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题名喷施作业植保无人机抗干扰反步鲁棒控制方法
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作者
马黎
崔雅博
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机构
商丘职业技术学院软件学院
开封大学信息工程学院
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出处
《中国农机化学报》
北大核心
2025年第6期156-161,共6页
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基金
河南省科技攻关项目(212102210533)。
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文摘
针对喷施作业植保无人机容易受到电机动态特性、机体振动和机械摩擦等干扰因素影响的问题,设计一种反步鲁棒控制律。首先,建立带有各种干扰因素的植保无人机数学模型,并通过设计的扩张状态观测器准确估计出扰动大小;然后,结合反步法分别设计方位角速度、电机电流和电机电压的控制指令,提高对植保无人机的飞行精准度;最后,进行仿真试验。试验表明,验证设计的扩张状态观测器对方位角、方位角加速度和驱动电机电流的最大估计误差分别为0.03°/s、0.03°/s2、0.04 A/s,提出的反步鲁棒控制律能够使俯仰角、滚转角和航向角的最大误差分别仅为0.4°、0.6°和0.5°。提出的鲁棒控制律能够有效克服电机动态特性、机体振动和机械摩擦等干扰因素的影响,确保植保无人机精准和稳定地飞行,使重喷和漏喷的面积占比分别下降至0.23%和0.27%。
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关键词
植保机械
喷施无人机
扩张状态观测器
反步鲁棒控制
轨迹跟踪
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Keywords
plant protection machinery
spraying UAV
extended state observer
backstepping robust control
track tracking
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分类号
S49
[农业科学—植物保护]
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名采用模糊小波网络的移动机械臂反步鲁棒控制
被引量：3
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作者
孙银生
徐瑞丽
李风雷
姚利娜
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机构
郑州机械研究所有限公司
河南职业技术学院电气工程学院
郑州大学电气工程学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2023年第3期23-27,34,共6页
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基金
国家自然科学基金面上项目(61973278)。
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文摘
针对考虑不确定性和电机动态的移动机械臂控制问题,采用模糊小波网络设计了反步鲁棒控制方法。首先建立了移动机械臂和电机的模型,然后设计了自适应观测器作为辅助系统,来准确估计系统状态,同时引入模糊小波网络在线逼近系统不确定性;最后在状态估计的基础上提出了反步鲁棒控制律,实现包容不确定性的移动机械臂系统鲁棒控制。MATLAB仿真结果表明:设计的反步鲁棒控制方法具有更快的响应速度和更高的控制精度,在0.45s内即可稳定准确地跟踪控制信号,对轮式平台位移和关节角度的跟踪误差仅为0.05m和0.5°,实现了包容不确定性的高精度控制。
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关键词
移动机械臂系统
电机动态
不确定性
自适应观测器
模糊小波网络
反步鲁棒控制
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Keywords
Mobile Manipulator System
Motor Dynamic
Uncertainty
Adaptive Observer
Fuzzy Wavelet Network
Back-Stepping Robust Control
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TH11
[机械工程—机械设计及理论]
TH39
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名采用神经网络的工业机器人双臂鲁棒控制方法
被引量：4
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作者
楚雪平
王晓玲
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机构
河南职业技术学院智能制造学院
河南科技大学图书馆
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出处
《现代制造工程》
CSCD
北大核心
2022年第11期41-47,共7页
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基金
河南省科技攻关项目(202102210114)。
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文摘
为了克服摩擦、干扰以及模型误差等不确定性因素对工业机器人双臂的影响,利用神经网络设计了反步鲁棒控制律。首先建立了工业机器人双臂协同控制模型,然后利用神经网络估计出干扰,并通过不确定性补偿设计出了反步鲁棒控制律,最终实现了对工业机器人双臂空间运动的精确控制。对比仿真得到的结果表明,所设计的反步鲁棒控制律对工业机器人双臂具有更高的控制精度,空间运动指令跟踪的最大误差仅为0.2 cm,不确定性估计的最大误差仅为0.2 N·m。测试实验验证了所设计的反步鲁棒控制律具有更优的工程实用性,空间定位的平均误差为0.18 cm,最大误差仅为0.24 cm,有效降低了各种干扰因素对工业机器人双臂控制精度的影响。
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关键词
机器人双臂
不确定性
空间运动
神经网络
反步鲁棒控制律
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Keywords
double arms of robot
uncertainty
spatial motion
neural network
back-stepping robust control law
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分类号
TH39
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名喷施作业植保无人机的轨迹优化与控制方法
被引量：4
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作者
闵洁
姜明富
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机构
信阳农林学院信息工程学院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2022年第2期28-33,38,共7页
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基金
河南省科技攻关项目(212102210534)。
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文摘
为了有效解决植保无人机(UAV)在喷施作业中存在的大面积重喷和漏喷问题,提出了改进的Dubins避障路径规划方法。首先,建立了植保四旋翼UAV的运动模型和障碍模型;然后,利用遗传算法对Dubins避障路径规划方法进行了优化;最后,通过引入模糊算法对外界干扰进行估计,设计了反步鲁棒控制律,利用滑模滤波器来对虚拟指令进行滤波,确保植保UAV能够准确跟踪最优路径。仿真结果表明:改进避障路径规划算法和反步鲁棒控制律在兼顾轨迹长度的同时,使重喷、漏喷面积下降了66.4%,且能够包容外界干扰的影响,与模糊免疫PID控制律相比,更能准确地跟踪避障路径规划算法输出的轨迹指令。
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关键词
植保无人机
喷施作业
避障路径规划
重喷漏喷
反步鲁棒控制
模糊算法
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Keywords
plant protection UAV
spraying operation
obstacle avoidance path planning
repetitive and missing spraying
backstepping-robust control
fuzzy algorithm
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分类号
S252.3
[农业科学—农业机械化工程]
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