柔性臂自适应控制器

针对未知迟滞和间歇执行器故障，本控制器融合逆迟滞模型与自适应神经网络，实现状态误差渐近收敛到指定区间。

陈首彦 · Weitian, He · 赵志甲 · Feng, Yun · 刘志杰 · Hong, Keum Shik

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2025

技术优势

补偿未知迟滞

引入逆迟滞模型，将控制输入分为期望输入和误差补偿项，有效抵消未知Bouc-Wen迟滞对系统的影响。

容忍间歇故障

通过修改自适应律和局部控制律，设计容错控制策略应对间歇执行器故障，保证系统持续稳定运行。

收敛到指定区间

运用直接Lyapunov理论证明状态误差渐近收敛到指定区间，为控制性能提供理论保证。

仿真与实验验证

通过数值仿真和实验验证了方案的有效性，表明其在实际系统中具备可行性。

应用场景

• 柔性机械臂控制：直接替换现有控制器，提升柔性臂在迟滞和故障下的轨迹跟踪精度。
• 工业机械臂：集成到工业机械臂控制系统中，增强对执行器故障的鲁棒性，减少停机时间。
• 人形机器人关节控制：用于人形机器人关节控制，在复杂迟滞和故障影响下保持关节运动稳定性。
• 精密运动控制：在精密运动控制场合中补偿迟滞和故障扰动，实现超高精度位置跟踪。