欠驱动AUV的鲁棒位置跟踪控制

为了实现具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV的水平面鲁棒位置跟踪,基于李雅普诺夫理论,使用反步法设计了一个非线性控制器,并利用滑模控制方法提高控制系统的鲁棒性;为了检验该控制器的性能,选择有时变参考速度的正弦曲线作为参考轨迹,在控制输入受限的情况下,对具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV系统进行了数值仿真,结果表明本文设计的控制器能很好地实现欠驱动AUV的水平面位置跟踪控制,具有很强的鲁棒性。     

欠驱动水面船舶的有限时间航迹跟踪控制

针对欠驱动水面船舶的快速航迹跟踪控制问题,本文设计了一种基于终端滑模控制方法的分散控制器。通过引入辅助线性滑模面进行切换控制,避免了传统终端滑模面中状态可能为零而导致控制无穷大的奇异问题,且使欠驱动水面船舶能够在有限时间内快速跟踪并保持期望的轨迹。本文结合有限时间稳定性理论证明了终端滑模控制方法具有限时间收敛作用这一特性;借助Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明:该算法控制效果良好,且对外界环境干扰具有一定的鲁棒性能。     

多欠驱动自主水面船的鲁棒协调控制器设计

针对基于海洋环境干扰与水动力参数摄动的多欠驱动自主水面船(autonomous surface vehicles,ASV)协调编队控制问题,本文设计了一种基于上下界终端滑模的鲁棒协调编队控制策略。在运动学回路中,利用单个ASV自身状态信息及其邻居信息,结合图论知识、Lyapunov稳定性理论以及约束函数特性,设计一种纵向速度与艏向转速的辅助控制律,实现了单个ASV跟踪其期望轨迹并与其邻居船体保持协调一致;在动力学回路中,基于终端滑模设计纵向与艏向控制律,使得纵向与艏向速度趋近于其辅助控制律;利用时变非线性级联稳定性理论证明了整个编队闭环控制系统全局一致渐进稳定(globally uniformly asymptotically stable,GUAS);此外,研究了基于通信延时下的多欠驱动ASV轨迹协调控制问题。从仿真实验可以看出距离跟踪误差与艏向角跟踪误差均收敛于零附近的邻域。     

带输入饱和的欠驱动水面船参数自适应滑模控制

针对具有外部干扰和输入饱和的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,本文提出一种基于饱和补偿辅助系统的参数自适应滑模控制方法。通过以路径上虚拟参考目标点为原点,引入Serrete-Frenet移动坐标系,在此基础上引入切向速度作为虚拟控制输入;结合饱和辅助系统设计具有切换增益和sigmoid函数边界层厚度的参数自适应滑模控制器。此外,利用李雅普诺夫理论证明了闭环系统的全局稳定性,保证跟踪误差收敛到零的任意小领域内。通过与常规滑模控制对比,数值仿真验证所提控制律的有效性和自适应性,不仅可以减弱常规滑模中的"抖振"现象,同时补偿外部干扰和输入饱和误差提高跟踪精度。     

基于改进切换增益自适应率的欠驱动USV滑模轨迹跟踪控制

针对参数的不确定性和外界干扰的非线性给欠驱动无人艇(USV)的精确轨迹跟踪控制带来的挑战,提出基于改进切换增益自适应率（ISGA）的欠驱动USV滑模轨迹跟踪控制算法. 该算法结合反步法和PI滑模控制,以保证欠驱动USV跟踪并保持期望的轨迹;采用基于理想增益的ISGA算法,以提高系统的鲁棒性和抑制滑模抖振现象. 借助李雅普诺夫直接法证明轨迹跟踪控制系统的全局指数稳定性. 仿真结果显示,所提算法具有鲁棒性强、滑模抖振弱和控制精度高等优点. 相较2种先进的轨迹跟踪控制算法,所提算法的位姿控制精度提高超过25.0%.     

带输入饱和的欠驱动水面船参数自适应滑模控制

针对具有外部干扰和输入饱和的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,提出一种基于饱和补偿辅助系统的参数自适应滑模控制方法,无需确知不确定项的界。以路径上虚拟参考目标点为原点,引入Serrete-Frenet移动坐标系,在此基础上引入切向速度作为虚拟控制输入;然后结合饱和辅助系统设计具有切换增益和sigmoid函数边界层厚度的参数自适应滑模控制器。此外,李雅普诺夫理论证明了闭环系统的全局稳定性,保证跟踪误差收敛到零的任意小领域内。通过对比数值仿真验证所提控制律的有效性和自适应性,不仅可以减弱常规滑模中的“抖振”现象,同时补偿外部干扰和输入饱和误差提高跟踪精度。     

AUV的精确航迹跟踪系统的鲁棒控制

为了解决外界海洋环境干扰下水下无人航行器(AUV)的精确航迹跟踪控制问题,针对欠驱动AUV动力学运动模型不确定性,将三维航迹跟踪控制分解为水平面和垂直面跟踪控制问题,分别建立了AUV水平面和垂直面动力学模型,在设计模型时考虑了线性近似产生的误差、不确定性和外界干扰的影响,根据鲁棒H∞控制理论设计了航向控制器和纵倾控制器.仿真结果表明,系统存在外界海流情况下,AUV能够克服外界干扰海流的影响运动到设定航迹上,跟踪误差收敛于0,控制效果良好.文中所设计的鲁棒H∞控制器能够有效克服外界干扰的影响,较精确的实现了航迹跟踪.     

欠驱动水面船舶的非线性滑模轨迹跟踪控制

针对模型参数存在不确定性和风、浪、流时变干扰的三自由度欠驱动水面船舶动态轨迹跟踪控制问题,根据滑模控制对系统的不确定性和外界干扰具有鲁棒性的特点,提出了一种新型的非线性滑模控制律设计方法.在设计时根据欠驱动水面船舶的固有特性,船舶在横向上没有驱动,如果要同时控制船舶水平面位置和艏摇角3个自由度的运动,就需要分别引入关于纵向跟踪误差的一阶滑动平面和关于横向跟踪误差的二阶滑动平面来间接设计控制律.仿真结果表明,所设计的控制器能够使船舶跟踪虚拟船产生的参考轨迹,对参数不确定和外界扰动具有强的鲁棒性.     

自适应积分终端滑模的自主车辆路径跟踪控制

为了实现自主车辆在复杂行驶环境下有效的路径跟踪功能,车辆必须配备一个拥有鲁棒性的控制系统,因此提出了一种自适应积分终端滑模控制策略。首先,采用了一个二自由度的车辆动力学模型以及一个简化运动学模型,用来描述车辆行驶时的横向动力学和路径跟踪特性;其次,设计了一种自适应积分终端滑模控制器,并利用李雅普诺夫稳定性判据证明了该控制系统的稳定性;最后,利用Matlab-Carsim联合仿真平台,以不同的车速分别在冰雪路面和干沥青路面上进行仿真测试,验证了所设计控制器的性能。仿真结果表明:当车辆行驶在不同的路面和速度工况下时,相较于传统滑模控制以及非奇异终端滑模控制,自适应积分终端滑模控制不仅拥有更高的控制精度,同时具有更强的鲁棒性能。     

海流干扰下的欠驱动AUV三维路径跟踪控制

为解决存在海流干扰和模型不确定性情况下欠驱动自主水下航行器(AUV)的三维路径跟踪控制问题,首先在Serret-Frenet坐标系下,基于虚拟向导建立了跟踪误差模型.然后,在运动学控制器中基于李雅普诺夫(Lyapunov)理论和反步法设计具有自适应律的虚拟向导和一种改进的积分视线法(ILOS)导引律,克服了海流的干扰并减少了超调.应用反步自适应滑模控制(BASMC)理论设计动力学控制器,保证了系统的稳定性和鲁棒性.最后,应用非线性级联理论证明了整个控制系统的闭环稳定性.仿真结果表明:基于AUV与流体的相对速度来实现的控制律,便于工程应用.该控制器能够有效克服海流和模型不确定的影响,实现对三维路径的跟踪.     

执行器故障下飞行机械臂的主动容错控制

本文提出了一种基于非奇异终端滑模和扩展状态观测器的飞行机械臂主动容错控制方法.首先,采用反演技术作为闭环控制框架,保证系统的全局稳定性.其次,采用自适应非奇异终端滑模作为执行器故障下的鲁棒控制器.然后,利用扩展状态观测器对复杂的耦合效应和外部干扰进行估计和补偿.李雅普诺夫稳定性理论可以保证具有执行器故障和外部干扰的飞行...     

基于指令滤波的板球系统误差反步控制器研究

针对存在未知扰动条件下板球系统的轨迹跟踪控制精度不高的问题,研究了一种基于指令滤波的误差反步控制方法。首先,建立板球系统模型,引入二阶指令滤波器,滤除小球位置和速度状态变量的噪声干扰。其次,逐步选取李雅普诺夫函数,设计误差反步控制器,克服系统受到的外界干扰,实现对输入信号的渐进跟踪控制。最后,通过李雅普诺夫理论证明系统稳定性。仿真结果表明,该控制器能够有效抑制干扰,精确地完成轨迹跟踪任务。     

欠驱动USV神经网络自适应轨迹跟踪控制

为解决欠驱动USV系统在模型不确定性和未知海流干扰下的水平面轨迹跟踪问题,基于反步法与自适应技术,提出一种非线性鲁棒轨迹跟踪控制策略. 针对欠驱动USV参数不确定问题,运用神经网络自适应方法对欠驱动USV系统未知函数进行估计和逼近;然后,运用动态面方法获取虚拟变量的导数,不仅控制律结构简单,易于工程实现,而且有效地减小了传统反步法中虚拟变量直接求导的复杂性;针对未知时变海流的干扰,设计了一种指数收敛海流观测器,有效估计未知缓慢时变海流速度;其次,基于李雅普诺夫理论证明了所设计的控制器能够保证运动轨迹收敛于期望值,并且保证了该轨迹跟踪闭环控制系统所有信号最终一致有界;最后,在控制输入受限条件下,为检验该控制器的跟踪性能,选取圆轨迹作为参考轨迹,仿真实验表明,该控制器能够有效地实现预期轨迹,神经网络自适应方法对系统未知函数可有效估计和逼近,对未知时变海流干扰具有较强的鲁棒性,轨迹跟踪误差和速度跟踪误差均收敛到零附近的一个邻域内,从而验证了所提出控制器的有效性.     

有横摇约束的欠驱动船舶航迹跟踪预测控制

针对欠驱动水面船舶在直线航迹跟踪中受到强烈的风、浪、流时变干扰影响时出现大幅度的摇荡运动的情况,采用自适应卡尔曼状态估计和鲁棒预测控制,提出一种具有横摇角约束的控制器综合设计方法。建立时变干扰作用下的仿射切换系统模型及测量模型;基于扩展状态的自适应卡尔曼滤波方法,对船舶模型的状态和随机干扰力矩进行估计,并对估计的干扰力矩进行前馈补偿。考虑船舶的真实状态与卡尔曼观测状态之间存在观测误差,将控制器与观测器综合考虑,提出一种基于状态观测器和H_2/H_∞混合性能指标的直接约束鲁棒预测控制,在性能指标与控制器设计中直接利用观测状态;将状态约束、鲁棒稳定性约束、性能指标转化为LMI(线性矩阵不等式)的凸优化问题。理论证明了所设计闭环系统的一致有界稳定性,并且通过仿真验证了控制器能实现直线航迹鲁棒跟踪,在保证横摇角在约束范围内,对干扰有着有效的抑制作用。     

基于鲁棒观测器的肘关节鲁棒自适应控制

针对伺服阀控制的、双螺旋副传动的七功能机械手肘关节存在液压系统强非线性、易受外界环境温度和压力变化引起的参数不确定性、外界未知强干扰和仅有位置和油液压力状态反馈的控制特点,提出基于鲁棒观测器的输出反馈鲁棒自适应控制方法.该方法利用反演控制器设计方法对耦合的不确定系统参数和未知状态进行解耦,结合鲁棒观测器和鲁棒自适应控制器设计方法分别对未知状态和不确定参数进行观测和估计,使用李雅普诺夫稳定性理论保证了系统全局渐进稳定的控制性以及系统状态的有界性,解决了同时存在系统参数不确定性和部分未知状态相耦合的鲁棒控制问题.以国家高科技发展计划4 500m深海作业系统的七功能主从液压机械手肘关节作为研究对象,使用提出的控制方法进行在未知外界干扰下的对比研究.实验结果表明,闭环系统可以很好地跟踪参考轨迹,具有较强的鲁棒性,能够获得令人满意的稳态精度和动态性能;修正后的参数自适应律能够保证在外界未知干扰下估计参数的有界性.     

控制增益符号未知的非线性系统执行器故障补偿

针对一类具有方向未知的不确定增益函数和未知执行器故障的不确定非线性系统,将Nussbaum函数增益与自适应输出反馈设计相结合,提出一种自适应鲁棒非线性容错控制方案。本方案无需精确获得执行器故障信息,并通过引入控制参数在线自适应调整技术,使得控制器对参数、干扰以及故障变化具有很强的鲁棒性,采用Nussbaum增益方法放松了对高频增益符号已知的假设,利用鲁棒项抵补偿自适应逼近误差和未知外界干扰的影响,通过李雅普诺夫方法从理论上严格证明了整个闭环系统信号的有界性和渐进的输出跟踪。仿真结果验证了该方法的有效性。     

考虑未知死区非线性的自适应模糊神经UUV航迹跟踪控制

针对无人水下航行器(unmanned underwater vehicles, UUV)在航迹跟踪控制中存在未知死区非线性和工作环境不确定性的问题,提出一种鲁棒自适应自组织模糊神经控制策略,采用滑模趋近律控制框架和自组织模糊神经网络逼近器在线估计系统未知状态和进行参数的自适应,并采用有限增益鲁棒控制器补偿重构误差。根据李雅普诺夫稳定性理论分析证明所有参数和跟踪状态均有界,并且当时间趋向于无穷大时,跟踪误差及其导数都趋向于零且闭环系统的信号有界。通过与已有控制策略对比仿真表明,该控制策略具有先进性和有效性,对无人水下航行器设计具有指导意义。     

考虑未知死区非线性的自适应模糊神经UUV航迹跟踪控制

针对无人水下航行器(unmanned underwater vehicles, UUV)在航迹跟踪控制中存在未知死区非线性和工作环境不确定性的问题,提出一种鲁棒自适应自组织模糊神经控制策略,采用滑模趋近律控制框架和自组织模糊神经网络逼近器在线估计系统未知状态和进行参数的自适应,并采用有限增益鲁棒控制器补偿重构误差。根据李雅普诺夫稳定性理论分析证明所有参数和跟踪状态均有界,并且当时间趋向于无穷大时,跟踪误差及其导数都趋向于零且闭环系统的信号有界。通过与已有控制策略对比仿真表明,该控制策略具有先进性和有效性,对无人水下航行器设计具有指导意义。     

基于反演滑模的火力发电机组主汽温自适应控制策略

针对火力发电机组燃气锅炉主汽温控制系统存在的强干扰和不确定性问题,利用滑模控制对系统参数变化和扰动不灵敏的优点,提出一种基于反演滑模控制和自适应算法相结合的主汽温优化控制策略。将主汽温控制过程中存在的干扰和不确定性归结为系统的总干扰,通过设计李雅普诺夫函数和虚拟控制量,逐步回推出反演滑模控制一级减温粗调控制器;在此基础上,采用自适应算法对系统总干扰进行估计,并设计出自适应反演滑模控制二级减温细调控制器。MATLAB仿真结果表明:与常规PID和反演滑模控制策略相比,所提策略的调节时间可减少126.9 s,超调量可降低20.1%,系统抗干扰及鲁棒性能得到有效提升。工程应用结果表明:所提策略的主汽温控制偏差小于±4℃,系统稳定性和抗干扰能力显著提高。     

六腿滚动式奔跑机器人的控制器设计

讨论了一种欠驱动六腿滚动式奔跑机器人的控制律设计问题.考虑存在外部干扰和模型参数不确定的影响,在机器人俯仰和横滚2个方向上分别提出了鲁棒H_∞最优和滑模变结构控制策略.首先,对机器人俯仰和横滚2个方向上分别建立动力学模型,并通过线性化近似转化为状态空间方程;其次,设计鲁棒H_∞最优控制器和滑模变结构控制器,以考虑机器人模型的参数不确定性,并对外部干扰进行有效抑制;最后通过数值仿真进行了验证.