控制理论与应用

作者：梁定坤,孙宁,吴易鸣,陈轶珩,秦岩丁,方勇纯

单位：南开大学机器人与信息自动化研究所,南开大学机器人与信息自动化研究所,南开大学机器人与信息自动化研究所,南开大学机器人与信息自动化研究所,南开大学机器人与信息自动化研究所,南开大学机器人与信息自动化研究所

关键词：气动人工肌肉; 扰动估计; 最小二乘更新律; 滑模控制

基金：国家重点研发计划项目(2018YFB1309000); 国家自然科学基金资助项目(61873134, U1706228); 天津市青年人才托举工程 (TJSQNTJ-2017-02)

气动人工肌肉系统凭借其材质轻便、输出力大及柔顺性好等优势, 其运动控制研究近年来逐渐成为热点问题. 然而, 气动人工肌肉(pneumatic artificial muscle, PAM)系统所固有的特性(如迟滞、蠕变、非线性时变等), 为其控制方法设计与实现带来了挑战. 考虑到实际工作过程中, 系统往往遭受未知干扰的影响, 本文针对气动人工肌肉系统, 提出了一种基于干扰估计的非线性控制策略, 可在系统存在持续不确定干扰的情况下, 在线进行扰动抑制, 实现精确的跟踪控制. 具体而言, 本文先通过模型变换, 将系统不确定性、未建模动态、外部扰动等处理成集总扰动的形式. 随后, 结合自适应更新律及正则化最小二乘算法, 在线估计未知系统参数及扰动; 在精确扰动代数估计的基础上, 通过所提基于干扰估计的非线性控制器, 消除未知扰动对系统造成的影响, 并确保跟踪误差收敛至零. 此外, 经稳定性分析证明了跟踪误差的渐近收敛性. 最后, 通过硬件实验验证了本文方法的有效性及鲁棒性.

来源：2019年第11期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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