大型空间机械臂柔性关节的微分几何算法控制器设计

大型空间机械臂负责空间站大型负载的运输、装配,而关节柔性会在一些工况下造成振动.因此设计了一种大型空间机械臂柔性关节控制器.针对谐波减速器的引入而带来的柔性,建立了柔性关节的动力学模型;采用基于微分几何反馈线性化方法对柔性关节模型做了精确线性化解耦处理.对于线性化后的系统,为了克服不确定性及提高鲁棒性,采用具有较高鲁棒性和抗干扰性的滑模变结构控制规律来实现轨迹的合理跟踪.在Matlab/simulink中实现了线性化过程和滑模控制过程,对给定输入信号进行跟踪仿真,改变滑模控制的控制参数,得到控制参数对系统影响,验证了滑模控制的高鲁棒性,并能很好地跟踪输入信号.仿真结果表明,反馈线性化与和滑模控制的结合可以很好地应用于柔性机械臂的控制.     

基于H∞理论的柔性机械臂振动主动控制

目的 研究柔性机械臂的振动主动控制问题,实现对机械臂振动的抑制.方法 使用压电元件作为驱动器,采用解析建模方法建立简化的压电柔性机械臂的动力学方程和控制系统模型,基于H∞控制理论设计了压电柔性机械臂的振动主动控制系统.结果 仿真结果表明.H∞控制器有效抑制了压电柔性机械臂的振动.尤其是低频振动分量大大下降.结论 利用H∞方法设计的控制器实现了对柔性机械臂的振动主动控制.且该方法具有强鲁棒性.     

刚-柔耦合机械臂动力学建模及其振动抑制研究

根据假设模态法,对刚-柔耦合机械臂系统进行运动学分析;基于Lagrange方程,建立刚-柔耦合机械臂系统的动力学模型;采用滑膜变结构控制方法对刚-柔性机械臂的振动控制进行仿真研究.结果表明:一阶模态下的动力学模型即可满足刚-柔性机械臂系统的精度要求,滑模变结构控制能够有效地减缓柔性末端的振动,提高机械臂系统的动力学性能和精度.     

压电柔性机械臂的轨迹跟踪控制

提出一种利用压电材料对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制的方法．利用假设模态法,采用压电作动器和传感器同位配置,根据Lagrange方程建立了单连杆柔性机械臂的动力学模型;针对柔性机械臂的非最小相位特点,以刚性旋转关节的转角为控制输出、以压电作动器抑制柔性机械臂的末端振动,基于Lyapunov函数,采用PD(proportional-differential)控制策略实现了对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制．仿真结果表明,压电作动器很好地抑制了柔性机械臂末端的振动,末端的轨迹跟踪由关节驱动和压电作动共同完成,PD控制算法简单,易于工程实现．     

采用神经网络方法研究柔性机械臂逆运动学问题

本文以柔性机械臂为例,进行简单的逆运动学分析.并采用小脑模型神经网络方法对机械臂的逆运动学进行了数值仿真分析,可以看出,小脑模型神经网络可在较短的学习次数中有效地控制机械臂的振动.     

柔性机械臂动力学建模及非线性控制器设计

针对轴向不伸长的Ｅｕｌｅｒ－Ｂｅｒｎｏｕｌｉ梁，采用假设模态法，根据能量一致性原理，利用变形约束方程的小变形假设条件，对带有末端荷载的柔性机械臂推导出考虑动力刚化影响的柔性机械臂有限维一致线性动力学方程。为实现柔性机械臂关节转角运动轨迹的精确跟踪采用基于输入输出部分线性化的控制方法设计非线生控制器，对该非线性动力学模型进行了解耦并产生理想关节转角运动轨迹的控制输入。     

压电柔性机械臂振动模拟与BP-PID控制

为了提高柔性臂的控制精度,以悬臂机械臂为研究对象,首先,根据欧拉-伯努利梁模型推导压电柔性机械臂的微分方程,采用ANSYS模拟得到前两阶弯曲振型,为PZT的粘贴位置提供依据;其次,利用现代控制理论得到压电柔性臂系统的状态空间方程,分别采用PID和BP-PID对柔性臂进行独立模态控制;最后,分别利用两种控制方法对机械臂末端位移进行控制仿真。结果表明,BP-PID控制精度较高,鲁棒性较强,在结构振动控制领域有着较好的应用前景。     

柔性机械臂振动控制研究

总结并分析了柔性机械臂动力学建模和振动控制的最新进展,建立了柔性机械臂振动控制实验系统,分别采用ＰＩＤ控制策略和线性二次型最优控制（ＬＱＲ）策略对柔性机械臂的振动控制进行了实验研究,并提出ＰＩＤ了控制与闭环反馈控制相结合的有效性。实验结果表明闭环应变反馈控制比单纯的的ＰＩＤ控制更为有效。     

柔性机械臂变结构跟踪控制及柔性振动抑制

柔性机械臂具有质量轻、速度快和负载大的特点,针对柔性机械臂轨迹跟踪与弹性振动抑制问题,基于奇异摄动理论和两种时间尺度的假设,将柔性机械臂系统分解为代表大范围刚体运动的慢变子系统和代表柔性振动的快变子系统.对于慢变子系统采用变结构控制来实现关节轨迹的跟踪,而快变子系统则采用最优控制方法来对柔性杆振动进行主动抑制.仿真实验结果表明,该控制方法不仅能够保证系统刚性运动轨迹的精确跟踪,并能有效抑制柔性杆件的弹性振动.     

柔性双连杆机械臂脉冲力矩控制的数值仿真和实验研究

在刚性双连杆机械臂控制方案的基础上,提出了柔性双连杆机械臂的轨迹跟踪和振动抑制的脉冲力矩控制方案,针对竖直平面双连杆柔性机械臂进行了数值仿真和实验研究。     

变负载条件下柔性臂自适应预整形振动控制

针对单连杆柔性臂负载发生变化的情况,提出克服柔性臂末端振动的在线自适应输入预整形（OAPCA）方法.该方法将柔性臂连杆角速度的变化看作2阶振动模态的组合,在线设计前馈脉冲预整形输入,脉冲的时间和幅值由模态频率和阻尼值计算得到.当系统振动频率随负载变化后,预整形器失去振动抑制作用,将前馈输入整形控制、比例积分（PD）控制及快速傅里叶变换（FFT）算法相结合,设计自适应整形器抑制柔性臂末端振动.理论上证明OAPCA方法的可行性,并对频率失配的情况进行鲁棒性能分析,进行仿真研究.结果表明,柔性臂OAPCA方法具有良好的末端振动抑制能力和关节角跟踪能力,能够有效解决变负载单模态振动控制问题.     

柔性机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制

对多连杆柔性机械臂的轨迹跟踪控制提出了一种鲁棒控制方法。基于奇异摄动法将多连杆柔性机械臂系统分离为慢变和快变两个子系统，对两者分别采用滑模变结构控制和Ｈ∞控制，由此得出的组合控制使系统精确跟踪期望的轨迹，抑制弹性振动，并且使由非线性机械结构引起的结构不确定性和由弹性变形引起的非结构不确定性及外扰具有较强的鲁棒性。最后通过仿真实验说明其有效性。     

柔性机械臂结构控制一体化设计

综合考虑机械结构和控制器对系统性能的影响,采用结构与控制一体化设计方法对单连杆柔性机械臂系统进行了研究,同时优化设计参数包括柔性机械臂结构参数和控制器参数.为兼顾系统鲁棒性和抑制末端柔性振动性能,采用H_∞鲁棒控制器.结构设计变量的参数寻优采用智能优化算法.设计结果表明.柔性机械臂具有非均匀截面梁结构,设计的控制器对系统参数的不确定性有较好的鲁棒性.     

基于终点时刻末端误差的柔性臂迭代学习控制

针对柔性臂重复运行的情况,在仅能测量运行终点时刻末端位置的条件下,提出一种新的结合计算力矩法的迭代学习控制（ILC）方法.该方法利用柔性臂的简化动力学模型,给出各关节控制力矩的参数化表示;并依据终点时刻柔性臂末端位置的误差,通过迭代学习算法调整控制力矩的参数,实现精确到达预期末端位置的目标.算法利用ILC不依赖模型的特点,弥补计算力矩法需要精确模型的缺陷;参数的迭代学习主要起到消除模型误差和各种干扰的作用,增强算法的鲁棒性.通过理论分析给出所提算法的收敛条件.最后在柔性臂系统上进行仿真及实际试验.结果表明,所提出的ILC算法能够克服连杆柔性对柔性臂末端误差的影响,显示良好的控制效果.     

双连杆柔性臂自适应模糊滑模控制

为使控制系统在负载和杆长变化时仍能快速、准确地跟踪期望轨迹,基于奇异摄动模型将双连杆柔性臂系统分解为慢变、快变2个子系统,提出了一种慢变子系统采用自适应模糊滑模控制、快变子系统采用最优控制的混合控制方法。其中自适应算法在线估计未知参数,模糊控制用来抑制由滑模控制引起的振动。仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性臂轨迹的快速、准确跟踪,而且能有效地抑制弹性振动,并且对系统参数的变化具有较强的鲁棒性。该方法的特点是对系统中各个等效的摄动参数分别进行自适应估计和补偿,因而控制算法简单,易于工程实现。     

基于RBF神经网络的柔性机械臂位置控制

针对复杂的柔性机械臂位置控制问题,提出一种结合极点配置技术的自适应滑模控制方法。变结构滑模应用于柔性臂的刚性运动和弹性振动抑制的控制,极点配置用以设置滑模面的极点,以获得良好的动态响应特性。利用RBF网络自适应性学习系统不确定量的上界,神经网络的输出用于自适应修正控制律的切换增益。实例仿真结果表明,该控制方法能在对机械臂位置控制的同时有效地抑制柔性臂的弹性振动,对不确定参数具有鲁棒性。     

机器人柔性臂的扭转振动主动控制研究

针对具有两连杆结构的空间机器人，设计了一种压电驱动器来抑制空间机器人柔性臂的扭转振动。采用拉格朗日方程和假设模态法对此机器人系统进行了理论建模，并建立了考虑随机干扰的状态空间表达式，基于随机最优控制理论设计了线性二次型高斯（LQG）状态反馈控制器。仿真结果表明，该主动控制策略能够有效衰减机器人柔性臂的扭转振动，从而提高了末端执行器的定位精度。     

具有被动约束控制装置的柔性机械臂动力学分析

研究了具有被动约束装置的柔性机械臂的动力响应.由于转动梁具有强非线性、强耦合的特性,因此,采用la-grange方法和Rayleigh-Ritz方法建立机械臂的动力学模型,并在时域中分析其动力响应.该机械臂附加有约束层和粘弹性材料层在铅垂面内转动,末端承受一集中质量.数值仿真表明,约束阻尼层不但能减少弹性振动的振幅,而且能很快将振动衰减掉.