南海桥梁检测车出租，  三水桥梁检测车出租， 顺德桥梁检测车出租      验证所设计的控制器的应用效果的仿真分析方法？  本文对三种控制器都进行了验证，为了方便对比，让对比效果更加直观，将本文的仿真结果统一放在本小结进行分析对比。本文的仿真实验运用的是 R2016a 版本的 matlab 中的 Simulink 模块，在后续的仿真实验中，均为本文实验的仿真环境。根据以上的设计推导，本文利用 matlab 中 Simulink 模块进行仿真，以下为仿真结果和分析，选取增益参数分别为 5,008,100,100 。

      将设计的控制器应用到系统模型中，得到的仿真结果。反步自适应控制器的跟踪性能不够理想，跟踪轨迹与期望值之间始终存在差距。由于输入变量变化曲线相同，因此以下仿真结果中，不再重复，输入变量曲线参考。从理论推导过程可知，系统能量函数为正定函数，系统能量函数导数为负定，因此，系统是稳定的；从上面的仿真结果可以看出，相比较反步自适应控制器，在增益不变的情况下可以看到 BLF 输出约束条件下的反步自适应控制器的控制能更好，跟踪曲线与期望曲线拟合度更高，误差在 2mm 之内，虚拟控制器的动态性能也比较稳定，总体来说该控制器对与系统的控制性能较好。

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          加入输出约束后的反步自适应控制器后的仿真结果明显优于单纯的反步自适应控制器，实际输出对期望输出的跟踪效果更好，期望曲线与输出曲线拟合度明显改善，并且误差被约束在一定范围内，这是由于添加输出约束以后，系统的输出可以被约束在约束范围之内，有效避免了系统输出违反输出约束的情况，进而提高了系统的跟踪性能。但是可以看到误差曲线具有一定程度的波动性，后面将会针对这一问题进行优化控制器设计。文中采用两种不同的输出约束方法分别进行了控制器设计和仿真实验，对比两种输出约束方法，障碍李雅普诺夫函数是一种对状态输出进行某一固定值的约束，而转换函数是应用转换函数，将误差状态转换为输出约束，本质是一种动态的约束，找到一个函数作为输出约束的范围。从仿真结果来看，两种控制器均取得了较好的跟踪效果。但是由于在反步算法设计控制器的过程中，每一步迭代都进行了微分计算，体现在模拟中就是使用了多个微分器，这不仅会导致在构建控制器的过程中步骤繁琐、控制器形式复杂，也会影响控制器的实际控制效果和稳定性能。因此在下一章节中将会加入动态面控制算法，对微分项进行转换。

         本文设计了三种控制器，反步自适应控制器和分别基于障碍李雅普诺夫函数实现、转换函数实现的反步自适应控制器，从理论上来说，加入两种输出约束对于控制器的状态误差项，本文中为位置变量，即控制对象为液压缸内活塞位置，具有约束作用，能够将位置变量控制在一定范围内，这样就能够使得控制器的控制性能更好，跟踪效果更佳。在本文结尾处，针对伺服系统进行了 simulink 建模，并针对各个控制器也进行了模型系统中的仿真测试，从仿真结果来看，也可以看到，添加输出约束控制算法后，控制器的控制效果更好，误差能够保持在足够小的预期范围内，保证系统工作中保持稳定，输出曲线与期望曲线的拟合程度较高，从而证实了理论推导的可靠性和有效性。但是由于本文控制器设计均采用了反步控制，而反步控制算法具有的缺陷是，在反复的求导中，会出现高阶次求导项，不仅使得控制器构建冗杂，也会导致控制器稳定性能变差。为此，本文采取了动态面控制方法来解决这一问题。

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