一种新的鲁棒自适应控制律

本文提出了一神新的称为θ-δ修正法的鲁棒自适应控制律.与其它修正法比较,θ-δ修正法不会使系统性能退化.即在无摄动的理想情况下,这种自适应律可以保证跟踪误差以及自适应回路里的其它信号为渐近稳定.当系统受到摄动时,该自适应律是鲁棒的且无论设计常数γ是大是小,输出误差的漂移都很小,因而γ可以取大于零的任意值.     

一种球形机器人的非线性滑模运动控制

基于非线性滑模控制方法,对一种欠驱动的球形机器人的运动控制问题进行了研究．球形机器人的输入由两个相互正交的力矩组成．在非完整约束的条件下,分别建立球形机器人的运动学和动力学模型,并通过输入变换将动力学模型变换为一个两输入的二阶系统．基于非线性滑模控制方法分别设计了横向姿态控制器和纵向速度控制器,可以保证被控的运动状态收敛到期望的邻域内．仿真和实验结果验证了所建立的动力学模型和控制方法的有效性．     

一种具有爬坡能力的球形机器人运动分析

针对目前球形机器人爬坡能力不强的问题,设计了一种新型机构,在球形机器人的长轴方向上与本体固连两个可伸出和展开的手臂机构.遇陡坡时,手臂伸出后支撑在路面上,球形机器人将不再依靠重摆的驱动,而是通过电机直接驱动球壳.深入分析对比了手臂伸出前后的爬坡能力,并建立了爬坡时直线运动的动力学模型,对手臂伸出后的球形机器人进行了路径规划.最后通过仿真和试验验证了力学模型的准确性.     

农业轮式移动机器人反演自适应滑模轨迹跟踪控制

为提高农业轮式移动机器人路径跟踪控制的鲁棒性,提出一种基于农业轮式移动机器人反演自适应滑模控制策略。运用反演控制设计其运动学控制律,保证位置跟踪误差渐进收敛到零;根据动力学模型,设计自适应滑模动力学控制律,实现农业轮式移动机器人左右轮平稳的运行;运用李雅普诺夫定理保证闭环系统的最终一致稳定性。仿真实验验证了该方法的有效性和优越性,能够实现正弦型曲线路径跟踪。     

一类非线性系统的模糊自适应滑模输出反馈控制

针对一类非线性系统，提出一种新的模糊自适应滑模输出反馈控制方法，该方法不需要非线性系统的状态可测的假设。基于李亚普诺夫函数方法，给出了模糊自适应输出反馈控制律以及在线调节的参数自适应律，证明了模物闭环系统的稳定性和跟踪误差的收敛性。     

Chen混沌系统的一种自适应同步方法

混沌系统的研究在国内外正在广泛的开展,如何使得对混沌系统的控制达到良好的控制效果构成了问题的关键.由于Chen混沌系统具有的参数不确定性,以至于常规的控制方法很难实现对Chen混沌系统的控制,讨论了一种参数可调节的自适应同步设计方法.设计出了可以使两个同结构的Chen系统状态渐近同步的自适应控制器,其参数调节律由Lyapunov稳定性理论来确定.最后进行数字仿真,仿真结果表明了这种方法的有效性和实用性.     

基于神经网络的不确定机器人自适应滑模控制

提出一种机器人轨迹跟踪的自适应神经滑模控制。该控制方案将神经网络的非线性映射能力与变结构控制理论相结合,利用RBF网络自适应学习系统不确定性的未知上界,神经网络的输出用于自适应修正控制律的切换增益。这种新型控制器能保证机械手位置和速度跟踪误差渐近收敛于零。仿真结果表明了该方案的有效性。     

一种独轮机器人的滑模控制

针对一种由一个车轮驱动并控制前向平衡、并由电机驱动惯性轮形成反力矩来控制侧向平衡的独轮机器人系统,提出了一种分组分层滑模变结构控制方法.该方法根据机器人动力学模型特点,将系统看作两个单输入系统组合,并分别针对每个单输入系统设计分层滑模控制器,从而实现机器人的运动平衡控制.从理论上证明了各层滑动平面的渐近稳定性,并通过仿...     

基于一种修改的李亚普诺夫函数的自适应模糊滑模控制

针对一类不确定非线性系统,基于一种修改的李亚普诺夫函数并利用Ⅱ型模糊系统的逼近能力,提出了一种稳定自适应模糊控制器设计的新方案.该方案能够避免现有的一些自适应模糊/神经网络控制器设计中对控制增益一阶导数上界的要求.通过理论分析,证明了闭环模糊控制系统是全局稳定的,跟踪误差收敛到零.     

基于模糊神经网络的机器人滑模自适应控制

滑模控制（SMC）响应快,对系统参数和外部扰动呈不变性,可保证系统的渐近稳定性,但其缺点是控制存在很强的抖动;而模糊神经网络（FNN）具有模糊系统和神经网络共同的特点。将滑模控制和模糊神经网络控制有机结合,利用简单得到的学习信号对模糊神经网络进行在线学习,通过平滑切换函数实现直接自适应控制策略。对两连杆机械手的仿真研究表明,在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方案既能达到高精度快速跟踪的目的,又能有效减小滑模控制的抖动问题。     

非完整移动机器人编队的滑模控制

提出了一个非线性滑模控制器,协调一组非完整移动机器人以取得合乎要求的编队．考虑了两个机器人组成的领航者—跟随者机器人模型,通过滑模控制使它们沿预定的轨迹运动并保持预定的相对距离、方位角及运动方向．运用传统的李亚普诺夫理论研究了闭环系统的稳定性．在合理的假设下,从理论上证明了存在有界干扰情形下机器人编队的渐近稳定性,即所设计的滑模控制器使得相对距离误差、方位角误差及运动方向误差渐近稳定．最后,给出了两台机器人情形的数值仿真例子来验证该方法的有效性．     

A Robust Adaptive Terminal Sliding Mode Control for Rigid Robotic Manipulators

In this paper, a robust adaptive terminal sliding mode controller is developed for n-link rigid robotic manipulators with uncertain dynamics. An MIMO terminal sliding mode is defined for the error dynamics of a closed loop robot control system, and an adaptive mechanism is introduced to estimate the unknown parameters of the upper bounds of system uncertainties in the Lyapunov sense. The estimates are then used as controller parameters so that the effects of uncertain dynamics can be eliminated and a finite time error convergence in the terminal sliding mode can be guaranteed. Also, a useful bounded property of the derivative of the inertial matrix is explored, the convergence rate of the terminal sliding variable vector is investigated, and an experiment using a five bar robotic manipulator is carried out in support of the proposed control scheme.     

全方位移动平台自适应滑模运动控制研究

针对大型设备承重的要求,以8×8全方位移动平台为研究对象,建立了平台的运动学模型和动力学模型,并针对平台轮子滑移和重心偏移等不确定和非线性因素,利用RecurDyn建立平台三维模型,利用Matlab/Simulink建立联合仿真模型;采用自适应滑模控制对平台进行轨迹跟踪控制,并与PD控制方法进行对比,仿真结果表明,自适应滑模控制方法有效的降低了输出抖振,减小了不确定和非线性因素对运动的影响,跟踪误差几乎为零,实现了精确轨迹跟踪控制.     

PHANTOM Omni机器人的自适应模糊滑模控制

针对PHANTOM Omni机器人的位置轨迹跟踪问题,采用了一种基于模糊逻辑的自适应模糊滑模控制方案。利用滑模控制中的切换函数作为输入,根据模糊系统的逼近能力设计控制器,并基于李雅谱诺夫方法设计自适应律对控制器所需参数进行实时调节。仿真中将其与传统的滑模控制进行了比较,仿真结果表明：自适应模糊滑模控制能使PHANTOM Omni机器人更好地实现期望的位置轨迹跟踪并有效地减轻抖振现象,从而证明了该方法在PHANTOM Omni机器人上实施的可行性。     

机械手轨迹控制在自适应滑动模下的微机实现

本文针对具有两个回转关节的机械手,实现了自适应滑动模控制方法,试验结果证实了系统的良好跟踪性能和鲁棒性能。     

自适应滑模摩擦补偿在隔膜张力控制中的应用

为稳定放卷张力,提出了自适应滑模摩擦补偿控制算法,对放卷机构中的负载惯量与摩擦进行在线辨识。以放卷电机的转速和角位移误差为变量设计了线性滑模面;以惯量及摩擦估计误差变量及滑模面的偏移变量为基础设计了Lyapunov函数;以该函数的梯度下降为原则设计了在线辨识的自适应律。当系统在自适应滑模控制器的作用下稳定在滑模面上时,负载惯量及摩擦便趋近于其实际值。通过该摩擦补偿方法实现了张力控制目标。对所提方法进行单轴仿真及试验验证,表明该算法能有效提高张力的控制精度。     

SCARA机器人的模糊自适应滑模控制

为了提高SCARA机器人的轨迹跟踪控制性能,提出一种双模糊自适应滑模控制;采用一自适应模糊控制器,根据滑模到达条件对滑模切换增益进行估算,消除滑模控制中输出力矩的抖振现象,增强其对不确定性因素的适应能力;采用另一自适应模糊控制器对指数趋近律系数进行修正,改善由于大范围初始位姿产生的偏差而引起的大力矩和速度跳变问题;基于Lyapunov方法进行了稳定性证明,保证控制系统的稳定性与收敛性;仿真实验结果表明,该方法应用于SCARA机器人,跟踪效果良好并产生了平滑的力矩输出和速度输出.     

航天器姿态跟踪系统的自适应滑模控制

针对存在不确定惯量矩阵和外干扰的刚体航天器姿态跟踪系统,提出了一种自适应滑模控制方法。首先建立了姿态跟踪误差动力学方程,并对刚体航天器跟踪误差动力学定义了滑模,设计了自适应滑模控制律,该控制律的优点在于可以估计系统不确定块,消除了传统滑模控制中对不确定界的要求。Lyapunov分析表明了提出的自适应滑模控制器确保闭环系统取得渐近稳定性。仿真结果验证了提出的控制策略的有效性。