Acrobot动态伺服控制及其对称虚约束方法研究

研究了Acrobot这一垂直平面欠驱动机械臂的动态伺服控制问题. 该问题期望驱动Acrobot到达构形空间中任意目标位置. 由于Acrobot不能稳定在除平衡点外的位置, 因此考虑将系统镇定到经过目标点的周期轨道上. 利用虚约束来描述这样的轨道, 进而给出了在所选虚约束作用下系统的零动态和积分曲线. 接着设计了级联形式的控制器, 内环控制器基于改进的反馈线性化方法, 引入了一个使内环呈现二阶系统特性的虚拟输入, 在该虚拟输入的基础上, 设计了基于Lyapunov稳定性理论的外环控制器. 最后通过数字仿真证明所提出的方法合理有效, 并且获得比基于能量的动态伺服方法更优的结果.     

基于虚约束的Acrobot动态伺服控制统一设计方法

提出一种基于虚约束的统一设计方法,以解决Acrobot系统中动态伺服控制问题,使系统沿着经过目标点的周期轨迹运动.将虚约束设计、虚约束作用下系统零动态微分方程分析以及轨道周期性判定相结合,获得了符合目标的周期轨道方程;基于Lyapunov方法设计了光滑反馈控制器,克服了基于线性二次型调节器（LQR）的控制器对零动态微分方程解析解的依赖性问题.实际算例的仿真结果表明了统一设计方法的有效性.     

基于能量的 Acrobot动态伺服控制

研究了 Acrobot 垂直平面欠驱动机械臂的动态伺服控制问题. 动态伺服控制不同于定点控制和轨迹跟踪控制,而是利用欠驱动系统中存在的周期轨道特性,实现对轨迹的动态跟踪 .首先通过对比单摆运动规律寻找到周期轨道所满足的条件;然后利用 Lyapunov稳定性理论设计反馈控制律,并给出控制律存在的一系列条件;最后分析了系统中存在的奇点及其对收敛性的影响.仿真实验表明了所设计的控制器是有效的.

     

基于倒转方法的欠驱动 Acrobot 系统稳定控制

针对欠驱动两杆体操机器人Acrobot, 提出一种新的稳定控制方法.首先,通过利用一个虚拟摩擦力矩为Acrobot 构造一条下摆轨迹;然后,运用倒转的思想为它设计出一条由垂直向下位置到垂直向上位置的期望运动轨迹, 并以此将系统的稳定控制问题转化为跟踪控制问题;最后, 基于最优控制理论来设计跟踪控制器,使Acrobot 能够沿期望轨迹渐近稳定在垂直向上位置处. 仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于级联标准型的Acrobot反步控制

Acrobot是一种典型的二自由度欠驱动机械系统,针对Acrobot系统镇定控制中需要分别设计起摆控制器和平衡控制器,控制器设计复杂这一问题,提出一种新型的镇定控制策略,该控制策略仅仅需要设计一个控制器,就可以使Acrobot由竖直向下的稳定平衡点起摆,并稳定于竖直向上的不稳定平衡点。首先,采用欧拉-拉格朗日方程为系统建立动力学模型;然后,结合部分反馈线性化,提出一种闭环全局坐标变换方案,将Acrobot系统动力学模型转换为严格反馈级联标准型;最后,采用反步法将系统分为若干个子系统,分别为每个子系统构造Lyapunov函数,并设计虚拟控制输入,最终实现系统的镇定控制。仿真结果表明,所提出的控制策略简单有效,可以应用于与Acrobot系统类似的二自由度欠驱动系统中,具有较高的理论和应用价值。     

基于动态伺服的欠驱动双摆机器人仿生悬摆控制

引入动态伺服理论研究了欠驱动双摆机器人的仿生悬摆运动控制．针对欠驱动双摆机器人的仿生悬摆 运动控制,引入动态伺服理论解决摆臂末端对目标轨迹的跟踪问题;利用灵长类动物悬摆运动的类单摆特性,基于 李亚普诺夫稳定性理论设计了反馈控制律,并分析了闭环系统的奇点及其对于系统收敛性的影响．欠驱动双摆机器 人实物系统实验结果表明,文中所设计的控制策略是有效的．     

行为受限下Acrobot起摆平衡控制研究

Acrobot是一种典型的二自由度欠驱动机械系统,针对实际中可能存在的杆二摆角及驱动力矩受限的问题,研究了行为受限下系统的起摆与平衡控制问题.将整个过程分为起摆和平衡2个阶段,首先利用垂直向上不稳定平衡点处近似线性模型,设计了基于LQR方法的平衡控制器,并以减小平衡控制过程力矩为目标讨论了切换姿态的优化问题;起摆控制采用了基于参考路径的能量泵入法,提出了一个改进的参考路径,采用部分反馈线性化方法实现对参考路径的跟踪,可以保证摆角在一定范围内摆动的情况下系统机械能不断增加,使起摆结束时具有更优的切换姿态,从而更容易切换至平衡控制阶段,同时使得平衡控制过程更加平稳,所需力矩更小.最后给出了实物实验结果,证明了所提控制策略的有效性.     

基于免疫优化的平面Acrobot线性自抗扰鲁棒镇定

针对受不确定性影响的平面Acrobot机器人,提出一种基于免疫优化的线性自抗扰鲁棒控制设计方法,实现机器人末端点从任意初始位置到达并镇定在目标位置.首先,借助驱动关节与被动关节角度之间的状态约束获取机器人末端点位置与驱动关节角度的对应关系,使末端点的位置控制转换为驱动关节的角度控制;其次,为缩短运动路径加入最小角度位移限制条件,设计免疫算法求解目标位置所对应的驱动关节角度的最小期望值;再次,引入线性自抗扰控制技术,把机器人的模型不确定性、未知干扰等因素视为一个新的扩张状态变量,设计线性扩张状态观测器和基于状态误差的反馈控制器,在仅驱动关节角度可测的情况下实现Acrobot的鲁棒镇定;最后,通过仿真实验验证所提出方法具有更好的鲁棒控制性能.     

基于矢量控制的电动伺服控制系统设计

目前在航空航天等领域,电动伺服系统被越来越多地应用于火箭和导弹的矢量推进控制、飞机和导弹的舵面控制、飞机的转弯和刹车控制等;电动伺服系统作为飞行器控制系统的关键子系统,其性能直接影响着飞行器的机动性能乃至飞行安全,因而对其技术指标和可靠性都有着很高的要求;文章所介绍的电动伺服控制系统采用基于矢量控制的软件策略和基于DSP的电力电子电路设计技术,具有超调小、响应快、抗负载干扰能力强及实时性好等优点,目前已经过工程的应用验证。     

基于遗传算法的欠驱动机械臂优化控制研究

欠驱动系统是一类控制器少于系统自由度的二阶非完整系统。提出一种基于遗传算法优化的摇起控制器设计。该控制器主要用于控制Acrobot系统的摇起运动。首先运用部分反馈线性化的状态反馈控制设计摇起控制器,然后利用遗传算法对摇起控制器的三个参数进行在线自调整优化,以确保Acrobot摇起的动态性能达到最优化,为平滑而稳定地切换到平衡控制器提供保障。计算机仿真结果显示,该方法能大大缩短系统摇起到进入平衡状态的时间,并具有良好的动态性能。     

Acrobot control by learning the switching of multiple controllers

Reinforcement learning (RL) has been applied to constructing controllers for nonlinear systems in recent years. Since RL methods do not require an exact dynamics model of the controlled object, they have a higher flexibility and potential for adaptation to uncertain or nonstationary environments than methods based on traditional control theory. If the target system has a continuous state space whose dynamic characteristics are nonlinear, however, RL methods often suffer from unstable learning processes. For this reason, it is difficult to apply RL methods to control tasks in the real world. In order to overcome the disadvantage of RL methods, we propose an RL scheme combining multiple controllers, each of which is constructed based on traditional control theory. We then apply it to a swinging-up and stabilizing task of an acrobot with a limited torque, which is a typical but difficult task in the field of nonlinear control theory. Our simulation result showed that our method was able to realize stable learning and to achieve fairly good control.This work was presented, in part, at the 9th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 28–30, 2004     

Acrobot控制器设计与全局稳定性分析

提出一种基于非光滑 Lyapunov 函数的 Acrobot 控制器设计和全局稳定性分析方法. 基于三个 Lyapunov 函数分别设计了三种控制规律, 用来增加 Acrobot 的能量和保持合适的姿态, 使 Acrobot 摇起并稳定在垂直向上的不稳定平衡点. 应用 LaSalle 不变原理和非光滑 Lyapunov 函数理论, 保证了 Acrobot 在整个运动空间的全局稳定性. 仿真结果证明了该方法的有效性.     

粒子群优化算法在Acrobot平衡控制中的应用

粒子群优化算法(PSO)是基于群体的演化算法,本质上是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优。本文针对欠驱动Acrobot机械臂系统,利用模糊控制原理设计平衡控制器,运用粒子群算法对模糊控制器的量化因子进行在线优化,获得平衡控制器参数的最优值,以实现降低系统超调量,减少系统振荡和平衡时间的目的。仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

Further constructive results on interconnection and damping assignment control of mechanical systems: the Acrobot example

Interconnection and damping assignment passivity‐based control is a controller design methodology that achieves (asymptotic) stabilization of mechanical systems endowing the closed‐loop system with a Hamiltonian structure with a desired energy function—that qualifies as Lyapunov function for the desired equilibrium. The assignable energy functions are characterized by a set of partial differential equations that must be solved to determine the control law. A class of underactuation degree one systems for which the partial differential equations can be explicitly solved—making the procedure truly constructive—was recently reported by the authors. In this brief note, largely motivated by the interesting Acrobot example, we pursue this investigation for two degrees‐of‐freedom systems where a constant inertia matrix can be assigned. We concentrate then our attention on potential energy shaping and give conditions under which an explicit solution of the associated partial differential equation can be obtained. Using these results we show that it is possible to swing‐up the Acrobot from some configuration positions in the lower half plane, provided some conditions on the robot parameters are satisfied. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

体操机器人控制的李雅普诺夫方法

本文针对两杆体操机器人摇起与平衡的切换控制问题,基于李雅普诺夫方法,提出了确保平滑而又稳定的模糊控制切换策略。当体操机器人的能量达到一定值时,切换控制规律保证能量变化小的情况下,使体操机器人第二杆伸直,从而实现控制规律的切换。仿真实验验证了本文提出方法的有效性。