本文關(guān)鍵詞：IPMC人工肌肉執(zhí)行器復(fù)雜非線性魯棒控制設(shè)計(jì)

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【摘要】：IPMC人工肌肉執(zhí)行器是一種離子型電致動(dòng)聚合物,與傳統(tǒng)執(zhí)行器相比具有質(zhì)量輕、體積小、無污染,低電壓驅(qū)動(dòng)等優(yōu)點(diǎn),已被廣泛用于各類仿生機(jī)器人的構(gòu)建中。要在具體應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)精確動(dòng)作,IPMC人工肌肉執(zhí)行器的偏移量或彎曲角度在控制應(yīng)用中起著非常重要的作用,因此本文將對(duì)IPMC人工肌肉執(zhí)行器的精確位置控制進(jìn)行研究。由于IPMC人工肌肉執(zhí)行器是一種具有高非線性的對(duì)象,在動(dòng)態(tài)運(yùn)行過程中會(huì)受到電場(chǎng)、化學(xué)場(chǎng)、及其力場(chǎng)等因素影響。另外,在建模中因參數(shù)辨識(shí)或運(yùn)行過程中參數(shù)改變引起的模型不確定性、外界擾動(dòng)以及低電壓下控制輸入受限問題等,都會(huì)對(duì)控制的精度帶來影響。由于這些原因,采用常規(guī)的控制方法難以獲得理想的精確動(dòng)作控制。因此,如何設(shè)計(jì)控制器使得控制系統(tǒng)在受到各種不確定性因素影響后依舊保持魯棒穩(wěn)定和精確跟蹤仍然是現(xiàn)階段推廣IPMC人工肌肉執(zhí)行器應(yīng)用急需解決的問題。本文以一種基于物理響應(yīng)機(jī)理的IPMC人工肌肉執(zhí)行器白箱動(dòng)態(tài)模型為研究對(duì)象,從控制系統(tǒng)的魯棒性、控制精度出發(fā),提出了幾種魯棒跟蹤控制系統(tǒng)。為了精確控制IPMC人工肌肉執(zhí)行器的位置,首先采用滑模變結(jié)構(gòu)控制分別在不含不確定性、含有不確定性以及外部干擾下對(duì)其進(jìn)行控制器的分析與設(shè)計(jì),針對(duì)滑模變結(jié)構(gòu)控制過程中產(chǎn)生的抖振行為,采用邊界層方法進(jìn)行補(bǔ)償。其次,為了進(jìn)一步提高控制精度,控制器的參數(shù)優(yōu)化選用粒子群優(yōu)化算法,使得系統(tǒng)具有更強(qiáng)的魯棒穩(wěn)定性和更快的響應(yīng)速度。另外,針對(duì)魯棒穩(wěn)定的系統(tǒng),提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI跟蹤控制方法,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于PI跟蹤控制器的參數(shù)整定中。最后,給出了一些仿真結(jié)果來證明所提出方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：IPMC人工肌肉執(zhí)行器 魯棒控制 滑模變結(jié)構(gòu)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群
【學(xué)位授予單位】：中原工學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP273
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1. 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景及意義9-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-14
• 1.2.1 IPMC人工肌肉的應(yīng)用及其國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 IPMC人工肌肉執(zhí)行器控制設(shè)計(jì)現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本章小結(jié)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 含有不確定性的非線性控制模型17-18
• 2.4 研究目的和方法18
• 2.5 本章總結(jié)18-19
• 3. 基于滑模變結(jié)構(gòu)控制的魯棒非線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)19-28
• 3.1 滑模變結(jié)構(gòu)控制理論基礎(chǔ)19-21
• 3.2 滑模變結(jié)構(gòu)控制器設(shè)計(jì)21-25
• 3.2.1 切換函數(shù)設(shè)計(jì)22
• 3.2.2 滑動(dòng)模態(tài)控制率設(shè)計(jì)22-24
• 3.2.3 系統(tǒng)仿真結(jié)果分析24-25
• 3.3 防抖振分析25-27
• 3.3.1 邊界層設(shè)計(jì)26
• 3.3.2 系統(tǒng)仿真結(jié)果分析26-27
• 3.4 本章小結(jié)27-28
• 4. 滑模變結(jié)構(gòu)控制器參數(shù)優(yōu)化算法設(shè)計(jì)28-38
• 4.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法原理28-30
• 4.2 改進(jìn)的粒子群算法30-31
• 4.3 改進(jìn)粒子群算法在滑模控制器中的設(shè)計(jì)與應(yīng)用31-34
• 4.4 仿真結(jié)果分析34-36
• 4.4.1 粒子群測(cè)試34-35
• 4.4.2 系統(tǒng)仿真35-36
• 4.5 本章小結(jié)36-38
• 5. 跟蹤控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及參數(shù)優(yōu)化38-55
• 5.1 魯棒非線性PI跟蹤控制器設(shè)計(jì)38-40
• 5.2 基于粒子群跟蹤控制器參數(shù)優(yōu)化40-43
• 5.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI跟蹤控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)43-54
• 5.3.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的跟蹤控制器設(shè)計(jì)45-51
• 5.3.2 系統(tǒng)仿真結(jié)果分析51-52
• 5.3.3 魯棒性能分析比較52-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 6. 實(shí)驗(yàn)搭建55-60
• 6.1 硬件設(shè)計(jì)56-58
• 6.2 軟件設(shè)計(jì)58-60
• 7. 總結(jié)與展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 附錄：碩士研究生學(xué)習(xí)階段發(fā)表論文67-68
• 致謝68-69

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2 彭瀚e，

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