移动机器人的准滑模控制研究

基于滑模变结构控制理论,针对移动机器人这类非完整系统,提出了一种准滑模控制方法.该方法利用李雅普洛夫函数和指数趋近律方法,设计移动机器人的控制律,结合准滑模方法,使用饱和函数代替符号函数,以降低因采用滑模变结构控制方法而产生的抖振.运用所提出的方法设计了轮式移动机器人的控制系统并进行了仿真,仿真结果验证了所提出的控制策略的有效性,并且能够有效地降低系统的抖振.     

基于Lyapunov函数的倒立摆系统设计

针对单级倒立摆，介绍了利用李雅普诺夫函数进行状态反馈的控制方案。首先对单级倒立摆建立近似线性化模型，然后利用李雅普诺夫函数设计了状态反馈控制器，并在MATLAB软件中Simulink环境下对单级倒立摆实验装置实现了实时控制，试验结果验证了该设计方法的有效性。     

基于小波神经网络模糊滑模控制的轮式移动机器人避障研究

轮式移动机器人避障响应速度慢,在急转弯过程中容易发生侧翻现象,对此,本文设计了小波神经网络模糊滑模控制器,对移动机器人避障效果进行仿真验证。创建了轮式移动机器人平面简图,推导出机器人运动轨迹跟踪方程式。引用滑模控制器,根据小波神经网络理论和模糊规则,设计了小波神经网络模糊滑模控制器,采用李雅普诺夫函数对小波神经网络模糊滑模控制器运动稳定性进行证明。在不同移动速度下,采用Matlab软件对移动机器人避障效果进行仿真,并与滑模控制器避障效果进行对比。结果显示:在低速移动过程中,采用滑模控制器和小波神经网络模糊滑模控制器,轮式移动机器人避障响应速度相差不大;在中速和高速移动过程中,采用滑模控制器,轮式移动机器人反应速度慢,而采用小波神经网络模糊滑模控制器,轮式移动机器人反应速度快。采用小波神经网络模糊滑模控制器,可以提前预测障碍物,迅速做出调整路径规划,从而避免轮式移动机器人急转弯而发生侧翻现象。     

HJI理论下滑模鲁棒控制对磁浮列车悬浮特性影响研究

针对负载扰动和轨道不平顺激励等干扰下磁浮列车悬浮系统的悬浮稳定性问题,提出了一种基于二类李雅普诺夫函数的滑模控制策略使其能够严格保证系统维持在目标悬浮间隙附近.设计了期望悬浮间隙并将其设为虚拟输入,在动力学方程中采取滑模控制算法实现悬浮误差的跟踪控制.根据垂向悬浮间隙的相应约束条件引入HJI理论和李雅普诺夫函数设计相应控制器,使其能够在各种干扰下保证悬浮稳定性.基于李雅普诺夫稳定性定理证明闭环系统稳定性,使系统在受到扰动时能够尽可能的保证悬浮精度并进行误差整定,将悬浮误差收敛到无穷小.对比了现有PID控制算法在同样工况下的悬浮性能,对比了仿真验证所提出控制律的有效性和鲁棒性.     

基于输出约束的电液伺服系统非线性方法研究

 针对于电液伺服系统的输出约束问题，提出了将反步控制和障碍李雅普诺夫函数相结合的控制方法来设计控制律。障碍李雅普诺夫函数在解决非线性系统中的状态和输出约束上有较为突出的贡献，当状态或者输出约束达到一定的约束限制的时候，整个函数就会趋于无穷大，确保了在系统运动过程中约束限制被破坏的可能。通过构造关于状态变量和期望值误差的方法，得到了确保系统能够渐进稳定跟踪期望的3个控制律，并保证系统在李雅普诺夫议意义下是稳定的。最后，通过数字仿真验证了该方法的可行性。     

一种足式移动机器人的混合视觉伺服控制方法

针对一种配有单目相机的足式移动机器人,提出一种基于图像单应性的混合视觉伺服方法,利用单应性矩阵中的元素构造状态变量估计估计机器人相对位姿,使机器人在缺乏深度信息的情况下可准确到达目标位姿。相较于轮式移动机器人,在足式机器人移动过程中,足式机构的间歇性运动直接影响机器人视觉反馈过程和伺服控制系统的准确性和稳定性。为解决这一问题,通过分析足式机构运动学并建立足式机器人移动速度与电机转速的映射关系,使控制器可以更准确地调整机器人运动速度。考虑到足式机构运动对视觉反馈环节的影响,提出一种改进型自适应中值滤波算法提高位姿估计精度。伺服环节设计了滑模控制器,并采用李雅普诺夫方法证明了控制系统的稳定性。最后,利用CoppeliaSim软件搭建足式移动机器人虚拟模型,通过仿真验证了所提出控制方案的可行性与有效性。     

基于Lyapunov稳定性理论的气体管道泄漏检测技术研究

管道泄漏检测技术已经在长输气体管道安全运行中起到很重要的作用.本文讨论了基于李雅普诺夫稳定性理论的天然气管道泄漏检测技术,建立了气体管道泄漏动态模型,根据李雅普诺夫意义下对非线性系统的稳定性定义,通过对特征值的分析判断泄漏.实验仿真证明该方法具有一定的可行性.     

基于光学动作捕捉的室内移动机器人轨迹跟踪

以基于麦克纳姆轮的全向移动机器人为研究对象,首先对基于标记点的光学动作捕捉系统的定位原理进行研究,然后对移动机器人的驱动原理和位姿误差进行分析,建立运动学模型和位姿误差模型,通过反演法设计虚拟反馈,并结合李雅普诺夫函数构造出具有全局渐近稳定的轨迹跟踪控制器。接着对测试环境和试验样机进行搭建,将光学动作捕捉系统采集的位姿信息反馈到机器人的控制回路中,最后对直线和圆周轨迹进行跟踪仿真。通过在试验样机上实验验证,总结出利用光学动作捕捉系统对移动机器人采集的定位信息,可令移动机器人拥有良好的轨迹跟踪性能。     

基于李雅普诺夫函数的电磁轴承电压控制

为解决电磁轴承柔性转子跨越临界转速时的振动较大的问题,通过考虑系统整体能量,利用李雅普诺夫能量函数设计基于电压的控制方法。首先利用有限元建立柔性转子模型,并考虑电磁力的非线性,对比PID控制和基于李雅普诺夫方法的电压控制下电磁轴承转子的响应。分析表明,在临界转速附近,PID控制下的电磁轴承转子振动较大,而电压控制可以有效降低转子振幅,通过调整电压控制的参数,可以得到比较良好的动态与稳态性能;控制参数的改变,会使转子振动的超调量和响应时间发生明显的变化,反映系统的不同状态变量对控制效果的影响。     

高频电液振动台的模型参考自适应控制的研究

针对高频电液振动台,提出用李雅普诺夫稳定性理论设计基于广义误差的模型参考自适应控制方法,建立了参考模型和振动台伺服系统的数学模型,优化设计自适应律.半实物仿真实验表明,该控制方法能自动地补偿系统参数的变化,保证了系统的稳定性、鲁棒性和自适应性.     

农业轮式移动机器人自适应滑模路径跟踪控制

针对不确定性干扰影响下的农业轮式移动机器人鲁棒自适应路径跟踪问题,提出一种非时间参考的自适应滑模路径跟踪控制方法。首先,选择合适的非时间参考量,建立面向移动机器人路径跟踪控制器设计的相对运动学模型,摆脱了时间和速度因素的影响。其次,对传统的指数趋近律进行改进,设计了新型的快速趋近律。此外,引入RBF神经网络对不确定性干扰进行实时估计,进而提出一种基于新型趋近律的自适应滑模控制方法,并对其性能进行了理论分析与证明。该控制方法既消除了抖振现象又提高了轮式移动机器人在不确定性干扰作用下的路径跟踪性能。最后,通过仿真验证了提出方法的有效性和优越性。     

Assumed model feedforward sliding mode control for a wheeled mobile robot with 3-DOF manipulator systems

In this paper, a three wheeled mobile platform with a 3-DOF manipulator was designed and its dynamic model has been constructed and a Sliding mode control (SMC) with the kinematic control is designed to follow the designed position trajectory for a mobile manipulator. Next, an assumed dynamic model of each system is used to design sliding mode controller in order to replace the modelbased control and adaptive estimation for unknown dynamic parameters. The stability of the proposed control scheme has been proved by Lyapunov theory. The effectiveness and accuracy of the proposed algorithm has been verified by simulations and practical experiments for the developed mobile manipulator system. And the simulation and experimental results have been compared to those of traditional PID algorithm to show the superiority of the proposed algorithm.

     

纵向打滑状态下轮式移动机器人轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人纵向打滑状态下滑动参数未知的轨迹跟踪控制问题,提出了一种轨迹跟踪控制方法。建立了纵向打滑状态下移动机器人的运动学模型,用滑动 参数表示左右轮的打滑程度;设计合适的滑模观测器对未知的滑动参数进行估计,并通过低通滤波器减少抖振对估计结果产生的影响;基于Lyapunov直接法设计轨迹跟踪控制律,并提出了一种根据控制系统的极点分布确定控制参数的方法。仿真结果验证了所提方法的准确性和有效性。     

基于FSM的双轮机器人舞步行为建模与仿真

为了解决轮式机器人舞步运动建模复杂、调试时间长的问题,提出了一种基于有限状态自动机理论的双轮机器人舞步行为模型描述方法,并基于Matlab／Stateflow图形化的描述方法,实现了轮式机器人舞步行为的建模,设计了轮式机器人舞步行为的逻辑控制。仿真结果表明,构造的仿真模型可以模拟机器人舞步行为的实际过程。模块化的设计简洁清晰,设计与调试时问大幅度减少,成本降低,动作的可控性增强,该方法为轮式机器人舞步规划的实现提供了理论依据。     

多移动微小型机器人编队控制与协作避碰研究

针对多移动微小型机器人系统的协作避碰和队形保持,给出了一种分布式的编队控制方法。结合移动微小型机器人的运动控制模型,提出了一种路径规划方法,使其在运动中实时避免碰撞。在此基础上利用李雅普诺夫(Lyapunov)法设计了一种编队控制器。在有界误差范围内,该控制器能够保证多机器人的轨迹跟踪和协作避碰。通过将编队控制转化为跟踪整个队形质心的轨迹,降低了控制的复杂度,从而可以较好地应用到计算资源有限的多移动微小型机器人中。通过仿真、分析和对比,对以上控制方法的稳定性和可行性进行了验证,并进行了实际的编队和避碰控制实验。实验结果表明该方法可有效地应用于多移动微小型机器人的协作避碰和编队控制。     

Model algorithm control for path tracking of wheeled mobile robots

This paper proposes a model algorithm control (MAC) method for the path tracking control of differentially steered wheeled mobile robots (WMRs) subject to nonholonomic constraints. The continuous dynamic model of the wheeled mobile robot is presented and used as the model to be controlled. The MAC controller is designed based on the sampled-data representation of the system. In this paper the case that there exists time delay in the control input is also considered. A time discretization method using the Taylor series and the zero-order-hold (ZOH) assumption is proposed to discretize the continuous dynamic model of the WMR. This time discretization method is especially useful in the case of the time delayed system. It can provide finite dimensional and more accurate discretized form model of the mobile robot with input time delay and convert it into a general nonlinear time discretized form to which the MAC controller can be applied. Simulations are conducted to show the performance and feasibility of the proposed control strategy. In these simulations the WMR is controlled to track two difference reference paths such as the “8” shape path and the circular path. The bounded inertial parameters uncertainties and some disturbance are also considered in the model of the control system.     

输入受限的非完整移动机器人的自适应模糊控制

提出了一种非完整移动机器人饱和自适应模糊轨迹跟踪控制方法,该方法基于反演技术分别设计了系统的运动学控制器和动力学控制器。运动学控制器通过引入分流控制技术解决了初始速度跳变引起的控制量突变问题,动力学控制器利用饱和函数和受限控制参数实现了其有界力矩控制。自适应模糊控制器将模糊逻辑系统与自适应方法相结合,有效消除了常规方法难以解决的系统未知不确定性对系统的影响。通过Lyapunov直接法证明了该系统是收敛且渐进稳定的。仿真结果验证了所设计控制器的良好控制性能和强鲁棒性。     

Vision-based stabilization of nonholonomic mobile robots by integrating sliding-mode control and adaptive approach

Vision-based pose stabilization of nonholonomic mobile robots has received extensive attention.At present,most of the solutions of the problem do not take the robot dynamics into account in the controller design,so that these controllers are difficult to realize satisfactory control in practical application.Besides,many of the approaches suffer from the initial speed and torque jump which are not practical in the real world.Considering the kinematics and dynamics,a two-stage visual controller for solving the stabilization problem of a mobile robot is presented,applying the integration of adaptive control,sliding-mode control,and neural dynamics.In the first stage,an adaptive kinematic stabilization controller utilized to generate the command of velocity is developed based on Lyapunov theory.In the second stage,adopting the sliding-mode control approach,a dynamic controller with a variable speed function used to reduce the chattering is designed,which is utilized to generate the command of torque to make the actual velocity of the mobile robot asymptotically reach the desired velocity.Furthermore,to handle the speed and torque jump problems,the neural dynamics model is integrated into the above mentioned controllers.The stability of the proposed control system is analyzed by using Lyapunov theory.Finally,the simulation of the control law is implemented in perturbed case,and the results show that the control scheme can solve the stabilization problem effectively.The proposed control law can solve the speed and torque jump problems,overcome external disturbances,and provide a new solution for the vision-based stabilization of the mobile robot.     

基于Backstepping方法的轮式移动机器人轨迹跟踪研究

根据机器人的运动学模型,对具有非完整特性的移动机器人轨迹跟踪控制进行了研究.采用基于积分backstepping时变状态反馈方法,引入一种新的虚拟反馈量,设计机器人轨迹跟踪控制算法,并且利用Lyapunov方法证明系统的全局稳定性.仿真结果证明了该方法的有效性.     

变胞机器人重构及转向时足着地柔顺性控制

变胞机器人能够根据外界环境变化在轮式行驶和足式行走两种运动模式间自然切换,因此兼具在平整结构路面上快速行驶和在崎岖山地越障行走的能力。基于广义坐标法建立了变胞机器人转向重构过程的运动学模型,考虑到重构过程中摆动腿与环境接触时存在较大冲击,提出了利用阻抗控制方法实现摆动腿着地柔顺控制。在传统阻抗控制的基础上,基于李雅普诺夫渐进稳定性定理设计了自适应阻抗控制器,并利用粒子群优化算法对阻抗控制参数进行了优化。通过在不同环境刚度下仿真分析,证实了经过参数优化后的自适应阻抗控制器能够很好地实现对期望接触力的跟随,提高了变胞机器人对未知多变环境的适应性。最后针对变胞机器人转向重构过程中足着地进行了路面实验,进一步证实了优化后的自适应阻抗控制方法的优越性。