基于滑模控制的半挂汽车倒车轨迹跟踪

针对半挂汽车自动倒车时的轨迹跟踪问题,建立了铰接式半挂汽车在极坐标系下的车辆非线性运动学模型。为简化求解过程,以半挂车期望路径的弧长作为新的时间量标,通过准确线性变换方法对建立的系统模型进行线性化,设计了滑模变结构控制器。为保证半挂车快速趋近期望路径同时削弱抖振,采用指数趋近律的方法和准滑动模态控制,采用极点配置法选取控制参数,最后对曲线轨迹的倒车路线跟踪控制进行了仿真分析。仿真结果表明,设计的反馈控制器能改善半挂汽车对行驶路径的跟踪能力,使偏离的挂车快速返回到期望的稳态轨迹上。      

智能车辆换道与超车轨迹跟踪控制

智能车辆换道过程中须同时考虑车辆的横向控制和纵向控制,为实现智能车辆对预定轨迹的稳定跟踪,根据智能车辆的车辆运动学简化模型,建立基于刚体的车辆模型.选取车辆当前位姿和参考位姿构造动态的位姿误差.建立智能车辆轨迹跟踪闭环控制系统的状态空间数学模型.基于Backstepping控制算法选取Lyapunov函数设计智能车辆换道及超车轨迹跟踪控制器.仿真和试验结果表明,所设计的控制器能够快速跟踪参考轨迹.控制器在智能车辆换道及超车控制过程中平稳、可靠.     

基于跟踪误差模型的无人驾驶车辆预测控制方法

针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,在分析车辆运动学模型的基础上,设计了一种基于模型预测控制理论的轨迹跟踪控制方法。首先,将车辆运动学模型进行线性化处理,得到车辆运动学线性跟踪误差模型,该模型可以用来预测车辆的未来行为。其次,利用此跟踪误差模型作为预测模型,应用线性模型预测控制方法,通过优化得到使性能指标最小的控制序列,将控制序列的第一步作用于系统。最后,建立了3种典型的道路试验曲线,并且在基于实时多体动力学软件Vortex搭建的虚拟仿真平台中对轨迹跟踪控制器进行了仿真。仿真结果表明,该控制器可以保证无人驾驶车辆快速且稳定地跟踪参考轨迹,距离偏差和方位偏差都在合理的范围内,且实时性可以达到要求。     

机械臂轨迹跟踪控制方法研究

机械臂具有时变、强耦合、非线性等特性,因此建立动力学模型计算量很大,耗时长且难以实现有效的实时控制。针对机械臂在控制中存在的精度问题,采用Lagrange方法进行动力学建模,在该模型的基础上设计了滑模控制器,对动力学模型进行仿真分析。并与传统的基于重力补偿的机械臂PD控制方法在轨迹跟踪的精度和误差方面进行比较。结果表明:所设计的滑模控制器比PD控制算法具有更高的轨迹跟踪精度及更快的跟踪速度,更适合机械臂轨迹跟踪控制。     

四轮移动机器人的模糊滑模轨迹跟踪控制

为了提高四轮移动机器人的轨迹跟踪控制性能,减弱滑模控制系统抖振,设计了一种易于实现且有较好轨迹跟踪控制效果的模糊滑模控制器。首先,以四轮移动机器人运动学模型为基础设计了一种含积分项的滑模控制器,然后引入模糊控制,采用模糊滑模变结构的控制策略调整切换控制的相关估计参数,最终设计了一种基于模糊滑模控制的四轮移动机器人轨迹跟踪控制方法。仿真结果表明,该轨迹跟踪方法可以有效消除系统抖振并提高控制性能。     

同步转向高地隙喷雾机模糊自适应轨迹跟踪预测控制

为提高同步转向高地隙喷雾机轨迹跟踪的稳定性与鲁棒性,提出一种基于模型预测控制理论的模糊自适应轨迹跟踪方法。首先,基于刚体运动学以及几何约束推导出喷雾机的非线性运动学模型,并对该运动学模型进行简化;然后,基于简化的运动学模型建立喷雾机的状态预测模型;最后,结合实际工况设计了模糊自适应预测控制器。仿真试验表明：与传统的预测控制器相比,模糊自适应预测控制器的跟踪速度更快、稳定性更好。场地试验表明：在进行初始误差2.5、5m的直线轨迹跟踪以及无初始误差的圆形轨迹跟踪时,其平均误差分别为0.0442、0.0602、0.0901m。本文建立的喷雾机运动学模型可以很好地体现同步转向高地隙喷雾机的运动特点,设计的模糊自适应预测控制器可以保证喷雾机路径跟踪的准确性和鲁棒性。     

基于RBF神经网络的混合输入机构自适应控制

提出一种伺服电动机对常速电动机运动进行闭环跟踪的控制策略,控制伺服电动机的运动,以实现对常速电动机速度波动的补偿.由于系统精确模型难以获得,设计了基于名义模型的径向基函数网络自适应控制器,进行混合输入机构轨迹的跟踪,应用径向基函数(RBF)神经网络对系统中摩擦、外部扰动和动力耦合等不确定因素的和进行逼近,网络输出权值由自适应算法学习确定,并对该控制器进行稳定性分析.仿真结果表明,所设计的控制器稳定有效, 具有较强的鲁棒性.     

水轮机调节系统的动态滑模控制

针对水轮机调节系统在滑模控制中的抖振问题，研究基于滑模控制方法设计了水轮机调节系统的动态滑模控制器。首先建立了考虑超长引水隧洞的水轮机调节系统的数学模型，并设计了动态滑模控制器；然后通过粒子群和灰狼混合优化算法（PSOGWO）对设计的控制器参数进行了优化；最后采用设计的动态滑模控制器对水轮机调节系统进行了正弦和阶跃的轨迹追踪试验，用于评估不同控制器的优越性和有效性。仿真结果表明，设计的动态滑模控制器不仅提高了水轮机调节系统的控制性能并减少了轨迹追踪的收敛时间，而且能够显著减小滑模控制的抖振效应和轨迹追踪的误差。     

基于粒子群算法的混联机构神经网络自适应反演控制

针对含有不匹配干扰的混联机构轨迹跟踪控制问题,提出了一种极限学习机与自适应反演控制相结合的控制策略。在对干扰进行分析的基础上,分别采用两个极限学习机网络对系统中的匹配和不匹配干扰进行逼近和补偿。基于Lyapunov函数稳定性设计了混联机构的控制律与自适应律,实现混联机构的轨迹跟踪控制。由于控制器可调参数较多,采用粒子群算法进行控制器参数的寻优整定。仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的轨迹跟踪精度和鲁棒性。     

基于无模型自适应控制器的风力发电机载荷控制

建立了风力发电机独立变桨距系统的线性化模型.为了便于控制器设计,通过Park坐标变换将叶根的弯矩转换到两个固定的直交坐标系,对两个坐标系分别设计无模型自适应控制器进行载荷控制.在NREL建立的风力发电机模型FAST上对设计好的控制器进行了验证,结果表明基于MFA的独立变桨距控制器可以有效消除风力机上的不平衡载荷.与统一...     

不同车速下自适应变化的路径跟踪控制研究

路径跟踪是自动驾驶汽车的核心技术,许多控制算法已被广泛应用于路径跟踪任务。为了提高路径跟踪在不同速度下的自适应能力,提出了一种结合预测轨迹和模糊控制的自适应Stanley路径跟踪控制器。参考人类驾驶员经验,模糊控制器根据车辆的横纵向速度实时调整预瞄距离,预测轨迹根据纵向速度实时调整预测时间进行提前控制。最后设计了自适应邻域的粒子群算法来对控制器参数进行优化。通过Simulink-CarSim的联合仿真验证,证明自适应Stanley控制器可以显著提高对不同速度的适应性和跟踪性能。     

基于高速开关阀的气动人工肌肉轨迹跟踪控制仿真

针对基于高速开关阀的气动人工肌肉位置伺服控制系统的非线性与时变性,设计了基于气动人工肌肉实验模型的PID反馈控制器,实现气动人工肌肉的高精度运动轨迹跟踪控制。首先,通过实验建模得到气动人工肌肉静态特性的实验模型,然后基于理想气体多变方程,建立可有效描述气动人工肌肉动态特性的数学模型,利用Sanville流量公式建立流经高速开关阀阀口的气体流量方程,并采用脉冲信号调制法生成PWM信号,进而控制高速开关阀占空比。在此基础上,借助PID反馈控制器建立气动人工肌肉气压与轨迹跟踪的控制模型,并采用Simulink对所提出的气压和轨迹跟踪控制方法进行数值仿真。结果表明,所建立的控制模型能够精确地跟踪期望气压和运动轨迹,从而验证了控制模型和控制方案的精确性和可行性,为实现气动人工肌肉高精度轨迹跟踪控制提供了有效手段。     

基于MPC的地下铲运机自主驾驶控制研究

随着矿山开采工作的不断深入,操作工人的工作强度和安全风险不断提高,地下铲运机自主驾驶系统可有效缓解这一现象,全局路径规划和轨迹跟踪是解决这一问题的关键技术。对于全局路径规划问题,建立地下铲运机的行驶环境栅格地图,并基于改进遗传算法进行全局路径规划,获得适应地下铲运机行驶的最优全局路径。对于轨迹跟踪,基于地下铲运机的运动学模型,采用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)设计路径跟踪控制器。通过MATLAB/Simulink仿真分析,可以规划出适合地下铲运机行驶的最优全局路径,并在路径跟踪控制器的控制下,地下铲运机能有效跟踪规划出的路径,跟踪误差控制在0.2 m以内,可以实现地下铲运机的自主驾驶。     

基于滑模理论的轨迹跟踪横向控制研究

汽车的结构复杂,各组成部分如轮胎、悬架、转向等系统之间又存在着不同程度的耦合,各系统的参数也存在不确定性,再加上汽车行驶工况的复杂多变,都给智能汽车的横向控制带来了极大的困难。为了提高智能汽车横向控制系统的鲁棒性和适应性,采用强鲁棒性的滑模控制方法,设计了一种轨迹跟踪横向控制器。针对滑模控制中系统的抖动,设计了增益切换的模糊控制器。最后建立CarSim和Simulink的联合仿真平台,通过双移线工况和定曲率工况验证了所设计的控制器的有效性和适应性。     

基于改进行车风险场模型的车辆避撞方法研究

为了提高车辆行驶的主动安全性,构建了分层控制框架,对车辆的主动避撞控制系统进行研究。上层轨迹重规划控制器基于改进的行车风险场模型对行车安全进行评估,以行车安全场场强为优化指标,求解得到一条期望行驶轨迹;下层轨迹跟踪控制器在充分考虑车辆动力学约束前提下,基于模型预测控制理论,设计目标函数并求解,得到前轮转角控制量并输出给车辆执行,实现轨迹跟踪;最后基于Car Sim/Simulink联合仿真平台对控制算法进行测试,验证其有效性。     

基于线性误差模型研究铲运机的路径跟踪与控制

路径跟踪是地下铲运机实现自动化作业的基本任务之一,一般要求跟踪路径以道路中心线为期望值。参考Corke等人提出的地下铲运机经典运动学模型,对地下铲运机路径跟踪特性进行了研究,基于转向角、铰接角等建立了地下铲运机运动学状态空间表达式。另一方面,利用MATLAB对地下铲运机铲装轨迹进行仿真,分析目标轨迹曲线与仿真轨迹曲线的误差,验证目标轨迹曲线的准确性,为地下铲运机导航控制器的设计提供参考。     

基于滑模变结构控制的双轮驱动电动汽车防滑系统的研究

对双轮驱动电动汽车的加速过程进行力学分析建立了四分之一车辆动力学模型,以车轮滑转率为控制时象,提出一种基于滑模变结构控制的驱动防滑控制系统.设计了双轮驱动电动汽车驱动防滑系统的滑模变结构控制器,采用饱和函数可以很好地削弱系统响应的抖振现象.通过Matlab/Simulink软件对所设计系统进行仿真,仿真结构表明滑模变结构控制器能够很好地跟踪路面最佳滑转率的变化,驱动力矩的变化平稳.     

基于RBF神经网络的混合输入机构自适应控制

提出一种伺服电动机对常速电动机运动进行闭环跟踪的控制策略,控制伺服电动机的运动,以实现对常速电动机速度波动的补偿。由于系统精确模型难以获得,设计了基于名义模型的径向基函数网络自适应控制器,进行混合输入机构轨迹的跟踪,应用径向基函数(RBF)神经网络对系统中摩擦、外部扰动和动力耦合等不确定因素的和进行逼近,网络输出权值由自适应算法学习确定,并对该控制器进行稳定性分析。仿真结果表明,所设计的控制器稳定有效, 具有较强的鲁棒性。     

小型无人直升机航向线性自抗扰控制

针对小型无人直升机航向系统存在内部不确定性和外部扰动大的问题,提出了一种基于线性自抗扰控制(LADRC)算法来实现航向通道高性能控制方法。首先,分析和推导了Trex-600型无人直升机的航向模型,并引入阵风模型模拟实际飞行环境。然后,根据LADRC的控制原理设计了基于二阶LADRC的航向控制系统,并利用人工蜂群算法对控制器参数进行了整定。最后,对所设计的控制策略进行了仿真分析与实验验证,实现了无人直升机航向通道的轨迹跟踪控制,并与常见的PID控制进行了比较。结果表明:设计的LADRC控制器鲁棒性好、响应时间快、控制精度高,能够使Trex-600型无人直升机的航向角快速、精确地跟踪参考轨迹。     

基于改进MCS算法的道路模拟机试验系统

通过增加积分环节,提出了改进的自适应最小控制合成算法( MCSI)作为道路模拟机试验系统的伺服控制系统外环,以克服振动台在测试中存在的未知时变参数及时变干扰的影响,以提高振动台位移跟踪精度.通过对单通道道路模拟机试验系统动力机构进行建模,并对PID、MCS和MCSI控制器进行了设计与仿真.仿真结果表明,MCS及MCSI控制器跟踪精度远远高于传统的PID控制器,而改进的MCS跟踪精度又优于MCS,并且具有在线调节参数的优点.基于快速原型的MCS算法,利用Matlab/Simulink建立振动台控制系统模块,在CCS集成开发环境中自动生成代码,然后将可执行代码下载到DSP TMS320C2812和TMS320C6713中,实现了基于MCSI的道路模拟机试验系统设计.