基于模型控制的液压机械臂高精度轨迹跟踪

液压机械臂具有高度非线动力学特性,末端轨迹跟踪误差大。为此,提出一种辨识动力学参数的基于模型的控制算法(Model-basedcontrol,MBC)。该控制算法由外环的液压缸位置反馈控制器、内环的力控制器以及前馈流量补偿控制器三部分输出叠加组成。力控制器充分考虑液压机械臂动力学模型,动态补偿惯性力、重力和摩擦力等干扰力对控制精度的影响;位置控制器用以消除液压执行器造成的力偏差;前馈流量补偿器根据液压执行器动力学模型计算流量补偿量,提高系统响应与精度。针对动力学模型中存在的参数不准确问题,采用了最小二乘参数辨识的方法,在激励轨迹下获取液压机械臂动力学参数精确值。试验结果表明,所提出的辨识动力学参数的MBC控制算法相比3D模型参数的MBC控制在自由空间运动位置跟踪精度提升了39.24%,相比与传统PID控制提升了93%,显著提高了轨迹跟踪精度。     

摩擦力不确定的机器人液压驱动器的精确控制

基于H∞鲁棒控制器来改善机器人液压系统位置控制性能。首先经液压动力学和机械动力学分析,建立液压驱动系统的数学模型,摩擦力采用Dahl模型。然后按系统参数标称值设计基于混合灵敏度的H∞鲁棒控制器,对权值函数进行优化选择。最后经仿真和实验验证得出如下结论：该控制方法可以有效抑制摩擦力参数误差对位置跟踪控制的影响,尤其在速度换向时摩擦力模型的不确定性产生的影响,显著减小了位置跟踪误差,且该控制器稳态和过渡性能都优于传统PID控制器。     

柔性和摩擦力不确定条件下RBF神经网络自适应轨迹跟踪方法

提出一种基于径向基神经网络(Radial basis function, RBF)的力/位置混合自适应控制方法并用于机器人轨迹跟踪控制,解决机器人柔性末端执行器轨迹跟踪过程中柔性和摩擦力模型难以精确描述的问题。RBF神经网络是一种高效的前馈式神经网络,具有其他前向网络所不具有的非线性逼近性能和全局最优特性,并且网络结构简单,训练速度快。设计一种基于RBF神经网络非线性逼近能力来估计模型中的不确定参数的自适应控制器,给出控制器中神经网络权值更新规则,并证明所设计控制器输出力和位置误差的最终一致有界性。将该控制器应用于风管清扫机器人仿真试验,结果表明该自适应控制器能很好地用于柔性和摩擦力不确定条件下轨迹跟踪控制,与传统自适应控制方法相比具有更精确的跟踪特性和更强的鲁棒性。     

基于微分几何的离合器接合过程速度跟踪滑模控制

针对离合器控制系统中存在的非线性、外部干扰和参数不确定问题,提出了基于微分几何的离合器接合过程速度跟踪滑模控制方法。考虑系统参数的不确定性和外界干扰等不确定因素,建立了单个离合器起步动力学模型;基于微分几何的反馈线性化方法,得出系统的控制律;采用基于趋近律的滑模控制方法,设计了存在不确定干扰的离合器控制系统滑模控制器。利用Lyapunov理论对系统的稳定性进行了证明。仿真结果表明该控制器使离合器接合过程的速度跟踪精度高,且鲁棒性好。     

6自由度液压机器人末端执行器控制策略

为提高6自由度液压机器人末端执行器位置跟踪精度,设计了增量式非线性逆控制方法,并对机器人末端执行器位置跟踪误差进行仿真验证。创建了6自由度液压并联机器人简图,对液压驱动系统进行建模,推导出液压流量方程式。针对传统非线性逆控制方法进行改进,设计了增量式非线性逆控制方法。采用Matlab软件对6自由度液压机器人末端执行器跟踪误差进行仿真,并与传统非线性逆控制方法对比。结果显示：采用非线性逆控制方法,机器人末端执行器运动位置跟踪误差较大;采用增量式非线性逆控制方法,跟踪误差较小。采用增量式非线性逆控制方法,可提高机器人末端执行器运动的稳定性和输出精度。     

高速开关阀控气动位置伺服系统的自适应鲁棒控制

针对高速开关阀控气动位置伺服系统所具有的模型参数不确定性、不确定非线性以及外干扰,为实现气缸的高精度运动轨迹跟踪控制,设计了基于标准投影映射的自适应鲁棒控制器。该控制器通过在线最小二乘参数估计来减小模型中参数不确定性,利用基于反步法设计的非线性鲁棒控制来抑制参数估计误差、不确定非线性以及外干扰的影响,从而保证一定的瞬态性能和高的气缸运动轨迹控制精度。由于运用了标准投影映射以保证在线参数估计有界,控制器的两个部分可以独立进行设计。试验表明,所设计的控制器能获得良好的轨迹跟踪控制性能,对干扰具有较强的性能鲁棒性,系统跟踪幅值为0.09 m,频率为0.5 Hz的正弦期望轨迹时,最大绝对跟踪误差为1.51 mm,标准跟踪误差0.72 mm。     

3-UPS/PU并联机构动力学建模及自适应滑模控制

为减少动力学模型不确定性(包括参数不确定和未知的负载干扰)对3-UPS/PU并联机构控制精度的影响,提出一种自适应滑模控制。首先在运动学反解基础上采用虚功原理建立该机构关于动平台工作空间的动力学模型。控制器结合了动力学名义模型和滑模控制理论,利用滑模面设计的自适应律可以对不确定性进行在线估计并补偿,从而提高系统鲁棒性。通过Lyapunov函数分析了系统稳定性。该控制器优点是:无需依赖不确定性上界,结构简单,易于工程应用,适用于并联机构这类复杂不确定系统。仿真结果显示,所采取的控制器能有效克服时变的模型不确定性,使动平台各自由度的平均跟踪误差相比传统滑模控制明显减少。     

智能扫地机器人双环积分滑模控制方法研究

针对Mecanum轮型扫地机器人在车轮打滑和重心偏移等不确定非线性因素影响下的轨迹跟踪精度问题,提出了一种基于修正动力学模型的轨迹跟踪控制方法。首先,对机器人进行了运动学与动力学分析。然后,根据外界干扰及参数估计的不确定性对动力学模型进行了修正,设计了双环积分滑模控制器,并通过Lyapunov函数证明了控制系统的稳定性。最后,在不同扰动作用下,以圆为参考轨迹进行跟踪仿真,结果表明:该控制系统具有较好的抗干扰性和鲁棒性,避免了因不确定性参数估计带来的建模误差,为扫地机器人在实际轨迹跟踪控制运用中奠定了理论基础。     

三阶线性自抗扰控制器的液压伺服流量控制

针对阀控液压马达系统受非线性复杂扰动导致流量输出不稳定的问题,提出一种基于三阶线性自抗扰控制器(LADRC)的液压伺服流量控制方法。基于高阶LADRC理论,提出将ADRC应用于非线性的液压伺服系统控制,分析并验证了跟踪微分器的跟踪误差前馈增益具有抑制系统超调的作用。采用跟踪误差前馈与扩张状态观测器扰动反馈相分离的办法,提出一种针对复杂非线性三阶被控系统的改进的三阶LADRC算法。最后验证了该算法对一类大范围复杂不确定性液压伺服系统具有较PID更强的扰动抑制能力。     

自适应鲁棒性控制在泵控差动缸中的仿真研究

该论文研究了泵控差动缸高性能鲁棒性的位置控制。泵控差动缸液压系统的动态特性存在高度地非线性并且还存在较大程度的模型不确定性。为了解决上述问题,该文提出了一种自适应鲁棒性控制(ARC)策略,并构建了一种不连续映射参数的ARC控制器。该控制器不仅考虑了差动缸惯量负载参数以及其他参数的变化,而且考虑了如非补偿性摩擦力以及外负载等参数的不确定性非线性的影响,因此,该控制器具有鲁棒性参数自适应能力。从Bobcat 435小型挖掘机的一个实际工作循环提取的动臂缸的外负载和位移信号作为仿真模型的输入,验证了模型的正确性。仿真结果表明,ARC控制器可以迅速而准确的对外负载进行估计,极大的削弱了外负载对其自身的干扰,跟随误差非常小。     

液压同步运动系统变结构控制设计

该文以一执行器的实际运动轨迹作为另一执行器的理想跟踪目标，针对实际液压系统非线性时变特点，对两执行器的同步误差采用变结构控制策略。研究和仿真表明：采用变结构控制的液压同步运动系统，不仅具有较强的鲁棒性，而且有良好的动态品质和同步精度。     

An anti-windup INDI fault-tolerant control scheme for flying wing aircraft with actuator faults

In this paper, an anti-windup incremental nonlinear dynamic inversion (INDI) fault-tolerant scheme is proposed for flying wing aircraft with actuator faults, actuator saturation and uncertainties of aerodynamic parameters. An optimal anti-windup compensator based on nonlinear partial differential inequalities is used to compensate the actuator saturation. INDI is used to control the fault system and compensate the uncertainties of the flight dynamics. Control allocation strategy is designed in consideration of the control scheme and configuration of the control surfaces. The proposed control method can guarantee the bounded tracking of the reference signals. Simulation results are given to show the effectiveness of the proposed method.     

四旋翼飞行器轨迹跟踪控制器的设计与验证

为了解决四旋翼飞行器在外界扰动影响和系统模型参数存在不确定性情况下的精确轨迹跟踪控制问题,设计并验证了一种四旋翼飞行器的非线性轨迹跟踪控制器。首先建立了考虑执行机构特性的四旋翼飞行器数学模型,并将虚拟控制量映射到了实际中对电机的控制;然后通过在反步法轨迹跟踪控制中加入积分项,设计了一种基于积分型反步法的非线性轨迹跟踪控制器,消除模型参数不确定性及外界干扰引起的误差,仿真结果验证了该方法的可行性;最后,利用QBall2四旋翼飞行实验平台,对所设计的非线性轨迹跟踪控制器进行验证,实际飞行实验结果表明了所设计控制器的有效性,提高了实际飞行过程中外界干扰和不确定性下的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制的精度。     

Model reference adaptive control for a piezo-positioning system

Piezoelectric (PZT) actuators having the characteristic of infinitely small displacement resolution are popularly applied as actuators in precision positioning systems. Due to its nonlinear hysteresis effect, the tracking control accuracy of the precision positioning system is difficultly achieved. Hence, it is desirable to take hysteresis effect into consideration for improving the trajectory tracking performance. In this paper, a model reference adaptive control scheme based on hyperstability theory is developed for a moving stage system driven by a PZT actuator. It is worth emphasizing that the controller can be constructed without a nonlinear hysteresis dynamic equation to compensate the hysteresis effect. According to simulation results, the tracking error was only nanometer order. Through experimental examinations, the tracking performance was obtained as precision as ten nanometers order which is the resolution limitation of the measurement system. The effectiveness of the proposed adaptive control scheme was validated.     

气动肌肉并联关节的位姿轨迹跟踪控制

针对多输入多输出的气动肌肉并联关节,建立包含任务空间负载动态方程、容腔压力动态方程和高速开关阀平均流量方程的多阶动态系统数学模型。为保证气动肌肉并联关节系统良好动态特性的同时具有高精度的位姿轨迹跟踪,采用基于非连续投影算法的自适应鲁棒控制策略。该策略通过自适应参数估计来消除因气动肌肉并联关节系统动态数学模型的参数未知而引起的较大参数不确定,通过鲁棒反馈来消除因气动肌肉的伸缩力模型误差、摩擦力时变和关节系统的不可知干扰等引起的严重非线性不确定,且控制器基于反推设计,对多输入多输出的多阶耦合动态系统具有很好的适用性。试验结果表明：所研究的气动肌肉并联关节阶跃响应的静态误差小于0.09°,连续轨迹跟踪的标准误差小于0.15°,且具有较强的自适应性和鲁棒性。     

Optimal cascade hydraulic control for a parallel robot platform by PSO

A new cascade load force control design for a parallel robot platform is proposed. A parameter search for a proposed cascade controller is difficult because there is no methodology to set the parameters and the search space is broad. A parameter search based on particle swarm optimization (PSO) is suggested to effectively search the parameters of the cascade controller. We used a unified mathematical model of a hydraulic actuator of parallel robot platform. These equations are readily applicable to various types of proportional valves, and they unify the cases of critical center, overlapped, and underlapped valves. These unified model equations are useful for nonlinear controller design. Simulation results show the advantages of the proposed optimal tuned cascade controller to solve the formulated tracking problem in relation to the classical proportional–integral (PI) controller.     

超磁致伸缩致动器的小脑神经网络前馈逆补偿-模糊PID控制

针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补偿;利用模糊PID控制降低小脑神经网络(CMAC)学习时的误差和抑制扰动,提高系统的跟踪控制性能,从而实现超磁致伸缩致动器的精密致动控制。仿真和实验结果表明:所采用的控制策略有效地消除了迟滞非线性的影响,系统的跟踪误差降低到了5%以下,而位移跟踪误差均方差仅为0.58。此外,这种策略的特点是学习和控制同时进行,控制系统能够适应被控对象动态特性的变化,使系统具有较强的鲁棒性,同时也能够有效地抑制外界的干扰,提升系统的自适应控制性能。     

Non-linear compensation and displacement control of the bias-rate-dependent hysteresis of a magnetostrictive actuator

Magnetostrictive actuators invariably exhibit bias-rate-dependent hysteresis, which could cause vibration and error in the micro-positioning control. We present a methodology for linearization control for the hysteresis of a magnetostrictive actuator with a wide range of input rates and biases. The hysteresis compensation is attained through application of a dynamic Bouc-Wen model and experimental measured hysteresis properties of the magnetostrictive actuator under inputs with different frequencies and biases. The effectiveness of the compensator for hysteresis is demonstrated through experimental results of the magnetostrictive actuator under inputs at different frequencies and bias levels. Based on the proposed compensator, a displacement PID controller is applied to force the output displacement of the magnetostrictive actuator to track the desired displacement accurately thereafter. The maximum absolute tracking errors is 0.052 μm. Compared to the control results without the compensator, the compensator can reduce the control error by about 85%. The results indicate that this study provides an effective method which can compensate the hysteresis of the magnetostrictive actuator under different frequencies and biases of inputs.     

基于NDO的ROV滤波反步轨迹跟踪控制

针对作业型遥控水下机器人(ROV)在轨迹跟踪过程中存在模型非线性、强耦合、模型参数不确定和外界干扰不确定等问题,提出一种基于非线性干扰观测器(NDO)的滤波自适应反步控制策略。使用NDO观测模型的不确定性和外界干扰,通过指令滤波器避免了直接对虚拟控制量解析求导的过程,利用自适应律补偿观测器观测残量。通过Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差系统的渐进稳定。仿真实验表明,设计的控制器能够实现精确的轨迹跟踪,具有较好的鲁棒特性。     

电液伺服加载系统四连杆机构控制器设计

该文针对飞机起落架电液伺服加载过程中非线性传动机构的动态特性进行分析。确认在动态加载过程中因四连杆机构的非线性特性造成的系统动态跟踪效果不佳的具体原因,基于逆系统的思路找到了一种非线性数学模型与PID控制器结合的控制方法。采用模型预测的方法对系统进行误差补偿。使用简化了的电液伺服作动系统数学模型与该控制方法进行MATLAB/simulink仿真。使用此方法大大提高了起落架加载系统的动态跟踪性能。