描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787302470083丛书名: 电子信息与电气工程技术丛书
本书是在原有《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》基础上撰写而成的。全书分为上下两册，作为下册，本册以电机、机械手、倒立摆、移动机器人和四旋翼飞行器为对象，共分13章，包括控制系统输出受限控制、控制输入受限控制、基于轨迹规划的机械手控制、机械手模糊自适应反演控制、机械手迭代学习控制、柔性机械手反演及动态面控制、柔性机械臂分布式参数边界控制、移动机器人的轨迹跟踪控制、移动机器人双环轨迹跟踪控制、四旋翼飞行器轨迹控制、基于LMI的控制系统设计、基于线性矩阵不等式的倒立摆TS模糊控制和执行器容错控制。每种控制方法都给出了算法推导、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，读者可根据自己需要选择学习。本书适用于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工程技术人员阅读，也可作为高等院校工业自动化、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章控制系统输出受限控制
1.1输出受限引理
1.2位置输出受限控制
1.2.1系统描述
1.2.2控制器设计
1.2.3仿真实例
1.3位置及速度输出受限控制
1.3.1多状态输出受限引理
1.3.2系统描述
1.3.3控制器设计与分析
1.3.4仿真实例
1.4按设定误差性能指标收敛控制
1.4.1问题描述
1.4.2跟踪误差性能函数设计
1.4.3收敛性分析
1.4.4仿真实例
参考文献
第2章控制系统输入受限控制
2.1基于双曲正切的控制输入受限控制
2.1.1定理及分析
2.1.2基于双曲正切的控制输入受限控制
2.1.3仿真实例
2.2负载未知下的控制输入受限控制
2.2.1问题的提出
2.2.2自适应控制律设计
2.2.3闭环系统稳定性分析
2.2.4仿真实例
2.3带扰动的控制输入受限控制
2.3.1系统描述
2.3.2指数收敛干扰观测器设计
2.3.3控制器的设计及分析
2.3.4仿真实例
2.4基于反演的非线性系统控制输入受限控制
2.4.1系统描述
2.4.2双曲正切光滑函数特点
2.4.3控制输入受限方法
2.4.4基于反演的控制算法设计
2.4.5仿真实例
2.5基于输出受限和输入受限的控制
2.5.1系统描述
2.5.2控制器设计
2.5.3基于反演的控制算法设计
2.5.4仿真实例
2.6基于反演的控制输入及变化率受限控制
2.6.1系统描述
2.6.2控制输入受限方法
2.6.3基于反演的控制算法设计
2.6.4仿真实例
2.7基于反演的控制输入及变化率受限轨迹跟踪控制
2.7.1系统描述
2.7.2控制输入受限方法
2.7.3基于反演的控制算法设计
2.7.4仿真实例
2.8基于反演的控制输入及变化率受限鲁棒控制
2.8.1系统描述
2.8.2控制输入受限方法
2.8.3基于反演的控制算法设计
2.9基于Nussbaum函数的控制输入受限控制
2.9.1系统描述
2.9.2输入受限控制方法
2.9.3基于反演的输入受限控制算法设计
2.9.4仿真实例
附录
参考文献
第3章基于轨迹规划的机械手控制
3.1差分进化算法
3.1.1差分进化算法的提出
3.1.2标准差分进化算法
3.1.3差分进化算法的基本流程
3.1.4差分进化算法的参数设置
3.1.5基于差分进化算法的函数优化
3.2轨迹规划算法的设计
3.2.1一个简单的样条插值实例
3.2.2轨迹规划算法介绍
3.2.3轨迹的设计
3.3单关节机械手轨迹控制
3.3.1问题的提出
3.3.2轨迹的优化
3.3.3仿真实例
3.4双关节机械手轨迹控制
3.4.1系统描述
3.4.2规划器设计
3.4.3仿真实例
参考文献
第4章机械手模糊自适应反演控制
4.1基于反演方法的单关节机器人自适应模糊控制
4.1.1系统描述
4.1.2Backstepping控制器设计
4.1.3基于Backstepping的自适应模糊控制
4.1.4仿真实例
4.2双关节机械臂的自适应模糊反演控制
4.2.1系统描述
4.2.2传统Backstepping控制器设计及稳定性分析
4.2.3仿真实例
参考文献
第5章机械手自适应迭代学习控制
5.1控制器增益自适应整定的机械手迭代学习控制
5.1.1问题的提出
5.1.2控制器设计
5.1.3收敛性分析
5.1.4仿真实例
5.2基于增益自适应整定的机械手迭代学习控制的改进
5.2.1算法的改进
5.2.2仿真实例
5.3基于切换增益的单关节机械手迭代学习控制
5.3.1问题描述
5.3.2自适应迭代学习控制器设计
5.3.3收敛性分析
5.3.4仿真实例
5.4基于切换增益的多关节机械手迭代学习控制
5.4.1问题的提出
5.4.2三个定理及收敛性分析
5.4.3仿真实例
附录
参考文献
第6章柔性机械手反演及动态面控制
6.1柔性机械手的反演控制
6.1.1系统描述
6.1.2反演控制器设计
6.1.3仿真实例
6.2柔性机械手动态面控制
6.2.1系统描述
6.2.2控制律设计
6.2.3稳定性分析
6.2.4仿真实例
6.3柔性关节机械手K观测器设计及分析
6.3.1K观测器设计原理
6.3.2柔性关节机械手模型描述与变换
6.3.3柔性关节机械手K观测器设计与分析
6.3.4按A0为Hurwitz进行K的设计
6.3.5仿真实例
6.4基于K观测器的柔性关节机械手动态面控制
6.4.1控制算法设计
6.4.2稳定性分析
6.4.3仿真实例
6.5柔性机械手神经网络反演控制
6.5.1系统描述
6.5.2反演控制器设计
6.5.3仿真实例
参考文献
第7章柔性机械臂分布式参数边界控制
7.1柔性机械臂的偏微分方程动力学建模
7.1.1柔性机械臂的控制问题
7.1.2柔性机械臂的偏微分方程建模
7.2柔性机械臂分布式参数边界控制——指数收敛方法
7.2.1引理
7.2.2边界控制律的设计
7.2.3仿真实例
7.3柔性机械臂分布式参数边界控制LaSalle分析方法
7.3.1模型描述
7.3.2模型的空间转换
7.3.3闭环系统耗散性分析
7.3.4半群和紧凑性分析
7.3.5收敛性分析
7.3.6仿真实例
附录
参考文献
第8章移动机器人的轨迹跟踪控制
8.1移动机器人运动学反演控制
8.1.1运动学模型的建立
8.1.2反演控制器设计
8.1.3仿真实例
8.2移动机器人动力学反演控制
8.2.1动力学模型的建立
8.2.2反演控制器设计
8.2.3仿真实例
8.3移动机器人轨迹跟踪迭代学习控制
8.3.1数学基础
8.3.2系统描述
8.3.3控制律设计及收敛性分析
8.3.4仿真实例
参考文献
第9章移动机器人双环轨迹跟踪控制
9.1移动机器人的滑模轨迹跟踪控制
9.1.1移动机器人运动学模型
9.1.2位置控制律设计（外环）
9.1.3姿态控制律设计（内环）
9.1.4闭环系统的设计关键
9.1.5仿真实例
9.2基于全局稳定的移动机器人双环轨迹跟踪控制
9.2.1移动机器人运动学模型
9.2.2动态系统全局渐近稳定定理
9.2.3控制系统设计
9.2.4整个闭环稳定性分析
9.2.5仿真实例
9.3移动机器人双环编队控制
9.3.1移动机器人运动学模型
9.3.2控制系统设计
9.3.3整个闭环稳定性分析
9.3.4仿真实例
参考文献
第10章四旋翼飞行器轨迹控制
10.1基于内外环的四旋翼飞行器的PD控制
10.1.1四旋翼飞行器动力学模型
10.1.2位置控制律设计
10.1.3虚拟姿态角度求解
10.1.4姿态控制律设计
10.1.5闭环系统的设计关键
10.1.6仿真实例
10.2基于双闭环的四旋翼飞行器速度控制
10.2.1四旋翼飞行器动力学模型
10.2.2四旋翼飞行器速度控制
10.2.3虚拟姿态角度求解
10.2.4姿态控制律设计
10.2.5闭环系统的设计关键
10.2.6仿真实例
10.3基于双闭环的四旋翼飞行器编队控制
10.3.1四旋翼飞行器动力学模型
10.3.2四旋翼飞行器编队控制
10.3.3虚拟姿态角度求解
10.3.4姿态控制律设计
10.3.5闭环系统的设计关键
10.3.6仿真实例
参考文献
第11章基于LMI的控制系统设计
11.1控制系统LMI控制算法设计
11.1.1系统描述
11.1.2控制器设计与分析
11.1.3仿真实例
11.2位置跟踪控制系统LMI算法设计
11.2.1系统描述
11.2.2控制器设计
11.2.3控制器设计与分析
11.2.4仿真实例
11.3带扰动的控制系统LMI控制算法设计
11.3.1系统描述
11.3.2基于H∞指标控制器设计与分析
11.3.3LMI设计
11.3.4仿真实例
11.4带扰动的控制系统LMI跟踪控制算法设计
11.4.1系统描述
11.4.2仿真实例
11.5控制输入受限下的LMI控制算法设计
11.5.1系统描述
11.5.2控制器的设计与分析
11.5.3LMI设计
11.5.4仿真实例
11.6控制输入受限下位置跟踪LMI控制算法
11.6.1系统描述
11.6.2控制器设计
11.6.3控制器设计与分析
11.6.4仿真实例
11.7控制输入受限下的LMI倒立摆系统镇定
11.7.1系统描述
11.7.2控制器设计与分析
11.7.3仿真实例
11.8基于LMI的控制输入及其变化率受限控制算法
11.8.1系统描述
11.8.2控制器的设计与分析
11.8.3仿真实例
附录
参考文献
第12章基于LMI的倒立摆TS模糊控制
12.1单级倒立摆的TS模糊建模
12.1.1TS型模糊系统
12.1.2倒立摆系统的控制问题
12.1.3基于2条模糊规则的设计
12.1.4基于4条模糊规则的设计
12.2基于极点配置的单级倒立摆TS模糊控制
12.2.1基于2条模糊规则的控制器设计
12.2.2基于4条模糊规则的控制器设计
12.3基于LMI的单级倒立摆TS模糊控制
12.3.1LMI不等式的设计及分析
12.3.2不等式的转换
12.3.3LMI的设计实例
12.3.4基于LMI的单级倒立摆TS模糊控制
参考文献
第13章执行器自适应容错控制
13.1SISO系统执行器自适应容错控制
13.1.1控制问题描述
13.1.2控制律的设计与分析
13.1.3仿真实例
13.2MISO系统执行器自适应容错控制
13.2.1控制问题描述
13.2.2控制律的设计与分析
13.2.3仿真实例
13.3带执行器卡死的MISO系统自适应容错控制
13.3.1控制问题描述
13.3.2控制律的设计与分析
13.3.3仿真实例
13.4基于状态输出受限性能的切换容错控制
13.4.1多状态输出受限引理
13.4.2系统描述
13.4.3基于Barrier Lyapunov的状态输出受限控制
13.4.4监控函数设计
13.4.5仿真实例
附录
参考文献
前言
有关机器人控制理论及其工程应用，近年来已有大量的论文发表。作者多年来一直从事控制理论及应用方面的教学和研究工作，为了促进机器人控制和自动化技术的进步，反映机器人控制设计与应用中的研究成果，并使广大研究人员和工程技术人员能够了解、掌握和应用这一领域的技术，学会用MATLAB语言进行各种机器人控制算法的分析和设计，作者编写了这本书，以抛砖引玉，供广大读者学习参考。
本书是作者在总结多年研究成果的基础上，进一步理论化、系统化、规范化、实用化而成的，其特点是：
（1）
控制算法取材新颖，内容先进，重点置于学科交叉部分的前沿研究和介绍有潜力的新思想、新方法和新技术，取材着重于基本概念、基本理论和基本方法。
（2）
针对每种控制算法，给出了完整的MATLAB仿真程序，并给出了程序的说明和仿真结果，具有很强的可读性。
（3）
着重从应用领域角度出发，突出理论联系实际，面向广大工程技术人员，具有很强的工程性和实用性。书中有大量应用实例及其结果分析，为读者提供了有益的借鉴。
（4）
所给出的各种控制算法完整，程序结构设计力求简单明了，便于自学和进一步开发。
（5）
书中介绍的方法不局限于机械手的控制，同时也适合于解决运动控制领域其他背景的控制问题。
本书主要以机械手为被控对象，此外，为了介绍一些新的运动控制方法，本书还以机械系统、电机、倒立摆和四旋翼飞行器为被控对象来辅助说明。
本书是在原有《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》基础上撰写而成的。本书以电机、机械手、倒立摆、移动机器人和四旋翼飞行器为对象，共分13章，其中第1~第2章以单入单出的电机为被控对象，其中第1章介绍了控制系统输出受限的设计方法，第2章介绍了控制系统输入受限的设计方法，第3章介绍了基于轨迹规划的双关节机械手控制的设计方法，第4章介绍了机械手模糊自适应反演控制的设计方法，第5章介绍了基于迭代学习算法的机械手控制方法，第6章介绍了柔性机械手反演及动态面控制的设计方法，第7章介绍了柔性机械臂分布式参数建模和边界控制设计方法，第8章介绍了基于反演控制和迭代学习理论的移动机器人轨迹跟踪控制方法，第9章和第10章介绍了基于双闭环控制系统的设计方法，其中第9章介绍了移动机器人双环轨迹跟踪控制方法，第10章介绍了四旋翼飞行器轨迹控制方法，第11章和第12章分别介绍了基于线性矩阵不等式的控制系统设计方法和倒立摆TS模糊控制方法，第13章介绍了执行器容错控制方法。
书中介绍的控制方法有些选自于高水平国际杂志和著作中的经典控制方法，并对其中的一些算法进行了修正或补充。通过对一些典型控制器设计方法较详细的理论分析和仿真分析，使一些深奥的控制理论易于掌握，为读者的深入研究打下基础。
本书是基于当前的MATLAB环境本书采用的MATLAB为英文版，故书中仿真图为英文。下开发的，各个章节的内容具有很强的独立性，读者可以结合自己的方向深入地进行研究。
由于作者水平有限，书中难免存在一些不足和错误之处，真诚欢迎广大读者批评指正。若读者有指正或需与作者商讨，或对控制算法及仿真程序有疑问，可通过电子邮件[email protected]与作者联系。相信通过与广大同行的交流，作者会得到许多新的有益的建议，从而将本书写得更好。
刘金琨
2017年7月于北京航空航天大学
机械系统在运动过程中会产生振荡，而振荡会造成额外的能量消耗。在定点运动过程中，不同的运动轨迹会造成不同程度的振荡，因此有必要研究如何设计轨迹控制器使得机械系统在整个运动过程所消耗的能量小。以机器人轨迹规划为例，轨迹规划方法分为两个方面： 对于移动机器人是指移动的路径轨迹规划，如在有地图条件或没有地图的条件下，移动机器人按什么样的路径轨迹来行走； 对于工业机器人则指机械臂末端行走的曲线轨迹规划，或机械臂在运动过程中的位移、速度和加速度的曲线轮廓规划。本章介绍固定时间定点位置运动的轨迹规划设计问题，轨迹的目标是使整个运动过程中消耗的能量小。智能优化算法(如遗传算法、粒子群算法、差分进化算法等)可以用来优化任何形式的定点运动，为了设计轨迹，这里介绍基于差分进化的轨迹优化算法。3.1差分进化算法3.1.1差分进化算法的提出
差分进化(Differential Evolution，DE)算法是模拟自然界生物种群以“优胜劣汰、适者生存”为原则的进化发展规律而形成的一种随机启发式搜索算法，是一种新兴的进化计算技术。它由Rainer Storn和Kenneth Price于1995年提出［1］。由于其简单易用、稳健性好以及强大的全局搜索能力，已在多个领域取得成功。差分进化算法保留了基于种群的全局搜索策略，采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略，降低了遗传操作的复杂性。同时，差分进化算法特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况，以调整其搜索策略，具有较强的全局收敛能力和鲁棒性,且不需要借助问题的特征信息，适于求解一些利用常规的数学规划方法所无法求解的复杂环境中的优化问题，采用差分进化算法可实现轨迹规划［2］。实验结果表明，差分进化算法的性能优于粒子群算法和其他进化算法，该算法已成为一种求解非线性、不可微、多极值和高维的复杂函数的一种有效的和鲁棒性好的方法。
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