基于SDRE控制的双臂空间机器人轨迹优化跟踪

针对自由漂浮双臂空间机器人惯性参数未知的问题,提出了一种基于状态依赖Riccati方程的两级优化控制方法。首先,基于扩展机械臂方法建立双臂空间机器人自由漂浮状态下的关节空间动力学模型;而后将标称状态变量和实际状态变量作为标称动力学方程的反馈输入量,借助增广变量法,分别得到空间机器人关于关节角度和角速度的类线性标称状态方程和实际状态方程;根据标称状态方程设计离线标称SDRE控制器,并建立其与实际状态方程的误差模型;由此进一步设计在线补偿SDRE控制器补偿标称控制器的跟踪误差。SDRE稳定性引理保证了所设计控制器的渐进稳定性;数值仿真结果验证所提控制方法的有效性。     

基于T-S模糊系统的漂浮基空间机器人关节协调运动的分散自适应滑模控制

针对载体位置和姿态均不受控的漂浮基空间机器人系统动力学方程难以预知的情况,提出了一种基于模糊逻辑系统的分散自适应滑模控制方案。利用第二类拉格朗日方法建立了空间机器人系统动力学方程。针对空间机器人的每一个自由度,将其动力学描述为分散交联子系统的集合。使用T-S模糊逻辑系统逼近子系统未知的动力学模型,然后设计自适应滑模控制器消除交联项和模糊逼近误差对轨迹跟踪性能的影响,并用Lyapunov理论证明控制器的稳定性。这种控制方法不需要预知系统动力学方程。数值仿真结果证实了该分散控制器的可靠性和有效性。     

自由漂浮双臂空间机器人基联坐标系内的一种增广变结构鲁棒控制方法

结合系统动量(矩)守恒关系,对自由漂浮双臂空间机器人系统进行了运动学和动力学分析,得到了一组与适当选择的惯性组合参数呈线性关系的欠驱动系统动力学方程,采用增广变量思想,克服通常情况下,空间机器人系统动力学方程关于系统惯性参数呈非线性关系的难点,设计了漂浮基双臂空间机器人末端爪手跟踪基联坐标系内期望轨迹的增广变结构鲁棒控制方案.该控制方案不需要反馈漂浮基的位置、移动速度及移动加速度;与自适应控制方案相比,该控制方案化积分运算为简单四则运算,计算量大为减小,有利于实时应用.数值仿真验证了算法的有效性.     

双臂空间机器人基于高斯型函数的姿态、关节运动模糊自适应补偿控制

讨论了载体姿态受控、位置不受控情况下,具有未知载荷参数的漂浮基双臂空间机器人系统关节运动的控制问题。利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,分析、建立了漂浮基双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,针对双臂空间机器人2个末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了一种基于标称计算力矩控制器附加模糊自适应补偿控制器的复合控制方案,即通过模糊自适应补偿控制器来弥补系统参数未知对标称计算力矩控制器控制精度的影响,以确保存在未知系统参数情况下整个闭环控制系统的渐近稳定性。该控制方案能够有效地控制漂浮基双臂空间机器人的载体姿态及机械臂关节协调地完成期望的轨迹运动,并具有不需要反馈和测量双臂空间机器人载体的位置、移动速度、移动加速度,同时也不要求系统动力学方程关于系统惯性参数呈线性函数关系的显著优点。通过系统数值仿真证实了该方案的有效性。     

不确定性双臂空间机器人自适应模糊优化控制

考虑空间环境存在惯性参数未知及外部扰动等不确定性因素,针对自由漂浮双臂空间机器人(DFFSR)关节角运动控制问题,提出了一种自适应模糊优化控制方法.首先,基于系统动量守恒关系及Lagrange方法,建立DFFSR系统关节空间的动力学方程;而后,考虑系统惯性参数未知导致惯性矩阵无法求解问题,利用模糊控制理论的万能逼近特性...     

多关节机器人反馈线性化双模糊滑模控制

为了提高多关节机器人轨迹跟踪控制性能,提出了一种反馈线性化双模糊滑模控制方法。该方法在对机器人非线性动力学模型反馈线性化的基础上,设计了一种双模糊滑模控制器。通过设计一个模糊控制器,根据跟踪误差和误差变化率自适应地调整滑模面的斜率,从而加快响应速度。通过设计另一个模糊控制器,根据滑模面自适应地调整滑模控制的切换控制部分,从而减弱抖振。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性。针对空间三关节机器人进行了仿真实验,结果表明了所提方法的有效性。     

双臂空间机器人任务空间内的轨迹跟踪控制优化

针对任务空间中基座位置不受控、姿态受控的双臂空间机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于状态依赖Riccati方程(SDRE)的优化控制方法。首先,基于关节空间双臂空间机器人的运动学方程和完全驱动动力学方程,推导出机械臂欠驱动动力学方程以及机械臂关节与末端的运动雅可比关系;其次,通过增广状态变量构造SDC(State-dependent Coefficient)矩阵,并基于SDRE控制理论设计优化跟踪控制器,在实现输出力矩能量优化前提下,实现了对双臂空间机器人末端抓手位置与基座姿态的协同轨迹跟踪;最后,利用李雅普诺夫方法证明了系统渐近稳定性,并利用仿真实验验证了所设计控制器的有效性。     

漂浮基双臂空间机器人系统协调运动的模糊小波神经网络控制

讨论了本体姿态受控、位置不受控的情况下,漂浮基双臂空间机器人系统协调运动的动力学控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,推导了漂浮基双臂空间机器人系统的动力学方程。在系统参数未知的情况下,提出了一种小波基模糊神经网络控制器,以使双臂空间机器人系统的本体姿态和机械臂关节铰协调地跟踪各自在关节空间的期望运动轨迹。提出控制器的优点在于：不仅不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,而且也不需要知道系统参数;由于采用反向传播算法对网络参数进行在线训练,从而使模糊神经网络具有较好的自学习和自适应能力,这样就不需要事先进行离线训练,更适应于空间机器人系统的实际应用。利用一个双臂空间机器人系统的仿真结果,验证了所提出控制器的有效性。     

双臂空间机器人捕获目标过程的协调操作滑模控制

空间机器人捕获目标的双臂协调操作控制复杂,要考虑机械臂与基座的协调运动控制及双臂对目标夹持内力控制。根据闭链动力学模型,设计一种基于干扰观测器的滑模控制算法,对捕获目标后空间机器人漂浮基座姿态、机械臂关节角及双臂对目标夹持内力进行协调操作控制。仿真试验表明双臂协调操作滑模控制可以克服未知干扰且具有较强的鲁棒性。     

漂浮基姿态受控空间机器人关节运动的自适应模糊滑模控制

重点研究了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机器人姿态、关节协调运动的自适应模糊滑模控制问题。由拉格朗丑第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基空间机器人的系统动力学方程。以此为基础,针对空间机器人所有惯性参数均未知的情况,设计了空间机器人载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应模糊滑模控制方案。数值仿真的结果,证实了该控制方案的有效性。