双侧电驱动履带车辆运动解耦与变结构控制

针对双侧电驱动履带车辆运动控制强非线性、强耦合和不确定性的特点,提出一种解耦的控制结构,并设计各子系统控制器.首先,将运动控制系统分解为速度、横摆角速度两个独立子系统,克服传统差速控制存在的强耦合.其次,采用积分滑模控制方法,引入非线性积分滑模面,设计了能有效克服路面不确定扰动、消除积分饱和的速度控制器,实现车速的无超调、无静差的跟踪;考虑驱动电机饱和约束,结合模糊自适应与滑模控制算法,设计了能够适应转向阻力非线性变化的横摆角速度控制器,提高车辆转向运动控制的抗扰能力、降低控制量抖振.仿真结果表明,控制策略实现多种工况下车辆快速、准确的直线、转向运动控制.

多关节机器人的非奇异终端模糊滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种非奇异终端模糊滑模控制方法.采用模糊控制调节滑模控制的切换增益,改善了非奇异终端滑模控制的局限性,利用积分的方法自动对系统的建模误差和干扰的上界进行评估,实现了对建模误差和干扰的自动跟踪,削弱了抖振.文中利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性,仿真结果证明了其有效性.

多关节机器人的全局快速终端模糊滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种全局快速终端模糊滑模控制方法。该方法根据滑模控制原理,采用模糊控制调节滑模控制的切换增益,并利用积分的方法自动对系统的建模误差和干扰的上界进行评估,实现了对建模误差和干扰的自动跟踪,削弱了抖振。文中利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性,仿真结果表明了其有效性。

液压外骨骼机器人非线性模糊滑模控制方法

针对液压外骨骼机器人系统建模困难的问题,提出一种利用自适应模糊逼近方法来实现对滑模等效控制的逼近,不需要对机器人的未知参数进行预先估计,同时设计可调参数的自适应调节律,增强系统的鲁棒性,引入一种类势能函数设计具有非线性积分项的滑模面,当误差较大时,积分效应适当减弱,防止产生较大的超调量;当误差较小时,积分效应适当增强,减小稳态误差。利用李雅普诺夫方法论证了该闭环控制系统的稳定性,并使用模糊切换方法来消除滑模控制抖振。最后,对液压助力外骨骼机器人系统进行轨迹跟踪及外干扰实验,结果验证了该方法的有效性,控制输出能快速平稳地跟随参考位置信号,且具有一定抗干扰能力。

基于自适应模糊滑模控制的机器人轨迹跟踪算法

针对控制参数的不确定性以及存在未知外部扰动情况下移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于光滑非线性饱和函数的自适应模糊滑模轨迹跟踪控制算法。通过建立不确定非线性移动机器人运动控制模型,利用自适应模糊逻辑系统构建自适应模糊滑模控制器。为了增强轨迹跟踪控制算法对随机不确定外部扰动适应能力的同时削弱滑模控制算法中的输入抖振现象,利用有界输入有界输出(BIBO)稳定的方法,通过带有自适应调节算法的模糊系统对滑模控制律中非线性函数项进行自适应逼近,并设计了模糊系统中可调参数的自适应控制律,保证了控制系统的稳定与收敛。实验结果表明,所设计的控制器对系统参数不确定性和外界扰动均具有较强的轨迹跟踪性能和鲁棒性。与传统的滑模控制算法相比,该算法不仅能有效减小输入抖振而且轨迹跟踪控制精度提高了18.89%。

多关节机器人的自适应模糊滑模控制

针对多关节机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种基于全局快速终端滑模面的自适应模糊滑模控制方法。该方法通过设计合适的自适应律,采用模糊自适应控制调节滑模控制的切换控制增益,实现了对建模误差和不确定干扰的自动跟踪,削弱了抖振。系统不需要对建模误差和干扰进行预估计,并且通过对控制器结构的简化,降低了模糊控制器的维数,减少了计算量。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性,仿真结果表明了其有效性。

卫星姿态跟踪的模糊滑模控制器设计

针对刚体卫星的姿态跟踪问题,提出了一种模糊滑模变结构控制器设计方法。首先根据由误差四元数和误差角速度描述的跟踪误差动力学和运动学方程,设计了基于李亚普诺夫方法的滑模变结构控制律。为克服滑模控制中存在的固有的抖振问题,采用模糊控制方法设计了切换控制项。最后对卫星姿态跟踪控制系统进行了仿真研究。结果表明,在参数不确定性及外干扰存在时,所设计的控制方案在实现姿态跟踪控制的同时,对于卫星转动惯量的摄动及外部扰动力矩是鲁棒的。

一类非线性互联系统的间接自适应模糊滑模跟踪控制(英文)

基于模糊逻辑逼近原理 ,针对非线性动态未知互联系统 ,设计一种新的模糊分散控制器 .讨论了互联项满足或不满足一般性约束条件的两种情形 ,用不同方法来补偿其对大系统的影响 .同时利用模式转换函数来实现间接自适应控制与模糊滑模控制之间的转换 ,使系统的状态在有界闭集内变化 ,并依据Lyapunov方法证明了闭环系统稳定 ,跟踪误差收敛到零的一个小邻域内 .仿真结果证明所设计的模糊控制器的有效性 .

基于模糊逻辑系统的输出跟踪控制问题

针对一类未知的非线性互联大系统 ,设计间接自适应模糊控制器以实现跟踪控制。采用模糊控制、模糊逻辑逼近和模糊滑模控制相结合的方法 ,对维数较低的子系统未知动态和维数较高的互联项未知动态分别采用两类模糊规则进行逼近 ;对系统的外部干扰及模糊逼近误差采用模糊滑模控制予以抵消 ,基于 L yapunov方法实现模糊系统中的参数自适应律并在线调节。所设计的间接自适应控制器使系统在 L yapunov意义下稳定 ,且跟踪误差趋近于 0。仿真结果表明了该设计方法的正确性。

基于模糊滑模反步控制的自动装卸钻杆机械臂轨迹跟踪研究

针对现有矿井自动装卸钻杆机械臂运动轨迹跟踪方法精度低而导致施工效率低下的问题,综合应用模糊滑模控制与反步控制理论,提出模糊滑模反步控制钻杆机械臂轨迹跟踪法。采用扰动观测器对扰动信号进行估算,采用模糊理论描述滑模面与运动点的广义距离,以降低滑模控制中由速度瞬变所引起的抖振,并采用模糊滑模反步控制法对由系统扰动造成的误差进行补偿。针对钻杆机械臂的两个重要关节进行了运动仿真与试验测试。结果表明:两个关节的轨迹跟踪误差比模糊滑模控制分别减小了28.2%和22.6%。模糊滑模反步控制法有效降低了钻杆机械臂关节运动轨迹误差,极大提高了运动稳定性和响应能力。

非线性离散时间系统的自适应模糊补偿控制

针对一类非线性离散时间系统,提出一种自适应模糊逻辑补偿控制方案.控制律由跟踪控制律和逼近误差补偿控制律两部分组成,利用模糊逻辑系统对系统参数扰动和外界干扰进行自适应补偿,由模糊滑模控制律实现对模糊逻辑系统逼近误差的进一步补偿.所设计的控制器可保证闭环系统一致最终有界.将该控制器用于月球探测车动态转向系统中,仿真结果表明了该方法的有效性.

基于控制规划的边界层滑模控制

提出了一种基于控制规划的边界层滑模控制方法。在对传统边界层方法分析的基础上,通过对切换控制作用的规划设计,一个固定的边界层厚度将自动产生,在边界层内切换控制作用按照规划好的控制作用来进行调整,保证了系统可以充分利用已有的设计带宽,提高了系统的跟踪精度。针对一个二阶非线性系统进行了仿真研究,结果表明本文给出的设计方法是有效的。

基于双模糊滑模控制的机器人运动轨迹跟踪误差仿真

当前,机器人运动轨迹在受到外界干扰因素情况下,不仅控制精度较低,而且抖动现象较为严重,不能很好地实现轨迹的跟踪任务.对此,创建了双关节机器人简图模型,采用双模糊滑模控制机器人的运动轨迹.推导了等效控制和切换控制组成的双模糊滑模控制方程式,根据模糊规则对切换增益系数进行在线补偿,引用李雅普诺夫函数对控制系统的稳定性进行了证明.通过具体实例,借助于Matlab软件对机器人运动轨迹的跟踪误差进行仿真.同时,与单模糊滑模控制方法进行对比和分析.仿真结果显示,机器人采用双模糊滑模控制方法,实际运动轨迹与期望运动轨迹误差较小,输入转矩的波动幅度较小.机器人末端执行器采用双模糊滑模控制方法,提高了运动轨迹的控制精度,改善了抖动现象.

带限位装置的基础滑移隔震结构的模糊滑模控制研究

滑移隔震体系的复位问题是其难以推广应用的一个突出障碍。基于模糊控制和滑模控制的优点,设计了一种由模糊控制律形成的滑模控制器,并将此控制器加入滑移隔震层中形成混合控制体系。同时,为了充分发挥滑移隔震层的被动控震作用和针对最大控制力可能受到限制时的情况,引入了饱和控制律。以一个八层基础滑移隔震结构模型为例,完成了相应的算例数值分析。算例数值分析结果表明,所提出的这种混合控制方法控制效果明显,不仅能有效地减小上部结构的地震峰值响应,而且能有效地减小基础滑移隔震层的滑移量,使隔震体系具有较好的复位功能;同时由于引入模糊控制律,使得在不降低系统鲁棒性的前提下,达到了削弱控制系统抖振的目的。

车辆导航横向模糊滑模控制算法及性能仿真

通过减小车辆横向滑模控制器输出控制量的抖振对车辆转向机构的机械损伤，提高车辆导航跟踪精度．运用车辆动力学分析，结合预瞄导航模型，建立了车辆导航横向控制模型；在此模型基础上，利用模糊规则及反模糊化方法设计了模糊滑模控制器．在该控制器设计中，通过模糊系统隶属函数的变化，实现了削弱穿越滑模面所产生的抖振。对车辆导航横向控制算法进行了仿真分析，结果表明：该控制算法输出抖振幅度较传统横向滑模控制降低了82％～98％，跟踪精度提高了2．5％～3．5％，车辆导航横向控制系统的稳定性和鲁棒性优于传统横向滑模控制系统．

两轮移动巡检机器人的区间二型模糊滑模控制

针对两轮移动巡检机器人的强耦合、欠驱动及非线性等特性,使用终端滑模控制器对其进行轨迹跟踪误差控制,但终端滑模控制器会使系统产生抖振现象,不利于实际应用。为了削弱甚至消除该现象,将区间二型模糊与终端滑模相结合,提出区间二型模糊滑模控制器。仿真结果显示,该控制器与一型模糊滑模控制器、终端滑模控制器相比,不仅能对机器人进行轨迹跟踪误差控制,而且其控制性能最佳。

快速刀具伺服系统的模糊自适应滑模控制

针对由永磁同步直线电机驱动的快速刀具直线伺服系统在高频输入信号下跟踪控制精度低的问题,设计了模糊自适应滑模控制算法.算法采用滑模控制进行跟踪,利用模糊自适应控制方法对传统滑模控制器中的不连续控制量进行模糊逼近,同时对实际运行中系统的不确定因素进行补偿,并设计了相应的自适应算法以补偿模糊控制律的不足,从而有效降低抖振.仿真结果表明,算法可以解决伺服系统的高频跟踪问题,具有较快的响应速度,对负载扰动有较强的鲁棒性.

基础隔震结构滑模控制的模糊趋近律方法

基于模糊控制的优点,将模糊控制与滑模控制相结合,采用了一种基于模糊趋近律的滑模控制方法对基础隔震混合结构的地震控制问题进行研究。以一个8层建筑结构模型为例来验证所提控制方法的有效性,其中,被动控制采用橡胶垫支座,主动控制采用由模糊趋近律方法设计的滑模控制器,结构非线性恢复力采用W en模型形式。算例数值分析结果表明,所提出滑模控制方法,控制效果明显,有效地减小隔震层中橡胶垫支座的水平位移,同时达到削弱控制系统抖振的目的。

RBF神经网络算法的非线性积分滑模控制机械臂运动轨迹误差研究

机械臂运动轨迹容易受到外界不确定因素的干扰,导致运动轨迹跟踪误差较大,振动现象较为严重,不能很好地满足机械臂的准确定位.建立了双关节机械臂模型简图,采用RBF(径向基函数)神经网络算法非线性积分滑模控制机械臂的运动轨迹.分析了RBF神经网络算法结构,推导了RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方程式和在线补偿法则,引用李雅普诺夫函数证明机械臂控制系统的稳定性.采用Matlab软件对双关节机械臂运动轨迹跟踪误差进行仿真,并与PID控制系统的跟踪误差进行对比和分析.仿真误差曲线显示,机械臂运动轨迹在受到外界干扰因素的影响时,采用RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方法,不仅跟踪误差较小,而且输入转矩波动幅度较小.机械臂末端采用RBF神经网络算法非线性积分滑模控制方法,提高了机械臂的定位精度,降低了抖动幅度.

一类非线性系统模糊积分滑模控制及其在电液伺服系统的应用

针对一类不确定非线性系统,提出了一种模糊积分滑模控制策略。在滑模控制中引入积分控制项,消除了常规滑模变结构控制需被跟踪信号导数已知的限制,用模糊控制削弱积分滑模非线性项导致的抖振,而不降低滑模控制系统对参数变化和外干扰不确定的强鲁棒性。用该控制策略对某电液伺服系统进行跟踪控制的仿真结果表明:该控制策略具较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。