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基于高阶观测器和干扰补偿控制的模型预测控制方法
被引量：
12
1
作者
王东委
富月
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期1220-1228,共9页
针对状态不可测、外部干扰未知,并且状态和输入受限的离散时间线性系统,将高阶观测器、干扰补偿控制与标准模型预测控制(Model predictive control,MPC)相结合,提出了一种新的MPC方法.首先利用高阶观测器同步观测未知状态和干扰,使得观...
针对状态不可测、外部干扰未知,并且状态和输入受限的离散时间线性系统,将高阶观测器、干扰补偿控制与标准模型预测控制(Model predictive control,MPC)相结合,提出了一种新的MPC方法.首先利用高阶观测器同步观测未知状态和干扰,使得观测误差一致有界收敛;然后基于该干扰估计值设计新的干扰补偿控制方法,并将该方法与基于状态估计的标准MPC相结合,实现上述系统的优化控制.所提出的MPC方法克服了利用现有MPC方法求解具有外部干扰和状态约束的优化控制问题时存在无可行解的局限,能够保证系统状态在每一时刻都满足约束条件,并且使系统的输出响应接近采用标准MPC方法控制线性标称系统时得到的输出响应.最后,将所提控制方法应用到船舶航向控制系统中,仿真结果表明了所提方法的有效性和优越性.
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关键词
高阶观测器
干扰补偿控制
模型预测
控制
船舶航向
控制
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职称材料
基于人体运动干扰建模预测的外肢体机器人补偿控制研究
被引量：
1
2
作者
戴欢
曾洪
+2 位作者
张建喜
张竞天
宋爱国
《仪器仪表学报》
北大核心
2025年第4期326-334,共9页
针对人机协作中外肢体机器人受到人体运动干扰从而影响末端工作精度的问题,提出一种基于人体运动干扰建模预测的外肢体机器人补偿控制方法。首先,为了精确测量人体运动干扰,设计了融合IMU和视觉估计的T265视觉惯性里程计传感方案。其次...
针对人机协作中外肢体机器人受到人体运动干扰从而影响末端工作精度的问题,提出一种基于人体运动干扰建模预测的外肢体机器人补偿控制方法。首先,为了精确测量人体运动干扰,设计了融合IMU和视觉估计的T265视觉惯性里程计传感方案。其次,针对人-外肢体系统进行了运动学建模与分析,构造了末端位姿关于人体运动干扰和外肢体机器人关节运动参数的函数,并以末端位姿保持不变作为控制目标,提出一种基于PID前馈控制的运动干扰补偿控制方法。此外,为了提高人体运动干扰补偿控制的响应速度,提出一种基于卡尔曼滤波器的人体运动干扰预测方法,通过构建人体运动状态空间方程,利用卡尔曼滤波算法实现了人体运动轨迹预测。最后,设计了人体运动干扰预测实验和人体运动干扰补偿控制实验。实验结果表明,人体运动干扰预测值与实际值的绝对误差为0.48±0.32 mm,对比有无预测方法时人体运动干扰补偿控制效果,预测方法将外肢体机器人末端在工作平面内的绝对误差由3.18±2.17 mm降低至1.23±0.91 mm。实验验证了所提出的外肢体机器人补偿控制方法能够有效提高末端工作精度,且基于卡尔曼滤波的运动干扰预测方法在克服控制延迟上效果显著。
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关键词
外肢体机器人
人体运动预测
干扰补偿控制
人机协作
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职称材料
题名
基于高阶观测器和干扰补偿控制的模型预测控制方法
被引量：
12
1
作者
王东委
富月
机构
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期1220-1228,共9页
基金
国家自然科学基金(61991403,61991400,61573090)
高校基本科研业务费基金(N160801001)资助。
文摘
针对状态不可测、外部干扰未知,并且状态和输入受限的离散时间线性系统,将高阶观测器、干扰补偿控制与标准模型预测控制(Model predictive control,MPC)相结合,提出了一种新的MPC方法.首先利用高阶观测器同步观测未知状态和干扰,使得观测误差一致有界收敛;然后基于该干扰估计值设计新的干扰补偿控制方法,并将该方法与基于状态估计的标准MPC相结合,实现上述系统的优化控制.所提出的MPC方法克服了利用现有MPC方法求解具有外部干扰和状态约束的优化控制问题时存在无可行解的局限,能够保证系统状态在每一时刻都满足约束条件,并且使系统的输出响应接近采用标准MPC方法控制线性标称系统时得到的输出响应.最后,将所提控制方法应用到船舶航向控制系统中,仿真结果表明了所提方法的有效性和优越性.
关键词
高阶观测器
干扰补偿控制
模型预测
控制
船舶航向
控制
Keywords
Higher-order observer
disturbance compensation control
model predictive control(MPC)
ship heading control
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于人体运动干扰建模预测的外肢体机器人补偿控制研究
被引量：
1
2
作者
戴欢
曾洪
张建喜
张竞天
宋爱国
机构
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《仪器仪表学报》
北大核心
2025年第4期326-334,共9页
基金
国家自然科学基金(62173089)项目资助。
文摘
针对人机协作中外肢体机器人受到人体运动干扰从而影响末端工作精度的问题,提出一种基于人体运动干扰建模预测的外肢体机器人补偿控制方法。首先,为了精确测量人体运动干扰,设计了融合IMU和视觉估计的T265视觉惯性里程计传感方案。其次,针对人-外肢体系统进行了运动学建模与分析,构造了末端位姿关于人体运动干扰和外肢体机器人关节运动参数的函数,并以末端位姿保持不变作为控制目标,提出一种基于PID前馈控制的运动干扰补偿控制方法。此外,为了提高人体运动干扰补偿控制的响应速度,提出一种基于卡尔曼滤波器的人体运动干扰预测方法,通过构建人体运动状态空间方程,利用卡尔曼滤波算法实现了人体运动轨迹预测。最后,设计了人体运动干扰预测实验和人体运动干扰补偿控制实验。实验结果表明,人体运动干扰预测值与实际值的绝对误差为0.48±0.32 mm,对比有无预测方法时人体运动干扰补偿控制效果,预测方法将外肢体机器人末端在工作平面内的绝对误差由3.18±2.17 mm降低至1.23±0.91 mm。实验验证了所提出的外肢体机器人补偿控制方法能够有效提高末端工作精度,且基于卡尔曼滤波的运动干扰预测方法在克服控制延迟上效果显著。
关键词
外肢体机器人
人体运动预测
干扰补偿控制
人机协作
Keywords
supernumerary robotic arms
human motion prediction
disturbance compensation control
human-robot collaboration
分类号
TH89 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高阶观测器和干扰补偿控制的模型预测控制方法
王东委
富月
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于人体运动干扰建模预测的外肢体机器人补偿控制研究
戴欢
曾洪
张建喜
张竞天
宋爱国
《仪器仪表学报》
北大核心
2025
1
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职称材料
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