带有指令滤波的板球系统反步滑模控制的研究

为解决滑模控制中出现的抖振现象影响板球系统轨迹跟踪控制性能的问题,提出了一种结合指令滤波的板球系统反步滑模控制方法。首先建立板球系统数学模型,根据系统误差方程设计总滑模控制规律。然后组建带有指令滤波的复合系统,设计误差反步控制器。最后利用Lyapunov理论证明了整个闭环系统的全局渐进稳定性。仿真结果表明,该方法有效的抑制抖振现象,进一步加强了抗干扰能力。     

欠驱动AUV的鲁棒位置跟踪控制

为了实现具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV的水平面鲁棒位置跟踪,基于李雅普诺夫理论,使用反步法设计了一个非线性控制器,并利用滑模控制方法提高控制系统的鲁棒性;为了检验该控制器的性能,选择有时变参考速度的正弦曲线作为参考轨迹,在控制输入受限的情况下,对具有参数不确定性和外界干扰的欠驱动AUV系统进行了数值仿真,结果表明本文设计的控制器能很好地实现欠驱动AUV的水平面位置跟踪控制,具有很强的鲁棒性。     

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.     

欠驱动水面船区域保持鲁棒滑模控制

针对风浪流等外界环境干扰下欠驱动水面船的区域保持控制问题,提出了一种基于对称障碍李雅普诺夫函数的鲁棒滑模控制策略使其严格满足区域保持边界限制。首先,利用反步法将欠驱动船区域保持控制器的设计分解为运动学回路和动力学回路;其次,在运动学回路中设计期望速度并将其视为虚拟输入,在动力学回路中利用鲁棒滑模方法实现对参考速度的跟踪控制;然后,根据位置状态约束条件引入对称障碍李雅普诺夫函数进行控制器设计,实现位置状态变量约束保证欠驱动船始终保持在规定区域内,不超出约束边界;此外,采用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的半全局渐近稳定性,并且使跟踪误差收敛到规定的邻域内;最后,对有无外界环境干扰下的欠驱动水面船进行仿真对比实验,仿真比较结果验证了所提控制律的有效性和鲁棒性。     

基于视觉的移动机器人轨迹跟踪

借助视觉反馈,研究了质心与几何中心不重合的非完整移动机器人轨迹跟踪控制问题。利用固定在天花板上的摄像机系统,作者提出了一种基于视觉伺服的运动学跟踪误差模型;基于这个模型,在质心与几何中心和视觉参数未知的情形下,作者设计了自适应轨迹跟踪控制器,并运用李雅普诺夫方法严格证明了闭环系统的稳定性。Matlab仿真证明了控制器的有效性。     

基于扩张状态观测器的板球系统误差反步控制

为提高板球系统的轨迹跟踪精度和抗干扰能力,提出了一种基于扩张状态观测器的误差反步控制策略。首先设计扩张状态观测器,估计出系统受到的不确定扰动。然后将观测出来的平板转角和角速度状态变量与反步法相结合,设计出带有低通滤波性能的误差反步控制器。实验结果表明,所设计的控制器具有良好的轨迹跟踪性能,验证了该控制策略的有效性。     

海流干扰下的欠驱动AUV三维路径跟踪控制

为解决存在海流干扰和模型不确定性情况下欠驱动自主水下航行器(AUV)的三维路径跟踪控制问题,首先在Serret-Frenet坐标系下,基于虚拟向导建立了跟踪误差模型.然后,在运动学控制器中基于李雅普诺夫(Lyapunov)理论和反步法设计具有自适应律的虚拟向导和一种改进的积分视线法(ILOS)导引律,克服了海流的干扰并减少了超调.应用反步自适应滑模控制(BASMC)理论设计动力学控制器,保证了系统的稳定性和鲁棒性.最后,应用非线性级联理论证明了整个控制系统的闭环稳定性.仿真结果表明:基于AUV与流体的相对速度来实现的控制律,便于工程应用.该控制器能够有效克服海流和模型不确定的影响,实现对三维路径的跟踪.     

李雅普诺夫噪声主动控制算法的研究

为解决噪声主动控制系统中的非线性问题,提出基于李雅普诺夫稳定性理论的李雅普诺夫噪声主动控制算法。同基于梯度下降原理的传统噪声主动控制FXLMS算法不同,该算法首先定义跟踪误差的李雅普诺夫函数,基于李雅普诺夫稳定性理论自适应地调整输出误差双线性滤波器的权系数,使系统的误差渐近趋近于零,并且根据李雅普诺夫稳定性理论确保噪声主动控制系统的稳定性。通过仿真可以看出,在非线性噪声主动控制系统中,李雅普诺夫噪声主动控制算法优于FXLMS算法.     

基于事件触发的大规模互联非线性系统的自适应分散漏斗控制

研究了一类不确定大规模非线性系统的分散自适应事件触发漏斗控制问题。首先,利用一个新的带有障碍李雅普诺夫函数的漏斗控制方法,构造了一种自适应分散漏斗控制器,以实现给定瞬态行为的输出跟踪。其次,为了解决控制器设计中的互联项问题,引入了一个辅助非线性函数。同时,将命令滤波技术应用到反步设计中,避免了反步过程中的“复杂性爆炸”问题。此外,还设计了一种事件触发机制,以减少控制器和执行器之间不必要的传输,从而提高资源效率。结果表明,所提出的控制方案能保证闭环系统的所有信号都是有界的,并且跟踪误差总是在漏斗中演化。最后,通过一个数值系统验证了该控制方法的有效性。     

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。     

基于反步法的板球系统自抗扰控制器设计

针对板球系统中存在的未知扰动、板与球之间的摩擦力等因素影响轨迹跟踪精度这一问题,研究了板球系统的自抗扰控制策略。首先建立板球系统的数学模型,通过适当简化、线性化与解耦得到线性模型;然后采用全程快速微分器对带有噪声干扰的输入信号进行滤波处理,进而设计高阶扩张状态观测器估计系统内部未知扰动;最后基于反步法设计非线性反馈控制器,并利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,改进的自抗扰控制器能够有效滤除噪声干扰,提高了轨迹跟踪精度。     

带有低通滤波的板球系统反演控制器设计

针对板球系统存在的非线性、不确定性和外界干扰问题,为使小球的轨迹跟踪达到理想的动态品质,根据Lyapunov稳定性理论,首先将板球系统的状态空间模型与低通滤波器相结合,然后定义系统偏差,选取合适的Lyapunov函数后求出虚拟函数,最后逐步推导出一种带有低通滤波的反演控制器。仿真结果表明,改进的控制器能有效滤除系统自身和外界的干扰,提高了控制精度,满足系统的控制要求。     

基于模糊干扰观测器的抗饱和自适应反步控制

针对一类输入受限的非匹配不确定非线性系统,提出了一种抗饱和自适应反步控制方法.利用模糊干扰观测器在线逼近系统的未知非匹配不确定及干扰,采用反步控制方法设计自适应控制器.控制系统设计中引入限幅滤波器,有效降低了控制输入饱和对系统稳定性的影响,并且控制器设计无需对虚拟控制律进行重复求导.利用李亚普诺夫稳定性定理,证明了闭环系统渐近稳定.仿真结果表明了该方法的有效性.     

考虑万向轮扭转角扰动轮式移动机器人轨迹跟踪

为了研究轮式移动机器人运动过程中万向轮扭转的扰动对其轨迹跟踪的影响,提出了一种考虑前端万向轮摩擦扰动及其质心与几何中心不重合的轨迹跟踪控制方法。首先,建立了考虑万向轮扭转角扰动的轮式移动机器人动力学模型;其次,根据位姿误差模型,采用反步法设计虚拟速度控制器收敛系统位姿误差;然后,结合扰动观测器对机器人行进过程中万向轮扭转所带来的摩擦扰动进行估计,构造出一种基于积分滑模思想的力矩控制器以保证速度追踪;最后,利用Lyapunov稳定性理论对系统的稳定性和渐近收敛进行证明。仿真及实验结果表明,将万向轮摩擦所带来的扰动反馈给动力学控制器,可以减轻控制器的负载。与忽略万向轮扰动的控制方法相比,轮式移动机器人的位置误差最大值的均方根值降低了37.37%,提高了运动系统的稳定性。     

小型航天器浸入与不变自适应反步姿态跟踪

针对具有惯性张量不确定性、外干扰及饱和限制的小型航天器非线性姿态跟踪问题,将反步法和系统浸入与流形不变理论相结合,提出了分块自适应约束控制结构．航天器姿态模型由修正罗德里格参数进行全局非奇异描述．在设计反步控制器时,引入指令滤波器和修正跟踪误差信号以施加系统状态和执行器的饱和限制,同时较容易地获得虚拟控制导数．为提高反步控制器的鲁棒性和性能,利用基于不变流形的非线性观测器对时变的系统“总干扰”进行在线估计补偿．由于不变流形方法使得估计误差具有指定的一致稳定动态,因而该分块自适应控制器比传统的自适应反步控制器更容易调节,且性能不受未知的估计律动态的影响．李亚普诺夫直接方法证明了估计误差有界性和闭环系统输入状态稳定．数值仿真表明,与传统方法相比,所提出的控制器结构具有更高的姿态跟踪性能和干扰估计精度．     

水下运载器多变量鲁棒输出反馈控制方法

针对存在较大参数不确定性和仅具有位置、姿态测量的水下运载器的六自由度位姿控制难题,提出一种基于自适应平滑增益滑模观测器和多变量积分Backstepping控制器的非线性控制方法.解决水下运载器的鲁棒输出反馈控制问题,使用基于Lyapunov稳定性理论的设计方法保证观测器 控制器系统的稳定性.设计的自适应平滑增益滑模观测器,克服常规滑模观测器中所存在的高频颤振现象,从而获得较平滑的速度估计值.当存在模型不确定性和有界未知干扰时,可以保证速度估计误差以指数速率收敛至较小的球域内.设计的多变量积分Backstepping控制器,可以保证系统的跟踪误差同样收敛至较小的球域内.以浙江大学正在研制的海王号ROV六自由度控制为研究对象,使用所提出的控制方法与传统PID控制器进行对比仿真研究.仿真结果表明,当存在较大参数不确定性、较强未知外干扰和测量噪声时,所提出的控制方法具有较强的鲁棒性能,可以很好地跟踪参考轨迹,获得较好的动态性能和稳态控制精度.性能明显优于常规PID控制器,并且解决了PID控制器所存在的转艏角设定值不能大于90°的问题.     

Trajectory tracking control for underactuated unmanned surface vehicles with dynamic uncertainties

The trajectory tracking control problem for underactuated unmanned surface vehicles(USV) was addressed, and the control system took account of the uncertain influences induced by model perturbation, external disturbance, etc. By introducing the reference, trajectory was generated by a virtual USV, and the error equation of trajectory tracking for USV was obtained, which transformed the tracking problem of underactuated USV into the stabilization problem of the trajectory tracking error equation. A backstepping adaptive sliding mode controller was proposed based on backstepping technology and method of dynamic slide model control. By means of theoretical analysis, it is proved that the proposed controller ensures that the solutions of closed loop system have the ultimate boundedness property. Simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the proposed controller.