柔性机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制

对多连杆柔性机械臂的轨迹跟踪控制提出了一种鲁棒控制方法。基于奇异摄动法将多连杆柔性机械臂系统分离为慢变和快变两个子系统，对两者分别采用滑模变结构控制和Ｈ∞控制，由此得出的组合控制使系统精确跟踪期望的轨迹，抑制弹性振动，并且使由非线性机械结构引起的结构不确定性和由弹性变形引起的非结构不确定性及外扰具有较强的鲁棒性。最后通过仿真实验说明其有效性。     

柔性机械臂变结构跟踪控制及柔性振动抑制

柔性机械臂具有质量轻、速度快和负载大的特点,针对柔性机械臂轨迹跟踪与弹性振动抑制问题,基于奇异摄动理论和两种时间尺度的假设,将柔性机械臂系统分解为代表大范围刚体运动的慢变子系统和代表柔性振动的快变子系统.对于慢变子系统采用变结构控制来实现关节轨迹的跟踪,而快变子系统则采用最优控制方法来对柔性杆振动进行主动抑制.仿真实验结果表明,该控制方法不仅能够保证系统刚性运动轨迹的精确跟踪,并能有效抑制柔性杆件的弹性振动.     

机械臂协调操作柔性负载鲁棒神经网络控制

针对多变量刚柔耦合的双机械臂协调操作柔性负载系统,基于奇异摄动理论研究该系统有限元模型的分解以及轨迹跟踪控制问题.考虑动力学模型的复杂性,通过双时标变换将协调系统分解成表征系统大范围刚性运动的慢变子系统和表征系统弹性振动的快变子系统.基于反演思想在慢变子系统中设计鲁棒神经网络控制策略,实现系统轨迹跟踪性能;针对快变子系统,设计鲁棒最优控制策略抑制系统的弹性振动.仿真研究结果表明,该控制策略增强了系统的跟踪性能和鲁棒性.     

双连杆柔性机械臂的非线性轨迹跟踪控制

针对双连杆柔性机械臂提出了一种非线性轨迹跟踪控制方案。利用输入－输出线性化方法使得关节变量与弹性变量解耦，导出了柔性机械臂的零动力学方程，并证明关节轨迹跟踪控制的稳定性。最后进行的仿真实验表明了本方法的有效性     

可重构机械臂模糊神经补偿控制

由于可重构机械臂的动力学系统中存在大量的不确定性,导致PID等传统的控制器无法实现精确的位置控制。作者在基于精确模型PD控制的基础上,提出了模糊神经控制算法辨识补偿结构、非结构不确定性。通过模糊神经控制器融合了模糊逻辑和神经网络的各自优势,实现了可重构机械臂轨迹跟踪的有效的补偿控制。基于牛顿-欧拉的几何方法,推导了n连杆可重构机械臂的动力学方程,该方法相对于其他形式的动力学方程,计算量小、通用性强。最后以RRP(Revolute-Revolute-Prismatic)三连杆机械臂为例研究设计了可重构机械臂的控制器,并且通过仿真验证了算法对轨迹跟踪的有效性。     

一种柔性机械臂末端轨迹跟踪的预测控制算法

针对柔性机械臂末端轨迹跟踪的内动态不稳定和模型不精确问题,提出一种用于柔性臂末端轨迹跟踪的预测控制算法.利用输入-输出线性化的方法使得柔性臂末端变量和弹性变量解耦,并根据状态反馈设计出一个非线性预测控制系统,将轨迹跟踪问题转换为状态跟踪问题.该控制系统通过平衡末端跟踪误差、弹性变量和控制力矩3个最优指标来克服内动态不稳定性,并采用最优控制律求解和力矩求解相分离的策略来提高运算速度,同时引入了实际输出数据进行误差补偿以减少模型误差对末端轨迹跟踪精度的影响.仿真结果表明,所提出的预测控制算法在保证柔性臂内动态稳定的同时,能有效解决模型失配引起的控制精度下降问题,并具有较快的运算速度.     

基于神经网络滑模的采摘机械臂控制设计

针对二自由度采摘机械臂的位置跟踪控制问题,设计了一种基于神经网络的滑模控制器。其中,神经网络控制器用来估计含有不确定性的滑模控制的等效控制律;鲁棒控制器用来使动态系统始终保持在滑模面上,保证了系统的渐近稳定性,进而实现了采摘机械臂的高精度位置跟踪控制。基于李亚普诺夫稳定性理论设计了自适应律来在线估计系统的不确定性。仿真结果表明:设计的控制器能够实现采摘机械臂对期望位置的精确跟踪,可以满足实际工程的需要。     

柔性双连杆机械臂脉冲力矩控制的数值仿真和实验研究

在刚性双连杆机械臂控制方案的基础上,提出了柔性双连杆机械臂的轨迹跟踪和振动抑制的脉冲力矩控制方案,针对竖直平面双连杆柔性机械臂进行了数值仿真和实验研究。     

单柔性臂的滑模控制与主动控制比较研究

本文以单柔性机械臂为例,研究了基于奇异摄动理论的滑模控制,以及基于ACLD结构的主动控制问题.首先通过双时标变换,将系统分解为慢变子系统和快变子系统.针对慢变子系统,设计滑模控制器,以实现系统良好的轨迹跟踪性能,针对快变子系统,采用最优控制策略抑制其弹性振动.建立具有主动约束控制装置的主动控制方法的系统动力学模型,并对...     

基于观测器的柔性关节机械臂滑模控制

柔性机械臂在运动过程中会产生如扭曲、弹性、剪切等形变,给柔性机械臂的分析和控制带来困难。为了满足柔性机械臂高性能的控制要求,提出将基于观测器的滑模控制方法用于柔性机械臂中,设计一个观测器观测柔性机械臂系统各个状态变量,并且采用滑模变结构设计控制器。仿真结果表明,基于观测器的柔性关节机械臂滑模控制方法能够很好地观测到系统各个状态变量,且状态估计误差趋近于零,满足柔性臂的快速跟踪性要求,具有很好的实践意义。     

大型空间机械臂柔性关节的微分几何算法控制器设计

大型空间机械臂负责空间站大型负载的运输、装配,而关节柔性会在一些工况下造成振动.因此设计了一种大型空间机械臂柔性关节控制器.针对谐波减速器的引入而带来的柔性,建立了柔性关节的动力学模型;采用基于微分几何反馈线性化方法对柔性关节模型做了精确线性化解耦处理.对于线性化后的系统,为了克服不确定性及提高鲁棒性,采用具有较高鲁棒性和抗干扰性的滑模变结构控制规律来实现轨迹的合理跟踪.在Matlab/simulink中实现了线性化过程和滑模控制过程,对给定输入信号进行跟踪仿真,改变滑模控制的控制参数,得到控制参数对系统影响,验证了滑模控制的高鲁棒性,并能很好地跟踪输入信号.仿真结果表明,反馈线性化与和滑模控制的结合可以很好地应用于柔性机械臂的控制.     

压电柔性机械臂的轨迹跟踪控制

提出一种利用压电材料对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制的方法．利用假设模态法,采用压电作动器和传感器同位配置,根据Lagrange方程建立了单连杆柔性机械臂的动力学模型;针对柔性机械臂的非最小相位特点,以刚性旋转关节的转角为控制输出、以压电作动器抑制柔性机械臂的末端振动,基于Lyapunov函数,采用PD(proportional-differential)控制策略实现了对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制．仿真结果表明,压电作动器很好地抑制了柔性机械臂末端的振动,末端的轨迹跟踪由关节驱动和压电作动共同完成,PD控制算法简单,易于工程实现．     

一种基于细菌觅食算法的机械手臂控制器设计

针对机械臂控制系统需可靠、快速、准确跟踪设定值轨迹的要求,通过研究机械臂控制系统的非线性动力学模型,提出1种基于细菌觅食优化算法(BFO)优化PID控制器参数的控制方案。设计采用细菌觅食算法求解在线优化PID参数的流程,用于机器人手臂的跟踪控制。为更有效地考察机械手臂系统的跟踪控制性能,设定2个关节的期望轨迹分别为正弦和余弦函数。仿真结果表明,与传统PID方法相比,基于BFO算法优化的控制方案具有更优越的控制品质和较强的抑制干扰能力,能有效提高机械臂跟踪控制的快速性和准确性。     

双连杆柔性臂自适应模糊滑模控制

为使控制系统在负载和杆长变化时仍能快速、准确地跟踪期望轨迹,基于奇异摄动模型将双连杆柔性臂系统分解为慢变、快变2个子系统,提出了一种慢变子系统采用自适应模糊滑模控制、快变子系统采用最优控制的混合控制方法。其中自适应算法在线估计未知参数,模糊控制用来抑制由滑模控制引起的振动。仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性臂轨迹的快速、准确跟踪,而且能有效地抑制弹性振动,并且对系统参数的变化具有较强的鲁棒性。该方法的特点是对系统中各个等效的摄动参数分别进行自适应估计和补偿,因而控制算法简单,易于工程实现。     

双连杆机械臂自抗扰控制器设计

针对双连杆机械臂非线性耦合系统,对2个关节分别设计了自抗扰控制器,运用自抗扰控制技术中的扩张状态观测器对系统进行动态补偿线性化,从而实现了2个关节的解耦控制.通过适当选择自抗扰控制器的控制参数,实现了机械臂的精确轨迹跟踪控制,仿真结果证明了自抗扰控制器的有效性和较强的鲁棒性,为机械臂的轨迹跟踪控制提出了新的思路.     

履带式移动机械臂的自适应模糊滑模控制

针对非线性及不确定性复杂环境下非完整移动机械臂控制系统,提出了一种基于自适应模糊控制和非奇异终端滑模控制相结合的轨迹跟踪控制方法。该方法在对非完整移动机械臂建立动力学模型的基础上,采用模糊高斯基函数神经网络的非线性逼近性能,优化补偿常规方法在移动机械臂系统中难以解决的系统未知参数不确定性,并通过应用非奇异终端滑模控制来消除未知外界干扰和模糊控制逼近误差对系统的影响,提高了系统的鲁棒性和控制性能。应用Lyapunov稳定性理论,证明了控制系统的稳定性,仿真试验结果验证了该方法的有效性和优越性。     

基于趋近律的机械臂滑模控制方法研究

为了满足机械臂系统高性能的控制要求,对高为炳提出的指数趋近律进行分析,并研究了机械臂的运动学特性,在此基础上对指数趋近律进行优化设计,改进了指数趋近律,并证明了其存在性。根据改进的趋近律,以机械臂为控制对象,设计了滑模控制策略,并用Matlab进行仿真。仿真结果表明,该方法不仅能满足系统的快速跟踪性,而且能有效抑制滑模变结构控制中存在的抖振问题。     

柔性机械臂动力学特性的实验研究

建立了一套柔性机械擘振动控制实验系统，该系统主要由直流伺服电机，柔性机械臂结构和支座组成，伺服控制系统由位置反馈环，速度反馈环和电流反馈环三环组成；采用光电编码器作为检测元件，对柔性机构臂的动力学性能进行了测试研究。     

基于RBF神经网络的柔性机械臂位置控制

针对复杂的柔性机械臂位置控制问题,提出一种结合极点配置技术的自适应滑模控制方法。变结构滑模应用于柔性臂的刚性运动和弹性振动抑制的控制,极点配置用以设置滑模面的极点,以获得良好的动态响应特性。利用RBF网络自适应性学习系统不确定量的上界,神经网络的输出用于自适应修正控制律的切换增益。实例仿真结果表明,该控制方法能在对机械臂位置控制的同时有效地抑制柔性臂的弹性振动,对不确定参数具有鲁棒性。     

柔性机械臂系统的全局优化设计

为了进一步提高系统的整体性能,综合考虑柔性机械臂动力学特性与控制策略的作用,基于同时设计思想,建立了系统整体优化数学模型(包括机械臂结构、传感器、控制器和驱动器等参数)．在整体优化目标下,通过改进的遗传算法进行了系统参数的全局寻优．优化后的柔性机械臂为变截面梁,控制器不仅易于实施而且对系统参数的不确定性具有鲁棒性．研究结果表明,全局优化设计使该系统在不增加能耗的同时,改善了柔性振动抑制效果,提高了系统的整体性能．