神经网络与计算力矩复合的机器人运动轨迹跟踪控制

为了实现机器人精密运动控制,在其关节系统引入计算力矩法(CTC)与神经网络复合的控制器,旨在通过CTC实现系统的初步控制并利用神经网络补偿机器人的不确定动力学特性所带来的运动误差.首先,建立了机器人的动力学模型并对其不确定性动力学量进行了描述;然后,为机器人构建了双闭环控制系统,并依据机器人标称模型规划出CTC控制律;进而,引入函数链神经网络(FLNN)对不确定性动力学量进行估值,并推导出FLNN的学习律;最后,对系统进行了仿真,结果显示,该复合控制器可将关节位置和速度跟踪误差控制在±0.001 rad和士0.001 rad/s之内,且其对机器人的参数变化及外部扰动具有较强的自适应性与鲁棒性.     

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。     

拖拉机自动导航摩擦轮式转向驱动系统设计与试验

针对农机导航系统中使用传统拖拉机前轮转向驱动子系统机构复杂、装卸不便等问题,设计了一种摩擦轮式转向驱动系统。摩擦轮式转向驱动系统主要由驱动装置和相匹配的自适应模糊转向控制器组成。驱动装置采用平行四连杆机构以实现工作模式的快速切换,使用夹持固定方式实现便捷装卸。搭建了试验台架以获取摩擦轮驱动装置的滑移特性数据。同时设计适用于该驱动装置的自适应模糊转向控制器,基于液压系统离散传递函数和滑移特性数据建立了驱动系统递推仿真模型,采用该仿真模型构建遗传算法参数优化器对控制器参数进行在线优化。进行了仿真模型验证试验、遗传算法参数优化器性能对比试验和驱动系统性能试验,结果表明:仿真模型与实际系统基本一致;经过遗传算法参数优化后控制器阶跃响应上升时间减少15%,稳态误差达到3%标准所需调节时间减少29%,消除了振荡现象;所设计驱动系统的20°阶跃响应平均绝对稳态误差为0.197°,平均上升时间为2.0 s,稳态误差达到3%标准的平均调节时间为2.4 s,拖拉机前轮控制效果良好。应用试验表明驱动系统能基本满足拖拉机配套2BFQ-6型油菜精量联合直播机机组自动导航作业要求。     

大型喷杆喷雾机钟摆式主被动悬架自适应鲁棒控制研究

针对大型喷雾机喷杆钟摆式主被动悬架系统存在的参数不确定性和随机干扰导致控制精度低、稳定性差的问题,对基于模型补偿的自适应鲁棒控制算法进行研究。建立了钟摆式主被动悬架的非线性动力学模型和调节机构几何方程,基于模型设计了自适应鲁棒控制器,综合悬架系统和电液位置伺服系统模型中存在的参数不确定性,同时兼顾系统未补偿的摩擦力和外部扰动等不确定非线性因素,通过理论分析和试验证明,在同时存在模型参数不确定和不确定非线性的情况下,设计的控制器可以保证系统输出跟踪控制的暂态性能和稳态精度。以单出杆液压作动器驱动的28m大型喷杆主被动悬架为例,借助建立的大型喷杆悬架半实物仿真平台进行了控制算法的试验验证,并使用Stewart六自由度运动平台模拟底盘的运动干扰,与反馈线性化控制器、鲁棒反馈控制器、PID控制器进行了试验对比,结果表明,设计的基于模型补偿的自适应鲁棒控制器最大跟踪误差0.148°,而反馈线性化控制器最大跟踪误差0.201°,鲁棒反馈控制器最大跟踪误差0.51°,PID控制器最大跟踪误差0.48°。设计的控制器在同时存在参数不确定性和扰动的情况下,使用较小的反馈增益能够保证渐进跟踪性能和稳态跟踪精度。     

基于MFAC的永磁同步直线电机位置控制

针对永磁同步直线电机模型参数时变,且在运行时受到负载不确定性以及外界干扰的特点,本文将无模型自适应控制(MFAC)方法应用于直线伺服系统的位置控制中,直接基于动态线性化模型中伪偏导数的估计,从而构造不依赖于模型的控制器;为了进一步提高系统的鲁棒性,将具有抗干扰性强的伪微分反馈(PDF)控制来设计系统速度控制器。实验结果表明,与传统的PID控制相比,无模型自适应控制方法使位置跟踪误差减小,控制精度提高。     

非对称液压缸位置伺服系统鲁棒控制

针对阀控非对称液压缸位置伺服系统存在参数摄动和不确定外负载的问题,提出了一种鲁棒H∞自适应反步控制器的设计方法。在设计控制器时,通过对子系统选择合适的Lyapunov函数,避免了高阶系统中对虚拟控制量重复求导的问题;使系统的跟踪误差满足鲁棒H∞性能指标,增强了系统的鲁棒性;考虑到控制输入前的不确定参数会导致所设计控制律和自适应律互相嵌套,把系统模型中的时变参数进行变量置换,并对整个系统构造了一个合适的Lyapunov函数,从而解决了该问题;最后对闭环系统的稳定性进行了证明。仿真结果表明,与PID控制器相比,所设计的控制器使系统的输出对给定信号的跟踪速度更快,具有更小的跟踪误差,且对参数变化有较强的鲁棒性。     

基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法

针对动力学不确定性的机器人轨迹跟踪问题,本文提出一种基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法。将轨迹跟踪中已产生的误差进行累加,实时前馈补偿到参考轨迹上即将被跟踪的点上。给出了该方法的控制框图,由控制框图导出跟踪误差与命令误差之间的关系式。关系式表明只需控制器中的控制算法保证速度误差稳定,即可保证跟踪误差收敛。此外,提高补偿增益的值可以提高误差的收敛速度。分析PD控制律能满足所提方法的收敛条件。给出了所提方法中参数的调节方案。通过仿真和实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,各个关节跟踪轨迹1得到的误差绝对值均不大于0.008 7 rad;跟踪轨迹2得到的误差绝对值均不大于0.005 9 rad。     

一种可倾转四旋翼飞行器系统优化与控制研究

【目的】针对传统多旋翼飞行器由于欠驱动引起的强耦合性,难以实现位置和姿态控制的问题,需进一步提高多旋翼飞行器的机动性和灵活性。【方法】课题组设计了一种能够实现六自由度全向运动的可倾转四旋翼飞行器,通过对传统四旋翼机械结构进行可倾转设计,增加系统可控变量实现飞行器的全驱动;利用牛顿-欧拉方程推导出四旋翼的动力学模型,通过变量代换对控制分配矩阵进行线性化处理,针对动力学模型设计RBF神经网络以及非奇异快速终端滑模控制器,对系统不确定性与耦合效应进行估计和补偿;利用神经网络自适应控制逼近虚拟控制量,通过MATLAB/Simulink仿真验证了该控制器的可行性。【结果】所设计的飞行控制器拥有良好的位置和姿态独立控制能力,具有高度的灵巧性、鲁棒性、柔顺性和自适应性,能够有效地估计和补偿内部不确定性和外部干扰。     

静液传动系统自适应模糊滑模控制

针对静液传动系统的速度控制问题,提出一种带有摩擦力矩补偿的自适应模糊滑模的设计方案.引入摩擦力矩动态补偿的方法,对摩擦力矩进行动态实时补偿,提高系统的响应速度和稳态误差.采用自适应模糊滑模控制解决因系统的不确定性及干扰的存在而不能准确控制的问题,使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型.基于李雅普诺夫函数推导出规则参数调整的自适应率,保证闭环控制系统的稳定性,并削弱了高频抖振.仿真结果表明该方案可以提高稳态误差,增强系统的鲁棒性,削弱控制信号中的高频抖振现象.     

基于自适应趋近律的采摘机器人关节滑模控制研究

利用离散趋近律设计的滑模控制可有效抑制滑模控制中的抖动现象,但其抑制抖动的效果与离散趋近律的设计参数及系统的采样时间有着密切的关系。为此,在分析指数趋近律抖动的基础上,提出了一种自适应滑模控制器,Mat LAB能够进一步的提高基于趋近律的滑模控制器的抖动抑制能力。为了验证本文所提出方法的有效性,在Mat LAB中实现了该算法,并利用其来控制采摘机器人关节的伺服电机。仿真结果表明:本文所提的算法具有较好的位置跟踪能力,进一步地抑制了指数趋近律滑模控制中存在的抖动现象,提高了系统的性能。     

温室温度多模糊控制器切换控制研究与实现

针对周年生产的温室控温系统在一年四季需要不断更换不同控温方案的问题,设计了一种基于多模糊控制器的切换控制方法.该方法通过对系统整体规划并制定一系列针对不同环境状态的不同控温方式的切换规则,结合对各个设备的模糊控制,实现对整个温室系统温度的实时精准控制.仿真实验结果表明,该方法非常适用于周年生产的温室控温系统,在运行过程中整个系统表现出良好的控制品质,实现了对温室系统经济、有效和节能的控温目的.     

智能化灌溉控制器

介绍以８０３１单片机芯片为核心的全自动化灌溉控制系统，其为多通道土壤水份检测多路控制灌溉的闭环系统，并具有合理的任意设定周期多路定时控制灌溉之功能。系统具有较高的可靠性。     

高压直流输电系统智能控制器的设计研究

介绍高压直流输电系统的结构与特点,研究设计智能的模糊控制和神经控制,用Matlab对典型12脉冲系统模型进行仿真,并通过实时的仿真试验得出结论:智能控制能够有效改善直流电流电压稳定性,具有更好的适应性和鲁棒性。     

车辆主动悬架模糊PID控制的仿真与分析

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标,确定车身加速度为具体评价参数。根据路面-车辆系统的特点,提出将模糊控制理论和PID控制策略有机结合后运用于主动悬架控制。针对简化后的两自由度主动悬架模型,以路面信号作为激励源进行仿真研究。结果表明,这种控制策略对车辆悬架系统的振动控制具有更好的适应性。     

智能车辆横向混合切换控制器设计

考虑到智能车辆在不同工况下表现出不同的系统特性,设计了由线性二次型最优控制律和利用模糊逻辑推理得到的模糊控制律组成的混合切换控制器。当偏差和偏差变化率较小时(小角度转弯),假设系统特性固定不变,切换到最优控制律;而在偏差和偏差变化率较大时(大角度转弯),车辆具有强非线性、时变、耦合和参数不确定性等特性,切换到模糊控制律。采用ADAMS和Matlab/Simulink联合控制仿真的方法对该智能车辆的横向控制算法进行仿真,并通过试验验证。仿真和试验结果表明:该横向控制器可保证智能车辆在路径跟踪过程中的准确性和平稳性。     

智能车辆横向混合切换控制器设计

考虑到智能车辆在不同工况下表现出不同的系统特性,设计了由线性二次型最优控制律和利用模糊逻辑推理得到的模糊控制律组成的混合切换控制器。当偏差和偏差变化率较小时(小角度转弯),假设系统特性固定不变,切换到最优控制律;而在偏差和偏差变化率较大时(大角度转弯),车辆具有强非线性、时变、耦合和参数不确定性等特性, 切换到模糊控制律。 采用ADAMS和Matlab/Simulink联合控制仿真的方法对该智能车辆的横向控制算法进行仿真,并通过试验验证。仿真和试验结果表明：该横向控制器可保证智能车辆在路径跟踪过程中的准确性和平稳性。     

专家模糊控制器在液肥流速控制中的应用

为了提高变量施肥的准确性,要求对液体的流速实现过程控制。为此,设计了一个试验台进行针对性的试验,并根据传感器的特点设计了一种专家模糊控制算法。该算法采用目标变量y(t)的变化趋势来制定控制规则,按照模糊控制器的方式划分小区,在其中应用逻辑控制规则,来构建控制算法,并在偏差较小时,采用Δ2e(k)按照减速逼近设定值r的概念来引导积分。在流速控制试验台上,进行阶跃及过程控制试验,将获取的数据画出曲线。通过试验找出各划分小区的比例或积分系数,并证明该方法在稳压阀工作的范围内,可以用于过程控制。     

电液伺服遥操纵机器人主-从位置控制器

针对电液伺服遥操纵机器人主-从双向伺服位置控制中存在的非线性和不确定性,提出主-从侧分别使用带干扰观测器的最优控制和有鲁棒补偿的PD反馈控制算法,以克服主动侧各液压缸因动态特性差异造成的位置跟随误差和从动侧外界环境的随机干扰对系统稳定性的影响.分别设计了观测器跟踪扰动的二次型控制器和有动态鲁棒补偿的位置控制器,通过仿真和试验验证了所设计控制器的有效性.试验结果表明,所设计的位置控制器,既提高了主-从位置跟随精度,又具有较强的自适应性和鲁棒性;提高了力反馈电液伺服遥操纵机器人系统的操作性.     

Buck型功率变换器无抖振滑模控制器设计

针对传统比例积分微分(PID)控制方法运用于直流Buck变换器时,在干扰较大的情况下,很难取得满意的控制效果问题,利用二阶滑模控制技术,提出了一种无抖振的滑模控制方法,以改善大扰动条件下Buck变换器的鲁棒性。将占空比变量的导数看作虚拟控制器,设计非连续的二阶滑模控制器;实际控制器则为非连续控制器的积分,从而避免了控制器的抖振。在此基础上,采用PWM定频控制方式将该算法运用在Buck电路上。通过和PID控制算法进行仿真和实验对比,验证了该滑模控制器的可靠性与优越性。结果表明:系统启动时间缩短了近50%;当突变负载和输入电压改变时,系统输出电压变化幅度明显减小。     

用于汽车横向稳定性的模糊控制器的设计与研究

运用模糊控制理论在所建立的车辆非线性模型的基础上,设计了用于车辆横向稳定性的3种模糊控制器———基于横摆角速度的反馈控制、基于质心侧偏角的反馈控制以及基于这两个参数的联合反馈控制,并应用MATLAB/S imu link对所设计的3种模糊控制器分别进行了仿真分析,结果表明,3种控制器均能改善车辆的横向稳定性,能够提高车辆行驶的安全性,并且,联合控制的控制效果要优于单独控制。