基于扩张状态观测器的机械臂分散自适应模糊控制

针对机械臂控制中各子系统间交联项难于处理的问题,提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)和模糊策略的分散控制方法.将机械臂系统考虑为各关节交联子系统的集合,采用扩张状态观测器去实时估计机械臂各关节间的状态、耦合交联项及非线性项,利用模糊系统去逼近机械臂动力学模型中的建模不确定项,从而设计分散自适应模糊控制器以实现机械臂的轨迹跟踪控制,给出了控制器中参数的自适应更新律,并对该控制器进行了Lya-punov稳定性分析.最后将该方法应用于一个4自由度机械臂的轨迹跟踪控制中,仿真结果表明了该方法对处理耦合交联项及在各关节轨迹跟踪控制中的有效性.     

基于变论域模糊控制的光伏发电MPPT控制

结合变论域模糊控制理论,设计一种变论域模糊MPPT控制器.选择基于函数模型的可变伸缩因子,给出具体的变论域模糊控制算法流程,并在MATLAB仿真平台下,构建光伏电池充电器模型.仿真结果表明:在温度和光照改变情况下,采用变论域模糊控制算法可实现系统最大功率跟踪;与扰动观察法和电导增量法相比较,该算法兼顾最大功率跟踪精度与响应速度,具有较好的控制效果.     

变论域自适应模糊控制器的设计

相对于基本模糊控制器而言,变论域模糊控制器设计的关键在于如何确定论域伸缩的合理机制,即确定适当的论域伸缩因子,以使系统性能得到最大程度的提升。目前,关于变论域模糊控制的伸缩因子还没有统一的形式。本文将着重论述两种变论域模糊控制器中论域伸缩因子的设计方法。     

变论域自适应模糊PID方法的研究与仿真

从优化模糊控制器的角度出发,讨论了变论域思想和伸缩因子的概念,同时就量化、比例因子和伸缩因子的关系进行了分析,进而阐述了一般情况下两种伸缩因子的选取方法;在此基础上将模糊PID和变论域思想想结合,形成变论域自适应模糊PID控制结构;最后通过某复杂非线性系统进行仿真研究,结果表明该方法达到了预期目的,优越性明显。     

柔性串联机械臂的模糊自适应滑模控制系统设计

针对柔性串联机械臂传统控制方式的轨迹跟踪精度存在误差较大的缺陷,文章提出了一种结合柔性串联机械臂弹性动力学方程和模糊自适应滑模控制(sliding mode control,SMC)的控制方法。采用运动弹性动力学(kineto-elastic-dynamics,KED)法,结合系统的约束方程,建立了机械臂的弹性动力学方程,为系统提供控制对象模型;将模糊自适应算法与SMC控制器相结合,设计出一种新型SMC控制器,并运用Lyapunov函数验证该新型SMC控制器的稳定性;基于S-Function函数,建立机械臂的Matlab/Simulink仿真框图,对机械臂进行仿真分析。结果表明,模糊自适应SMC控制器具有轨迹跟踪精度高和稳态误差小的特点,验证了新型SMC控制器的有效性。     

基于迭代学习的三自由度机械臂轨迹跟踪控制

针对用于三自由度机械臂各关节末端轨迹跟踪控制的非线性系统在扰动存在的情况下跟踪效率较低的问题,提出一种变增益迭代学习控制律.利用拉格朗日法建立动力学方程,设计三自由度机械臂结构的变增益迭代学习控制器并进行收敛性分析,通过Matlab的Simulink仿真模块,构建三自由度机械臂控制系统仿真图,进行闭环定常PD(Proportion Differentiation)型和闭环变增益PD型迭代学习控制器的三自由度机械臂对比仿真试验.仿真结果显示,基于变增益迭代学习的三自由度机械臂在干扰的状态下,能较短时间内收敛到期望轨迹.     

伸缩臂高空作业车轨迹跟踪控制方法研究

给出了一种伸缩臂高空作业车的作业平台轨迹跟踪控制方法.通过对液压动力系统及液压比例流量阀的特性研究,结合某伸缩臂式高空作业车的结构特点,提出了一种基于机械臂油压系统的控制模型,针对该模型设计了PID控制器,实现了作业平台的轨迹跟踪控制.采用所提出的控制方法,在某伸缩臂式高空作业车样机上进行了实验,成功实现了对高空作业臂...     

变论域模糊控制器及其伸缩因子的仿真研究

在动态性能指标和稳态性能指标方面,变论域模糊控制器相时于一般模糊控制器均获得了较大的提高.但是,这些性能的提高与其伸缩因子的选取有很大的关系.作者对一般模糊控制器与变论域模糊控制器的控制性能作了仿真对比,讨论了伸缩因子中的参数对变论域模糊控制器的动态性能的影响,并总结了参数在不同的数值区间取值时影响性能指标的规律.     

改进多目标PSO算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器

为进一步提高模糊PID控制器应用于关节机器人轨迹跟踪控制的效果,本文提出了一种改进的多目标粒子群(PSO)算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的方法。首先,设计了一种关节机器人轨迹跟踪模糊PID控制器;其次,考虑控制器输出力矩和轨迹跟踪控制偏差2个优化目标,设计了改进多目标PSO算法实现模糊PID控制器隶属函数与模糊规则的优化调整;最后,分别采用多目标PSO算法和改进多目标PSO算法优化轨迹跟踪模糊PID控制器获得了2个优化目标的向量集合,并对比分析了优化结果。实验结果表明,所设计的改进多目标PSO算法具有更优的非支配解集,验证了该算法优化机器人轨迹跟踪模糊PID控制器的有效性和优越性。     

基于模糊滑模变结构的工业机械臂控制系统研究

针对工业机械臂系统高精度的位置跟踪控制要求,提出了一种模糊滑模变结构控制器。该控制器将指令信号由滑模变结构控制器产生的滑模等效控制项和由模糊控制器产生的切换控制项相加作为运动指令信号,对机械臂伺服驱动系统进行最佳调整。仿真结果表明:其对系统数学模型的依赖程度小,具有响应速度快、鲁棒性强的特点,速度跟踪振荡现象也得到明显的抑制。     

RoboCup中型组足球机器人运动控制算法

针对RoboCup机器人路径规划和位姿控制的特点,以二维模糊控制器为基础．分别设计了基于误差分析的论域自调整伸缩因子和基于路径的误差累积因子,提出了一种基于误差累积因子的论域自调整模糊控制算法．仿真及试验结果表明,该算法具有控制精度高、实时性强,能快速、准确地跟踪期望路径的特点．     

考虑未知负载的机械臂任务空间模糊跟踪控制

针对机械臂任务空间控制中动力学参数及负载均未知,导致末端轨迹跟踪难以实现的问题,提出了一种自适应模糊控制器(AFC)设计方法。采用一个滤波器滤除由末端位置微分获得的速度信号中的噪声;根据关节速度与Jacobian矩阵估计末端速度,并将估计误差引入控制器设计;通过另一个滤波器对误差函数进行处理。控制律由两部分组成,第一部分是一个模糊逻辑系统的输出,用来逼近机械臂动力学模型中包含摩擦等在内的非线性环节;第二部分是一个鲁棒项,用来减小系统外部扰动及模糊逼近误差带来的影响。通过Lyapunov方法设计控制器并证明了闭环系统的稳定性。Matlab环境下的对比仿真表明,本文所提方法下,机械臂末端跟踪轨迹平滑,且保持较高的跟踪精度。     

一种变论域分层模糊控制器

针对分层模糊控制器规则难以设计,精度难于提高的问题,提出一种变论域分层模糊控制器.由宏观的派生性,使用继承变论域分层模糊控制规则.文中讨论了论域伸缩因子的构造,给出了变论域分层模糊控制的算法步骤.该算法提高了控制品质,避免了增加参数或改变拓扑结构的缺陷.为了证明此种控制器具有良好的逼近性能,还探讨了控制器的灵敏度.最后用双容水槽系统实验验证算法的正确性.     

一种变论域分层模糊控制器

针对分层模糊控制器规则难以设计,精度难于提高的问题,提出一种变论域分层模糊控制器。由宏观的派生性,使用继承变论域分层模糊控制规则。文中讨论了论域伸缩因子的构造,给出了变论域分层模糊控制的算法步骤。该算法提高了控制品质,避免了增加参数或改变拓扑结构的缺陷。为了证明此种控制器具有良好的逼近性能,还探讨了控制器的灵敏度。最后用双容水槽系统实验验证算法的正确性。     

PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

针对BP优化PID神经网络（BP-PDNN）易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中.利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率.采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制.仿真结果表明,MSCOA-PIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN.     

机械臂的滑模控制器设计及仿真实验研究

以多连杆机械臂为研究对象,设计滑模控制器来实现高精度的轨迹跟踪控制。首先建立受到参数不确定和外部扰动影响的多连杆机械臂动态模型;其次依据该受扰模型设计滑模面及相应的基于等效控制的滑模控制器;接着利用李雅普诺夫函数证明系统的稳定性;同时采用饱和函数替代符号函数来抑制抖振现象。为了验证所设计的滑模控制算法的有效性,使用Matlab/Simulink软件搭建机械臂仿真测试平台。利用测试平台实现机械臂在PID控制、滑模控制和基于饱和函数的滑模控制三种控制方法下的轨迹跟踪实验。通过仿真实验教学,可以显著提高学生在机械臂建模和控制器设计方面的能力。     

基于变论域模糊PID的汽提塔温度控制方法

针对汽提塔生产过程具有非线性、强耦合、大时滞及温度难以精确控制的问题,设计了基于变论域模糊PID的汽提塔温度控制系统.选取了基于模糊规则的伸缩因子,将变论域思想和模糊PID相结合,形成变论域模糊PID控制系统结构.分别对常规PID算法、模糊PID算法及变论域模糊PID算法的汽提塔温度控制系统的仿真曲线进行对比.仿真结果表明:变论域模糊PID控制算法有更快的响应速度、更小的超调量和更好的跟踪性能.     

SCARA型机械臂的智能神经网络控制研究

在传统机械臂动态控制基础上,将RBF神经网络与模糊逻辑控制相结合,提出一种新的智能控制方法——RBF模糊神经网络控制方法。该方法使用两个子网络分别对关节1和关节2实施控制,最后通过协调级网络来消除和减小两个关节之间的耦合作用。以仿真实验结果说明该网络结构简单明确,计算更加有效,并通过适时地修正网络参数,在线调整了模糊隶属函数的中心值和宽度,所设计的控制器能快速、稳定地跟踪到期望轨迹。     

基于BackSteping算法的工业机械臂快速精确跟踪控制器设计

针对建模和测量的不精确性,外界干扰和状态变量的强耦合等因素对机械臂轨迹跟踪的影响,设计了基于反演控制算法的轨迹跟踪控制器.数值仿真结果表明,该控制器可使机械臂各关节的轨迹跟踪误差较小,能实现控制系统较好的鲁棒性,因此较适应于实际应用.     

基于变论域模糊PI控制的电力弹簧控制策略

电力弹簧采用一种输入反馈的形式,有效地缓解了由分布式发电带来的电能质量问题。自适应模糊PI控制对电力弹簧装置的稳定性和鲁棒性有较好的改善作用,但是作为插值器的模糊控制器的精度在既定的规则下无法得到保障,将变论域思想应用到自适应模糊PI中,提出一种基于变论域模糊PI的电力弹簧控制策略,首先对伸缩因子进行动态调节,从而实现模糊控制论域的缩放,间接地增加或减少控制器的规则,从而达到预期的精度,使电力弹簧的控制效果达到最好。仿真结果表明:变论域模糊PI控制能够快速无超调地实现对关键负载的控制要求,具有更好的控制精度和适应性。