全方位移动机械手运动控制Ⅱ——鲁棒控制

研究考虑全方位移动机械手系统动力学未知情况下的鲁棒控制问题.首先,在原有动力学模型的基础上,建立考虑外部干扰的移动机械手动力学模型.利用神经网络无穷逼近能力,设计估计器对系统结构不确定性进行在线辨识.然后,提出一种不依赖神经网络先验知识的鲁棒轨迹跟踪控制策略,从理论上证明其稳定性,并且该控制器能够有效阻止非模型有界干扰的影响,实现了对全方位移动机械手系统中不同动力学特性的移动平台和机械臂的协调控制.同时,为了减轻神经网络在线学习的计算量,提出一种分离式的神经网络结构,对系统结构不确定项中的两个独立矢量进行分别辨识,有效地提高了神经网络的训练效率.最后,通过计算机仿真结果验证了所提出控制律的有效性,能够快速稳定地实现全方位移动机械手系统的协调轨迹跟踪控制.     

四自由度教学机器人的鲁棒跟踪控制方法

针对机器人中存在不确定性模型误差和外界干扰问题,设计出一个鲁棒轨迹跟踪控制器,以对其进行逆向动力学补偿,从而保证了跟踪误差的一致和终值有界.通过模拟仿真,对所提出的控制方案与比例积分微分(PID)控制方案进行了比较,结果表明,鲁棒轨迹跟踪控制具有更高的跟踪精度.     

基于鲁棒可靠性方法的机器人鲁棒镇定控制研究

针对不确定参数摄动对机器人系统稳定性和跟踪特性的影响问题,在前人的基础上提出了一种利用鲁棒可靠性的理论来设计机器人鲁棒镇定控制器的方法。首先分析了不确定参数摄动对机器人的影响,并对机器人动力学模型中的非线性不确定参数进行了等效处理;然后利用鲁棒可靠度及其功能函数的LMIs设计了状态反馈控制器;最后将控制器接入仿真模型进行了仿真实验和数值对比,验证了优化前后系统的控制效果和性能变化。研究结果表明:该方法能够以一定的可靠度改善系统的控制性能,并将不确定参数的摄动范围限制在合理区间内,保证了系统对已知轨迹的精确跟踪。     

机器人关节跟踪带死区的变参数EW-RLS算法研究

提出一种带死区的变参数EW-RLS算法,提出误差级的概念,并给出基于鲁棒极小极大原理选择误差级的准则。在机器人关节上进行的实验验证了该改进算法的良好性能。利用该算法,用最优PID控制器进行机器人轨迹跟踪研究。     

智能扫地机器人双环积分滑模控制方法研究

针对Mecanum轮型扫地机器人在车轮打滑和重心偏移等不确定非线性因素影响下的轨迹跟踪精度问题,提出了一种基于修正动力学模型的轨迹跟踪控制方法。首先,对机器人进行了运动学与动力学分析。然后,根据外界干扰及参数估计的不确定性对动力学模型进行了修正,设计了双环积分滑模控制器,并通过Lyapunov函数证明了控制系统的稳定性。最后,在不同扰动作用下,以圆为参考轨迹进行跟踪仿真,结果表明:该控制系统具有较好的抗干扰性和鲁棒性,避免了因不确定性参数估计带来的建模误差,为扫地机器人在实际轨迹跟踪控制运用中奠定了理论基础。     

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。     

3-HSS并联机床动力学建模及鲁棒轨迹跟踪控制

研究一种3-HSS并联机床动力学建模及鲁棒轨迹跟踪控制方法。首先导出了外移动副驱动,含平行四边形支链结构的并联机构位置、速度及加速度逆解模型,并利用虚功原理建立其刚体动力学逆解模型。在此基础上,考虑其运动部件重力及模型误差,为保证其跟踪精度,设计了一种鲁棒轨迹跟踪控制器,确保了跟踪误差的一致终值有界性。最后通过对全工作空间内圆形轨迹的仿真可知该控制方法具有很好的稳定性和有效性。     

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。     

并联机器人轨迹跟踪离散变结构鲁棒控制器设计

本文根据并联机器人支撑杆教学模型参数摄动较大和时变的特点,设计了一种用于并联机器人轨迹跟踪的离散滑模变结构鲁棒控制器,通过引入变速趋近律,控制系统响应速度快,对参数摄动和外界干扰具有较强的鲁棒性,仿真研究结果表明,本文的控制方案能实现较高精度的快速轨迹跟踪,同时可削弱或避免通常变结构控制中不可避免的抖振。     

模糊自适应控制在柔性机器人操作臂中的应用

将拉格朗日和假设模态法相结合，建立了柔性机器人操作臂的动力学方程，并提出了一种模糊自适应控制策略。在柔性操作臂末端带有不同的载荷时，分两种情况进行了控制仿真实验；定位控制和轨迹跟踪控制。与PD控制仿真实验的结果相比较，模糊自适应控制器在轨迹跟踪和振动抑制方面反映出更好的稳定和鲁棒性能。     

软质肘关节外骨骼的肌力矩估计与神经网络补偿协调控制

为辅助偏瘫患者进行多模式肘关节康复训练,研制了一种软质肘关节康复外骨骼机器人,并提出了一种基于人体肌力矩估计与自适应神经网络补偿的协调控制策略。利用表面肌电信号来识别人体的运动意图并调整康复训练轨迹,采用Lyapunov方法证明了控制算法的闭环控制稳定性。搭建了实时控制实验平台,并开展了基于运动意图的轨迹跟踪实验与自由主动训练实验。实验结果表明,所提控制策略能保证被动训练过程的轨迹跟踪精度,并且可以根据患者的运动意图调整主动训练过程的运动轨迹,实现不同强度的主动康复训练。     

六足机器人的动力学建模与鲁棒自适应PD控制

分析了六足机器人的运动学特性,建立了摆动腿的动力学模型并采用鲁棒自适应PD控制算法对各关节位置和速度进行了轨迹跟踪仿真研究。首先,根据六足机器人的结构特点定义了机体坐标系及各腿跟关节坐标系,建立了单腿运动学D-H模型,运用数值仿真软件对足端运动空间进行了仿真研究。其次,运用拉格朗日方法建立了六足机器人摆动腿的动力学模型,并对其进行了规范化处理。最后,采用鲁棒自适应PD控制算法对六足机器人的关节位置、速度进行了轨迹跟踪控制的仿真研究。仿真结果验证了该算法对此类机器人关节位置、速度轨迹跟踪控制的有效性。     

弧焊机器人自适应轨迹跟踪控制仿真

针对多关节机械手具有非线性和耦合性等特点,常用的PD控制难以达到现场作业的要求。以弧焊机器人为研究对象,运用拉格朗日法建立该机器人的动力学模型,并在进行动力学仿真的基础上求得两关节机器人的简化模型,然后采用鲁棒自适应算法与PD控制结合的算法实现轨迹跟踪控制,最后在MATLAB/Simulink中进行算法仿真。仿真结果表明,机器人能有效抑制外界扰动对跟踪轨迹的影响,动态性能和误差收敛性良好,为实现多关节机器人的轨迹跟踪控制提供了理论基础。     

不确定线性系统鲁棒跟踪控制器的优化设计

基于优化二次型性能指标,以MATLAB为工具对具有乘性不确定线性系统的鲁棒跟踪控制器的优化设计问题进行研究.以一实例来说明鲁棒跟踪控制器具体的设计方法,给出该不确定系统鲁棒跟踪控制器的参数及系统的跟踪轨迹曲线.结果表明,所设计的鲁棒跟踪控制器能有效的跟踪给定,所提出的设计方法是有效的.     

2R平面欠驱动机器人轨迹控制研究

针对2R平面欠驱动机器人的轨迹控制问题,提出了基于模糊理论的智能控制方法。相比于目前的控制方法,模糊控制不依赖于机器人动力学模型,实时计算量小,鲁棒性良好。搭建了2R欠驱动机器人试验装置及其控制系统,完成了机器人末端多种轨迹的跟踪试验。试验结果显示该方法具有较高的控制精度与优良的鲁棒特性。     

基于时延估计的漂浮基空间机器人鲁棒H_∞关节跟踪控制

讨论了载体姿态和位置均不受控的漂浮基空间机器人的控制问题。针对欠驱动形式的空间机器人系统参数不确定的情况,结合时延估计控制和鲁棒H∞控制的优点,设计了一种基于时延估计的鲁棒H∞控制器来跟踪关节期望轨迹,采用时延估计在线获得系统的未知动力学,并对控制过程加以补偿;通过引入L2增益,控制对时延估计误差的L2干扰抑制,进一步提高系统的鲁棒性;利用Lyapunov函数和Riccati方程保证了闭环系统的渐进稳定性和H∞鲁棒性能。仿真结果验证了该控制方案的有效性。     

冗余空间机器人基座姿态无扰动路径规划

在研究冗余空间机器人基座姿态无扰动路径规划以实现在空间机器人末端进行连续路径跟踪的过程中基座姿态无扰动。提出一种具有奇异鲁棒特性的反作用零空间算法以完成冗余空间机器人关节运动与基座姿态扰动的解耦控制,其克服了传统基于反作用零空间算法中的算法奇异问题,且结合奇异鲁棒逆以及变阻尼系数克服动力学奇异,进而得到奇异鲁棒的空间机器人基座姿态无扰动路径规划算法。建立基于MATLAB/Simulink的空间机器人数值仿真系统以验证所提出算法的实用性以及可靠性,仿真结果表明提出的算法具有可行性。     

基于动态模糊神经网络的并联机器人鲁棒复合控制研究

针对6-DOF并联机器人液压伺服系统存在参数摄动和外界不确定性因素干扰的问题,提出了一种基于动态模糊神经网络的鲁棒复合控制策略。在充分分析了液压伺服系统的基础上,对控制系统进行了PD控制器、鲁棒内回路控制器、零相位误差跟踪控制器以及动态模糊神经网络控制器的设计。然后基于MATLAB软件进行了控制系统的运动性能仿真实验分析。结果表明,鲁棒复合控制器的应用在很大程度上了消除了负载交联耦合干扰对系统的影响,而且提高了系统的鲁棒稳定性。     

三关节移动机械臂轨迹跟踪控制的研究

三关节移动机械臂是由移动平台及固定在移动平台上的三关节机械臂组成的机器人系统。文章对三关节移动机械臂进行了运动学和动力学建模,提出了一种基于自适应动态滑模控制的轨迹跟踪控制方法。对受外界干扰影响的移动机械臂系统的数学模型进行了输入/输出线性化处理,并设计了一种带有不确定性上界估计的自适应动态滑模轨迹跟踪控制器。从理论上分析了闭环机器人控制系统的稳定性,并利用MATLAB轨迹跟踪控制仿真实验验证了所提出的轨迹跟踪控制方法的有效性。     

基于NDO的ROV滤波反步轨迹跟踪控制

针对作业型遥控水下机器人(ROV)在轨迹跟踪过程中存在模型非线性、强耦合、模型参数不确定和外界干扰不确定等问题,提出一种基于非线性干扰观测器(NDO)的滤波自适应反步控制策略。使用NDO观测模型的不确定性和外界干扰,通过指令滤波器避免了直接对虚拟控制量解析求导的过程,利用自适应律补偿观测器观测残量。通过Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差系统的渐进稳定。仿真实验表明,设计的控制器能够实现精确的轨迹跟踪,具有较好的鲁棒特性。