无速度反馈的双臂空间机器人模糊滑模控制

针对存在不确定性且无速度反馈的自由漂浮双臂空间机器人关节轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于状态观测器的模糊滑模控制方法.根据双臂空间机器人完全驱动动力学方程以及运动学方程,建立自由漂浮状态下系统的关节空间动力学方程.利用模糊系统的万能逼近特性对系统不确定部分进行逼近,并设计状态观测器在线估计系统关节运动的角速度信息.以关节角度和观测器获得的关节角速度作为系统状态反馈,在传统滑模控制方法基础上,进一步考虑系统惯性参数未知导致的建模误差,设计模糊滑模控制器,实现了双臂空间机器人系统关节角度的轨迹跟踪控制.数值仿真验证了所提控制方法的有效性.     

基于双模糊滑模控制的机器人运动轨迹跟踪误差仿真

当前,机器人运动轨迹在受到外界干扰因素情况下,不仅控制精度较低,而且抖动现象较为严重,不能很好地实现轨迹的跟踪任务.对此,创建了双关节机器人简图模型,采用双模糊滑模控制机器人的运动轨迹.推导了等效控制和切换控制组成的双模糊滑模控制方程式,根据模糊规则对切换增益系数进行在线补偿,引用李雅普诺夫函数对控制系统的稳定性进行了证明.通过具体实例,借助于Matlab软件对机器人运动轨迹的跟踪误差进行仿真.同时,与单模糊滑模控制方法进行对比和分析.仿真结果显示,机器人采用双模糊滑模控制方法,实际运动轨迹与期望运动轨迹误差较小,输入转矩的波动幅度较小.机器人末端执行器采用双模糊滑模控制方法,提高了运动轨迹的控制精度,改善了抖动现象.     

三关节移动机械臂轨迹跟踪控制的研究

三关节移动机械臂是由移动平台及固定在移动平台上的三关节机械臂组成的机器人系统。文章对三关节移动机械臂进行了运动学和动力学建模,提出了一种基于自适应动态滑模控制的轨迹跟踪控制方法。对受外界干扰影响的移动机械臂系统的数学模型进行了输入/输出线性化处理,并设计了一种带有不确定性上界估计的自适应动态滑模轨迹跟踪控制器。从理论上分析了闭环机器人控制系统的稳定性,并利用MATLAB轨迹跟踪控制仿真实验验证了所提出的轨迹跟踪控制方法的有效性。     

下肢康复机器人模糊增益自适应调整的滑模阻抗控制

为了实现下肢康复机器人在康复训练过程中主动模式下的控制,在分析了人机交互作用力与动力学模型的基础上,提出了一种模糊增益自适应调整的滑模阻抗控制。该控制方法,通过阻抗控制器修正期望的下肢运动轨迹,得到新的关节运动轨迹,将新的关节轨迹与实际的关节轨迹误差转化为滑模函数,通过模糊化,将自适应力矩作用于下肢康复机器人。该控制方法减轻了滑模控制中的抖振现象,使其达到期望的力矩控制效果,实现了主动模式下的的柔顺性。     

轮式移动焊接机器人输出反馈线性化控制

针对目前基于运动学模型的焊缝跟踪控制已经不能满足焊缝跟踪的高精度要求的问题,以一种后两轮差速驱动的5自由度轮式移动焊接机器人为对象,给出其动力学模型及其输出反馈线性化的过程,并提出一种基于此动力学的轮式移动焊接机器人路径跟踪控制方法。建立轮式移动机器人具有非完整力学系统形式的动力学模型,并推导出对应的状态反馈精确线性化模型。在此线性化模型基础上,考虑机器人动力学模型参数的不确定性,利用滑模变结构控制方法来设计动力学控制规律,选取线性切换函数和指数趋近律,设计滑模变结构控制器。并利用Lyapunov稳定性理论证明系统的稳定性且跟踪误差收敛,满足了移动机器人的轨迹跟踪要求,且具有设计方法简单、鲁棒性强的特点。通过仿真验证所提控制律的有效性和正确性。     

挖掘机器人的模型与自适应模糊滑模控制

为实现挖掘机器人的自动挖掘,在挖掘机器人的轨迹规划器给出铲斗期望运动轨迹的情况下,需要挖掘机器人的控制系统能够控制其工作装置实现对给定轨迹的准确跟踪.利用拉格朗日方法建立了挖掘机器人工作装置的三自由度动力学方程,设计了自适应模糊滑模变结构控制器.利用模糊控制动态调节切换增益,将滑模控制的切换项转化为连续的模糊系统,增强了控制系统对挖掘机器人工作装置不确定性和外界干扰的鲁棒性,削弱了滑模控制的抖振现象,并且有较强的自适应跟踪能力.利用MATLAB7.4/Simulink工具箱对所设计的控制器进行了仿真,给出了自适应模糊滑模控制的跟踪性能及误差.     

变论域模糊补偿的机械臂积分终端滑模控制

为了减小机械臂在环境扰动、参数漂移和建模误差等影响下的轨迹跟踪误差,设计了基于积分终端滑模和变论域模糊补偿的组合控制器。采用拉格朗日方程建立了机械臂系统的动力学模型,制定了不确定因素影响下机械臂跟踪控制方案;设计的积分终端滑模控制器可以将系统初始状态限制在滑模面上,消除了控制过程的抖振并提高了跟踪速度;提出了自适应论域策略,该策略可以提高补偿力矩的输出细粒度,并将变论域模糊算法用于不确定因素补偿。经实验验证,变论域模糊补偿控制对关节1角位置的最大跟踪误差为0.103 rad,误差绝对均值为0.025 rad,对关节2角位置的最大跟踪误差为0.073 rad,误差绝对均值为0.012 rad,跟踪控制精度高于模糊补偿控制、RBF-BP控制和自适应鲁棒控制,验证了变论域模糊补偿控制方法的有效性和先进性。     

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。     

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。     

多关节机器人事件驱动神经网络滑模控制

针对多关节机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一个事件驱动的神经网络滑模控制器。该方法采用RBF神经网络来改善传统滑模控制器,对模型不确定项进行逼近;在此基础上,提出了事件驱动的RBF神经网络滑模控制器,根据跟踪误差和目标轨迹的驱动条件决定控制力矩更新,降低力矩更新频率。利用跟踪误差的最终一致有界性证明控制系统的稳定性,证明系统不存在Zeno行为。针对二关节机器人进行的仿真实验展现了良好的跟踪效果,验证了控制策略的有效性。     

Tracking control of robot manipulators via output feedback linearization

This paper presents a robot manipulator tracking controller based on output feedback linearization. A sliding mode perturbation observer (SPO) is designed to estimate unmeasurable states and system perturbations that involve system nonlinearities, disturbances and unmodelled dynamics. The use of SPO allows to input/output linearize and decouple the strongly coupled nonlinear robot manipulator system merely by the feedback of joint angles. The controller design does not need an accurate model of the robot manipulator. Simulation studies are undertaken based on a two-link robot manipulator to evaluate the proposed approach. The simulation results show that the proposed controller has more superior tracking control performance, with payload changing in a wide range, in comparison with a sliding mode controller (SMC) designed based on state feedback linearization with full states available. Selected from Journal of Shenzhen University (Science & Engineering), 2005, 22(3)     

柔性臂杆、柔性关节空间机械臂TS模糊轨迹跟踪及双柔振动并行综合控制

针对存在参数不确定和外界干扰的柔性臂杆、柔性关节空间机械臂追踪期望运动的问题,设计了基于TS模糊模型的滑模鲁棒控制方案和双柔性振动并行控制方案。首先,设计了关节柔性补偿器以提高系统的等效关节刚度。其次,利用反馈线性化技术建立了系统追踪期望轨迹的误差动力学方程,通过对系统Lyapunov稳定性证明来选择滑模控制参数;简化并改进TS模糊推理规则,提出了模糊滑模鲁棒控制方法,可解决滑模控制的抖振问题并具有计算量少、控制力矩小的优点。再次,提出了柔性臂杆振动模态的直接反馈控制方案,解决了双柔性并行综合控制的问题。最后,运用逐步仿真的方法,对比仿真结果,证实了所设计轨迹跟踪、双柔性并行综合控制方案的有效性和稳定性。     

直接驱动型机械手的变结构控制

针对直接驱动型机械手的随动控制问题,提出了一种基于滑动模态扰动观测器的变结构控制器.通过观测由系统的非线性、模型的不确定性和外来干扰所造成的广义扰动,将非线性、强耦合的机械手动力学系统线性化,并解耦为多个单输入、单输出线性系统.控制器的设计不再依赖于机械手的精确模型.在二连杆机械手上做的仿真研究表明,在负载大范围变化的条件下,采用滑动模态扰动观测器的控制系统,比全状态反馈的控制系统具有更好的鲁棒性.     

电液位置伺服系统神经滑模控制仿真

分析了电液位置伺服控制系统的数学模型,提出利用线性化反馈技术构建滑模控制率,并应用神经网络进行参数逼近,实现了自适应神经滑模控制器的设计.仿真结果表明所设计的滑模控制器能进行有效的参数估计,有效的克服系统抖振,取得较为满意的控制品质.     

载体位置、姿态均不受控的飘浮基柔性空间机器人的Terminal滑模控制

讨论了载体位置、姿态均不受控的飘浮基柔性空间机器人的Terminal滑模控制问题。为讨论既有柔性关节又有柔性臂的欠驱动系统,以一个具有两个柔性关节和一个柔性臂的飘浮基空间机器人为例,首先利用拉格朗日方程并结合系统总质心定义,得到了系统的动力学方程,然后利用奇异摄动法,将柔性空间机器人系统分解为一个柔性空间机械臂子系统和一个柔性关节快变子系统。以此为基础,提出了一种包含柔性空间机械臂子控制项和柔性关节快变子控制项的组合控制器。其中,柔性空间机械臂Terminal滑模子控制项实现了机械臂关节铰期望轨迹的跟踪,柔性关节快变子控制项使得快变子系统稳定在由柔性空间机械臂子控制项产生的机械臂关节轨迹上。系统的数值仿真结果表明,该方法能在抑制柔性关节的柔性振动的同时跟踪上机械臂关节期望轨迹。该控制方案的显著优点为不需要测量、反馈载体的位置、移动速度、移动加速度,同时可保证机械臂关节铰跟踪误差在任意指定有限时间内收敛到零。     

平面冗余驱动并联机构自适应滑模同步控制

基于Kane方程,建立了平面二自由度冗余驱动并联机构的动力学模型。基于轨迹轮廓误差,定义了机构的同步误差及滑模面,将动力学方程线性化,设计了自适应滑模同步控制器并对机构进行了稳定性分析。通过MATLAB仿真计算,并与计算力矩法进行比较发现,自适应滑模同步控制法优于计算力矩法,能够很好地实现轨迹跟踪。     

打滑状态下的多机器人编队控制

讨论打滑状态下的多机器人编队控制器设计问题。打滑现象会使机器人偏离正常的运动轨迹,导致基于理想环境设计的控制器控制效果变差,甚至发生机器人失控的现象。考虑打滑因素的控制算法能使机器人适应更一般的环境,增强机器人的实际可用性。采用领导者-跟随者策略来协调各机器人的运动。领导者机器人的运动规律根据任务需要事先设定,随后控制跟随者机器人以一定距离和角度跟随领导者机器人运动。根据机器人的运动特性导出单机器人在打滑情况下的运动规律,并据此导出两机器人以距离-角度模型形成编队的方程。采用二阶滑模控制法来为跟随者机器人设计控制器,使得两机器人在运动过程中能够形成期望的队形。以Matlab仿真来验证算法的有效性。理论推导及仿真结果说明,导出的编队模型能够准确描述机器人在有打滑情况时的运动规律,二阶滑模编队算法具有较好的抗干扰能力,适用性强。     

转台伺服摩擦系统模糊滑模控制仿真

滑模控制是一种非线性控制策略,能够根据当前状态实现自适应的变结构运动,能够实现伺服系统的快速响应,并克服低速状态下摩擦力矩的影响。鉴于常规滑模控制有严重的抖振现象,系统通过引入柔性的模糊控制,通过模糊控制算法改变其切换增益,实现不确定项的消除。以直流电动伺服系统为被控对象,建立了其数学模型和摩擦模型,实现了基于切换增益的模糊滑模控制器的设计,软件仿真结果表明论文所设计的滑模控制器能达到较好的控制品质,有效的克服系统抖振,实现系统低速摩擦补偿。     

六自由度并联机器人线性化反馈RBF神经滑模控制研究

采用分散控制的策略和线性化反馈RBF神经滑模的控制算法,实现了对六自由度并联机器人高精度自适应的轨迹跟踪控制。所设计的控制器实现了控制实时性和自适应性,有效抑制了滑动模态的抖振,仿真结果和实际实验均验证了此方案的实效性。