基于改进樽海鞘群算法的四旋翼飞行器姿态优化控制

针对集总干扰下四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法通过线性扩张状态观测器来估计和补偿集总干扰的影响,提高控制器的稳定性;借助非奇异终端滑模面有限时间收敛的特性设计控制律,加快控制器的收敛速度;控制器的稳定性分析由Lyapunov函数得以证明。引入樽海鞘群算法来优化控制器中的参数,提升控制性能。进一步地,引入一维正态云模型与自适应算子来克服参数整定算法的固有缺陷,增强其优化能力。通过仿真与试验验证了本文方法的有效性与实用性,结果表明:在阵风干扰下,本文方法比线性自抗扰控制策略具有更高的跟踪精度、更强的抗干扰能力与更快的响应速度。     

基于扩张观测器的HMCVT换段离合器油压跟踪控制

针对液压机械无级变速器(HMCVT)换段离合器油压跟踪控制过程中，不匹配干扰造成实际油压与期望油压产生偏差的问题，提出了一种基于扩张观测器的全局终端滑模控制算法，以实现油压的高精度跟踪控制。通过建立带有不匹配干扰的非线性湿式离合器数学模型，推导了油压控制系统的状态方程，使用扩张观测器对不匹配干扰进行估计，设计了一种能够快速收敛的全局终端滑模控制算法，并将干扰估计值补偿到控制算法中以提高控制精度和降低滑模控制的抖振。基于全局终端滑模控制算法设计了换段离合器油压跟踪控制器，通过试验对控制器效果进行了验证。结果表明，扩张观测器能够有效观测不匹配干扰，与传统终端滑模控制算法相比，基于本文算法设计的油压跟踪控制器动态响应时间仅为0.13 s,超调量为0.08 MPa,且无明显抖振。在换段过程中，冲击度降低12.7%,滑摩功减少10.2%,表明所提油压跟踪控制算法具有较好鲁棒性，能够改善换段离合器的接合品质。     

机械臂神经网络非奇异快速终端滑模控制

针对多自由度机械臂轨迹跟踪控制系统存在收敛速度慢、跟踪精度低的问题,提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的非奇异快速终端滑模(NFTSM)自适应轨迹跟踪控制方法。首先,该方法采用非奇异快速终端滑模超曲面,切换控制项引入连续终端吸引子,使得系统能在有限的时间内收敛到平衡点。其次,采用RBFNN逼近系统未知非线性动力学,并结合逼近误差的自适应补偿机制,实现无模型控制。利用Lyapunov理论证明闭环系统的全局渐进稳定性和有限时间收敛性。最后,将该控制方法应用于Denso串联机械臂进行实验验证,并分析系统传输延时对实验结果的影响,提出解决方法。仿真和实验结果表明,该控制方法能有效地提高系统收敛速度和跟踪精度,增强对外部扰动的鲁棒性,削弱系统抖振。     

感应电动机伺服系统模糊神经网络滑模控制

根据感应电动机伺服驱动系统性能要求,设计了一种基于模糊神经网络的滑模控制器.当系统状态进入滑动超平面后,测量滑模控制的"抖振"指标,将测量的指标值输入到学习算法中,调整模糊神经网络的输出以消除"抖振"现象.该控制策略的仿真结果与实验结果吻合,控制器设计合理,"抖振"现象明显减小.     

基于干扰观测器的直播机路径跟踪快速终端滑模控制

针对农田中存在不确定性干扰时,会导致建立的无人水稻直播机运动学模型精确度不高,从而使路径跟踪收敛时间长,跟踪效果较差等问题,提出由直播机运动学模型建立相应的非线性干扰观测器从而实现对不确定性复合干扰的精确观测。将观测到的干扰值补偿到运动学模型中以提高模型的精度,降低滑模控制的抖振。为了控制直播机沿指定路径作业并提高路径跟踪收敛时间,设计了一种快速终端滑模控制算法。基于李雅普诺夫判据检验了算法闭环系统的稳定性。使用Matlab/Simulink建立了农机运动学仿真模型,仿真结果表明,非线性干扰观测器能精确观测出系统的不确定性干扰。与不带干扰观测器的滑模控制算法相比,本文控制算法可有效减少收敛时间,抑制干扰带来的抖振。无人直播机水田作业实验表明,采用本文所提出的算法以1.2m/s的速度高效作业时,横向平均绝对偏差为0.0247m,均方差为0.0311m。并且转弯收敛速度快,无超调,路径跟踪精度满足实际作业要求。     

基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制

针对永磁同步电机无传感器控制中传统滑模观测控制函数不连续而导致的抖振问题,把v(x)引入了传统的滑模观测器,设计了一种新型的滑模观测器并利用李雅普诺夫函数进行了稳定性分析。最后利用Matlab中的simulinnk搭建了仿真模型进行了仿真分析。仿真结果表明:所设计的滑模观测器不仅观测精度高,而且能够有效克服抖振现象,鲁棒性好。     

基于终端滑模和扰动观测的Buck型变换器复合控制技术

目前功率变换器的控制方法以纯状态反馈为主,当干扰较大时一般需要通过较大的增益来抑制干扰的影响,而高增益控制器通常会影响闭环系统的动态或稳态性能。为进一步提高Buck型变换器控制系统的动态和稳态性能,提出了一种基于非奇异终端滑模控制方法和扰动观测技术的复合控制方案。首先,考虑外界干扰、系统不确定以及参数变化的影响,建立Buck型功率变换器的平均状态模型;其次,基于非奇异终端滑模控制方法,设计滑模控制器,实现Buck型变换器的基本电压调节功能;最后,利用扰动观测技术,构造非线性扰动观测器实现对扰动的观测,并将扰动观测值作为前馈与状态反馈结合形成复合控制,进一步改善了系统的性能。仿真和实验验证了所提方法的有效性。     

电动拖拉机永磁电机模糊滑模无传感器控制研究

永磁电机闭环控制需要准确的转子位置信息，而传统的机械传感器在农业生产等恶劣工况下的可靠性难以保证。为了提高系统可靠性，对无传感器控制方法进行了研究。在传统基于滑模观测器的无传感器控制中，系统抖振和稳定性差的问题严重影响了无传感器运行的控制效果。为此，本文提出了一种基于模糊滑模观测器和模糊锁相环的无传感器控制方法，有效地解决了这一问题。首先，利用模糊控制器对滑模观测器和锁相环的控制参数进行处理，并根据电机的实际工况实时调整这些参数，提高了系统鲁棒性。其次，采用递归最小二乘自适应线性谐波提取器对反电动势的高谐波分量进行有效滤波，避免了高频分量对观测结果的影响。实验结果表明，所提出的控制方法提高了对转速和转子位置的估计精度。     

基于扰动观测器的农用驱动电机变速滑模控制

针对农用驱动电机中存在的控制精度不良、抗扰动性差和稳定性弱问题,提出一种基于变速趋近率的滑模变结构控制策略。通过滑模变结构控制提升电机控制精度并提升控制过程中的稳定性,针对传统滑模变结构控制收敛过程中的等速趋近率存在的趋近速度慢、抖振波动大和控制精度低等问题,采用变速趋近率进行优化改进。在变速趋近率中通过引入系统范数,在电机控制过程中有效解决了趋近速度/抖振波动平衡的问题,提升了农用驱动电机的控制效率同时保证了稳定性。同时,由于电机中的内部机械参数和外界负载扰动会对农用电机的调速性能产生直接影响,针对电机控制过程中的内部参数和外界负载扰动,设计一种基于扩展滑模观测器的抗扰动技术,对其进行实时观测并补偿。通过Matlab/Simulink仿真测试和电机平台实验验证,证明了本文提出的控制策略的有效性,在启动过程中能够在0.1 s之内完成启动转速响应且无超调现象发生,有效提升了农用驱动电机的控制精度和响应速度;通过设计的扰动观测器提升其抗干扰能力和鲁棒性,当受到外界负载扰动10 N·m/-10 N·m时,可以将转速误差控制在5%之内,有效地提升了农用电机在运行过程中的稳定性和安全性。     

基于降维观测器的分数阶系统的稳定控制分析

针对分数阶线性系统,提出一种基于降维观测器的状态反馈控制方法。通过重构部分状态变量设计降维观测器,使系统状态渐近收敛估计状态;然后采用矩阵奇异值分解和线性矩阵不等式方法,得到闭环控制系统稳定条件和控制器参数求解方法;最后,用仿真验证所提方法的有效性。     

应用于茶叶罐分拣的码垛机器人最优关节空间控制

针对茶叶罐分拣生产线的高效率运动控制,提出一种码垛机器人最优关节控制方法。首先,设计茶叶罐分拣码垛机器人生产线的三维模型,根据拉格朗日方程推导出机器人动力学模型,明确模型的输入输出关系。进而,利用萤火虫算法的寻优优势对码垛机器人进行运动学反解,并引入NUBRS曲线平滑处理经五阶多项式插补的轨迹。最后,设计快速连续非奇异终端滑模控制器来实现关节空间内的高精度轨迹跟踪控制。研究结果表明:与滑模控制和反步法控制相比,本文控制器具有更高的控制性能;萤火虫算法能在0.37 s内求解机器人反向运动学,结合五阶多项式插补法与NUBRS曲线能获得光滑柔顺的参考关节轨迹;本文控制器能有效抑制集总干扰力矩影响,保证机器人关节空间内轨迹跟踪精度。     

除草机器人自适应快速积分终端滑模跟踪控制技术

智能除草机器人在草坪作业时,易受到外界扰动以及系统不确定性的影响,从而导致轨迹跟踪收敛时间长以及跟踪效果差等问题。因此,设计一种面向轨迹跟踪的自适应快速积分终端滑模控制算法。首先,考虑驱动轮动力学特性以及未建模误差、外界干扰、动静摩擦等不确定性因素,建立除草机器人的动力学模型。然后基于所建立的动力学模型,设计自适应快速积分终端滑模控制器。所提出的控制器结合了快速终端滑模、积分滑模和自适应估计技术的优点,能够实现期望的跟踪性能并抑制控制信号抖动。同时,在不需要明确系统不确定性和外界干扰上界的情况下,可以通过所设计自适应估计项进行实时补偿,提高系统的鲁棒性。最后,通过仿真和试验验证了该方法的有效性。试验结果表明,所设计的控制器能够使跟踪误差在有限时间内快速收敛,并且横向误差绝对值不超过0.097 9 m,纵向误差绝对值不超过0.102 6 m,航向角误差绝对值不超过0.057 8 rad,保证除草机器人准确跟踪作业路径,同时具有较强的鲁棒性。     

变频泵控马达调速系统变结构鲁棒设计

针对变频泵控马达调速系统负载转矩的未知时变特性,设计了一种扰动观测器对负载转矩扰动进行观测及补偿。设计了滑模变结构鲁棒控制器,并进行鲁棒性证明,利用其对扰动不敏感特性来抑制各种内外干扰的影响,以提高系统的鲁棒性和控制性能。仿真试验表明,所设计的控制器对负载扰动和参数摄动的鲁棒性较好,具有较高的速度跟踪精度和较好的动态性能,可满足泵控马达调速系统的控制要求。     

无人驾驶高速AWID-AWIS车辆运动控制研究

无人驾驶AWID-AWIS车辆是一种全部车轮均可独立驱动/制动、独立转向的先进车辆,对其运动控制这一基础问题进行了研究.首先建立一种适于无人驾驶AWID-AWIS车辆的分层式运动控制体系结构,其上层为运动控制器,中层为控制分配器,底层为独立车轮伺服控制器;然后使用扩张状态观测器(ESO)和自抗扰控制(ADRC)方法设计车辆运动学/动力学集成式运动控制器;最后开展多种工况下的运动控制仿真,证明了控制方法的有效性,指出运动控制目标不能被简单地确定.     

基于负载力补偿的自抗扰复合电液位置控制方法

由于电液位置控制系统存在严重的非线性、内部参数的时变性以及外负载的干扰性,严重影响了系统静、动态控制效果。为此,提出了一种基于负载力补偿的自抗扰复合控制方法。给出了复合控制策略的工作原理;设计了自抗扰控制器,利用扩张状态观测器来观测和补偿系统内部参数和外部负载力的不确定性,从而有效地抑制了内部扰动和外部扰动对系统的影响;设计了负载力补偿控制器并导出负载力的补偿模型,进一步削弱了外负载变化对系统的不良影响,同时提高了系统的位置控制精度。通过Matlab仿真和半物理仿真平台分别进行了复合控制策略的验证。仿真及实验结果表明:自抗扰控制器有效地抑制了内外扰动的干扰,而负载力补偿控制器的引入使系统在抑制了外负载力摄动的同时实现了位置的精确定位控制,验证了所提控制策略的有效性。     

高地隙喷雾机自转向电动底盘控制系统设计与试验

针对传统机械传动式高地隙喷雾机底盘在水田环境行走时容易陷入泥泞和深沟的问题，设计了一种四轮独立电驱动自转向电动底盘。底盘转向机构由可自转向的前后桥构成，根据自转向机构特点，提出了底盘部分动力学建模方法，将未建模动态以及外部扰动合并为总扰动，构建扩张状态观测器（Extended state observer, ESO），实时估计总扰动并进行扰动补偿，再对无扰动的线性模型设计串级比例控制器，进行模型参数辨识与控制验证。仿真结果表明，采用阶跃信号模拟扰动，ESO扰动观测值可在0.5s内收敛到实际扰动；扰动观测器收敛后，当期望转角从0°突加至20°时，得到转角跟踪控制响应曲线的上升时间为1.9s，超调量为2.3%。试验表明，喷雾机以1m/s的速度行驶在平坦路面时，前转向桥转角上升时间为3.1s，后转向桥转角上升时间为2.0s，说明本控制方法具有较好的控制效果；喷雾机在满载的情况下工作在泥泞田间时，可以越过宽20cm、深40cm的泥泞深沟，说明其在田间具有良好的通过性。     

并联光电跟踪平台建模与工作空间闭环控制

针对某小型浮式并联光电跟踪平台体积小、负载惯量大的特点,提出了一种以少自由度并联机构为基础的改进型并联机构。推导了平台的系统雅可比矩阵,基于拉格朗日方法得到了平台的动力学模型。针对并联平台的内部耦合、参数不确定和干扰的问题,基于工作空间提出了一种带有干扰观测器的复合滑模控制策略。利用干扰观测器观测系统干扰,减小干扰上界,基于反步法设计了滑模控制器跟踪目标轨迹并进一步抑制未观测出的干扰。仿真和实验结果表明,提出的数学模型和控制策略使平台跟踪误差减小到±0.08°,为PID控制误差的14.5%,特别适用于并联平台等内部耦合及干扰较显著的场合。