- ISBN:9787302592402
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:439
- 出版时间:2022-04-01
- 条形码:9787302592402 ; 978-7-302-59240-2
本书特色
本书主要以机械手为被控对象,系统地论述了机器人控制系统设计的基本设计方法,包括先进PD控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、末端轨迹及力的连续切换滑膜控制、重复控制、传感器和执行器容错控制、事件驱动控制、输入延迟控制、执行器量化控制、控制方向未知的控制和多智能体系统一致性控制的设计与分析。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB设计仿真程序。本书特点如下: (1) 机器人控制系统的控制算法重点在于基础理论分析,针对机械手基本控制算法进行了深入剖析。 (2) 所有控制算法均给出了完整的MATLAB仿真程序,也给出了程序的说明和仿真结果,具有很强的可读性。 (3) 从应用的角度出发,理论联系实际,面向广大科研与工程技术人员,具有很高的工程实用价值。 (4) 控制算法及应用实例的程序结构设计简单明了,便于读者学习和二次开发。
内容简介
本书系统地介绍了机械手控制的几种优选设计方法,是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶,同时融入了国内外同行近年来所取得的近期新成果。 本书主要以机械手的控制为论述对象,共包括16章内容,分别介绍机械手PD控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、白适应鲁棒控制、末端轨迹及力的连续切换滑模控制、重复控制的基本原理及设计方法、机械手容错控制、基于事件驱动的机械手反演控制、基于输入延迟的机械手控制、基于执行器量化的控制、基于控制方向未知的控制和多智能体系统一致性控制的设计与分析。每种方法都给出r算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。 本书各部分内容既相互联系又相互独立,读者可根据自己的需要选择学习。本书适合从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的T程技术人员阅读,也可作为高等院校T业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的教学参考书。
目录
第1章绪论
1.1机器人控制方法简介
1.1.1机器人常用的控制方法
1.1.2不确定机器人系统的控制
1.2机器人动力学模型及其结构特性
1.3基于S函数的Simulink仿真
1.3.1S函数简介
1.3.2S函数使用步骤
1.3.3S函数的基本功能及重要参数设定
1.3.4S函数描述实例
第2章机械手PD控制
2.1机械手独立PD控制
2.1.1控制律的设计
2.1.2收敛性分析
2.1.3仿真实例
2.2基于重力补偿的机械手PD控制
2.2.1控制律的设计
2.2.2控制律分析
2.3基于模型补偿的机械手PD控制
2.3.1系统描述
2.3.2控制器的设计
2.3.3仿真实例
参考文献
第3章机械手神经网络自适应控制
3.1一种简单的RBF网络自适应滑模控制
3.1.1问题描述
3.1.2RBF网络原理
3.1.3控制算法设计与分析
3.1.4仿真实例
3.2基于RBF网络逼近的机械手自适应控制
3.2.1问题的提出
3.2.2基于RBF网络逼近的控制器
3.2.3针对f(x)中各项分别进行神经网络逼近
3.2.4仿真实例
参考文献
第4章机械手模糊自适应控制
4.1单力臂机械手直接自适应模糊控制
4.1.1问题描述
4.1.2模糊控制器的设计
4.1.3自适应律的设计
4.1.4仿真实例
4.2单力臂机械手间接自适应模糊控制
4.2.1问题描述
4.2.2自适应模糊滑模控制器的设计
4.2.3稳定性分析
4.2.4仿真实例
4.3单级倒立摆的监督模糊控制
4.3.1模糊系统的设计
4.3.2模糊监督控制器的设计
4.3.3稳定性分析
4.3.4仿真实例
4.4基于模糊补偿的机械手自适应模糊控制
4.4.1系统描述
4.4.2基于传统模糊补偿的控制
4.4.3基于模型信息已知的模糊补偿控制
4.4.4仿真实例
4.5基于线性矩阵不等式的单级倒立摆TS模糊控制
4.5.1基于LMI的TS型模糊系统控制器的设计
4.5.2LMI不等式的设计及分析
4.5.3不等式的转换
4.5.4LMI设计实例说明
4.5.5单级倒立摆的TS模型模糊控制
参考文献
第5章机械手迭代学习控制
5.1迭代学习控制的数学基础
5.1.1矩阵的迹及初等性质
5.1.2向量范数和矩阵范数
5.2迭代学习控制方法介绍
5.2.1迭代学习控制基本原理
5.2.2基本的迭代学习控制算法
5.2.3迭代学习控制主要分析方法
5.2.4迭代学习控制的关键技术
5.3机械手轨迹跟踪迭代学习控制仿真实例
5.3.1控制器的设计
5.3.2仿真实例
5.4线性时变连续系统迭代学习控制
5.4.1系统描述
5.4.2控制器设计及收敛性分析
5.4.3仿真实例
5.5任意初始状态下的迭代学习控制
5.5.1问题的提出
5.5.2控制器的设计
5.5.3仿真实例
参考文献
第6章机械手反演控制
6.1简单反演控制器的设计
6.1.1基本原理
6.1.2仿真实例
6.2单关节机械手的反演控制
6.2.1系统描述
6.2.2反演控制器的设计
6.2.3仿真实例
6.3双耦合电机的反演控制
6.3.1系统描述
6.3.2反演控制器的设计
6.3.3仿真实例
参考文献
第7章机械手滑模控制
7.1机械手动力学模型及特性
7.2基于计算力矩法的滑模控制
7.2.1系统描述
7.2.2控制律的设计
7.2.3仿真实例
7.3基于输入输出稳定性理论的滑模控制
7.3.1系统描述
7.3.2控制律的设计
7.3.3仿真实例
7.4基于LMI的指数收敛非线性干扰观测器的控制
7.4.1非线性干扰观测器的问题描述
7.4.2非线性干扰观测器的设计
7.4.3LMI不等式的求解
7.4.4计算力矩法的滑模控制
7.4.5仿真实例
7.5欠驱动两杆机械臂Pendubot滑模控制
7.5.1Pendubot控制问题
7.5.2Pendubot机械臂建模
7.5.3Pendubot动力学模型
7.5.4Pendubot模型的分析
7.5.5滑模控制律的设计
7.5.6闭环稳定性分析
7.5.7基于Hurwitz的参数设计
7.5.8仿真实例
参考文献
第8章机械手自适应鲁棒控制
8.1单力臂机械系统的鲁棒自适应控制
8.1.1问题描述
8.1.2鲁棒模型参考自适应控制
8.1.3仿真实例
8.2二级倒立摆的H∞鲁棒控制
8.2.1系统的描述
8.2.2基于LMI的控制律的设计
8.2.3二级倒立摆系统的描述
8.2.4仿真实例
参考文献
第9章机械手末端轨迹及力的连续切换滑模控制
9.1基于双曲正切函数切换的滑模控制
9.1.1双曲正切函数的特性
9.1.2仿真实例
9.1.3基于双曲正切函数的滑模控制
9.1.4仿真实例
9.2基于位置动力学模型的机械手末端轨迹滑模控制
9.2.1工作空间直角坐标与关节角位置的转换
9.2.2机械手在工作空间的建模
9.2.3滑模控制器的设计
9.2.4仿真实例
9.3基于角度动力学模型的机械手末端轨迹滑模控制
9.3.1机械手在工作空间的建模
9.3.2工作空间直角坐标与关节角位置的转换
9.3.3滑模控制器的设计
9.3.4仿真实例
9.4工作空间中双关节机械手末端的阻抗滑模控制
9.4.1问题的提出
9.4.2阻抗模型的建立
9.4.3滑模控制器的设计
9.4.4仿真实例
9.4.5仿真中的代数环问题
9.5受约束条件下双关节机械手末端力及关节角度的滑模控制
9.5.1问题的提出
9.5.2模型的降阶
9.5.3控制律的设计
9.5.4稳定性分析
9.5.5仿真实例
参考文献
第10章重复控制的基本原理及设计方法
10.1重复控制的基本原理
10.1.1重复控制的理论基础
10.1.2基本的重复控制系统结构
10.1.3基本重复控制系统稳定性分析
10.1.4仿真实例
10.2一种具有多路周期指令信号的数字重复控制
10.2.1系统的结构
10.2.2控制器的设计方法
10.2.3仿真实例
参考文献
第11章机械手容错控制
11.1执行器容错的输入受限控制
11.1.1系统描述
11.1.2控制器的设计及分析
11.1.3仿真实例
11.2传感器和执行器同时容错的反演自适应控制
11.2.1系统描述
11.2.2控制器的设计与分析
11.2.3仿真实例
11.3传感器和执行器同时容错的RBF网络输入受限控制
11.3.1系统描述
11.3.2RBF神经网络逼近
11.3.3控制器的设计及分析
11.3.4仿真实例
参考文献
第12章基于事件驱动的机械手反演控制
12.1基于固定阈值的事件驱动反演控制
12.1.1基本原理
12.1.2控制器的设计与分析
12.1.3时间驱动有限次触发分析
12.1.4仿真实例
12.2基于时变阈值的事件驱动反演控制
12.2.1基本原理
12.2.2控制器的设计与分析
12.2.3仿真实例
参考文献
第13章基于输入延迟的机械手控制
13.1带有输入延迟的输入受限控制
13.1.1系统描述
13.1.2控制器的设计与分析
13.1.3仿真实例
13.2基于干扰观测器且带有输入延迟的输入受限控制
13.2.1系统描述
13.2.2控制器的设计与分析
13.2.3仿真实例
13.3基于状态观测器的输入延迟控制
13.3.1系统描述
13.3.2控制器的设计与分析
13.3.3仿真实例
参考文献
第14章基于执行器量化的控制
14.1基于执行器容错的控制输入量化控制
14.1.1系统描述
14.1.2量化控制器的设计与分析
14.1.3仿真实例
14.2基于状态观测器的输入量化反馈控制
14.2.1系统描述
14.2.2控制器的设计与分析
14.2.3仿真实例
14.3基于状态观测器的输入输出量化反馈控制
14.3.1系统描述
14.3.2控制器的设计与分析
14.3.3仿真实例
参考文献
第15章基于控制方向未知的控制
15.1基本知识
15.2基于控制方向未知的状态跟踪
15.2.1系统描述
15.2.2控制律的设计
15.2.3仿真实例
15.3控制方向未知的反演控制
15.3.1系统描述
15.3.2控制律的设计及分析
15.3.3仿真实例
15.4控制方向未知的自适应反演控制
15.4.1系统描述
15.4.2控制律的设计与分析
15.4.3仿真实例
参考文献
第16章多智能体系统一致性控制的设计与分析
16.1多智能体系统介绍
16.1.1多智能体系统特点
16.1.2多智能体系统应用领域
16.1.3多智能体系统在机器人控制中的应用
16.1.4多智能体控制展望
16.2一阶多智能体系统的一致性控制
16.2.1系统描述
16.2.2控制器的设计
16.2.3稳定性分析
16.2.4仿真实例
16.3非线性多智能体系统一致性控制
16.3.1问题描述
16.3.2控制器的设计与分析
16.3.3仿真实例
16.4线性多智能体系统一致性控制
16.4.1系统描述
16.4.2控制律的设计
16.4.3仿真实例
16.5基于RBF网络的多智能体系统一致性控制
16.5.1系统描述
16.5.2基于RBF网络逼近f(??)的滑模控制
16.5.3控制律的设计
16.5.4仿真实例
参考文献
作者简介
刘金琨 北京航空航天大学教授,博士生导师。分别于1989年7月、1994年3月和1997年3月获东北大学工学学士、工学硕士和工学博士学位。1997年3月─1998年12月在浙江大学工业控制技术研究所做博士后研究工作;1999年1月─1999年7月在香港科技大学从事合作研究;1999年11月至今在北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院从事教学与科研工作,主讲“智能控制”“先进控制系统设计”“系统辨识”等课程,主要研究方向为控制理论与应用。先后主持国家自然科学基金等科研项目10余项,发表学术论文100余篇,出版《先进PID控制MATLAB仿真》《滑模变结构控制MATLAB仿真》《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》《RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》《系统辨识》和《智能控制——理论基础、算法设计与应用》等著作。
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