基于鲁棒右互质分解的直流伺服系统精确跟踪控制

对含有不确定性的直流伺服控制系统,通过应用鲁棒右互质分解方法,设计了一种基于鲁棒右互质分解的精确跟踪控制系统;通常情况下,直流伺服系统中存在诸如非线性特性及参数辨识引起的模型误差和外界扰动,在设计的控制系统中,未知模型误差和外界扰动对系统性能的影响都被看作直流伺服系统的不确定性;在考虑到这些不确定性情况下,设计了一种基于鲁棒右互质分解理论的精确跟踪控制;首先在考虑未知的不确定模型影响系统性能指标的情况下,设计了一种基于演算子理论的反馈控制结构,此结构可以消除不确定模型的影响,在此基础上,设计了基于鲁棒右互质分解的鲁棒精确跟踪控制系统,得出精确跟踪条件;仿真结果表明使用提出的方法可以有效地消除不确定性,使得伺服系统具有很强的鲁棒性和精确跟踪能力。     

基于反步法的直流电机鲁棒速度跟踪控制

为实现具有电枢反应非线性和参数不确定性的直流电机速度跟踪控制,采用自适应反步法,设计了鲁棒自适应速度跟踪控制器.首先推导了电机的非线性动态模型并考虑了电机转动惯量及负载转矩的不确定性,然后经非线性变换并利用线性参考模型导出了系统的误差动态方程,基于自适应反步法设计了鲁棒速度跟踪控制器,最后时其稳定性进行了分析证明.     

电液伺服系统的多滑模鲁棒自适应控制

针对一类参数与外负载非匹配不确定的非线性高阶系统,提出了一种基于逐步递推方法的多滑模鲁棒自适应控制策略.应用逐步递推的多滑模控制方法简化了高阶系统的控制问题,同时在自适应控制中加入鲁棒控制的方法,以消除不确定性对控制性能的影响.首先利用逐步递推方法与状态反馈精确线性化理论,得出确定系统的多滑模控制器设计方法;然后基于Lyapunov稳定性分析方法,给出不确定系统的参数自适应律,及鲁棒自适应控制器的设计方法.本文把该控制策略应用到电液伺服系统的位置跟踪控制中,仿真结果显示,该控制方法具有较强的鲁棒性及良好的跟踪效果.     

自适应积分反步法永磁同步电机伺服控制器的设计

针对永磁同步电机(PMSM)绕组相电流和转速强耦合特性以及参数的不确定性,利用非线性积分反步法设计了自适应积分反步控制器,在补偿参数不确定性影响的同时,实现了PMSM高性能位置跟踪控制.基于Matlab建立了系统的仿真模型并实施仿真.仿真结果表明,用该方法设计的PMSM控制系统,滤波跟踪误差能以指数规律迅速收敛到零,并且具有很强的抗负载扰动能力.     

漂浮基空间机器人的径向基神经网络鲁棒自适应控制

针对一类同时具有参数及非参数不确定性的自由漂浮空间机器人系统的轨迹跟踪问题,采用了一种RBF神经网络的自适应鲁棒补偿控制策略.对于系统的参数不确定性,通过对径向基神经网络来自适应学习并补偿,逼近误差通过滑模控制器消除,神经网络权重的自适应修正规则基于Lyapunov函数方法得到;而非参数不确定通过鲁棒控制器来实时自适应...     

机械臂自适应鲁棒轨迹跟踪控制

针对具有外界干扰和不确定性的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种自适应鲁棒补偿控制算法,将计算转矩法用于系统标称模型,鲁棒控制用于消除系统不确定性的影响,并通过自适应算法自动调节不确定项,保证系统存在建模误差和外部干扰时的稳定性和动态性能。给出了具体的控制算法设计和系统稳定性、收敛性证明,最后通过仿真实验,表明系统具有跟踪误差快速收敛性以及良好的鲁棒性。     

飞行模拟转台非线性干扰观测器反步滑模控制器设计

本文针对考虑不确定性的飞行模拟转台伺服系统,提出了一种基于非线性干扰观测器的反步全局滑模补偿控制方法。该方法采用反步控制方法设计转速期望虚拟控制,然后利用非线性干扰观测器观测系统不确定干扰,进而对引入非线性干扰观测器的系统设计自适应全局滑模控制器,实现了飞行模拟转台伺服系统期望转角信号的鲁棒跟踪控制,仿真结果表明,该方法控制效果良好,具有很好的工程应用价值。     

电液位置伺服系统内模鲁棒控制器的设计

针对电液位置伺服系统存在一定的参数不确定性和较大的负载扰动等问题,建立了电液位置伺服线性系统的数学模型,并将其转化为H∞性能准则问题.利用H∞鲁棒控制理论,设计了电液位置伺服控制系统的鲁棒状态反馈控制器;基于内模原理的设计方法,设计了跟踪控制器.仿真结果表明,该位置鲁棒跟踪控制系统不仅对于伺服系统的参数不确定性有较好的控制效果,而且可以有效地抑制位置伺服系统负载扰动的影响,并有效地提高系统的跟踪特性,使系统具有良好的动态性能.     

基于鲁棒自适应反步的可重复使用飞行器再入姿态控制

考虑惯性矩阵不确定和力矩扰动的影响, 设计再入可重复使用飞行器的鲁棒自适应反步姿态控制器. 首先, 设计虚拟控制时, 通过自适应实现对不确定项的未知边界的估计; 其次, 设计实际控制输入时, 为消除反步法的“计算爆炸”问题, 将虚拟控制导数作为不确定项, 引入鲁棒项消除不确定与力矩扰动的影响; 再次, 基于Lyapunov 理论证明了跟踪误差收敛到任意小邻域; 最后, 基于X-33 的六自由度模型仿真验证了所设计的控制策略的有效性.     

基于改进的FNNs移动机械臂输出反馈跟踪控制

针对包含电机动态模型的移动机械臂系统,提出一种鲁棒自适应输出反馈控制方法.将误差符号函数鲁棒积分反馈与神经网络前馈结构相结合用于控制器的设计,然后利用神经网络去逼近机器人和电机系统的不确定项,设计鲁棒项实时补偿网络误差.通过Lyapunov稳定性分析证明闭环系统所有信号半全局一致有界.最后仿真实验表明,控制方法对系统动态不确定性和外界干扰有很好的鲁棒性,可实现移动机械臂的输出反馈跟踪控制.