基于双幂次趋近律的单舵轮AGV双闭环轨迹跟踪滑模控制策略

为了实现单舵轮自动导引车(Automated Guided Vehicle, AGV)轨迹跟踪的快速稳定响应,设计了一种基于双幂次趋近律的单舵轮AGV双闭环轨迹跟踪滑模控制策略。建立了单舵轮AGV的运动学模型,构建包括外环位置子系统和内环姿态子系统的双闭环轨迹跟踪控制方案;采用基于双幂次趋近律的滑模变结构控制算法,分别设计了前轮速度和前轮转角控制律,并利用李雅普诺夫稳定性理论分别对所设计的外环位置子系统和内环姿态子系统进行稳定性证明;MATLAB软件仿真结果表明,相较于基于指数趋近律的单舵轮AGV双闭环轨迹跟踪滑模控制器,基于双幂次趋近律的单舵轮AGV双闭环轨迹跟踪滑模控制器在保证单舵轮AGV轨迹跟踪稳定性的同时具有更快的响应速度。     

基于组合趋近律的差速AGV高精度路径跟踪技术研究

为了提高AGV路径跟踪的精度和稳定性,针对最常用的差速AGV系统,先将系统离散化,得到离散AGV系统状态方程,再结合指数趋近律和变速趋近律两种趋近律进行滑模控制,提出了一种基于组合趋近律的离散AGV系统滑模控制方法,优化AGV小车在小偏差下路径跟踪的效果。通过工厂应用测试,在对接最大允许误差5 mm的测试条件下,验证了该方法可以避免AGV小车路径跟踪时起始摆动大和高频抖动的缺点,实际测得车身横向摆动误差5 mm。     

差速驱动AGV建模和轨迹跟踪控制研究

针对应用于工厂物料运输的差速驱动AGV,在实际工作中轨迹跟踪控制将会受外界干扰等因素的影响,提出了一种自适应模糊滑模轨迹跟踪控制律.首先建立了差速驱动AGV的数学模型;然后针对AGV运动学模型设计了Backstep-ping方法控制律,得到虚拟控制速度;针对其动力学模型设计了以力矩为控制输入的自适应模糊滑模控制律,使得其能够对虚拟速度进行跟踪,其中利用模糊系统的万能逼近特性,逼近滑模控制器的切换部分来避免滑模控制的抖振现象;采用Lyapunov稳定性理论分析证明了控制系统的稳定性.最后仿真试验表明了所设计的控制律能有效的跟踪参考轨迹.     

基于模糊幂次趋近律的漂浮基空间机器人快速滑模控制

针对空间机械臂轨迹跟踪控制过程中的抖振抑制问题,讨论了一种基于模糊幂次趋近律的快速滑模变结构控制方法。首先运用拉格朗日第二类方程,建立了空间机械臂系统的动力学模型。然后对机械臂的传统滑模面进行改进,设计了一种快速非线性滑模面。利用模糊控制理论,设计了一种模糊幂次趋近律,使机械臂抖振抑制的效果明显,同时也保证了系统的轨迹跟踪控制效果。通过Lyapunov稳定性分析定理,验证了系统的稳定性和收敛性。最后用仿真实验结果证明了所设计控制方法的有效性和可行性。     

机械臂的改进固定时间滑模控制方法设计

当机械臂末端对给定轨迹进行跟踪控制时,跟踪误差收敛速度容易受初始跟踪误差大小的影响,针对这一问题设计了一种适用于机械臂模型的改进固定时间滑模轨迹跟踪控制策略.在快速终端滑模面的基础上,设计了一种固定时间滑模面,从而使得控制器具有固定时间收敛特性并给与证明;针对滑模控制伴随抖震的特性,对滑模控制器的趋近律进行了抑制抖振的改进,使得趋近律具有一定的自适应性.通过对二自由度机械臂的仿真实验,验证了在系统含有未知扰动的情况下,设计的改进固定时间滑模控制器能够在固定时间内使得机械臂末端轨迹跟踪误差快速收敛,且通过控制器参数的调整能够达到更快的收敛速率.通过仿真对比,验证了论文设计方法的收敛速率要快于快速终端滑模控制方法.     

智能车自动换道横向控制策略的研究

对于具有干扰的系统,针对采用常规滑模控制方法控制精度不高及需要较大切换增益的问题,基于7自由度非线性车辆动力学模型设计了一种基于指数收敛干扰观测器的滑模转向控制器,跟踪智能车自动换道的期望横摆角速度。换道过程采用等速偏移加正弦函数换道模型,基于期望的换道轨迹获得了期望横摆角和横摆角速度。运用Lyapunov理论分析了自动换道系统的稳定性。MATLAB/Simulink仿真结果表明,所设计的自动换道滑模转向控制器能有效地利用干扰观测器和滑模控制的特点,提高跟踪精度,降低切换增益,削弱抖振,具有很好的鲁棒性。     

轮式移动焊接机器人输出反馈线性化控制

针对目前基于运动学模型的焊缝跟踪控制已经不能满足焊缝跟踪的高精度要求的问题,以一种后两轮差速驱动的5自由度轮式移动焊接机器人为对象,给出其动力学模型及其输出反馈线性化的过程,并提出一种基于此动力学的轮式移动焊接机器人路径跟踪控制方法。建立轮式移动机器人具有非完整力学系统形式的动力学模型,并推导出对应的状态反馈精确线性化模型。在此线性化模型基础上,考虑机器人动力学模型参数的不确定性,利用滑模变结构控制方法来设计动力学控制规律,选取线性切换函数和指数趋近律,设计滑模变结构控制器。并利用Lyapunov稳定性理论证明系统的稳定性且跟踪误差收敛,满足了移动机器人的轨迹跟踪要求,且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。通过仿真验证所提控制律的有效性和正确性。     

机械臂固定时间观测器和自适应滑膜控制方法的设计

在机械臂轨迹跟踪控制过程中,当利用观测器对模型参数不确定性和外部未知动态扰动进行估计时,估计时间容易受扰动初值的影响,为此基于固定时间扰动观测器设计了一种自适应滑模轨迹跟踪控制方法。利用固定时间观测器的特性,在固定时间内获得机械臂内部模型误差和外部不确定扰动的估计,对扰动估计做出补偿,通过滑模控制策略实现机械臂的轨迹跟踪控制。针对滑模控制伴随抖震的特性,论文对滑模控制器的趋近律进行了抑制抖震的改进设计。通过仿真实验证明:基于固定时间扰动观测器的滑膜控制方法能够在固定时间内准确获取扰动的估计值,能够控制机械臂以高精度跟踪给定轨迹;通过与基于高阶扰动观测器的滑模控制方法进行仿真对比,验证了该方法在消除不确定扰动的基础上,能够有效地抑制系统抖振,并且跟踪误差能够在短时间内以指数速率完成收敛。     

一种新型趋近律的航空发动机滑模控制

针对滑模控制中传统趋近律收敛速度慢、抖振严重的问题,提出了一种特殊幂次函数和幂指数趋近律组合的新型趋近律,与传统的指数趋近律和等速趋近律相比较,该趋近律通过幂次项系数对趋近过程的不同的阶段进行有效调节,提高了运动过程的运动品质,且有效地削弱了抖振,证明了滑模控制的存在性和可达性。将所设计的趋近律应用在航空发动机控制系统中,结果表明,所设计的控制器取得了良好的控制效果,提高了收敛速度,削弱了抖振。     

轮式滑移转向机器人运动分析及轨迹跟踪控制

针对滑移转向机器人进行了运动学分析,建立了运动学模型。基于车辆地面力学理论,在假设机器人的质心与其几何中心重合的条件下,分析了机器人平稳转向时车轮与地面接触处的受力状态,建立了其力学平衡方程,分析了车轮转向时的驱动力矩和阻力矩。提出了一种轮式机器人轨迹跟踪滑模控制方法,采用将指数趋近律和幂次趋近律相结合的趋近律函数,基于反演技术(Back-stepping)设计了跟踪控制律;应用Lyapunov函数证明了系统的稳定性。最后将该方法用于仿真机器人的轨迹跟踪控制,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

自主式水下机器人自适应区域跟踪控制

研究自主式水下机器人的区域跟踪控制问题,提出一种基于PD神经滑模的自适应区域跟踪控制方法。针对自主式水下机器人自适应控制器中仅在线调整网络权值的径向基函数神经网络存在收敛性能差的问题,给出同时对径向基函数神经网络权值、径向基函数中心与方差进行自适应调整的方法,使径向基函数神经网络无须离线选取径向基函数中心与方差,即可进行在线自适应学习。考虑到控制器中滑模控制项易引起系统抖振的问题,提出一种基于指数函数的滑模切换增益调节方法,使滑模切换增益能够依据跟踪误差实时调节以降低系统抖振。基于Lyapunov理论对所提自适应区域跟踪控制方法的稳定性进行分析。通过自主式水下机器人的仿真试验与水池试验验证所提方法的有效性。     

基于模糊滑模的机械臂鲁棒轨迹跟踪控制

针对存在外部扰动及建模误差的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于模糊滑模的鲁棒轨迹跟踪控制策略。在传统鲁棒控制器的基础上引入模糊滑模控制器取代等效控制项,解决了由初始系统误差较大引起的速度跳变、抖振等问题。其中模糊滑模控制器采用自适应模糊逻辑修正指数滑模趋近律中的常数项,可以优化滑动模态的品质,有效消除抖振。利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真实验结果表明,该控制算法轨迹跟踪误差小,误差收敛速度快,具有良好的实时性。     

基于级联滑模控制的高精度光电跟踪与捕获

为了进一步提高光电跟踪系统的目标捕获和跟踪性能,提出了一种基于变增益趋近律的级联滑模控制方法。基于反双曲正弦函数和幂次项设计了新型变增益滑模趋近律,在提高滑模面趋近速度的同时抑制滑模抖振现象;基于变增益滑模趋近律设计速度环和位置环滑模控制器构成级联滑模控制,以提高系统的动态响应性能和鲁棒性,提高系统对目标的捕获能力和跟踪精度。最后,以某球形光电跟踪系统的方位轴作为控制对象,进行了传统级联PI控制和级联滑模控制方法的对比分析。实验结果表明,相比于传统级联PI控制,捕获速度为1(°)/s的目标时,级联滑模控制可以将目标捕获时间减小32%;跟踪等效最大速度为4(°)/s和最大加速度为2(°)/s 2的正弦引导信号,可将跟踪误差RMS值减小31%,采用级联滑模控制可有效提高跟踪系统的控制性能。     

机械臂关节空间轨迹的神经网络滑模跟踪控制

为了提高机械臂对给定轨迹的跟踪精度且削弱滑模控制抖振问题,提出了基于RBF神经网络滑模控制的轨迹跟踪方法。建立了多连杆机械臂系统的运动学和动力学模型。首先忽略由建模误差和系统扰动产生的系统不确定项,建立了全局PID滑模控制器,设计了由等效控制律和切换控制律组成的全局滑模控制律;而后使用单隐含层RBF神经网络逼近系统不确定项,使用神经网络对不确定项的逼近值补偿建模误差和系统扰动,达到提高控制精度的目的。经仿真验证,在机械臂初始位置误差较大的情况下,神经网络滑模控制器的调节时间、超调量、驱动力矩抖振远小于全局PID滑模控制器,证明了神经网络滑模控制器在机械臂轨迹跟踪控制中的有效性。     

非完整轮式移动机器人反演滑模轨迹跟踪控制器设计

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种反演滑模控制方法。采用PI型滑模面设计等效控制律,利用变速函数代替了符号函数得到切换控制律,并利用Lypunov定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明了该方法的有效性和正确性,控制中出现的抖振现象得到改善,在外界干扰影响下,也具有良好的控制品质。     

基于混合控制算法的爬壁机器人跟踪控制

为解决爬壁机器人轨迹跟踪过程中速度突变与输入抖振的问题，提出一种基于神经动力学模型的反演运动学控制器与组合趋近律神经滑模动力学控制的混合鲁棒控制算法。利用神经动力学模型获取有界、平滑的虚拟位姿误差信号，解决了传统反演控制法引起的速度跳变问题；引入自适应径向基神经网络(RBFNN)调节基于组合趋近律的滑模增益，消除了抖振现象。设计过程采用Lyapunov函数，保证了控制系统的稳定与收敛。通过仿真数据与实验结果证明了所提算法的有效性。     

模型参考自适应滑模控制方法在前向像移补偿中的应用

为了提高航空相机的飞行分辨率,提出了一种基于模型参考自适应的滑模控制方法。用模型参考自适应算法对时变系统参数进行在线辨识,并改变滑模控制器的控制参数。采用基于衰减控制的变速趋近律作切换函数,加快系统收敛速度,减小切换过程中的抖动。实验结果表明,同PID控制方法相比较,模型参考自适应滑模控制方法将速度补偿误差降低了60%,相应地将航空相机的飞行分辨率提高了2倍。因此,基于此方法的前向像移补偿系统可提高速度跟踪精度和鲁棒性,对时变干扰力矩具有较强的抑制能力。     

一类多缸液压机的分散滑模控制

通过对一类锻造液压机的分析,在考虑多缸耦合情况下为其建立了非线性系统数学模型.将该模型视为非线性关联大系统,且将其转化为可控正则型,提出采用分散滑模控制理论对其进行滑模变结构控制.针对模型转换后控制方程中状态量与控制量同时具有关联性的特点,提出通过模拟求解一个多元一次方程组的方法,得到了基于指数趋近律的分散滑模控制律,有效解决了多缸耦合情况下控制律难于求解的问题.仿真结果表明,所设计的控制器使系统实现了高精度的位置跟踪,获得了较强的抗扰性,控制效果良好,且所提方法思路清晰,为同类模型的控制方案提供了参考.     

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。     

多关节机械臂的分数阶滑模变结构神经网络自适应控制

在分数阶滑模控制方法的基础,设计了新型的滑模函数趋近律,提升了多关节机械臂轨迹跟踪控制系统的鲁棒性和响应速度.机械臂在建模过程中存在多种建模误差,工作过程中存在外界干扰等不确定因素,因此采用神经网络对各种不确定项进行逼近,对径向基函数神经网络自适应控制中存在的误差,提出了神经网络误差的自适应补偿项,减小了径向基函数神经...