基础振动下单自由度机械臂的动力学控制

提出基础振动下单自由度机械臂的基于混合灵敏度函数的H∞控制算法.首先运用拉格朗日法建立机械臂的动力学方程;其次将参数不确定系统的控制问题转化为机械臂的频域控制问题以及混合灵敏度函数整形问题,并运用MATLABμ -综合工具箱中的D-K迭代算法设计控制器.分析结果表明,所设计的控制器能够使系统具有良好的鲁棒性和鲁棒稳定性.     

漂浮基柔性空间机械臂基于奇异摄动法的模糊控制和柔性振动主动控制

讨论在载体位置不受控、姿态受控情况下,自由漂浮柔性空间机械臂载体姿态与关节轨迹跟踪的模糊控制及柔性振动主动控制问题。利用拉格朗日假设模态法并结合系统动量守恒关系,建立柔性空间机械臂系统的动力学方程。以此为基础,使用奇异摄动法和两种时间尺度的假设,将系统分解为轨迹跟踪控制和振动控制可分开设计的奇异摄动系统。对于快变子系统,设计PD控制器来对柔性杆件的振动进行主动抑制;同时,设计解耦的模糊逻辑控制器来保证慢变子系统载体姿态及关节轨迹的跟踪。由于在系统动力学方程的推导中消去柔性空间机械臂载体位置项,该模糊控制器还同时具有不需要测量反馈载体位置、移动速度、移动加速度项的优点。最后的数值仿真结果证实了所设计控制器的有效性。     

振动基柔顺弹药传输机械臂的鲁棒跟踪控制

弹药传输机械臂是坦克自动装弹机系统中的重要组成部分,其易受到坦克车体振动而与炮尾发生碰撞,导致机械臂的工作可靠性变差;引入柔顺驱动能在碰撞时起到缓冲作用,但会引起机械臂的柔性振动,并与车体振动相互耦合,导致跟踪精度降低。针对基础振动以及柔顺特性带来的柔性振动、且具有惯量变化影响下的弹药传输机械臂的轨迹跟踪问题,运用奇异摄动理论引入双时间尺度,将复杂系统降阶解耦,分解为彼此独立的快变子系统和慢变子系统并分别设计控制器进行控制。针对慢变子系统,将基础振动和惯量变化转化为不确定干扰项,采用抗干扰能力较强的神经网络鲁棒控制对机械臂进行轨迹跟踪控制;针对快变子系统,利用速度差值反馈控制器对柔性振动进行抑制。仿真验证了所提出控制算法的鲁棒性,以及对柔性振动的抑制能力。     

具有外部扰动的参数未知漂浮基柔性空间机械臂的对角递归神经网络控制

讨论载体位置和姿态均不受控情况下,存在外部扰动的参数未知漂浮基柔性空间机械臂系统关节运动的动力学控制问题。由假设模态法,利用拉格朗日方法建立漂浮基柔性空间机械臂的系统动力学方程。以此为基础,针对存在外部扰动和系统参数未知的情况,利用对角递归神经网络逼近柔性空间机械臂系统的逆动力学模型,设计基于对角递归神经网络的控制方案,以控制柔性空间机械臂的关节铰跟踪在关节空间的期望运动轨迹,同时能抑制柔性杆的振动。该方案由于没有专门设计主动控制器抑制柔性振动,因此不需要测量、反馈柔性振动模态,大大简化控制器的结构;无需预知控制对象的精确模型和系统参数,且能克服外部扰动的影响。计算机数值仿真证实所提方案的有效性和可行性。     

单连杆柔性机械臂的滑模振动控制

基于Lagrange方程和假设模态法,推导出单连杆柔性机械臂的动力学模型,应用微分几何输出重定义的方法,将电动机转角和振动模态变量的线性组合作为柔性机械臂系统的控制输出量,使柔性机械臂系统在平衡点附近转变为易于控制的最小相位系统。设计了一种滑模控制器,实现了柔性机械臂的振动抑制,仿真试验结果表明了该方法的有效性。     

柔性空间机械臂振动抑制的模糊终端滑模控制

针对载体位置不受控、姿态受控的情况,提出了柔性空间机械臂振动抑制的模糊终端滑模控制方案。利用假设模态法、系统动量守恒关系及拉格朗日方法,导出了柔性空间机械臂的系统动力学方程。为解决柔性空间机械臂轨迹跟踪控制及振动抑制问题,运用奇异摄动法将系统分解为慢变、快变两个子系统并分别设计了控制器。慢变子系统采用具有较强鲁棒性的模糊终端滑模控制方案,快变子系统则采用基于降阶状态观测器的线性二次型最优控制器(linear quadratic regulator,简称LQR)。数值模拟结果表明,本文的控制方案不仅保证了柔性空间机械臂载体姿态及机械臂各关节铰跟踪误差在有限时间内的收敛性,而且还大大地降低了滑模控制所固有的抖振,并对柔性臂的振动具有良好的抑制效果。     

基于逆动力学的机械臂鲁棒位置控制方法的设计

机械臂的位置控制准确度有利于提高机械臂工作的可靠性,为了提高机械臂工作过程中对位置控制的平稳性、快速性、准确性和鲁棒性,设计了一种基于逆动力学的机械臂鲁棒位置控制方法。通过对机械臂的电机系统进行分析,获取电机系统的动力学函数。利用转矩到位置转换方法和反演滑模控制方法,设计了一种逆动力学控制器,通过将滑模控制方法与反演控制方法相结合,形成反演滑模控制方法,获取电机转矩控制函数,以提高系统的鲁棒性能。利用转矩到位置转换方法,将获取的电机转矩与电机的当前位置信息相结合,用以求取机械臂的位置控制量,以实现对机械臂的位置进行快速、稳定、准确的控制。利用Matlab/Simulink软件对所设计的机械臂位置控制方法进行了实验验证。验证结果表明:所设计方法不仅能够快速、稳定、准确地对机械臂的位置进行控制,而且设计方法还具有较强的鲁棒性能,能够适应多种激励信号产生位置控制信息。     

液压柔性机械臂的动力学建模及鲁棒控制研究

将柔性机械臂视为Euler Bernoulli梁模型 ,其动力学特性以假设模态法描述 ,并充分考虑柔性臂与液压驱动系统 (液压回路、液压缸和液压伺服阀 )的动力耦合作用 ,推导出液压柔性机械臂的动力学方程。在此基础上 ,提出同时控制刚体运动及弹性振动的鲁棒控制器设计方法。数字仿真结果表明了控制器的镇定性和鲁棒性     

柔性臂空间机器人基于虚拟力概念的神经网络L2增益鲁棒控制

探讨本体位置不控、姿态受控的漂浮基柔性臂空间机器人系统在惯性参数不确定情况下的动力学建模与控制问题。根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程,由假设模态法,建立漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学模型。利用该模型,针对系统惯性参数不确定情况,提出具有L2扰动抑制的刚性运动神经网络L2增益鲁棒控制策略,以使柔性臂空间机器人的本体姿态到达期望位置的同时,机械臂各关节铰能够协调地跟踪关节空间的期望轨迹。为了主动抑制柔性振动,运用虚拟力的概念,构造同时反映柔性模态和刚性运动轨迹的混合期望轨迹,通过改造原有的控制方案,提出基于虚拟力概念的神经网络L2增益鲁棒控制策略。提出控制器的优点在于,既不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,也无须预知系统精确的动力学模型;由于运用了虚拟力的概念,从而仅通过设计一个控制输入便可同时保证刚性轨迹跟踪并对柔性振动进行主动抑制,更适应于空间机器人系统的实际应用。理论分析及仿真算例均表明了控制方法的可行性。     

漂浮基柔性两杆空间机械臂基于状态观测器的鲁棒控制及振动控制

讨论了漂浮基柔性空间机械臂基于状态观测器的鲁棒控制及振动最优控制问题。首先通过合理选择联体坐标系,实现两柔性杆弹性变形之间的解耦;根据拉格朗日方程与动量守恒原理,建立了载体位置无控、姿态受控飘浮基两杆柔性空间机械臂系统的动力学方程。接着利用奇异摄动法,将这个柔性两杆空间机械臂系统分解为一个慢变子系统与一个快变子系统。以此为基础,提出了一个包含慢变控制项与快变控制项的复合控制器。利用动态滑模观测器得到慢变子系统的观测速度矢量,基于这个观测速度矢量设计系统的鲁棒慢变控制律来实现载体姿态、关节轨迹的跟踪。利用线性观测器得到快变子系统的观测速度矢量,基于这个观测速度矢量与线性系统的最优控制理论设计系统的快变控制力矩,实现两柔性杆振动的抑制。最后通过系统的数值仿真,证实了方法的有效性。     

柔性机械臂的位置主动控制

采用一次近似模型对柔性机械臂的运动跟踪主动控制问题进行研究,控制策略采用最优跟踪控制方法。仿真结果显示,一次近似模型能够较好地对柔性机械臂的动力学行为进行描述,最优跟踪控制方法能使机械臂到达期望的指定位置,并可使机械臂的残余振动得到抑制。     

Finite element based model predictive control for active vibration suppression of a one-link flexible manipulator

This paper presents a unique approach for active vibration control of a one-link flexible manipulator. The method combines a finite element model of the manipulator and an advanced model predictive controller to suppress vibration at its tip. This hybrid methodology improves significantly over the standard application of a predictive controller for vibration control. The finite element model used in place of standard modelling in the control algorithm provides a more accurate prediction of dynamic behavior, resulting in enhanced control. Closed loop control experiments were performed using the flexible manipulator, instrumented with strain gauges and piezoelectric actuators. In all instances, experimental and simulation results demonstrate that the finite element based predictive controller provides improved active vibration suppression in comparison with using a standard predictive control strategy.     

欠驱动柔性机器人动力学建模及仿真

根据欠驱动机器人的结构特点，以柔性多体系统动力学理论为基础，采用便于实时控制的假设模态方法，建立了具有柔性杆件的欠驱动机器人的动力学模型。对动力学模型的求解进行了分析，讨论了被动关节处模态函数各种边界条件的确定。通过对二自由度欠驱动机器人被动关节的位置控制，实现对柔性杆的弹性变形及其变化的仿真分析，所得结果验证了假设模态方法动力学模型的有效性，反映了不同驱动器位置系统的振动特性和对系统振动控制的必要性。     

高速并联机械手动力学建模及计算力矩控制

基于模型的计算力矩控制由于考虑了非线性补偿而极大地提高了其控制品质。然而，并联机械手动力学模型的计算是非常耗时的，从而限制该控制器在工程中的应用。为此，针对2-DOF并联机械手Diamond 600，首先导出了机械手的位置、速度和加速度逆解模型，并根据动能定理独立计算出机械手的质量惯性矩阵，实现了控制算法解耦，然后利用虚功原理建立能用于实时控制的动力学简化模型。在此基础上，设计了适舍于并联机械手的计算力矩控制器。最后，将设计的控制器应用到2-DOF并联机械手，仿真和实验结果验证了算法的有效性和正确性。     

基于奇异摄动法组合控制柔性机械手臂的研究

在柔性机械臂的控制研究中,实现定位目标的同时必须快速消除柔性振动。基于奇异摄动法和双时标分解,提出了一种混合控制方法。柔性机械臂的模型可分解为两个子系统：慢时标子系统和快时标子系统,快时标子系统采用模糊控制,慢时标子系统采用速度反馈控制,并验证了该方法的控制性能。     

一种新型两自由度柔性并联机械手的主动振动控制及其仿真

针对一种新型两自由度柔性并联机械手,在含有压电元件的有限元模型基础上,基于模态理论和滑模变结构理论,研究其振动主动控制问题。采用有限元法和模态理论建立系统的动力学模型。根据系统的性能要求,采用最优化方法确定滑移面,基于Lyapunov直接法设计滑模控制器。控制器能对系统的前几阶模态实施控制,实现机械手的振动主动控制。仿真结果表明,该控制器可有效地抑制柔性构件产生的弹性振动,减小并联机械手动平台的位置误差,从而验证了该控制器的可行性和有效性。     

基于自适应滑模控制器的机械臂运动控制方法

由于无法消除机械臂运动过程中存在的高频振动,导致运动控制方法存在跟踪精度低、控制稳定性差和控制性能差等问题。对此,提出一种基于自适应滑膜控制器的机械臂运动控制方法,在机械臂动力学模型的基础上设计非线性观测器,对机械臂控制系统中存在的干扰信号进行观测,设计自适应滑膜控制器对干扰信号进行补偿。将补偿器引入自适应滑膜控制器中,其主要作用是抑制机械臂在运动过程中存在的高频振动,以提高控制稳定性,通过 Lyapunov 函数设计自适应滑膜控制器的总控制律,根据总控制律利用改进后的自适应滑膜控制器完成机械臂的运动控制。实验结果表明,所提方法的跟踪精度高、稳定性好、控制性能高。     

基于非线性微分方程的机械臂运动位置控制方法

针对当前机械臂运动位置控制方法存在机械臂关节节点位置的跟踪效果差和机械臂运动位置控制能力差的问题,提出基于非线性微分方程的机械臂运动位置控制方法。首先对机械臂动力学进行分析,获取内部三连杆结构作用原理和机械臂动力学目标函数,再利用坐标求权矩阵重构机械臂动力学目标函数,获取机械臂相关的非线性微分方程,将非线性微分方程的输出结果,即机械臂动力学参数代入 CPG 神经网络中,构建机械臂运动控制模型。实验结果表明,所提方法的械臂关节节点位置跟踪效果好、机械臂运动位置控制能力强。     

末端质量和关节惯量对柔性臂运动稳定性的影响分析

采用控制系统稳定性分析方法研究了柔性机械臂的末端质量和驱动关节转动惯量对柔性机械臂弹性运动稳定性的影响。首先推导了末端有集中质量的柔性机械臂的动力学模型,建立了以驱动力矩为输入、以末端位置弹性振动为输出的柔性机械臂系统的传递函数。然后,用劳斯判据建立了末端位置弹性运动稳定性判据。用建立的稳定性判别式计算并对比了不同末端质量和关节转动惯量下柔性机械臂弹性运动的稳定性,定量验证了这两个参数对柔性机械臂弹性运动稳定性的影响程度。