基于变阻抗控制的冗余驱动并联机器人多目标内力优化

由于冗余驱动的存在,冗余驱动并联机器人系统逆动力学模型存在无限组可跟踪期望轨迹的控制力矩解,这使得机器人在运行过程中具有完成附加任务的能力.以实现骨科机器人的安全精准操控为目的,提出了基于变阻抗控制的冗余驱动并联机器人多目标内力优化方法.首先,采用支链分解法对冗余驱动并联机器人的动力学进行建模.其次,为实现机器人的安全操作,设计了冗余驱动并联机器人时变阻抗控制器,利用李雅普诺夫理论分析了系统的稳定性;在此基础上,以消除冗余驱动并联机器人运动过程中的传动间隙为附加任务,提出了一种以力矩传递性能、驱动功率和控制力为优化目标的多目标融合驱动力优化方法.最后,通过仿真实验与对比分析,验证了所提方法的有效性,实现了机器人系统传动间隙的消除.     

基于止血机制的冗余并联机器人精准容错控制

冗余并联机器人具有冗余容错能力,能在局部故障的情况下继续工作.而设备的机械间隙无法完全避免,并且较难建立精准的机械间隙模型,因此基于运动学冗余的常规容错方法较难实现精准容错控制.基于生理止血调控机制,考虑冗余并联机器人控制特性和机械间隙因素,提出一种新颖的精准容错控制器.与止血机制类似,该控制器不但能够进行子通道误差优化,而且能进行全局故障辨识和容错补偿.利用2-DOF冗余并联机器人进行了真实实验.结果表明,提出的精准容错控制器的控制精度和容错能力均比传统控制器有较大提高.     

双足机器人的鲁棒控制

利用拉格朗日法建立了双足机器人的动力学模型．在双脚支撑地时，运动学方程的约束造成双足机器人自由度的冗余，本文引入拉格朗日因子消除了双足机器人的冗余自由度．采用鲁棒控制法对双足机器人的轨迹跟踪进行控制，仿真实验结果证明, 鲁棒控制法对模型不精确或外部干扰对双足机器人产生的影响有很好的抑制作用，对双足机器人轨迹跟踪控制是有效的．     

冗余驱动仿壁虎机器人运动学分析与仿真

研究仿壁虎机器人处于多足吸附支撑状态时,出现冗余驱动问题,机器人驱动难度较大,为协调机器人各关节运动和姿态控制,讨论了一种冗余驱动的仿壁虎四足机器人的自然约束条件,推导了机器人三足吸附状态时冗余驱动变量与独立驱动变量的位置和速度关系,建立了机器人机体正运动学方程,同时建立了机器人的逆运动学方程,用来验证正运动学方程的正确性.机器人正运动学方程是一个高次方程,有16组解,数字仿真结果表明只有一组解满足实际模型要求.逆运动学分析结果及仿真结果验证了正运动学的正确性.     

面向冗余机器人实时控制的逆运动学求解有效方法

针对7自由度冗余机器人实时运动控制,对机器人逆运动学提出了一种新的求解方法.采用位姿分解方式,使7自由度冗余机器人逆运动学简化为4自由度位置逆运动学求解.在梯度投影法得到位置优化解的基础上,利用机器人封闭解公式求得一组优化解.通过对7自由度机器人仿真分析,表明了该方法的有效性.     

基于扩展雅可比矩阵的冗余液压驱动四足机器人运动控制

针对冗余液压驱动四足机器人运动学逆解问题,提出一种基于扩展雅可比矩阵的冗余液压驱动四足机器人运动控制方法.该方法既能解决冗余自由度带来的逆解多解问题,还能使机器人足端入地角度满足摩擦锥要求避免足端滑动.首先,规划机器人足端轨迹得到机器人足端速度,在分析机器人足端入地角度对机器人运动性能影响的基础上,结合机器人腿部结构几...     

平面三自由度并联冗余机器人的位置分析

由于机构的结构复杂 ,对并联机器人进行位置分析 ,尤其是并联冗余机器人 ,要比串联机器人复杂得多 .本文提出一种新的平面三自由度并联冗余机器人位置分析方法 ,运用这种方法进行了位置正解和位置反解分析 .对于位置正解 ,其中方程的解最多为 4 ,说明这种平面并联机构可以有 4种不同的位姿 .对于位置反解 ,可以有16组解 .最后用数值实例进行了验证 ,给出了计算结果 .本文所提出的方法也为求解其它并联冗余机器人提供了新的途径     

双臂机器人的协调控制算法综述

双臂机器人系统是当前机器人领域的研究热点,特别是随着单臂机器人在操作能力、控制等方面的局限性不断凸显,最近的研究集中在拥有协调操作能力的冗余双臂机器人.对双臂操作进行分类,然后从双臂协调运动方式、双臂协调控制问题、感知传感器、模仿学习、人机交互五个方面进行分析;综述从运动学、动力学现状入手,分析了双臂协调控制与单臂控制...     

含被动高副的冗余驱动并联机器人优化设计

针对具有平移和旋转混合自由度的冗余驱动并联机器人,提出一种优化设计方法.首先,介绍了仿人类口颌设计的并联机器人,由6-PUS(prismatic-universal-spherical)并联机构模拟6条主要咀嚼肌,2个被动高副模拟下颌关节.针对机构含被动高副的特点,利用末端执行器上的3点描述位姿,建立其量纲一致的雅可比矩阵.基于机器人结构和尺寸对速度误差传递性能的影响的分析,给出了该冗余驱动并联机器人的优化方法.设置性能参数对该冗余驱动并联机器人进行了尺寸优化设计,与优化前机器人机构相比全局误差标准差下降了39.83％.结果表明所提出的优化设计方法提高了并联机构的速度传递性能,并可以扩展用于其他机器人的优化设计.     

冗余机器人逆运动学解流形的多目标优化

针对冗余机器人逆运动学插值优化算法运算量大、实时性差的缺点,提出一种基于流形的多目标优化算法.将冗余机器人逆运动学解空间看作一个光滑流形,对位置工作空间流形和姿态工作空间流形分别进行降维分析,然后结合提出的优化目标函数得到冗余机器人相应的优化逆解.在冗余机器人多目标优化中各个优化性能指标很可能是相互对立矛盾的,这就需要根据优先权的高低进行加权设置,以达到冗余机器人解空间的整体优化,得到的优化逆解往往不是单个的解,而是一个优化的解流形.最后利用飞机S形进气道进行逆运动学仿真验证了所用方法的合理性.     

一种新型的冗余机器人任务空间分散式自适应鲁棒控制方案

本文提出一种任务空间冗余机器人渐近最优分散式自适应鲁棒控制方案。它可以在线同时完成关节状态的轨迹规划与控制任务;并对系统的未知参数具有自适应能力;对参数失配,有界扰动以及系统控制与状态约束具有鲁棒性。     

Nonlinear model predictive control scheme for stabilizing annulus pressure during oil well drilling

This paper presents a nonlinear model predictive control scheme for stabilizing the well pressure during oil well drilling. While drilling, a fluid is pumped through the drill string and the drill bit, and is returning through the annulus between the drilled well and the drill string. Varying reservoir conditions and fluctuation in circulation flow rates cause sudden variations in the pressure conditions along the well. To compensate for these pressure fluctuations, the annulus choke valve opening can be adjusted. The proposed control scheme is based on a first-principles two-phase flow model using spatial discretization of the complete well. The optimal future choke settings are found using the Levenberg–Marquardt optimization algorithm. This control scheme is evaluated against two other control methods, a manual control scheme and a standard feed-back PI-control scheme of the choke valve with feed-forward control of the pump rates. The PI-control parameters are found using the Ziegler–Nichols closed-loop method based on simulations from a low-order model. The results show that both the PI-control scheme and the model predictive control scheme are superior to manual control. However, the PI-control scheme requires that the control parameters are re-designed when the operating conditions are deviating from the original design conditions. The model predictive control scheme will perform within the operating limits as long as the detailed model is able to describe the actual conditions of the well.     

Realization of online optimizing control in an industrial semi-batch polymerization

In this work, the realization of an online optimizing control scheme for an industrial semi-batch polymerization reactor is discussed in detail. The goal of the work is the automatic minimization of the duration of the batch without violating the tight constraints for the product specification which translate into stringent temperature control requirements for a highly exothermic reaction. Crucial factors for a successful industrial implementation of the control scheme are the development and the validation of a process model that is suitable for process optimization purposes and the estimation of unmeasured process states and the online compensation of model uncertainties. Two implementations are proposed, a direct online optimizing control scheme and a simplified scheme that combines a model-predictive temperature controller and a monomer feed controller that steers the cooling power to a predefined value in a cascaded fashion. We show by simulation results with a validated process model that both schemes achieve the goals of tight temperature control and reduction of the batch time. The performance of the NMPC controller is superior, on the other hand the cascaded scheme could be directly implemented into the DCS of the plant and is in daily operation while the online optimizing scheme requires an additional computer and is currently in the test phase.     

Fuzzy sliding mode control for a robot manipulator

This work presents the design of a robust control system using a sliding mode controller that incorporates a fuzzy control scheme. The presented control law superposes a sliding mode controller and a fuzzy logic controller. A fuzzy tuning scheme is employed to improve the performance of the control system. The proposed fuzzy sliding mode control (FSMC) scheme utilizes the complementary cooperation of the traditional sliding mode control (SMC) and the fuzzy logic control (FLC). In other words, the proposed control scheme has the advantages which it can guarantee the stability in the sense of Lyapunov function theory and can ameliorate the tracking errors, compared with the FLC and SMC, respectively. Simulation results for the trajectory tracking control of a two-link robot manipulator are presented to show the feasibility and robustness of the proposed control scheme. This work was presented in part at the 13th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 31–February 2, 2008     

带有迭代学习外环的快速路入口匝道无模型自适应预测控制

针对快速路交通系统复杂时变以及难以建模的特点,首先,本文设计了基于无模型自适应预测控制的快速路入口匝道控制方案.其次,根据快速路交通系统具有重复性特点,本文在无模型自适应预测控制方法的基础上引入开环迭代学习控制,提出一种带有迭代学习前馈外环的无模型自适应入口匝道预测控制方案.相比无模型自适应预测控制方案,该方案可以利用迭代学习前馈控制器补偿系统可重复扰动,实现系统的完全跟踪.值得说明的是,预测控制器和学习控制器可以独立工作也可以联合工作.最后,文章给出了控制方案的收敛性分析,并通过交通流仿真验证了所提控制方案的有效性.     

自由飞行空间机器人系统的协调运动控制

考虑由载体和机械臂组成的空间机器人系统的协调控制问题,提出了一种新的协调 控制策略.该策略首先利用简单的变结构控制器粗略控制载体的运动,进而设计机械臂控制 器以保证手端精确跟踪其期望的运动轨迹.应用该策略分别对手端自由运动和受限运动设计 了相应的控制器,并对两杆平面空间机器人系统进行了仿真,证实了控制策略的有效性.     

Fast response and robust controller based on continuous eigenvalue configurations and time delay control

A soft variable structure point-to-point control scheme is proposed for a micro positioning system. The specific scheme is continuous eigenvalue configurations control combined with time delay control. By continuous tuning the state feedback control vector, the eigenvalues of the system will proceed continuously toward negative infinity, which will bring quick response. The simple tuning strategy is derived, which is a continuous function of displacement error. Furthermore, Time delay control is adopted to improve robustness to system uncertainties and disturbances. From the simulation and experimental results, the proposed control scheme provides good performances in settling time, positioning accuracy and disturbance rejection.     

DoS攻击下网络化控制系统基于观测器的记忆型事件触发预测控制

本文研究了DoS攻击下网络化控制系统记忆型事件触发预测补偿控制问题. 首先, 由于网络带宽资源有限 和系统状态不完全可观测性, 引入了记忆型事件触发函数, 为观测器提供离散事件触发传输方案. 然后, 分析了网络 传输通道上发生的DoS攻击. 结合上述记忆型事件触发方案, 在控制节点设计一类新颖的预测控制算法, 节省网络 带宽资源并主动补偿DoS攻击. 同时, 建立了基于观测器的记忆型事件触发预测控制的闭环系统, 并且分析稳定性. 通过线性矩阵不等式(LMI)和Lyapunov稳定性理论, 建立了控制器、观测器和记忆型事件触发矩阵的联合设计方案, 并验证了该方案的可行性. 仿真结果表明, 该方案结合记忆型事件触发机制可以有效补偿DoS攻击, 节约网络带宽 资源.     

步进机器人自适应模糊伺服控制设计

本文提出一种新的模型参考自适应模糊控制器,并应用于步行机器人关节速度伺服控制,实验结果表明,该控制方案国好地解决了转速给定变化范围大和被控对象增益时变问题,改善了控制系统的鲁棒性和动态响应特性。     

A model reference robust control with application to a flight control system design

In this paper, a new model reference robust control scheme for plants with relative degree greater than one is proposed for the purpose of coping with the “explosion of complexity” problem in control law design. The key of the scheme is that we use a first‐order filter to link each subsystem, so that the derivative of some nonlinear functions can be avoided. As a result, the final control law can be greatly simplified. The application of this scheme to a flight control system shows that both the tracking performance and the control effort can be improved significantly in comparison with earlier research. Copyright © 2008 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society