基于磁流变液传动的柔顺关节研究:设计,仿真和实验（英文）

为了实现机器人的内在主动柔顺,应用磁流变液的可控特性,设计了基于磁流变液传动的多盘式柔顺关节。基于Bingham塑性模型建立了柔顺关节的扭矩传递模型,仿真分析了盘片直径、盘片间隙、励磁电流等因素对输出扭矩的影响规律,根据理论分析和仿真,得到柔顺关节的机械结构参数。设计实验平台对柔顺关节样机进行了盘片壁面形貌对动力传递性能影响、空转力矩特性、动力传动特性、静态特性、转速-输出转矩特性以及阶跃输入、阶跃负载情况下的动态响应实验研究。结果表明基于磁流变液传动的柔顺关节盘片表面粗糙度越大,所能传递的扭矩越大,磁流变传动输出稳定,且可以无级调控。     

基于分数阶控制算法的伺服压力机控制器研究

针对压力机位置伺服控制系统惯量大、精度不高等问题,根据滑块运动特点,提出分数阶PI~λD~μ控制理论以及分数阶控制器的数字实现方式。分数阶控制器中分数阶微积分的使用能够改善传统PID控制器的系统稳定性,提高控制效果。为验证分数阶控制器的控制效果,在Matlab/Simulink下建立了压力机位置伺服系统模型,仿真结果显示:分数阶PI~λD~μ控制器的控制效果明显优于传统的整数阶PID控制器。     

对分数阶非线性悬架的遗传优化PIλDμ控制

针对由分数阶磁流变阻尼和非线性弹簧组成的复杂车辆悬架系统进行减振控制研究。首先建立1/4车辆二自由度非线性悬架数学模型,然后结合分数阶微积分理论,设计PI~λD~μ控制器,采用遗传算法在线整定分数阶PID控制器参数,其中以车身垂直加速度、悬架动位移和轮胎动变形为优化指标建立适应度函数。同时在Matlab/Simulink中对非线性悬架分别进行分数阶PID控制、整数阶PID控制与被动悬架的性能对比仿真实验。结果表明,以遗传算法在线整定的分数阶PID控制器与被动悬架和整数阶PID控制的悬架相比减振效果更好,说明在既含有分数阻尼器又含有非线性弹簧时,其对悬架进行控制是有效的。     

神经网络分数阶PI~μD~λ在压电叠堆控制中的应用

为了克服压电叠堆的迟滞特性,实现压电叠堆的精确控制,建立了压电叠堆控制系统,研究了该系统所用到的神经网络、分数阶微积分等算法。首先,搭建了采集压电叠堆位移数据的硬件系统,并对含有噪声的位移数据进行了滤波处理;利用径向基函数(RBF)神经网络对压电叠堆建模,得到了模型参数。然后,利用RBF神经网络建模得到的Jacobain信息来整定分数阶PI~μD~λ控制器中的参数对压电叠堆进行控制。最后,与RBF整数阶PID对压电叠堆的控制效果进行了对比。结果显示:RBF建模误差仅为位移实测数据的0.22%,RBF神经网络分数阶PIμDλ控制系统输出稳定,很好地跟随了给定。得到的结果表明RBF神经网络分数阶PI~μD~λ控制器控制性能良好,在压电叠堆的控制中比RBF整数阶PID控制器表现得更加稳定、精确。     

用于柔顺关节的磁流变传动的设计与实验研究

针对人机交互中刚性机器人关节在碰撞中的冲击力会对人产生危害的问题,对磁流变液变刚度传动装置进行了设计、建模和实验分析,提出了一种基于多盘式磁流变液传动的柔性关节。首先建立了传动装置传递的转矩数学模型,利用Matlab对各影响参数进行了仿真分析;然后根据仿真结果设计了磁流变液传动结构,利用磁场有限元仿真软件Ansoft Maxwell对磁路进行了验证;最后,搭建了实验平台,对磁流变液传动装置输出转矩进行了实验测试。研究结果表明:磁流变液传动装置能有效传递扭矩,输出扭矩与输入磁场强度的线性度好、响应快,传动特性能满足对机器人关节的使用要求。     

基于改进自适应DE算法的分数阶PI~λD~μ参数优化

通过实现变异算子F和交叉算子CR的自适应,改进差分进化算法。将改进后的算法用于优化直流电机位置伺服系统的分数阶PI~λD~μ控制器参数,并评价其位置阶跃响应性能。实验结果表明,对于分数阶PI~λD~μ参数的整定,相较于粒子群算法、遗传算法、传统差分进化算法,用改进差分进化算法优化后的控制系统具有响应速度快、超调量小等优点。     

机器人仿生膝关节的计算力矩加比例微分反馈控制

磁流变阻尼器控制的四连杆关节瞬时转动中心是变化的,仿生特性好,但机构模型复杂,模拟人腿关节运动时变轨迹跟踪较为困难.基于此,提出行走机器人四连杆仿生膝关节机构,建立虚拟样机、机构动力学简化模型和磁流变阻尼器Bingham模型.基于瞬时转动中心和简化的关节几何中心,引入大小腿长度变化以减少模型误差.设计计算力矩加比例微分反馈控制算法来控制关节摆动.采用Lyapunov方法,分析在模型存在误差情况下,控制算法的收敛性和跟踪误差大小.在虚拟样机上对阻尼力和关节摆动运动进行仿真,在样机上对控制算法进行验证.试验结果表明,引入瞬时中心和几何中心,可降低模型误差,控制算法轨迹跟踪精度能满足行走机器人行走要求.     

下肢外骨骼助力机器人关节驱动设计及试验分析

针对人体下肢关节特点与助行要求,设计了外骨骼机器人关节结构;通过ADAMS软件仿真,分析了外骨骼机器人水平助行过程中关节功率配置需求,根据关节需求设计了外骨骼电液伺服驱动系统;为满足外骨骼机器人对人体下肢关节助力及柔顺性要求,提出了基于关节误差估计的PID控制方法。详细介绍了外骨骼机器人下肢关节结构的运动形式与技术参数,优化配置了关节结构的运动范围与驱动行程,对该机器人进行了运动学分析并通过外骨骼的典型动作进行验证;划分了外骨骼助行过程中步态与关节驱动映射,给出误差估计与补偿PID控制的具体参数;分别从关节跟踪与助力功率的角度,量化分析、对比了基于关节误差估计与常规PID两种控制方法的助力指标参数。试验结果表明,所设计外骨骼关节与驱动系统可实现穿戴者助力行走;对比常规PID控制,抑制了关节驱动控制输出区间的不连续,改善了关节跟踪误差,提升了助力效果与柔顺性。     

磁流变液柔顺关节的设计和运动学建模研究

针对传统刚性机器人关节在安全性和适应性方面明显不足等问题,基于磁流变技术提出了一种新型机器人柔顺关节原理,在传统的机器人关节刚性结构内部嵌入了磁流变传动机构,使其成为一种兼具刚性和柔性的关节结构。利用电磁仿真软件Ansoft Maxwell建立了磁流变液柔顺关节的仿真模型,进行了参数化设计。建立了柔顺关节可变刚度模型以及传递转角的运动学模型,并利用Matlab对理论模型进行了验证。仿真结果表明,关节输出转矩随着线圈电流的增大而近似线性增大;在相同时间内,当输入电流越大,转动角度越大,而且当工作时间增加后,转动角度的增幅增大。     

机器人柔顺力控装置研究

机器人自动化抛光过程中,工具与工件间的接触力控制尤为重要.基于主动柔顺控制的原理,提出了面向工业机器人的柔顺力控装置及控制方法.进行了系统的结构设计和动力学建模,基于BP神经网络PID算法,设计了该柔顺力控装置的自适应控制策略.最后进行力控跟踪实验,实验结果表明,柔顺力控装置能够保证打磨过程中工件与工具之间的接触力恒定...     

磁流变液气动伺服系统的控制算法研究

介绍了基于磁流变液阻尼器的气动伺服试验系统，对其进行分析，并分别用PID控制算法、BangBang＋PID算法、BangBang＋模糊PID算法对该系统进行跟踪控制。     

移相全桥DC/DC变换器分数阶PI~λD~μ控制的研究

针对传统PID控制已经难以达到移相全桥变换器对输出动态响应的要求,将分数阶PIλDμ控制器应用到移相全桥变换器中,提高其动态特性。首先,在Buck变换器基础上,建立移相全桥DC-DC变换器小信号模型。利用粒子群优化算法对分数阶PIλDμ参数的整定,获取最佳PID参数。最后,分别在MATLAB/Simulink中搭建的仿真模型和3k W实验样机,对分数阶PIλDμ与整数阶PID进行比较。仿真与实验样机的结果均验证分数阶PIλDμ控制策略的可行性和有效性。     

基于假想柔顺控制的可穿戴型膝关节机器人的运动控制

为了让膝关节机器人能够对外界作用力具有顺从的能力,提出一种基于作用力/速度的假想柔顺控制策略。通过获取膝关节机器人与人腿间的作用力信息来控制电机的转速和转动方向,从而为人的行走提供助力。采用PID控制算法实现对直流电机地准确控制,实验的结果表明假想柔顺控制策略和PID控制算法是有效的。     

基于低通滤波器的跳跃机器人滑模控制

针对单关节跳跃机器人的轨迹跟踪、速度跟踪和振动问题,提出一种基于低通滤波器的滑模控制算法。基于Lynapunov算法设计滑模控制律,并对该算法进行了稳定性分析。利用MATLAB对单关节跳跃机器人的控制器进行了动态仿真,仿真结果表明:该算法能够快速地实现单关节跳跃机器人的位置跟踪和速度跟踪,并且相比未加入低通滤波器的单关节跳跃机器人,加入低通滤波器的单关节跳跃机器人能很好地抑制抖振,从而提高了机器人的工作品质。     

双臂机器人末端一体化关节控制与驱动单元设计

针对双臂机器人末端关节智能一体化问题,对双臂机器人末端一体化关节的控制与驱动单元进行了系统设计,对设计原理及设计方法进行了归纳分析,综合应用CAN总线技术与传感器技术,并以数字信号处理器DSP与智能功率模块IPM为核心进行了硬件电路设计,结合先进控制理论技术,提出了一种基于迭代学习控制方法的改进型模糊自适应整定PID控制算法,提出了末端一体化关节柔顺控制的设计方法及下一步解决方案,研制开发出双臂机器人末端一体化关节的控制与驱动单元样机,进行了样机的闭环控制测试实验。实践结果表明:本设计能满足末端一体化关节的闭环控制,稳定可靠,结构紧凑,体积小,集成度高,有利于关节的轻量化及智能化设计,对于双臂机器人一体化智能关节研究具有重要的理论与实践价值。     

下肢步行助力外骨骼机器人的模糊自适应PID控制

针对人体生物学特点及户外步行助行要求,设计了一款下肢步行助力外骨骼机器人。为实现外骨骼机器人对人体下肢助力柔顺性目标,研究并提出了模糊自适应PID控制方法。在MATLAB/SIMULINK中搭建仿真模型,比较外骨骼关节力矩控制分别采用传统PID及模糊自适应PID控制算法的跟随效果。由仿真和试验结果可知,模糊自适应PID算法相较于经典PID算法具有响应速度快、超调量小等优点。模糊自适应PID算法对关节力矩跟踪效果有明显改善。在步态周期30%～40%时,误差最大;在步态周期15%～20%时,误差最小,为0.5 N·m。模糊自适应PID算法力矩跟踪曲线更加平滑,与参考输入幅值更为接近,支撑相最大误差为7%,且可以有效抑制外骨骼助力行走过程中带来的关节抖动。力矩跟踪能够达到理想的跟随效果,能够使得不同穿戴者的髋关节助力更加柔顺。     

基于改进PID算法的机器人双目视觉跟踪系统

概述了自主研制的机器人双目视觉跟踪系统，重点描述了所设计的基于单片机的目标速度反馈PID控制算法，并通过实验检验了该视觉跟踪系统的控制性能。实验证明该系统解决了普通图像直接反馈控制方法由于非线性原因而产生控制效果差的问题，基于目标速度反馈的PID控制算法优于普通图像直接反馈的控制算法。     

整体叶轮机器人研磨柔顺控制研究

针对目前整体叶轮人力手工研磨过程中研磨品质差、出产周期长、工人健康危害大等问题,开发了一套基于六自由度库卡工业机器人的自动研磨控制系统.机器人末端夹持气动磨机贴合整体叶轮表面,利用六维力传感器反馈受力情况,结合在线恒力控制算法搭建复杂曲面机器人研磨恒力控制系统.根据机器人运动学理论,对机器人研磨过程中末端加工工具重力干扰进行补偿;建立机器人力/位置混合柔顺控制策略,采用传统PID控制策略进行基础力控制,采用模糊自适应PID控制策略进行优化力控制实现机器人自动研磨.对整体叶轮进行研磨实验,结果表明模糊自适应PID控制算法可以有效的实现机器人的柔顺控制,保持研磨过程接触力在有效范围内.     

整体叶轮机器人研磨柔顺控制研究

针对目前整体叶轮人力手工研磨过程中研磨品质差、出产周期长、工人健康危害大等问题,开发了一套基于六自由度库卡工业机器人的自动研磨控制系统.机器人末端夹持气动磨机贴合整体叶轮表面,利用六维力传感器反馈受力情况,结合在线恒力控制算法搭建复杂曲面机器人研磨恒力控制系统.根据机器人运动学理论,对机器人研磨过程中末端加工工具重力干扰进行补偿;建立机器人力/位置混合柔顺控制策略,采用传统PID控制策略进行基础力控制,采用模糊自适应PID控制策略进行优化力控制实现机器人自动研磨.对整体叶轮进行研磨实验,结果表明模糊自适应PID控制算法可以有效的实现机器人的柔顺控制,保持研磨过程接触力在有效范围内.     

工业机器人末端执行器的柔顺示教研究

随着工业机器人应用越来越广泛,工业机器人被要求具有更高柔顺性的示教功能。提出一种柔顺示教的控制方法,以常用的20公斤级的工业机器人为研究对象,通过六维力传感器采集力信息,经过柔顺控制算法和基于位置的力位控制算法结合控制机器人,实现柔顺示教功能。先介绍了柔顺示教的硬件平台结构和软件结构,建立一个柔顺示教控制的模型,并利用该模型设计一个柔顺示教的控制算法,最后将笔作为机器人末端执行器并在白纸上画图案以验证示教的柔顺性。实验结果表明通过该柔顺示教控制,操作者可以对机器人末端执行器自由拖动,实现柔顺示教的功能。