黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12531761) 作品数:5 被引量:31 H指数:3 相关作者: 李艳东 孙明 朱玲 王宗义 李艳东 更多>> 相关机构: 齐齐哈尔大学 哈尔滨工程大学 更多>> 发文基金: 黑龙江省教育厅科学技术研究项目 国家杰出青年科学基金 黑龙江省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电气工程 更多>>
移动机器人编队的神经网络滑模控制 被引量:15 2014年 针对非完整移动机器人编队控制问题,基于领航者-跟随者l-ψ控制结构,提出了一种运动学控制器与自适应神经滑模控制器相结合的新型控制策略。采用径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)对跟随者及领航者动力学非线性不确定部分进行在线估计,并通过自适应鲁棒控制器对神经网络建模误差进行补偿。实验结果表明所提方法不但解决了移动机器人编队控制的参数与非参数不确定性问题,还确保了机器人编队在期望队形下对指定轨迹的跟踪;基于Lyapunov方法的设计过程,保证了控制系统的稳定。 朱玲 李艳东 孙明 王宗义关键词:编队控制 滑模控制 非完整移动机器人 不确定性 动力学 带不确定性上界估计的移动机器人编队控制 2019年 针对含有驱动器及编队动力学的多非完整移动机器人编队控制问题,基于领航者-跟随者法,以驱动器电压作为控制量,通过反步法设计了一种移动机器人编队鲁棒自适应控制方法。采用单输入径向基神经网络(RBFNN)对含驱动器动力学的机器人动力学非线性不确定部分的上界值进行在线估计,并通过非线性元对建模估计误差进行补偿。所提方法既解决了移动机器人编队控制的多不确定性问题,也确保了机器人编队期望队形下的轨迹跟踪。基于Lyapunov方法设计了参数自适应律,并进行了系统稳定性分析。最后,通过两个仿真实例验证了该方法对不确定性估计的准确性,减低了计算复杂度,提高了抗干扰能力。 李艳东 朱玲 么洪飞 金涛关键词:鲁棒自适应控制 上界估计 编队控制 非完整移动机器人 移动机器人编队的递归模糊神经网络滑模控制 被引量:1 2013年 研究非完整移动机器人编队控制优化问题,由于动态模型存在诸多不稳定性,针对领航者-跟随者I-ψ控制结构,提出了一种Back stepping运动学控制器与自适应神经滑模控制器相结合的新型控制策略。采用动态递归模糊神经网络(dynam-ic recurrent fuzzy neural network,DRFNN)对跟随者及领航者动力学非线性不确定部分进行在线估计,并通过自适应鲁棒控制器对神经网络建模误差进行补偿。所提方法不但解决了移动机器人编队控制的参数与非参数不确定性问题,同时也确保了机器人编队在期望队形下对指定轨迹的跟踪;根据Lyapunov方法的设计过程,保证了控制系统的稳定;仿真结果表明了改进方法对机器人编队优化控制的有效性。 李艳东 朱玲 孙明关键词:编队控制 滑模控制 动态递归模糊神经网络 非完整移动机器人 不确定性 永磁同步电机控制策略综述 被引量:12 2021年 永磁同步电机具有结构简单、体积小、重量轻、损耗小、效率高等优点,有很好的应用前景,受到了国内外的广泛关注。随着控制系统及控制组件的发展,对其控制策略的研究成为研究的一个重要方向。对永磁同步电机的控制策略进行了综述。简要的介绍了永磁同步电机的三种基本控制策略,包括矢量控制、直接转矩控制和恒压频比控制。从控制原理、控制方式、控制结构优缺点等几个方面详细的介绍了永磁同步电机的现代控制策略。 崔弘 李艳东关键词:永磁同步电机 控制策略 自适应控制 无传感器控制 多移动机器人的领航者模式编队控制 被引量:3 2014年 编队控制是多机器人协作的最重要的研究领域,提出的机器人控制算法具有鲁棒性是非常必要的。最近很少有提出的鲁棒控制器考虑动力学,而是依靠保守的假设,或基于滑模受到的抖振问题来获得鲁棒性。上述研究不仅考虑运动学和动力学,而且在非完整多移动机器人编队中考虑执行机构的动力学及其不确定性。提出了一个新的鲁棒控制技术,可以有效地处理系统中的未知参数和不确定性,放宽了保守的假设,得出鲁棒控制系统的设计,并进行了数学分析,而且根据李雅普诺夫定理证明系统的稳定性。仿真结果表明,提出的鲁棒控制方法的有效性。 么洪飞 李艳东 孙明关键词:鲁棒控制 不确定性 机器人动力学