封面图片说明

<正>封面图片来自本期论文"海流干扰下的欠驱动AUV三维路径跟踪控制",是欠驱动自主水下航行器(AUV)在三维空间进行路径跟踪时的水平面控制原理图,其在垂直面同理.首先,应用非线性级联理论设计了路径跟踪控制系统,该控制系统分为运动学控制器和动力学控制器两部分.然后,在运动学控制器中基于Serret-Frenet坐标系引入虚拟向导并建立三维路径跟踪误差模型,设计了具有自适应律的     

一种新的AUV路径跟踪控制方法

研究了自主水下航行器(AUV)的路径跟踪问题,将跟踪控制问题分为导引和控制2部分.导引部分基于视线导引(Line of Sight)原理输出AUV的参考航向,针对AUV的参数不确定性及海流干扰等特点,航向控制器采用变结构控制律计算舵角控制输入,在此基础上,将航向控制器与路径跟踪控制器并行结合,构造了文中提出的混合型路径跟踪控制器.文章从理论上证明了控制律的稳定性,仿真结果表明,所设计的控制律可以保证AUV沿期望路径航行,路径跟踪误差快速收敛.     

AUV的精确航迹跟踪系统的鲁棒控制

为了解决外界海洋环境干扰下水下无人航行器(AUV)的精确航迹跟踪控制问题,针对欠驱动AUV动力学运动模型不确定性,将三维航迹跟踪控制分解为水平面和垂直面跟踪控制问题,分别建立了AUV水平面和垂直面动力学模型,在设计模型时考虑了线性近似产生的误差、不确定性和外界干扰的影响,根据鲁棒H∞控制理论设计了航向控制器和纵倾控制器.仿真结果表明,系统存在外界海流情况下,AUV能够克服外界干扰海流的影响运动到设定航迹上,跟踪误差收敛于0,控制效果良好.文中所设计的鲁棒H∞控制器能够有效克服外界干扰的影响,较精确的实现了航迹跟踪.     

编队约束下的AUV路径跟踪

研究了自主水下航行器(AUV)编队约束下的路径跟踪问题。将整个系统的误差分为2部分:①各AUV自身的跟踪误差;②AUV的编队误差;在此基础上,针对AUV的参数不确定性以及海流干扰等特点,提出了一种自适应变结构控制律,在滑动面的选取中,同时考虑了AUV的路径跟踪误差以及AUV之间的编队误差。文章从理论上证明了控制律的稳定性,并讨论了控制律实现中路径参数更新律的选取问题。仿真结果表明,所设计的控制律可以使AUV克服海流干扰,达到编队航行的目的,并且考虑编队约束时AUV相互之间的的距离误差比不考虑编队约束时的误差小。     

基于非线性反步法的欠驱动AUV地形跟踪控制

为实现欠驱动水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)的精确地形跟踪控制,设计了一种基于Lyapunov稳定性理论的非线性反步(backstepping)法控制器.基于虚拟向导的方法,结合AUV艇体的动力学特性,建立AUV垂直面地形跟踪误差方程,采用backstepping法设计地形跟踪控制器,利用Lyapunov稳定性理论分析了整个系统的稳定性.仿真实验中选择海底斜坡地形进行跟踪实验,且要求AUV相对地形保持一个恒定的高度偏差,结果表明该控制方法可实现对斜坡地形的精确跟踪.     

欠驱动USV神经网络自适应轨迹跟踪控制

为解决欠驱动USV系统在模型不确定性和未知海流干扰下的水平面轨迹跟踪问题,基于反步法与自适应技术,提出一种非线性鲁棒轨迹跟踪控制策略. 针对欠驱动USV参数不确定问题,运用神经网络自适应方法对欠驱动USV系统未知函数进行估计和逼近;然后,运用动态面方法获取虚拟变量的导数,不仅控制律结构简单,易于工程实现,而且有效地减小了传统反步法中虚拟变量直接求导的复杂性;针对未知时变海流的干扰,设计了一种指数收敛海流观测器,有效估计未知缓慢时变海流速度;其次,基于李雅普诺夫理论证明了所设计的控制器能够保证运动轨迹收敛于期望值,并且保证了该轨迹跟踪闭环控制系统所有信号最终一致有界;最后,在控制输入受限条件下,为检验该控制器的跟踪性能,选取圆轨迹作为参考轨迹,仿真实验表明,该控制器能够有效地实现预期轨迹,神经网络自适应方法对系统未知函数可有效估计和逼近,对未知时变海流干扰具有较强的鲁棒性,轨迹跟踪误差和速度跟踪误差均收敛到零附近的一个邻域内,从而验证了所提出控制器的有效性.     

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。     

基于RBF神经网络的自主水下航行器模型预测路径跟踪控制

针对自主水下航行器(AUV)的模型不确定性和多约束的特点，设计了基于径向基(RBF)神经网络的模型预测控制器。在使用模型预测控制(MPC)进行路径跟踪控制的基础上，利用实时测量数据在线训练RBF神经网络，对AUV模型不确定性进行补偿，抑制了模型不确定性对模型预测控制器的干扰，减小了系统的超调量和跟踪误差。仿真结果表明，基于RBF-MPC路径跟踪控制算法与经典的MPC算法相比，具有更好的暂态和稳态性能。     

带输入饱和的欠驱动水面船参数自适应滑模控制

针对具有外部干扰和输入饱和的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,本文提出一种基于饱和补偿辅助系统的参数自适应滑模控制方法。通过以路径上虚拟参考目标点为原点,引入Serrete-Frenet移动坐标系,在此基础上引入切向速度作为虚拟控制输入;结合饱和辅助系统设计具有切换增益和sigmoid函数边界层厚度的参数自适应滑模控制器。此外,利用李雅普诺夫理论证明了闭环系统的全局稳定性,保证跟踪误差收敛到零的任意小领域内。通过与常规滑模控制对比,数值仿真验证所提控制律的有效性和自适应性,不仅可以减弱常规滑模中的"抖振"现象,同时补偿外部干扰和输入饱和误差提高跟踪精度。     

带输入饱和的欠驱动水面船参数自适应滑模控制

针对具有外部干扰和输入饱和的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,提出一种基于饱和补偿辅助系统的参数自适应滑模控制方法,无需确知不确定项的界。以路径上虚拟参考目标点为原点,引入Serrete-Frenet移动坐标系,在此基础上引入切向速度作为虚拟控制输入;然后结合饱和辅助系统设计具有切换增益和sigmoid函数边界层厚度的参数自适应滑模控制器。此外,李雅普诺夫理论证明了闭环系统的全局稳定性,保证跟踪误差收敛到零的任意小领域内。通过对比数值仿真验证所提控制律的有效性和自适应性,不仅可以减弱常规滑模中的“抖振”现象,同时补偿外部干扰和输入饱和误差提高跟踪精度。     

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.     

3D刚体摆姿态稳定性的自适应滑模控制

针对3D刚体摆的倒立平衡位置处的姿态稳定性问题,考虑系统的惯量不确定性,根据3D刚体摆的约化姿态模型建立滑模面,设计相应滑模控制器,并引入自适应滑模控制,用于处理参数模型不确定的情况。李雅普诺夫稳定性分析表明提出的自适应滑模控制律能够确保3D刚体摆姿态控制系统渐近稳定。仿真实验验证了方法的有效性。     

串联式混合动力汽车起-停巡航控制

以串联式混合动力汽车BJUT-SHEV为研究对象,针对起停工况下模型参数摄动和外部干扰等不确定性因素对控制效果的影响,提出一种基于非线性干扰观测器理论的自适应滑模控制方法.通过引入非线性干扰观测器对系统中存在的不确定进行估计,利用估计结果补偿滑模控制器输出,以提高滑模控制器的控制性能及鲁棒性;设计自适应律对切换增益自适应调节,以削弱滑模控制器的输出抖振.基于Lyapunov理论证明了该方法的稳定性,最后通过仿真实验进一步验证了该方法的可行性及有效性.     

Intelligent PID guidance control for AUV path tracking

Based on rational behavior model of three layers, a tracking control system is designed for straight line tracking which is commonly used in underwater survey missions. An intelligent PID control law implemented as planning level during the control system using transverse deviation is came up with. Continuous tracking of path expressed by a point sequence can be realized by the law. Firstly, a path tracking control system based on rational behavior model of three layers is designed, mainly satisfying the needs of underactuated AUV. Since there is no need to perform spatially coupled maneuvers, the 3D path tracking control is decoupled into planar 2D path tracking and depth or height tracking separately. Secondly, planar path tracking controller is introduced. For the reason that more attention is paid to comparing with vertical position control, transverse deviation in analytical form is derived. According to the Lyapunov direct theory, control law is designed using discrete PID algorithm whose parameters obey adaptive fuzzy adjustment. Reference heading angle is given as an output of the guidance controller conducted by lateral deviation together with its derivative. For the purpose of improving control quality and facilitating parameter modifying, data normalize modules based on Sigmoid function are applied to input-output data manipulation. Lastly, a sequence of experiments was carried out successfully, including tests in Longfeng lake and at the Yellow sea. In most challenging sea conditions, tracking errors of straight line are below 2 m in general. The results show that AUV is able to compensate the disturbance brought by sea current. The provided test results demonstrate that the designed guidance controller guarantees stably and accurately straight route tracking. Besides, the proposed control system is accessible for continuous comb-shaped path tracking in region searching.     

基于观测器摩擦补偿的机电系统高精度控制

针对机电作动系统在低速阶段摩擦非线性明显且同时存在其他干扰,易导致系统跟踪精度、稳定性下降这一问题,设计基于非线性观测器摩擦补偿的自适应鲁棒控制器. 针对摩擦非线性,利用LuGre摩擦模型描述系统的摩擦现象,提出非线性观测器对模型的内部摩擦状态进行观测. 针对系统摩擦系数、转动惯量及其他不确定性参数,设计参数自适应律进行估计. 利用前馈补偿的方法,对摩擦非线性和参数不确定性进行补偿,设计鲁棒项克服系统的其他扰动. 利用Lyapunov稳定性定理证明了提出的控制器在存在扰动的情况下可以实现系统的有界稳定性. 实验结果表明,提出的控制器具有较高的控制精度与较强的鲁棒性,跟踪精度较传统的PID控制器提高了一个数量级.     

Backstepping Adaptive Controller of Electro-Hydraulic Servo System of Continuous Rotary Motor

In order to consider the influence of the continuous rotary motor electro-hydraulic servo system parameters change on its performance,the design method of backstepping adaptive controller is put forward.The mathematical model of electro-hydraulic servo system of continuous rotary motor is established,and the whole system is decomposed into several lower order subsystems,and the virtual control signal is designed for each subsystem from the final subsystem with motor angular displacement to the subsystem with system control input voltage. Based on Lyapunov method and the backstepping theory,an adaptive backstepping controller is designed with the changed parameters adaptive law. It is proved that the system reaches the global asymptotic stability,and the system tracking error asymptotically tends to zero. The simulation results show that the backstepping adaptive controller based on the adaptive law of the changed parameters can improve the performance of continuous rotary motor,and the proposed control strategy is feasible.     

基于模型不确定补偿的轮式移动机器人反演复合控制

针对轮式移动机器人存在模型不确定性、非线性以及未建模的动态特性等因素,严重影响系统轨迹跟踪的稳定性和精确性,提出一种基于系统模型不确定性补偿的反演复合控制策略。基于非完整轮式移动机器人的运动学模型,采用反演控制思想以及李雅普诺夫稳定性判据设计轨迹跟踪的虚拟速度控制量,作为系统的持续激励输入。考虑轮式移动机器人具有模型不确定性和外部有界力矩干扰,根据轮式移动机器人的动力学模型推导得到系统不确定项,并采用具有高度非线性拟合特性的神经网络对其估计,得到模型的力矩控制量,且由李雅普诺夫稳定性分析得到不确定项的自适应律,实现自调整和实时轨迹跟踪。对比仿真表明,该复合控制策略能自适应的跟踪期望轨迹,与单一的反演控制、模型不确定性补偿控制策略、传统PID控制相比,均具有更好的鲁棒性和高的跟踪精度。     

改进型自适应变结构的挠性卫星姿态机动控制

针对带有输入非线性的挠性卫星的姿态机动问题,提出一种仅利用输出信息的变结构输出反馈控制方法.首先,采用拉格朗日方法建立挠性卫星的动力学模型.然后,在基于非线性和低阶模态的动力学模型基础上,给出滑模存在条件以及变结构输出反馈控制器设计的方法;另外,为了避免确定不确定性和外干扰界函数上界的困难,又给出一种改进型自适应变结构输出反馈控制器的设计方法,通过增加一负反馈项,防止了不确定界函数的参数过大而导致控制过大及系统失稳,从而使对不确定界函数的参数的估计达到更好的效果.最后,将本文提出的控制方法应用于三轴稳定挠性卫星的姿态机动控制,并进行数值仿真研究.仿真结果表明:在反作用飞轮的控制受限条件下,完成姿态机动的同时,有效地抑制挠性附件的振动.     

基于神经网络滑模的采摘机械臂控制设计

针对二自由度采摘机械臂的位置跟踪控制问题,设计了一种基于神经网络的滑模控制器。其中,神经网络控制器用来估计含有不确定性的滑模控制的等效控制律;鲁棒控制器用来使动态系统始终保持在滑模面上,保证了系统的渐近稳定性,进而实现了采摘机械臂的高精度位置跟踪控制。基于李亚普诺夫稳定性理论设计了自适应律来在线估计系统的不确定性。仿真结果表明:设计的控制器能够实现采摘机械臂对期望位置的精确跟踪,可以满足实际工程的需要。