叶锦华
- 作品数：8 被引量：30H指数：4
- 供职机构：华南理工大学机械与汽车工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金广东省战略性新兴产业核心技术攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 不确定非完整轮式移动机器人的运动控制研究
- 非完整轮式移动机器人（wheeled mobile robot,WMR）是典型的多输入多输出耦合欠驱动非线性系统，其运动控制问题极具挑战性。轮式移动机器人大多工作在复杂未知环境之下，容易受到多种不确定性和扰动的综合影响，...
- 叶锦华
- 关键词：轮式移动机器人运动控制
- 文献传递
- 一种恒线速无卡旋切机闭环变速进给控制方法被引量：4
- 2012年
- 为了补偿恒线速无卡旋切机变速进给系统存在的干扰,提高单板旋切质量,结合其时变运动学模型,设计了一种基于前馈和比例反馈的闭环控制方法,同时为了增强控制器的适应性,方便控制参数调整,采用遗传算法对比例系数进行在线优化,仿真结果表明这种控制方法是有效的.
- 杨素珍叶锦华郑炳坤
- 关键词：闭环控制遗传算法
- 不确定轮式移动机器人的有限时间镇定控制被引量：2
- 2013年
- 提出一种不确定非完整n维单链系统全局有限时间镇定控制器的设计方法.该方法将单链系统分解为一个一阶子系统和一个n-1阶子系统,并采用一种输入状态不连续变换实现两个子系统的解耦,然后基于有限时间Lyapunov函数法对两个子系统分别进行控制器设计,保证不确定系统的稳定和有限时间收敛.此外,对n-1阶子系统的控制器设计还结合了递归设计方法,并利用切换控制策略,使得解耦后的n-1阶子系统不存在奇异,保证控制器的全局稳定性.最后将该控制器应用于一类不确定非完整轮式移动机器人,仿真结果证明了该控制器的有效性.
- 叶锦华李迪叶峰
- 关键词：轮式移动机器人非完整链式系统
- 多信息融合定位的自动导向车鲁棒导引控制被引量：4
- 2013年
- 为了实现自动导向车(automatic guided vehicle,AGV)的高精度导引控制,设计其双磁传感器测量系统,提出结合自适应卡尔曼滤波定位和滑模变结构控制的路径跟随控制器。利用扩展卡尔曼滤波融合里程计和磁传感器的测量数据,提高了系统的定位精确度,采用单神经元网络在线估计测量系统的噪声协方差,使得该方差接近实际噪声统计特性,增强了扩展卡尔曼滤波的性能和适应性。滑模控制不但保证控制器精确度,还有效地消除了系统未知控制输入扰动的影响,其设计过程基于Lyapunov方法,保证系统的稳定和渐近收敛。仿真结果表明了该控制器的有效性。
- 叶锦华李迪叶峰
- 关键词：自动导向车磁传感器
- 输入受限的非完整移动机器人的自适应模糊控制被引量：3
- 2014年
- 提出了一种非完整移动机器人饱和自适应模糊轨迹跟踪控制方法,该方法基于反演技术分别设计了系统的运动学控制器和动力学控制器。运动学控制器通过引入分流控制技术解决了初始速度跳变引起的控制量突变问题,动力学控制器利用饱和函数和受限控制参数实现了其有界力矩控制。自适应模糊控制器将模糊逻辑系统与自适应方法相结合,有效消除了常规方法难以解决的系统未知不确定性对系统的影响。通过Lyapunov直接法证明了该系统是收敛且渐进稳定的。仿真结果验证了所设计控制器的良好控制性能和强鲁棒性。
- 叶锦华李迪叶峰
- 关键词：移动机器人自适应模糊逻辑系统非完整系统
- 不确定非完整AGV的自适应反演滑模控制被引量：7
- 2011年
- 提出了一种(2,0)型受非完整约束的自动导向车(AGV)的轨迹跟踪控制方案.该方案针对AGV复杂非线性动力学系统,应用输入-输出非线性反馈控制进行线性化,针对AGV的模型参数不确定性和外部未知干扰,结合从执行器输出的总体不确定动力学模型,采用基于李亚普诺夫方法设计的自适应反演滑模控制器进行伺服补偿,保证系统稳定和渐近收敛.仿真结果表明,该方案可以有效地削弱滑模控制的抖振现象,并消除模型不确定性和外部干扰对系统的影响,保证AGV快速、精确地跟踪期望轨迹.
- 叶锦华李迪叶峰赖乙宗
- 关键词：自动导向车
- 移动机器人动力学控制半物理仿真研究
- 2013年
- 为了方便进行移动机器人的动力学控制方法验证,提出一种基于Quanser Q8卡、QuaRC开发环境、工业机电驱动单元IMDU和Matlab/Simulink的半物理实时仿真实现方法。利用IMDU模拟移动机器人的动力学系统,以Q8卡作为仿真模型与物理模型之间交互的桥梁,在Simulink上结合QuaRC,并通过C MEX S函数保证系统动态参数的传递及Mat-lab/RTW仿真环境的高效运行,实现对整个系统的软件控制。对半物理仿真系统的轨迹跟踪控制试验表明该方法的有效性。
- 叶锦华郑炳坤李迪叶峰
- 关键词：半物理仿真移动机器人动力学控制SIMULINK
- 轮式移动机器人的双强化学习自适应模糊控制被引量：4
- 2014年
- 针对包含执行器动力学模型的三阶不确定非完整轮式移动机器人系统,提出了一种基于反演设计和双强化学习自适应模糊系统的轨迹跟踪控制方法。该控制方法对运动学控制器采用分流控制技术,防止系统运行初期的速度跳变。对本体动力学和执行器动力学分别使用强化学习自适应模糊控制,优化补偿常规方法难以解决的系统未知参数和非参数不确定性,并利用鲁棒项来消除未知外部扰动和模糊控制逼近误差对系统的影响,提高了系统的控制性能。Lyapunov理论证明:控制系统是稳定且最终有界收敛的,仿真结果表明了该方法的有效性。
- 叶锦华李迪叶峰
- 关键词：自动控制技术轮式移动机器人自适应模糊控制非完整系统
