机器人手臂轨迹跟踪的变增益LPV鲁棒H_∞控制器设计

针对机器人手臂模型中存在动态不确定性和外部干扰的不确定性,引入变增益线性变参数的鲁棒H_∞控制方法,设计了手臂轨迹跟踪控制器。采用拉格朗日法建立机器人手臂轨迹跟踪动态方程;利用变增益线性变参数凸分解技术,将这一动态模型转化为具有凸多面体结构的线性变参数模型;根据鲁棒控制理论和线性矩阵不等式理论,在凸多面体的各个顶点设计反馈控制器,然后利用各个顶点控制器综合得到线性变参数控制器。仿真结果表明,机器人手臂对于关节位置的变化始终具有良好的跟踪性能。     

风力发电机组的LPVH∞控制器设计

针对大型风力发电机组容量增大,控制越来越复杂,特别是对机组动态稳定性要求很高这一特点,提出一种满足动态响应特性的增益调度LPV(linear parameter varying)鲁棒H∞控制器设计新方法,以解决机组的动态稳定性问题.利用LPV的凸分解方法,将风电机组线性化、模型化为具有凸多面体结构的LPV模型,利用LMI方法对凸多面体各顶点分别设计满足H∞性能和动态特性输出的反馈增益,再利用各顶点设计的反馈控制器综合得到具有凸多面体结构的LPV控制器.仿真结果表明,该控制器能有效控制风机传动系统的运行.     

空间机器人的可变增益滑模控制方法

针对空间机器人抓捕目标的轨迹跟踪过程,提出了一种基于可变增益的滑模控制算法,并利用MATLAB/Simscape对空间机器人的理论动力学模型和控制算法进行了仿真校验。首先,基于拉格朗日法构建了空间机器人的动力学模型,并给出了系统参数不确定时的动力学方程。设计了一种滑模控制器,在控制器中引入了可变增益,该增益可根据系统的不确定性和系统的运动状态进行调整,从而使控制器具有很强的鲁棒性。基于Simscape Multibody软件模块,对空间机器人的理论动力学模型进行了验证。在此基础上,针对多关节运动和系统模型不确定两种情形,利用可变增益滑模控制算法进行了空间机器人的轨迹跟踪仿真实验。实验结果表明,与传统的计算力矩法相比,本文提出的控制算法呈现出更高的运动控制精度和误差收敛速度。     

基于动态反馈的AUV水平面路径跟踪控制

针对离散自治水下机器人水平面的路径跟踪控制问题,利用水下机器人的位置和姿态角量测信息,提出神经网络自适应输出反馈控制器.所设计的控制器包括3部分,镇定水下机器人动态系统线性部分的动态反馈控制器;神经网络控制器,用来补偿水下机器人受到环境干扰引起的水动力系数变化的不确定非线性结构;补偿环境扰动和神经网络带来的重构误差的鲁棒控制器.基于离散非线性系统理论,对水下机器人水平面跟踪误差系统进行分析,得到系统的跟踪误差最终一致有界.所提出的控制方法具有对模型精确度要求低的优点,利用INFANTE水下机器人模型进行仿真分析验证了提出的控制算法的有效性.     

基于PD方法的不确定机器人神经网络变结构控制

针对不确定机器人轨迹跟踪控制,提出基于PD方法自适应神经网络变结构控制律,利用RBF神经网络补偿系统参数不确定性,用滑模变结构控制器消除神经网络的逼近误差.仿真结果表明,该控制律能保证轨迹跟踪误差的快速收敛性及对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性.     

基于遗传算法的水下机器人滑模变结构控制策略

针对水下机器人需快速、准确跟踪目标的要求,在分析其非线性四自由度动力学模型的基础上,运用李雅普诺夫稳定性分析法,提出一种基于遗传算法的水下机器人滑模变结构控制方法。设计遗传-滑模控制器,利用遗传算法对控制器参数进行优化以消减抖振,并通过动态选优,选取全局最优解,进而提高收敛速度,实现运动状态的实时调整。仿真结果表明,该控制方法能够高效地获取全局最优解,并具有较强的自适应能力,能够有效地实现水下机器人的轨迹跟踪。     

轮式移动机器人快速轨迹跟踪

为了克服轮式移动机器人响应能力的有限性、保证轮式移动机器人快速跟踪给定的参考轨迹,本文充分利用预演信息(即提前获取的将来参考信息),设计预演控制策略、调节轮式移动机器人的驱动电压来控制机器人,使其快速跟踪给定的参考轨迹.首先,针对运动学模型设计虚拟控制器以保证轮式移动机器人能够渐近跟踪给定的参考轨迹.其次,建立了虚拟控制器的离散时间线性状态空间模型.再次,基于轮式移动机器人的动力学模型和虚拟控制器的线性模型,将轨迹跟踪控制问题等价转化成一个具有已知输入的线性二次调节问题.最后,基于Riccati方程的解,给出了最优预演控制策略的反馈增益.事实上,本文所提出的为虚拟控制器建立线性状态空间模型的方法适用于任意离散信息,这极大地方便了信息的处理与提前使用;另一方面,由于提前使用了参考信息,本文所提的预演控制策略能够快速地跟踪给定的参考轨迹.仿真实验以类正弦曲线为参考轨迹进行跟踪,结果表明:所提控制策略能使轮式移动机器人的速度与轨迹跟踪误差快速地趋于零,验证了所提预演控制算法的有效性.     

机器人系统鲁棒轨迹跟踪控制器设计

针对机器人系统的轨迹跟踪控制问题,考虑实际系统中存在的不确定性,基于动态系统终值有界性引理,采用连续状态反馈的方法,设计出一种鲁棒轨迹跟踪控制器。仿真结果表明,此法设计的控制器对机器人系统的参数不确定性具有较好的鲁棒性,可保证不确定性存在情况下跟踪误差的终值有界性。     

执行器跳变故障的失效卫星轨迹跟踪控制

研究了执行器跳变故障的失效卫星轨迹跟踪控制问题,提出了具有跳变控制输入的模型参考跟踪控制器设计方法。结合随机稳定和模型参考跟踪定义,给出了失效卫星轨迹跟踪控制的问题描述。同时考虑系统存在扰动以及推力受限情形,利用线性矩阵不等式方法和非齐次广义Sylvester矩阵方程的参数化解方法,分别设计了对干扰具有抑制效果的鲁棒H_∞状态反馈控制律和完全参数化形式的前馈补偿器。将所提出的方法应用于卫星在轨交会控制系统的控制器设计,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

区间参数分数阶时滞系统鲁棒稳定域

对区间参数分数阶时滞系统,提出了对分数阶PIλDμ控制器求其鲁棒稳定域的方法.利用边界理论将区间参数分数阶时滞系统分解为若干顶点子系统,求出各顶点子系统特征多项式和与之相对应凸多面体棱边的集合.应用D分解方法分别求出使各子系统获得最大稳定域时的PIλD和PIDμ控制器的参数λ和μ,从而获得了分数阶PIλDμ控制器的参数.由该分数阶PIλDμ控制器计算各个子系统的稳定域,各子系统稳定域的交集即为原区间参数时滞系统的稳定域;并证明了该域为区间参数分数阶时滞系统的鲁棒稳定域.通过实例的验证表明,该算法是可行有效的.     

基于反馈增益反步法的非完整约束移动机器人路径跟踪控制

为实现非完整约束轮式机器人的路径跟踪控制,采用虚拟向导方法建立跟踪误差方程,基于李亚普诺夫稳定性理论,设计了一种基于反馈增益的反步法控制器,既能通过控制反馈增益的调节补偿机器人动态误差模型中的非线性项对系统的影响,又能避免传统反步法控制器中存在虚拟控制的高阶导数的问题。仿真结果表明:设计的控制器参数易于调节,可实现轮式移动机器人对任意曲线路径的精确跟踪。     

有上、下界及价格等约束的混料凸多面体极端顶点构造法

在文[3]、[6]中,关颖男给出了混料试验中单、多分量的混料凸多面体的极端顶点算法。本文进一步从线性闭凸集的理论推出了上述两种混料凸多面体的极端顶点的计算方法,并使算法更简便与直观。     

六自由度装配机器人的动态柔顺性控制

为了提升工业机器人装配的精确性与柔顺性,提出适合工业六自由度装配机器人的动态柔顺性控制策略,使之不仅能够实现快速高精度的参考轨迹跟踪,而且能够动态地切换到工件装配时的接触力控制,并能够保持良好的柔顺性接触力.构建机器人关节空间的标准动力学模型,并变换到末端执行器操作空间,获得操作空间的动态特性.给出该控制策略,主要包含参考轨迹给定模块、内环的轨迹跟踪控制器以及动力学参数辨识模块等.采用滑模算法设计轨迹跟踪控制器;采用阻抗滤波器,生成装配作业时末端执行器的期望运动轨迹;采用sigmoid函数设计轨迹跟踪与接触力控制的判别模块;采用最小二乘算法,设计动力学参数辨识模块.采用Lyapunov函数证明了该控制策略的大范围渐进稳定性和收敛性.基于装配实验台上进行现场装配和动态轨迹跟踪的对比性仿真实验研究.仿真实验结果表明：与典型的比例微分（PD）控制相比,动态柔顺性控制能够在较宽广的范围内实现更精确的空间轨迹跟踪和接触力柔性控制,平均相对误差可以有效地控制在-4%到+4%之内.     

双足机器人鲁棒轨迹跟踪控制

根据机器人的动态特性和鲁棒控制理论,利用拉格朗日法建立了Robonova-1机器人的动力学模型。针对机器人系统的跟踪轨迹控制问题,考虑该系统实际存在的不确定性,基于机器人系统中存在的不确定性的上界设计了一个鲁棒控制器。仿真实验结果证明,该鲁棒控制方法对模型的不确定性或外部干扰对机器人系统产生的影响具有一定的抑制作用,对双足机器人的控制是有效的。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法

在轮式移动机器人控制系统状态空间模型的基础上,通过分析两轮独立驱动的移动机器人的动力学方程,给出轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题的数学描述;基于线性系统的特征结构配置和模型参考理论提出一种轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法,设计系统的反馈镇定控制器和前馈跟踪控制器.仿真结果表明,提出的控制方案是行之有效的.     

基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制

针对柔性关节机器人中存在的非线性摩擦问题,提出一种基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制方法。首先,通过线性化参数的方法对柔性关节机器人受到的摩擦进行建模,并对模型中未知参数设计自适应律以实现摩擦的估计;然后,针对摩擦模型的误差,进一步设计观测器进行估计,结合摩擦的自适应和模型误差估计实现对摩擦的补偿;最后,利用电机侧和关节侧的位置误差和速度误差设计一级滑模面,再根据一级滑模面设计二级滑模面,从而得到分级滑模控制器,进一步实现柔性关节机器人的位置轨迹跟踪控制。通过Lyapunov函数证明了机器人关节轨迹跟踪误差的收敛性。仿真结果表明：该控制方法结合参数自适应和模型误差观测器可以有效地对摩擦进行补偿,在有限时间内实现柔性关节机器人的位置轨迹对期望位置轨迹的跟踪。     

凸多面体不确定非线性变时滞系统的鲁棒H∞控制

针对一类同时具有凸多面体不确定性和非线性扰动的变时滞系统,这里的非线性项满足一种特殊的线性界,首先利用线性矩阵不等式给出系统强鲁棒稳定且满足H∞性能指标的充分条件;然后设计状态反馈鲁棒H∞控制器;最后给出仿真算例,验证了所得结果的可行性与有效性.     

工业机器人动力学参数辨识与自适应控制方法研究

研究六自由度工业机器人动力学模型最小惯性参数辨识和模型参数自适应PD控制方法。首先分析六自由度机器人动力学模型及其最小惯性参数;研究基于位置、速度、加速度约束条件的傅里叶级数型激励轨迹优化方法;依据激励轨迹跟踪实验获取的关节角位置、速度、加速度和力矩数据,研究基于最小二乘的最小惯性参数估计方法。在此基础上,研究六自由度机器人模型自适应PD控制方法。最后,构建了基于Codesys平台的六自由度机器人控制系统,利用SYMORO+推导回归矩阵元素,结合Hadamard不等式,利用MatlabFunction函数生成目标函数并将其代入Matlab fmincon函数计算激励轨迹参数,通过激励轨迹跟踪实验辨识出最小惯性参数;通过机器人跟踪激励轨迹和验证轨迹实验,比较实测力矩与基于辨识模型估计力矩的均方根误差验证参数辨识方法有效性;通过期望轨迹跟踪实验验证了自适应PD控制算法可行性。     

基于SimMechanics的工业机器人刚度分析

提出了一种利用Matlab/Sim Mechanics工具箱建模仿真的方法,根据机器人关节刚度与操作刚度的映射模型,分析工业机器人的刚度性能。为了在分析工业机器人刚度参数时规避奇异点,首先建立运动学仿真模型,通过跟踪工业机器人末端的轨迹,计算出机器人的工作空间;再建立施加负载的仿真模型,通过传感器模块输出位置坐标,并得到末端变形量,从而得出机器人的刚度参数;最后通过刚度指标与各个关节角度的关系,分析各个关节对刚度的影响程度。这种方法克服了传统方法对机器人进行运动学正、反解求解的弊端,同时避免了利用极限理论编程运算的复杂。     

不确定随机时滞系统参数依赖鲁棒镇定

现有的一类具有凸多面体不确定随机时滞系统鲁棒镇定条件存在较大保守性,为此,研究了一类具有凸多面体不确定性随机时滞系统参数依赖鲁棒镇定问题。利用Lyapunov随机稳定理论和构造参数依赖的Lya—punov函数,以线性矩阵不等式（LMIs：LinearMatrixInequalities）的形式给出一类具有凸多面体不确定性随机时滞系统参数依赖鲁棒镇定的充分条件。并通过数值例子说明了该方法计算过程简单,结论精确,适用于工程中结果的有效性。