压电柔性机械臂的轨迹跟踪控制

提出一种利用压电材料对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制的方法．利用假设模态法,采用压电作动器和传感器同位配置,根据Lagrange方程建立了单连杆柔性机械臂的动力学模型;针对柔性机械臂的非最小相位特点,以刚性旋转关节的转角为控制输出、以压电作动器抑制柔性机械臂的末端振动,基于Lyapunov函数,采用PD(proportional-differential)控制策略实现了对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制．仿真结果表明,压电作动器很好地抑制了柔性机械臂末端的振动,末端的轨迹跟踪由关节驱动和压电作动共同完成,PD控制算法简单,易于工程实现．     

基于模型预测控制的磨削机器人末端力跟踪控制算法

基于曲面预测与模型预测控制算法提出磨削机器人对连续曲面工作时的末端力控制算法。给出机械臂离散、线性化的动力学模型;根据曲面预测算法计算未来时刻的曲面坐标,通过快速算法和求逆解运算获得机械臂满足设定值时各关节的期望角度;由动态矩阵控制算法求得机械臂各关节的输入力矩,以实现对期望关节角的轨迹跟踪。在仿真试验中控制机械臂追踪未知连续曲面,证明了机械臂针对未知曲面作业时所提算法力控制的实时有效性,并且达到目标要求。     

双连杆柔性机械臂的非线性轨迹跟踪控制

针对双连杆柔性机械臂提出了一种非线性轨迹跟踪控制方案。利用输入－输出线性化方法使得关节变量与弹性变量解耦，导出了柔性机械臂的零动力学方程，并证明关节轨迹跟踪控制的稳定性。最后进行的仿真实验表明了本方法的有效性     

采用积分流形与观测器的并联机器人轨迹控制

针对含柔性杆件并联机器人在高速运行时其末端存在弹性位移问题,以3RRR并联机器人为研究对象,提出一种基于积分流形与高增益观测器的柔性并联机器人轨迹跟踪复合控制算法.基于刚度矩阵引入小参数,将刚柔耦合动力学模型转为慢速与快速两个子系统.针对慢速子系统,采用反演控制,实现对末端刚体运动的跟踪控制,同时为避免杆件弹性变形与振动组成的弹性位移对机器人末端轨迹的影响,推导校正力矩,实现对弹性位移的补偿.针对快速子系统,采用滑模变结构控制,保证流形成立.为避免对曲率变化率的直接测量,引入高增益观测器对其进行估计.采用Lyapunov稳定性原理证明系统整体稳定性,并给出小参数上界.对提出的复合控制算法与奇异摄动及基于刚体动力学的反演控制算法进行仿真,从机器人末端振动抑制与轨迹跟踪性能两方面进行对比,验证了本文所提算法的控制效果.     

基座、臂杆全弹性空间机器人抗死区动态面控制

为了抑制漂浮基空间机器人的弹性基座与柔性臂杆的振动及避免关节力矩输出死区的影响,探讨了基座、臂杆全弹性漂浮基空间机器人系统存在关节力矩输出死区时的轨迹跟踪及双重柔性抑振问题。将弹性基座与臂杆间的连接视为弹簧连接,结合假设模态法,推导出系统的动力学方程。应用奇异摄动方法,将系统分解慢变、快变子系统,分别表示刚性运动、基座弹性与双柔杆振动。对于慢变子系统,针对系统存在死区的情况,设计了基于自适应高斯基模糊的动态面控制器。动态面的引入避免了反演法引起的计算膨胀,减少了计算量;模糊逻辑函数逼近了含有死区误差和外部干扰在内的动力学不确定项;针对快变子系统,采用线性二次型最优控制以抑制基座与双杆的柔性振动并利用Matlab进行仿真验证。仿真结果表明:所设计的控制方案使得基座姿态与两臂杆相对转角收敛到期望角度,基座位移与臂杆的一、二阶振动模态收敛到零。     

基于运动发散分量的四足机器人步态规划

为了使四足机器人在出现较大的轨迹跟踪误差时仍然可以稳定运动,提出基于运动发散分量（DCM）的在线步态规划方法. 将四足机器人抽象成三维线性倒立摆模型（LIPM）,根据离线规划的落脚点,应用DCM方法论递推出保持DCM有界的参考轨迹;在满足步幅约束、零力矩点（ZMP）约束的条件下,步态规划运用宽松初始状态模型预测控制在线优化出可快速收敛到参考轨迹上的落脚点以及期望状态轨迹;全身运动控制器通过构建二次规划优化出满足运动约束、动力学约束、摩擦力约束等条件下跟踪期望状态轨迹的力矩. 通过仿真验证以上算法,仿真结果表明：与经典模型预测控制相比,宽松初始状态模型预测控制可以承受较大的轨迹跟踪误差,四足机器人可以在出现较大的轨迹跟踪误差时以troting步态稳定运动并尽快收敛到离线规划的轨迹上.     

基于终点时刻末端误差的柔性臂迭代学习控制

针对柔性臂重复运行的情况,在仅能测量运行终点时刻末端位置的条件下,提出一种新的结合计算力矩法的迭代学习控制（ILC）方法.该方法利用柔性臂的简化动力学模型,给出各关节控制力矩的参数化表示;并依据终点时刻柔性臂末端位置的误差,通过迭代学习算法调整控制力矩的参数,实现精确到达预期末端位置的目标.算法利用ILC不依赖模型的特点,弥补计算力矩法需要精确模型的缺陷;参数的迭代学习主要起到消除模型误差和各种干扰的作用,增强算法的鲁棒性.通过理论分析给出所提算法的收敛条件.最后在柔性臂系统上进行仿真及实际试验.结果表明,所提出的ILC算法能够克服连杆柔性对柔性臂末端误差的影响,显示良好的控制效果.     

基于ESO的全驱动船舶递归滑模动态面输出反馈控制

全驱动非线性船舶轨迹跟踪控制问题存在模型参数不确定和外部扰动未知的双重不确定性,仅位置和艏向可测,对此提出基于非线性三阶扩张状态观测器(ESO)的递归滑模动态面输出反馈控制.通过非线性三阶ESO观测船舶实时速度,估计和补偿系统不确定项,完成对船舶实时位置和艏向的滤波,提出递归滑模动态面输出反馈轨迹跟踪控制算法来保证跟踪控制系统的稳健性和稳定性,利用Lyapunov理论证明控制系统一致最终有界,并仿真验证理论结果.     

基于迭代学习的柔性关节机械臂鲁棒输出跟踪

针对柔性关节机械臂的输出反馈跟踪控制问题,提出了基于迭代学习观测器(iterative learning observer,ILO)的鲁棒控制策略。本文对柔性关节机械臂进行数学建模,分析了系统不可测状态和模型不确定性对跟踪控制精度带来的影响。设计了ILO对系统的内部状态和由模型不确定性引起的复合扰动进行在线估计,设计滤波反步控制器完成对输入指令的跟踪。利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环控制系统的全局稳定性。仿真结果表明,提出的方法能够有效实现柔性关节机械臂的输出反馈跟踪控制,获得较高的跟踪精度,且对于模型不确定性具有较强的鲁棒性。     

量测噪声环境下反应堆功率模型预测控制研究

在核电反应堆功率闭环控制系统中,功率监测存在量测噪声的问题,应用无噪声的预测模型对反应堆的功率进行预测控制.从反应堆功率模型的状态空间出发,搭建了模型预测控制算法与目标函数,遵循模型预测控制的预测模型、滚动优化和反馈校正的三步控制方法,实现对有量测噪声的反应堆功率系统的控制.通过MATLAB仿真实验,比对了模型预测控制算法与输出反馈的PID控制方法.实验结果表明,应用于有量测噪声的反应堆功率系统的模型预测控制算法在轨迹跟踪、状态量动态变化及控制信号能量上均优于PID控制算法.     

基于线性矩阵不等式的智能车轨迹跟踪控制

针对传统的基于精确数学模型的智能车轨迹跟踪控制器跟踪精度低,鲁棒性弱,很难适应复杂多变的驾驶环境等问题,结合线性矩阵不等式(LMI)鲁棒控制具有易于求解、抗干扰能力强等优点,提出基于LMI的智能车轨迹跟踪控制方法. 将车辆侧向动力学状态空间模型进行坐标变换,得到基于跟踪误差的车辆侧向动力学状态空间模型,采用饱和线性轮胎得到车辆侧向动力学多胞型模型;设计LMI反馈控制器,在控制器中引入前馈控制量,以消除侧向位置稳态误差. Carsim和Matlab/Simulink的联合仿真表明,该控制器在保证车辆稳定性的基础上具有较高的跟踪精度,对车速和路面附着系数具有较强的鲁棒性. 与模型预测控制器(MPC)和预瞄驾驶员模型(PDM)控制器进行对比,结果表明,设计的该控制器轨迹跟踪精度更优.     

可重构机械臂模糊神经补偿控制

由于可重构机械臂的动力学系统中存在大量的不确定性,导致PID等传统的控制器无法实现精确的位置控制。作者在基于精确模型PD控制的基础上,提出了模糊神经控制算法辨识补偿结构、非结构不确定性。通过模糊神经控制器融合了模糊逻辑和神经网络的各自优势,实现了可重构机械臂轨迹跟踪的有效的补偿控制。基于牛顿-欧拉的几何方法,推导了n连杆可重构机械臂的动力学方程,该方法相对于其他形式的动力学方程,计算量小、通用性强。最后以RRP(Revolute-Revolute-Prismatic)三连杆机械臂为例研究设计了可重构机械臂的控制器,并且通过仿真验证了算法对轨迹跟踪的有效性。     

Synchronous tracking control of 6-DOF hydraulic parallel manipulator using cascade control method

The synchronous tracking control problem of a hydraulic parallel manipulator with six degrees of freedom (DOF) is complicated since the inclusion of hydraulic elements increases the order of the system. To solve this problem, cascade control method with an inner/outer-loop control structure is used, which masks the hydraulic dynamics with the inner-loop so that the designed controller takes into account of both the mechanical dynamics and the hydraulic dynamics of the manipulator. Furthermore, a cross-coupling control approach is introduced to the synchronous tracking control of the manipulator. The position synchronization error is developed by considering motion synchronization between each actuator joint and its adjacent ones based on the synchronous goal. Then, with the feedback of both position error and synchronization error, the tracking is proven to guarantee that both the position errors and synchronization errors asymptotically converge to zero. Moreover, the effectiveness of the proposed approach is verified by the experimental results performed with a 6-DOF hydraulic parallel manipulator.     

Multi-constrained model predictive control for autonomous ground vehicle trajectory tracking

A multi-constrained model predictive control (MPC) algorithm for trajectory tracking of an autonomous ground vehicle is proposed and tested in this paper. First, to simplify the computation, an active steering linear error model is applied in the MPC controller. Then, a control increment constraint and a relaxing factor are taken into account in the objective function to ensure the smoothness of the trajectory, using a softening constraints technique. In addition, the controller can obtain optimal control sequences which satisfy both the actual kinematic constraints and the actuator constraints. The circular trajectory tracking performance of the proposed method is compared with that of another MPC controller. To verify the trajectory tracking capabilities of the designed controller at different desired speed, the simulation experiments are carried out at the speed of 3m/s, 5m/s and 10m/s. The results demonstrate the MPC controller has a good speed adaptability.     

柔性机械臂变结构跟踪控制及柔性振动抑制

柔性机械臂具有质量轻、速度快和负载大的特点,针对柔性机械臂轨迹跟踪与弹性振动抑制问题,基于奇异摄动理论和两种时间尺度的假设,将柔性机械臂系统分解为代表大范围刚体运动的慢变子系统和代表柔性振动的快变子系统.对于慢变子系统采用变结构控制来实现关节轨迹的跟踪,而快变子系统则采用最优控制方法来对柔性杆振动进行主动抑制.仿真实验结果表明,该控制方法不仅能够保证系统刚性运动轨迹的精确跟踪,并能有效抑制柔性杆件的弹性振动.     

基于增广NMSS模型的预测函数控制研究

针对一类具有输出响应波动大、时滞性大的问题,提出了一种基于增广非最小状态空间(NMSS)模型的预测函数控制(PFC)算法。该算法利用阶跃响应数据建立传递函数模型,将其离散化并转换为状态空间模型的形式,通过将延迟输入与误差扩展到状态变量中,得到一种增广的状态空间模型。为了增强输入控制量的规律性,提高相应的快速性和准确性,把输入表示为若干基函数线性组合,最后求出基函数系数便可求得控制信号。仿真结果表明该算法有较好的控制精度和良好的跟踪控制性能。     

视觉导引AGV分段预测控制模型设计

针对视觉导引自动导引车的路径跟踪问题,提出了一种采用预测控制理论的分段控制模型. 利用不等式约束对控制问题进行分段,首次提出以转弯半径为约束条件,解决了优化过程目标函数权重选择困难的问题. 在每个控制阶段,采用单步预测方法找到最优的目标点,在输入约束和状态约束下用解析方法直接解出最优控制量,提高了解最优问题的速度. 整个控制模型及方法目标明确,计算快速且计算量小,完全可以满足实时控制的需要,仿真结果证明了预测模型的有效性.     

基于径向基函数神经网络PID与模型预测控制的车辆轨迹跟踪控制

为提高无人驾驶车辆的稳定性和鲁棒性,提出一种基于径向基函数神经网络自适应比例积分微分（RBFNN?PID）算法和模型预测控制（MPC）算法相结合的车辆轨迹跟踪控制方法. 基于自适应RBFNN?PID算法、MPC算法以及车辆动力学模型,建立智能车辆纵向速度控制和横向控制的仿真模型并将其结合起来. 在此基础上,以横向MPC控制和LQR?PID控制算法为基准,验证所提出的控制方法在轨迹跟踪方面的优越性. 仿真结果表明,新方法比对照组具有更高的精度. 最后,对新控制方法的硬件在环验证表明,该轨迹跟踪控制算法在轨迹跟踪精度和稳定性方面具有一定的有效性和先进性.     

双操作臂的耦合误差同步协调控制

为了对具有不确定性参数的双操作臂机器人系统进行协调控制,在同步控制基础上引入包含位置误差和同步误差的耦合误差,提出一种能够自适应校正系统参数的同步控制策略,并利用Lyapunov稳定性理论证明了系统的全局稳定性.对2个二自由度操作臂机器人进行协调搬运实验研究,结果表明,该控制方法使双操作臂系统在协调运动过程中单操作臂的位置误差和双操作臂间的同步误差均收敛于零,实现了在单操作臂按期望轨迹运动的同时保证双操作臂间的运动同步,验证了所提策略对双操作臂同步协调控制的正确性和有效性.