神经模糊控制在机器人导航中的应用

提出了一种集成B样条模糊网络的控制器,实现了非完整移动机器人在动态环境中的导航控制.该控制器基于机器人和障碍物之间的相对运动建立速度场,从而进行机器人导航;通过B样条模糊网络更新输出力矩实现速度的跟踪,因而能够处理导航中的未知因素,避免碰撞的发生.最后通过李亚普洛夫稳定性理论保证了整个闭环系统的稳定性.

基于磁流变材料的汽车悬架半主动控制

结合磁流变液和磁流变弹性体的特性,提出了一种能同时调节刚度和阻尼的汽车半主动悬架系统及其控制策略。首先设计该悬架的大体结构并说明其工作原理,然后建立半主动悬架的控制模型,最后基于李亚普洛夫稳定性理论设计该悬架的半主动控制策略。仿真结果表明,所设计的半主动控制算法可以有效地抑制车身振动,且悬架动挠度保持在一定的范围内。此外,该策略实现了系统与参考模型的速度差和位移差同时为零的突破。

基于模糊补偿的液压机械臂轨迹跟踪控制

针对具有摩擦和负载等不确定性的液压机械臂轨迹跟踪控制问题,建立机械臂机械系统、液压系统的数学模型,基于李亚普洛夫函数,提出一种模糊补偿策略进行控制,构造模糊系统逼近摩擦力和负载,应用流量补偿器消除负载压力变化对伺服阀性能的影响,应用重力补偿器消除负载质量变化时对系统性能的影响.仿真结果表明,设计的控制器可以使机械臂关节较好追踪期望轨迹,优于传统模糊控制和PD(proportional-differential)控制,最后模拟了3种负载工况,分析了控制器的补偿极限,为后续研究奠定了基础.