地面跨尺度运动基座的运动控制

地面跨尺度运动基座的运动控制

作者:师大云端图书馆 时间:2019-06-27 分类:参考文献 喜欢:1886
师大云端图书馆

【摘要】本文在国家973项目《空间合作目标运动再现中跨尺度控制的前沿数学问题》的支持下,针对运动基座在运动过程中由“跨尺度”引发的模型不确定性,以及运动过程中受机构间强耦合作用带来的未知扰动两方面问题,对运动基座进行控制策略的设计与研究,以实现对运动基座的理想运动控制。针对运动基座运动控制问题,本文进行了如下工作:首先,对“跨尺度”这一概念进行阐述,分析“跨尺度”问题出现的原因。“跨尺度”的产生是多方面的,运动环境不同、运动规划策略不同、运动信息采集方式不同都会引发“跨尺度”问题。运动基座模型不确定性主要是由运动规划策略不同与控制方案不同而引发的“跨尺度”带来的。其次,对运动基座受到的非完整性约束进行数学分析。运动基座受到的非完整约束本质上是由自身的非线性引发,非完整约束的不可积性使得对于运动基座的运动控制变得复杂,针对这一问题对运动基座进行控制方法研究。再次,利用神经网络良好的非线性逼近效果、容错性与自学习能力,设计神经网络自适应控制律,解决运动基座的模型不确定性以及强耦合未知扰动带来的不良影响。控制算法中的自适应律由Lyapunov稳定性分析获得。使用Matlab对控制策略进行仿真验证,通过对仿真结果分析,得出该控制策略达到理想控制所需时间较长的结论。最后,对所设计的控制策略达到理想控制所需时间较长的问题进行分析,认定是由神经网络学习效率缓慢所造成。针对这一问题,在控制策略中引入EKF(ExtendedKalmanFilter),设计EKF模块。以模型输出与神经网络输出作为EKF模块的输入信号对神经网络权值进行在线训练,提高神经网络的学习效率。仿真结果表明改进后的算法达到理想控制的时间大大缩短,控制效果更加理想。
【作者】张宁;
【导师】高巍;
【作者基本信息】吉林大学,控制工程,2014,硕士
【关键词】运动基座;模型不确定性;未知扰动;神经网络;EKF(ExtendedKalmanFilter);

【参考文献】
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