集总干扰下六旋翼飞行器的轨迹跟踪控制

针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法. 首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系. 其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环. 位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性. 最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性. 研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值.      

一种线性自抗扰控制器参数自整定方法

针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法.算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定.为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究.结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法.      

基于GAPSO和自抗扰控制的稀土永磁同步电机性能研究

针对稀土永磁同步电机控制系统存在强耦合、非线性、抗干扰能力差的问题,提出了一种基于遗传粒子群算法（GAPSO）的稀土永磁同步电机自抗扰控制方法。第一步,介绍研究背景并推导出稀土永磁同步电机的数学表达式;第二步,通过设计跟踪微分器、扩张状态观测器以及非线性状态误差方程推导出自抗扰控制器的数学表达式,并利用遗传粒子群算法对其进行优化;第三步,讨论基于GAPSO和自抗扰控制的稀土永磁电机转速性能情况。通过Simulink仿真验证了上述方法的有效性,说明本文设计的自抗扰控制方法对提高电机性能具有促进作用。     

基于自抗扰控制的光伏发电系统低电压穿越控制方法

低电压穿越是光伏发电系统并网运行的关键技术之一。目前光伏系统的控制方法主要以PI为主,其鲁棒性仍不尽人意;相比之下,自抗扰控制(ADRC)利用对"总扰动"的补偿作用,在扰动未对系统输出产生影响之前将其抑制,有效从根源上消除误差。鉴于此,本文将ADRC的思想融入光伏系统的低电压穿越中,以提升系统的运行性能和不脱网能力。首先结合ADRC的控制思想和光伏系统的数学模型建立与之对应的"抗扰范式"模型,并详细分析了"抗扰范式"中各组成元素的含义。在此基础上设计出基于ADRC的光伏低电压穿越系统并对ADRC的参数进行了优化整定。通过仿真实验,从本质上剖析了ADRC抑制扰动的机理,结果表明,所提出的策略对光照突变下的扰动和对称故障下的电压尖峰都达到了理想的抑制效果,增强了系统的运行性能和不脱网运行能力。     

自抗扰控制器在同步电机调速系统中的应用

针对同步电机磁场定向控制系统受负载扰动、电机参数变化影响问题,将自抗扰控制器(ADRC)应用于调速系统中.为解决传统磁链观测器存在的直流偏置和依赖电机参数的问题,提出了基于ADRC的磁链观测器.仿真结果表明:ADRC对负载扰动和参数变化具有较强的鲁棒性,并且响应速度快、超调小,具有优良的稳态和动态性能;改进后的磁链观测器能有效抑制直流偏置和参数变化带来的影响,提高磁链的观测精度.      

基于小波神经网络的通用模型自适应控制

提高控制系统鲁棒性的一种有效的方法是应用自适应控制.本文结合通用模型控制策略(Common Model Control-CMC),应用小波神经网络(Wavelet Neurall Network-WNN)自适应控制方法实现对被控对象的逆控制,从而提出基于小波神经网络的通用模型自适应控制(Common Modlel Adaptive Control-CMAC).基于小波神经网络的自适应控制器能产生复杂的控制规律,能更精确地逼近非线性被控对象,也克服了通用模型控制策略要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性.该控制策略的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,仿真结果验证了该控制策略的有效性.     

冷轧机轧辊偏心的自抗扰重复补偿控制

针对冷轧机由于轧辊偏心扰动引起出口厚度波动问题,提出一种轧辊偏心自抗扰重复补偿控制策略。首先设计改进型重复控制器对由轧制力反映出的偏心扰动信号进行高精度跟踪,从而在无需偏心扰动信号数学模型的条件下获得偏心补偿信号;然后设计自抗扰控制器改善重复控制器的稳定性和鲁棒性,同时对轧辊偏心扰动进行快速补偿。仿真结果表明,所提出的控制方法在系统参数发生摄动及偏心信号发生变化的情况下,仍能够对轧辊偏心进行有效补偿。     

带有负载观测的异步电动机广义预测控制

提出了一种带有负载观测功能的异步电动机广义预测控制算法,在对系统动态模型分析的基础上建立了调速系统的受控自回归积分滑动平均模型.该控制算法给出了能够使下一次采样时刻的实际转速以最优特性跟踪下一时刻参考转速的广义预测控制律,并采用负载转矩观测器的前馈功能增强速度控制的抗干扰能力.仿真和实验结果表明,通过合理选择控制器参数,具有转矩预测功能的直接转矩控制系统在转速跟踪和抗扰能力方面得到一定提高.      

球磨机制粉系统的线性自抗扰控制

球磨机制粉系统具有大惯性、大时滞和强耦合等特点,很难建立精确的数学模型.本文分析了球磨机制粉系统的动态特性,并为其设计分散线性自抗扰控制方案.该方案综合分散控制和线性自抗扰控制器的优点,结构简单,不依赖于对象精确模型,可以对被控对象中存在的耦合、干扰和不确定性等进行估计并补偿.根据实际现场要求,对球磨机制粉系统进行设定值跟踪实验、输入扰动实验和性能鲁棒性实验,并比较所设计方案与PID方案的控制性能.结果表明,分散线性自抗扰控制具有更强的解耦能力和抗干扰能力,且性能鲁棒性更优.      

矿热炉电极调节系统的双闭环自抗扰控制

对矿热炉电极系统提出了一种自抗扰控制策略的控制方法。设计了一种不依赖于对象模型的电极自抗扰控制器,并对其参数进行了整定,自抗扰控制器的扩张状态观测器可以实时观测系统状态和扩张状态,从而实现全状态反馈及系统不确定性和外扰的补偿控制。该系统与传统的单闭环恒流控制系统比较,增加了电极位置环。仿真实验表明,该控制系统不仅具有较强的鲁棒性,对内外干扰具有较强的抑制能力,更具有较优的动态性能。     

Autonomous Hovering of an Experimental Unmanned Helicopter System with Proportional-Integral Sliding Mode Control

This paper presents a method of approaching the attitude control of an autonomously hovering unmanned helicopter system. The proportional-integral sliding mode controller (PISMC) features a combination of the conventional sliding mode control (SMC) and the integral sliding mode control (ISMC). By applying the PISMC algorithm, the controller is capable of providing stable roll and pitch control of the main rotor simultaneously. To show how PISMC may improve system performance, this paper develops an experimental unmanned helicopter system to assess the performance of the proposed controller. The results of the simulation show that the tracking error of the PISMC is not only smaller but also converges more quickly than that of the conventional SMC. Resulting roll and pitch controllers are successfully verified in computer simulations and actual flight tests. The flight test results presented in the paper are found to be consistent with the simulation results.     

无人软翼飞行器直线航迹跟踪鲁棒反步控制

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性.      

基于时变局部模型的无人驾驶车辆路径跟踪

目前常用于无人驾驶车辆路径跟踪控制的有模型控制方法有两类,一类是基于全局模型的控制方法,另一类是基于局部模型的控制方法。基于全局模型的路径跟踪控制中无人驾驶车辆的纵向速度与全局坐标系中的横向、纵向位移误差之间存在随航向角变化的耦合关系,这种耦合关系使得控制器无法将纵向速度作为控制输入来提高路径跟踪控制的精确性。基于局部模型的路径跟踪控制器通常采用误差模型作为参考模型,这种模型使得控制器在参考路径曲率变化幅度较大时精确性较低。针对前述问题,基于非线性模型预测控制滚动优化的原理,提出一种基于时变局部模型的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法,并在低速高附着路面、低速低附着路面和高速低附着路面等工况下进行仿真验证。在仿真结果中,相比于基于全局模型的路径跟踪控制器、基于局部模型的路径跟踪控制器以及Stanley路径跟踪控制器,基于时变局部模型的路径跟踪控制器精确性更高,其位移误差绝对值不超过0.3342 m,航向误差绝对值不超过0.0913 rad。      

Robust Adaptive Control for Mobile Manipulators

This paper addresses the trajectory tracking control of a nonholonomic wheeled mobile manipulator with parameter uncertainties and disturbances. The proposed algorithm adopts a robust adaptive control strategy where parametric uncertainties are compensated by adaptive update techniques and the disturbances are suppressed. A kinematic controller is first designed to make the robot follow a desired end-effector and platform trajectories in task space coordinates simultaneously. Then, an adaptive control scheme is proposed, which ensures that the trajectories are accurately tracked even in the presence of external disturbances and uncertainties. The system stability and thc convergence of tracking errors to zero are rigorously proven using Lyapunov theory. Simulations results are given to illustrate the effectiveness of the proposed robust adaptive control law in comparison with a sliding mode controller.     

基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪

与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比, 自动泊车时参考路径的曲率较大, 因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能. 为了解决这一问题, 提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器, 并在MATLAB/Simulink和PreScan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比. 仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车, 泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0.0189 rad, 车辆后桥中点与车位中线的距离为0.1045 m, 仅为车身宽度的5.56%. 相比线性时变模型预测控制器, 非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势. 在实时性方面, 该控制器也能够满足自动泊车的需求.      

具有状态约束与输入饱和的全向移动机器人自适应跟踪控制

研究了全状态约束与输入饱和情况下的全向移动机器人轨迹跟踪控制问题.首先,针对一类三轮驱动的全向移动机器人,考虑系统存在模型参数不确定与外部扰动,建立了运动学与动力学模型;其次,利用障碍Lyapunov函数,结合反步设计方法,有效处理全向移动机器人跟踪过程中存在的状态约束,保证所有状态变量不会超出状态约束的限制区域;然后,针对系统参数不确定和未知有界扰动,设计相应的自适应律进行处理;同时,提出一种抗饱和补偿器保证机器人输入力矩满足饱和约束;并且利用Lyapunov理论分析证明了当选取合适的控制参数时闭环系统中的所有信号均能保证一致有界;最后,通过与未考虑状态约束和输入饱和的控制器以及经典比例-微分控制器进行仿真对比,验证了该方法的有效性和鲁棒性.      

基于LQR-QPSO的地下铲运机控制参数优化研究

现代控制理论是实现地下铲运机路径跟踪控制的重要技术之一。目前,控制算法应用的难点在于参数的选取和整定。为解决控制参数整定问题,提出应用量子行为粒子群优化算法（QPSO）对基于线性二次型调节（LQR）的状态反馈控制器进行参数优化,实现对地下铲运机精准、稳定的路径跟踪控制。状态反馈控制器基于铲运机的误差动力学模型得出,优化后的路径跟踪控制最大横向位置偏差低于0.23 m。仿真试验结果表明：相较于标准粒子群优化算法,QPSO算法优化的路径跟踪控制器的最大横向位置偏差减小53.4%,优化效果更好、成功率更高。     

基于自适应反步法的干扰补偿挖泥船动力定位控制

为解决挖泥船在挖泥强反作用干扰或恶劣环境干扰下,动力定位控制系统不稳定的难题,提出采用自适应反步法来解决挖泥船的动力定位问题.由于自适应算法采用实时估计干扰值并进行前馈补偿,而不是在挖泥机构上额外加装传感器的方法,从而简化了控制机构并同时保证了控制的效果.自适应控制能前馈补偿反作用干扰及环境干扰对船体的作用,使船体能以最小的误差与冲击稳定在指定位置.定位控制在强干扰作用下依然能快速跟踪设定位置,而且保证控制系统全局渐近稳定.仿真结果表明,动力定位系统在强干扰环境中依然能够保持良好跟踪的动静态性能.     

Position‐Force Adaptive Control for Construction Robots

Typical tasks in construction engineering that can be performed by robots include the spraying or cleaning of surfaces. Both applications require that the external force at the end effector of the manipulator be properly controlled. In this paper, the force‐control problem in spraying is analyzed. The paper shows that an unpredictable jet force causes the end effector to diverge from its desired trajectory. The interface between the end effector of the robot and the jet force is modeled as soft contact because both force error and displacement of the end effector are measurable. Therefore, the force‐control problem is simplified to the position‐control problem. The proposed control scheme, using a position‐force adaptive controller, is applied to counterbalancing a jet force. Computer simulation demonstrates that the scheme works well. The maximal position error can be controlled to within 4 mm with the new controller.