针对带有外部扰动的液压锚杆钻机摆角跟踪控制问题,提出了一种自适应跟踪控制方案。结合实际工况条件在系统中加入内、外部扰动,利用自适应技术对未知扰动进行估计,消除其对系统扰动的影响。为了避免虚拟控制器连续求导而导致微分爆炸现象的发生,引入一阶动态面滤波器。结合不等式放缩,设计相应控制器和自适应律。利用Lyapunov函数直接法证明闭环系统所有信号一致有界,且系统输出可以跟踪到给定信号,跟踪误差可由设计参数进行调整。最后,通过仿真验证该自适应控制方案的有效性。

针对智能汽车的智能循迹控制问题,提出一种自适应神经网络动态面控制算法。该方法解决了传统反步法中的"微分爆炸"现象,考虑到动力学模型中存在的不确定项、外部干扰以及控制输入饱和受限问题,采用RBF径向基函数神经网络对其实现补偿控制。为解决控制过程中可能会出现的代数环问题,预先将RBF中的控制输入项进行低通滤波处理。设计相应的Lyapunov函数证明了闭环系统的所有误差,并将设计的控制算法与无饱和受限情况下的控制算法进行对比,仿真结果进一步验证了该控制算法的有效性和可靠性。

液压四足机器人髋关节由伺服阀控缸系统构成,是机械腿的关键组成部分.它的控制性能直接影响着机械腿甚至机器人的运动控制精度.因为髋关节工作情况的复杂性和阀控缸系统自身的非线性,使得传统控制算法无法满足机器人运动性能指标的要求.由此,本文对液压四足机器人髋关节伺服阀控缸系统的控制方法进行了研究.首先通过对髋关节工作条件的分析完成了伺服阀控缸的数学建模,然后基于鲁棒自适应动态面的控制算法设计了伺服阀控缸系统的控制器,并从李雅普诺夫稳定判据的角度证明了系统的稳定性.最后通过Matlab与AMESim的联合仿真,对鲁棒自适应动态面与传统PID及普通动态面的控制效果做出对比,证明了所研究算法的有效性.

针对电液系统能量效率过低的问题,以一款多自由度液压机械臂为研究对象,提出了一种可变溢流压力的非线性控制策略,实现电液机械臂位置跟踪的同时,降低系统的能量消耗。同时考虑了液压系统动态特性与机械臂动力学,建立了电液机械臂的数学模型,基于该模型搭建了动态面非线性控制器。通过模型中位移与压力的关系,反推出理想位移对应的理论溢流压力,由该压力控制比例溢流阀,实现可变溢流压力。通过仿真对比分析,该控制策略在保证液压机械臂位