面向欠/全驱动机械系统的层级化自组织控制方法研究

摘要

机械系统根据系统内驱动装置数目和运动自由度维数之间的相对关系，可以分为欠驱动、全驱动和过驱动机械系统。面向欠/全驱动机械系统的控制研究和设计具有非常广泛的应用前景、深远的理论意义和重要的研究价值。针对欠/全驱动机械系统控制的共性和突出问题，本文研究并提出了一种新型的层级化自组织控制方法，旨在推动和促进相关控制理论和控制方法研究的发展，为提高欠/全驱动机械系统在工业应用中的控制自动化和智能化水平提供一种新的思路和方法。由于欠/全驱动机械系统的多样性，对它们的控制设计和研究主要是针对具体的某一种或者某一类系统。因此，本文选择桥式吊车系统和二自由度机器人系统，分别作为欠驱动机械系统和全驱动机器人系统的典型代表和研究目标，开展了如下的研究内容和主要工作:
　　(1)基于拉格朗日方程构建、分析了欠/全驱动机械系统动力学模型和特性。分别对欠驱动桥式吊车系统和全驱动二自由度机器人系统进行了动力学模型的构建;基于拉格朗日建模过程，分析、讨论机械系统的共有动力学特性，给出了欠/全驱动机械系统动力学模型的标准形式;基于机械系统动力学标准模型，转化、建立两类系统的相应的状态空间模型，作为后续章节中控制方法研究和控制系统设计的基础。
　　(2)面向欠驱动桥式吊车系统研究了层级化模糊最优控制方法。针对桥式吊车系统控制特性，将其控制问题归纳、转化为运载过程的多目标优化问题，设计了目标跟踪类型的最优控制律和最优控制系统;分析了最优控制目标函数中权重矩阵的配置与控制策略之间关系，设计了面向最优控制权重矩阵配置的模糊逻辑规划系统;研究了层级化控制架构和机理，以最优控制权重矩阵配置和控制策略规划作为纽带，实现了模糊逻辑控制技术和最优控制理论的有机地联结与融合。
　　(3)面向全驱动二自由度机器人系统研究了自组织模糊最优控制方法。针对二自由度机器人系统复杂的动力学和控制特性，提出了面向权重元素的自组织模糊学习算法，设计了面向最优控制权重矩阵配置的自组织模糊逻辑规划系统;研究了面向自组织模糊规划的非线性高次型目标函数形式，基于最优控制理论中的最大值原理，推导出了非线性高次型最优控制的类黎卡提方程，研究了自组织模糊最优反馈控制律和控制算法，采用层级化的控制架构设计了的自组织模糊最优控制系统。
　　(4)基于李雅普诺夫理论研究、论证了层级化自组织控制的稳定性。研究并证明了层级化模糊最优控制系统在状态跟踪控制过程中的广义渐近稳定性;推导出了非线性高次型目标函数约束下最优控制系统保持渐近稳定性的充分条件，研究并证明了自组织模糊最优控制系统在状态调节控制过程中的全局渐近稳定性。
　　(5)针对典型欠/全驱动机械控制系统的综合性能和控制特性展开了仿真研究和分析。分析了层级化模糊最优控制方法和自组织模糊最优方法分别应用于欠驱动桥式吊车系统和全驱动二自由度机器人系统的控制机理、瞬态响应性能和稳态稳定性，通过对比仿真实验验证了相应的控制系统在综合控制性能、多重控制目标优化和处理动力学耦合效应等方面的有效性、先进性和智能性。

目录

声明

致谢

论文说明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 欠驱动机械系统控制

1．2．2 全驱动机器人系统控制

1．3 现有研究面临的问题与挑战

1．4 本文研究内容与结构

第2章 基于拉格朗日方程的欠／全驱动机械系统动力学模型构建与分析

2．1 拉格朗日方程建模方法

2．2 基于拉格朗日方程的机械系统动力学模型构建

2．2．1 欠驱动桥式吊车系统动力学建模

2．2．2 全驱动二自由度机器人系统动力学建模

2．3 机械系统动力学模型特征分析与状态空间模型构建

2．3．1 机械系统动力学标准模型与特性分析

2．3．2 欠驱动桥式吊车系统状态空间模型构建

2．3．3 全驱动二自由度机器人系统状态空间模型构建

2．4 本章小结

第3章 面向欠驱动机械系统的层级化模糊最优控制方法研究

3．1 面向欠驱动状态跟踪过程的多目标优化控制

3．2 面向桥式吊车系统控制策略的模糊逻辑规划

3．3 基于最优控制与模糊规划的层级化控制构架

3．4 本章小结

第4章 面向全驱动机器人系统的自组织模糊最优控制方法研究

4．1 面向权重矩阵配置的自组织模糊学习算法

4．2 面向机器人系统控制策略的自组织模糊规划

4．3 基于最大值原理的非线性高次型最优控制

4．4 本章小结

第5章 基于李雅普诺夫理论的层级化自组织控制稳定性研究

5．1 李雅普诺夫稳定性理论

5．1．1 李雅普诺夫稳定性基本概念

5．1．2 李雅普诺夫稳定性判别方法

5．2 层级化模糊最优控制系统稳定性研究分析

5．3 自组织模糊最优控制系统稳定性研究分析

5．4 本章小结

第6章 典型欠／全驱动机械控制系统综合性能仿真研究与控制特性分析

6．1 欠驱动桥式吊车层级化模糊最优控制系统

6．2 欠驱动桥式吊车自组织模糊最优控制系统

6．3 全驱动二自由度机器人自组织模糊最优控制系统

6．4 本章小结

第7章 总结与展望

7．1 论文的主要研究成果

7．2 未来工作的展望

参考文献

攻读博士期间发表的论文成果和完成的工作