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惠小健 《计算机工程与应用》2021,57(3):261-265
对迭代初值为任意值的工业机器人轨迹跟踪控制系统,提出了一种基于滑模面的非线性迭代学习控制算法,使机器人轨迹能快速、精确跟踪上期望轨迹.基于有限时间收敛原理,构建了关于机器人轨迹跟踪误差的迭代滑模面,在滑模面内,机器人轨迹跟踪误差在预定时间内收敛到零.设计了基于滑模面的迭代学习控制算法,理论证明了随着迭代次数的增加,处于... 相似文献
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为实现非线性系统输出对期望轨迹的有限时间内精确跟踪,提出一种有限时间鲁棒控制算法。通过设计一种无到达过程的时变终端滑模面,在保证有限时间收敛的基础上,消除了传统滑模控制中固有的稳态误差,实现系统输出对期望轨迹的精确跟踪。设计了自适应更新律补偿由参数摄动导致的系统扰动,增强系统对内部未知参数摄动的鲁棒性。对比仿真结果表明:时变终端滑模控制比线性滑模控制的轨迹跟踪时间快41. 5%;线性滑模控制器下的轨迹跟踪稳态误差为0. 005,时变滑模控制器使轨迹跟踪的稳态误差降为0,实现精确跟踪。 相似文献
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提出能够实现期望误差轨迹完全跟踪的迭代学习控制系统设计方法, 旨在放宽常规迭代学习控制方法的初始定位条件, 在每次迭代时允许初值定位在任意位置. 这种方法对于预先给定的期望误差轨迹, 经迭代学习, 使得实际跟踪误差收敛于预定的误差轨迹, 这样, 预设的误差轨迹即最终形成的误差轨迹. 针对常参数、时变参数以及复合参数三种情形, 分别采用类Lyapunov方法设计迭代学习控制系统. 所设计的未含/含限幅作用的参数学习律, 能够使得跟踪误差轨迹在整个作业区间上与预定轨迹完全吻合, 并保证系统中所有信号的有界性. 给出的仿真结果表明所提方法的有效性. 相似文献
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针对一类复杂非线性系统,提出一种新型自适应快速非奇异终端滑模控制(IAFNTSMC)方法,用以解决其在输出时变约束及量化输入情形下的轨迹跟踪问题;利用鲁棒自适应方法处理扰动不确定性,并结合反演策略和终端滑模策略设计控制器;构造一种新型的时变约束障碍Lyapunov函数,用于实现对系统的输出误差进行随时间变化的幅值约束;为提高闭环系统的误差收敛速度,提出一种新型的滑模面构造方案.所提控制方法能够保证闭环系统的输出跟踪误差快速收敛到约束边界内,并确保闭环系统所有信号有界.数值仿真验证了所提方法的有效性. 相似文献
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针对一类具有任意初态的不确定非线性时变系统,应用校正期望轨迹方法把任意初态问题转换为零初始误差的变期望轨迹的迭代学习控制问题,提出了求解校正期望轨迹的过渡轨迹的计算方法.然后,针对变期望轨迹问题提出了一种新的迭代学习控制算法,在算法中引入了期望轨迹的高阶导数来克服期望轨迹的变化,并通过设计稳定的跟踪误差滑动面来处理系统中非线性时变不确定性.论文给出了相关定理,并应用类Lyapunov方法给出了详细证明.仿真结果表明所提出的算法是有效的,该算法不需要系统的模型结构信息,比自适应迭代学习控制算法具有更宽的适用范围. 相似文献
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针对一类含非参数不确定性的非线性系统,提出一种鲁棒迭代学习控制算法,该算法放宽了常规迭代学习控制方法的初始定位条件,迭代初值可任意取值.基于类Lyapunov方法设计误差轨迹跟踪控制器,通过鲁棒限幅学习机制对不确定性进行估计和补偿,能够在整个作业区间上实现误差对给定期望误差轨迹的精确跟踪,期望误差轨迹根据迭代起始时刻的误差值设置.利用期望误差轨迹的衰减性状,可使系统误差在预设的时间点后收敛于原点的邻域内,邻域半径的大小可根据需要任意设置.理论分析和仿真结果表明了控制方法的有效性. 相似文献
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为了消除干扰力矩和结构不确定性对卫星姿态控制性能的影响,本文提出了一种基于新型干扰观测器的非奇异终端二阶滑模控制方法.首先,文章设计了一种基于跟踪微分器的干扰观测器,来对卫星系统中的不确定项进行估计,利用估计值进行补偿,并保证估计误差在有限时间内收敛.在此基础上,文章设计一个非奇异终端滑模面,当系统到达滑模面时,姿态误差可以在有限时间内收敛,并利用二阶滑模趋近律设计控制器,保证系统在有限时间到达滑模面.在干扰观测器误差未完全收敛时,滑模控制器可以对存在的扰动进一步抑制,实现姿态跟踪系统的有限时间稳定,并通过李雅普诺夫方法严格证明了其稳定性.最后,仿真结果表明,干扰估计值误差可以在有限时间内收敛,证明了该控制方法对存在的干扰是具有较好的鲁棒性. 相似文献
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针对一类参数化高阶不确定非线性连续系统, 设计迭代学习控制算法, 以解决随机初态对系统跟踪性能产生负面影响的问题. 结合滑模控制思想以及部分限幅参数学习律, 控制算法在预设时间段内抑制随机初态偏差对系统跟踪性能的影响. 经过预设时间后, 随着迭代次数的增加, 系统的跟踪误差及其各阶导数一致收敛到零. 且在整个运行时间段内, 系统各个变量一致有界. 此外, 本文回避了非参数化不确定非线性系统在放宽迭代初值假设时常使用的Lipschitz假设条件, 而采用类Lyapunov函数分析法设计迭代学习控制器. 理论证明和仿真结果都说明了该算法的有效性. 相似文献
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海底采矿车多工作于稀软底质,其面临的外部扰动较大,难以快速收敛跟踪误差,精准地跟踪预设轨迹。为此,本文提出了一种海底采矿车的滑模预测控制(sliding model predictive control,SMPC)轨迹跟踪算法。基于海底采矿车的运动学模型,首先设计滑模控制率实现轨迹跟踪误差快速收敛,其次利用少预测时域的线性时变模型预测控制算法(linear time varying model predictive control,LTV-MPC)优化该滑模控制率。而后,通过证明滑模控制率收敛和模型预测控制稳定,保证了闭环控制系统的稳定性。RecurDyn&Simulink联合仿真结果表明,与单一的滑模控制(sliding mode control,SMC)和线性时变模型预测控制算法相比,所提出的SMPC轨迹跟踪算法提高了轨迹跟踪精度,且算法具有较好的实时性。 相似文献
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本文针对一类在有限时间内执行重复任务的不确定非线性系统状态跟踪问题,提出一种自适应滑模迭代学习控制方法,在存在初始偏移的情况下也能实现对参考轨迹的完全收敛.本文通过设计全饱和自适应迭代学习更新律,估计参数和非参数不确定性以及未知期望控制输入,并将估计值限制在指定界内,避免估计值的正向累加.文章设计的自适应滑模迭代学习控制方法对系统模型的信息需求少,在对系统非参数不确定性的上界估计时不需要Lipschitz界函数已知.本文给出严格的理论分析,证明闭环系统所有信号的一致有界性以及跟踪误差的一致收敛性,并通过仿真验证所提控制方法的有效性. 相似文献
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文章考虑了具适多智能体系统的分布式跟踪控制问题。通过设计带有初始学习机制的$P$型和$PD^{\alpha}$ 型迭代学习控制策略求解跟踪问题。具适导数具有良好的性质且可以刻画不同步长的实际数据采样情况。初始学习机制放松了初始值条件且提高了算法实现趋同跟踪的性能。在可重复操作环境和有向通信拓扑的假设下,提出了一种分布式迭代学习方案,通过重复同一轨迹的控制尝试和用跟踪误差修正不满意的控制信号来实现有限时间趋同。严格证明了随着迭代次数增加,提出的$P$型和$PD^{\alpha}$ 型迭代学习控制策略使得所有智能体能渐近跟踪上参考轨迹。两个代表性数值仿真验证了算法的有效性。 相似文献
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针对一类含有状态约束和任意初态的严格反馈非线性系统,本文提出了基于二次分式型障碍李雅普诺夫函数的误差跟踪学习控制算法.二次分式型障碍李雅普诺夫函数保证了系统跟踪误差在迭代过程中限制于预设的界内,进而保持状态在约束区间内.引入一级数收敛序列用于处理扰动对系统跟踪性能的影响.构造期望误差轨迹解决了系统的初值问题.经迭代学习... 相似文献
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针对一类存在参数不确定性的反馈线性的非线性动态系统,通过构造两个滑模流形,即误差跟踪的线性函数和中间控制变量与其实际值之间的误差,给出了输出跟踪控制律.并设计一个变结构控制律使闭环系统的轨迹渐近趋于滑模区,对于所有滑模区上的轨迹,跟踪误差趋于零. 相似文献
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不确定时变系统的鲁棒学习控制算法 总被引:2,自引:1,他引:1
研究不确定性时变系统在有限时间区间上重复作业和在无限时间区间上周期作业的跟踪控制问题. 基于Lyapunov-like方法, 给出了形式简单的鲁棒迭代学习控制和鲁棒重复控制两种算法. 两种学习算法均可弥补单一控制算法的缺陷, 鲁棒控制部分被用来保证闭环系统中所有变量的有界性, 学习控制部分可有效消除系统跟踪误差, 改善系统的跟踪性能. 仿真结果验证了两种学习算法的有效性. 相似文献