具有控制力约束的全方向步行器可靠跟踪控制

全方向步行器在实际使用过程中某个执行电机不可避免地会发生失效,从而影响训练者的安全,针对这一问题,研究了全方向步行器的可靠跟踪控制.基于冗余自由度思想,采用分离故障执行器的方法,利用无故障执行器实现康复者的安全跟踪训练.通过构造Lyapunov函数,保证了跟踪误差系统在全局坐标系下的渐近稳定性,结合双曲正切函数得到控制力约束型可靠控制器的表达形式.仿真结果表明,当某个执行器发生故障时,所设计的控制器能实现步行器的稳定运行,保障了康复者的安全.     

全方向步行康复训练器的鲁棒容错跟踪控制

针对全方向步行康复训练器应用时元器件发生不可预见的失效情况,提出了非线性鲁棒容错控制器的设计方法,研究了全方向步行康复训练器的鲁棒容错跟踪控制问题.通过在控制器中增加补偿矩阵,无论执行电机是否发生故障,全方向步行康复训练器均能够跟踪理疗师制定的训练路线.构造了能量存储函数和适当的评价信号,基于γ耗散不等式推导得出了鲁棒控制器,使系统的跟踪误差在全局坐标系下达到渐近稳定,且满足非线性L2增益性能指标.仿真结果表明,新的设计方法具有一定的可行性和有效性.     

基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型

针对传统的通过操作示教盒移动六轴工业机器人到达指定位置效率低、过程复杂的问题,以Ethernet作为通信总线,将嵌入式系统引入六轴工业机器人的顺应性跟踪控制(零力跟踪)中,提出了一种基于刚度控制的六轴工业机器人零力跟踪模型.在该模型中,将六维力传感器上的力信号进行解耦与坐标变换,从而获得机器人末端的6个力的大小信息.通过刚度矩阵计算出输入位置控制器的偏移量,同时设计了一种轨迹预测算法来确定6个力的信息及下一个目标点的方向.最后,机器人根据运动学方程的逆解,调整相应的位姿.实验结果表明:该机器人末端分别在3个不同方向的牵引力的作用下,能平滑而快速地经过预定的轨迹,为直接示教系统中的顺应性跟踪控制提供了方法.     

基于阻抗模型的卧式康复机器人柔顺控制

为满足脑卒中患者早期卧床康复需求,结合临床康复手法与人机工程学,设计了一款卧式康复机器人。该卧式康复机器人可以提供单腿屈髋屈膝运动、卧式步态运动、桥式运动等多种有效的康复动作。为确保训练的安全性以及改善在训练过程中由人机交互作用带来的舒适度和柔顺性差等问题,采用一种基于阻抗模型的柔顺控制方法。将人与机器人之间的交互视为一种虚拟的阻抗模型,即二阶质量-弹簧-阻尼模型,并基于该阻抗模型进行康复机器人的柔顺控制研究。该柔顺控制策略由外环阻抗控制器和内环PID控制器组成,外环的阻抗控制器通过将人机交互力作用在阻抗模型上,实现根据人体意图对运动轨迹进行改变,而内环的PID控制器主要实现对生成的期望轨迹进行稳定跟踪。通过实验证明了基于阻抗模型的卧式康复机器人柔顺控制的有效性。     

一种无模型的机器人非线性输出反馈控制

针对非线性不确定机器人系统的轨迹跟踪控制问题,在传统PID控制器的基础上,设计带观测器的无模型连续控制器.控制器由PD控制部分和非线性积分部分组成,其中PD控制部分用于镇定系统,非线性积分部分用于提高算法的收敛速度,同时考虑到速度信号不易获取,引入线性观测器估计机器人关节的速度,并在理论上证明了观测误差和跟踪误差最终趋向于零.在SCARA机器人的两个旋转关节上进行轨迹跟踪试验,结果表明,采用该控制算法得到了理想的控制性能,在同样的反馈增益下,采用观测器后的平均跟踪误差和最大跟踪误差降低了30%以上,而控制输出的震荡程度只有无观测器时的60%.     

智能车辆路径跟踪横纵向耦合实时预测控制器

为解决高速工况下低附着系数路面上智能车辆路径稳定跟踪控制问题,提出了基于非线性模型预测控制的车辆路径跟踪横纵向耦合集成控制器,并实现了实时控制.首先,根据期望的路径信息计算出期望的车辆横向速度.然后,将实际横、纵向车辆速度与期望速度的误差设为目标函数,同时考虑执行机构约束,设计了非线性模型预测控制器,优化求解出前轮转角和前、后轮驱动力,实现了车辆路径稳定跟踪控制.为了提高控制器的实时性,将非线性规划问题转换成代数方程组求解,采用并行牛顿方法进行方程组求解,通过解耦预测时域间方程组的耦合关系,降低优化问题的计算复杂度.最后,在双移线工况下进行控制器的仿真实验和硬件在环实验,实验结果验证了本文所设计控制器的有效性,可实现车辆路径跟踪的实时控制.     

基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制

针对柔性关节机器人中存在的非线性摩擦问题,提出一种基于摩擦补偿的柔性关节机器人分级滑模控制方法。首先,通过线性化参数的方法对柔性关节机器人受到的摩擦进行建模,并对模型中未知参数设计自适应律以实现摩擦的估计;然后,针对摩擦模型的误差,进一步设计观测器进行估计,结合摩擦的自适应和模型误差估计实现对摩擦的补偿;最后,利用电机侧和关节侧的位置误差和速度误差设计一级滑模面,再根据一级滑模面设计二级滑模面,从而得到分级滑模控制器,进一步实现柔性关节机器人的位置轨迹跟踪控制。通过Lyapunov函数证明了机器人关节轨迹跟踪误差的收敛性。仿真结果表明：该控制方法结合参数自适应和模型误差观测器可以有效地对摩擦进行补偿,在有限时间内实现柔性关节机器人的位置轨迹对期望位置轨迹的跟踪。     

多UUV沿多条给定路径运动的协调编队控制

研究了在三维空间中多UUV的协调路径跟踪控制问题.应用分散控制策略将路径跟踪问题和个体间的速度协调编队解耦.在单个UUV的路径跟踪控制中引入视距导航(line of sight guidance)算法设计路径跟踪控制器,使得跟踪误差渐近收敛到零;引用图论知识设计协调控制器,使得多UUV沿期望路径的位置和速度在规定队形下达到一致,实现多UUV间的协调,而不影响空间域上的路径跟踪性能.     

直线电机悬浮平台的L2鲁棒控制

永磁直线同步电机（PMLSM）悬浮平台系统的水平推力和法向力之间存在非线性耦合,且易受负载扰动和参数变化等不确定性因素的影响.为了解决上述问题并实现准确定位,在系统非线性数学模型的基础上,对水平轴和竖直轴均设计了PD位置控制器与L₂速度控制器,将解耦与扰动抑制转化为L₂速度控制器的设计问题.仿真结果表明,该方法设计的系统实现了水平方向和竖直方向的直接动态解耦,并且对负载扰动和参数变化具有很好的鲁棒性.     

履带机器人的模糊PID的轨迹跟踪控制研究

履带机器人运行环境复杂,运动轨迹具有多变量、非线性等特点,难以建立精确模型。基于履带机器人的运动学模型,设计了履带机器人行驶过程中的位姿误差控制器,将实时角速度与期望角速度差值及差值变化率作为系统输入,由模糊PID控制器实时输出信号,控制履带机器人的驱动电机角速度。仿真结果表明,在低速环境下,该控制器对于履带机器人轨迹跟踪的响应速度快,稳定性较好。     

基于线性矩阵不等式的智能车轨迹跟踪控制

针对传统的基于精确数学模型的智能车轨迹跟踪控制器跟踪精度低,鲁棒性弱,很难适应复杂多变的驾驶环境等问题,结合线性矩阵不等式(LMI)鲁棒控制具有易于求解、抗干扰能力强等优点,提出基于LMI的智能车轨迹跟踪控制方法. 将车辆侧向动力学状态空间模型进行坐标变换,得到基于跟踪误差的车辆侧向动力学状态空间模型,采用饱和线性轮胎得到车辆侧向动力学多胞型模型;设计LMI反馈控制器,在控制器中引入前馈控制量,以消除侧向位置稳态误差. Carsim和Matlab/Simulink的联合仿真表明,该控制器在保证车辆稳定性的基础上具有较高的跟踪精度,对车速和路面附着系数具有较强的鲁棒性. 与模型预测控制器(MPC)和预瞄驾驶员模型(PDM)控制器进行对比,结果表明,设计的该控制器轨迹跟踪精度更优.     

Multi-constrained model predictive control for autonomous ground vehicle trajectory tracking

A multi-constrained model predictive control (MPC) algorithm for trajectory tracking of an autonomous ground vehicle is proposed and tested in this paper. First, to simplify the computation, an active steering linear error model is applied in the MPC controller. Then, a control increment constraint and a relaxing factor are taken into account in the objective function to ensure the smoothness of the trajectory, using a softening constraints technique. In addition, the controller can obtain optimal control sequences which satisfy both the actual kinematic constraints and the actuator constraints. The circular trajectory tracking performance of the proposed method is compared with that of another MPC controller. To verify the trajectory tracking capabilities of the designed controller at different desired speed, the simulation experiments are carried out at the speed of 3m/s, 5m/s and 10m/s. The results demonstrate the MPC controller has a good speed adaptability.     

基于模糊CMAC神经网络的XY平台交叉耦合控制

针对永磁直线同步电机(PMLSM)驱动的XY平台系统的负载扰动、任意加工曲线轮廓误差模型复杂及双轴参数不匹配等会影响加工精度的问题,XY平台单轴采用了能反映人脑认知模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC)设计速度控制器,在两轴之间采用实时轮廓误差估计模型和交叉耦合控制(CCC)进行轮廓控制器的设计,可同时减小跟踪误差和轮廓误差.FCMAC可准确及时地抑制负载扰动,交叉耦合控制削弱了双轴参数不匹配的影响.仿真结果表明,所设计的XY平台控制系统具有较高的轮廓精度和较强的鲁棒性.     

模型车智能轨迹跟踪控制系统设计

模型车轨迹跟踪控制系统是以Freescale公司的HCS12系列单片机MC9S12DG128B作为主控制芯片,采用红外光电传感器来检测白色跑道上的黑色导引线,通过控制舵机的转角来操纵小车前进的方向的智能控制系统。它通过PID算法对模型车的转向和速度进行闭环控制,从而实现了优秀的路径搜索和良好的轨迹跟踪。实践表明,该系统运行稳定可靠。     

轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法

在轮式移动机器人控制系统状态空间模型的基础上,通过分析两轮独立驱动的移动机器人的动力学方程,给出轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题的数学描述;基于线性系统的特征结构配置和模型参考理论提出一种轮式移动机器人轨迹跟踪控制的参数化方法,设计系统的反馈镇定控制器和前馈跟踪控制器.仿真结果表明,提出的控制方案是行之有效的.     

基于RBF神经滑模的XY平台迭代交叉耦合控制

永磁同步直线电机(PMLSM)直接驱动XY平台的轮廓加工精度会受负载扰动、双轴参数不匹配以及周期性轮廓误差的影响.针对这一问题,采用RBF神经滑模与迭代交叉耦合控制相结合的方式对两轴运动进行协调控制.设计RBF神经滑模控制器用以削弱负载扰动对加工系统的影响.采用实时轮廓误差法估算出轮廓误差模型,并且将轮廓误差作为控制器的输入,设计迭代交叉耦合控制器用以削弱双轴参数不匹配和周期性轮廓误差对加工性能的影响,实现跟踪误差与轮廓误差的同时减小.仿真结果表明,所设计控制系统具有较强的鲁棒性和较高的轮廓精度.     

一种柔性机械臂末端轨迹跟踪的预测控制算法

针对柔性机械臂末端轨迹跟踪的内动态不稳定和模型不精确问题,提出一种用于柔性臂末端轨迹跟踪的预测控制算法.利用输入-输出线性化的方法使得柔性臂末端变量和弹性变量解耦,并根据状态反馈设计出一个非线性预测控制系统,将轨迹跟踪问题转换为状态跟踪问题.该控制系统通过平衡末端跟踪误差、弹性变量和控制力矩3个最优指标来克服内动态不稳定性,并采用最优控制律求解和力矩求解相分离的策略来提高运算速度,同时引入了实际输出数据进行误差补偿以减少模型误差对末端轨迹跟踪精度的影响.仿真结果表明,所提出的预测控制算法在保证柔性臂内动态稳定的同时,能有效解决模型失配引起的控制精度下降问题,并具有较快的运算速度.