共查询到18条相似文献,搜索用时 687 毫秒
1.
针对不确定性条件下机械臂的轨迹跟踪问题,提出一种基于区间二型模糊逼近扰动的超螺旋滑模控制方法.首先将机械臂的建模误差、摩擦项、外部扰动等均视为广义扰动,然后利用自适应区间二型模糊逼近广义扰动.接着通过一个嵌套自适应律来设计基于超螺旋算法的趋近律,进而提出超螺旋滑模控制器.通过Lyapunov稳定性理论验证了趋近律的稳定性,基于此证明了系统的稳定性,并导出了区间二型模糊自适应律.仿真实验表明,区间二型模糊具有更好的逼近效果,超螺旋滑模控制能够抑制系统的扰动,本文所提算法具有响应快速和鲁棒性强的优点. 相似文献
2.
基于神经网络的自由漂浮空间机械臂自适应鲁棒控制 《空间控制技术与应用》2017,43(2):7-12
针对自由漂浮空间机械臂动力学模型难以精确获得,且无法表达为关于未知参数的线性形式问题,提出基于自适应神经网络的鲁棒控制方法.对于不确定性空间机械臂系统模型中存在的未知不确定部分,利用神经网络的万能逼近特性,设计神经网络控制器来补偿未知模型,避免传统控制中的保守上界估计;采用泰勒线性化技术将神经网络隐含层中的高斯函数线性化,设计包括网络权值、高斯中心及宽度在内的网络全参数自适应学习律,实现在线实时调整,提高控制精度;设计鲁棒自适应控制器来抑制外界扰动,并补偿逼近误差,提高系统鲁棒性;基于Lyapunov理论证明闭环系统的一致最终有界(UUB).仿真试验表明所提控制方法能够获得较好控制效果,对空间机械臂控制具有一定工程应用价值. 相似文献
3.
针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性. 相似文献
4.
可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器(RLV),同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响,提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先,建立飞行器再入动态模型,并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次,将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次,采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项,并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外,引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性,且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后,利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令,且对外界干扰有较强的鲁棒性。 相似文献
5.
研究了参数不确定漂浮基柔性空间机械臂关节空间的轨迹跟踪及柔性振动主动控制问题.运用虚拟力概念,生成能同时反映柔性振动和刚性运动的虚拟期望轨迹,设计了一种自适应非奇异Terminal滑模控制器来跟踪该虚拟期望轨迹,以实现载体姿态及关节稳定跟踪运动轨迹并对所产生的柔性振动进行主动抑制的控制目标.所设计的控制器结合了Terminal滑模控制快速收敛性,模糊小波神经网络优良的函数逼近特性及鲁棒技术处理逼近误差的优势,利用自适应算法在线自适应调节模糊小波神经网络的所有网络权值和参数,使控制器具有很强的鲁棒性.仿真实验证明了所提控制方案的有效性. 相似文献
6.
讨论了本体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机械臂系统协调运动的动力学控制问题. 根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程, 建立漂浮基空间机械臂系统的动力学方程. 在此基础上, 针对系统参数未知的情况, 设计了一种采用小波基函数作为模糊隶属度函数的模糊神经网络控制器, 以控制空间机械臂的本体姿态和机械臂两关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动. 其特点是不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系, 甚至不需要知道系统参数;而且网络权值是采用反向传播算法根据误差进行在线学习, 使模糊神经网络获得更强的自学习和自适应能力, 同时也节省了离线学习的时间. 系统数值仿真的结果证实上述控制方案是行之有效的. 相似文献
7.
基于神经网络自适应稳定PID控制方法的研究 总被引:21,自引:0,他引:21
经典的基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象.神经网络控制算法的稳定性又受到迭代初值的影响,且算法复杂.为此提出了一种基于RBF神经网络的、结构简单的、稳定的PID直接自适应控制方法.讨论了控制器参数迭代初值选取的基本原则,并给出了在保证系统稳定性前提下参数的迭代算法.仿真研究结果表明,该方法的鲁棒性和跟踪性能均优于经典PID方法. 相似文献
8.
自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略.抓取翻滚目标要求自由漂浮机械臂具有很强的轨迹跟踪能力,但是自由漂浮机械臂本身以及目标所存在的运动学和动力学参数不确定性使基于模型的控制器性能急剧下降,甚至变得不稳定.通过对参数的自适应逐步改善基于模型的控制器的性能,并且提出了一种新的自由漂浮机械臂关节空间自适应控制器.最后通过数值仿真对所提出的自适应控制策略进行了验证. 相似文献
9.
针对柔性关节自由漂浮空间机械臂,在存在动力学参数不确定性的情况下,通过增加相对阻尼项,提出基于无源性的柔性关节自由漂浮空间机械臂的关节空间自适应控制器,然后得到其递推实现.递推自适应算法由两部分组成:一部分实现所需的机械臂控制力矩的递推,另一部分实现航天器参考速度和参考加速度的递推更新.针对六自由度柔性关节自由漂浮空间机械臂进行了仿真,验证了所设计的递推自适应控制算法的性能. 相似文献
针对一类具有不确定性的多输入多输出(MIMO)非线性系统控制问题,提出了基于模糊神经网络的自适应解耦控制方法.根据分散控制理论和反馈线性化方法设计了MIMO非线性系统的分通道解耦控制律,然后把通道耦合项和不确定性项归结为总的系统扰动项,利用模糊神经网络观测器得到其估计值,并作为补偿信号加入到解耦控制律中.证明了所设计的解耦控制律、模糊神经网络观测器以及模糊神经网络权值向量自适应律可以保证控制误差、扰动估计误差和权值向量误差一致最终收敛.仿真中将本文的方法与传统的输出反馈控制律进行了对比,结果表明加入的补偿控制信号消除了通道耦合和不确定性带来的不利影响,验证了该方法的有效性和稳定性. 相似文献
11.
Qijia Yao 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2021,67(6):1830-1843
Space manipulator is considered as one of the most promising technologies for future space activities owing to its important role in various on-orbit serving missions. In this paper, a novel adaptive fuzzy neural network (FNN) control scheme is proposed for the trajectory tracking control of an attitude-controlled free-flying space manipulator in the presence of output constraints and input nonlinearities. The parametric uncertainties and external disturbances are also taken into the consideration. First, a model-based controller is designed by using the barrier Lyapunov function (BLF) to prevent the position tracking errors from violating the predefined output constraints. Then, an adaptive FNN controller is designed by using two FNNs to compensate for the lumped uncertainties and input nonlinearities, respectively. Rigorous theoretical analysis for the semiglobal uniform ultimate boundedness of the whole closed-loop system is provided. The proposed adaptive FNN controller can guarantee the position and velocity tracking errors converge to the small neighborhoods about zero, while ensuring the position tracking errors within the output constraints even in the presence of input nonlinearities. To the best of the authors’ knowledge, there are relatively few existing controllers can achieve such excellent control performance in the same conditions. Numerical simulations illustrate the effectiveness and superiority of the proposed control scheme. 相似文献
12.
针对非线性动态系统特点,提出了一种基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型的动态回归模糊神经网络DRFNN(Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network),该模糊神经网络由静态网络和动态网络两部分组成,其中静态网络用来实现规则的条件部分和解模糊部分的计算,由FIR动态滤波器实现的内反馈回归网络用来实现规则的结论部分,为了加快网络收敛速度,给出了基于约束优化算法的网络参数迭代算法,把网络结构优化和参数学习作为一个约束优化问题来解决.应用于非线性系统的辨识和控制仿真试验说明了DRFNN网络及其算法对解决非线性系统问题的有效性. 相似文献
13.
针对双框架磁悬浮控制力矩陀螺(DGMSCMG)内、外框架伺服系统耦合力矩及传动机构的非线性传动特性影响框架角速率精度的问题,提出一种基于自适应反步的非线性鲁棒控制器的设计方法。首先分别就双框架伺服系统耦合力矩及框架传动机构的非线性传动特性对系统稳定性和角速率精度的影响进行分析;其次利用反步理论,通过构造适当的Lyapunov函数并逐级反推得到控制律,保证参数估值的收敛性和系统的全局稳定性;最后通过仿真分析并以小型DGMSCMG系统为对象进行实验,结果表明:与电流前馈控制比较,所提出的自适应反步控制方法,既增强双框架伺服系统的扰动抑制能力,又提高框架角速率精度。 相似文献
14.
Yueneng Yang Jie Wu Wei Zheng 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2013
This paper presents a novel approach for station-keeping control of a stratospheric airship platform in the presence of parametric uncertainty and external disturbance. First, conceptual design of the stratospheric airship platform is introduced, including the target mission, configuration, energy sources, propeller and payload. Second, the dynamics model of the airship platform is presented, and the mathematical model of its horizontal motion is derived. Third, a fuzzy adaptive backstepping control approach is proposed to develop the station-keeping control system for the simplified horizontal motion. The backstepping controller is designed assuming that the airship model is accurately known, and a fuzzy adaptive algorithm is used to approximate the uncertainty of the airship model. The stability of the closed-loop control system is proven via the Lyapunov theorem. Finally, simulation results illustrate the effectiveness and robustness of the proposed control approach. 相似文献