一种绳牵引并联机器人系统控制律设计及Lyapunov 稳定性分析

根据绳牵引并联机器人系统的耦合性和非线性,以6-DOF八绳牵引并联机器人(WDPR-8)系统为研究对象,设计一种基于系统动力学方程的PD控制律,并构造出一种李雅普诺夫函数;基于李雅普诺夫稳定性理论以及LaSalle定理对非线性并联控制系统进行稳定性分析,结果表明,WDPR-8支撑系统呈渐近稳定特性.针对用于风洞试验的飞机模型支撑,通过仿真实验验证所设计控制律的正确性和可行性.仿真结果表明,系统的控制性能良好,可为实际应用提供依据.     

基于虚拟模型的自适应解耦抗扰控制

针对一类多变量非线性耦合系统,提出了一种基于虚拟模型的非线性自适应控制器.首先将非线性系统线性化处理并将其作为虚拟模型,对该模型设计线性自适应控制律.然后将线性控制律分别应用在虚拟系统和受控的实际非线性系统上,根据两者的输出误差设计补偿控制律,以达到对实际被控对象进行自适应解耦抗扰的目的.利用李雅普诺夫稳定理论给出了控制系统稳定性条件.实验仿真验证了控制算法的有效性.     

智能电动车EPS鲁棒性控制律的建模与仿真

智能电动汽车配备电动助力转向系统(EPS)以提高转向系统的稳定.EPS是非线性系统,为了改进其鲁棒性能,结合EPS的结构和动力学特性,建立了EPS的动力学方程.构建结合整车、轮胎、EPS系统的整体仿真模型,利用李雅普诺夫方法的克拉索夫斯基定理设计EPS控制律,并用李雅普诺夫再设计方法设计具有鲁棒性的EPS控制律.在多领域建模软件Dymola中对智能电动汽车转向系统建模,并进行阶跃仿真,结果表明,李雅普诺夫再设计方法得到的EPS控制律具有较强鲁棒性.     

基于非线性增益递归滑模的船舶轨迹跟踪动态面自适应控制

针对三自由度全驱动船舶存在模型不确定和未知外部环境扰动的情况,设计出一种基于非线性增益递归滑模的船舶轨迹跟踪动态面自适应神经网络控制方法.该方法综合考虑船舶位置和速度误差之间关系设计递归滑模面,引入神经网络对船舶模型不确定部分进行逼近,设计带σ-修正泄露项的自适应律对神经网络逼近误差与外界环境扰动总和的界进行估计,并应用一种非线性增益函数构造动态面控制律,选取李雅普诺夫函数证明了该控制律能够保证轨迹跟踪闭环系统内所有信号的一致最终有界性.最后,基于一艘供给船进行仿真验证,结果表明,船舶轨迹跟踪响应速度快、精度高,所设计控制器对系统模型参数摄动及外界扰动具有较强的鲁棒性.     

适应式学习控制中自适应律的一种设计方法

本文以小型装配机器人RM—501为背景,结合自适应控制思想。提出一种模型参考自适应律的李雅普诺夫函数设计法:包括建立等效系统的数学模型,保证系统具有渐近稳定性,选取李雅普诺夫函数,设计自适应调整律,最后,结合装配机器人RM—501进行了仿真分析。结果表明,学习控制中引入自适应环是提高抗随机干扰的一种有效策略。     

智能车辆路径跟踪控制方法

为了提高智能车辆路径跟踪控制器的可靠性和控制精度,提出一种基于误差动力学模型的路径跟踪控制方法.基于车辆运动学模型和动力学模型建立系统误差动力学模型,并在此基础上推导出车辆路径跟踪控制的稳态控制律,利用李雅普诺夫稳定性理论验证稳态控制律的正确性.为了减小外部干扰对控制性能的影响,提高控制器的可靠性,进一步设计基于车辆侧向位移误差的瞬态控制律,并利用李雅普诺夫稳定性理论验证闭环系统的稳定性.稳态控制律和瞬态控制律构成了非线性的路径跟踪控制器.通过与车辆路径跟踪常用的线性控制器和非线性控制器对比验证所提出控制方法的有效性,线性控制器选用LQR控制器,非线性控制器选用Stanley控制器.仿真结果表明,与LQR控制器相比,所提出控制方法的路径跟踪控制精度、抗干扰性和可靠性更好.与Stanley控制器相比,所提出控制方法具有更好的路径跟踪控制精度和控制收敛速度,且在大曲率路径跟踪过程中具有更好的可靠性.     

基于滑模控制的室内移动机器人路径跟踪

由于轮式移动机器人的运动受限性质,其轨迹跟踪成为控制领域的研究热点;Pioneer3-AT是一个高度灵活的差分驱动的机器人,具有良好的通用性和可靠性,特别适合于移动机器人学术研究;为解决一种可以在室内环境下执行任务的移动机器人的路径跟踪问题,以Pioneer3—AT移动机器人平台为原型机建立了移动机器人的数学模型;滑模变结构控制对被控系统的不确定性、外界扰动及参数摄动具有完全鲁棒性,利用特殊幂次函数构造一种新型滑模控制趋近律,采用该趋近律设计滑模控制律,进而提出一种新的滑模控制方法,利用李雅普诺夫定理证明了该方法的稳定性;采用所设计的滑模控制器对室内移动机器人进行路径跟踪实验,仿真结果验证了该方法的有效性。     

位置和速度受限的微型无人直升机轨迹跟踪控制器

针对微型无人直升机在狭窄空间中的轨迹跟踪问题,设计了一种可以限制直升机位置和速度的跟踪控制器.首先将直升机的模型简化为一个未建模的动态模型.基于简化模型利用受限反步法设计控制器,其中在位置控制回路用障碍李雅普诺夫函数代替传统的纯二次型李雅普诺夫函数,以此来限制直升机的位置和速度;用指令滤波器对反步过程中虚拟控制的导数进行估计,避免了复杂的解析计算.此外,将未建模动态和指令滤波器误差合并成有界扰动项,并设计了自适应算法对扰动的上界进行估计和补偿.稳定性分析证明了直升机的闭环跟踪误差最终一致有界,且位置和速度始终位于预设的限制集合中.仿真结果验证了该控制器的有效性.     

一类不确定非线性系统的自适应支持向量回归建模与动态面控制

针对一类非线性严格反馈系统,提出一种基于自适应支持向量回归的动态面控制方法.首先,将支持向量回归的核函数在核宽度以及支持向量估计值处进行一阶泰勒展开,使其能够对核宽度和支持向量进行线性化表示;然后,利用支持向量回归对系统未知动态建模,并基于建模结果设计虚拟控制器和控制器,同时,为提高建模精度,在控制器设计中增加系统状态及其跟踪误差的预测变量,并根据预测误差设计参数自适应律;最后,基于李雅普诺夫定理给出系统一致最终有界的分析.仿真结果表明,所提出的方法能有效减小建模误差并提高跟踪精度.     

关于Sontag-Type控制的注记

基于控制李雅普诺夫函数的Sontag-Type控制是仿射系统鲁棒镇定中的重要控制律.首先揭示该控制律本质上是一种变结构控制且闭环的切换面总可达,受此启发并为了相对容易地构造控制李雅普诺夫函数,运用零状态可检测概念定义弱控制李雅普诺夫函数,并证明了基于弱控制李雅普诺夫函数的Sontag-Type控制的优化镇定性.文中还证明,在温和条件下,基于弱控制李雅普诺夫函数的Sontag＿Type控制为仿射系统的输入到状态镇定控制.     

蒸发过程的非线性控制仿真研究

为了研究蒸发过程的非线性控制,对六效逆流蒸发系统的稳态工作点附近建立了动态模型,并将模型转化为仿射非线性系统的形式。接下来应用MIMO的GLC结构对这个非线性系统进行了输入输出线性化,对线性化后的系统应用PI控制律进行控制,并与常规的多回路PID控制做了对比。仿真结果表明,应用输入输出线性化控制策略消除了回路之间的耦合,能够更好地跟踪系统的设定值,并达到了节能降耗的目的。     

基于迭代扩张状态观测器的数据驱动最优迭代学习控制

针对一类带扰动有限时间内重复运行的离散时间非线性非仿射不确定系统,本文提出了一种基于迭代扩张状态观测器的数据驱动最优迭代学习控制方法.首先,提出了改进的迭代动态线性化方法,将被控系统线性化为与控制输入有关的仿射形式,并将不确定性合并到一个非线性项中;然后,设计了迭代扩张状态观测器对非线性不确定项进行估计,作为对扰动的补偿;最后,设计了性能指标函数,通过最优技术,提出了参数迭代更新律和最优学习控制律.本文通过数学分析,证明了跟踪误差的有界收敛性.仿真结果验证了方法的有效性.所提出的新型迭代动态线性化方法可很大程度上降低线性化后的控制增益的动态复杂性,使其易于估计.所提出的迭代扩张状态观测器可以在重复中学习,对非重复扰动可进行有效的估计.此外,本文控制器的设计与分析是数据驱动的控制方法,除了被控系统的输入输出数据以外,不需要任何其他模型信息.     

An imaginary robot model and double-PD control for redundant robotic systems

The theory and applications of an imaginary robot model with a double-PD control law for redundant robotic systems are presented. The imaginary robot model is based on a special Riemannian metric decomposition for general nonlinear dynamic systems. This model offers an effective way for reducing nonlinear feedback formulation while preserving the linearized system equation. The developed procedure is also applicable to redundant robots. A three-dimensional redundant robot main-frame having three revolute joints plus a prismatic joint is used in the paper to illustrate the design procedure based on the imaginary robot model with the double-PD control scheme. The entire dynamic control algorithm is also verified by a simulation study on the four-joint three-dimensional robot arm.     

空间电磁对接的非线性控制

空间电磁对接技术能避免诸如推进剂消耗、羽流污染和对接冲击等现有基于推力器对接所固有的不足,对接装置具有较高性价比,在小卫星领域具有广阔应用前景．空间电磁对接控制具有强非线性特性,论文综合采用反馈线性化理论及PD控制方法对该控制问题进行研究．首先基于反馈线性化理论线性化控制模型,根据空间电磁对接任务特性分析其适用性;基于线性化模型,将空间电磁对接路径跟踪问题转换为跟踪误差渐近稳定问题,采用基于扩展卡尔曼滤波的PD控制方法设计控制律;最后本文做了仿真分析,其中考虑了电磁力模型误差和地球非球形J2项的影响．理论研究与仿真分析表明：该控制方法能有效解决空间电磁对接控制的强非线性问题,对外界干扰、模型误差具有较好鲁棒性．     

Synthesis of the sliding-mode neural network controller for unknown nonlinear discrete-time systems

This paper develops a sliding-mode neural network controller for a class of unknown nonlinear discrete-time systems using a recurrent neural network (RNN). The control scheme is based on a linearized expression of the nonlinear system using a linear neural network (LNN). The control law is proposed according to the discrete L yapunov theory. With a modified real-time recurrent learning algorithm, the RNN as an estimator is used to estimate the unknown part in the control law in on-line fashion. The stability of the control system is guaranteed owing to the on-line learning ability of the RNN algorithm. The proposed control scheme is applied to numerical problems and simulation results that it is very effective.     

Neural network‐based adaptive dynamic surface control of uncertain nonlinear pure‐feedback systems

In this paper, by incorporating the dynamic surface control technique into a neural network‐based adaptive control design framework, we have developed a backstepping‐based control design for a class of nonlinear systems in pure‐feedback form with arbitrary uncertainty. The circular design problem which may exist in pure‐feedback systems is overcome. In addition, our development is able to eliminate the problem of ‘explosion of complexity’ inherent in the existing backstepping‐based methods. A stability analysis is given, which shows that our control law can guarantee the semi‐global uniformly ultimate boundedness of the solution of the closed‐loop system, and makes the tracking error arbitrarily small. Moreover, the proposed control design scheme can also be directly applied to the strict‐feedback nonlinear systems with arbitrary uncertainty. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于分解控制的转台非线性摩擦补偿控制

为解决三轴飞行仿真转台的非线性摩擦问题，该文首先分析了转台中的非线性参数摩擦模型的特性，并将其线性化，得到线性化动态状态变化摩擦模型。其次，采用分解控制算法对不同类型的摩擦分别设计摩擦补偿器，然后综合出整体的控制率。其中常规控制器用来补偿名义模型；自适应补偿器用来补偿可参数化摩擦模型；鲁棒补偿器用来补偿非参数化摩擦模型。最后，分析和仿真研究表明：该摩擦补偿方法有效可靠。     

一类受限柔性机器人的鲁棒性力／位置控制方法*

本文研究受限柔性连杆机器人的力／位置控制问题，首先导出受限柔性机器人的动力学模型，然后借助于微分几何理论将动力学模型转化为仿射非线性形式，再使用非线性反使系统线性化，最后对线性子系统设计变结构补偿器，使控制方法具有较高的精度和强鲁棒性。