糊逻辑的磁悬浮混合悬浮磁极控制方案

电磁永磁混合悬浮是电磁型(EMS)高速磁悬浮列车悬浮系统的发展方向之一,由于系统具有强非线性和慢时变的特点,传统的状态反馈控制在系统参数变化较大时有可能使系统失稳.本文在简要分析系统数学模型的基础上首先给出了传统的状态反馈控制器的设计方法,并在此基础上,提出了一种非线性模糊PD控制器结合线性加速度阻尼环节和线性积分环节的混合控制器.由于模糊控制器的设计过程综合了专家经验,从而使得整个系统更具有鲁棒性,并且动态特性也得到了改善,系统响应速度更快,超调量也更小.试验结果证明了该方案是正确的.     

仿人灵巧手关节的位置/力矩控制

为了使仿人灵巧手完成各种精细作业,提出了一种新的关节位置／力矩控制方法。在自由空间和约束空间中分别采用滑模位置控制和具有前馈的PD力矩控制,在过渡过程中使用系统观测器切换控制模式。这种方法可以使关节在自由空间和约束空间中分别实现良好的轨迹跟踪和力矩跟踪,在过渡过程中实现控制模式的可靠切换和系统的稳定过渡。实验证明了该方法的有效性。     

基于继电自整定的模糊PI永磁同步电机速度控制器

由于常规PI控制器参数整定困难,且对永磁同步电机非线性补偿有限.针对永磁同步电机的特点,提出了基于模糊决策和继电自整定的模糊PI控制方法.先利用分段继电自整定、Z-N公式和修正计算,离线得到不同给定速度和负载转矩下系统的PI参数,再对系统当前给定速度和负载转矩进行模糊化处理,根据模糊规则表推理得到当前PI参数.仿真表明,该方法对系统不同工作状况具有良好的适应性,性能优于单个工作状态整定得到的常规PI控制器.     

机器人轨迹跟踪改进PD控制研究

针对机器人的特征参数在运动过程中随工况变化及外界干扰产生大幅度变化的问题,采用模糊自校正PD控制的基础上引入智能积分环节,设计了一种用于机器人轨迹跟踪的模糊自校正PD控制器.仿真和实验结果表明,该控制方案能实现较高精度的快速轨迹跟踪,同时可消弱或避免PD控制中的振荡现象和稳态误差.系统对参数摄动和外界干扰具有较强的鲁棒性.     

区间二型模糊PI/PD控制器设计与结构分析

针对模糊控制器内部工作机理未知的问题,提出一种区间二型(IT2)模糊PI/PD控制器,并推导了该IT2模糊控制器的解析结构。该模糊控制器采用Mamdani型规则形式,为每个输入变量仅分配两个IT2模糊集合,具有规则数量少、规则不确定性影响小、控制输出平滑等优点。根据IT2模糊控制器的降型特点,将整个输入空间划分为15个分区,进而推导出在每个分区上控制输出的数学表达式,证明出该IT2模糊控制器等效为具有变增益的非线性比例积分(PI)或比例微分(PD)控制器。最后,在仿真和实验中与相对应的一型模糊控制器和传统PI控制器的控制效果进行对比,验证了该IT2模糊PI/PD控制器的有效性。     

电动汽车动力传动系转矩波动抑制研究

针对电动汽车由于传动系低阻尼特性产生的转矩波动问题,在Matlab/Simulink平台上搭建了基于永磁同步电机矢量控制策略的传动系扭振仿真模型,在电机速度环设计出模糊自整定PID控制器和神经网络PID控制器,以提高电机控制器的响应速度和抗干扰能力。仿真结果表明:运用机电耦合的建模方法能够有效揭示电动汽车传动系的动力学特性;通过模糊逻辑方法或者神经网络算法对PID控制器进行参数整定,能够改善由突变负载和突变控制信号引起的传动系转矩波动问题。     

Adaptive tracking control of Euler–Lagrange systems with bounded controls

We solve the simultaneous closed‐loop identification and tracking‐control problems for fully‐actuated Euler–Lagrange systems under input constraints. We use a nonlinear adaptive controller reminiscent of computed‐torque‐type controllers in which linear correction terms are saturated in order to comply with the imposed bounds on the control inputs. Adaptation, reminiscent of gradient methods, is used also with saturation. With respect to related literature, our contribution consists in establishing uniform global asymptotic stability. Therefore, our control scheme ensures robustness with respect to bounded perturbations and uniform convergence of the estimation errors for any initial conditions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

异步电机直接转矩控制模糊DSVM控制策略

针对传统异步电机直接转矩控制系统低速转矩脉动大、电流畸变严重、磁链轨迹内陷以及开关频率不固定等问题,基于离散空间电压矢量调制(DSVM)技术和模糊控制技术,提出了一种改善低速性能的控制策略.利用DSVM技术合成19种电压矢量,使低速区可供选择的电压矢量数目增加,提高了转矩调节器的控制精确度,采用模糊控制器选择电压工作矢量,明显抑制了转矩脉动.仿真结果表明,改进的DSVM控制策略及模糊控制算法的应用,在保证开关频率恒定的前提下,明显克服了低速磁链轨迹内陷、转矩脉动大、电流畸变严重等缺点,有效地改善了直接转矩控制的低速运行性能.     

伺服系统在摩擦条件下的模拟复合正交神经网络控制

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于非线性伺服系统控制中.在带有非线性摩擦力矩的直流电机飞行模拟转台伺服系统中,控制系统是基于PD控制加神经网络前馈控制的并行控制方法,使用神经网络是用来消除非线性摩擦力矩的影响.通过数字复合正交神经网络的连续化算法处理获得了一种模拟复合正交神经网络,并作为前馈控制器.用并行控制与单一的PD控制对带有非线性摩擦力矩的直流电机伺服控制作了仿真研究.仿真结果表明复合控制比单一的PD控制具有实时性好、响应速度快、跟踪精度高,位置与速度跟踪控制获得了满意的效果.该模拟神经控制器能用于不确定对象的控制,为不确定系统控制提供了一种新的途径.