无人驾驶挖掘机器人实际工作环境恶劣,为提高铲斗在负载扰动下的轨迹跟踪精度,建立了挖掘机电液系统非线性数学模型,设计了基于线性扩张状态观测器的滑模控制器(Sliding mode controller based on linear extended state observer,SMC-L...无人驾驶挖掘机器人实际工作环境恶劣,为提高铲斗在负载扰动下的轨迹跟踪精度,建立了挖掘机电液系统非线性数学模型,设计了基于线性扩张状态观测器的滑模控制器(Sliding mode controller based on linear extended state observer,SMC-LESO)。根据铲斗油缸活塞杆位移信号,利用设计的线性扩张状态观测器对系统的速度、加速度及负载扰动和不确定因素进行估计,解决了系统参数难以测量的问题。在此基础上,设计了滑模控制器,并证明了该控制器的Lyapunov稳定性。为进一步验证该控制器的有效性,建立了挖掘机电液比例控制系统的联合仿真模型,并与PID控制器、滑模控制器的轨迹跟踪精度进行对比。仿真结果表明,该控制器可以有效抑制扰动,位移跟踪精度高、鲁棒性强。展开更多
基金supported by Key Project of Industrial Science and Technology of Shaanxi Province(No.2015 GY068)。
文摘无人驾驶挖掘机器人实际工作环境恶劣,为提高铲斗在负载扰动下的轨迹跟踪精度,建立了挖掘机电液系统非线性数学模型,设计了基于线性扩张状态观测器的滑模控制器(Sliding mode controller based on linear extended state observer,SMC-LESO)。根据铲斗油缸活塞杆位移信号,利用设计的线性扩张状态观测器对系统的速度、加速度及负载扰动和不确定因素进行估计,解决了系统参数难以测量的问题。在此基础上,设计了滑模控制器,并证明了该控制器的Lyapunov稳定性。为进一步验证该控制器的有效性,建立了挖掘机电液比例控制系统的联合仿真模型,并与PID控制器、滑模控制器的轨迹跟踪精度进行对比。仿真结果表明,该控制器可以有效抑制扰动,位移跟踪精度高、鲁棒性强。
