两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识自适应控制

针对平面两自由度五杆并联机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应PID控制方法.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习辨识并联机器人系统的未知非线性动态,可以在线调整PID控制参数以实现高精度控制.仿真结果显示该控制策略可以精确实现对于并联五杆机器人的轨迹跟踪控制,该方法的自适应性和跟踪性能均优于传统的PID控制.     

抛物线过渡的并联机器人线性轨迹规划

针对并联机器人工作空间较小,轨迹规划时易于越出工作空间范围这一不足,提出了应用直线两端加抛物线过渡实现位置和速度连续的轨迹规划方法．并通过实例和图线比较得出该方法更适合于并联机器人这类小工作空间运动规划的结论．最后说明了该方法的可靠性．     

基于负载转矩补偿的永磁同步电机滑模控制

针对永磁同步电机速度控制中出现抗扰动和超调问题,采用滑模变结构和负载转矩补偿相结合的控制方案,提出一种改进的滑模变结构转矩补偿前馈控制方法,对系统的建模过程进行了详细介绍并进行了仿真验证,通过与传统的PI控制器、传统SMC控制器的比较可知,改进的滑模变结构前馈补偿控制方法具有响应速度快、超调小,并且使滑模控制器的固有抖振得到有效抑制.     

基于PMAC的目标模拟运动支架运动轨迹误差分析和计算

在运动轨迹模拟控制系统中,坐标轴控制是系统中要求最高的位置控制.对确定轨迹中的直线轨迹的位置误差进行分析和计算,并和实际采集到的误差分布曲线图进行了比较,结果表明理论分析和实际结果是一致的,为以后探讨研究误差补偿的方法打下了一定的基础.     

基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制

为实现实际动态交通环境下智能汽车的变道控制, 提出了基于轨迹预瞄的智能汽车变道动态轨迹规划与跟踪控制策略; 针对实际交通环境下目标车道车速和加速度的动态变化, 提出了智能汽车变道动态轨迹规划算法, 获得了能够避免智能汽车发生碰撞的变道轨迹的动态最大纵向长度; 设计了兼顾变道效率和乘员舒适性的优化目标函数, 优化获得了在变道轨迹最大纵向长度范围内的实时动态最优变道轨迹; 利用轨迹预瞄前馈和状态反馈相结合的类人转向控制方式, 实现了智能汽车变道动态轨迹跟踪和乘员舒适性的最优控制, 并利用硬件在环试验台验证了所提控制策略的正确性。研究结果表明: 定速工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.4%、4.8%和0.59 m·s-2; 定加速度工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差、航向角误差和最大侧向加速度分别为1.1%、4.6%和0.48 m·s-2; 变加速度激烈工况下实际与参考轨迹的侧向位移误差和最大侧向加速度分别为1.7%和0.80 m·s-2, 航向角超调后能迅速重新跟踪动态轨迹航向角; 所提控制策略可以很好地跟踪控制实际交通环境下目标车道汽车在定车速、定加速度和变加速度工况下的智能汽车动态变道轨迹, 从而能实现智能汽车最优变道, 可确保变道过程中不与目标车道汽车发生碰撞, 并兼顾变道效率和乘员舒适性。      

基于模型预测控制的智能车横纵向控制器设计

针对智能车横纵向控制中路径跟踪精度、行驶稳定性以及乘坐舒适性等问题,提出了基于模型预测控制(MPC)的横纵向综合控制方法。速度规则系统根据参考路径曲率与车辆跟踪位移误差计算出期望速度曲线,速度跟踪控制采用分层式控制器,上层控制器利用MPC算法计算期望加速度,下层控制器利用车辆逆纵向动力学模型对车辆的驱动和制动进行协调控制。横向控制器根据参考路径、车辆反馈状态以及纵向上层控制器的期望速度计算车辆前轮转角。最后通过实验对比本算法与恒速MPC横向控制算法的轨迹误差,结果表明:本算法控制的车辆横向位移均方根误差减小了0.051 m,有效提高了车辆轨迹跟踪的控制精度。     

自由飞行空间机器人的动力学控制及其仿真

基于动量守恒定律和拉格朗日方程,建立了卫星姿态不受控时自由飞行空间机器人（ＦＦＳＲ）的动力学模型,提出了位置调节与轨迹跟踪的动力学控制方法并用计算机仿真验证了所提出的控制方法的有效性。     

一种基于前馈一反馈补偿控制的车辆稳定性控制系统仿真

基于直接横摆力矩控制方法,设计了一种前馈一反馈补偿控制的车辆稳定性控制器.其中控制器以4WS为期望的车辆模型,通过前馈补偿控制可使车辆的质心侧偏角趋于理想值,而反馈补偿控制可使车辆模型在较好地跟踪理想模型的基础上,有效抵抗外界干扰.通过前轮角阶跃输入与正弦输入仿真,就控制效果的稳定性与对前轮转角的跟随特性两方面而言,所设计的控制系统能较好地控制车辆的操纵稳定性.     

基于PMAC的目标模拟运动支架运动轨迹误差分析和计算

在运动轨迹模拟控制系统中,坐标轴控制是系统中要求最高的位置控制．对确定轨迹中的直线轨迹的位置误差进行分析和计算,并和实际采集到的误差分布曲线图进行了比较,结果表明理论分析和实际结果是一致的,为以后探讨研究误差补偿的方法打下了一定的基础．     

基于FNN的船舶电站柴油机转速前馈补偿控制研究

为了提高船舶电站柴油机动态和稳态性能,分析了电站柴油机控制方法的特点,采用了模糊神经网络(FNN)来实现负载扰动前馈补偿,建立了基于FNN的前馈补偿控制方法.在MATLAB7.0及Simulink4.1环境下,对电站柴油机的转速控制进行了仿真研究.结果表明,该方法提高了电站柴油机的动态和稳态性能.     

Composite Feedforward Compensation for Force Ripple in Permanent Magnet Linear Synchronous Motors

This paper presents a method for compensating the force ripple in permanent magnet linear synchronous motors(PMLSMs) by adopting a composite feedforward compensation scheme. Firstly, the vector control system of PMLSMs is described, and various force disturbances influencing the electromagnetic thrust are analyzed. As a result, the mathematical model of the whole system considering the force ripple is established.Then, a novel composite feedforward compensation scheme is proposed, which consists of a recursive least squares(RLS) parameter identification component and two feedforward compensation loops corresponding to the reference position trajectory and the force ripple, respectively. Finally, the effectiveness and advantages of the proposed composite feedforward compensation are demonstrated by simulation. The main incentive of this paper is the combination with the composite feedforward compensation loop corresponding to the reference position trajectory to improve the compensation effect of force ripple in PMLSMs.     

基于模糊补偿的RBF神经网络机械手控制

针对机械手系统的高精度轨迹跟踪控制,提出了一种基于模糊补偿的RBF（radial basis function）神经网络机械手控制方法.该方法首先利用PD（proportional-integral）控制器获得机械手的控制策略,将其输出作为RBF神经网络的输入,并学习得到系统模型;然后运用模糊逻辑补偿器对系统扰动和建模误差进行补偿;最后,在MATLAB/Simulink平台上针对两关节机械臂,进行了有模糊补偿和无模糊补偿系统跟踪的均方根误差测量仿真实验.研究结果表明,两关节机械臂的控制精度分别提高了60.8%和71.4%,本文提出的方法能够解决机械手实际模型很难精确建立的问题,并能对系统未建模部分和扰动部分进行自适应补偿.      

船用锅炉监控系统的模块化设计

着重对该系统的燃烧控制单元进行了模块化分析，特别为改善燃烧的动态特性，采用了独特的前馈反馈控制方式。所开发的监控界面，数据可实时采集、显示，经后续扩充亦可实现锅炉的仿真运行。     

Hierarchy-Based Adaptive Generalized Predictive Control for Aerial Grasping of a Quadrotor Manipulator

In this paper, an adaptive generalized predictive control(GPC) based on hierarchical control strategy is designed for a quadrotor with a robotic arm. For this nonlinear and coupled system, a two-layer control structure is adopted to achieve more precise trajectory tracking and keep the tracking performance after aerial grasping.The inner-layer controller is a proportional-derivative(PD) controller. The outer-layer subsystem is linearized by input-output linearization first and an adaptive generalized predictive controller is applied. The effectiveness of this approach is verified through the simulation using MATLAB/Simulink. A PD controller with feedforward control input is applied on such a system for a comparative study. Simulation results show that a better tracking performance can be achieved by the proposed strategy.     

Composite Control of Precalciner Exit Temperature in Cement Rotary Kiln

Introduction　　Thecementkilnisalarge scaledcomplexsystem ,inwhichtheinvolvedcontrolobjectsincluderawmealflow ,exittemperatureofwettower ,negativepressureofkilnheadcover ,spoutwaterofkilnhead ,temperatureinprecalciner ,rotatingspeedofkiln ,strokeofcooling…     

Singular perturbation composite control of a free-floating flexible dual-arm space robot

The Free-floating Flexible Dual-arm Space Robot is a highly nonlinear and coupled dynamics system. In this paper, the dynamic model is derived of a Free-floating Flexible Dual-arm Space Robot holding a rigid payload. Furthermore, according to the singular perturbation method, the system is separated into a slow subsystem representing rigid body motion of the robot and a fast subsystem representing the flexible link dynamics. For the slow subsystem, based on the second method of Lyapunov, using simple quantitative bounds on the model uncertainties, a robust tracking controller design is used during the trajectory tracking phase. The optimal control method is designed in the fast subsystem to guarantee the exponential stability. With the combination of the two above, the system can track the expected trajectory accurately, even though with uncertainty in model parameters, and its flexible vibration gets suppressed, too. Finally, some simulation tests have been conducted to verify the effectiveness of the proposed methods.     

基于模型预测控制无人驾驶车辆避障轨迹跟踪器设计

针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪和避障问题,基于模型预测控制算法设计了避障轨迹跟踪控制器,实现避障和轨迹跟踪功能。在不同车速下采用Matlab和CarSim进行联合仿真试验,结果表明:设计的控制器控制性能和稳定性良好,能满足无人驾驶车辆的避障和轨迹跟踪需求。