王愛國,陳健偉
(1.合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院,安徽合肥 230009;2.安徽機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽蕪湖 241002;3.江西理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,江西贛州 341000)
基于MATLAB的3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)仿真
王愛國1,2,陳健偉3
(1.合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院,安徽合肥230009;2.安徽機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院,安徽蕪湖241002;3.江西理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,江西贛州341000)
針對傳統(tǒng)螺旋法求解并聯(lián)機(jī)構(gòu)Jacobian矩陣的缺陷,提出了一種基于并聯(lián)機(jī)構(gòu)微運(yùn)動分析的微位移法.該微位移法在求解過程中可避免求解超越方程組的難題,且得到的Jacobian矩陣為非奇異方陣.同時(shí),針對并聯(lián)機(jī)構(gòu)傳統(tǒng)控制器軌跡跟蹤精度低的問題,設(shè)計(jì)了一種基于并聯(lián)機(jī)構(gòu)動力學(xué)方程和比例切換控制律的滑模變結(jié)構(gòu)控制器(SMC).首先,建立機(jī)構(gòu)的MATLAB/SimMechanics仿真分析模型,采用微位移法求解并聯(lián)機(jī)構(gòu)的Jacobian矩陣,為控制系統(tǒng)提供理論參考輸入值.其次,設(shè)計(jì)SMC控制器,運(yùn)用Lyapunov函數(shù)證明控制器的穩(wěn)定性;最后,分別建立機(jī)構(gòu)PID控制和SMC控制系統(tǒng)的MATLAB/Simulink框圖,對其進(jìn)行仿真分析與對比.結(jié)果表明:SMC控制器的軌跡跟蹤精度比PID控制器的精度高,穩(wěn)態(tài)誤差小,且魯棒性強(qiáng),響應(yīng)速度快,從而驗(yàn)證了SMC控制的有效性.關(guān)鍵詞:3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu);微位移法;PID控制;SMC控制;MATLAB仿真
并聯(lián)機(jī)構(gòu)的微運(yùn)動分析是機(jī)構(gòu)運(yùn)動特性研究的重要組成部分,也是機(jī)構(gòu)誤差分析和控制仿真的基礎(chǔ)[1].并聯(lián)機(jī)構(gòu)具有承載能力強(qiáng)、位置精度高、結(jié)構(gòu)剛度大等優(yōu)點(diǎn),其早期的主要研究對象為Stewart平臺[2].少自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)的構(gòu)型簡單易實(shí)現(xiàn)、動力學(xué)求解容易,因此少自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)的研究越來越普遍.Tsai等人[3]采用螺旋理論的方法求解出3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的Jacobian矩陣,并列舉了所有情況的奇異矩陣.但是,得到的Jacobian矩陣不是方陣,不能作為控制系統(tǒng)的參考輸入值.Jacobian矩陣的正確與否直接影響著機(jī)構(gòu)的軌跡跟蹤精度,而軌跡跟蹤精度是并聯(lián)機(jī)構(gòu)控制性能的重要指標(biāo),因此如何提高并聯(lián)機(jī)構(gòu)的軌跡跟蹤精度逐漸成為學(xué)者們關(guān)注的焦點(diǎn).朱大昌等人[4]基于廣義Jacobian矩陣,采用模糊PID的控制方法,對3-RPC并聯(lián)機(jī)構(gòu)各支鏈位移的軌跡跟蹤誤差進(jìn)行了研究.Park等人[5]提出了一種基于攝動觀測器的變結(jié)構(gòu)控制方法,探討了機(jī)構(gòu)在不確定項(xiàng)和非線性條件下的穩(wěn)定性問題. Wu等人[6]將PI控制器與模糊自整定PD控制器相結(jié)合,設(shè)計(jì)了一種混合自整定的PID控制器,解決了控制器軌跡跟蹤的穩(wěn)定性和收斂性問題.為提高并聯(lián)機(jī)構(gòu)的軌跡跟蹤精度,本文基于機(jī)構(gòu)的動力學(xué)方程和比例切換控制律,設(shè)計(jì)了一種以3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)為研究對象的滑模變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng).首先,通過Solidworks與MATLAB軟件的關(guān)聯(lián)插件,將3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的Solidworks三維模型轉(zhuǎn)換為MATLAB/SimMechanics仿真分析模型,采用微位移法求解3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的Jacobian矩陣,給控制系統(tǒng)提供參考輸入值.其次,設(shè)計(jì)滑模變結(jié)構(gòu)控制器(SMC),并證明控制器的穩(wěn)定性.最后,分別采用PID和SMC控制方式對機(jī)構(gòu)進(jìn)行仿真分析,對比動平臺的位置變化曲線和軌跡跟蹤誤差曲線,從而證明SMC控制的有效性.
3-RPS是具有對稱結(jié)構(gòu)的三自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu),其構(gòu)型簡圖如圖1所示.機(jī)構(gòu)的動、定平臺分別由2個(gè)等邊三角形△abc和△ABC組成,動、定平臺之間通過3條支鏈相連接,其中每條支鏈含有1個(gè)R副(轉(zhuǎn)動副)、1個(gè)P副(移動副)和1個(gè)S副(球副).定平臺與R副相連,動平臺與S副相連,P副連接著R副和S副.分別建立機(jī)構(gòu)的動、定平臺坐標(biāo)系o-xyz和O-XYZ,o和O表示動、定平臺的中心.其中,動、定平臺的邊長分別為m和n,驅(qū)動桿長為l,支鏈與定平臺的夾角為φi.
SolidWorks軟件具備完善的三維建模功能,而MATLAB軟件在機(jī)構(gòu)運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)仿真領(lǐng)域具有優(yōu)越性,通過插件(SimMechanics Link)可以很好地結(jié)合SolidWorks和MATLAB軟件.運(yùn)用Solid-Works建立3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的三維模型,將裝配體的.SLDASM文件另存為.XML文件;在MATLAB的命令窗口中輸入mech_import命令,載入剛剛保存的.XML文件;在框圖中添加所需的檢測和驅(qū)動模塊,并設(shè)置好相應(yīng)構(gòu)件的參數(shù),即可建立機(jī)構(gòu)的MATLAB/SimMechanics模型.3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的MATLAB簡圖如圖2所示,機(jī)構(gòu)的MATLAB/Sim-Mechanics模型如圖3所示,其支鏈的MATLAB/Sim-Mechanics模型如圖4所示.3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)各構(gòu)件的坐標(biāo)參數(shù)值如表1所示.
圖1 3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)構(gòu)型簡圖Fig.1 Structure diagram of 3-RPS parallel mechanism
圖2 3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)MATLAB簡圖Fig.2 MATLAB Diagram of 3-RPS parallel mechanism
圖3 3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)SimMechanics模型Fig.3 SimMechanics model of 3-RPS parallel mechanism
圖4 3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)支鏈SimMechanics模型Fig.4 SimMechanics model of 3-RPS parallel mechanism's branched chain
表1 3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)各構(gòu)件的坐標(biāo)參數(shù)Table 1 Coordinate parameters of 3-RPS parallel mechanism's each component
并聯(lián)機(jī)構(gòu)微運(yùn)動分析的主要目的是得到其輸入輸出的Jacobian矩陣.對于多自由度的并聯(lián)機(jī)構(gòu)而言,可采用螺旋法求解Jacobian矩陣.但是,采用螺旋法求解少自由度并聯(lián)機(jī)構(gòu)的Jacobian矩陣,得到的Jacobian矩陣往往不是非奇異方陣,且不能避免求解超越方程組的問題.為了避免上述難題,本文提出了一種求解Jacobian矩陣的新方法,即微位移法.微位移法的基本思想為:在機(jī)構(gòu)微運(yùn)動分析的基礎(chǔ)上,把無窮小量及其高階無窮小量等價(jià)成零,將超越方程組簡化,以利于提取機(jī)構(gòu)的輸入與輸出量.當(dāng)機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)角δα,δβ,δγ或者移動距離dx,dy,dz較小時(shí),
其中δv表示δα,δβ,δγ,dx,dy,dz及其高階量.應(yīng)用微位移法求解得到的Jacobian矩陣為非奇異方陣,可以直接作為并聯(lián)機(jī)構(gòu)仿真系統(tǒng)的理論參考輸入值.
假設(shè)機(jī)構(gòu)動平臺坐標(biāo)系的x,y,z軸相對于定平臺分別轉(zhuǎn)動了δγ,δβ,δα以及平移了dx,dy,dz,根據(jù)靜坐標(biāo)系變換原則,可得到相應(yīng)的旋轉(zhuǎn)變換矩陣Rα,β,γ和平移變換矩陣Ttrans.
其中,c()=cos(),s()=sin(),下同.
綜上,可得到齊次變換矩陣為
定平臺各鉸鏈中心點(diǎn)A,B,C在O-XYZ中的坐標(biāo)向量為
動平臺各鉸鏈中心點(diǎn)a,b,c在o-xyz中的坐標(biāo)向量為
由齊次變換矩陣T,根據(jù)公式P′=TP可得動平臺各個(gè)鉸鏈中心向量oa,ob,oc旋轉(zhuǎn)變換后在基坐標(biāo)O-XYZ中的齊次坐標(biāo)向量形式,如式(2)所示.由于3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)的是繞x軸、y軸的轉(zhuǎn)動
和沿z軸的平移,所以將機(jī)構(gòu)繞x軸的轉(zhuǎn)動δα、繞y軸的轉(zhuǎn)動δβ和沿z軸的平移dz作為機(jī)構(gòu)的輸出量.根據(jù)δα,δβ,dz求解各桿的桿長變化,并將其作為機(jī)構(gòu)的輸入量.
將機(jī)構(gòu)的所有參數(shù)寫入MATLAB的m文件中,編寫求解桿長變化量和輸入輸出Jacobian矩陣的程序.通過MATLAB計(jì)算各桿長的變化量,可得到Δli與δα,δβ,dz之間的關(guān)系,其齊次坐標(biāo)形式如式(3)所示.
記[Δl1Δl2Δl31]T=Q[δαδβdz1]T,根據(jù)Jacobian矩陣的定義[δαδβdz1]T=J[Δl1Δl2Δl31]T,運(yùn)用微位移法得到的機(jī)構(gòu)輸入輸出Jacobian矩陣J =[Q]-1.將機(jī)構(gòu)的Jacobian矩陣寫入圖5的Leg Trajectory模塊,為控制仿真提供參考輸入.
3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)的總框圖如圖5所示,其中:Controller為系統(tǒng)的控制器;Plant是機(jī)構(gòu)的MATLAB/SimMechanics模型,即圖3所示的系統(tǒng)被控對象;Body Sensor是動平臺傳感器;Scope1和Scope2是示波器,分別顯示動平臺的位置和誤差曲線;Gaussian Noise Generator為外加的高斯噪聲干擾信號,用于驗(yàn)證控制器的抗干擾性;Leg Trajectory為機(jī)構(gòu)的參考輸入值,其主要作用是根據(jù)Jacobian矩陣計(jì)算出各桿桿長的變化量.其框圖如圖6所示.其中,EulerXYZ為第2節(jié)計(jì)算的旋轉(zhuǎn)變換矩陣,position matrix為位置矩陣,body_pts,pos_base,nominal leg length分別是由機(jī)構(gòu)的尺寸參數(shù)組成的矩陣,Desired1為動平臺的期望輸入信號.
圖5 3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)控制系統(tǒng)總框圖Fig.5 Total block diagram of 3-RPS parallel mechanism's control system
圖6 控制系統(tǒng)參考輸入框圖Fig.6 Block diagram of control system's reference input
3.1傳統(tǒng)PID控制器的設(shè)計(jì)
PID控制器因其控制算法成熟,已在工程設(shè)計(jì)中得到了普遍應(yīng)用.但是,如何確定PID控制器的各個(gè)參數(shù)是控制器設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問題之一.由于經(jīng)驗(yàn)湊試法具有較強(qiáng)的適用性,可用于各種控制系統(tǒng),本文采用經(jīng)驗(yàn)湊試法來調(diào)整PID控制器的各個(gè)參數(shù).3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)PID控制器MATLAB/Simulink框圖如圖7所示.其中,Integrator為連續(xù)時(shí)間積分器,Derivative為連續(xù)時(shí)間微分器.
圖7 PID控制器MATLAB/Simulink框圖Fig.7 MATLAB/Simulink model of PID controller
3.2設(shè)計(jì)滑模變結(jié)構(gòu)控制器
根據(jù)拉格朗日方程,采用獨(dú)立坐標(biāo)描述的3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的動力學(xué)方程[7]為
2)矩陣M(q)-2Vm(q,)是斜對稱矩陣,即對于任意的向量ξ,有3)定義參數(shù)向量Ω,Ω表示M,Vm,F(xiàn),G的定常
M(q),Vm(q),F(xiàn))和G(q)滿足線性關(guān)系:
M(q)ω+Vm(q)ψ+F)+G(q)+τd=Φ(q,ω,ψ)Ω.
在分析證明SMC控制器的Lyapunov穩(wěn)定性過程中,需要利用上述性質(zhì).
設(shè)計(jì)滑模變結(jié)構(gòu)控制器(SMC)主要包括設(shè)計(jì)滑動模態(tài)控制律u(x)和切換函數(shù)s(x)兩個(gè)相對獨(dú)立的部分.下面基于3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)動力學(xué)模型,結(jié)合比例切換控制律,設(shè)計(jì)機(jī)構(gòu)的滑模變結(jié)構(gòu)控制器,并根據(jù)Lyapunov函數(shù)證明SMC控制器的穩(wěn)定性.
假設(shè)系統(tǒng)的理想位置信號為qd(t),誤差信號為e(t)=q(t)-qd(t).設(shè)計(jì)的滑模函數(shù)為
其中,C=diag(c1,…,cn),ci>0.選取的Lyapunov函數(shù)為V(x)=sTMs,則
其中,ΦΩ0為機(jī)構(gòu)的精確函數(shù)矩陣,ω和ψ為控制律大于零的常數(shù),即需要確定的控制參數(shù).由式(4)可知
取ui(x)>Φ|ΔΩ|max,則˙V≤0.因此,控制系統(tǒng)具有穩(wěn)定性.根據(jù)式(4)的控制律和ui(x)>Φ|ΔΩ|max的約束條件,SMC控制器的MATLAB/Simulink框圖如圖8所示.其中,Gain1和Gain2分別表示參數(shù)ω和ψ的設(shè)定值,M表示機(jī)構(gòu)的慣性矩陣,V表示科氏力和離心力矩陣,C1為摩擦矩陣,C2為重力矩陣.
設(shè)定初始參數(shù):動平臺的質(zhì)量為1kg,轉(zhuǎn)動慣量Ixx=11.7kg·m2,Iyy=11.8kg·m2,Izz=20.1 kg·m2,φ1=φ2=φ3=60°,m=50mm,n=100 mm,l=120mm.動平臺的輸入期望參考值:y=0.1sin(3πt),仿真時(shí)間為10s.根據(jù)經(jīng)驗(yàn)湊試法,不斷調(diào)整P,I,D的值,Kp=16,Ki=1,Kd=0.2;根據(jù)SMC控制器框圖,不斷調(diào)整ω和ψ的值,ω=1 540,ψ=53.PID和SMC控制動平臺的位置變化曲線如圖9和圖10所示,軌跡跟蹤曲線如圖11和圖12所示.為驗(yàn)證PID控制和SMC控制的抗干擾能力,在控制器的輸出端添加一個(gè)高斯噪聲干擾信號,則系統(tǒng)的軌跡追蹤曲線如圖13和圖14所示.
圖8 SMC控制器MATLAB/Simulink框圖Fig.8 MATLAB/Simulink model of SMC controller
圖9 PID控制動平臺位置變化曲線Fig.9 Position change curve of moving platform by PID controller
圖10 SMC控制動平臺位置變化曲線Fig.10 Position change curve of moving platform by SMC controller
圖11 PID控制動平臺軌跡跟蹤曲線Fig.11 Trajectory tracking curve of moving platform by PID controller
圖13 添加高斯噪聲后PID控制動平臺軌跡跟蹤曲線Fig.13 Trajectory tracking curve of moving platform by PID controller after adding Gauss noise
圖14 添加高斯噪聲后SMC控制動平臺軌跡跟蹤曲線Fig.14 Trajectory tracking curve of moving platform by SMC controller after adding Gauss noise
對比圖9和圖10可知,在相同的輸入條件下,SMC控制動平臺的位置變化相對于PID更平穩(wěn),運(yùn)動更趨于穩(wěn)定.對比圖11和圖14,機(jī)構(gòu)在較短的時(shí)間內(nèi),2種控制方法都出現(xiàn)了一定的波動.PID控制雖有一定的調(diào)平能力,但抗干擾能力較差,機(jī)構(gòu)的軌跡跟蹤效果不好.SMC控制的抗干擾能力強(qiáng),機(jī)構(gòu)的軌跡跟蹤效果相對于PID控制更好.
通過微位移法分析了3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的輸入輸出Jacobian矩陣,為機(jī)構(gòu)的控制仿真提供理論的參考輸入值.根據(jù)3-RPS并聯(lián)機(jī)構(gòu)的MATLAB仿真模型和動力學(xué)方程,設(shè)計(jì)了PID控制器和基于比例切換律的SMC控制器,并對其進(jìn)行了仿真和對比.結(jié)果表明:SMC控制器與PID控制器相比,具有魯棒性強(qiáng)、跟蹤精度高、響應(yīng)速度快、穩(wěn)態(tài)誤差小等優(yōu)點(diǎn),滿足并聯(lián)機(jī)構(gòu)高精度的軌跡跟蹤要求,在工程實(shí)踐中具有重要的應(yīng)用價(jià)值.
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Simulation for control system of 3-RPS parallel mechanism based on MATLAB
WANG Ai-guo1,2,CHEN Jian-wei3
(1.School of Mechanical and Automotive Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China;2.Anhui Technical College of Mechanical and Electrical Engineering,Wuhu 241002,China;3.School of Mechanical and Electrical Engineering,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou 341000,China)
Owing to the defects of traditional spiral method to solve Jacobian matrix of parallel mechanism,a micro-displacement method was put forward based on micro-motion analysis of 3-RPS parallel mechanism.The method could avoid the problem of transcendental equation group in the solving process,and the Jacobian matrix acquired was a non singular matrix.At the same time,aiming at the low trajectory tracking precision of conventional controller of parallel mechanism,the sliding model controller(SMC)was designed by the dynamic equation of 3-RPS parallel mechanism and proportional switching control law.Firstly,the MATLAB/SimMechanics simulation analysis model of 3-RPS parallel mechanism was presented and the Jacobian matrix of 3-RPS parallel manipulator was solved by micro-displacement method,which was the theoretical reference value for control system.Secondly,the SMC controller was designed,then the stability of SMC controller was proven based on the Lyapunov function.Finally,the MATLAB/Simulink model of PID controller and SMC controller were respectively established,and the simulation analysis and comparison were performed.The results show that the SMC controller has higher trajectory tracking precision,smaller steady-state error,faster response speed and better robustness than that of PID controller,so the effectiveness of SMC controller is verified.
3-RPS parallel manipulator;micro-displacement method;PID controller;SMC controller;MATLAB simulation
TP 15
A
1006-754X(2016)02-0172-09
10.3785/j.issn.1006-754X.2016.02.011
2015-12-22.本刊網(wǎng)址·在線期刊:http://www.journals.zju.edu.cn/gcsjxb
國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51175135);安徽省自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項(xiàng)目(KJ2016A138).
王愛國(1976—),男,安徽合肥人,博士生,副教授,從事控制技術(shù)研究,E-mail:wangaiguo_2003@163.com. http://orcid.org//0000-0003-4621-9051