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基于输入输出数据的预设性能自适应参数估计

控制理论与应用 2024年

作者：曾煜轩王娴何浩然黄英博那靖昆明理工大学机电工程学院云南省智能控制与应用重点实验室

针对现有自适应参数估计方法多依赖系统状态信息,且无法定量分析参数误差收敛性能(如:收敛速度,最大误差)等问题,本文提出一种基于系统输入输出数据的非线性系统自适应参数估计新方法.首先,为避免使用系统状态信息,引入K滤波操作,构建... 详细信息

针对现有自适应参数估计方法多依赖系统状态信息,且无法定量分析参数误差收敛性能(如:收敛速度,最大误差)等问题,本文提出一种基于系统输入输出数据的非线性系统自适应参数估计新方法.首先,为避免使用系统状态信息,引入K滤波操作,构建系统未知参数与输入输出数据之间的映射关系.其次,设计辅助变量,提取参数估计误差信息来设计自适应律.为提高参数估计误差收敛性能,设计预设性能函数及误差等价转化机制,实现对参数估计误差瞬态及稳态收敛性能的预先设计.最后,构建基于参数估计误差信息的可预设收敛性能的自适应律,并利用Lyapunov稳定性分析方法证明参数估计误差收敛性.通过对比仿真及实验证明了所提方法的正确性和有效性.

关键词：参数估计预设性能非线性系统系统输入输出

“人工智能驱动的过程工业自动化与智能化”专刊前言

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控制理论与应用 2024年第3期41卷 373-374页

作者：周平蒋朝辉钟伟民那靖李明杰东北大学中南大学华东理工大学昆明理工大学太原科技大学

冶金、化工、炼油、电力、造纸、建材等大批量连续生产的过程工业(process industry,也称流程工业)是我国国民经济建设的重要支柱.工业自动化作为过程工业不可缺少的组成部分,一直是实现生产安全、平稳、优质、高效的基本条件和重要保证... 详细信息

冶金、化工、炼油、电力、造纸、建材等大批量连续生产的过程工业(process industry,也称流程工业)是我国国民经济建设的重要支柱.工业自动化作为过程工业不可缺少的组成部分,一直是实现生产安全、平稳、优质、高效的基本条件和重要保证.近年来,随着人工智能技术的飞速发展,以机器学习、工业大数据、工业互联网、数字孪生等为代表的新兴信息技术正深刻改变传统过程工业自动化的感知、分析、决策和执行过程,并正在向工业智能化迈进.在可预见的未来,在人工智能技术的驱动下,工业自动化的信息系统将能够认知和理解过程工业的物理系统,并实现建模、监测、控制、优化、决策的知识型工作自动化;而物理系统的执行单元将逐渐与人共融,最终实现人、机、物的有机融合,也即实现工业智能.

关键词：人工智能技术工业自动化工业大数据物理系统执行单元机器学习信息系统新兴信息技术

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下肢外骨骼康复机器人步态相识别

信息与控制 2024年第1期53卷 47-57页

作者：高贯斌肖纯杰那靖邢亚珊陆声昆明理工大学机电工程学院云南昆明650550 云南省智能控制及应用重点实验室云南昆明650550 云南省第一人民医院云南昆明650034 云南省数字骨科重点实验室云南昆明650034

外骨骼机器人作为一种新型的康复设备,在脊髓损伤患者的康复训练中具有广阔的应用前景。其中,人体步态相识别是实现外骨骼机器人穿戴者运动意图识别和准确控制的关键之一。首先,针对脊髓损伤患者康复训练中摆腿触地过程无法自主锁定膝... 详细信息

外骨骼机器人作为一种新型的康复设备,在脊髓损伤患者的康复训练中具有广阔的应用前景。其中,人体步态相识别是实现外骨骼机器人穿戴者运动意图识别和准确控制的关键之一。首先,针对脊髓损伤患者康复训练中摆腿触地过程无法自主锁定膝关节的问题,设计了一款绳驱下肢外骨骼康复机器人。该款外骨骼机器人通过足底开关传感器和膝关节编码器来采集患者步态信息,并在一个步态周期内不同的步态相对膝关节进行锁定或放松。其次,通过对人体行走步态的研究和脊髓损伤患者康复训练中锁膝和松膝的需求分析,提出了一种基于足底与地面接触过程信息的步态相分类方法。由于脊髓损伤患者的足底接触过程不可控且不稳定,将膝关节摆角和摆动速度信息引入步态相识别中,提出了融合脚与地面接触信息、膝关节摆角及摆动速度信息的步态相识别方法。最后,基于采集到的志愿者步态数据,进行了步态相识别方法的实验验证。结果表明,所提方法的平均步态相识别率达到99.906%,并且当足底开关传感器发生故障或未正常触发时,锁膝相和松膝相的正确识别率仍然分别达到94.488%和91.853%,从而验证了所提方法的有效性和容错能力。

关键词：脊髓损伤外骨骼康复训练步态相识别

双重信息引导的蚁群算法求解绿色多舱车辆路径问题

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控制理论与应用 2024年第6期41卷 1067-1078页

作者：郭宁申秋义钱斌那靖胡蓉毛剑琳昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

针对当前实际运输中广泛存在的绿色多舱车辆路径问题(GMCVRP),文章提出一种双重信息引导的蚁群优化算法(DIACO)进行求解.首先,在DIACO的全局搜索阶段,重新构建传统蚁群优化算法(TACO)中的信息素浓度矩阵(PCM),使其同时包含客户块信息和... 详细信息

针对当前实际运输中广泛存在的绿色多舱车辆路径问题(GMCVRP),文章提出一种双重信息引导的蚁群优化算法(DIACO)进行求解.首先,在DIACO的全局搜索阶段,重新构建传统蚁群优化算法(TACO)中的信息素浓度矩阵(PCM),使其同时包含客户块信息和客户序列信息,即建立具有双重信息的PCM(DIPCM),从而更全面学习和累积优质解的信息;采用3种启发式方法生成较高质量个体,用于初始化DIPCM,可快速引导算法朝向解空间中优质区域进行搜索.其次,在DIACO的局部搜索阶段,设计结合自适应策略的多种变邻域操作,用于对解空间的优质区域执行深入搜索.再次,提出信息素浓度平衡机制,以防止搜索陷入停滞.最后,使用不同规模的算例进行仿真测试和算法对比,结果验证了DIACO是求解GMCVRP的有效算法.

关键词：多舱车辆路径问题绿色蚁群优化算法双重信息引导信息素浓度平衡机制

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非线性严格反馈系统自适应非反步输出反馈控制

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控制与决策 2022年第9期37卷 2425-2432页

作者：那靖郑昂黄英博昆明理工大学机电工程学院昆明650500

针对传统反步控制器设计方法存在复杂度爆炸、参数收敛难、控制奇异、需全系统状态已知等问题,提出一种新的可保证参数收敛的未知系统动态辨识和非反步输出反馈自适应控制方法.首先,通过定义新的状态变量和系统等价变换,将严格反馈系统... 详细信息

针对传统反步控制器设计方法存在复杂度爆炸、参数收敛难、控制奇异、需全系统状态已知等问题,提出一种新的可保证参数收敛的未知系统动态辨识和非反步输出反馈自适应控制方法.首先,通过定义新的状态变量和系统等价变换,将严格反馈系统状态反馈控制转化为标准系统的输出反馈控制,进而设计包含高阶微分器的自适应单步控制器,避免反步递推设计的问题;然后,采用两个神经网络对系统集总未知动态进行估计,避免传统控制方法在未知控制增益在线估计过零引发的奇异问题;最后,构造一种新的自适应算法在线更新神经网络权值确保其收敛到真实值,进而实现对未知系统动态的精准辨识.基于Lyapunov定理的分析表明,跟踪误差和估计误差均可收敛到零点附近紧集.基于液压伺服系统模型的对比仿真验证了所提出方法的有效性和优越性.

关键词：严格反馈系统自适应控制非反步控制神经网络参数估计

基于复合标定和极限学习机的关节臂式坐标测量机残差建模及补偿

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光学精密工程 2023年第22期31卷 3289-3304页

作者：高贯斌谢佩刘飞那靖昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500

运动学标定是提高关节臂式坐标测量机精度的主要方法,但运动学标定后的残余误差对其测量精度和稳定性仍有很大影响。本文提出一种基于复合标定和极限学习机的关节臂式坐标测量机残差建模及补偿方法,以提高关节臂式坐标测量机的测量精度... 详细信息

运动学标定是提高关节臂式坐标测量机精度的主要方法,但运动学标定后的残余误差对其测量精度和稳定性仍有很大影响。本文提出一种基于复合标定和极限学习机的关节臂式坐标测量机残差建模及补偿方法,以提高关节臂式坐标测量机的测量精度。首先,在关节臂式坐标测量机运动学建模和误差建模的基础上,建立了运动学参数辨识模型,并依次进行角度参数辨识、长度参数辨识和长度参数等比例缩放的复合辨识,完成了七自由度关节臂式坐标测量机的运动学标定。其次,通过对标定后残余误差图谱的分析,发现残余误差与测量构型有关联,进而构建了以测量摆角、仰角、距离和转角为变量的测量构型。由于测量构型变量与残余误差存在强非线性关系,提出一种基于极限学习机的残余误差预测和补偿方法。通过实验对本文所提模型及方法的有效性进行验证,结果表明:进行残差修正后关节臂式坐标测量机的单点测量误差最大值由0.061 mm下降到0.044 mm,误差均值由0.023 mm下降到0.017 mm,误差标准差由0.011mm下降到0.007 mm;长度测量误差最大值由0.137 mm下降到0.074 mm,误差均值由0.033 mm下降到0.021 mm、误差标准差由0.037 mm下降到0.019 mm。

关键词：关节臂式坐标测量机残余误差测量构型极限学习机复合标定

基于各向异性误差相似度的六自由度机器人定位误差补偿

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光学精密工程 2022年第16期30卷 1955-1967页

作者：高贯斌牛锦鹏刘飞那靖昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省先进装备智能控制及应用国际联合实验室云南昆明650500

多关节机器人的绝对定位精度远低于重复精度,目前通常采用运动学标定或空间误差补偿来提高机器人定位精度。空间误差补偿通常采用反距离加权来预测定位点的误差并进行补偿,但反距离加权的权值评价单一且各参考点权值过于平均限制了补偿... 详细信息

多关节机器人的绝对定位精度远低于重复精度,目前通常采用运动学标定或空间误差补偿来提高机器人定位精度。空间误差补偿通常采用反距离加权来预测定位点的误差并进行补偿,但反距离加权的权值评价单一且各参考点权值过于平均限制了补偿精度的提高,为此,本文基于空间误差相似度提出一种包含距离和方向的定位误差预测和补偿方法。首先,推导出机器人定位误差模型,将机器人工作空间划分为由若干立方体组成的网格,研究在空间网格中定位点与参考点的相对方向与误差相似度的关系,并构建以距离和夹角余弦为误差传递因子的误差传递函数。其次,考虑定位点各坐标轴方向误差和参考点误差的相似性存在较大差异,基于误差传递函数提出一种各向异性的相似度建模和误差补偿方法,利用网格中各参考点的误差分别计算定位点各方向的误差。最后,通过实验对所提方法进行验证,并与传统的反距离加权插值补偿方法进行对比,实验结果表明:经过误差补偿后,机器人定位误差在各坐标轴方向的最大值和平均值都有显著降低,误差最大值和均值由补偿前的1.03 mm和0.30 mm分别降至0.11 mm和0.04 mm,与反距离加权方法相比补偿后机器人定位精度更高、各方向更均匀。

关键词：机器人绝对定位精度误差补偿标定

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面向性能增强的双惯量伺服系统状态反馈控制

自动化学报 2023年第4期49卷 904-912页

作者：王树波那靖任雪梅青岛大学自动化学院青岛266071 山东省工业控制技术重点实验室青岛266071 昆明理工大学机电工程学院昆明650550 北京理工大学自动化学院北京100081

为避免使用函数逼近器(神经网络或模糊系统),并提高双惯量伺服系统的瞬态响应和稳态性能,针对含外部扰动的双惯量伺服系统,提出一种基于预设性能函数(Prescribed performance function,PPF)的类比例状态反馈控制策略.首先,提出一种改进... 详细信息

为避免使用函数逼近器(神经网络或模糊系统),并提高双惯量伺服系统的瞬态响应和稳态性能,针对含外部扰动的双惯量伺服系统,提出一种基于预设性能函数(Prescribed performance function,PPF)的类比例状态反馈控制策略.首先,提出一种改进的带有最大超调、收敛速率以及稳态误差的预设性能函数,并将该函数融入控制器设计使二惯量伺服的跟踪误差保持在预定的边界之内.其次,基于预设性能函数设计了类比例状态反馈控制器实现跟踪控制.与传统基于函数逼近控制方法相比较,该方法可降低控制系统计算复杂度同时消除反演控制中存在的复杂度爆炸问题.最后,利用双惯量伺服系统实验平台开展了对比实验,验证了所提出方法的有效性.

关键词：双惯量伺服系统状态反馈预设性能函数函数逼近器

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非线性主动悬架系统自适应最优控制

控制与决策 2022年第12期37卷 3197-3206页

作者：黄英博吕永峰赵刚那靖赵军昆明理工大学机电工程学院昆明650500 太原理工大学电气动力工程学院太原030024 中船集团有限公司第七O五研究所昆明分部昆明650118 山东科技大学机械电子工程学院山东青岛266590

针对非线性主动悬架系统多性能指标综合优化问题,提出一类自适应最优控制方法.首先,通过引入一阶低通滤波操作,利用系统输入输出构建结构简单且调节参数少的一类未知非线性动态估计器,在线估计系统未知非线性动态;其次,构建包含乘驾舒... 详细信息

针对非线性主动悬架系统多性能指标综合优化问题,提出一类自适应最优控制方法.首先,通过引入一阶低通滤波操作,利用系统输入输出构建结构简单且调节参数少的一类未知非线性动态估计器,在线估计系统未知非线性动态;其次,构建包含乘驾舒适度、悬架行程空间及输入能耗的性能指标函数,采用单层神经网络对最优性能指标函数进行在线逼近,并得到新的哈密尔顿函数;为实现在线求解,构建一类新的基于参数估计误差信息的自适应律,在线更新神经网络权值并计算最优控制律;最后,理论分析闭环系统稳定性和收敛性,并通过专业软件Carsim与Matlab/Simulink搭建的联合仿真平台给出的对比仿真结果,验证所提出方法可有效解决主动悬架系统多目标性能优化控制问题,提升主动悬架系统综合性能.

关键词：主动悬架系统多目标优化控制自适应控制最优控制自适应动态规划