機器人控制系統的設計與 MATLAB 模擬 : 基本設計方法, 2/e
內容描述
本書系統地介紹了機械手控制的幾種先進設計方法,是作者多年來從事機器人控制系統教學和科研 工作的結晶,同時融入了國內外同行近年來所取得的**成果。 本書主要以機械手的控制為論述對象,共包括16章內容,分別介紹PID 控制、神經網絡自適應控制、 模糊自適應控制、迭代學習控制、反演控制、滑模控制、自適應魯棒控制、末端軌跡及力的連續切換滑模控 制、重復控制的基本原理及設計、機械手容錯控制、基於事件驅動的機械手反演控制、基於輸入延遲的機械 手控制、基於執行器量化的控制、基於控制方向未知的控制和多智能體系統一致性控制的設計與分析。每 種方法都給出了算法推導、實例分析和相應的MATLAB模擬設計程序。 本書各部分內容既相互聯系又相互獨立,讀者可根據自己的需要選擇學習。本書適合從事生產過程 自動化、電腦應用、機械電子和電氣自動化領域工作的工程技術人員閱讀,也可作為高等院校工業自動 化、自動控制、機械電子、自動化儀表、電腦應用等專業的教學參考書。
目錄大綱
目錄
第1章緒論
1.1機器人控制方法簡介
1.1.1機器人常用的控制方法
1.1.2不確定機器人系統的控制
1.2機器人動力學模型及其結構特性
1.3基於S函數的Simulink模擬
1.3.1S函數簡介
1.3.2S函數使用步驟
1.3.3S函數的基本功能及重要參數設定
1.3.4S函數描述實例
第2章機械手PD控制
2.1機械手獨立PD控制
2.1.1控制律的設計
2.1.2收斂性分析
2.1.3模擬實例
2.2基於重力補償的機械手PD控制
2.2.1控制律的設計
2.2.2控制律分析
2.3基於模型補償的機械手PD控制
2.3.1系統描述
2.3.2控制器的設計
2.3.3模擬實例
參考文獻
第3章機械手神經網絡自適應控制
3.1一種簡單的RBF網絡自適應滑模控制
3.1.1問題描述
3.1.2RBF網絡原理
3.1.3控制算法設計與分析
3.1.4模擬實例
3.2基於RBF網絡逼近的機械手自適應控制
3.2.1問題的提出
3.2.2基於RBF網絡逼近的控制器
3.2.3針對f(x)中各項分別進行神經網絡逼近
3.2.4模擬實例
參考文獻
第4章機械手模糊自適應控制
4.1單力臂機械手直接自適應模糊控制
4.1.1問題描述
4.1.2模糊控制器的設計
4.1.3自適應律的設計
4.1.4模擬實例
4.2單力臂機械手間接自適應模糊控制
4.2.1問題描述
4.2.2自適應模糊滑模控制器的設計
4.2.3穩定性分析
4.2.4模擬實例
4.3單級倒立擺的監督模糊控制
4.3.1模糊系統的設計
4.3.2模糊監督控制器的設計
4.3.3穩定性分析
4.3.4模擬實例
4.4基於模糊補償的機械手自適應模糊控制
4.4.1系統描述
4.4.2基於傳統模糊補償的控制
4.4.3基於模型信息已知的模糊補償控制
4.4.4模擬實例
4.5基於線性矩陣不等式的單級倒立擺TS模糊控制
4.5.1基於LMI的TS型模糊系統控制器的設計
4.5.2LMI不等式的設計及分析
4.5.3不等式的轉換
4.5.4LMI設計實例說明
4.5.5單級倒立擺的TS模型模糊控制
參考文獻
第5章機械手迭代學習控制
5.1迭代學習控制的數學基礎
5.1.1矩陣的跡及初等性質
5.1.2向量範數和矩陣範數
5.2迭代學習控制方法介紹
5.2.1迭代學習控制基本原理
5.2.2基本的迭代學習控制算法
5.2.3迭代學習控制主要分析方法
5.2.4迭代學習控制的關鍵技術
5.3機械手軌跡跟蹤迭代學習控制模擬實例
5.3.1控制器的設計
5.3.2模擬實例
5.4線性時變連續系統迭代學習控制
5.4.1系統描述
5.4.2控制器設計及收斂性分析
5.4.3模擬實例
5.5任意初始狀態下的迭代學習控制
5.5.1問題的提出
5.5.2控制器的設計
5.5.3模擬實例
參考文獻
第6章機械手反演控制
6.1簡單反演控制器的設計
6.1.1基本原理
6.1.2模擬實例
6.2單關節機械手的反演控制
6.2.1系統描述
6.2.2反演控制器的設計
6.2.3模擬實例
6.3雙耦合電機的反演控制
6.3.1系統描述
6.3.2反演控制器的設計
6.3.3模擬實例
參考文獻
第7章機械手滑模控制
7.1機械手動力學模型及特性
7.2基於計算力矩法的滑模控制
7.2.1系統描述
7.2.2控制律的設計
7.2.3模擬實例
7.3基於輸入輸出穩定性理論的滑模控制
7.3.1系統描述
7.3.2控制律的設計
7.3.3模擬實例
7.4基於LMI的指數收斂非線性乾擾觀測器的控制
7.4.1非線性乾擾觀測器的問題描述
7.4.2非線性乾擾觀測器的設計
7.4.3LMI不等式的求解
7.4.4計算力矩法的滑模控制
7.4.5模擬實例
7.5欠驅動兩桿機械臂Pendubot滑模控制
7.5.1Pendubot控制問題
7.5.2Pendubot機械臂建模
7.5.3Pendubot動力學模型
7.5.4Pendubot模型的分析
7.5.5滑模控制律的設計
7.5.6閉環穩定性分析
7.5.7基於Hurwitz的參數設計
7.5.8模擬實例
參考文獻
第8章機械手自適應魯棒控制
8.1單力臂機械系統的魯棒自適應控制
8.1.1問題描述
8.1.2魯棒模型參考自適應控制
8.1.3模擬實例
8.2二級倒立擺的H∞魯棒控制
8.2.1系統的描述
8.2.2基於LMI的控制律的設計
8.2.3二級倒立擺系統的描述
8.2.4模擬實例
參考文獻
第9章機械手末端軌跡及力的連續切換滑模控制
9.1基於雙曲正切函數切換的滑模控制
9.1.1雙曲正切函數的特性
9.1.2模擬實例
9.1.3基於雙曲正切函數的滑模控制
9.1.4模擬實例
9.2基於位置動力學模型的機械手末端軌跡滑模控制
9.2.1工作空間直角坐標與關節角位置的轉換
9.2.2機械手在工作空間的建模
9.2.3滑模控制器的設計
9.2.4模擬實例
9.3基於角度動力學模型的機械手末端軌跡滑模控制
9.3.1機械手在工作空間的建模
9.3.2工作空間直角坐標與關節角位置的轉換
9.3.3滑模控制器的設計
9.3.4模擬實例
9.4工作空間中雙關節機械手末端的阻抗滑模控制
9.4.1問題的提出
9.4.2阻抗模型的建立
9.4.3滑模控制器的設計
9.4.4模擬實例
9.4.5模擬中的代數環問題
9.5受約束條件下雙關節機械手末端力及關節角度的滑模控制
9.5.1問題的提出
9.5.2模型的降階
9.5.3控制律的設計
9.5.4穩定性分析
9.5.5模擬實例
參考文獻
第10章重復控制的基本原理及設計方法
10.1重復控制的基本原理
10.1.1重復控制的理論基礎
10.1.2基本的重復控制系統結構
10.1.3基本重復控制系統穩定性分析
10.1.4模擬實例
10.2一種具有多路周期指令信號的數字重復控制
10.2.1系統的結構
10.2.2控制器的設計方法
10.2.3模擬實例
參考文獻
第11章機械手容錯控制
11.1執行器容錯的輸入受限控制
11.1.1系統描述
11.1.2控制器的設計及分析
11.1.3模擬實例
11.2傳感器和執行器同時容錯的反演自適應控制
11.2.1系統描述
11.2.2控制器的設計與分析
11.2.3模擬實例
11.3傳感器和執行器同時容錯的RBF網絡輸入受限控制
11.3.1系統描述
11.3.2RBF神經網絡逼近
11.3.3控制器的設計及分析
11.3.4模擬實例
參考文獻
第12章基於事件驅動的機械手反演控制
12.1基於固定閾值的事件驅動反演控制
12.1.1基本原理
12.1.2控制器的設計與分析
12.1.3時間驅動有限次觸發分析
12.1.4模擬實例
12.2基於時變閾值的事件驅動反演控制
12.2.1基本原理
12.2.2控制器的設計與分析
12.2.3模擬實例
參考文獻
第13章基於輸入延遲的機械手控制
13.1帶有輸入延遲的輸入受限控制
13.1.1系統描述
13.1.2控制器的設計與分析
13.1.3模擬實例
13.2基於乾擾觀測器且帶有輸入延遲的輸入受限控制
13.2.1系統描述
13.2.2控制器的設計與分析
13.2.3模擬實例
13.3基於狀態觀測器的輸入延遲控制
13.3.1系統描述
13.3.2控制器的設計與分析
13.3.3模擬實例
參考文獻
第14章基於執行器量化的控制
14.1基於執行器容錯的控制輸入量化控制
14.1.1系統描述
14.1.2量化控制器的設計與分析
14.1.3模擬實例
14.2基於狀態觀測器的輸入量化反饋控制
14.2.1系統描述
14.2.2控制器的設計與分析
14.2.3模擬實例
14.3基於狀態觀測器的輸入輸出量化反饋控制
14.3.1系統描述
14.3.2控制器的設計與分析
14.3.3模擬實例
參考文獻
第15章基於控制方向未知的控制
15.1基本知識
15.2基於控制方向未知的狀態跟蹤
15.2.1系統描述
15.2.2控制律的設計
15.2.3模擬實例
15.3控制方向未知的反演控制
15.3.1系統描述
15.3.2控制律的設計及分析
15.3.3模擬實例
15.4控制方向未知的自適應反演控制
15.4.1系統描述
15.4.2控制律的設計與分析
15.4.3模擬實例
參考文獻
第16章多智能體系統一致性控制的設計與分析
16.1多智能體系統介紹
16.1.1多智能體系統特點
16.1.2多智能體系統應用領域
16.1.3多智能體系統在機器人控制中的應用
16.1.4多智能體控制展望
16.2一階多智能體系統的一致性控制
16.2.1系統描述
16.2.2控制器的設計
16.2.3穩定性分析
16.2.4模擬實例
16.3非線性多智能體系統一致性控制
16.3.1問題描述
16.3.2控制器的設計與分析
16.3.3模擬實例
16.4線性多智能體系統一致性控制
16.4.1系統描述
16.4.2控制律的設計
16.4.3模擬實例
16.5基於RBF網絡的多智能體系統一致性控制
16.5.1系統描述
16.5.2基於RBF網絡逼近f(·)的滑模控制
16.5.3控制律的設計
16.5.4模擬實例
參考文獻
