双臂空间机器人基于高斯型函数的姿态、关节运动模糊自适应补偿控制

讨论了载体姿态受控、位置不受控情况下,具有未知载荷参数的漂浮基双臂空间机器人系统关节运动的控制问题。利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,分析、建立了漂浮基双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,针对双臂空间机器人2个末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了一种基于标称计算力矩控制器附加模糊自适应补偿控制器的复合控制方案,即通过模糊自适应补偿控制器来弥补系统参数未知对标称计算力矩控制器控制精度的影响,以确保存在未知系统参数情况下整个闭环控制系统的渐近稳定性。该控制方案能够有效地控制漂浮基双臂空间机器人的载体姿态及机械臂关节协调地完成期望的轨迹运动,并具有不需要反馈和测量双臂空间机器人载体的位置、移动速度、移动加速度,同时也不要求系统动力学方程关于系统惯性参数呈线性函数关系的显著优点。通过系统数值仿真证实了该方案的有效性。     

漂浮基双臂空间机器人系统协调运动的模糊小波神经网络控制

讨论了本体姿态受控、位置不受控的情况下,漂浮基双臂空间机器人系统协调运动的动力学控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,推导了漂浮基双臂空间机器人系统的动力学方程。在系统参数未知的情况下,提出了一种小波基模糊神经网络控制器,以使双臂空间机器人系统的本体姿态和机械臂关节铰协调地跟踪各自在关节空间的期望运动轨迹。提出控制器的优点在于：不仅不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,而且也不需要知道系统参数;由于采用反向传播算法对网络参数进行在线训练,从而使模糊神经网络具有较好的自学习和自适应能力,这样就不需要事先进行离线训练,更适应于空间机器人系统的实际应用。利用一个双臂空间机器人系统的仿真结果,验证了所提出控制器的有效性。     

双臂空间机器人姿态与关节协调运动的自适应控制、鲁棒控制

讨论了载体位置不受控制情况下的双臂空间机器人姿态和关节协调运动的自适应与鲁棒控制问题。利用拉格朗日方法导出了双臂空间机器人欠驱动形式的系统动力学方程;在该方程的基础上,基于增广变量法（恰当地扩展系统的控制输入和输出）,成功地克服了完全能控形式的空间机器人系统动力学方程关于惯性参数呈非线性函数关系的难点;针对双臂空间机器人两末端抓手所持载荷参数未知与不确定两种情况,分别设计了载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应控制和鲁棒控制方案。系统数值仿真表明,两种控制方案均可有效消除空间机器人系统惯性参数未知和不确定的影响,控制双臂空间机器人的载体姿态与机械臂各关节准确地完成期望的运动。     

基于滤波器的漂浮基空间机器人协调运动的滑模控制

本文讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机器人姿态、关节协调运动的滑模控制问题。首先,由系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方法,建立了漂浮基空间机器人的系统动力学方程。以此为基础,在滑模控制器输出端加入低通滤波器,设计了漂浮基空间机器人载体姿态与机械臂各关节协调运动的控制方案。此控制方案可有效地滤除滑模控制器输出的高频振动信号,减少了空间机器人在运动过程中引起的振动。最后,数值仿真的结果,证实了该控制方案的有效性。     

漂浮基姿态受控空间机器人关节运动的自适应模糊滑模控制

重点研究了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机器人姿态、关节协调运动的自适应模糊滑模控制问题。由拉格朗丑第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基空间机器人的系统动力学方程。以此为基础,针对空间机器人所有惯性参数均未知的情况,设计了空间机器人载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应模糊滑模控制方案。数值仿真的结果,证实了该控制方案的有效性。     

具有外部扰动双臂空间机器人的神经网络在线自学习补偿控制

探讨了在未知外部扰动影响下,漂浮基双臂空间机器人载体姿态与两机械臂末端爪手协调运动的补偿控制问题。利用系统动量守恒关系对漂浮基双臂空间机器人的运动学、动力学进行分析,导出了系统的工作空间动力学方程。以此为基础,针对系统存在未知外部扰动的复杂情况,设计了漂浮基双臂空间机器人协调运动的神经网络在线自学习补偿控制方案。该控制方案可以有效地避免对载体位置相关量进行实时测量与反馈,并由于神经网络良好的在线自学习补偿作用,有效地补偿了外部扰动对控制精度的影响,大大提高了整个系统的鲁棒性及自适应能力。仿真运算验证了控制方法的可行性。     

自由漂浮双臂空间机器人基联坐标系内的一种增广变结构鲁棒控制方法

结合系统动量(矩)守恒关系,对自由漂浮双臂空间机器人系统进行了运动学和动力学分析,得到了一组与适当选择的惯性组合参数呈线性关系的欠驱动系统动力学方程,采用增广变量思想,克服通常情况下,空间机器人系统动力学方程关于系统惯性参数呈非线性关系的难点,设计了漂浮基双臂空间机器人末端爪手跟踪基联坐标系内期望轨迹的增广变结构鲁棒控制方案.该控制方案不需要反馈漂浮基的位置、移动速度及移动加速度;与自适应控制方案相比,该控制方案化积分运算为简单四则运算,计算量大为减小,有利于实时应用.数值仿真验证了算法的有效性.     

漂浮基空间机器人协调运动的自适应控制与鲁棒控制

讨论了载体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机器人协调运动的控制问题。借助于虚拟扩展系统的控制输入与输出 ,克服了漂浮基空间机器人系统控制方程关于惯性参数呈非线性函数关系的难点 ,保持了控制方程关于惯性参数的线性函数关系。以此为基础 ,针对末端抓手所持载荷参数是未知及不确定的两种情况 ,分别设计了载体姿态及末端抓手惯性空间轨迹协调运动的自适应控制方案与鲁棒控制方案。仿真运算证实了上述控制方案的有效性     

基于RBF神经元网络的漂浮基空间机械臂关节运动自适应控制方法

讨论了栽体位置、姿态均不受控制情况下,漂浮基空间机械臂关节运动的控制问题.由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对漂浮基空间机械臂进行了神经网络系统建模;针对空间机械臂系统所有惯性参数均未知的情况,设计了漂浮基空间机械臂关节运动的自适应神经网络控制方案.提出的控制方案不要求系统动力学方程具有通常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,此外,由于充分利用了空间机械臂的系统动力学特性,因此在控制过程中不需要反馈、测量漂浮基的位置、移动速度、移动加速度以及姿态转角的角速度、角加速度.一个平面两杆漂浮基空间机械臂的系统数值仿真证实了该方案的有效性.     

闭链双臂空间机器人抓持载荷基于径向基函数神经网络的补偿控制

讨论具有闭合运动链的漂浮基双臂空间机器人抓持系统目标载荷的位置、力混合协调控制问题.采用多刚体动力学建模方法并结合漂浮基闭链抓持系统固有的运动学及动力学特性,获得抓持系统合成动力学方程.闭链双臂空间机器人系统参数极其复杂经常出现变动,针对抓持系统参数不确定的情况,根据神经网络控制理论和Lyapunov稳定性理论,设计该抓持系统基于径向基函数神经网络补偿的力/位置协调控制方案,从而达到对抓持负载位置与所受内力的双重控制效果.系统数值仿真证明了上述控制方案的准确性,仿真结果也证实了所提出的控制方案可有效地消除参数不确定对控制系统的影响.     

漂浮基带滑移铰空间机器人相对轨迹运动的变结构鲁棒控制

讨论了载体的位置与姿态均不受控制的带滑移铰空间机器人的控制问题。结合系统动量守恒关系进行的系统运动学、动力学分析表明 ,可以得到一组欠驱动形式的空间机器人系统的动力学方程 ,它们可以表示为一组适当选择的组合惯性参数的线性函数 ,由此克服了惯常的空间机器人系统动力学方程关于惯性参数呈非线性函数关系的难点。在此基础上 ,针对系统中机械手相关参数不能精确确定但误差范围可以确定的情况 ,设计了空间机器人末端抓手相对轨迹运动的变结构鲁棒控制方案。此控制方案不需要测量、反馈载体的位置、移动速度及移动加速度 ,并由于在控制系统中对不确定参数采用保持鲁棒性而非在线估计方式 ,计算量也较小。仿真运算证实了提出控制方案的有效性。     

漂浮基空间机械臂关节运动的一种鲁棒控制方案

讨论了载体的位置与姿态均不受控制的漂浮基空间机械臂的控制问题。系统动力学分析表明 ,此类系统的动力学是将为系统惯性参数的非线性函数。本文借助于增广变量法 ,即适当地扩展系统的控制输入与输出 ,得到了一组与适当选择的惯性参数呈线性关系的系统控制方程。以此为基础 ,针对机械臂所持载荷参数不确定但误差范围可确定的情况 ,设计了一种关节运动的鲁棒控制方案。此控制方案的优点在于不需要测量漂浮基的位置、移动速度及移动加速度 ,因此更便于实时应用。仿真运算证实了方法的有效性     

漂浮基柔性空间机械臂协调运动的非线性鲁棒自适应控制

针对具有外部扰动与参数不确定或未知的情况,讨论漂浮基柔性空间机械臂系统的协调控制与柔性振动抑制问题。基于假设模态法对柔性臂杆进行近似描述,并利用第二类拉格朗日方程与系统动量守恒关系,推导带外部扰动的漂浮基柔性空间机械臂系统的动力学方程。以此为基础,提出漂浮基柔性空间机械臂系统协调运动的非线性鲁棒控制与非线性鲁棒自适应控制方案。此两种控制方案均可克服外部扰动对系统的影响,控制漂浮基柔性空间机械臂系统载体姿态与机械臂各关节铰完成期望的协调运动,同时有效地抑制了臂杆的柔性振动。除此之外,非线性鲁棒自适应控制方案还可以解决系统惯性参数不确定或未知的问题。系统数值仿真结果证实了所提控制方案的有效性和可行性。     

电液比例系统的H_∞鲁棒性控制设计

针对电液比例系统中系统控制数学模型参数时变要求控制器鲁棒性强的特点,通过分析电液比例系统的物理模型,利用线性分式变换(LFT)方法,引入乘性不确定性参数,给出了参数时变的电液比例模型,并得出了具有参数不确定性系统状态空间函数模型。运用线性矩阵不等式(LM I)的H∞控制器的处理方法,设计出基于H∞控制的电液比例系统控制器。利用该控制器可有效的抑制参数时变对系统输出的影响。仿真表明该控制器在较大不确定参数的变动下,控制器仍然能够使系统具有较好的输出性能,结果说明该鲁棒控制器的有效性。     

Direct adaptive robust tracking control for 6 DOF industrial robot with enhanced accuracy

A direct adaptive robust tracking control is proposed for trajectory tracking of 6 DOF industrial robot in the presence of parametric uncertainties, external disturbances and uncertain nonlinearities. The controller is designed based on the dynamic characteristics in the working space of the end-effector of the 6 DOF robot. The controller includes robust control term and model compensation term that is developed directly based on the input reference or desired motion trajectory. A projection-type parametric adaptation law is also designed to compensate for parametric estimation errors for the adaptive robust control. The feasibility and effectiveness of the proposed direct adaptive robust control law and the associated projection-type parametric adaptation law have been comparatively evaluated based on two 6 DOF industrial robots. The test results demonstrate that the proposed control can be employed to better maintain the desired trajectory tracking even in the presence of large parametric uncertainties and external disturbances as compared with PD controller and nonlinear controller. The parametric estimates also eventually converge to the real values along with the convergence of tracking errors, which further validate the effectiveness of the proposed parametric adaption law.     

A robust control with a neural network structure for uncertain robot manipulator

A robust position control with the bound function of neural network structure is proposed for uncertain robot manipulators. The uncertain factors come from imperfect knowledge of system parameters, payload change, friction, external disturbance, and etc. Therefore, uncertainties are often nonlinear and time-varying. The neural network structure presents the bound function and does not need the concave property of the bound function. The robust approach is to solve this problem as uncertainties are included in a model and the controller can achieve the desired properties in spite of the imperfect modeling. Simulation is performed to validate this law for four-axis SCARA type robot manipulator.     

双足机器人的鲁棒自适应复合控制器设计

针对复杂机器人对象,充分考虑系统的各种不确定因素,在不确定保守上界己知情况下,设计了全局稳定的鲁棒自适应复合控制器。控制器设计在确保高品质控制的同时,避免或减少了参数漂移、保守鲁棒增益及控制系统抖振等问题,从理论与实际的角度提高了控制器的鲁棒性和实用性。仿真实验验证了提出优化方法的有效性,而且机器人能在一定范围外力的干扰下回复稳定姿态步行。     

控制力矩受限情况下漂浮基柔性空间机械臂鲁棒自适应控制

讨论控制力矩受限情况下,参数不确定的漂浮基柔性空间机械臂系统的智能控制问题。结合系统动量守恒关系和拉格朗日-假设模态法建立系统动力学方程。为了同时实现漂浮基柔性空间机械臂系统载体姿态和关节运动轨迹的渐近跟踪以及系统弹性振动的抑制,基于奇异摄动法将系统分解为快变和慢变两个子系统。针对快变子系统设计二次最优控制方法以抑制柔性臂引起的系统弹性振动,保证系统的稳定性;针对慢变子系统提出一种鲁棒自适应混合控制方法。该方法利用连续可导递增函数来限制控制力矩的幅值大小,使控制更符合空间实际要求;利用鲁棒自适应调节器来克服系统不确定参数的影响,保证系统的控制精度。计算机仿真结果证明了所提出方法的有效性。     

Nonlinear adaptive robust backstepping force control of hydraulic load simulator: Theory and experiments

High performance robust force control of hydraulic load simulator with constant but unknown hydraulic parameters is considered. In contrast to the linear control based on hydraulic linearization equations, hydraulic inherent nonlinear properties and uncertainties make the conventional feedback proportional-integral-derivative (PID) control not yield to high performance requirements. Furthermore, the hydraulic system may be subjected to non-smooth and discontinuous nonlinearities due to the directional change of valve opening. In this paper, based on a nonlinear system model of hydraulic load simulator, a discontinuous projection-based nonlinear adaptive robust back-stepping controller is developed with servo valve dynamics. The proposed controller constructs a novel stable adaptive controller and adaptation laws with additional pressure dynamic related unknown parameters, which can compensate for the system nonlinearities and uncertain parameters, meanwhile a well-designed robust controller is also synthesized to dominate the model uncertainties coming from both parametric uncertainties and uncertain nonlinearities including unmodeled and ignored system dynamics. The controller theoretically guarantee a prescribed transient performance and final tracking accuracy in presence of both parametric uncertainties and uncertain nonlinearities; while achieving asymptotic output tracking in the absence of unstructured uncertainties. The implementation issues are also discussed for controller simplification. Some comparative results are obtained to verify the high-performance nature of the proposed controller.