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输入不确定的6自由度悬索并联机器人位置控制被引量：3: 2007年; 大射电望远镜工程中,六根大跨度的悬索被用来牵引馈源舱,实现馈源舱大范围的位置和姿态空间扫描运动。基于此,考虑到舱索系统的惯性主要集中在馈源舱上,且舱体运行速度缓慢以及索结构间的强耦合的特点,基于牛顿欧拉方程和舱索非线性准静态静平衡方程,建立馈源舱动力学模型。将悬索模型的误差视为外部对馈源舱系统的未知扰动,利用扩张状态观测器(ESO)对馈源舱的各阶状态及未知扰动进行有效的估计,在此基础上提出具有强鲁棒性自抗扰滑模控制器,并证明该控制器的稳定性。数值结果说明了方法的可行性和有效性。; 保宏段宝岩陈光达; 关键词：大射电望远镜扩张状态观测器

机器人系统全局渐近稳定非线性PD+轨迹跟踪控制被引量：12: 2009年; 采用一类具有"小误差放大、大误差饱和"功能的非线性饱和函数来改进常用的线性比例-微分加(PD+)机器人系统动力学控制,以形成非线性PD+(NPD+)控制,从而获得更快的响应速度和轨迹跟踪精度.应用Lyapunov直接稳定性理论和LaSalle不变性原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性.两自由度机器人系统数值仿真结果表明了所提出的NPD+控制具有良好的控制品质.; 苏玉鑫郑春红; 关键词：机器人控制 PD控制全局渐近稳定性

宏微并联机器人系统自适应交互PID监督控制被引量：9: 2010年; 500m口径球面射电望远镜(Five hundred meter aperture spherical radio telescope,FAST)的馈源支撑与指向跟踪机构由宏微并联机器人系统构成,大跨度柔索驱动的宏并联机器人保证系统的大工作空间,精密电动缸驱动的Stewart平台作为微并联机器人保证系统的末端精度并扩展其伺服带宽。为了降低宏并联机器人的柔性对末端定位精度的影响,提出基于并联机构学原理的三维机动目标解耦跟踪预测算法,对馈源舱的运动进行跟踪预测。引入自适应交互算法解决PID参数的实时调整,设计自适应交互PID监督控制器,根据馈源舱的预测运动和馈源平台的目标轨迹产生电动缸规划级控制量。此外,在电动缸执行级采用带前馈的数字伺服滤波器实现电动缸的高精度轨迹跟踪。FAST50m缩尺模型试验表明,结合解耦预测算法对馈源舱的运动预测,自适应交互PID监督控制器效果良好,能够确保宏微并联机器人系统在以期望的跟踪速度运行时,获得完全满足控制要求的定位精度和指向精度。; 段学超仇原鹰段宝岩陈光达保宏米建伟; 关键词：射电望远镜 STEWART平台监督控制

非线性机械系统PID控制渐近稳定性分析被引量：20: 2008年; 应用Lyapunov直接稳定性理论和LaSalle不变性原理,证明了不确定非线性机械系统常用线性PID控制的半全局渐近稳定性.同时证明了为提高系统的响应速度而发展的一种非线性PI加D(NPI—D)控制系统的全局渐近稳定性.两自由度机器人系统的数值仿真结果验证了NPI—D控制的良好性能.; 苏玉鑫郑春红Peter C.Müller; 关键词：PID控制非线性PID控制全局渐近稳定

索原长求解算法在索驱动并联机构运动学研究中的应用被引量：8: 2008年; 介绍了大射电望远镜(LT)索支撑馈源系统附加被动控制索系的设计方案,建立了该构型的运动学正逆解模型。基于Jayaraman等推导的悬链线索元有限元理论,通过迭代法求解出倾斜索索端张力已知情况下的索原长;运用索原长求解技术求取LT舱索系统的运动学正逆解模型;分别运用正逆解模型对LT500m馈源舱的运动进行仿真分析,验证了正逆解算法的快速收敛性和稳定性。研究结果为大跨度柔索并联机器人(WDPR)运动的实时控制奠定了理论基础。; 汤奥斐仇原鹰赵泽宋磊; 关键词：大射电望远镜运动学

大射电望远镜舱索系统的控制与实验被引量：2: 2007年; 大射电望远镜(LT)馈源舱的大范围空间扫描运动是通过6根大跨度的绳索收放来完成的。针对系统中的索结构之间强耦合以及模型变结构的特点,推导了输入索和输出索之间的关系矩阵的递推公式,并证明了递推公式的稳定性和收敛性,在此基础上提出了一种具有神经网络非参数模型自适应控制的方法,最后通过LT50m室外模型实验证明了该算法的有效性。; 保宏段宝岩陈光达米建伟; 关键词：大射电望远镜自适应控制

感应电动机的无速度传感控制被引量：2: 2008年; 提出了一种简洁快速的感应电动机的无速度传感控制方法.该方法利用一种新型的观测器获得精确的速度与磁通的模的估计,然后设计了二阶控制器.在不考虑同步转速为零且负载转矩不可测的个别工程条件下,证明了该方法能够全局稳定的跟踪转子的给定参考速度和参考磁通.数值仿真进一步验证了所提出控制方法的有效性.; 陈孝栋苏玉鑫张立科杨亚辉; 关键词：非线性控制非线性观测器感应电动机

柔索驱动并联机器人定位误差的柔性补偿法被引量：2: 2008年; 提出了用人工神经元网络(ANN)补偿大射电望远镜(LT)中柔索驱动并联机器人(WDPR)系统动平台位姿误差的方法。为了提高 WDPR 的运动精度,建立了3种可行的误差补偿方案,并运用 Levenberg-Marquart(L-M)算法训练了相应的3个神经元网络。标定仿真显示,基于索长补偿的柔性标定方案比基于动平台位姿补偿的标定方案好。研究结果为提高 LT 舱索系统的控制精度奠定了理论基础。; 汤奥斐仇原鹰赵泽; 关键词：大射电望远镜误差补偿人工神经元网络 ANN L-M算法

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高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金(200535)