基于动力学补偿的并联机器人鲁棒轨迹跟踪控制研究

针对6-DOF并联机器人系统存在动力学建模误差和外界不确定性因素干扰的问题,提出了一种基于动力学补偿的并联机器人鲁棒轨迹跟踪控制策略。在充分研究了机器人系统动力学模型特点的基础上,基于Lyapunov方法获得了并联机器人的鲁棒控制率,提出了一种鲁棒轨迹跟踪控制方法,采用逆动力学对内回路进行补偿,外回路采用PD控制,然后对并联机器人进行了鲁棒控制器的设计,最后通过MATLAB进行了系统的轨迹跟踪控制仿真分析。仿真结果表明:当系统存在外界周期干扰的状况时,系统轨迹跟踪误差仍然一致终值有界,在一定程度上提高了系统的鲁棒稳定性。     

新型三平移并联机器人的模糊滑模控制

针对以直流伺服电机驱动的少自由度并联机器人，采用了一种新型模糊滑模控制策略。该方法设计简单，系统的鲁棒性好。仿真结果表明该算法是可行的，具有很好的快速性和抗干扰能力，保证了闭环系统的渐进稳定，而且具有与自学习控制和自适应控制类似的优点。     

柔性并联机器人的研究进展

根据掌握的大量文献资料,对柔性并联机器人的构型、机构性能、运动学、动力学和控制策略等几个领域的主要研究成果进行了系统总结。指出了在柔性并联机器人动力学建模和控制研究中应解决的主要问题,以明确进行研究的方向。文章对柔性并联机器人的系统分析和控制研究等的进一步开展,具有一定的参考价值。     

并联机器人控制方法研究

论文分析了大量文献,系统总结了现有并联机器人控制方法,探讨了这些控制方法的发展方向。对于并联机器人控制系统设计与实现具有一定借鉴意义。     

并联机器人控制策略的现状和发展趋势

在分析了大量参考文献的基础上，对并联机器人控制方法方面已取得的主要研究成果、发展趋势进行了阐述。这讨并联机器人控制系统设计具有积极的指导和借鉴意义。     

基于MATLAB的并联机器人ISMVSC轨迹跟踪控制研究

主要介绍了积分滑模变结构控制（ISMVSC）在并联机器人控制系统中的应用。在传统变结构理论的基础上。提出一种以趋近率设计的ISMVSC模型跟踪控制策略,并将此理论应用于两自由度并联机器人轨迹跟踪控制系统。基于MATLAB／SIMULINK进行动态仿真,仿真结果表明：ISMVSC控制策略对外部干扰及参数变化具有较强的鲁棒性,其良好的跟踪性能可实现并联机器人的高精度控制。     

行走机器人控制策略研究

针对设计任务，制作了行走机器人。首先研制了机器人的控制系统，机器人控制系统采用集散式控制方式，由1个上位机单片机和3个下位机单片机完成控制任务。根据机器人的使用特点，制定了机器人的控制策略，编写了机器人的控制程序。     

基于SolidWorks & SimMechanics对3 UPU并联机器人运动学仿真及控制

基于螺旋理论,对3-UPU型并联机器人运动特性进行分析,运用SolidWorks软件建立机构模型,通过模型转换接口技术实现3-UPU型并联机器人SimMechanics可视化建模。并进行模糊PID控制系统设计,结合可视化模型实现3-UPU型并联机器人系统仿真。通过与传统PID控制仿真对比研究表明:3-UPU型并联机器人模糊PID控制系统具有控制精度高、响应速度快、动态性能好等优点,为少自由度并联机器人的可视化和控制系统研究等方面奠定理论研究基础。     

基于PMBLDC驱动并联机器人的模糊滑模控制研究

永磁无刷直流电机(PMBLDC)具有结构简单、运行可靠、运行特性好等优点.作为一种全新的机器人,并联机器人具有刚度大、承载能力强、误差小等特点.文章就是针对一种以PMBLDC驱动的少自由度并联机器人(3-DOF),采用了一种新型对角模糊滑模控制器.新的控制器能够根据系统运动状态的变化不断调整模糊控制部分的输入和输出空间的宽度.仿真结果表明该算法是可行的并且设计简单、系统的鲁棒性好.具有很好的快速性和抗干扰能力.而且该控制策略具有与自学习控制和自适应控制类似的优点.     

并联机器人智能控制研究现状

近年来并联机器人已成为机器人领域研究的热点之一,由于其具有不确定性、高度非线性、控制复杂等特点,理论研究还处在发展阶段,控制精度和实时性都有待提高.而智能控制是一个新兴的学科,是控制领域发展的高级阶段.将智能控制引入并联机器人有助于提高并联机器人的控制性能.总结了智能控制中的模糊控制、神经网络控制以及集成智能控制在并联机器人领域的应用现状,并指出了未来发展方向.