滑模自适应控制在光电稳定平台中的应用

针对高精度光电伺服稳定平台系统中摩擦和各种非线性干扰对跟踪精度的影响问题,提出了一种基于LuGre摩擦模型的积分型滑模自适应控制算法。首先建立了基于动态LuGre摩擦的伺服系统模型,根据LuGre模型,构造了一个非线性观测器来估计摩擦中的未知状态变量;然后设计积分型滑模自适应控制算法实现摩擦补偿和各种扰动的估计,通过设计最优的反馈控制律,保证了积分型滑模的收敛速度,并引入自适应思想设计滑模控制器,有效的减弱了滑模控制中的颤抖现象;最后利用Lyapunov理论证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明:所提方法有效的抑制了摩擦等各种干扰对稳定平台系统的影响,在提高系统跟踪精度的同时增强了系统的鲁棒性能,该方法也简化了设计过程,具有一定的应用价值。     

LuGre摩擦模型对伺服系统的影响与补偿

摩擦是影响伺服系统性能的一个主要因素. 为了研究摩擦的影响与补偿, 本文首先建立了基于动态LuGre摩擦的机电伺服系统模型. 根据LuGre模型, 构造了一个非线性观测器来估计摩擦力矩. 然后, 积分反步自适应控制算法被设计从而实现了摩擦补偿和负载扰动估计, 并使用Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性. 仿真结果表明:LuGre摩擦会对伺服系统产生极限环振荡以及低速爬行的影响, 并且提出的补偿方法能够降低摩擦对伺服系统性能的影响以及提高了系统的跟踪精度和鲁棒性.     

轻武器伺服跟踪系统的干扰补偿控制

为提高轻武器伺服跟踪系统的位置跟踪精度,提出一种基于干扰观测器的CMAC-PD复合控制方法。将摩擦、电机力矩波动和模型参数不确定性等影响系统性能的因素视为干扰,采用一种新型的干扰观测器对其进行估计并加以补偿。在此基础上,提出一种基于CMAC与PD的复合控制方法。对比仿真实验表明,基于干扰观测器的CMAC-PD复合控制能更有效地抑制干扰对轻武器伺服跟踪系统动态性能的影响,进而使系统获得更高的跟踪精度。     

电动舵机非线性系统的辨识研究

针对所设计的三闭环电动舵机系统,为了提高电动舵机的控制精度,建立具有良好动态性能的电动舵机控制系统,提出了采用非线性系统辨识的方法,并且利用辨识的参数对电动舵机系统进行补偿;根据电动舵机的数学模型分别采用了前馈补偿的方法和反馈辨识的方法对系统的摩擦进行仿真建模研究,利用Lugre模型对系统的摩擦进行辨识,使得系统能够进行自适应摩擦补偿,并且将建模数据加入到电动舵机样机中进行试验验证,经过试验验证,系统的位置跟踪误差和速度跟踪误差均有大幅度减小,验证了非线性模型的准确性及补偿的有效性;试验结果证明,文章所提出的电动舵机非线性辨识研究方法可以准确地实现摩擦模型的建立,并且从该模型出发进行补偿可以有效地提高电动舵机的控制精度。     

基于摩擦观测器的伺服控制系统研究及仿真

伺服控制系统中非线性摩擦力矩的干扰是影响系统性能提高的主要因素。为了减小摩擦力矩的影响,提出了基于扩展卡尔曼滤波器的状态观测器对摩擦力进行估计,采用改进型Tustin摩擦模型仿真实际摩擦力矩。Matlab仿真结果表明,构建的摩擦观测器能较准确地对摩擦力进行估计,加入摩擦力补偿后能有效改善运动控制系统性能,速度误差由18%降低到3%。     

二维直线电机的无模型高阶滑模解耦控制

针对二维直线电机运动系统存在的非线性、多变量、不确定性以及强耦合作用对控制精度的影响，提出一种无模型高阶滑模解耦控制方法。以紧格式动态线性化无模型控制技术为基础，设计一种数据驱动滑模面并验证滑模面的渐进稳定性；利用高阶滑模控制思想设计高阶滑模控制律，对二维直线电机XY轴进行整体控制，减小位置跟踪误差，并进行稳定性和收敛性证明。采用自适应解耦控制策略，设计离散扩张状态观测器对系统两轴间耦合、未建模动态和未知外部干扰进行估计和补偿，进一步实现系统的解耦。仿真和实物实验结果表明，所提方案能够有效提高二维直线电机的位置控制精度。     

基于扰动观测器的机械臂自适应反演滑模控制

机械臂的动力学模型通常包含一定的结构不确定性,并受到外界未知干扰的影响。针对现有模型的不确定性特点,提出了一种基于非线性扰动观测器的自适应反演滑模控制方法,解决机械臂的轨迹跟踪控制问题。对于外界干扰,利用非线性扰动观测器进行观测补偿,无需上界先验知识;对于结构不确定性,引入反演滑模控制,同时设计自适应律,保证闭环系统的稳定性并增强系统的动态适应性。仿真结果证明,所提出的方法可以有效克服系统不确定性,降低控制输入信号的抖振,最终实现期望轨迹的快速精确跟踪。     

机械臂的改进型递归滑模动态面抗扰控制

针对机械臂关节运动的轨迹跟踪控制问题，研究了一种改进的递归滑模动态面抗扰控制方法。该方法考虑到机械臂系统存在的外部干扰，设计了一种基于非线性光滑函数的非线性扩张状态观测器(NLESO)，对外部干扰进行估计并前馈至系统控制输出进行补偿；基于NLESO构造递归滑模动态面的控制策略，利用反双曲正弦函数和幂次函数构造一种新的非线性增益函数设计改进型动态面控制律。该方法避免了反推法存在的“微分爆炸”问题，有效解决了传统动态面控制存在的控制精度与动态品质之间的矛盾问题，基于Lyapunov理论方法分析证明了系统的稳定性。仿真结果表明，该方法响应速度快、控制精度高、抗扰能力强，抑制了滑模的抖振问题。     

柔性关节机器人高精度自适应反步法控制

为实现多连杆柔性关节机器人的高精度运动控制,首先对其建立完整的动力学模型,包含了连杆和关节动力学的耦合项、LuGre动态摩擦模型和关节回差等因素．然后针对该模型设计带观测器的自适应反步法控制器,对不可测项进行在线估计和补偿．理论分析证明了观测器的收敛性和闭环系统的稳定性．该方法在一个3DOF（degree of freedom）柔性关节机器人上进行仿真,仿真结果验证了观测器的有效性,并表明该控制器能够降低连杆跟踪误差,实现良好的轨迹跟踪效果．     

无人驾驶飞行器姿态的非线性扰动抑制控制

本文研究了无人驾驶飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)的姿态跟踪控制问题.针对在飞行器姿态跟踪时存在的系统模型不确定性和外界扰动,提出了一种基于四元数的姿态跟踪控制方法,基于UAV的姿态误差模型分别设计系统的观测器和控制器.首先,以四元数为姿态参数建立系统的非线性误差模型;在此基础之上,设计一种非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NDOB)用以在线估计误差模型中的复合扰动,并在控制输入端进行相应的补偿.然后通过设计非线性广义预测控制律设镇定误差系统,实现姿态跟踪.最后基于频域理论分析了非线性干扰观测器的扰动抑制性能.仿真与实验结果表明本文提出的方法在系统存在复合扰动的情况下能使系统姿态有效的跟踪期望值.     

Adaptive integral backstepping sliding mode control for opto-electronic tracking system based on modified LuGre friction model

In order to improve the control accuracy and stability of opto-electronic tracking system fixed on reef or airport under friction and external disturbance conditions, adaptive integral backstepping sliding mode control approach with friction compensation is developed to achieve accurate and stable tracking for fast moving target. The nonlinear observer and slide mode controller based on modified LuGre model with friction compensation can effectively reduce the influence of nonlinear friction and disturbance of this servo system. The stability of the closed-loop system is guaranteed by Lyapunov theory. The steady-state error of the system is eliminated by integral action. The adaptive integral backstepping sliding mode controller and its performance are validated by a nonlinear modified LuGre dynamic model of the opto-electronic tracking system in simulation and practical experiments. The experiment results demonstrate that the proposed controller can effectively realise the accuracy and stability control of opto-electronic tracking system.     

基于反步积分滑模摩擦补偿的光电伺服转台控制

针对光电伺服转台在目标搜索、瞄准时出现角度跟踪误差较大、爬行、抖振等问题,本文结合反步法、自适应滑模、LuGre模型的优势,提出了一种反步自适应积分滑模摩擦补偿控制策略。首先根据光电伺服转台工作环境复杂多变的特点,引入环境因子,建立了改进的LuGre模型,然后在李雅普诺夫框架下分步设计子系统与控制律。引入多个自适应律消除参数不确定对系统的影响,采用双非线性摩擦观测器进行摩擦扰动补偿,采用积分滑模增强系统鲁棒性并减小系统稳态误差。由李雅普诺夫定理证明可知系统全局稳定。仿真结果表明,这种新型控制策略能有效抑制摩擦扰动,提高系统角度跟踪精度,可以满足光电伺服转台的高精度跟踪控制的要求。     

基于干扰观测器的机械臂改进趋近律的滑模控制

针对机械臂滑模控制中存在抖振的问题以及对外界干扰较为敏感的特性,设计了一种基于干扰观测器的机械臂改进趋近律的滑模控制策略。该策略在指数趋近律中引入饱和函数,提出了一种改进趋近律;根据系统动力学模型,对系统的不确定性和外部干扰采用干扰观测器进行观测;在此基础上设计系统滑模控制律,控制律对未观测的干扰进行补偿。仿真结果表明,控制策略能有效地抑制轨迹跟踪中的抖振问题,较好地克服外界干扰,保证系统的控制性能。     

改进非线性干扰观测器的机械臂自适应反演滑模控制

针对传统滑模和传统干扰观测器在机械臂关节位置跟踪中存在的控制输入抖振、需要测量加速度项、应用模型受限等问题,提出一种改进非线性干扰观测器的机械臂自适应反演滑模控制算法。首先,设计改进的非线性干扰观测器进行在线测试,在滑模控制律中加入干扰估计值对可观测的干扰进行补偿;然后选择合适的设计参数,使观测误差指数型收敛;其次,引入反演自适应控制律,对不可观测的干扰进行估计,进一步改善控制系统的跟踪性能;最后,利用李雅普诺夫函数验证了闭环系统的渐近稳定性,并将其应用于机械臂关节位置跟踪。实验结果表明,与传统滑模算法比较,所提控制算法不但加快了系统的响应速度,而且能有效地削弱系统抖振、避免测量加速度项并扩大应用模型使用范围。     

基于RBF神经网络的机械臂自适应控制方法

针对机械臂受内部摩擦和时变扰动等不确定性因素的影响,其轨迹跟踪控制系统的跟踪精度会下降,且影响系统的稳定性,提出一种基于径向基函数神经网络的自适应控制方法。首先,利用RBF神经网络采用离线训练和在线学习的方式对机械臂的动力学模型进行辨识;其次针对机械臂控制系统中的摩擦,设计RBF神经网络自适应控制算法对其进行逼近得到补偿控制量。针对时变扰动和神经网络逼近误差设计鲁棒项,以克服众多不确定性因素带来的影响,同时通过构造李亚普诺夫函数对所设计的控制系统进行稳定性分析;最后,仿真实验结果证明提出的控制方法具有较高的跟踪精度、抗干扰能力和较强的鲁棒性。     

基于扰动观测器补偿的机械臂非奇异快速终端滑模控制

针对机械臂系统在实际应用中存在的建模误差及未知扰动问题, 设计了一种基于扰动观测器的改进型非 奇异快速终端滑模控制策略. 通过扰动观测器准确估计系统存在的总扰动, 并设计恰当的非线性增益函数使扰动观 测误差指数收敛, 实现了对控制器的前馈补偿. 考虑到终端滑模存在的奇异性问题, 结合扰动观测器设计了非奇异 快速终端滑模控制器, 在保证跟踪误差有限时间收敛的同时抑制了滑模控制固有的抖振现象. 同时在控制器设计过 程中, 用fal函数代替sig函数有利于削弱滑模控制抖振, 提高系统稳定性及跟踪精度. 最后, 利用MATLAB软件进行 实验仿真, 验证了所设计控制器的有效性.     

Prescribed Performance Control of One-DOF Link Manipulator With Uncertainties and Input Saturation Constraint

In this paper, we mainly address the position control problem for one-degree of freedom (DOF) link manipulator despite uncertainties and the input saturation via the backstepping technique, active disturbance rejection control (ADRC) as well as predefined tracking performance functions. The extended state observer (ESO) is employed to compensate uncertain dynamics and disturbances, and it does not rely on the accurate model of systems. The tracking differentiator (TD) is utilized to substitute the derivative of the virtual control signals, and the explosion of complexity caused by repeated differentiations of nonlinear functions is removed. The auxiliary system is used to deal with the control input limitation, and the tracking accuracy and speed are improved by predefined tracking performance functions. With the help of the input-to-state stability (ISS) and Lyapunov stability theories, it is proven that the tracking error can be gradually converged into arbitrarily small neighborhood of the origin, and the tracking error is adjusted by suitable choice of control parameters. The simulation results are presented for the verification of the theoretical claims.      

基于参考模型的扰动观测器控制系统

为了补偿控制系统的未知动态和外部扰动,论文提出一种基于参考模型的扰动观测器控制系统.首先,分析了二阶理想参考模型控制系统的设计,并通过闭环传递函数证明了参考模型控制系统的稳定性.然后,设计了二阶系统扰动观测器和基于参考模型的扰动观测器控制律,分析了二阶闭环控制误差系统收敛性.并推广到n阶控制系统,证明了n阶闭环控制误差系统稳定性.最后,仿真实验结果表明,与线性自抗扰控制(LADRC)系统相比,基于参考模型的扰动观测器控制系统阶跃响应的跟踪精度和抗扰性能明显优于LADRC系统,扰动的估计精度高,控制输入量小于LADRC系统;基于参考模型的扰动观测器控制系统正弦跟踪精度和扰动的估计精度也高于LADRC系统.该新型控制系统结构简单,抗扰性能好,控制效率高,具有重要的工程应用价值.     

永磁球形电机的少保守性滑模控制

永磁球形电机轨迹跟踪控制方法常常利用高增益的控制输出来保证系统的鲁棒性及跟踪控制的快速性.但这种保守控制会带来较大的控制作用,甚至导致执行器饱和.为了减少控制的保守性,本文设计了一种带有非线性干扰观测器的模糊滑模控制器来解决球形电机的轨迹跟踪问题.利用干扰观测器对不确定性、摩擦、外界干扰、负载扰动等进行估计,并在控制输入端进行补偿实现对干扰的抑制.并利用滑模控制器抵消干扰观测器的干扰观测误差及不可观测部分的干扰,为了减少滑模的抖振,本文利用模糊逻辑对该部分进行逼近,并利用模糊的输出增益代替滑模的切换增益.此外通过Lyapunov方程证明了本文控制器的稳定性.仿真结果表明在存在模型不确定性及各种干扰的情况下,本文的轨迹跟踪控制具有良好的动静态性能和少保守性.