气动肌腱驱动的拮抗式仿生关节位置/刚度控制

仿生关节是四足仿生机器人实现灵活跳跃、奔跑等高速复杂运动的基本要素。针对现有气动肌腱驱动的仿生关节难以实现设定刚度下的高精度位置控制问题,提出一种基于模糊神经网络补偿控制的拮抗式仿生关节位置/刚度控制新方法。建立关节位置/刚度解算模型,根据关节驱动力矩及设定刚度计算气动肌腱的理论充气压力;建立关节输出刚度计算模型,根据关节输出位置及气动肌腱的实际充气压力计算仿生关节的实际输出刚度;采用由模糊神经网络补偿控制器、PID控制器和模糊神经网络辨识器构成的模糊神经网络补偿控制结构实现对仿生关节的高精度位置控制。以FESTO公司MAS型气动肌腱驱动的拮抗式仿生关节为控制对象,进行关节位置/刚度控制的试验研究,对比PID控制和模糊神经网络补偿控制的位置控制精度,探究仿生关节刚度的动态响应。试验结果表明:模糊神经网络补偿控制方法的位置控制精度显著优于PID控制方法,位置控制精度由3°提高到0.6°;同时两种控制方法均能较好地跟随关节设定刚度,刚度跟踪精度均在1 N?m/rad内。     

气动肌腱拮抗式仿生关节建模与运动控制

从仿生角度出发,基于人体手指关节的骨骼结构和肌肉发力特点,设计出一种气动肌腱驱动、腱传动的拮抗式仿生关节。针对气动肌腱的高度非线性特性,通过搭建实验平台,测试肌腱性能,采用最小二乘法建立单根气动肌腱的数学模型。基于该关节采用腱传动特点,建立关节力矩输出模型。建立关节位置/刚度解算模型,根据关节位置、关节刚度及关节输出力矩解算气动肌腱理论输入压力。采用模糊PID算法和传统PID算法实现对该关节位置闭环控制、关节刚度开环控制。实验结果表明,2种方法均能较好的跟随关节刚度,同时模糊PID算法的位置控制精度明显优于传统PID算法。     

气动人工肌肉外骨骼机器人位置跟踪控制

针对以气动人工肌肉作为关节驱动器的外骨骼机器人关节位置跟踪控制问题进行了研究。首先,在动力学模型的基础上,设计了上层控制器,并结合自适应控制和滑模控制方法降低了动力学参数不准确和扰动项未知对外骨骼机器人的影响;其次,基于无模型方法设计了底层关节力矩控制器,调整外骨骼机器人的关节力矩;最后,针对上述控制方案设计仿真实验与外骨骼机器人的穿戴实验。结果表明,该控制方法对气动人工肌肉外骨骼机器人的关节位置跟踪控制是有效的。     

带修正因子的自组织模糊PID控制在气动人工肌肉位置控制中的应用

作为气动人工肌肉并联机器人关节研究的核心内容，首次对单支气动人工肌肉的位置控制做深入的研究。研究表明，一种带修正因子的自组织模糊控制与PID控制的混合控制器对单支气动人工肌肉的位置控制有明显的控制效果。     

气动人工肌肉驱动三自由度球面并联机器人关节的位置控制研究

将气动人工肌肉驱动器应用于柔索驱动三自由度球面并联机器人关节，介绍了该机器人关节的运动学模型，提出了一种简便的轨迹规划方法，建立了关节的实验测控系统，应用智能PID算法控制气动人工肌肉的位置从而实现对关节末端的位置控制，在现有的实验条件下，取得了比较满意的控制结果。     

编织型气动人工肌肉迟滞现象建模与应用

气动人工肌肉被广泛应用于柔性机器人、仿生机器人等多种机器人研究领域。但气动肌肉具有很强的非线性与明显的迟滞现象,直接限制了气动肌肉的精确控制。针对气动肌肉动力学建模问题,建立包含理想项与非线性迟滞项的完整气肌模型。通过仿真分析证明加入滞回模型后气肌的精度得到了提升：去程时精度提高了10%,回程时精度提高了33%。进一步,将该模型应用于机器人力控制关节上。通过曲面轨迹跟踪试验证明力控制精度从±15 N提升到了±5 N,同时将回程段控制精度提高了40%,并有效解决了力控制关节回程输出力不准确的问题。为进一步提高机器人柔性加工和装配领域的力控制精度提供了理论依据。     

气动人工肌肉驱动关节PID位置控制研究

气动人工肌肉是一种具有柔顺性的新型驱动器。文章在对人工肌肉及其驱动关节进行实验研究及建模的基础上，采用PID方法对人工肌肉驱动的关节进行了位置控制的研究，取得了较为理想的控制效果。     

生产线机械制造设备机械臂自动化控制方法

常规方法将伺服电机的驱动力矩直接作用于机械臂关节,关节角速度受扰动力负面影响,使得跟踪轨迹调节时间较长、稳态跟踪误差较大。提出生产线机械制造设备机械臂自动化控制方法。建立机械臂运动学模型,将关节角度作为改变机械臂位置姿态的参量,分析关节角度时间变化规律,得到机械臂位置姿态集合,规划机械臂运动轨迹,利用运动控制处理器,控制伺服电机输出力矩,通过前馈补偿,增益施加给关节的控制力矩,消除扰动力负面影响,由驱动力矩调节关节角速度,使关节角度达到期望值,令机械臂沿着运动轨迹完成作业。以串联连杆型机械臂为例,模拟生产线机械制造设备作业场景,设置初始关节角度和机械臂期望轨迹,实验结果表明,相比两种常规方法,设计方法关节角度调节时间缩短了0.18s、0.384s,稳态跟踪误差减小了0.407rad、0.849rad,提高了机械臂对期望轨迹的跟踪精度。     

模糊PID控制在气动人工肌肉位置控制中的应用

介绍了模糊PID控制算法 ,并将其应用到气动人工肌肉的位置控制中 ,实验表明 ,相对于PID控制 ,模糊PID控制器的参数在线自调整能力使位置控制的响应速度、精度都有不同程度的提高 ,消除了超调量 ,稳态无误差 ,具有很强的自适应性     

气动人工肌肉驱动器的动态跟随控制研究

研究了气动人工肌肉驱动器的动态位置跟随控制技术,构建了控制实验系统,设计了控制系统软件,并运用BP神经网络PID控制算法对其进行实验控制研究。实验结果表明,能够较好地实现气动人工肌肉驱动器的位置定位控制和动态跟随控制。     

下肢外骨骼助力机器人关节驱动设计及试验分析

针对人体下肢关节特点与助行要求,设计了外骨骼机器人关节结构;通过ADAMS软件仿真,分析了外骨骼机器人水平助行过程中关节功率配置需求,根据关节需求设计了外骨骼电液伺服驱动系统;为满足外骨骼机器人对人体下肢关节助力及柔顺性要求,提出了基于关节误差估计的PID控制方法。详细介绍了外骨骼机器人下肢关节结构的运动形式与技术参数,优化配置了关节结构的运动范围与驱动行程,对该机器人进行了运动学分析并通过外骨骼的典型动作进行验证;划分了外骨骼助行过程中步态与关节驱动映射,给出误差估计与补偿PID控制的具体参数;分别从关节跟踪与助力功率的角度,量化分析、对比了基于关节误差估计与常规PID两种控制方法的助力指标参数。试验结果表明,所设计外骨骼关节与驱动系统可实现穿戴者助力行走;对比常规PID控制,抑制了关节驱动控制输出区间的不连续,改善了关节跟踪误差,提升了助力效果与柔顺性。     

气动柔性球关节的模糊PID控制

介绍了新型气动柔性球关节，讨论了其控制方法。综合模糊控制和PID控制的特点。设计了针对气动柔性球关节的模糊PID控制器，实现对球关节弯曲角度、偏转方向等系统参数的动态控制。实验结果表明，模糊PID控制可以实时准确地对气动柔性球关节进行控制。设计的控制系统可以作为气动柔性球关节的有效控制系统，用于进行相关研究。     

基于PID+ESO控制器的气动机械手控制仿真分析及试验研究

针对现实中的气动机械手存在的停滞及控制精度不高等缺点,为了使气动机械手具有更好的运动轨迹跟踪特性,降低非线性,通过分析PID+ESO控制器原理,对采用PID控制和扩张状态观测器PID控制下的气动机械手进行了理论研究。通过对控制器的设计,在MATLAB/Simulink软件上分别对两种不同的控制方法进行仿真,得到各轴的目标跟踪曲线和跟踪误差曲线。将此控制器原理应用于气动试验台,得出基于扩张状态观测器PID控制下的误差较低。应用于直角坐标气动机械手响应速度快、控制精度高。     

气动肌肉关节的刚度分析及变刚度运动控制

根据人腿髋关节、膝关节骨骼结构及拮抗肌肉运动发力特点,设计一种拮抗气动肌肉驱动的仿生单腿机器人;由三元素模型求单根肌肉及关节摆动下被动刚度特性,分析关节角度/刚度关系;为实现仿生腿膝关节刚度可控的角度控制,建立仿生关节关于角度/刚度的基本气压解算模型;基于计算力矩控制对非线性对象具有高度补偿线性化性,提出含力矩项补偿的改进气压解算模型。搭建仿真及样机实验平台,结果表明,含两种气压解算模型的双闭环控制算法均能较好跟随膝关节角度/刚度,含带力矩项补偿模型的双闭环控制算法对膝关节的角度/刚度控制精度优于含基本模型的双闭环控制算法。该算法适用拮抗气动肌肉关节的类人运动,可满足人机协作时可靠性、柔顺性、仿生性等要求。     

数控机床机械手柔性定位控制方法研究

提出了新的数控机床机械手柔性定位控制方法。在柔性条件下构建数控机床机械手双作业臂的运动学模型,基于该模型设计气动定位控制硬件与控制程序,硬件选用光编码器和分周处理器等设备,软件程序通过 PLC 来编制,从而实现对机械手手臂各关节及基座等位置的定位控制。测试结果表明:应用所提方法后,作业臂旋转关节定位变量值与其定位理想值十分接近;作业臂 1 、2 的定位变量值相对误差最高不超过 0.50° 、0.40° ,平均定位误差分别为 52.805 mm 、 58.055 mm 。说明所提方法的定位控制性能能够满足设计需求。     

气动肌肉并联关节的位姿轨迹跟踪控制

针对多输入多输出的气动肌肉并联关节,建立包含任务空间负载动态方程、容腔压力动态方程和高速开关阀平均流量方程的多阶动态系统数学模型。为保证气动肌肉并联关节系统良好动态特性的同时具有高精度的位姿轨迹跟踪,采用基于非连续投影算法的自适应鲁棒控制策略。该策略通过自适应参数估计来消除因气动肌肉并联关节系统动态数学模型的参数未知而引起的较大参数不确定,通过鲁棒反馈来消除因气动肌肉的伸缩力模型误差、摩擦力时变和关节系统的不可知干扰等引起的严重非线性不确定,且控制器基于反推设计,对多输入多输出的多阶耦合动态系统具有很好的适用性。试验结果表明：所研究的气动肌肉并联关节阶跃响应的静态误差小于0.09°,连续轨迹跟踪的标准误差小于0.15°,且具有较强的自适应性和鲁棒性。     

基于磁流变原理的变刚度驱动方法研究

针对机器人关节变刚度驱动的功能需求,提出了一种基于磁流变原理的变刚度驱动方法,该方法利用旋转式磁流变阻尼器力矩可控且响应速度快的特点,结合伺服电机与旋转式磁流变阻尼器,构成变刚度驱动器.基于变刚度驱动器构型,分析了变刚度驱动原理.完成了用于变刚度驱动器的旋转式磁流变阻尼器的设计,获取了阻尼器的力矩值与磁动势值.基于变刚...     

Backstepping sliding mode tracking control of a vane-type air motor X-Y table motion system

Air motors are increasingly being used in pneumatic related industries because of their advantages of low operating cost and low maintenance. The DSP controller and the backstepping sliding mode control method were utilized in this study to control an X-Y pneumatic table for tracking trajectory. Due to the effects of the compressibility of air, friction between the motor and ball screw table and the dead-zone effect caused by the proportional valve, the system will yield different responses even with the same inlet pressure and will chatter at low speed. Hence under certain conditions, this method of backstepping sliding mode control can be applied to achieve better results than with the PID controller, such as for tracking circle error and tracking error of the two axes. According to the results, a steady-state error of 0.5 μm can be achieved. The proposed method of backstepping sliding mode control can accomplish accurate tracking circle trajectory performance, offering an improvement in the tracking error of more than 50% over that of the PID controller.     

形状记忆合金驱动的仿人腕关节机构理论与运动控制

为提高仿人腕关节的运动性能,设计了一款形状记忆合金驱动的仿人腕关节样机,采用拮抗驱动方式实现对仿人腕关节的位置控制,并在相关理论和仿真分析的基础上,通过实验证明该系统模型具有一定的精度。通过样机运动控制实验,研究了拮抗驱动方式对系统运动性能的影响。结果表明,在拮抗驱动方式的不同频率信号跟踪实验中,对于单向正弦信号,跟踪误差最小为[-0.5°, 1°],最大为[-1.5°, 1.5°];对于双向正弦信号,腕关节能实现双向连续偏转,且当信号频率为1/15 Hz时,位置误差均小于[-1.5°, 1.5°]。相比于采用单根形状记忆合金丝驱动,拮抗驱动方式有利于提升位置控制精度和双向偏转能力。