冗余液压机械手双伺服阀驱动控制仿真研究

机械手是当今社会发展的智能化设备,由于受到设计水平的限制,控制精度达不到期望的要求,能量消耗也较为严重。为解决此类问题,详细分析了单伺服阀和双伺服阀液压驱动系统,根据运动学原理推导出活塞驱动力和能量消耗方程式,并优化了能量消耗。采用粒子群优化（PSO）算法PID控制器,并且通过冗余液压机械手末端执行器进行仿真验证。双伺服阀明显优于单伺服阀,在驱动冗余液压机械手末端执行器时,不仅追踪误差较小,而且能量消耗较少。因此,双伺服阀驱动冗余液压机械手末端执行器能够更好地满足设计者的要求。     

液压驱动机械手的神经网络控制

针对液压驱动机械手的轨迹跟踪控制问题,在分析研究机械手动力学特点的基础上,推导出机械手的数学模型,分析了神经网络自适应控制的特点,提出了基于函数连接神经网络液压驱动机械手的自学习控制结构与控制算法。其控制结构着重智能知识的加强;控制算法以PD形成学习规则为基础,运算结果不是直接参与控制;而是根据控制器作用于系统之后所产生的误差及其微分对控制器作出评价和修正,仿真和实验研究证明了数学模型的有效性及控制方法的可行性。     

伺服控制液压驱动结晶器振动台

分析介绍了结晶器振动台振动机构的原理特性及伺服控制液压驱动的过程．结合生产维护实践总结了该振动台的特点，为连铸机振动台的设计、改造、维护提供了参考。     

基于自适应神经网络控制的机械臂运动轨迹跟踪误差研究

针对机械臂受到外界干扰时运动不稳定、轨迹跟踪误差较大等问题,提出了自适应神经网络控制方法。给出了机械臂动力学方程式,利用正反馈神经网络研究机器臂的动力学特性。设计了自适应神经网络控制系统,通过李雅普诺夫函数证明了该闭环系统的稳定性和收敛性。建立了机械臂模型简图,采用Matlab/Simulink软件对机械臂动力学参数进行仿真。同时,与PID控制系统仿真结果进行对比和分析。仿真结果显示,机械臂运动轨迹在受到外界干扰情况下,采用自适应神经网络控制运动轨迹跟踪误差较小,输入转矩波动较小。机械臂采用自适应神经网络控制方法,可以提高运动轨迹的控制精度,削弱了机械臂运动的抖动现象。     

基于液压驱动电液缸伺服控制系统研究

由于传统液压驱动机械手液压缸伺服控制系统的不稳定性,提出模糊控制与PID控制相结合的控制方法,可以很好地解决电液缸运动不平稳性问题。通过多自由度液压驱动机械手运动过程来设计电液缸伺服控制系统,介绍了机械手整体结构、常规PID原理、及模糊控制原理;最后,建立模糊PID控制电液缸模型,利用MATLAB仿真软件来对比两种控制方式下的控制效果。实验表明模糊PID具有很好的自适应性、抗干扰、稳定性;验证了该控制方法的合理性,并能够达到设计要求。     

欠驱动机器人最优运动轨迹生成与跟踪控制

以被动关节自由的欠驱动机器人为研究对象,对其最优运动规划与轨迹跟踪控制问题进行研究,控制目标为实现欠驱动机器人关节的任意位置控制.对欠驱动机器人系统的可控性条件进行分析,提出部分稳定规划器的思想,利用遗传算法对建立的适应度函数进行全局优化,得到部分稳定规划器的最优切换顺序.利用变结构控制方法进行反馈控制,实现了期望轨迹的精确跟踪.提出的方法一方面利用遗传算法的全局搜索能力,不必考虑机器人的严格线性化,能够快速、准确地实现路径寻优,且具有很好的稳定性:另一方面采用的变结构控制方法能够对系统干扰及参数变化具有良好的自适应性,因此本方法可以很容易推广到多自由度欠驱动机器人系统控制当中.通过末关节为被动关节的平面3自由度机器人进行仿真,仿真结果证明了方法的有效性.     

深海机械手关节伺服控制

针对一台2功能无刷直流电机驱动的深海作业机械手系统,论述了其结构和原理,重点研究了其控制系统的实现.在以PC104和VxWorks为硬、软件平台,以网络为信息交换手段的基础上研制了一套机械手关节伺服控制系统,试验证明该系统结构简单、体积小、控制效果达到要求,非常适用于深海作业机械手关节伺服控制.     

五自由度液压伺服机械手研制

针对液压机械手在实际生产中存在的问题,设计了满足大功率负载搬运的高负载、高位置精度、高生产率等要求的液压机械手。该机械手采用五自由度机构设计方案,包括夹取机构、俯仰机构、推拉机构及回转机构,实现了负载多自由度的自动定位、夹紧和传递功能,通过机械手正运动学的分析,及末端执行器运动轨迹的仿真试验验证了设计的合理性;设计了机械手液压系统,包括回转机构驱动回路、俯仰机构驱动回路、推拉机构驱动回路、手抓机构驱动回路,并且进行了元件的选型与参数计算;采用西门子控制器和电液伺服控制技术,实现了机械手高性能运动控制。研究结果表明,该液压机械手具有结构简单、运行平稳、精度符合要求、传递效率高等特点,能够较好地解决生产搬运的问题。     

水下主从伺服液压机械手控制系统设计

液压机械手是深海作业潜水器的常载设备,针对一套七功能水下主从伺服液压机械手系统,介绍了控制系统的组成,重点研究了系统软件实现和从手控制算法,制定了一套完善的上下位机通讯协议,将变增益的PI控制算法应用于该液压阀控机械手系统。试验证明了系统软件和控制算法的有效性,变增益的控制算法有效减缓了从手运动滞后及超调抖动问题。     

驱动平面机械手的液压系统建模及CMAC-PID控制研究

为了提高平面机械手运动的稳定性和轨迹跟踪精度,采用小脑模型神经网络(CMAC)控制液压驱动系统,并对机械手运动轨迹响应速度和误差进行仿真.建立液压驱动机械手简图装置,给出机械手液压驱动控制流程图.创建了液压动力装置、控制阀、液压油缸及机械手键合图模型,推导出液压驱动机械手控制方程式.设计了机械手液压驱动CMAC-PID控制结构图,利用系统仿真软件Matlab对机械手运动轨迹进行仿真;同时,与常规PID控制仿真结果进行比较.结果表明:采用常规PID控制液压驱动机械手运动轨迹,响应时间大约为0.4s,产生的最大误差大约为1.4cm;采用CMAC-PID控制液压驱动机械手运动轨迹,响应时间大约为0.1s,产生的最大误差大约为0.75cm.采用CMAC-PID控制平面机械手液压驱动系统,能够提高机械手运动轨迹响应速度和跟踪精度.     

基于双PSD的机械手运动轨迹跟踪测量装置

未来复杂的服役环境要求自动化设备空间机械手必须具备精确的末端定位和空间姿态控制,而机械手装配间隙、承载变形等原因导致其末端执行器的位置与理论计算存在偏差,因此,对机械手的运动轨迹跟踪测量成为亟待解决的难题。结合光敏位置探测器的特点和双目视觉测量原理,研发了一种基于双PSD的非接触式三维测量装置,可对空间运动目标点光源的轨迹进行跟踪测量,并将其应用在加工中心机械手的角位移和轴向位移测试中。PSD测量装置通过强力磁性表座固定在机械手下方的平台上,作为被测目标的光源安装在被测量机械手的手臂上,光源通过工业镜头投射在两个PSD的二维感应屏上形成光斑,两个PSD在光斑的激发下各自输出相应的电压值,经过信号处理器后转换为与二维坐标值以1 mm/V关系对应的电压值,计算机通过电压采集卡将相应电压信号采集保存,由两组二维坐标值反算出被测光源中心的三维坐标值,并实时转变成机械手的角位移和轴向位移。所做工作是对复杂机构上点目标的运动轨迹实时在线测量、机器人末端执行器的空间位置及姿态的快速测量难题解决方案的一种探索。     

基于双模糊滑模控制的机器人运动轨迹跟踪误差仿真

当前,机器人运动轨迹在受到外界干扰因素情况下,不仅控制精度较低,而且抖动现象较为严重,不能很好地实现轨迹的跟踪任务.对此,创建了双关节机器人简图模型,采用双模糊滑模控制机器人的运动轨迹.推导了等效控制和切换控制组成的双模糊滑模控制方程式,根据模糊规则对切换增益系数进行在线补偿,引用李雅普诺夫函数对控制系统的稳定性进行了证明.通过具体实例,借助于Matlab软件对机器人运动轨迹的跟踪误差进行仿真.同时,与单模糊滑模控制方法进行对比和分析.仿真结果显示,机器人采用双模糊滑模控制方法,实际运动轨迹与期望运动轨迹误差较小,输入转矩的波动幅度较小.机器人末端执行器采用双模糊滑模控制方法,提高了运动轨迹的控制精度,改善了抖动现象.     

基于神经网络的液压柔性机械臂运动轨迹的跟踪控制

针对液压柔性机械臂在运动作业过程中,由于系统参数不确定、运动轨迹缺乏控制,导致运动失稳的情况,首先介绍了神经网络,结合柔性机械臂的高自由度特点选择适合的轨迹跟踪方法;其次,结合模糊神经网络图,对液压柔性机械臂系统进行参数化设计,利用其能跟踪轨迹误差的特点,结合一阶梯度法寻找液压柔性机械臂的运动期望位置;最后,在满足两个关节达到期望轨迹的同时,利用神经网络系统有效控制液压柔性机械臂的运动轨迹。实验表明,该智能网络方法具有更好的跟踪效果。     

基于改进PID控制的三关节机械臂运动轨迹跟踪误差研究

目前,机械臂关节输出轨迹容易受到外界环境因素的影响,导致机械臂关节运动轨迹不能按照预期方向进行运动,不能很好地执行特殊任务。为此绘制三关节机械臂二维模型简图,给出机械臂运动的动力学方程式。设计了一种改进的单神经元PID控制方法,给出机械臂末端关节运动轨迹控制仿真模型。通过具体实例,采用Simulink对机械臂关节改进单神经元PID控制效果进行仿真。经与传统PID控制效果对比分析显示,在受正弦波干扰时,机械臂末端关节控制最大误差由0.76×10~(-3)rad减小到0.22×10~(-3)rad。     

基于传感伺服的机械手跟踪运动目标方法研究

针对存在驱动饱和约束条件下的视觉机器人，提出了一个系统的跟踪运动目标的实时运动控制方案。该方案完全根据机器人的视觉和关节驱动电动机运行状态的反馈信息，针对跟踪过程不同阶段的要求，采用模糊自适应规则实时地调节机器人运动，从而避免了对机器人运动学和动力学的分析。仿真研究证明了其可行性。     

电液伺服液压执行机构高精度位置伺服控制研究

鉴于电液伺服阀控机构在液压控制系统的重要性,其位置伺服系统动态复杂多变,传统的PID位置伺服控制算法无法满足控制要求,该文以液压阀控缸执行机构为例,提出了一种基于鲁棒滑模控制算法,提高了传统液压缸执行机构位置精度,使得系统具有较强的抗干扰能力。首先,对液压执行机构组成结构和系统原理进行阐述;然后根据原理图建立执行机构理论数学模型,并设计了鲁棒滑模控制器(SMC);最后,搭建液压执行机构实验平台,将滑模控制算法和传统PID控制算法进行位置控制实验,对比分析两者位置伺服控制响应速度和控制精度,实验结果表明本文设计的滑模控制算法的正确性和有效性,为今后液压执行机构位置控制上提供参考。     

水火弯板机器人机械手伺服驱动系统设计与研究

利用线性段及抛物线混合轨迹的轨迹规划方法,结合机器人的典型关节的实际使用特点,分析并计算了机械手的运动规划参数,然后根据轨迹规划中的直线加速度特性,计算了驱动电机的参数,分析驱动电机的相关的典型特性并合理选择了驱动电机的型号,为控制系统的优化设计提供了参考。     

机械手终端运动轨迹规划

对机械手连续控制问题进行了研究,提出了保障机械手终端位姿轨迹精度的关节轨迹规划方法,采用多项式方程拟合关节轨迹,各区间函数系数用递推方法求得,计算量较少,易于实时计算。     

基于前馈及自适应滤波的零跟踪误差伺服控制

常规进给数控伺服系统中由于存在跟随误差而导致加工几何精度下降的现象,利用数控加工轨迹已知的特点,提出了基于自适应滤波的前馈控制方案.该方案通过速度精插补器产生速度前馈给定信号;同时该位置给定通过对称滤波器施加位置反馈,以消除位置环重复给定的影响,并采用广义最小二乘法进行对象辨识以保证该滤波器的参数匹配.通过分析证明了该方案能在理论上实现无跟随误差的伺服控制,并通过Matlab仿真验证了其有效性.     

关节式液压机械手脉码调制控制研究

对喷漆机器人的动力学和运动学进行了分析,研究了模糊智能控制器在广义脉码调制喷漆机器人中的应用,并设计了相应的模糊控制器.进行了机器人定位和轨迹跟踪试验研究,试验结果达到了预期控制精度,有效地验证了液压脉码调制理论,为它的应用提供了理论与试验基础.