跟踪控制
跟踪控制的相关文献在1985年到2023年内共计3349篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、电工技术、无线电电子学、电信技术
等领域,其中期刊论文740篇、会议论文132篇、专利文献1465623篇;相关期刊421种,包括系统工程与电子技术、农业机械学报、哈尔滨工程大学学报等;
相关会议117种,包括西南大学2014年全国博士生学术论坛(电子技术与信息科学领域)、福建省科协第十三届学术年会分会场——福建省电机工程学会第十三届学术年会、第十届全国信息获取与处理学术会议等;跟踪控制的相关文献由7238位作者贡献,包括孙延超、秦洪德、陈强等。
跟踪控制—发文量
专利文献>
论文:1465623篇
占比:99.94%
总计:1466495篇
跟踪控制
-研究学者
- 孙延超
- 秦洪德
- 陈强
- 任章
- 董希旺
- 孙明轩
- 王宁
- 宋永端
- 李鹏
- 郑泽伟
- 洪波
- 李克强
- 祝明
- 谢树宗
- 曹禹
- 严卫生
- 吕金虎
- 张磊
- 李平
- 李清东
- 万磊
- 何德峰
- 俞立
- 张日东
- 马广富
- 于江龙
- 张涛
- 王伟
- 韩亮
- 严浙平
- 周佳加
- 孟宇
- 张宇昂
- 张文安
- 李娟
- 杜雨桐
- 王博
- 赖俊峰
- 陈龙
- 姚建勇
- 张强
- 张敏
- 李传江
- 李红
- 殷明慧
- 王立敏
- 白国星
- 董振乐
- 蔡英凤
- 邹云
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张方方;
张文丽;
王婷婷
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摘要:
为解决传统领航-跟随算法在多机器人系统编队控制中算法复杂及普通编队控制律较难完成多机器人圆形编队的问题,通过对传统的领航-跟随算法进行改进,将多机器人的编队问题转化为机器人之间的跟踪控制问题,提出了一种基于位置信息的速度补偿算法,并将其用于多机器人编队。首先建立了速度补偿算法机器人编队控制模型,利用跟随机器人与虚拟机器人之间的位姿误差,设计了编队控制律,并从理论上证明了所设计的控制律能够完成多机器人编队任务;然后在研究多机器人编队问题的基础上进一步研究了多机器人编队过程中的避障问题,引入了经典的人工势场法,并将人工势场法与速度补偿算法进行结合,结合后的算法可使得多机器人系统在行进过程中维持编队运行,并且能够防止系统内机器人相互碰撞,自适应地避开周围环境中的障碍物;最后将所提算法在多机器人仿真和实物平台上进行实验验证。结果表明:多机器人不仅能够高效率地完成编队任务而且在遇到障碍物时能够成功避障,该算法减少了调用参数的数量,简化了编队算法,提高了编队效率。
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滕建平;
梁霄;
陶浩;
龚俊斌;
曲星儒
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摘要:
为解决复杂航行环境下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)路径规划及跟踪控制问题,提出一种考虑避障的全局路径规划策略及实现有限时间精确路径跟踪的控制方法。基于改进人工势场法得到一条可跟踪且避免碰撞的全局路径,为UUV实现精确路径跟踪奠定基础。引入Serret-Frenet坐标系,并设计用于路径规划的视线(line-of-sight,LOS)制导方法。基于非奇异终端滑模控制设计UUV控制律,确保系统误差可以在有限时间内趋近于零。基于李雅普诺夫稳定性理论证明所设计控制系统的稳定性,仿真实验验证了所设计的UUV路径规划及跟踪控制方法的有效性。路径规划模块与路径跟踪模块有效结合更加符合实际UUV工作环境的需要,具有重要的实际意义。
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方锦钰;
袁红伟;
安学广
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摘要:
当前卫星通信跟踪控制系统对精准度的控制仅能维持在微弧度量级,跟踪控制精度难以达到用户要求,为了解决上述问题,基于扩张状态观测器设计一种新的卫星通信跟踪控制系统;系统硬件主要设计了控制模块、传感器模块、电源模块与电机驱动模块,控制模块的核心芯片选用SXD320F2784型号,提高处理频率,电源芯片为TDG3320芯片,能够保证固定电压转换为可调电压,传感器模块通过AHRS轴向传感器、GPS、信标机组成,确保传感能力,利用L845N芯片设计电机驱动模块,增强额定电压;引入扩张状态观测器,通过系统初始化、天线经纬度计算、误差比较、卫星通信信号跟踪控制、驱动直流电机实现软件流程;实验结果表明,所设计卫星通信跟踪控制系统能够将跟踪精度从原来的微弧度量级提高到纳弧度量级,动态响应中对角度的控制能力最大可以达到10^(-4) rad,稳态响应过程中对角度的控制能力最大可以达到10^(-11) rad级别,有效提升跟踪准确率,增强系统的干扰抑制能力,确保控制输入峰值达到与其要求。
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刘行;
朱燕飞;
于家浩
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摘要:
针对在统计特性未知欺骗攻击下,线性时变参数网络化控制系统(NCS)容易出现跟踪偏差的问题,提出了一种基于集员估计的控制策略,实现了系统状态对参考状态的有效跟踪.与卡尔曼估计等方法相比,无需提前知道攻击的统计特性,利用一种新型的集员估计方法,将传感器到控制器通道和控制器到执行器通道遭受的欺骗攻击建模为未知但有界(UBB)的信号,其中系统真实状态和估计状态都存在于估计集中.该方法提高了估计的准确性,并扩大了适用范围.采用Lyapunov函数,给出了误差闭环系统稳定的充分条件和基于线性矩阵不等式的估计器和控制器的求解算法,并使用凸优化方法获得最佳的估计集.用数值仿真验证所提出方法的可行性.
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代飞扬;
周绍磊;
肖支才;
祁亚辉;
刘玄冰
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摘要:
首先以leader-follower结构的固定翼无人机编队为研究对象,建立了飞行动力学模型;分别对编队中的长机和僚机设计协同编队控制律,尤其是对僚机控制律进行改进,通过控制无人机的速度和滚转角实现僚机的状态跟踪控制;在主从编队的基础上,引入分布式拓扑结构,实现相邻无人机之间的信息交互,并以此为基础增加避撞策略。最后,通过数据仿真对编队控制算法和避撞策略进行模拟实验,证明了无人机编队能有效地完成编队任务,并且避免编队内的互相碰撞。
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祁琛阳;
王成龙;
吴泽睿;
李东锴
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摘要:
为了提高线性菲涅尔式聚光镜场的跟踪控制精度,本文基于PLC研制了原理样机模型,对太阳进行实时跟踪。基于光控和程控相结合,对天气的阴晴判断提出了一种基于模糊识别原理的全天候太阳自动跟踪方法,在Matlab中建立了阴晴模糊识别系统,然后通过高精度太阳位置算法,实现对聚光镜场的高精度和低延迟的跟踪控制目标。结果表明:通过误差分析法计算并比较跟踪目标角度计算结果与德国弗朗霍夫研究所提供的目标角度计算结果的理论值得出跟踪绝对误差在±0.455˚以内,具有较高的实用性和广阔的发展前景。
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耿志伟;
王爽;
杨双义
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摘要:
结合了反步法和分层滑模控制方案提出了一种轮式移动机器人轨迹跟踪控制算法。首先,针对一类轮式移动机器人系统将其分解成两个子系统,分别设计子系统的控制率。针对第一个子系统,利用分反步法通过构造Lyapunov函数设计系统的控制率。针对第二个子系统,将其进一步分解为两个子系统,利用分层滑模技术设计出最终的控制器。基于反步法和分层滑模控制方案设计的系统控制器,不仅可以保证了闭环系统是渐进稳定的且系统的跟踪误差能够收敛到任意小的邻域内。最后通过一个数值模拟结果表明了所提出控制方法的有效性。
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卞悦旭;
倪伟;
王展旭
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摘要:
传统的移动机器人运动跟踪控制系统控制过程易受到外界扰动影响,导致控制稳定性及运动跟踪准确性较差,为此提出基于大数据聚类的移动机器人运动跟踪控制系统;硬件部分主控制器负责远程无线通讯及采集到图像数据的传输;驱动控制器负责为机器人行走提供动能保证;远程控制模块负责数据、图像及指令的传输;舵机控制模块负责机器人的行走、转向;软件部分首先通过大数据聚类的方法分析机器人移动步态,根据运动超声波传感器原理判定障碍物位置;考虑移动机器人的运行状态与足端轨迹,构建机器人行走控制模型;通过髋关节调节机器人姿态,消除外部扰动对机器人姿态和运动速度的影响,实现移动机器人运动跟踪控制系统设计;实验结果表明,所设计系统控制下机器人运动角速度变化波动范围在-15~10 rad/s之间,运动轨迹跟踪控制的准确率平均值为96%,对机器人运动控制的稳定性及对抗外界扰动方面具有较好的性能,能够实现对移动机器人运动的准确跟踪。
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代玉梅;
张瑞玲;
马黎
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摘要:
为提高采摘机器人的工作效率和控制精准度,提出一种基于改进A^(*)算法的路径规划与跟踪控制方法。首先建立移动采摘机器人的动力学模型,然后通过引入人工势场法改进了A^(*)算法的效率,实现了对采摘机器人运动路径的快速规划,最后利用状态观测器估计出系统状态,并设计终端滑模控制律来准确跟踪路径指令,大大提高了控制精度。仿真结果表明:设计的改进A^(*)算法相比于传统A^(*)算法具有更高的运行效率和更短的路径长度,移动车和机械臂的运行时间分别为6 s和2 s,路径长度分别为47.82 m和11.25 m,设计的终端滑模控制相比于滑模控制具有更优的控制精度,移动车和机械臂的最大跟踪误差为0.2 m和0.04 m,能够使采摘机器人更高效和更精准地运行。
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路遥;
贾志强;
刘晓东;
路坤锋
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摘要:
针对高超声速飞行器纵向通道跟踪控制问题,提出一种无需对虚拟控制量进行在线求导的新型backstepping控制方法。首先将飞行器动力学模型划分为速度子系统和航迹倾角子系统,然后采用backstepping方法设计航迹倾角子系统控制器,利用高阶微分器技术直接设计虚拟控制量一阶导数的控制律,这样即避免了现有backstepping方法中求取虚拟控制量一阶导数时存在的“复杂性爆炸”问题,同时能够简化控制器结构,减少待设计控制器参数数目。另外,采用跟踪微分器技术设计了不确定项观测器以实现对模型中各类不确定项的估计,进而提高控制器的跟踪精度。最后,采用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,并通过对比仿真实验验证所提方法的有效性。
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庄建煌;
陈晶腾
- 《福建省电机工程学会第十六届学术年会》
| 2016年
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摘要:
本文以注入式混合的有源电力滤波器IHAPF作为研究对象,因控制延时能够对系统产生影响,故将电网中谐波电流转变为谐波电压信号,提出了基于延时补偿的谐波电流信号跟踪控制方法.该方法主要由π补偿smith预估器与神经网络PI控制组成.π补偿smith预估器使系统延时过程中从控制的闭环内部转换到外部,从而减小控制延时对系统的影响.通过PSO-BP算法对PI控制器参数进行优化处理.由ITAE准则建立smith预估器与PI控制参数之间的数学表达式,由此关系和神经网络优化的方法得到两种控制器的最优化的方法得到两种控制器的最优参数.最后对本文提出的方法进行了仿真验证,仿真结果表明与传统方法相比本文方法具有更好动态响应特性和更高的稳态补偿精度.
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周光辉
- 《第十二届设计与制造前沿国际会议(ICFDM2016)》
| 2016年
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摘要:
具备市场驱动的显著先行特征的服务型制造模式/系统为制造企业创造了新的利润空间,研究服务型制造系统(SOMS)的动态形成机理、服务增值规律与运控方法对进一步辨析其制造服务机理、发挥其效能有着重要意义.本项目以重点解决SOMS的配置、调度与跟踪控制问题为目标,从理论、方法与模型层面研究了SOMS的配置、调度与跟踪控制理论、方法与模型,从系统开发与集成层面研制了SOMS动态配置、调度与跟踪控制原型系统与系列工具集.项目的研究为提高SOMS的配置与运控效能,促进制造业与服务业的交叉与融合,拓展核心企业利润空间奠定了坚实基础.
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孟广雄;
薛占山;
刘俊梅
- 《第六届露天开采专业科技学术研讨会》
| 2015年
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摘要:
介绍了信息化管理系统主要功能与作用,该系统在运行中获取的数据对生产工艺的改进作用,以提高整个企业产品质量与精细化管理水平,以及信息化管理系统对炸药生产全过程的跟踪控制作用,在安全生产、质量控制、机电管理和后勤管理的综合应用探讨.
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孙伟乐;
徐松;
王海峰
- 《第四届中国海洋可再生能源发展年会暨论坛》
| 2015年
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摘要:
本文通过对潮流能发电系统的能量传递过程进行建模分析,建立定桨距潮流能发电系统及其系统控制的MATLAB/Simulink仿真模型.采用最佳叶尖速比法,利用三相不控整流实现AC-DC变换,控制Boost电路中方波的占空比来控制电机转速,进而调节叶轮叶尖速比,让水力透平装置工作在最大功率点.仿真结果表明所采用的控制方法可以较好的实现定桨距潮流能发电系统的最大功率跟踪控制.
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胡雨薇;
刘春芳
- 《第十二届沈阳科学学术会议》
| 2015年
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摘要:
磁悬浮技术是依靠电磁力,无机械接触地将导磁物体悬浮起米的一种新型高新技术,实现了零摩擦驱动控制,有效的延长了设备的使用寿命,提高了设备的控制精度.针对磁悬浮系统的开环不稳定及高度非线性问题,结合滑模控制和神经网络的优点,提出了一种神经滑模跟踪控制方法.首先根据所建立的单自由度磁悬浮系统的动态数学模型,设计滑模变结构控制系统.其次,采用神经网络实现对磁悬浮系统的非线性部分、不确定部分和未知外加干扰的在线估计,实现基于神经网络的等效控制,减弱滑模变结构控制所带来的抖振现象,最终得到神经滑模变结构跟踪控制器.仿真结果表明所设计的控制器不仅能使被控对象较好的跟踪给定信号,而且对系统的扰动具有完全的鲁棒性.
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冯琼莹
- 《2019年中国城市交通规划年会》
| 2019年
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摘要:
现有研究中自动驾驶车辆的换道决策取决于换道意图的产生和换道条件的满足,很少与换道实施过程和换道完成状态联系起来,而且换道研究聚焦于单体车辆的换道实现,而非考虑交通系统运行情况.以换道车辆和受影响车辆构成的系统整体为控制对象,以换道决策到换道完成后整个过程为控制时间域,构建由预测层和决策层构成的双层换道控制策略.预测层基于模型预测控制理论预测系统协作换道过程,并向决策层输出行驶成本,决策层选取最优行驶成本,输出控制命令和控制输入.通过迭代数值算法求解数学模型,并在MATLAB上搭建仿真平台,定性分析参数与结果之间的关系,选择合适的参数进行快速路的场景模拟,验证换道策略的协作换道和决策换道功能.
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冯琼莹
- 《2019年中国城市交通规划年会》
| 2019年
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摘要:
现有研究中自动驾驶车辆的换道决策取决于换道意图的产生和换道条件的满足,很少与换道实施过程和换道完成状态联系起来,而且换道研究聚焦于单体车辆的换道实现,而非考虑交通系统运行情况.以换道车辆和受影响车辆构成的系统整体为控制对象,以换道决策到换道完成后整个过程为控制时间域,构建由预测层和决策层构成的双层换道控制策略.预测层基于模型预测控制理论预测系统协作换道过程,并向决策层输出行驶成本,决策层选取最优行驶成本,输出控制命令和控制输入.通过迭代数值算法求解数学模型,并在MATLAB上搭建仿真平台,定性分析参数与结果之间的关系,选择合适的参数进行快速路的场景模拟,验证换道策略的协作换道和决策换道功能.