感应电机的L_2增益鲁棒控制

电机电阻在运行过程中会发生较大范围的未知变化,对感应电机的控制性能造成不利影响。该文针对工程中常用的三阶感应电机模型,根据L2增益干扰抑制理论设计了鲁棒控制器。在误差动态方程中,将由未知电阻引起的不确定项看作系统的干扰,设计控制器使得干扰信号对评价信号的L2增益小于给定的性能指标。仿真结果表明,即使转子电阻偏离其标称值很多,控制器仍然能够保持优良的转速与磁链跟踪性能。

柔性臂空间机器人基于虚拟力概念的神经网络L_2增益鲁棒控制

探讨本体位置不控、姿态受控的漂浮基柔性臂空间机器人系统在惯性参数不确定情况下的动力学建模与控制问题。根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程,由假设模态法,建立漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学模型。利用该模型,针对系统惯性参数不确定情况,提出具有L2扰动抑制的刚性运动神经网络L2增益鲁棒控制策略,以使柔性臂空间机器人的本体姿态到达期望位置的同时,机械臂各关节铰能够协调地跟踪关节空间的期望轨迹。为了主动抑制柔性振动,运用虚拟力的概念,构造同时反映柔性模态和刚性运动轨迹的混合期望轨迹,通过改造原有的控制方案,提出基于虚拟力概念的神经网络L2增益鲁棒控制策略。提出控制器的优点在于,既不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,也无须预知系统精确的动力学模型;由于运用了虚拟力的概念,从而仅通过设计一个控制输入便可同时保证刚性轨迹跟踪并对柔性振动进行主动抑制,更适应于空间机器人系统的实际应用。理论分析及仿真算例均表明了控制方法的可行性。

柔性关节和柔性臂空间机器人的L_2增益鲁棒控制

讨论了臂杆与关节均具有柔性的漂浮基空间机器人运动及其关节、臂双重振动的控制问题,利用系统动量守恒关系和拉格朗日法得到系统动力学模型。采用积分流的思想对系统动力学模型进行奇异摄动分解,将其分解为:通过设计速度差值反馈控制来抑制关节柔性振动的快变子系统,通过设计线性二次最优控制来抑制臂杆柔性振动的快变子系统,描述空间机器人关节刚性运动且使得外部干扰对系统性能输出具有L_2增益鲁棒控制的慢变子系统,以避开直接求解HJI(Hamilton-Jacobi Inequality)不等式计算量大的困难。通过系统数值仿真,表明该算法有效。

一类不确定系统的神经网络L_2-增益鲁棒控制

对于一类具有三角结构的单输入单输出的不确定非线性系统,用反步法(backstepping)和动态面控制方法(dynamic surface control technique)设计了一种使用神经网络补偿未知非线性的L2--增益鲁棒控制器.控制器设计中没有直接解HJI(Hamilton-Jacobi-Isaac)不等式.合理的选择了L2--增益性能指标,将被控系统各个状态变量的跟踪误差和神经网络各权值的跟踪误差看作整个控制系统的各个状态变量,并用Lyapunov定理和HJI不等式证明了使用提出的控制器后,这些状态变量具有小于等于事先规定的正实数γ的L2--增益.当系统的扰动信号为零向量时,提出的控制器在原点是大范围渐近稳定的.仿真研究结果表明所提出的控制器具有很好的跟踪性能和很强的鲁棒性.