IPMC人工肌肉执行器复杂非线性鲁棒控制设计

发布时间：2017-08-10 20:30

  本文关键词：IPMC人工肌肉执行器复杂非线性鲁棒控制设计

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【摘要】：IPMC人工肌肉执行器是一种离子型电致动聚合物,与传统执行器相比具有质量轻、体积小、无污染,低电压驱动等优点,已被广泛用于各类仿生机器人的构建中。要在具体应用中实现精确动作,IPMC人工肌肉执行器的偏移量或弯曲角度在控制应用中起着非常重要的作用,因此本文将对IPMC人工肌肉执行器的精确位置控制进行研究。由于IPMC人工肌肉执行器是一种具有高非线性的对象,在动态运行过程中会受到电场、化学场、及其力场等因素影响。另外,在建模中因参数辨识或运行过程中参数改变引起的模型不确定性、外界扰动以及低电压下控制输入受限问题等,都会对控制的精度带来影响。由于这些原因,采用常规的控制方法难以获得理想的精确动作控制。因此,如何设计控制器使得控制系统在受到各种不确定性因素影响后依旧保持鲁棒稳定和精确跟踪仍然是现阶段推广IPMC人工肌肉执行器应用急需解决的问题。本文以一种基于物理响应机理的IPMC人工肌肉执行器白箱动态模型为研究对象,从控制系统的鲁棒性、控制精度出发,提出了几种鲁棒跟踪控制系统。为了精确控制IPMC人工肌肉执行器的位置,首先采用滑模变结构控制分别在不含不确定性、含有不确定性以及外部干扰下对其进行控制器的分析与设计,针对滑模变结构控制过程中产生的抖振行为,采用边界层方法进行补偿。其次,为了进一步提高控制精度,控制器的参数优化选用粒子群优化算法,使得系统具有更强的鲁棒稳定性和更快的响应速度。另外,针对鲁棒稳定的系统,提出了基于神经网络的PI跟踪控制方法,将神经网络应用于PI跟踪控制器的参数整定中。最后,给出了一些仿真结果来证明所提出方法的有效性。
【关键词】：IPMC人工肌肉执行器 鲁棒控制 滑模变结构控制 神经网络 粒子群
【学位授予单位】：中原工学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1. 绪论9-15
• 1.1 课题研究背景及意义9-11
• 1.2 国内外研究现状及分析11-14
• 1.2.1 IPMC人工肌肉的应用及其国内外研究现状11-12
• 1.2.2 IPMC人工肌肉执行器控制设计现状12-14
• 1.3 本章小结14-15
• 2. IPMC人工肌肉15-19
• 2.1 IPMC人工肌肉工作原理15-16
• 2.2 IPMC人工肌肉位置控制模型16-17
• 2.3 含有不确定性的非线性控制模型17-18
• 2.4 研究目的和方法18
• 2.5 本章总结18-19
• 3. 基于滑模变结构控制的鲁棒非线性系统设计19-28
• 3.1 滑模变结构控制理论基础19-21
• 3.2 滑模变结构控制器设计21-25
• 3.2.1 切换函数设计22
• 3.2.2 滑动模态控制率设计22-24
• 3.2.3 系统仿真结果分析24-25
• 3.3 防抖振分析25-27
• 3.3.1 边界层设计26
• 3.3.2 系统仿真结果分析26-27
• 3.4 本章小结27-28
• 4. 滑模变结构控制器参数优化算法设计28-38
• 4.1 标准粒子群算法原理28-30
• 4.2 改进的粒子群算法30-31
• 4.3 改进粒子群算法在滑模控制器中的设计与应用31-34
• 4.4 仿真结果分析34-36
• 4.4.1 粒子群测试34-35
• 4.4.2 系统仿真35-36
• 4.5 本章小结36-38
• 5. 跟踪控制系统设计及参数优化38-55
• 5.1 鲁棒非线性PI跟踪控制器设计38-40
• 5.2 基于粒子群跟踪控制器参数优化40-43
• 5.3 基于神经网络的PI跟踪控制系统设计43-54
• 5.3.1 基于BP神经网络的跟踪控制器设计45-51
• 5.3.2 系统仿真结果分析51-52
• 5.3.3 鲁棒性能分析比较52-54
• 5.4 本章小结54-55
• 6. 实验搭建55-60
• 6.1 硬件设计56-58
• 6.2 软件设计58-60
• 7. 总结与展望60-62
• 参考文献62-67
• 附录：硕士研究生学习阶段发表论文67-68
• 致谢68-69

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本文编号：652547