船舶参数横摇鳍桨联合神经网络逆控制
这是一篇关于参数横摇,鳍桨联合,神经网络逆控制,内模控制,干扰观测器的论文, 主要内容为参数横摇是船舶纵浪或接近纵浪航行时,遭受到海浪等外部激励作用而引发的横摇运动共振现象,且横摇角的幅值增加很迅速,严重时会导致船舶倾覆。参数横摇抑制方法主要分为两种:一是改变航向或航速,规避参数横摇的发生,二是利用传统减摇装置减摇。本文研究的重点为构建参数横摇鳍桨联合非线性模型,以及鳍桨联合神经网络逆控制系统的设计,主要研究内容如下:首先分析了船舶参数横摇的原因与条件,基于Neves与Rodriguez提出的非线性三自由度(横摇、纵摇、垂荡)参数横摇模型,以某C-11集装箱船为例,通过仿真实验研究了规则海浪波中船舶遭遇频率与波高对参数横摇的影响效果,验证了参数横摇产生需要的条件。引入船舶纵荡自由度,并对船舶减摇鳍和螺旋桨建模,建立了四自由度船舶参数横摇运动模型,为进一步提出鳍桨联合抑制参数横摇的方案做准备。然后,针对鳍桨联合参数横摇抑制系统具有的多变量、非线性、强耦合等特性,采取逆控制方法实现系统的线性化与解耦,由于直接求取逆系统的解析表达式十分困难,因此利用神经网络的学习和函数逼近能力,构建神经网络逆系统,接下来重点研究鳍桨联合系统神经网络逆控制器设计:(1)先进行鳍桨联合参数横摇系统的可逆性分析,然后设计BP神经网络的结构,经过训练得到精度最高BP神经网络逆系统,将其与原系统级联构成参数横摇鳍桨联合伪线性复合系统,并设计了线性附加减摇鳍和螺旋桨PID控制器,完成了闭环反馈控制。(2)针对BP神经网络构建逆系统时,改变BP神经网络的结构对训练精度的提升不大的问题,且层数比较多的网络模型在训练时会引发梯度消失和爆炸现象,基于LSTM神经网络原理,建立了LSTM神经网络鳍桨联合伪线性复合系统,有效地提高了神经网络逆系统的精度,并选用同样的附加PID控制器实现闭环控制,进行仿真实验对比,结果表明LSTM神经网络逆控制的减摇率更高,对航速的调节更快更稳定。(3)针对附加PID控制存在的参数整定困难与鲁棒性较差的问题,进一步提出LSTM神经网络逆附加内模控制,基于改进的二自由度内模控制原理,根据解耦后横摇和船速子系统的特点,分别设计减摇鳍与螺旋桨附加二自由度内模控制器,进一步提高系统的动态性能和抗干扰性,经过不同海况下的仿真实验,表明所设计的附加内模控制表现出了比附加PID控制更强的鲁棒性,在不改变控制器参数的前提下,附加内模控制能够更快跟踪期望航速,减摇率也更高。(4)针对在航速控制达到稳定后出现了小幅度波动的问题,考虑到船舶处于纵浪航行状态时海浪的外部干扰阻力影响最大,构建非线性干扰观测器,对外部海浪扰动估计并进行补偿,进而提高控制的性能,仿真实验结果表明引入干扰观测器后航速输出曲线更加平滑。综上所述,本文构建了四自由度船舶参数横摇运动模型,对船舶参数横摇鳍浆联合神经网络逆控制进行研究。在BP神经网络构建的参数横摇鳍浆联合逆系统的基础上,提出LSTM神经网络来改善神经网络逆系统的精度;提出神经网络逆附加内模控制来解决控制器参数整定困难与鲁棒性较差的问题;并引入干扰观测器解决了海浪干扰对航速控制的影响。一步步地实现了控制优化,提高了系统的减摇率,最终使得船舶能够快速地抑制参数横摇,同时保证航速的控制精度。
基于反步法的气动系统位置跟踪控制研究
这是一篇关于气动系统,位置跟踪,反步法,干扰观测器,扩张状态观测器的论文, 主要内容为随着工业自动化的不断发展,气动控制的对象越来越复杂,工业自动化对气动控制系统的要求不断提高。本文将电气滑阀与气动执行器组成的气动系统作为研究对象,研究系统的位置跟踪控制。由于气动控制系统本身具有非线性特点以及在实际工况中受到未知干扰的影响等原因,给气动系统建模与控制器的设计带来困难。本文从实际情况出发,分析气动系统的工作原理以及系统运行过程中出现的问题,以设计出易于实现的控制器,稳定准确的气动系统为目标,展开对气动系统位置控制的研究。本文具体的研究内容如下:首先,介绍了气动控制技术的研究概况,并且分析了本课题对气动控制系统研究的主要意义。通过分析气动系统的结构组成以及工作原理,并对系统的动态过程进行合理的假设,建立了气动系统机理模型,确定系统模型形式与阶次,并通过气动系统实验平台获取实验数据,使用参数辨识算法辨识气动系统的模型参数,获得气动系统较为准确的数学模型,为气动系统位置跟踪控制进一步的研究打下基础。其次,针对气动系统的实际工况中可能会出现系统输入量发生突变的问题导致系统位移出现巨大抖动,在反步法为基础的控制器中加入跟踪微分器,通过安排过渡过程优化气动系统的输入量;此外,本文将跟踪微分器引入控制器的设计之中,避免了反步法因连续求导引起的局部极限不存在的问题,简化控制器的结构,便于工程实现。再次,针对系统不可避免地会受到干扰的影响,本文设计一种基于非线性干扰观测器与反步法控制相结合的控制策略,通过干扰观测器对干扰的估计和补偿,提高气动系统的抗干扰能力;针对实际系统中存在不确定动态以及不可避免的干扰问题,本文将扩张状态观测器与反步法控制进行结合,将系统不确定项与外部未知干扰看作系统“总的干扰”,并通过扩张状态观测器对干扰估计值与系统状态的观测值一并补偿给控制器,以此提高系统输出的准确性和鲁棒性。通过实验仿真验证所设计的控制策略的有效性。最后,根据气动系统的工作原理设计气动位置跟踪控制实验平台,对两种控制策略进行程序化设计,并利用气动系统实验平台对所提出的控制策略进行位置跟踪实验验证。实验结果表明,在实验平台存在未知干扰和动态不确定的情况下,只考虑未知干扰的基于干扰观测器的反步法控制器能够获得良好位置跟踪控制效果;将未知干扰跟动态不确定性同时考虑的基于扩张状态观测器的反步法控制器具有更好的位置跟踪控制效果,更加适用于实际工程。
基于改进趋近律的机械臂系统自适应变结构控制
这是一篇关于机械臂,改进趋近律,自适应滑模控制,跟踪控制,干扰观测器的论文, 主要内容为随着机器人控制技术的蓬勃发展,机械臂已从传统的工业制造,进一步应用于医疗、航空航天、国防等领域。作为一个复杂的非线性系统,机械臂在控制过程中,为应对不同的控制任务,其系统轨迹跟踪控制性能品质的要求也越来越高。并且,考虑到执行器的控制精度、系统建模误差、死区非线性、未知外部扰动等复杂工况,机械臂系统的定位精度、运行速度和轨迹精度等均会受到影响,甚至导致机械臂执行预设轨迹动作时产生各种误差。滑模变结构控制是一种应用广泛的典型非线性控制方法,其具有设计方法简单、响应速度快、鲁棒性强等优点,被视为机械臂系统有效且可靠的控制方法之一。然而,目前为止虽然已有一些成果将滑模策略应用于机械臂系统跟踪控制的理论研究和实际应用中,但在系统状态有限时间收敛、抖振抑制以及控制精度提升等方面仍有许多问题需要进一步研究。本文在前期研究结果的基础上,基于改进趋近律方法对机械臂系统轨迹跟踪控制进行了深入研究,具体研究内容如下:1.针对一类含有参数不确定性和未知扰动的机械臂系统,提出一种改进的趋近律方案,结合干扰观测器技术,给出了一种新型的自适应滑模控制器设计算法。首先,基于干扰观测器对系统的建模不确定性和外部未知扰动进行估计,进而实现对控制输入力矩信号的补偿。其次,采用所设计的改进趋近律方案,不仅能够实现对滑模鲁棒项增益的动态调整,而且使得所设计的自适应滑模控制器可保证闭环系统误差跟踪信号在有限时间到达滑模面,并有效地抑制系统抖振。然后,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统误差跟踪信号的渐近收敛性。最后,通过仿真实验和数据分析对比,验证了所提出控制策略的有效性。2.针对存在建模误差、外部扰动和执行机构死区的机械臂系统,为实现系统期望轨迹的高效率、高精度跟踪控制,提出了一种基于有限时间干扰观测器的新型自适应终端滑模控制器设计方案。首先,采用有限时间干扰观测器技术对系统的执行机构死区、外部未知干扰以及建模参数不确定性等集总扰动进行估计,进而对控制器设计进行有效补偿。其次,基于一种改进的变增益趋近律,给出一种新型的非奇异快速自适应终端滑模控制器设计算法,不仅避免了传统终端滑模控制中的奇异问题,而且可实现系统状态快速到达预先设计的滑模面,且进一步削弱系统的抖振。结合有限时间稳定性理论和Lyapunov函数方法分析了闭环系统误差跟踪信号的有限时间收敛性。最后,仿真结果验证了所设计控制方案的可行性和有效性。3.针对存在外部扰动和建模误差的机械臂系统,提出了一种新的自适应全局滑模控制器设计方案,以进一步提升闭环控制系统的鲁棒性和动态性能。首先,通过引入一种改进的全局滑模面设计方案,以保证系统的全局鲁棒性,同时解决了传统全局滑模控制的滑模面不能在有限时间内演变成线性滑模面的问题。其次,基于所提出的改进趋近律方法,并结合干扰观测器技术,给出了一种新的全局自适应滑模控制器设计算法,进一步地,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统误差跟踪信号的渐近收敛性。最后,仿真结果验证了所设计控制方法的有效性。
基于改进趋近律的机械臂系统自适应变结构控制
这是一篇关于机械臂,改进趋近律,自适应滑模控制,跟踪控制,干扰观测器的论文, 主要内容为随着机器人控制技术的蓬勃发展,机械臂已从传统的工业制造,进一步应用于医疗、航空航天、国防等领域。作为一个复杂的非线性系统,机械臂在控制过程中,为应对不同的控制任务,其系统轨迹跟踪控制性能品质的要求也越来越高。并且,考虑到执行器的控制精度、系统建模误差、死区非线性、未知外部扰动等复杂工况,机械臂系统的定位精度、运行速度和轨迹精度等均会受到影响,甚至导致机械臂执行预设轨迹动作时产生各种误差。滑模变结构控制是一种应用广泛的典型非线性控制方法,其具有设计方法简单、响应速度快、鲁棒性强等优点,被视为机械臂系统有效且可靠的控制方法之一。然而,目前为止虽然已有一些成果将滑模策略应用于机械臂系统跟踪控制的理论研究和实际应用中,但在系统状态有限时间收敛、抖振抑制以及控制精度提升等方面仍有许多问题需要进一步研究。本文在前期研究结果的基础上,基于改进趋近律方法对机械臂系统轨迹跟踪控制进行了深入研究,具体研究内容如下:1.针对一类含有参数不确定性和未知扰动的机械臂系统,提出一种改进的趋近律方案,结合干扰观测器技术,给出了一种新型的自适应滑模控制器设计算法。首先,基于干扰观测器对系统的建模不确定性和外部未知扰动进行估计,进而实现对控制输入力矩信号的补偿。其次,采用所设计的改进趋近律方案,不仅能够实现对滑模鲁棒项增益的动态调整,而且使得所设计的自适应滑模控制器可保证闭环系统误差跟踪信号在有限时间到达滑模面,并有效地抑制系统抖振。然后,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统误差跟踪信号的渐近收敛性。最后,通过仿真实验和数据分析对比,验证了所提出控制策略的有效性。2.针对存在建模误差、外部扰动和执行机构死区的机械臂系统,为实现系统期望轨迹的高效率、高精度跟踪控制,提出了一种基于有限时间干扰观测器的新型自适应终端滑模控制器设计方案。首先,采用有限时间干扰观测器技术对系统的执行机构死区、外部未知干扰以及建模参数不确定性等集总扰动进行估计,进而对控制器设计进行有效补偿。其次,基于一种改进的变增益趋近律,给出一种新型的非奇异快速自适应终端滑模控制器设计算法,不仅避免了传统终端滑模控制中的奇异问题,而且可实现系统状态快速到达预先设计的滑模面,且进一步削弱系统的抖振。结合有限时间稳定性理论和Lyapunov函数方法分析了闭环系统误差跟踪信号的有限时间收敛性。最后,仿真结果验证了所设计控制方案的可行性和有效性。3.针对存在外部扰动和建模误差的机械臂系统,提出了一种新的自适应全局滑模控制器设计方案,以进一步提升闭环控制系统的鲁棒性和动态性能。首先,通过引入一种改进的全局滑模面设计方案,以保证系统的全局鲁棒性,同时解决了传统全局滑模控制的滑模面不能在有限时间内演变成线性滑模面的问题。其次,基于所提出的改进趋近律方法,并结合干扰观测器技术,给出了一种新的全局自适应滑模控制器设计算法,进一步地,利用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统误差跟踪信号的渐近收敛性。最后,仿真结果验证了所设计控制方法的有效性。
陀螺稳定平台控制系统设计
这是一篇关于陀螺稳定平台,频域校正法,三维动画仿真,干扰观测器的论文, 主要内容为在飞机等光电吊舱系统中,由于要实现对目标的捕捉与测量,因此必须保证光电传感器的视轴维持不变,使其始终对准要跟踪的目标。但因为基座的摇摆会让光学元件产生抖动,从而造成影像模糊甚至丢失的情况。因此,我们在载体上加装了陀螺稳定平台,它可以较好地克服载体因晃动等因素造成的角度变化,提高了传感器视轴的精度,从而获得更清晰的影像,进一步地达到追踪目标物体等功能。本文以两框架陀螺稳定平台为研究对象,对其进行了控制算法的设计以实现其稳定性和抗扰性等要求。本文以产品和技术两条发展线为研究方向,对陀螺稳定平台的国内外研究情况进行了分析总结,为后续的内容起到了一个引领的作用。然后根据目标要求进行了外框架、内框架和基座坐标系的定义,最后通过一系列的矩阵变换建立了内外框架联合动力学模型的状态方程,为后续控制器的设计打下了基础。针对系统的稳定性要求,本文在已建立数学模型的基础上,基于频域校正法进行了内外框架控制器的设计。并基于毕卡求解法设计了指令变换模块,目的是将惯性系下的视线偏角和视线倾角信息转化为框架系下的偏角指令,从而实现框架平台按照惯性系下人眼的指令角度进行转动,同理将框架系下的输出角度也转换到了惯性系下,使系统更加符合实际要求。然后对系统进行了总体设计和仿真实验,基本达到了控制系统的性能指标要求。并对陀螺稳定平台进行了三维动画仿真设计,实现了内外框架的视轴稳定以及对目标位置自动追踪的动态演示。针对系统抗扰性问题,本文最后对陀螺稳定平台存在的常见干扰进行了解析,然后以外框架为例分别基于名义逆模型和扩张观测器进行了干扰观测器的设计,并在不同扰动信号下进行了仿真验证。经过对比分析可知,对于本系统而言,两种干扰观测器均对扰动具有一定地抑制作用,但扩张观测器对扰动信号具有更好地抑制效果。
陀螺稳定平台控制系统设计
这是一篇关于陀螺稳定平台,频域校正法,三维动画仿真,干扰观测器的论文, 主要内容为在飞机等光电吊舱系统中,由于要实现对目标的捕捉与测量,因此必须保证光电传感器的视轴维持不变,使其始终对准要跟踪的目标。但因为基座的摇摆会让光学元件产生抖动,从而造成影像模糊甚至丢失的情况。因此,我们在载体上加装了陀螺稳定平台,它可以较好地克服载体因晃动等因素造成的角度变化,提高了传感器视轴的精度,从而获得更清晰的影像,进一步地达到追踪目标物体等功能。本文以两框架陀螺稳定平台为研究对象,对其进行了控制算法的设计以实现其稳定性和抗扰性等要求。本文以产品和技术两条发展线为研究方向,对陀螺稳定平台的国内外研究情况进行了分析总结,为后续的内容起到了一个引领的作用。然后根据目标要求进行了外框架、内框架和基座坐标系的定义,最后通过一系列的矩阵变换建立了内外框架联合动力学模型的状态方程,为后续控制器的设计打下了基础。针对系统的稳定性要求,本文在已建立数学模型的基础上,基于频域校正法进行了内外框架控制器的设计。并基于毕卡求解法设计了指令变换模块,目的是将惯性系下的视线偏角和视线倾角信息转化为框架系下的偏角指令,从而实现框架平台按照惯性系下人眼的指令角度进行转动,同理将框架系下的输出角度也转换到了惯性系下,使系统更加符合实际要求。然后对系统进行了总体设计和仿真实验,基本达到了控制系统的性能指标要求。并对陀螺稳定平台进行了三维动画仿真设计,实现了内外框架的视轴稳定以及对目标位置自动追踪的动态演示。针对系统抗扰性问题,本文最后对陀螺稳定平台存在的常见干扰进行了解析,然后以外框架为例分别基于名义逆模型和扩张观测器进行了干扰观测器的设计,并在不同扰动信号下进行了仿真验证。经过对比分析可知,对于本系统而言,两种干扰观测器均对扰动具有一定地抑制作用,但扩张观测器对扰动信号具有更好地抑制效果。
无人驾驶水稻直播机抗干扰精准跟踪及高效协同作业研究
这是一篇关于农机自动驾驶,干扰观测器,快速终端滑模控制,滚动时域估计,交通流仿真的论文, 主要内容为运用相关技术实现水稻直播机和智能化的深度融合,使其具备无人驾驶和自主作业功能,对水稻的高效生产和国家的农业现代化发展具有重要意义。因此,为解决无人驾驶水稻直播机抗干扰精准控制和多机协同交互决策难题,本文对水稻直播机无人驾驶系统设计、基于干扰观测器的快速终端滑模控制算法、基于滚动时域的直播机运动状态估计算法和基于交通流仿真的直播机多机协同交互决策方法进行了研究,主要研究内容如下:(1)围绕水稻直播机无人驾驶系统化模块设计,研究了农机自动驾驶系统的模块化组成与工作原理,在农机经典自动驾驶导航系统的基础上设计了直播机无人驾驶系统总体架构。然后分别研究了状态测量系统、控制指令执行系统、控制系统和智能驾驶管理系统的设计方案和传感器选型,最终确定出一套实现直播机智能驾驶与作业的方案,并搭建出5台具备智能驾驶功能的直播机。(2)水田中存在不确定性干扰时会导致建立的无人水稻直播机运动学模型精确度不高,从而使跟踪效果较差等问题,由此提出根据直播机运动学模型建立相应的非线性干扰观测器实现对不确定性复合干扰的精确观测。将观测到的干扰值补偿到运动学模型中以提高模型的精度,降低滑模控制的抖振。此外,为了控制直播机精准地沿指定路径作业并提高路径跟踪收敛时间,设计了一种非奇异快速终端滑模控制算法。仿真和水田实验表明结果表明,非线性干扰观测器能精确观测出系统的不确定性干扰。本文控制算法可有效减少收敛时间,抑制干扰带来的抖振,路径跟踪精度满足实际作业要求。(3)针对农业机械自动驾驶中非线性车辆模型具有未知干扰输入,以及测量输出不确定等问题,提出一种基于滚动时域的车辆运动状态估计方法(Moving Horizon Estimation,MHE)。将状态估计问题转化为固定时域的优化问题并充分考虑约束条件,从而实现对约束系统非线性模型状态的估计。为提高MHE的计算效率并且考虑传感器采样频率不一,以及可能出现测量值缺失或异常等情况,设计出一种多线程运行架构,使MHE更适合实际应用。仿真结果表明,MHE算法能有效补偿系统干扰和消除测量噪声。使用MHE估计算法对水稻直播机无人作业过程中的横向偏差与航向角偏差进行估计,结果表明,时域窗口N取3～5时,MHE算法对消除状态的稳态误差和抑制测量值的不平稳性具有良好的效果,同时也能较好地反映状态值的真实变化。(4)为评估无人驾驶水稻直播机在多机协同作业场景中如何进行交互,研究了基于交通流仿真的直播机多机协同交互决策方法。对不同交互场景下的交通流进行仿真,得到交通流参与者的轨迹来分析自车行为对他车的影响、他车行为对自车的影响,从而评估交通流的合理性以便为无人驾驶水稻直播机选择最优的策略。提出了交通流仿真关键agent的选取方法并对直播机多机协同作业交互场景进行了划分,建立了交通流仿真的横向纯追踪模型、纵向IDM(Intelligent Driving Model,IDM)模型和多策略选择模型。交通流仿真结果显示,每种策略下各智能体能按照规则一步步得到交互轨迹,根据多策略选择模型选择的最优策略符合实际情况,证明了基于交通流仿真的直播机多策略决策方法的有效性。
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