基于滑模控制的室内移动机器人路径跟踪

为解决室内环境下移动机器人的路径跟踪问题,建立了移动机器人的数学模型,并构造一种新型滑模控制趋近律。采用该趋近律设计滑模控制律,并利用李雅普诺夫定理证明了系统稳定性。采用所设计的滑模控制器对室内移动机器人进行路径跟踪实验,仿真结果验证了该方法的有效性。     

飞网抛射过程母卫星姿态干扰分析与姿态控制

空间飞网是一种新型的空间碎片或漂浮物回收装置. 飞网抛射过程会对母体卫星产生较大的干扰,影响卫星的姿态稳定,因此需要设计具有抗干扰能力的控制律来保证卫星姿态的稳定. 针对空间飞网直接抛射展开过程,分析了影响飞网抛射效果的主要因素,并建立了飞网发射所产生的干扰力矩模型. 针对卫星的控制要求,建立了卫星姿态控制系统的模型,设计了滑模变结构控制器,并给出数学推导过程. 最后,通过仿真对姿态干扰及控制器控制性能进行了分析研究,结果表明,设计的控制器能够保证卫星的稳定,满足设计指标要求.     

柔性空间机器人快速终端滑模容错抑振控制

针对基座与臂杆存在柔性且执行机构发生故障的自由漂浮空间机器人系统,设计了快速终端滑模容错抑振控制器。结合线性弹簧假设、欧拉-伯努利梁理论和假设模态法提取了系统的柔性特征,利用拉格朗日方程推导出柔性基、柔性臂空间机器人系统的动力学模型;基于双幂次非奇异快速终端滑模为系统设计了有限时间容错控制器,采用Lyapunov函数法证明了闭环系统的稳定性;在此基础上,引入混合轨迹对容错控制器进行修正,进而构造出基于虚拟控制力的有限时间容错抑振控制器,实现对空间机器人载体姿态与关节轨迹的快速跟踪控制及基座与臂杆柔性振动的有效抑制。仿真结果表明,相较于无容错机制的计算力矩抑振控制算法,所设计算法的轨迹跟踪误差收敛速度提升了68.75%,弹性基座的振幅减小了78%,限定在1.1×10^-4 m之内。     

基于浸入与不变原理的四旋翼姿态系统反步滑模控制

针对较大幅度外部不确定扰动下的四旋翼姿态稳定问题,设计了一种基于浸入与不变原理(ⅠⅠ)的自适应反步滑模控制器(ABSMC)。首先建立了未知大扰动下四旋翼姿态系统动力学模型,然后以横滚角子系统搭建为例,设计并应用了反步法和基于趋进率的滑模控制策略。在扰动估计误差流型设计中,融合了ⅠⅠ原理,即自适应率的选取实现了误差流型的不变和吸引,确保估计误差收敛到0。最后,对系统进行了稳定性分析和数字仿真。结果表明,在较大未知扰动情况下,融合ⅠⅠ原理方法后,经10 s所测跟踪误差平方的累加和仅为传统ABSMC方法的11.2%,控制精度大幅提高。     

鲁棒自适应仿生模糊滑模控制

针对一类非线性系统,将生物个体对外界环境的适应对策弓J入滑模控制中,在模糊滑模控制的基础上提出了仿生模糊滑模控制方法.该法利用生物随外界环境变化的主动适应性来设计控制器.在实际问题中往往出现建模误差、外界干扰等不确定因素,为了补偿模糊控制器与理想控制器的误差,增加了一个鲁棒控制器.这样使系统具有更强的鲁棒性和抗扰动性,有效避免抖振和消除误差,达到理想状态.同时,利用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统的全局稳定性.最后对线性系统和倒立摆系统进行了仿真,结果表明了方法的有效性和可行性.     

基于单向滑模的永磁同步电机摩擦自适应控制

针对摩擦条件下永磁同步电机伺服系统的高精度位置控制问题进行了研究。利用单向滑模控制算法和广义麦克斯威尔滑动(GMS)摩擦模型,设计了具备摩擦前馈补偿功能的力矩控制器,对GMS模型的参数进行了自适应调节以补偿摩擦力变化。通过设计适当的趋近率,使得该控制器在保证系统稳定的同时,产生连续的期望电流信号,消除了普通滑模带来的抖振问题,同时采用反步法反推控制电压获得了保证系统总体稳定的控制信号。最后的仿真实验结果表明,提出的方法有利于提高摩擦条件下永磁同步电机控制的控制精度。     

多指标约束的斜拉索滑模非脆弱减振控制

为了提高斜拉索-磁流变阻尼器减振控制系统的稳定性, 提出了一种多指标约束的滑模非脆弱减振控制算法. 基于线性矩阵不等式(LMI), 利用H∞性能指标和保性能指标分别用来抑制外界扰动, 保证系统渐近稳定且具有一定上界指标, 并以区域极点配置表征减振控制稳定性与快速性, 方差表征小振幅和振动速度. 将非脆弱状态反馈控制与滑模控制相结合, 得到了多指标约束的滑模非脆弱减振控制算法设计形式及方法. 在强度为0.1002高斯白噪声随机扰动下, 对某跨海大桥C18、C13号斜拉索进行算例仿真. 结果表明, 该算法不仅使减振控制系统具有较优的保性能上界指标和较小的抗扰性能指标, 同时使拉索振动状态幅值降低91.11%~92.50%, 收敛时间缩短76.67%~84.00%.     

弹性关节空间机械臂级联智能滑模控制

谐波减速器和力矩传感器等柔性元件因其独特性能而广泛应用在空间机器人关节系统中，以获取高减速比．但同时这些柔性元件的存在为空间机械臂系统引入了关节柔性，使得对其稳定控制变得更为复杂．基于此，文中讨论了基于自适应回归小波神经网络(Self-Recurrent Wavelet Neural Networks, SRWNN)的弹性关节空间机械臂系统动力学建模及级联智能滑模控制．首先，利用级联系统理论及第二类拉格朗日方法推导出了由外环刚性臂子系统和内环关节电机转子子系统组成的系统级联动力学模型；其次，为两个子系统分别设计了内、外环自适应滑模回归小波神经网络控制．外环控制算法以期望轨迹为控制量，而其控制信号作为抑制弹性关节振动的内环控制算法的控制量，整个控制系统由内、外环控制系统叠加而成；而后，基于Lyapunov稳定性理论证明了整个控制系统的稳定性并设计了自适应回归小波神经网络的各权值参数在线学习算法．所提的控制算法有效地消除了模型不确定的影响，避免了复杂的求导计算和角加速度可测的要求，同时，控制系统设计过程中未涉及惯常奇异摄动双时标分解操作，在理论上适合任意大小的关节柔性刚度．最后，系统对比仿真试验证明了所提的级联智能控制算法优于惯常基于奇异摄动法和基于柔性铰补偿奇异摄动法的控制方案．     

气体报警器检定用智能控制终端的设计与实现

介绍了一种用于有毒有害气体报警器计量检定用手持控制终端的设计。通过对手持终端的软件、电源系统、无线通信系统和主控系统的研发,实现了无线控制报警器检定的操作,并可在手持终端上显示报警器的相关参数以及检定结果等内容。该手持终端提高了检定效率,避免了有害气体对检定人员的侵袭。