参数不确定机器人分散鲁棒跟踪控制

提出了一种新的参数不确定机器人分散控制器设计方法．首先将关节子系统的动力学模型分解为人工标称模型和非线性时变不确定模型两部分；然后分别设计相应的标称控制器和鲁棒补偿器．标称控制器使得标称闭环系统具有理想的跟踪性能；鲁棒补偿器可以抑制参数不确定和关节间非线性耦合等因素的影响，实现鲁棒跟踪．所设计的控制器只需要局部关节的位置反馈，具有易于实现和可在线调整的优点．仿真结果说明了该方法的有效性．     

基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统设计

为了保证机器人能够在保持稳定的情况下,按照规划轨迹执行工作任务,从硬件和软件两个方面,设计了基于Sigmoid函数的机器人鲁棒滑模跟踪控制系统。装设机器人传感器与状态观测器,改装机器人鲁棒滑模跟踪控制器,完成系统硬件设计;综合机器人结构、运动机理和动力机制3个方面,构建机器人数学模型;根据状态数据采集结果与规划轨迹之间的偏差,计算机器人跟踪控制量;依据滑模运动与切换方程,利用Sigmoid函数生成机器人鲁棒滑模控制律,将生成控制指令作用在机器人执行元件上,实现系统的鲁棒滑模跟踪控制功能;在系统测试与分析中,所设计控制系统的平均位置跟踪控制误差为0.93 mm,与设定轨迹目标基本重合,机器人姿态角跟踪控制误差为0.06 mm,具有较好的鲁棒滑模跟踪控制效果,能够有效提高机器人鲁棒滑模跟踪控制精度。     

一类互联机器人系统的鲁棒分散跟踪控制

研究互联机器人系统在受到模型不确定性和外部干扰情况下的鲁棒轨迹跟踪问题.针对系统中存在的不确定动力学问题,在不确定项的连续界函数已知的情况下,基于Lyapunov设计方法提出一种鲁棒分散控制器的设计方法,实现互联机器人系统位置和速度的渐近跟踪.仿真算例表明了该方法的有效性.     

基于FBFN 的鲁棒仿生学习系统设计及在运动平衡控制中的应用

针对两轮直立式机器人的运动平衡控制问题,结合OCPA 仿生学习系统,基于模糊基函数,设计了一 种鲁棒仿生学习控制方案．它不需要动力学系统的先验知识,也不需要离线的学习阶段．鲁棒仿生学习控制器主要 包括仿生学习单元、增益控制单元和鲁棒自适应单元3 部分．仿生学习单元由模糊基函数网络（FBFN）实现,FBFN 不仅执行操作行为产生功能,逼近动力学系统的非线性部分,同时也执行操作行为评价功能,并利用性能测量机制 提供的误差测量信号,产生取向值信息,对操作行为产生网络进行调整．增益控制单元的作用是确保系统的稳定性 和性能,鲁棒自适应单元的作用是消除FBFN 的逼近误差及外部干扰．此外,由于FBFN 的参数是基于李亚普诺夫 稳定性理论在线调整的,因此进一步确保了系统的稳定性和学习的快速性．理论上证明了鲁棒仿生学习控制器的稳 定性,仿真实验结果验证了其可行性和有效性．     

时变不定机器人控制系统的鲁棒镇定

本文讨论了含有时变参量或扰动的机器人系统的鲁棒稳定问题，给出了该类不确定的机器人系统可鲁棒稳定化的充分条件，并且构造了一个静态可稳化鲁棒控制器。     

基于鲁棒右互质分解的直流伺服系统精确跟踪控制

对含有不确定性的直流伺服控制系统,通过应用鲁棒右互质分解方法,设计了一种基于鲁棒右互质分解的精确跟踪控制系统;通常情况下,直流伺服系统中存在诸如非线性特性及参数辨识引起的模型误差和外界扰动,在设计的控制系统中,未知模型误差和外界扰动对系统性能的影响都被看作直流伺服系统的不确定性;在考虑到这些不确定性情况下,设计了一种基于鲁棒右互质分解理论的精确跟踪控制;首先在考虑未知的不确定模型影响系统性能指标的情况下,设计了一种基于演算子理论的反馈控制结构,此结构可以消除不确定模型的影响,在此基础上,设计了基于鲁棒右互质分解的鲁棒精确跟踪控制系统,得出精确跟踪条件;仿真结果表明使用提出的方法可以有效地消除不确定性,使得伺服系统具有很强的鲁棒性和精确跟踪能力。     

不确定性系统的非因果鲁棒学习控制

针对不确定性系统提出一种非因果鲁棒学习控制方法。该学习控制律的非因果学习部分通过标称系统的优化指标得到,鲁棒部分通过设计鲁棒加权来实现。首先,不考虑鲁棒部分的具体形式,推导出标称系统描述的学习控制律的鲁棒收敛性条件;然后,设计与系统不确定性相关的鲁棒加权,由鲁棒收敛性条件得到鲁棒加权的设计原则;最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性,并分析了不同形式不确定性系统鲁棒设计的保守性。     

带有非线性不确定参数的线性系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定问题

研究带有非线性不确定参数的线性系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定问题。讨论一种有很强实际应用背景并允许带有二次不确定参数的模型,研究该系统的鲁棒稳定性和鲁棒镇定问题。以ＬＭＩ的形式给出了判据,并举例证明了该方法的优越性。     

微手系统的鲁棒无源跟踪控制

近年来, 微手系统作为机器人技术的一个热门研究领域, 受到了越来越多的关注. 由于微手系统是复杂且具有非线性的, 因此在实际应用当中很难达到精确跟踪的性能. 为了解决微手系统的精准控制问题, 本文讨论了微手系统的鲁棒无源跟踪控制. 首先, 运用基于演算子理论的鲁棒右互质分解方法, 建立了微手系统的动态模型. 然后, 通过结合无源补偿算子, 设计了无源鲁棒控制器, 保证了系统的鲁棒稳定性和无源性. 进而提出了基于双Bezout恒等式的鲁棒跟踪控制方案, 使整个非线性系统具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能. 最后, 通过仿真进一步验证了所提出方法的有效性     

一种多变量系统鲁棒设计方法

本文介绍一种多变量系统鲁棒设计方法.该方法是基于"鲁棒对角优势保证鲁棒稳定"这 个一般性结论,其核心是多模型加权准优势化算法,该算法设计的鲁棒预补偿器,使系统为鲁 棒对角优势.用该设计方法对一大型工业加热炉进行鲁棒系统设计,结果令人满意.     

ROBUST ADAPTIVE CONTROL FOR STRICT‐FEEDBACK NONLINEAR SYSTEMS

In this paper, we propose a robust adaptive tracking control based on the backstepping strategy for strict‐feedback nonlinear systems with nonparametric uncertain nonlinearities. It is shown that one can design a stable adaptive control system provided that the uncertain nonlinearities can be decomposed by unknown bounded nonlinear functions and known nonlinear functions. The proposed method can deal with uncertain nonlinearities that appear at the control input term too. It is also shown that suitable choice of design parameters guarantees the convergence of tracking error to any desired bound.     

Robust backstepping output tracking control for SISO uncertain nonlinear systems with unknown virtual control coefficients

The output tracking controller design problem is dealt with for a class of nonlinear strict-feedback form systems in the presence of nonlinear uncertainties, external disturbance, unmodelled dynamics and unknown time-varying virtual control coefficients. A new method based on signal compensation is proposed to design a linear time-invariant robust controller, which consists of a nominal controller and a robust compensator. It is shown that the closed-loop control system with a controller designed by the proposed method has robust asymptotical practical tracking property for any bounded initial conditions and robust tracking transient property if all initial states are zero.     

Operator-Based Robust Nonlinear Free Vibration Control of a Flexible Plate With Unknown Input Nonlinearity

In this paper,a robust nonlinear free vibration control design using an operator based robust right coprime factorization approach is considered for a flexible plate with unknown input nonlinearity.With considering the effect of unknown input nonlinearity from the piezoelectric actuator,operator based controllers are designed to guarantee the robust stability of the nonlinear free vibration control system.Simultaneously,for ensuring the desired tracking performance and reducing the effect of unknown input nonlinearity,operator based tracking compensator and estimation structure are given,respectively.Finally,both simulation and experimental results are shown to verify the effectiveness of the proposed control scheme.     

Operator-Based Robust Nonlinear Control for SISO and MIMO Nonlinear Systems With PI Hysteresis

In this paper, operator based robust nonlinear control for single-input single-output (SISO) and multi-input multi-output (MIMO) nonlinear uncertain systems preceded by generalized Prandtl-Ishlinskii (PI) hysteresis is considered respectively. In detail, by using operator based robust right coprime factorization approach, the control system design structures including feedforward and feedback controllers for both SISO and MIMO nonlinear uncertain systems are given, respectively. In which, the controller design includes the information of PI hysteresis and its inverse, and some sufficient conditions for the controllers in both SISO and MIMO systems should be satisfied are also derived respectively. Based on the proposed conditions, influence from hysteresis is rejected, the systems are robustly stable and output tracking performance can be realized. Finally, the effectiveness of the proposed method is confirmed by numerical simulations.      

一类非线性MIMO系统的直接自适应模糊鲁棒控制

针对一类未知的非线性MIMO系统, 本文提出了一种直接自适应模糊鲁棒控制设计方法. 理论分析和仿真实验都已证明, 该方法确保闭环系统全局稳定, 获得H_∞跟踪性能指标, 外部干扰、模糊逻辑逼近误差和输入对输出的交叉耦合可衰减到给定的水平, 系统鲁棒性好.     

Robust consensus tracking for a class of heterogeneous second‐order nonlinear multi‐agent systems

This paper deals with the robust consensus tracking problem for a class of heterogeneous second‐order nonlinear multi‐agent systems with bounded external disturbances. First, a distributed adaptive control law is proposed based on the relative position and velocity information. It is shown that for any connected undirected communication graph, the proposed control law solves the robust consensus tracking problem. Then, by introducing a novel distributed observer and employing backstepping design techniques, a distributed adaptive control law is constructed based only on the relative position information. Compared with the existing results, the proposed adaptive consensus protocols are in a distributed fashion, and the nonlinear functions are not required to satisfy any globally Lipschitz or Lipschitz‐like condition. Numerical examples are given to verify our proposed protocols. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

变结构神经网络自适应鲁棒控制

针对一类不确定非线性系统, 提出一种变结构神经网络自适应鲁棒控制(Variable structure neural network adaptive robust control, VSNNARC)方法. 其中变结构神经网络用于在线辨识系统未知非线性函数, 该网络利用节点激活与催眠技术进行动态调节, 减小网络规模与计算量; 自适应鲁棒控制用于网络权值学习与系统建模误差及外部扰动补偿. 采用Lyapunov稳定性分析法, 给出网络权值自适应律的形式以及鲁棒控制项的设计方法. 该方法不仅能保证系统的稳定性, 也能保证系统具有很好的瞬态性能. 将该方法应用到转台伺服系统的位置跟踪控制中, 实际运行结果表明, 该方法使系统具有很强的鲁棒性及良好的跟踪效果.     

电液伺服系统的多滑模鲁棒自适应控制

针对一类参数与外负载非匹配不确定的非线性高阶系统,提出了一种基于逐步递推方法的多滑模鲁棒自适应控制策略.应用逐步递推的多滑模控制方法简化了高阶系统的控制问题,同时在自适应控制中加入鲁棒控制的方法,以消除不确定性对控制性能的影响.首先利用逐步递推方法与状态反馈精确线性化理论,得出确定系统的多滑模控制器设计方法;然后基于Lyapunov稳定性分析方法,给出不确定系统的参数自适应律,及鲁棒自适应控制器的设计方法.本文把该控制策略应用到电液伺服系统的位置跟踪控制中,仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪效果.     

基于不确定性机器人的跟踪控制策略研究

针对不确定刚体连杆机器人在动力学建模时参数不精确以及未被考虑的干扰因素可能引起的控制系统品质的恶化问题,提出一种轨迹跟踪控制方案。控制器由基于标称模型设计的计算力矩控制器和基于不确定性因素设计的鲁棒跟踪补偿控制器组成,结构比较简单。计算力矩控制器使标称系统跟踪期望轨迹;鲁棒补偿控制器则用于消除参数误差带来的不确定性影响。理论分析和仿真证明了控制方法的有效性。