基于预设性能函数的机械臂快速无超调拟人运动控制算法

为保证机械臂在与人互动过程中的安全性,实现无超调的快速响应,文中对传统PID控制进行改进,引入预设性能控制,提出了一种机械臂快速无超调拟人运动控制算法.该算法以PID控制为基础,利用预设性能控制令控制误差的收敛速度及超调量满足预先设定的条件,同时把控制误差收敛到一个预先指定的比较小的区域内,从而实现对系统稳态及动态性能(包括超调量和收敛速度等)的控制.空间三关节机械臂的仿真分析表明,所提出的预设性能PID控制与传统PID控制相比,具有响应快、无超调等优点,比较适合机械臂的拟人运动控制.文中最后通过四自由度Dobot机械臂的样机实验分析验证了所提算法的有效性.

一种带有观测器的飞行器性能预设控制方法

针对高超声速飞行器带有参数摄动和外界复合干扰的纵向姿态高精度控制问题,提出一种带有观测器的时间设定性能预设控制方案。首先,设计新型性能预设函数用于约束跟踪误差的暂态性能和稳态性能,相比于传统方案,其可保证跟踪误差在设定时间内收敛至设定精度内,且可灵活调整收敛速率。其次,利用误差转换函数对跟踪误差进行无约束转换,通过对转换误差的控制进而使姿态跟踪误差满足预设条件。再者,基于反步法设计纵向姿态通道的攻角子系统虚拟控制指令和角速度子系统实际控制律,通过有限时间扩张状态观测器估计复合扰动,同时采用指令滤波器避免反步法中存在的指令微分项的“计算膨胀”问题。最后,考虑存在参数摄动和时变干扰情形下的飞行器纵向通道姿态系统,通过对比仿真校验所提方法可满足跟踪误差的性能约束。

基于预设性能转台伺服系统的参数估计和自适应控制

针对含参数未知和非线性摩擦动态的转台伺服系统,提出了一种基于预设性能函数的参数估计和自适应控制方法.利用一种连续的摩擦模型表示转台伺服系统的摩擦动态,引入高阶神经网络对其进行逼近.通过构造一种滤波辅助变量获取参数估计误差信息,并将估计误差信息作为参数自适应律的遗漏因子,保证估计值能够快速收敛到真实值.为了提高转台伺服系统的瞬态响应和稳态性能,利用预设性能函数将原始系统的跟踪误差转换为一个新的误差动态,在此基础上设计自适应控制器,实现对期望轨迹的精确跟踪.仿真结果验证了本文所提算法的有效性.

预设性能控制算法对机械臂运动控制的改进

PD控制是在工业生产过程控制中,应用比较广泛,结构最简单的控制策略之一。传统的PD控制侧重于控制系统的稳态性能,而对系统的动态性能(包括超调量和收敛速度等)控制不够,如果想要提高响应速度就会使超调量变大,加剧响应振荡;如果想要超调量小,可能又会使响应速度变慢。响应速度与超调量似乎是一对比较矛盾的性能参数,单纯使用传统的PD控制,很难做到提高响应速度的同时降低超调量。所谓预设性能控制,指的是控制误差的收敛速度及超调量满足预先设定的条件,同时把控制误差收敛到一个预先指定的比较小的区域内。本文将PD控制与预设性能控制相结合,利用简单的PD控制结构和以对数形式误差变换为基础的预设性能函数来设计机械臂运动控制器,该控制器在设计的过程中可以预先设定稳态误差,而不像传统的PD控制器要通过多次的参数整定及调试后才能逐步减少控制误差。因此,本文提出的控制算法设计过程较简洁方便,具有较精确的控制精度和较快的响应速度,同时还能把超调量控制在合理的范围内。通过空间三关节机械臂的建模仿真分析,改进后的预设性能PD控制与传统PD控制相比,响应速度提高了40%左右,超调量减少了10%左右。通过4自由度Dobot机械臂的样机实验分析,改进后的预设性能PD控制与传统PD控制相比较,响应速度提高了20%左右,超调量减少了5%左右,因此该算法对控制系统动态响应性能的改善是比较明显的。

未知扰动下的无人水面艇有限时间动态预设性能控制

本文提出了一种具有动态预设性能的有限时间控制方案,用于解决具有不确定动态和未知时变海洋环境扰动的无人水面艇(unmanned surface vehicles,USVs)的轨迹跟踪问题。传统预设性能采用静态预设性能函数,当外部扰动较大时,跟踪误差有超出预设性能边界的风险。本文设计一种新型的动态预设性能函数,使得USVs跟踪误差始终保持在预设的边界内;基于齐次积分滑模面、有限时间扩张状态观测器和超螺旋积分滑模控制,提出了一种有限时间控制算法。该算法可以实现跟踪误差快速收敛和有界扰动连续补偿,提高了系统鲁棒性并削弱了滑模抖振现象。理论分析证明了USVs闭环系统的全局有限时间稳定性,仿真及比较结果验证了所设计控制方案的有效性和优越性。

变电站巡检机器人预设性能反步自抗扰控制

为提升机器人在变电站巡检过程中在干扰情况下的控制效果,研究变电站巡检机器人预设性能反步自抗扰控制方法。该方法以机器人运动模型为基础,利用扩张状态观测器估计机器人运动状态后,确定巡检机器人的运动控制律;同时,完成预设性能函数和误差转换,获取转换后的无约束误差;在此基础上,将其和确定的控制律相结合,构建机器人速度和方位角的反步自抗扰控制器,完成机器人预设性能反步自抗扰控制。测试结果显示,该方法可精准估计机器人在滑动情况下产生的总扰动量,机器人的速度控制结果均在30 m/s~32 m/s范围内,方向角的控制结果均在15°~40°之间,有效控制机器人的力矩震荡现象,机器人在3个方向上的运动误差控制结果均在(-10 cm,10 cm)范围内,能够精准控制机器人按照预设巡检路径完成变电站巡检。

固定时间预设性能下涡扇发动机模糊自适应控制

为解决涡扇发动机大包线内多变量鲁棒控制问题,提出了一种基于干扰观测器的非线性涡扇发动机系统固定时间预设性能模糊自适应控制方法.首先,利用平衡流形建模方法构建了涡扇发动机的仿射非线性数学模型.借助反馈线性化技术,推导了受扰涡扇发动机系统的输出跟踪误差系统.然后利用模糊逻辑系统逼近系统不确定项,并设计非线性干扰观测器估计未知干扰和逼近误差组成的复合干扰.为保证控制系统的瞬态性能和稳态精度,引入固定时间预设性能函数,并通过误差转换函数将系统转化成无约束误差系统,进而设计涡扇发动机复合非线性鲁棒抗扰控制器.仿真结果表明,该控制方法能够使得涡扇发动机系统的转速和压比有效地跟踪参考指令并且跟踪误差始终限制在预设性能边界内.

面向性能增强的双惯量伺服系统状态反馈控制

为避免使用函数逼近器(神经网络或模糊系统),并提高双惯量伺服系统的瞬态响应和稳态性能,针对含外部扰动的双惯量伺服系统,提出一种基于预设性能函数(Prescribed performance function,PPF)的类比例状态反馈控制策略.首先,提出一种改进的带有最大超调、收敛速率以及稳态误差的预设性能函数,并将该函数融入控制器设计使二惯量伺服的跟踪误差保持在预定的边界之内.其次,基于预设性能函数设计了类比例状态反馈控制器实现跟踪控制.与传统基于函数逼近控制方法相比较,该方法可降低控制系统计算复杂度同时消除反演控制中存在的复杂度爆炸问题.最后,利用双惯量伺服系统实验平台开展了对比实验,验证了所提出方法的有效性.

飞行器自适应预设性能姿态控制设计

预设性能控制是一类可以同时保证系统响应瞬态与稳态性能的非线性控制方法。针对具有非线性与未知干扰的飞行器系统,研究了一种无逼近预设性能姿态控制器设计方法,并进行了数值仿真验证。首先,研究了在传统预设性能方案中潜在的奇异性问题;其次,针对该问题提出了一种拥有自适应边界的预设性能函数改进方案。当归一化误差达到一定阈值时,通过放宽性能函数边界并使其重新收敛,确保跟踪误差被包覆,避免误差越界引起的奇异性,防止控制系统崩溃。最后,通过数值仿真验证改进方案的正确性与有效性。仿真结果表明,改进方案可以保证系统在存在误差越界的情况下姿态控制回路运行良好,并能满足预定的控制要求。

改进NDO的板球系统自适应滑模抗扰控制

为解决板球系统因受到外部负载扰动、摩擦力、交叉耦合干扰等不确定性扰动而跟踪精度不高的问题,提出一种基于改进的非线性干扰观测器(NDO)和非线性信息增益滑模控制策略。利用预设性能函数(PPF)对误差的变换技术,将误差限定在规定范围内,建立改进的NDO来估计不确定性扰动。运用精确的估计值来设计滑模控制器,滑模面包含一个修正项,可以降低扰动的影响,从而提高控制精度,并采用非线性信息增益设计自适应切换项增益,降低抖振的影响。最后,仿真表明改进的NDO能有效地估计扰动,改善了动态品质,所提控制方案提高了传统的NDO的控制精度和抗扰能力。

含有非匹配干扰和未知动态的非仿射系统滑模控制算法

针对含有非匹配干扰和未知动态的非仿射系统控制问题,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的改进滑模控制(SMC)方案.本文首先利用扩张状态观测器,将原系统转变为一个包含干扰的二阶积分级联系统,使含有未知动态的非仿射系统控制器设计问题转化为二阶积分级联系统的控制器设计问题,从而使得控制器在设计过程中不需要对对象模型完全已知.为了改善ESO的瞬态性能,提出了一种含有预设性能函数(PPF)的改进ESO,利用PPF对估计误差进行约束,抑制ESO收敛过程中的振荡和超调.其次,提出了一种带有修正项的改进滑模面,在降低ESO估计误差所带来的非匹配干扰影响的同时,也提高控制系统的收敛速度和跟踪精度.仿真算例表明,所提的改进ESO能够更快收敛,振荡次数显著减少,改进的滑模控制能够处理非匹配干扰的影响,并获得更快的收敛速度以及更高的跟踪精度.

小型巡飞弹气动阻力系数自适应估计方法

为提高小型巡飞弹气动参数估计的收敛速度和稳定性,提出了一种保证预设性能的气动阻力系数自适应估计方法。根据建立的巡飞弹动力学模型,获得线性参数化速度方程。针对以往参数估计方法中估计误差收敛过程的瞬态性能无法直接设计的问题,通过将预设性能函数引入到自适应参数估计,并对气动阻力系数估计误差进行误差变换,设计出保证参数估计瞬态性能的自适应气动阻力系数估计方法。仿真结果表明,与传统自适应参数估计相比,该方法能在较短时间内实现参数估计的收敛,保证了气动参数的瞬态性能和稳态性能,证明了该方法的有效性。