三自由度并联机械手动力学分析与控制

以三自由度Delta并联机械手作为研究对象,在Simulink环境下建立基于虚功原理法得到的并联机构系统动力学求解模型,并在Simmechanics中建立系统物理模型。在系统动力学方程的基础上设计了基于动力学的模糊解耦控制器,综合考虑了机构的运动学和动力学特性。给出平台运动的期望轨迹,分别在Simulink和Simmechanics中进行逆动力学仿真分析,验证逆动力学方程的准确性,之后进行模糊解耦控制Simulink/Simmechanics联合仿真分析。运行结果表明,Delta机械手的响应符合预期期望,精度高于计算力矩控制,跟踪效果较好。     

RBF神经网络补偿的并联机器人控制研究

为了实现对三自由度Delta并联机器人更精确的轨迹跟踪控制,对并联机构的动力学建模不确定性进行研究,提出了计算力矩控制基础上的RBF神经网络在线补偿控制策略。利用Lyapunov理论推导了神经网络在线权值自适应律,保证了系统稳定性。运用RBF神经网络在线自学习系统的不确定性,提高了控制效率同时增加算法的自适应性。在Simmechanics中建立系统物理模型并在Simulink中设计控制器,之后进行Simulimk/Simmechanics联合仿真,结果表明算法优于计算力矩控制,可以有效减小跟踪误差的收敛半径,实现对目标轨迹的准确跟踪。     

平面2自由度并联机器人的解耦控制和仿真分析

以平面2自由度并联机器人为研究对象,推导其运动学模型,在运动学模型的基础上结合欧拉-拉格朗日动力学方程推导其动力学模型,根据得到的动力学模型引入计算力矩解耦控制方法,并证明该方法在理想估计与非理想估计下,对应的李雅普诺夫函数是全局渐进稳定的,从而得到解耦控制率方程,根据控制率方程和机器人的实际结构参数搭建Simulink仿真模型,进行运动控制仿真,仿真方法有:基于传统PD控制器的计算力矩解耦控制仿真方法和基于自适应模糊控制器的计算力矩解耦控制仿真方法,仿真输出机器人跟踪给定运动轨迹的效果图和误差图。仿真结果表明,无论是在理想或非理想状态下,计算力矩解耦控制方法确实可以使控制系统趋于稳定,且跟踪误差小,通过比较可知,基于自适应模糊控制器的计算力矩解耦控制方法的效果更佳。     

并串联复合机器人的鲁棒控制

针对并联机构具有较高的刚度和精度,但工作空间小的特点,提出一种由3自由度平动并联机构和放大机构相结合的机构,从而组成新型并串联复合机器人。根据拉格朗日方法,建立并串联复合机器人的动力学方程, 并讨论动力学方程的性质。研究并串联复合机器人的鲁棒控制问题,根据动力学的性质在笛卡儿坐标系中设计一种鲁棒控制策略。控制器由两部分组成:一部分为基于标称模型设计的计算力矩控制器,其作用是镇定标称的机器人系统;另一部分为一种基于Lyapunov方法设计的鲁棒控制器,其作用是消除不确定性对跟踪性能的影响。理论分析与仿真结果表明,该控制器对改善并串联复合机器人的轨迹跟踪精度十分有效。     

SCARA机器人高斯过程动力学建模研究

实现机器人的精确控制需要将机器人动力学模型加入控制律中,但是动力学建模过程中引入的测量误差以及摩擦力、驱动器动力学特性等非线性因素会引起较大的建模误差,从而影响机器人的控制精度。针对这个问题,以SCARA机器人为研究对象,采用高斯过程回归方法,直接通过SCARA机器人的输入与输出量对其逆向动力学模型进行估计。并将估计模型用于机器人的计算力矩控制。通过ADAMS和Simulink联合仿真的方式,对基于回归预测模型的计算力矩控制与采用解析模型的计算力矩控制进行了仿真对比实验,结果表明基于高斯过程回归模型的计算力矩控制有更好的位置跟踪效果。     

2-PRR并联机构刚柔动力学仿真分析

用三维软件对2-PRR并联机构进行了设计及建模,在ANSYS中对连杆构件用柔性化处理替换了原来的刚性体,通过计算分析了其动力学模态特性。在ADAMS中对2-PRR并联机构进行了运动学和动力学仿真,验证了该机构的正、逆解,并得到了驱动滑块上的驱动力矩变化特性曲线。研究结论为并联机构在雕铣机床和平面抓取机器人中的设计和选用提供了理论依据。所研究的2-PRR并联机构已经在平面雕铣、机器人平面抓取、农业采摘等装备上得到应用。并联机构的动力学分析(正、逆两类问题)是并联机构在机器人、机床动力分析、整机动态设计、动力学尺度综合、控制器参数整定和伺服电机选配的理论基础。     

2-UPR-RPU并联机器人的动力学建模与性能分析

动力学建模和性能分析是并联机器人设计中的研究重点。以2-UPR-RPU三自由度并联机器人(U:虎克铰,P:移动副,R:转动副)为研究对象,采用螺旋理论对其进行动力学建模与性能分析。基于闭环矢量法建立2-UPR-RPU并联机器人的运动学逆解模型。采用螺旋理论分析2-UPR-RPU并联机器人分支中各个关节和杆件的速度和加速度,结合虚功原理计算2-UPR-RPU并联机器人运动时的驱动力,并通过ADAMS软件进行数值仿真验证。基于动力学模型分析2-UPR-RPU并联机器人的动态可操作度椭球指标,获得2-UPR-RPU并联机器人在不同操作高度下的转动和移动动态性能分布图谱,为机构的样机设计提供参考依据。2-UPR-RPU并联机器人的动力学建模和性能分析为实现机构在实际操作中的高效高精度控制提供了重要的基础保证。     

坐卧式下肢康复机器人的被动训练控制

考虑到下肢康复机器人很难获得精确、完整的数学模型,而且在建立模型时需要进行合理的近似处理,因此忽略了外部干扰、参数误差、未建模的动态和摩擦等不确定因素,这些原因导致控制性能不佳。基于此提出了一种基于计算力矩法的神经网络鲁棒控制器,通过计算力矩法对标称模型进行控制,RBF神经网络控制器对系统中未知的不确定项进行补偿,而自适应鲁棒控制器则用来补偿神经网络的逼近误差及外部的干扰,从而提高了系统的动态性能和控制精度,并对算法的稳定性进行了证明。通过实验验证,证明了控制算法的有效性,在被动训练时具有较好的轨迹跟踪性能。     

并联机器人逆动力学建模的几何代数方法

逆动力学建模是并联机器人动力学性能评估和实际控制的基础。以几何代数为数学工具,提出并联机器人的解析逆动力学建模通用方法。根据几何代数的外积性质,可直接确定并联机器人中各分支的关节速度和加速度幅值,建立机器人驱动速度和被动速度之间的映射关系,并推导出并联机器人分支中各杆件的速度和加速度。结合虚功原理建立并联机器人的逆动力学模型,并确定驱动力/力矩的解析表达式。关节速度和加速度计算不需要判断几何关系、进行求导或求偏微分,并且整个计算过程中仅涉及加法和乘法,无需求解符号线性方程组,提高计算效率。以六自由度并联机器人6-UPS和三自由度并联机器人2PUR-PRU为例(U：虎克铰,P：移动副,S：球铰,R：转动副),得到在给定轨迹下两个机器人驱动力的理论结果,通过与ADAMS软件仿真结果对比验证所提方法的正确性。同时,通过与基于牛顿-欧拉方程的自然正交补法进行计算效率对比,证明该方法具有计算高效的优点,可替代ADAMS仿真和原先方法用于并联机器人逆动力学建模及分析。     

2自由度手臂康复机器人运动学及动力学分析

针对上肢康复训练需求,设计一种采用二连杆串联结构的2自由度手臂康复机器人。基于D-H法对机器人的正、逆运动学进行理论分析,采用Matlab/Simulink和SimMechanics工具箱分别搭建机器人的正逆运动学理论模型与机构模型进行仿真对比,分析结果验证了机器人运动学建模的正确性。结合人体工程学相关标准和手臂关节运动范围要求,建立机器人与手臂机构的联合仿真模型,确定机器人的工作空间;并完成机器人进行画圆训练的轨迹规划,为机器人运动控制奠定了基础。基于联立约束法建立机器人的动力学模型,确定了机器人各关节驱动力矩大小,为驱动电机选取和控制器参数选择提供了依据。     

基于计算力矩法的3-RRRT并联机器人控制研究

为了实现3-RRRT并联机器人的轨迹跟踪控制,在运动学分析的基础上,应用拉格朗日方程建立了3-RRRT并联机器人的动力学模型.设计了基于计算力矩算法的控制律,并利用Matlab软件进行了控制器仿真.仿真表明计算力矩控制可以使3-RRRT并联机器人实现全局稳定的动态轨迹控制.     

下肢外骨骼康复机器人的自适应控制研究

针对下肢外骨骼康复机器人的动力特性,为实现康复训练过程中控制的实时性和高精度,消除系统中存在的未建模动态、外部扰动和非线性不确定性的影响,本文提出采用两个相互独立控制器共同作用控制方法,即基于标称模型的计算力矩控制器和变结构鲁棒自适应补偿控制器。补偿控制器基于Lyapunov函数法,通过引入一个动态信号和非线性阻尼项来抑制未建模动态、外部有界扰动和非线性不确定项的影响。设计的自适应律通过在线刷新系统的不确定参数,增强了控制系统的鲁棒性并保证系统达到全局渐近稳定。通过Lyapunov稳定性定理和仿真结果证明了该控制策略的可行性和有效性。     

3-RRRT并联机器人轨迹跟踪控制研究

为了实现3-RRRT并联机器人的轨迹跟踪控制,在运动学分析的基础上,应用拉格朗日方程建立了3-RRRT并联机器人的动力学模型。设计了基于计算力矩算法的控制律,并利用Matlab软件进行了控制器仿真。仿真表明计算力矩控制可以使3-RRRT并联机器人实现全局稳定的动态轨迹控制。     

前馈控制加模糊补偿的机器人关节角度追踪

为解决不确定性机器人的关节角度追踪问题,提出一种前馈控制加模糊补偿的控制方法。将机器人动力学方程引入前馈控制,减小关节角度初始误差。为提高关节角度追踪的稳定性,模糊控制不直接输出关节补偿力矩,而是输出关节力矩补偿系数,其与前馈关节力矩相乘间接得到关节补偿力矩对机器人不确定性进行补偿。通过ADAMS和Matlab/Simulink对关节角度追踪控制效果进行验证。仿真结果表明,该方法对不确定性机器人的关节角度追踪控制是有效的,其关节角度追踪误差绝对值小于1.5×10^-4rad。     

基于SDRE控制的双臂空间机器人轨迹优化跟踪

针对自由漂浮双臂空间机器人惯性参数未知的问题,提出了一种基于状态依赖Riccati方程的两级优化控制方法。首先,基于扩展机械臂方法建立双臂空间机器人自由漂浮状态下的关节空间动力学模型;而后将标称状态变量和实际状态变量作为标称动力学方程的反馈输入量,借助增广变量法,分别得到空间机器人关于关节角度和角速度的类线性标称状态方程和实际状态方程;根据标称状态方程设计离线标称SDRE控制器,并建立其与实际状态方程的误差模型;由此进一步设计在线补偿SDRE控制器补偿标称控制器的跟踪误差。SDRE稳定性引理保证了所设计控制器的渐进稳定性;数值仿真结果验证所提控制方法的有效性。     

空间刚柔耦合并联机器人动力学建模及仿真

为研究柔性构件对系统运动特性的影响,对空间3-RRRU并联机器人进行了动力学建模及耦合特性的仿真分析。应用矢量闭环法对空间并联机构的逆运动学进行求解,推导出各个构件位置、速度、加速度的变化规律;根据第一类Lagrange方程建立空间全刚性并联机器人的逆动力学模型;运用MATLAB软件对空间并联机构进行仿真,并对动力学数值结果和仿真结果进行对比,以验证模型的正确性。基于ANSYS软件和ADAMS软件,对空间并联机构中的空间梁单元进行柔性替换,通过建立空间刚柔耦合并联机器人模型,分析机构在运动状态下展现出的耦合特性,并与空间全刚性并联机器人进行比较。结果表明:两类模型的末端执行器的运动趋势一致,轨迹误差在0.000 7～0.419 4 mm范围内;梁单元产生的弹性变形对系统运动性能产生了重要影响,因此,建立正确的刚柔耦合动力学模型具有重要的指导意义。     

平面并联机构的自适应控制方法研究

针对并联机构的动力学模型有很强的非线性,模型参数不易获得,基于运动学的控制或PID闭环控制方法适应性差、精度低的不足,提出了一种以计算力矩结构为基础的改进的自适应控制方法,利用驱动铰的理想值进行逆动力学计算,在驱动空间上计算反馈力矩。在分析一个平面冗余链并联机构的动力学模型后,给出了几种算法的对比实验结果,实验结果表明,所提出方法能获得更小的跟踪误差,具有更好的适应性。     

Stewart并联机器人控制算法研究

Stewart并联机器人具有非线性强、耦合度高的特点,控制的难度较高,针对平台的这些困难点,文章提出了基于动力学模型的模糊计算力矩控制方法,实现平台的较高精度的轨迹跟踪控制,且控制的过程更加的灵活,适应性更强。计算力矩控制方法就是根据并联机器人的动力学模型以及平台的路径规划,结合机构的运动学分析,可以计算出每个缸体的瞬时施加力的大小,实现对平台的精确控制。再通过模糊算法控制器,实时动态的优化计算力矩算法的控制参数,使得控制的精度更加的精准,实时性也更强,同时拥有较高的抗干扰能力和应变能力。经过仿真得到结果,此算法具有明显的效果并且实用性非常好。     

平面冗余驱动并联机构自适应滑模同步控制

基于Kane方程,建立了平面二自由度冗余驱动并联机构的动力学模型。基于轨迹轮廓误差,定义了机构的同步误差及滑模面,将动力学方程线性化,设计了自适应滑模同步控制器并对机构进行了稳定性分析。通过MATLAB仿真计算,并与计算力矩法进行比较发现,自适应滑模同步控制法优于计算力矩法,能够很好地实现轨迹跟踪。     

空间刚柔耦合并联机构的逆动力学建模与控制

为了提高3-RRRU空间刚柔耦合并联机构的轨迹跟踪精度,提出了一种基于瞬态刚体校正法的逆动力学模型求解方法来构建该机构的非线性控制策略。首先,利用自然坐标法和绝对节点坐标法建立该机构的非线性逆动力学模型,它考虑了各支链柔性空间梁单元的剪切效应,并能描述柔性梁的大范围非线性弹性变形。然后,通过分析刚柔耦合动力学模型在求解过程中出现的相容性问题,结合自然坐标法与理想运动学模型,提出了瞬态刚体校正法并求出逆动力学模型的稳定数值因果解。最后,基于该数值解构建并联机构的非线性控制策略,通过仿真与实验验证了该方法的可行性与有效性。仿真与实验结果表明:逆动力学方程组的求解精度为10-6,约束方程的相容误差为10-8;与刚性并联机构的控制方法相比,该方法在圆形轨迹下的最大跟踪误差降低了0.465mm,圆度误差降低了0.416mm。结果表明:该求解方法解决了闭链机构多体动力学方程的违约问题,有效地改善了系统的综合收敛性能,所构建的控制策略提高了并联机构的轨迹跟踪精度。