Theoretical Investigation of a Time-Suboptimal Control Method for Rotational Motions of Industrial Manipulators End-Effectors

A time suboptimal control method is developed for rotational motions of industrial manipulators end-effectors. A set of nonlinear equations is obtained and linearized at each time step of the motion. A method which yields the time suboptimal joint angular velocities as functions of time is developed by considering constraints on joint velocities as well as joint and tool center point frame accelerations. The method is demonstrated on a six-degree-of-freedom elbow-type manipulator.     

具有干扰抑制的不连续机械手鲁棒跟踪控制

由于不连续性普遍存在于机械系统中,它的存在降低了系统的性能.而实际系统中各种干扰也是不可避免的,这就需要机械系统具有一定的干扰抑制能力.针对机械手不连续的不确定性以及外界干扰的存在,利用Filippov解的定义及其相关的非光滑系统的Lyapunov稳定理论,设计了具有L2干扰抑制的鲁棒轨迹跟踪控制器.所获得的非光滑鲁棒控制器,在Filippov框架下能够确保闭环误差系统稳定,实现干扰的有效抑制.最后利用Matlab仿真软件给出两连杆的机械手仿真结果,验证了该算法的有效性.     

机器人的非奇异终端神经滑模轨迹跟踪控制

针对具有不确定性的机器人系统,为提高系统的稳态跟踪精度,提出一种非奇异终端神经滑模轨迹跟踪控制方案.控制器采用改进的非奇异终端滑模面,并基于径向基函数神经网络自适应调整控制律的切换项,不但克服了在设计中需要知道系统不确定性的上界的限制,而且平滑了控制信号.可应用Lyapunov稳定性理论证明了系统的渐近稳定性和跟踪误差的渐近收敛性.仿真结果验证了控制方法不仅能够保证机器人系统轨迹跟踪控制的快速性和鲁棒性,而且有效地削弱了抖振,可见方案是可行且有效的.     

离散广义系统的H2次优控制

研究了离散广义系统的H2次优控制问题，进行了离散广义系统H2范数的时域分析，得到了该系统的H2范数界的一个矩阵不等式的充分条件，进一步给出了H2次优控制器设计。     

基于数据驱动的冗余机器人末端执行器位姿控制方案

模型未知的冗余机器人执行任务的过程中会产生较大的控制误差, 其末端执行器的位置与姿态也需要针对不同任务进行修正. 为解决该问题, 提出一种基于数据驱动的冗余机器人末端执行器位置与姿态控制方案. 该方案使用在线学习技术, 能够应用于模型未知的冗余机器人控制. 同时引入四元数表示法将控制机器人末端执行器姿态问题转化为基于四元数表示的控制方法. 随后, 设计一种神经动力学求解器对所提方案进行求解. 相关的理论分析、仿真及对比体现了所提方案的可行性、有效性与新颖性.     

Adaptive Control For Robotic Manipulators Executing Multilateral Constrained Task

This paper presents a model‐based adaptive control in task coordinates for robotic manipulators executing multilateral constrained tasks The controller works based on the concept of orthogonality between force and motion in the subspaces derived from the constraints. The control gains are independently adjustable in each subspace. The friction force, depending on the contact force, is compensated adaptively. Asymptotic convergence for both force and motion tracking errors is guaranteed by the Lyapunov‐Like Lemma. Experimental results obtained using a 3 D.O.F. robot are given.     

一种基于Lyapunov的机器人直角坐标系轨线控制

本文提出一种可以使机器人直接跟踪直角坐标轨线而无须进行坐标变换的控制方法.文中将讨论这种方法的物理意义,证明Lyapunov全局稳定性,并给出在PUMA 560模型上进行模拟实验的结果.     

对DES实行优化控制的一种方法

对一类离散事件系统(DES),本文分析了其影响加工效率的因素,提出了优化控制的指标,并根据局部优化与全局优化相结合的原则提出了一种次优控制的方法,计算复杂度的分析表明了它的可行性和有效性,计算机仿真结果表明优化的闭环DES有一个从动态到静态最终稳定的过程,但只有当生产过程进入程序化生产后总加工效率才能随生产的进行而不断提高.     

机器人系统非线性分散重复学习轨迹跟踪控制

采用一类具有"小误差放大、大误差饱和"功能的非线性饱和函数来改进传统重复学习控制(Repetitive control, RC)机器人系统动力学控制, 形成一类新的非线性分散重复学习控制(Nonlinear decentralized repetitive control, NRC),使得在不增加驱动力矩的条件下获得了更快的响应速度和更高的轨迹跟踪精度. 应用Lyapunov直接稳定性理论和LaSalle不变性原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性. 三自由度机器人系统数值仿真结果表明了所提出的非线性分散重复学习控制具有良好的控制品质.     

A Stable Output Feedback Position Control With Integral Action For Robot Manipulators

In this paper, the problem of robust regulation of robot manipulators using only position measurements is addressed. The main idea of the control design methodology is to use an observer to estimate simultaneously the velocity and the modeling error signal induced by model/system mismatches. The controller is obtained by replacing the velocity and the modeling error in an inverse dynamics feedback by their estimates, which leads to a certainty equivalence controller. The resulting controller has a PID‐type structure which, under least prior knowledge, reduces to the PI₂D regulator studied in [20]. Moreover, the controller is endowed with a natural antireset windup (ARW) scheme to cope with control torque saturations. Regarding the closed‐loop behavior, it is proven that the region of attraction can be arbitrarily enlarged with high observer gains only, thus we prove semiglobal asymptotic stability. Our result supersedes previous works in the direction of performance estimates; specifically, it is also proven that the performance induced by a saturated inverse dynamics controller can be recovered by our PID‐type controller. In this sense, our work reveals some connections between PID‐type and inverse dynamics controllers.     

机械臂轨迹跟踪控制的仿真

该文详细讨论了刚性机械臂的动力学模型、轨道跟踪控制策略及其MATLAB的仿真.在成功建模的基础上,使用常规PD控制策略,非常好地完成了轨道跟踪控制任务.即使在模型未知的情况,仍然可以用PD直接控制跟踪目标轨迹.该文中运用了李亚普诺夫稳定性理论,对PD控制进行稳定性判定.通过对双机械臂和三机械臂的轨迹跟踪控制的MATLAB仿真,证明了控制策略的有效性.同时根据仿真结果的比较,对PD控制策略进行了鲁棒性的分析.分析结果为PD控制的鲁棒性会随着控制对象的自由度的增加而降低.     

机器人位置/力控制系统的稳定性

本文通过一个简单的两自由度机器人,分析了 Raibert 和 Craig 提出的位置/力混合控制器的不稳定性问题,提出了力微分反馈控制和在力控制方向引入位置反馈这两种克服不稳定性的方法;在此基础上,对一般机器人提出了一种有效的位置/力控制结构。大量的仿真研究显示了该控制结构的有效性,并给出了关于力控制器设计的一些重要结论.     

轮式移动机械臂的鲁棒跟踪控制研究

移动机械臂系统一般由移动平台和机器臂组成,它既具有机器臂的操作灵活性,又具有移动机器人的可移动性,因此其应用范围要比单个系统宽得多。这篇文章研究了由非完整移动平台和完整机械臂构成的移动机械臂系统的鲁棒跟踪控制问题,基于误差动态方程和耗散不等式引理设计了一种鲁棒跟踪控制器,该控制器在出现外界干扰时能使系统渐近跟踪给定信号。使用Matlab6.5对系统进行了仿真研究,仿真结果表明所提出的鲁棒控制算法是正确有效的。     

摄动双积分系统的时间－燃料次优反馈控制

本文研究了摄动双积分系统的时间－燃料最优控制问题，用理想双积分系统时间－燃料最优切换线的改进形式，构造了摄动双积分系统的反馈控制律，证明了闭环系统的鲁棒收敛性．算例表明，反馈控制律与最优控制律具有相近的控制结果．     

Neural Dynamics for Distributed Collaborative Control of Manipulators With Time Delays

Time-delay phenomena extensively exist in practical systems, e.g., multi-agent systems, bringing negative impacts on their stabilities. This work analyzes a collaborative control problem of redundant manipulators with time delays and proposes a time-delayed and distributed neural dynamics scheme.Under assumptions that the network topology is fixed and connected and the existing maximal time delay is no more than a threshold value, it is proved that all manipulators in the distributed network are...     

移动机械手的鲁棒控制

讨论了受摩擦力、外界扰动及参数不确定的移动机械手控制问题. 基于Barbalat引理、系统的结构性质和定义的跟踪误差, 提出了鲁棒控制器. 该控制器能使系统的状态在参数不确定情况下全部渐进趋于给定的期望轨迹. 仿真结果验证了本文所提出控制方法的有效性.     

不确定性机器人的自适应跟踪控制

提出了一种自适应控制策略 ,用于不确定性机器人的轨迹跟踪 ,该控制器结构简单 ,且无需计算回归矩阵 ,通过对二自由度的机器人的仿真 ,证明该方法能使跟踪误差快速趋近于零     

一类带有时滞的广义系统的H∞控: 一种LMI方法

利用线性矩阵不等式方法研究了一类带有时滞的广义系统的H_∞ 控制问题. 在一定条件下, 一个时滞奇异系统可以转化成由一个微分方程和一个代数方程组成的系统, 基于线性矩阵不等式方法给出了使这类系统H_∞干扰抑制性能指标满足要求的无记忆状态反馈控制设计.     

广义系统的H2次优控制问题的一个LMIs条件

研究具有动态输出反馈的连续广义系统的H2次优控制问题.在H2范数的时域计算方法的基础上,关于连续广义系统进行了H2次优性能分析,得到了满足H2次优性能的线性矩阵不等式组的充要条件.其次,利用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了H2次优动态输出反馈控制器.最后,通过数值例子进一步说明了该文的设计方法.     

Global Optimal Feedback‐Linearizing Control of Robot Manipulators

The present paper offers a new optimal feedback‐linearizing control scheme for robot manipulators. The method presented aims at solving a special form of the unconstrained optimal control problem (OCP) of robot manipulators globally using the results of the Lyaponov method and feedback‐linearizing strategy and without using the calculus of variations (indirect method), direct methods, or the dynamic programming approach. Most of these methods and their sub‐branches yield a local optimal solution for the considered OCP by satisfying some necessary conditions to find the stationary point of the considered cost functional. In addition, the proposed method can be used for both set‐point regulating (point‐to‐point) tasks (e.g. pick‐and‐place operation or spot welding tasks) and trajectory tracking tasks such as painting or welding tasks. However, the proposed method can not support the physical constraints on robot manipulators and requires precise dynamics of the robot, as well. Instead, it can be used as an on‐line optimal control algorithm which produces the optimal solution without performing any kind of optimization algorithms which require time to find the optimal solution.