柔性关节机械手有限时间命令滤波反步控制

针对不确定柔性关节机械手的跟踪控制问题,设计了一种自适应神经网络有限时间命令滤波反步控制器。该控制器在经典反步控制技术的基础上,采用有限时间命令滤波器克服了传统反步法在计算虚拟信号导数时存在的复杂计算问题,并进一步设计了误差补偿机制,有效地补偿了命令滤波器造成的滤波误差。利用神经网络对系统模型中的不确定动态进行逼近,最终通过李雅普诺夫方法证明了所提出的控制方法能保证关节位置跟踪误差在有限时间内收敛到期望的邻域内,且闭环系统内的信号都在有限时间内有界。通过数值模拟验证了该方法的有效性。

不确定机械臂系统的自适应命令滤波反步渐近跟踪控制

研究具有未知参数和外部干扰机械臂的自适应渐近跟踪控制问题,提出一种自适应命令滤波反步策略,利用命令滤波器避免传统反步中对虚拟控制函数的微分计算,并建立误差补偿机制补偿滤波误差.与现有的针对机械臂的命令滤波反步跟踪控制相比,跟踪误差可以渐近收敛到零,并且只需要设计一个自适应参数.最后,通过仿真验证该方案的有效性.

PMSM驱动的柔性关节机器人命令滤波模糊控制

针对永磁同步电机驱动的柔性关节机器人的位置跟踪控制问题,本文采用反步法进行控制,并基于永磁同步电机和柔性关节机器人构建的新系统,通过永磁同步电机的电压,实现机器人的位置跟踪。同时,结合模糊自适应控制方法,利用命令滤波技术,解决了传统反步法中存在的"计算复杂性"问题。为验证本文控制算法的有效性,利用Matlab进行仿真实验。实验结果表明,机器人的位置信号可以快速跟踪给定的期望信号,且跟踪误差小,跟踪效果良好,控制精度高,说明本文所设计的控制方法,对永磁同步电机驱动的柔性关节机器人系统具有良好的控制效果。该研究能够有效实现对柔性关节机器人的位置跟踪控制,具有较好的应用前景。

时变输出约束机械臂系统渐近跟踪控制

针对非对称时变输出约束的机械臂系统,提出了一种基于事件触发的自适应渐近跟踪控制策略。首先,采用自适应命令滤波反步方法,解决了“计算爆炸”问题;同时,利用时变非对称李雅普诺夫函数,可以保证闭环系统的渐近稳定性且系统状态满足非对称时变约束条件;此外,自适应渐近跟踪控制可以保证在存在不匹配扰动的情况下,跟踪误差渐近收敛于零。该控制器设计采用了事件触发控制策略,在必要时产生控制输入,减少通信负担,提高了控制性能;最后,通过对非对称时变约束下的双连杆机械臂系统进行仿真,验证了该方法的有效性。

状态约束自主水下机器人的自适应有限时间跟踪控制

针对状态约束情况下自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)的跟踪控制问题,提出了一种自适应命令滤波有限时间控制方案。该控制方案在保证系统有限时间收敛的前提下,不仅使用命令滤波器规避了虚拟控制信号高阶导数的使用,解决了计算复杂性问题,而且构建了有限时间误差补偿信号来避免由于使用滤波器而产生的滤波误差对控制性能的影响,同时利用径向基函数神经网络逼近技术处理系统中的未知非线性动态。最后,证明了所提出的控制器可以保证位置跟踪误差在有限时间内收敛到期望邻域内,同时不超过预先定义的状态约束。通过仿真实验验证了所提控制方案的合理性与可行性。

一类刚性负载双轴伺服系统的非线性观测器控制设计策略

提出了一种基于非线性观测器的命令滤波自适应反步控制(OCFABC)方法,以解决具有LuGre摩擦模型的双轴伺服系统中的位置跟踪和速度同步问题。观测器用于系统摩擦补偿。命令滤波器作用于虚拟控制信号,解决反步法中的计算爆炸问题,建立误差补偿方程,提高跟踪精度。此外,还设计了速度同步信号,以达到更好的系统同步效果。利用Lyapunov理论分析了闭环系统的稳定性。最后,通过仿真和试验结果证明了所设计方法的有效性和优越性。