采用扰动估计的气动人工肌肉系统非线性控制

气动人工肌肉系统凭借其材质轻便、输出力大及柔顺性好等优势,其运动控制研究近年来逐渐成为热点问题.然而,气动人工肌肉(PAM)系统所固有的特性(如迟滞、蠕变、非线性时变等),为其控制方法设计与实现带来了挑战.考虑到实际工作过程中,系统往往遭受未知干扰的影响,本文针对气动人工肌肉系统,提出了一种基于干扰估计的非线性控制策略,可在系统存在持续不确定干扰的情况下,在线进行扰动抑制,实现精确的跟踪控制.具体而言,本文先通过模型变换,将系统不确定性、未建模动态、外部扰动等处理成集总扰动的形式.随后,结合自适应更新律及正则化最小二乘算法,在线估计未知系统参数及扰动;在精确扰动代数估计的基础上,通过所提基于干扰估计的非线性控制器,消除未知扰动对系统造成的影响,并确保跟踪误差收敛至零.此外,经稳定性分析证明了跟踪误差的渐近收敛性.最后,通过硬件实验验证了本文方法的有效性及鲁棒性.