基于无源性的不确定机器人的力控制

根据无源性理论,从一个较新的角度对机器人系统的力控制问题进行了研究.一个严格无源的动态系统一般具有良好的动态特性和较强的鲁棒性.因此在力控制中采用无源化方法对力控制器进行设计.对于机器人建模的不准确性及环境的影响,本文采用在力控制回路中加入一个补偿项来补偿模型的不确定性.仿真结果表明这种控制方案使系统获得了较好的动态性能和较强的鲁棒性.     

Collision avoidance for a mobile robot based on radial basis function hybrid force control technique

Collision avoidance is always difficult in the planning path for a mobile robot. In this paper, the virtual force field between a mobile robot and an obstacle is formed and regulated to maintain a desired distance by hybrid force control algorithm. Since uncertainties from robot dynamics and obstacle degrade the performance of a collision avoidance task, intelligent control is used to compensate for the uncertainties. A radial basis function (RBF) neural network is used to regulate the force field of an accurate distance between a robot and an obstacle in this paper and then simulation studies are conducted to confirm that the proposed algorithm is effective.     

Hénon混沌系统的自适应广义预测控制快速算法

提出了一种带有约束矩阵的Hénon 混沌系统的广义预测控制快速算法,首先用带有遗忘因子的递推最小二乘参数辨识法来逼近混沌系统,然后该算法引入了一种约束矩阵,约束矩阵的引入避免了矩阵求逆的计算,占用内存小,计算速度快,并且具有较强的跟踪给定信号和抑制系统参数摄动和随机噪声的能力.仿真结果验证了该方法的有效性. 关键词： 广义预测控制 约束矩阵 Hénon混沌系统 参数辨识     

Hénon混沌系统的自适应预测函数控制快速算法

提出了一种带有预测函数的Hénon 混沌系统的广义预测控制快速算法.首先用时变遗忘因子的递推最小二乘方法辨识混沌系统,然后在广义预测控制的基础上引入了预测函数控制方法,并充分利用了预测信息的补偿作用.这种算法克服了广义预测控制中求解逆矩阵的缺点,提高了系统响应的速度,并且具有较强的跟踪给定信号、抑制系统参数摄动和随机噪声的能力.仿真结果验证了该方法的有效性. 关键词： 广义预测控制 预测函数 Hénon 混沌系统 参数辨识