柔性空间机械臂的模糊控制及抑振最优控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮基柔性空间机械臂系统的轨迹跟踪和振动抑制问题。对系统进行输入输出反馈线性化,并采用奇异摄动理论,得到了慢变子系统和快变子系统。然后,设计了两种时间尺度的模糊逻辑控制器,以控制柔性空间机械臂的载体姿态和机械臂关节铰协调地来完成各自在关节空间的期望运动。慢变子系统用模糊控制来进行轨迹跟踪,而快变子系统用最优线性二次型控制来主动抑制柔性杆的振动。系统仿真结果说明了控制器的可靠性和有效性。     

空间轨迹问题的粒子群仿真研究

空间轨迹的搜索问题具有多个全局最优解,一种有效的解决方法是采用粒子群算法进行搜索.然而与一般的优化问题不同,轨迹问题要求算法中粒子适应值与粒子位置同时收敛.为此,针对已有的粒子群算法在轨迹搜索上的不足,提出了一种减速粒子群优化算法(Slowdown ParticleSwarm Optimization,简称SPSO),从位置角度改善粒子群的收敛性能.该算法利用独立子群技术保证粒子收敛于不同的位置,并根据粒子适应值情况减半更新粒子飞行速度,以达到位置收敛的目标.仿真实验的结果表明了减速粒子群算法在位置收敛效果上的优越性.     

基于混沌粒子群优化算法的翼伞系统轨迹规划

研究灾难环境下翼伞空投机器人系统轨迹规划问题,基于简化的翼伞系统质点模型,采用混沌粒子群优化算法对翼伞系统归航轨迹进行寻优。该方法采用非均匀B样条技术实现最优控制规律的参数化,将翼伞系统轨迹规划的最优控制问题转换成参数优化问题,进而运用混沌粒子群优化算法进行寻优计算。轨迹规划的控制曲线是光滑的,利于电机对翼伞系统的操纵伞绳实施控制。仿真结果表明,该方法对翼伞系统的轨迹规划控制是有效的。     

基于粒子群优化算法的无人战斗机路径规划方法

对于无人机的路径规划问题,从和机器人路径规划问题的差别入手,通过粒子群优化算法对有限数目的采样航点的优化,使用高次B样条曲线拟合出满足路径最短且威胁最小的无人战斗机的飞行路径。研究了路径规划约束的数学模型、粒子构造方式和粒子的评价适应度函数。通过仿真对目前出现的基于粒子群优化算法的无人机路径的多项式拟合方法和所提出的基于B样条拟合的方法进行了比较。仿真结果表明,使用粒子群算法优化出来的B样条曲线比多项式拟合法和几何方法更加合理有效。     

求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法

针对非线性双层规划难以获得全局最优的问题,汲取粒子群算法的快速搜索能力及变邻域搜索算法的全局搜索优势,提出了求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法.首先利用Kuhn-Tucker条件,将非线性双层规划转化为一个单层规划问题,然后由粒子群算法得到一个较优的群体,通过审敛因子判断陷入局部最优的粒子,并进一步利用变邻域搜索算法的全局搜索能力对陷入局部最优的粒子进行优化,从而得到全局最优.测试函数的仿真实验对比分析证明了该算法的有效性.     

基于模糊推理的机械臂关节轨迹规划

针对冗余空间机械臂关节角速度向量轨迹规划中合理协调多个约束条件的难题,提出了基于模糊推理理论的多约束条件下机械臂关节角速度向量轨迹规划控制算法。将传统的关节角速度向量算法与模糊推理原理有效结合,由模糊推理选定某一时刻需要优化的约束条件,以及对约束条件的执行程度,有效解决了多约束条件下冗余机械臂关节角速度向量轨迹规划的控制问题,数字仿真结果证明了所提算法的有效性。     

机械臂模糊超螺旋二阶滑模轨迹跟踪控制

针对工业机械臂模型误差和外部干扰等不确定性因素对末端轨迹跟踪精度的影响,设计了一种新的模糊自适应超螺旋二阶滑模轨迹跟踪控制方法。基于机械臂动力学模型,设计一种新的非奇异终端滑模面,采用超螺旋算法设计二阶滑模控制律;为解决滑模控制只能在已知扰动边界的情况下对匹配扰动进行补偿问题,结合模糊推理算法实现对系统未知不确定性的在线补偿,采用Lyapunov理论证明了闭环控制系统的稳定性。仿真与实验对比表明：该控制方法可使机械臂在复杂不确定性因素下实现末端轨迹精确跟踪,并对系统抖振现象进行有效抑制。     

求解二层线性规划问题的混合粒子群算法

结合粒子群优化方法和单纯形法为二层线性规划构造了一个混合粒子群优化算法.算法具有两层结构,其中粒子群算法用以求解上层规划问题,单纯形法用以求解下层规划问题.设计的粒子群在上层决策变量的可行城内搜索最优解,同时通过单纯形法求解下层规划问题得到每个粒子相应的下层规划问题的解.算法通过初始种群可行化,以及步长控制、不可行粒子淘汰等技巧避免了使用罚函数处理约束带来的困难,提高了粒子群优化算法的计算性能.最后,我们给出算法的数值例子并对该算法的计算性能加以分析.     

改进的粒子群算法及其非线性盲源分离

采用粒子群算法与自然梯度法相结合进行非线性混叠信号盲分离。用高阶奇数多项式拟合非线性混合函数,建立非线性信号盲分离模型。同时根据粒子群算法的特点,作了改进,引入了“迁徙操作”和局部深度搜索方法。对多项式的参数用粒子群算法来求估计,然后用自然梯度法对线性去混合矩阵进行迭代。仿真结果表明,粒子群算法可以快速、有效地求得非线性混叠信号盲分离的优化解。     

基于伪谱法的欠驱动航天器实时最优控制算法设计

针对欠驱动刚性航天器提出了时间最优的闭环状态反馈控制算法。首先,利用直接Legendre 伪谱法规划出航天器开环的姿态机动轨迹,并验证了所得最优控制输入的可行性。然后,以航天器实际运行轨迹与开环轨迹间的偏差为变量构造偏差方程,并提出了基于间接Legendre 伪谱法的最优姿态稳定控制算法。最后,采用实时重规划策略实现了稳定控制器状态的反馈,从而完成了对参考轨迹的闭环跟踪。仿真结果表明所提算法运算量小,计算速度快,可以实时获取解析形式的控制输入修正量,而且对初始姿态存在扰动的情况具有一定的鲁棒性,运算精度较高。     

基于神经网络的机器人阻抗控制研究

基于神经网络非线性补偿器原理,本文提出了一种机器人新型顺应控制方案,外力信号通过一个二阶阻抗模型来修正期望输入,神经网络非线性补偿器用于补偿机器人有界干扰和未建模动态,提出了机器人模型学习方案,仿真结果证明了学习过程的有效性以及顺应控制的渐近稳定性。     

Robust fault diagnosis with disturbance rejection and attenuation for systems with multiple disturbances

The fault diagnosis problem is investigated for a class of nonlinear neutral systems with multiple disturbances.Time-varying faults are considered and multiple disturbances are supposed to include the unknown disturbance modeled by an exo-system and norm bounded uncertain disturbance.A nonlinear disturbance observer is designed to estimate the modeled disturbance.Then,the fault diagnosis observer is constructed by integrating disturbance observer with disturbance attenuation and rejection performances.The augmented Lyapunov functional approach,which involves the tuning parameter and slack variable,is applied to make the solution of inequality more flexible.Finally,applications for a two-link robotic manipulator system are given to show the efficiency of the proposed approach.     

两自由度冗余驱动并联机器人的研究

提出了一种冗余驱动的具有两个转动自由度的新型空间并联机器人，以提高系统的稳定性，满足某水下运动模拟装置的要求。在对系统进行动力学分析并考虑消除内力的基础上，针对液压驱动并联机器人平台参数不确定及外界干扰的特点，设计了两层滑模的变结构控制器，采用Lyapunov方法进行控制律的选取。仿真试验表明了变结构控制算法对于系统控制的有效性和鲁棒性。     

机器人模糊神经网络阻抗控制

提出一种以位置控制为基础的模糊神经网络阻抗控制结构,它根据力误差修正参考位置,使机器人与环境的实际接触力跟踪期望力。利用模糊神经网络学习参考位置,不需要环境位置和刚度的先验知识。这种方法有误差补偿作用,对干扰和环境等不确定因素具有鲁棒性,仿真结果表明了控制方案的有效性。     

PID feedback for mixed H2/H∞ tracking control of robotic manipulators

The design objective of a mixed H2/H∞ control is to find the H2 optimal control law under aprescribed disturbance attenuation level. This paper addresses a optimal PID control law on the basis of the newsolution to mixed H2/H∞optimal control problem that provide much more flexible design compared to the existing works. Then a closed-form PID controller to mixed H2/H∞ robotic tracking problem is simply constructed and hence the design procedure is presented.Finally, numerical simulations illustrate the effectiveness of the optimal PID feedback design proposed in this paper via a two-link robotic manipulator.     

水下机器人遥操作技术的研究

水下机器人是人类大洋开发必不可少的工具,传统的操作方法极大地限制了机器人作用的发挥,本文建立了基于拨号网络或Internet的水下机器人遥操作系统,该系统采用远程仿真机器人的办法来弥补网络带宽对视频图像效果的影响,取得了比较满意的效果。     

基于MATLAB/Simulink机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究

介绍了一种在MATLAB/Simulink环境下进行机器人鲁棒自适应控制系统仿真的方法,利用Matlab软件强大的数值运算功能,将系统模型用Matlab语言编写成M-Function(或S-Function)文件,通过User-Defined-Function模块嵌入到Simulink仿真环境中,可以充分发挥Simulink模块实时的动态仿真功能,简化仿真模型的设计,修改和调整。基于M-Function建立机器人系统模型的方法可以推广到其他复杂控制系统的建模,SimMechanics在建立多自由度连杆机器人受控对象仿真模型时,简单可靠。     

柔性机械臂系统动力学建模的研究

有限差分法和有限元法不仅对于均匀梁的单连杆柔性机械臂系统的建模有效,而且较假设模态法等方法更适合于非均匀截面梁的柔性机械臂系统的建模。应用这两种方法建立单连杆柔性机械臂系统动力学模型,模型中包含了机械臂的形状参数以及驱动器的参数。为验证建模方法的有效性,进行了大量的数值仿真工作,仿真结果显示其有效性和可行性。     

基于免疫遗传算法的机械手避碰逆解

给出了核反应堆检修用冗余机械手的无碰撞运动学求解方法。提出了一种基于免疫遗传算法的逆解方法,在保证解的精确性的同时对解进行了合理优化,使得求解过程快速准确。同时在求解的过程中利用罚函数法,对逆解过程进行避碰优化,使得基于该逆解方法的机械手运动控制更具灵活性。针对具体问题,提出了一种免疫遗传算法,对算法的快速性作出了考虑,满足了求解的实时性要求。