基于H∞变结构的不确定机器人模糊神经网络控制

针对非线性不确定机器人的跟踪控制，提出了一种基于H∞变结构控制的模糊神经网络控制方案．基于模糊神经网络的学习和函数逼近能力，补偿机器人系统的内部不确定性和外干扰，H∞变结构控制提高了机器人对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性，削弱了控制输入的抖振。仿真实例证实该控制方案的有效性。     

开放式数控系统中利用MATLAB引擎加入模糊控制的方法

论文阐述了在基于运动控制卡的开放式数控系统中如何利用MATLAB引擎接口技术来加入模糊控制的方法.首先选择了模糊控制与运动控制卡中提供的PID控制的结合方式,并且仿真验证了这种方法的优越性,然后解决了在数控系统的控制平台VC 程序中利用MATLAB引擎调用模糊控制箱实现模糊控制的问题.结果表明这种控制方法稳态精度高、响应快、超调小的优点,并且证明了在VC 中利用MATLAB引擎调用控制箱的方法可以充分发挥两者的长处,有广泛的应用前景.     

具有H∞跟踪特性的机器人自适应模糊控制

为使机器人系统在有外界扰动的情况下具有良好的抗干扰能力,加快输出跟踪误差的收敛速度并提高其精度,提出了一种稳定的模糊自适应控制策略.该控制算法基于模糊逻辑系统,将模糊自适应控制器的设计与H∞控制相结合,在鲁棒补偿的基础上引入模糊补偿;并基于Lhapunov方法,给出了学习自适应律,及H∞跟踪特性的证明.对二自由度机器人的仿真结果表明,该算法使系统在跟踪误差的收敛速度和精度上都有了很大的改善,具有良好的鲁棒性和抗干扰能力.     

智能电话远程控制系统

本文主要介绍了一种新的智能家居远程控制系统。该系统以电话线路为信号载体，可以采用电话机上的按键作为命令键来实现对家用电器的控制；同时还引入了语音识剐和语音提示功能。实验结果表明，该电路简单可靠，系统使用方便。     

动态摩擦模型仿真

为了深入分析摩擦力动态特性在高精度的伺服系统控制中造成的影响,检验摩擦补偿方法对动态摩擦的补偿效果,需要建立一个有效的动态仿真摩擦模型。如今摩擦的仿真研究都局限于非线性静态模型的实现,而对于微分方程描述的动态模型,还没有有效的实现方法。尤其是系统启动时,静摩擦给系统造成的小误差观察不到。基于动态刚毛摩擦模型,通过定义“粘滞”和“滑动”两个状态,成功地模拟出摩擦在启动和制动时对系统的不同影响。在跟踪正弦轨迹的误差仿真结果中可以观察到:速度转向时摩擦造成了启动小误差,与实际情况一致。这种处理方法适用于微分方程描述的动态摩擦模型,同样可以用于代数方程描述的静态模型仿真。     

直流伺服系统变趋近律滑模变结构控制器的设计

根据对直流伺服系统的要求及其被控对象的参数时变性,提出了一种变趋近律滑模变结构控制设计方法,设计了直流伺服变结构控制器。理论分析及仿真研究结果表明,该变结构控制器能使系统具有良好的鲁棒性和快速性,同时在滑动模态上的抖动明显减小。     

基于饱和函数的不确定机器人模糊自适应滑模控制

针对模型和参数不确定机器人系统轨迹跟踪问题,在模糊自适应控制的基础上提出了一种新的控制策略,该控制策略把饱和函数、模糊原理与滑模控制有机结合起来,设计了一种模糊自适应滑模控制器.该控制器利用模糊逻辑系统为机器人的动力学系统建模,设计自适应律调节未知参数,为保证控制力矩输出平滑有界,不存在一般滑模变结构中的抖振现象,采用双曲正切函数代替传统的符号函数.利用李亚普诺夫定理证明了闭环控制系统全局稳定,跟踪误差渐近收敛于零.仿真结果表明了所提出的控制算法的有效性.