检索结果-内蒙古大学图书馆

延边大学学报(自然科学版) 2025年第1期51卷 77-82页

作者：李晓梅郭晓君陈学军新能源装备检测福建省高校重点实验室(莆田学院) 福建莆田351100

为提高具有位姿(位置和姿态角)输出约束的非完整轮式移动机器人(WMR)的跟踪性能,提出了一种基于积分障碍李雅普诺夫函数的轨迹跟踪控制器.首先,为了使移动机器人的位姿输出能够保持在预定的约束条件下,构造了积分障碍李雅普诺夫函数;然... 详细信息

为提高具有位姿(位置和姿态角)输出约束的非完整轮式移动机器人(WMR)的跟踪性能,提出了一种基于积分障碍李雅普诺夫函数的轨迹跟踪控制器.首先,为了使移动机器人的位姿输出能够保持在预定的约束条件下,构造了积分障碍李雅普诺夫函数;然后,基于李雅普诺夫稳定性原理设计了轨迹跟踪器,以此实现位姿能够快速地跟踪期望值;最后,利用仿真实验验证了所设计控制器不仅能够保证WMR的输出满足约束条件,而且在约束下WMR能够更快速、稳定地自主跟踪目标。

关键词：轮式移动机器人输出约束跟踪控制积分障碍李雅普诺夫函数

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基于时变输出约束的机器人遥操作有限时间控制方法

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机器人 2022年第1期44卷 19-34,44页

作者：李陇南黄攀峰马志强西北工业大学航天飞行动力学技术重点实验室陕西西安710072 西北工业大学智能机器人研究中心陕西西安710072

受操作时间窗口和工作空间的限制,空间遥操作任务需要在有限时间内完成,同时确保末端执行器满足物理约束。此外,时延和外部扰动使不确定遥操作系统的稳定性和控制性能受到严重影响。为此,本文提出了一种基于时变输出约束的机器人遥操作... 详细信息

受操作时间窗口和工作空间的限制,空间遥操作任务需要在有限时间内完成,同时确保末端执行器满足物理约束。此外,时延和外部扰动使不确定遥操作系统的稳定性和控制性能受到严重影响。为此,本文提出了一种基于时变输出约束的机器人遥操作有限时间控制方法。首先,利用积分障碍李雅普诺夫函数处理操作空间的时变约束问题,实用有限时间李雅普诺夫稳定定理保证了系统的快速稳定性。然后,利用神经网络估计环境力以及消解模型不确定性带来的影响,利用鲁棒项补偿神经网络的估计偏差和消解未知外部扰动的影响。最后,在Matlab/Simulink环境下同其他算法进行仿真对比,并在地面实验平台上验证了该算法,理论仿真和实验结果表明该方法进一步提高了误差收敛速率和收敛精度,且系统的输出不会超出预先设定的时变边界。

关键词：空间遥操作积分障碍李雅普诺夫函数有限时间时变输出约束神经网络

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具有状态受限的机器人自适应模糊预设时间控制

引用

组合机床与自动化加工技术 2024年

作者：张洁孟祥祥蒋婉玥青岛大学自动化学院青岛大学未来研究院

考虑实际控制应用中需要机器人在极短时间内实现预设控制精度,以及机器人系统中存在的全状态约束和未知动力学问题,提出了基于积分障碍李雅普诺夫函数的自适应模糊预设时间跟踪控制策略。首先,构造一种新的时变约束函数修正原有的跟踪误... 详细信息

考虑实际控制应用中需要机器人在极短时间内实现预设控制精度,以及机器人系统中存在的全状态约束和未知动力学问题,提出了基于积分障碍李雅普诺夫函数的自适应模糊预设时间跟踪控制策略。首先,构造一种新的时变约束函数修正原有的跟踪误差,放宽系统初始值的限制;其次,构造积分障碍李雅普诺夫函数直接对系统状态约束,避免了约束补偿条件的保守性,确保系统的所有状态不违反约束。此外,采用自适应模糊控制方法处理机器人系统中的未知动力学问题。通过仿真实验对比表明了所提控制策略的优越性。

关键词：全状态约束积分障碍李雅普诺夫函数预设时间控制自适应模糊控制未知动力学

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面向多关节机器人系统的神经自适应输出反馈控制

面向多关节机器人系统的神经自适应输出反馈控制

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作者：蒋奇奇重庆大学

学位级别：硕士

多关节机器人系统涉及到各关节驱动器之间的协调控制,具有耦合性、时变性和非线性等动力学特征,所以对多关节机器人进行控制是难以处理的。此外,若考虑未建模动态误差、驱动器故障、机器人关节之间的摩擦、外部扰动、未知时延和非光滑... 详细信息

多关节机器人系统涉及到各关节驱动器之间的协调控制,具有耦合性、时变性和非线性等动力学特征,所以对多关节机器人进行控制是难以处理的。此外,若考虑未建模动态误差、驱动器故障、机器人关节之间的摩擦、外部扰动、未知时延和非光滑死区特性以及信号的测量误差等不确定因素,那么多关节机器人系统的动力学模型将变得更加复杂。而在实际工程环境中这些因素是一直存在、不可避免的。同时,系统中存在不可测量的状态也会对系统稳定性产生严重的影响,对控制器的设计带来一定的困难。本文主要研究存在外部扰动、关节之间摩擦等不确定因素的多关节机器人协同系统在输出反馈控制器作用下的跟踪控制问题。首先,针对存在关节摩擦和外部扰动等不确定因素的多关节机器人系统,采用拉格朗日法建立较为精确的数学模型,以此为基础对多个机械臂协同抓取有效载荷进行模型分析并建立动力学模型。其次,针对具有外部扰动和关节之间摩擦且部分状态不可测量多关节机器人协同系统,在全状态约束条件下,设计神经自适应输出反馈控制器。利用RBF神经网络函数的逼近性能处理多关节机器人系统中的外部扰动和关节摩擦等不确定因素;设计线性状态观测器估计不可测量的状态变量,并采用辅助系统消除输入饱和带来的影响;在此基础上采用积分障碍李雅普诺夫函数(iBLFs)和Backstepping设计方法相结合推导,设计自适应率和控制器,推导结果表明所设计的控制策略能够保证系统的状态满足约束条件,确保了闭环系统稳定和所有信号一致最终有界。通过Matlab软件仿真进一步验证了所提出控制器的有效性。最后,针对具有外部扰动和关节之间摩擦且部分状态不可测量多关节机器人协同系统,在未知期望轨迹条件下,设计神经自适应输出反馈控制器。利用RBF神经网络函数的逼近性能处理多关节机器人系统中的外部扰动和关节摩擦等不确定因素;采用具有时变权值的神经网络函数来重建未知期望轨迹;运用高增益K滤波观测器来估计系统不可测量的状态变量;通过构造合理的李雅普诺夫函数,并结合Backstepping迭代设计系统控制器,推导结果表明所设计的控制策略能够保证系统能够跟踪未知期望轨迹,确保了闭环系统信号的一致最终有界性。通过数值仿真进一步论证所设计控制器的可行性。

关键词：多关节机器人系统输出反馈积分障碍李雅普诺夫函数神经网络 Backstepping方法

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具有时滞和约束的非线性系统自适应量化控制研究

具有时滞和约束的非线性系统自适应量化控制研究

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作者：康冠朋扬州大学

学位级别：硕士

近年来,时滞和量化系统在控制领域得到了极大的关注,不确定非线性系统的自适应控制也取得了很多好的结果。但是当非线性时滞系统带有未知控制增益且增益符号未知时,以及当对时滞系统提出状态和输出约束限制或诸如量化控制和事件触发控... 详细信息

近年来,时滞和量化系统在控制领域得到了极大的关注,不确定非线性系统的自适应控制也取得了很多好的结果。但是当非线性时滞系统带有未知控制增益且增益符号未知时,以及当对时滞系统提出状态和输出约束限制或诸如量化控制和事件触发控制等非连续控制要求时,仍有许多问题有待解决。因此本文综合考虑含有约束条件及量化控制、事件触发控制要求的时滞系统,将自适应控制、后推设计、动态面控制、量化控制、事件触发控制以及处理系统约束条件的方法有机结合,通过引入合适的Lyapunov-Krasovskii泛函和输入信号积分变换等方法,研究了几类含有未建模动态及约束条件的时滞非线性系统的自适应控制问题,并进一步提出当量化输入、事件触发信号带有时滞特性时的解决方案。本论文的主要工作如下:第一,针对一类具有未知符号的输入时滞的输出反馈系统,在输出约束条件下,提出了一种自适应神经网络控制方法。结合包含输入积分项的坐标变换和Nussbaum函数,解决了输入同时具有时滞和未知控制增益的问题。利用动态信号和神经网络逼近系统的不确定性,设计调节函数并利用单一的自适应律处理多参数的自适应调整。基于障碍Lyapunov函数(BLF)以及Lyapunov稳定性,提出一种自适应跟踪控制方案,以保证不违反输出约束,且所有信号都是半全局一致终结有界(SGUUB)的。第二,针对一类具有时变时滞、状态约束和输入未建模动态的非线性系统,提出了一种自适应量化控制策略。设计难点集中在输入量化执行器既具有未知的控制增益,又具有非线性的输入未建模动态特性,并且所有的状态都要求满足状态约束。为了克服这些设计困难,将积分障碍李雅普诺夫函数(iBLF)与Nussbaum函数相结合来处理未知的控制增益和状态约束,设计了与正则化信号相结合的量化控制器来处理量化的输入和输入未建模动态。为了避免抖动,以及能在更大的作用范围内减小控制信号的量化误差,设计了一种新的对数均匀滞回量化器。该量化器既具有现有均匀量化器的优点,又具有滞回量化器的优点。通过两个实际控制系统的实例,验证了该方案的有效性。第三,研究具有未知控制增益及时变输入时滞的严格反馈形式非线性系统控制设计。系统地分析了未知输入时滞和不连续输入给控制器设计带来的困难。设计了一种新的滤波误差信号,该信号在最大时延区间内对过去的输入信号进行积分以处理未知的输入时滞。利用设计良好的Lyapunov-Krasovskii泛函,完成了输入时滞有限增长条件下的稳定性分析。采用动态面控制(DSC)方法,有效地简化了控制器的设计。通过构造辅助跟踪误差和辅助系统,进一步解决了输入时滞量化和事件触发控制问题。通过分析,所有信号都是SGUUB的。三种情况下的数值仿真结果表明了该方法的有效性。

关键词：自适应控制动态面控制输入时滞未建模动态神经网络积分障碍李雅普诺夫函数输入量化事件触发

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具有输出约束的多机械臂系统模糊控制器设计

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西安邮电大学学报 2023年第4期28卷 83-95页

作者：范永青张占磊西安邮电大学自动化学院陕西西安710121

针对多机械臂协作搬运同一个物体时的期望轨迹跟踪问题,设计一种带有非零时变参数的模糊自适应控制器。通过一个具有非零参数的模糊逻辑系统(Fuzzy Logic System,FLS)万能逼近原理补偿多机械臂在协调操作中的不确定性,为了提高逼近精度... 详细信息

针对多机械臂协作搬运同一个物体时的期望轨迹跟踪问题,设计一种带有非零时变参数的模糊自适应控制器。通过一个具有非零参数的模糊逻辑系统(Fuzzy Logic System,FLS)万能逼近原理补偿多机械臂在协调操作中的不确定性,为了提高逼近精度,利用积分障碍李雅普诺夫函数(Integral Barrier Lyapunov Function,IBLF)的稳定性条件,设计可自动更新的逼近误差。当系统状态超出FLS的逼近域时,通过滑模面建立的自适应律使系统状态重新进入FLS定义域内。仿真结果表明,在有限空间中多个机械臂协作将一个物体沿预期轨迹完成控制任务时,既可以避免违反输出限制,又可以使闭环系统全局稳定。

关键词：多机械臂输出约束自适应控制算法模糊逻辑系统积分障碍李雅普诺夫函数

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