一种单力臂机械系统的鲁棒自适应控制

针对具有参数不确定性的单力臂机械系统,引入模型参考自适应控制思想,研究了一种鲁棒模型参考自适应控制方法;在具有参数不确定性和未知非线性摩擦特性的情况下,使系统的跟踪误差趋于零。通过理论推导和MATLAB仿真,均说明该方法的有效性。

基于变论域模糊控制算法的仿真与FPGA优化实现

针对单力臂模型的复杂动力学行为,设计了一种不依赖于被控对象的精确数学模型的变论域模糊控制器。在闭环系统中,角位移量的跟踪偏差和其变化率作为系统输入,并将控制器的初始论域设为[-3,3],其值可通过伸缩因子来调节。基于Matlab软件仿真,验证单力臂模型对预期指令的跟踪性能。另外,基于现场可编程门列阵(FPGA)硬件,采用移位操作和分段线性化两种方法对控制器进行优化。由此,无乘法器和片上内存零占用的设计结构显著降低了硬件资源负担。实验结果表明:本文所提变论域模糊闭环控制方法在精确度(低于0.02)、自适应性以及实时性等方面性能较优越,具有一定工程应用价值。