基于NDO的ROV变深自适应终端滑模控制器设计

针对ROV的深度控制问题, 提出基于非线性干扰观测器的自适应终端滑模控制方法. 详细叙述了控制器的设计过程, 并利用Lyapunov 稳定性判据, 验证了存在模型参数不确定性和外干扰时, 系统的全局渐近稳定性和跟踪误差的收敛性. 仿真实验表明, 所提出的控制器不仅能够很好地估计并克服外干扰和模型不确定性等因素, 具有很好的鲁棒性能, 而且还可以实现在任意规定时刻变深运动的快速收敛.

     

曲面直接插补和组合曲面的自适应加工

为了提高组合曲面的加工精度和效率，本文论述了曲面直接插补算法和组合自由曲面的混合数控加方法，提出了曲面自适应三角化方法和沿曲面／曲线交线自适应步长加工，这些自适应策略可大大强混合数控加工方法加工组合曲面的能力。     

基于NDO的潜艇反演滑模深度控制

针对潜艇变深运动与定深运动过程中存在模型非线性、强耦合和外界干扰不确定等问题,设计一种基于非线性干扰观测器(NDO)的反演滑模控制策略.利用NDO观测系统不确定性和外界干扰,通过选取设计参数,使观测误差指数收敛.针对潜艇垂直面控制系统双通道耦合的特点,采用艏舵控制深度,艉舵控制纵倾的策略.在深度和纵倾通道分别引入NDO后,采用反演法设计滑模控制器,基于李亚普诺夫稳定性理论证明闭环系统的全局渐近稳定性,实现对潜艇深度和纵倾的控制.仿真实验验证了该控制策略的有效性.     

柔性关节机器人高精度自适应反步法控制

为实现多连杆柔性关节机器人的高精度运动控制,首先对其建立完整的动力学模型,包含了连杆和关节动力学的耦合项、LuGre动态摩擦模型和关节回差等因素．然后针对该模型设计带观测器的自适应反步法控制器,对不可测项进行在线估计和补偿．理论分析证明了观测器的收敛性和闭环系统的稳定性．该方法在一个3DOF（degree of freedom）柔性关节机器人上进行仿真,仿真结果验证了观测器的有效性,并表明该控制器能够降低连杆跟踪误差,实现良好的轨迹跟踪效果．     

基于干扰观测器的机器人关节控制

提出了基于干扰观测器的仿人机器人关节控制方法。在建立仿人机器人单关节物理模型的基础上,设计了相应的干扰观测器和控制器,解决了关节控制中时变非线性的重力力矩对控制性能的影响。与PID控制器进行性能比较,并探讨了关节模型摄动对干扰观测器的影响,仿真结果表明该方法在仿人机器人关节控制中的可行性和有效性。     

高精度轨迹跟踪的6-PRRS并联机器人自抗扰控制研究

针对6-PRRS并联机器人控制系统的非线性、耦合等特性,采用分散控制策略。在关节空间设计强鲁棒性的自抗扰控制器对其进行控制．该自抗扰控制器由非线性跟踪微分器、扩张状态观测器、非线性PD和扰动补偿4部分组成．具有模型补偿功能的扩张状态观测器可以获得系统的状态估计和未知外扰的实时作用量,使系统性能得到有效补偿．该控制器以离散的形式进行设计,易于工程实现．仿真结果证明了所提出的控制策略具有强鲁棒性,跟踪性能良好．     

基于观测器的水下机器人神经网络稳定自适应控制

给出了基于观测器的水下机器人神经网络自适应控制算法．控制算法由3部分组成：输出反馈控制、神经网络以及滑模项，其中输出反馈控制为了保证系统的初始稳定性；神经网络用于逼近系统的非线性动力学；滑模项用于补偿和抑制系统的外部扰动、神经网络逼近误差等．控制算法中所需要的速度量由状态观测器来提供．基于Lyapunov稳定理论给出了系统闭环稳定条件和稳定域．水池试验结果验证了算法的有效性．     

水下机器人神经网络自适应逆控制

水下环境的复杂性以及自身模型的不确定性，给水下机器人的控制带来很大困难。针对水下机器人的特点和控制方面所存在的问题，提出了基于预测—校正控制策略的水下机器人神经网络自适应逆控制结构及训练算法。通过在线辨识系统的前向模型，估计出系统的Jacobian矩阵，然后采用预报误差法实现控制器的自适应。同时，为了提高系统对于外扰的鲁棒性，在伪线性回归算法的基础上，在评价函数中引入微分项。理论分析和仿真结果表明，与原来的算法相比，微分项的引入改善了系统对于外扰的鲁棒性和动态性能。     

载人潜水器的干扰特性分析与自适应滑模控制

针对在实际运行中会受到未知外部环境干扰和模型不确定性等因素影响的蛟龙号载人潜水器系统,本文设计了一种基于干扰特性指标的新型自适应滑模控制方法,实现对有益干扰的利用和有害干扰的补偿.首先,文章给出载人潜水器系统的运动学和动力学模型;然后,本文设计非线性干扰观测器估计系统所受的集总扰动,并提出一种扇形区域干扰特性指标,用于判断干扰对系统的影响;其次,文章设计一种基于干扰特性指标的自适应滑模控制方法,并且根据李雅普诺夫理论进行严格的稳定性分析;最后,通过数值仿真,验证所设计的滑模控制方法的优越性.其优越性主要体现在:不仅能够有效缓解抖振现象,并且避免控制增益高估的问题.     

基于改进型非线性干扰观测器的爬壁机器人轨迹跟踪

针对爬壁机器人建模不准确及容易受外部扰动的影响造成位置及姿态误差的问题,提出了一种基于改进型非线性干扰观测器的轨迹跟踪控制方案.首先通过反演控制设计了一个运动学控制器为机器人动力学控制提供参考质心速度与角速度.其次应用改进型非线性扰动观测器作为前馈控制对建模误差及外部扰动进行估计,并保证扰动误差以指数形式收敛.最后针对...     

基于自适应干扰估测器的协作机器人关节速度波动抑制方法

针对协作机器人对高载荷自重比和高精度速度控制的需求,设计了基于双定子永磁同步电机和谐波减速器的关节模块,利用双定子结构提升了电机的转矩密度。为了提高关节速度控制精度,将摩擦等低频非线性因素、电机转矩波动和谐波减速器传递误差对关节速度波动的影响等效为关节系统的输入力矩干扰,并对其进行补偿以抑制关节速度波动。为提高干扰估测精度,提出一种基于双干扰估测器与自适应算法的方法。双定子电机性能测试结果表明,相较于单定子结构,本文的双定子电机转矩密度提升11%。关节速度控制实验表明,与单纯的比例-积分速度控制器相比,采用本文方法,关节的低速稳态波动误差的均方根减小约40%～60%,中、高速稳态波动误差的均方根减小约30%～40%,速度控制精度提升。     

侧向推搡下的四足机器人复合抗扰控制策略

针对四足机器人侧向推搡下的平衡恢复问题,提出了一种复合抗扰反应式鲁棒控制策略.该策略由摆动相的自适应侧摆规划策略和支撑相的关节抗扰控制构成.摆动相自适应侧摆规划策略通过四足机器人足端落地点的力平衡条件进行主动式步态规划以保证机器人在侧向推搡下的姿态稳定,并基于关节输出力矩给出了侧摆的启动条件.支撑相关节抗扰控制通过带扰动项的四足机器人完整动力学模型设计了基于干扰观测器的鲁棒滑模控制器,实现对侧向推搡扰动的补偿.最后,通过Matlab与ADAMS联合仿真验证了提出的控制策略的有效性.     

一类含输入时滞非线性系统的干扰观测器控制

基于干扰观测器控制（Disturbance-observer-based control,DOBC）作为一种有效的干扰补偿策略取得了广泛的应用. 然而,当干扰和控制输入不能在同一时刻进入控制通道时,外部信号很难得到实时估计和补偿.提出一种复合DOBC结构,包括干扰观测、干扰预测和反馈调节三个部分.该方法的特点是即使一类非线性系统存在输入时滞,同样可以继承传统DOBC的优点. 最后,通过构造辅助观测器给出了预测误差以及复合闭环系统的稳定性分析方法.     

永磁同步电机的级联自适应扰动观测器控制策略

受电压源逆变器非线性特性的影响,转速控制通常不能精确抑制齿槽转矩.为精确补偿齿槽转矩,提高永磁同步电机转速控制精度,提出一种级联自适应扰动观测器控制策略.首先,采用参考电流指令建立了同步旋转坐标系下逆变器死区电压模型,并通过自适应扰动观测器对其进行补偿.然后,针对齿槽转矩为转子位置的周期函数的特点,设计了速度环自适应扰...     

基于扰动观测器的机器人自适应神经网络跟踪控制研究

为解决机器人动力学模型未知问题并提升系统鲁棒性,本文基于扰动观测器,考虑动力学模型未知的情况,设计了一种自适应神经网络（Neural network,NN）跟踪控制器.首先分析了机器人运动学和动力学模型,针对模型已知的情况,提出了刚体机械臂通用模型跟踪控制策略;在考虑动力学模型未知的情况下,利用径向基函数（Radial basis function,RBF）神经网络设计基于全状态反馈的自适应神经网络跟踪控制器,并通过设计扰动观测器补偿系统中的未知扰动.利用李雅普诺夫理论证明所提出的控制策略可以使闭环系统误差信号半全局一致有界（Semi-globally uniformly bounded,SGUB）,并通过选择合适的增益参数可以将跟踪误差收敛到零域.仿真结果证明所提出算法的有效性并且所提出的控制器在Baxter机器人平台上得到了实验验证.     

曲面的自适应三角网格剖分

在传统的映射法基础上 ,采用自适应三角网格加密法能有效地处理带有特征约束条件的任意曲面的三角剖分问题 .在平面三角化算法中对环边统一处理 ,并且采取了一种简单有效的曲率估算方法 ,提高了运行效率 ;并在保持外观的基础上进行了网格质量的优化     

二自由度控制系统的干扰估计型结构

本文从干扰特笥的设计要求出发，提出了一种二自由度控制系统的干扰估计型结构。这种结构的干扰特性和设计参数之间，存在很明显的关系，为系统设计提供了简易可行的方法。分析和仿真表明，按这种结构设计的系统，具有很好的干扰特性，同时对控制对象的模型化误差也有良好的鲁棒特性。     

基于非线性干扰观测器的不确定非线性系统鲁棒轨迹线性化控制

针对一类不确定非线性系统，基于轨迹线性化控制方法(TLC)及非线性干扰观测器技术(NDO)研究了一种新的非线性鲁棒控制策略．TLC是一种有效的非线性跟踪和解耦控制方法，但当系统中存在内部未建模动态和外界干扰时，当前TLC控制器性能将显著下降．本文利用NDO对系统中的不确定项进行估计，其输出与TLC控制律结合来对消不确定性的影响．最后通过一个数值仿真实例验证了本文提出的方法的有效性,仿真结果表明该鲁棒轨迹线性化控制方法具有很好的干扰衰减能力和鲁棒性能．     

曲线孔电火花加工机器人控制系统的研究

在分析研究曲线孔电火花加工机器人机构组成与工作原理的基础上 ,研制出了曲线孔电火花加工机器人控制系统 ,介绍了该控制系统的软、硬件组成及设计原理。采用该机器人控制系统可加工形状较为复杂的空间曲线孔