基于滑模方法的桥式吊车系统的抗摆控制

针对桥式吊车这类欠驱动系统，提出一种基于滑模控制的抗摆方法．该方法将系统状态分成两组。构造出一种双层滑动平面．结合桥式吊车系统数学模型的特点。求取了总的滑模控制量并进一步设计了控制器的参数．采用Lyapunov方法，从理论上证明了各级滑动平面的稳定性．仿真结果验证了该方法对于桥武吊车系统抗摆控制的有效性．     

桥式吊车系统的分级滑模控制方法

该文针对桥式吊车这一类欠驱动系统提出了一种分级滑模控制方法.该方法将系统状态分成两组,分别构造第一级滑动平面,并求取各个子滑动平面上的等效控制量.然后再构造第二级滑动平面,采用Lyapunov稳定定理获得最终的控制量.该控制量包含各子滑动平面的等效控制分量,因此能够保证系统状态沿着各个子滑动平面滑动.该文从理论上证明了各级滑动平面的渐近稳定性,并且通过仿真验证了该结果.     

TORA系统基于自调节滑模干扰补偿器的解耦滑模控制

针对欠驱动TORA系统,提出一种基于自调节滑模干扰补偿器的解耦滑模控制方法。所提出的控制方法无需系统不确定性上界的先验信息,对于系统不确定性具有良好的适应性。该控制方法包括设计一种自调节滑模干扰补偿器和一种新型的双幂次趋近律,所设计的自调节滑模干扰补偿器能够利用切换增益自适应算法准确逼近上界未知的系统不确定性,所提出的新型双幂次趋近律能够保证系统状态的快速趋近并抑制控制器的高频抖动。采用Lyapunov稳定性理论证明闭环控制系统的稳定性,并通过数值仿真实验验证所提出的控制方法的有效性。     

基于稳定性分析的一类欠驱动系统的滑模控制器设计

从稳定分析的角度提出了一种欠驱动系统的新型滑模控制方法．该方法将各个子系统的一个变量进行组合定义成一个中间变量，然后从这个中间变量出发构造滑模函数，通过求取总的控制量保证中间变量在有限时间内收敛到平衡点；进一步利用LaSalle不变性原理证明该收敛域内只有一个平衡点且是渐近稳定的．仿真实验进一步验证了该结论．     

欠驱动惯性轮摆系统全局滑模控制

针对欠驱动惯性轮摆的镇定控制问题,本文提出了一种新型的滑模鲁棒控制策略,可在系统受到不确定性与外界干扰影响的情况下,实现全局渐近镇定控制.区别于现有方法,本文方法无需切换,且能将无驱动的摆杆摇起至竖直向上位置的同时,确保惯性轮回到初始位置.具体而言,首先对惯性轮摆系统的非线性模型进行非奇异坐标变换,将其变为类积分器形式.随后,根据转换后系统的形式,构造了一种新型的滑模面;经严格分析知,当系统状态处于该滑模面上时,它们将渐近收敛于平衡点.在此基础之上,设计了滑模控制律以确保系统状态始终处于该滑模面上,以实现镇定控制.最后,通过仿真验证了所提控制方法的有效性与鲁棒性,并与现有方法进行了对比.     

机器人的低通滤波滑模控制

滑模控制响应快,对系统参数和外部扰动呈不变性,可保证系统的渐进稳定性,但其缺点是控制存在很强的抖动。在一般滑模控制的基础上引入低通滤波器（LPF）,则保证了轨迹跟踪误差的快速收敛,同时使系统具有很强的鲁棒性。通过对两连杆机械手的仿真研究,表明在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方案既能达到高精度快速跟踪的目的,又能消除滑模控制的抖动问题。     

Pendubot的一种分层滑模控制方法

针对Pendubot这类二阶欠驱动系统提出了一种分层滑模控制方法.该方法将系统状态分成两个子系统,分别构造滑动平面,采用Lyapunov方法求取总控制量,该控制量可以实现Pendubot的摆起控制,当系统接近平衡位置附近时,双层滑模控制器退化成单层控制器,这样又保证了Pendubot能够稳定在最终的平衡位置上.从理论上证明了各层滑动平面的渐近稳定性,并且通过仿真实验验证了该方法的有效性以及该控制器对各类扰动的自适应性.     

点接触式两足步行机器人直立姿态稳定控制

针对点接触式两足步行机器人提出了一种直立姿态稳定控制策略。建立了机器人动力学模型,对机器人直立姿态的稳定性和可控性进行分析;并基于T-S模型建模,构造机器人全局模糊模型,基于LQR最优控制理论,设计全局渐近稳定的模糊控制器对机器人直立姿态进行稳定控制。仿真结果表明,该算法具有较宽的稳定范围,可以使机器人在上电以后和从行走切换到站立状态时迅速恢复直立姿态,保持稳定。     

一类非确定欠驱动系统的串级模糊滑模控制

本文针对一类含有非确定项的欠驱动系统提出了一种串级模糊滑模控制方法.该方法先选取状态变量中两个相关联的系统状态构造第一级滑动平面,然后将第一级滑模函数作为一个广义状态,与剩下系统状态中的一个状态构造第二级滑动平面,直到所有的系统状态都包含在内构造最后一级滑动平面.同时考虑到系统模型中存在的不确定项,利用模糊逻辑的逼近功能进行估计,文中采用Lyapunov方法求取了控制器的控制律以及模糊逼近的有关参数的自适应律.该串级模糊滑模控制器能够保证各级滑动平面的稳定性,并且在仿真实验中得到了验证.     

有界控制下单向收敛滑模控制

提出一种控制有界情况下状态单向收敛的滑模控制方法.对于二阶系统,单向收敛是指初始状态与状态到达滑动模态的位置位于相平面同一象限的过程.通过分析到达阶段的动态特性,揭示了状态非单向收敛的原因,并提出了一种单向收敛条件,给出了系统状态单向收敛的区域.将所提出的方法应用于具有单向收敛要求的交会对接控制系统,结果验证了所提出方法的有效性.     

一类非线性仿射系统的滑模降阶控制器设计

针对一类非线性仿射系统的控制器设计问题,基于滑模变结构控制理论,提出一种新的控制器设计方法:滑模降阶方法.首先反复运用变结构控制理论对一类n阶的仿射非线性系统构造n-1个微分同胚变换函数和n-1个滑动流形,将初始系统降至一阶系统,并给出了变结构控制律;然后利用当前级与上一级控制输入的映射关系进行n-1次反推运算,即可得到初始系统的控制输入;最后通过仿真算例表明了所提出方法的有效性和可行性.     

非完整移动机器人编队的滑模控制

提出了一个非线性滑模控制器,协调一组非完整移动机器人以取得合乎要求的编队．考虑了两个机器人组成的领航者—跟随者机器人模型,通过滑模控制使它们沿预定的轨迹运动并保持预定的相对距离、方位角及运动方向．运用传统的李亚普诺夫理论研究了闭环系统的稳定性．在合理的假设下,从理论上证明了存在有界干扰情形下机器人编队的渐近稳定性,即所设计的滑模控制器使得相对距离误差、方位角误差及运动方向误差渐近稳定．最后,给出了两台机器人情形的数值仿真例子来验证该方法的有效性．     

High-speed Nonsingular Terminal Switched Sliding Mode Control of Robot Manipulators

This paper proposes a high-speed nonsingular terminal switched sliding mode control (HNT-SSMC) strategy for robot manipulators. The proposed approach enhances the control system performance by switching among appropriate sliding mode controllers according to different control demands in different regions of the state space. It is shown that the highspeed nonsingular terminal switched sliding mode (HNT-SSM) which is the representation of different control demands and enforced by the HNT-SSMC has the property of global highspeed convergence compared with the nonsingular fast terminal sliding mode (NFTSM), and provides the global non-singularity. The simulation study of an application example is carried out to validate the effectiveness of the proposed strategy.      

机器人系统终端滑模重复学习轨迹跟踪控制

针对非线性机器人系统的轨迹跟踪问题, 提出一种终端滑模重复学习混合控制方案. 该方案综合了重复学习控制和终端滑模技术的特性, 能够有效跟踪周期性参考信号, 抑制周期性和非周期性动态的干扰, 具有较强的鲁棒性和良好的轨迹跟踪性能, 且算法的实现不需要完全已知系统模型信息. 应用Lyapunov 稳定性理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性. 三自由度机器人系统数值仿真结果验证了所提出的终端滑模重复学习控制的有效性.

     

基于径向基函数神经网络的机器人滑模控制

尽管滑模控制响应快,对系统参数和外部扰动呈不变性,但在保证系统的渐进稳定性上却存在很强的抖动缺点.因此,在一般滑模控制的基础上,引入了径向基函数神经网络(RBFNN).利用滑模控制的特点设定目标函数,将切换函数作为RBFNN的输入,滑模控制量作为其输出.利用RBF神经网络的在线学习功能,消除了控制的抖动,同时使系统具有很强的鲁棒性.对两连杆机械手进行了仿真研究,其结果表明,在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方案既能达到高精度快速跟踪的目的,又能消除滑模控制的抖动问题.     

复杂干扰下的管沟机器人内外环滑模自抗扰控制

管沟机器人是一种运行在排水管道,公路排水渠的欠驱动差分移动机器人,针对管沟机器人在实际环境中受到的复杂环境干扰,为了使管沟机器人具有更好的运动控制性能,提出了一种内外环的滑模自抗扰控制方法。首先对管沟受到的复杂环境干扰进行分析,将管沟机器人受到的复杂环境干扰解耦成横向和纵向干扰,建立出在干扰情况下的运动学模型。依据理想运动学模型建立出外环的滑模控制器,得出理想控制律,依据干扰运动学模型建立扩张状态观测器,观测出环境干扰数值,从而建立内环的滑模控制器,利用观测值修正外环的理想控制律。同时利用Lyapunov稳定性原理对系统进行分析,最后搭建了Matlab的Simulink模型进行仿真验证,最终证明了所提出的方法具有较强的鲁棒性和运动控制性能。     

机械手轨迹控制在自适应滑动模下的微机实现

本文针对具有两个回转关节的机械手,实现了自适应滑动模控制方法,试验结果证实了系统的良好跟踪性能和鲁棒性能。     

空间三关节机器人模糊积分滑模控制

研究提高关节机器人轨迹跟踪控制的性能,由于关节机器人运动中产生振动,影响系统的稳定性能。为解决上述问题,提出了一种反馈线性化的自适应模糊积分滑模控制方法。在上述方法的基础上,对机器人非线性动力学模型反馈线性化。为了进一步提高滑模控制的精度,设计了一种积分滑模面的滑模控制器,可以减弱积分滑模控制的抖振。通过设计一个模糊控制器,根据积分滑模面的大小自适应地调节积分滑模控制的切换部分,达到削弱抖振的目的。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明,改进方法有效地提高了关节机器人跟踪控制性能。     

基于神经网络的机器人二阶滑模控制

本文提出了一种基于神经网络与二阶滑模控制融合的控制策略用于非线性机器人控制,设计了一种新颖简易的二阶滑模控制方法,有效地避免了常规变结构控制的抖震问题,并采用神经网络辨识未知的机器人的非线性模型,通过Lyapunov直接法设计网络的权值更新率,确保了系统闭环全局渐近稳定性。最后,通过仿真验证了算法的有效性。