六轴联动数控加工并联机器人的光滑滑模控制研究

以6PTRT机构的六轴联动数控加工并联机器人为控制对象,在分析其运动控制系统模型的基础上,运用运动学逆解进行了轨迹规划,并设计了一种"无震颤"光滑滑模控制算法,仿真实现了并联机器人支路末端的期望轨迹跟踪.仿真结果表明:该算法解决了传统滑模控制在数字控制实现时的震颤问题,且系统鲁棒性好,抗干扰能力强,对系统参数变化不敏感,具有良好的跟踪性能,实现了并联机器人执行末端的高精度轨迹跟踪控制.     

农用型外骨骼机器人起蹲过程稳定性控制研究

外骨骼机器人起蹲运动的稳定问题,即实现机器人在起蹲运动中始终保持平稳。文章将从起蹲过程的轨迹优化与控制的角度出发,并结合人类的特点,提出一种外骨骼机器人误差修正的方法。利用ZMP和COM(质心)间的数学关系,计算实际的零点力矩,求得质心和零力矩点的偏差值,再根据差值对起蹲轨迹进行优化和控制,修正偏差,来实现外骨骼机器人起蹲运动平稳运行。最后使用Matlab仿真模拟,验证了起蹲过程规划与稳定性控制方法的有效性。     

基于模糊控制的三自由度并联机器人的联合仿真

根据并联机器人的特点和仿真现状,提出一种MIMO模糊控制方法,对三自由度并联机器人进行控制和联合仿真.以Deahe并联机器人为例,应用Pro/E和ADAMS软件建立其机械系统模型,应用MATLAB软件建立MIMO模糊控制器和控制系统模型,并按照给定的目标轨迹对Dealte并联机器人进行模糊控制,在ADAMs/MATLAB软件里实现联合仿真.结果表明:采用模糊控制方法可以有效地减低控制误差,提高控制精度,减少响应时间,仿真结果较为理想.这种控制方法对更复杂并联机器人的控制具有指导意义.     

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。     

精密并联机器人运动轨迹规划的研究

对并联机器人末端轨迹的速度和位置规划算法进行了研究.基于并联机器人的运动学逆解模型和雅克比矩阵给出了各个杆位置和速度的算法.提出了采用梯形速度曲线的方法对并联机器人的末端轨迹速度进行规划.在笛卡尔空间内提出了直线和圆弧插补算法对并联机器人的末端轨迹的位置进行规划.以末端轨迹分别为直线和圆弧时进行了速度和位置规划并进行仿真分析.仿真分析结果表明:并联机器人的各个杆的位置和速度变化曲线与末端轨迹的位置和速度规划一致且光滑连续.该方法考虑了轨迹的位置和速度控制,简单实用,仿真结果为以后该机构的运动控制提供了依据.     

三平移并联机器人机构的智能模糊控制研究

目前，有关并联机器人的研究多限于机构学、运动学和动力学方而的研究本文针对一种三平移并联机器人机构，在根据动平台运动要求，基于运动学分析实时求得各支路主动副期望角位移，建立了控制系统模型。设计了一种用于并联机器人轨迹跟踪的模糊控制器，仿真实现了对各支路主动副期望运动轨迹的跟踪。仿真研究结果表明，该控制方案能实现较高精度的快速轨迹跟踪，同时可削弱或避免常规模糊控制中的振荡现象和稳态误差。系统对参数摄动和外界于扰具有较强的鲁棒性。其研究为进一步实现该并联机器人机构的高精度实时控制奠定了基础。     

平面三自由度欠驱动机器人轨迹跟踪控制

对平面3R欠驱动机器人的轨迹跟踪控制问题进行了研究,该机器人有两个驱动关节和一个自由关节.利用拉格朗日方程建立了该机器人的动力学模型.依据该动力学模型,分析了该类机器人的特点,并设计了一种模糊控制方法.控制系统根据模糊逻辑控制器输出量得到主动关节的控制力矩.利用主动关节和被动关节之间的动力学耦合作用,控制被动关节,以实现机器人末端的直线轨迹跟踪任务.采用该控制方法,对控制过程进行了数值仿真,结果表明该方法具有可行性.     

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。     

基于模糊神经网络补偿的刚性机械手轨迹跟踪鲁棒控制

对存在模型误差和外部扰动信号的刚性机器人,提出采用计算力矩和模糊神经网络补偿相结合的控制方法,实现了刚性机器人轨迹跟踪鲁棒控制.该控制方案不仅可以简单得到精确在线训练数据,而且克服了神经网络控制实时性差的弱点.仿真结果表明,采用模糊神经网络作为补偿控制器,既能消除不确定性对系统的影响,又能得到渐近收敛的跟踪误差.     

3-RRR平面并联机器人神经网络滑模控制研究

针对具有强耦合和高非线性并联机器人的轨迹跟踪控制研究,设计了一种基于神经网络滑模控制器的控制系统。在传统滑模控制的基础上,利用神经网络算法实时修正系统非线性项和不确定参数的功能,有效抑制了SMC系统的抖振现象。建立了3-RRR平面并联机器人的结构简图和Matlab模型,并采用闭环矢量法得到了机器人的运动学反解,为控制系统提供了参考输入。基于机器人的简化动力学方程,设计了一种RBF神经网络滑模控制器,并构造Lyapunov函数证明控制器的稳定性。分别采用传统滑模和神经网络滑模控制方式对机器人的轨迹跟踪进行仿真分析。仿真结果表明:神经网络滑模控制器具有更好的轨迹跟踪精度和较小的稳态误差,验证了神经网络SMC控制器的有效性。     

CPLD在3-DOF并联机器人运动控制中的应用

分析三自由度平移并联机器人的运动模型,在此基础上设计该并联机器人的运动控制系统,控制系统采用PC机为上位机、DSP运动控制器为下位机的双CPU硬件结构的分级控制方式,上位机负责整个系统管理、轨迹生成等,下位机则实现对各个关节的插补运算和伺服控制,控制系统以交流伺服电机来驱动并联机器人,采用基于CPLD的脉冲发生电路来控制伺服电机,从而控制整个并联机器人的运动,并运用相应的软件进行仿真.     

3DOF-PAM并联机器人设计与动力学建模

该设计依据气动肌肉特性和并联机器人理论,结合仿生学的设计方法,开发了一个3自由度气动肌肉并联机器人机构。基于气动肌肉的变刚度特性,将其简化为变刚度弹簧,并通过考虑其在机构运动过程中的质心变化特性,结合拉格朗日动力学方法对3DOF-PAM并联机器人进行动力学建模,运用MATLAB软件对建立的动力学模型进行仿真分析研究,分析3DOF-PAM并联机器人在不同负载下运动过程中的动力学特性,为气动肌肉驱动的并联机器人的高精度轨迹控制建立理论基础。     

平面2-DOF过驱动并联机构控制系统设计

并联机构运动学控制器忽略了复杂的非线性动力学关系,因此控制器的实际性能往往有限。为此,以提高并联机器人的操作精度为目标,针对2-DOF并联机构,通过建立机构的动力学数学模型及刚度矩阵,设计了计算力矩控制器。基于计算力矩控制器的模型由于考虑了非线性补偿而极大地提高了其控制品质。通过实验将设计的控制器应用到2-DOF并联机构,仿真和实验结果验证了算法的有效性和正确性。     

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。     

基于粒子群优化神经网络自适应控制算法的并联机器人仿真研究

针对传统控制算法对并联机器人轨迹跟踪精度控制效果不好的问题,提出了一种并联机器人的改进粒子群优化神经网络自适应控制算法,首先对粒子群优化算法进行惯性权重的优化和变异操作的改进,然后用改进的PSO算法优化神经网络的初始权值并进行在线调节PID参数。最后以六自由度并联机器人为研究对象,将传统PID控制与基于改进PSO优化的神经网络自适应控制算法分别进行了仿真实验。仿真结果表明,在快速性和稳定性能上,基于改进PSO优化的神经网络自适应控制算法比单纯的PID控制更加优越,在一定程度上减小了轨迹输出的误差并且提高了轨迹跟踪精度。     

基于SimMechanics的新型3UPU UPS并联机器人仿真研究

针对一种新型3UPUUPS并联机器人进行了运动学和动力学分析,建立该并联机器人的运动学及动力学模型,在此基础之上运用Mat Lab中的Sim Mechanics模块精确建立该并联机器人仿真模块。根据该并联机器人的运动情况设计动平台运动轨迹,经逆解模块产生各个支链的运动轨迹,设计PID驱动控制器驱动该并联机器人进行仿真。最后将数值计算与仿真结果进行对比分析,结果表明:该种方式建立的机械模型和控制均都符合实际系统特性,并且避开了并联机构平台复杂的建模过程,对其他并联机构有很大的借鉴意义。     

一种并联机器人轨迹规划算法研究

针对并联机器人工作空间微小线段间拐角处产生的冲击与振动问题,提出一种基于笛卡尔空间与关节空间相结合的机器人联合空间轨迹规划方法。在笛卡尔空间中采用三次非均匀有理B样条曲线对机器人末端执行器复杂的加工轨迹进行插补。为解决笛卡尔空间微小线段间拐角处的切向不连续导致轨迹突变的问题,基于并联机器人逆运动学模型,将笛卡尔空间轨迹规划算法所得插补点映射到关节空间,采取五次均匀B样条曲线进行第二次轨迹插补,平滑并联机器人运动过程中加速度及加加速度突变曲线。并在动力学层面验证所提算法的有效性。仿真结果表明：联合空间轨迹规划策略能使机器人末端执行器较好地改善连续高阶曲率导数的轨迹平滑问题,提高末端跟踪精度。实验结果表明：末端跟踪误差值最大减少21.12%,力矩最大值减少11.65%。     

3-RPC型并联机器人模糊滑模轨迹跟踪控制研究

分析了直流伺服电机驱动的3-RPC并联机器人的运动学反解,并对其进行了轨迹规划;设计了传统滑模控制及模糊滑模控制,建立了仿真模型,并完成了各支路的期望运动的轨迹跟踪。仿真结果表明:模糊自适应增益滑模控制比传统滑模控制精度更高,响应时间明显更快,更能有效地消弱控制中带来的抖振现象。     

基于复杂地形的四足机器人路径规划算法研究

针对四足机器人在复杂环境中摆动腿路径点规划不准确的问题,提出一种基于摆动腿路径规划的样条优化算法。该算法运用零力矩点（ZMP）稳定性准则,在对机器人COG轨迹进行规划的基础上,对机器人摆动腿足端轨迹路径点进行优化计算,并利用ADAMS建立其仿真模型用于计算机仿真。结果表明：该算法不仅能保证四足机器人安全避障,且能实现在复杂地形条件下平稳行走,验证了该算法的准确性和鲁棒性。     

并联机器人轨迹跟踪改进模糊控制研究

针对液压并联机器人的特征参数在运动过程中随工况变化及外界干扰产生大幅度变化的问题，本文通过在基本模糊控制器中引入智能积分环节，设计了一种用于并联机器人轨迹跟踪的模糊控制器。仿真研究结果表明，该控制方案能实现较高精度的快速轨迹跟踪，同时可削弱或避免常规模糊控制中的振荡现象和稳态误差。系统对参数摄动和外界干扰具有较强的鲁棒性。