滑模控制及其在柔性臂轨迹控制中的应用

变结构控制系统是一类特殊的非线性控制系统,滑模控制就是其中一种。滑模控制对系统参数及扰动的变化反应迟钝,具有很强的鲁棒性,该类控制方法特别适合于机械臂系统的控制。本文中采用奇异摄动方法将双连杆柔性机械臂系统分解为慢变和快变两个子系统,并对慢变子系统采用滑模控制方法设计了控制器。采用MATLAB进行的数值仿真结果表明了所设计控制器的有效性;     

柔性机械臂运动轨迹的鲁棒自适应控制

本文针对多连杆柔性机械臂的运动轨迹问题，讨论了动力学建模，控制系统结构设计以及鲁棒自适应控制法，运用假设模记方法得到了柔性机械臂动力学所似方程，通过对柔性机械臂动力学特性分析，建立了等价动力学模型，依此提出了一种鲁棒自适应控制算法，并给出仿真研究结果。     

单连杆柔性臂负载自适应模糊滑模控制

针对单连杆柔性臂,提出了负载自适应模糊滑模控制与最优控制相结合的混合控制方法。首先,采用奇异摄动将系统分为慢变和快变两个子系统。然后,对慢变子系统采用负载自适应模糊滑模控制,快变子系统采用最优控制。最后,仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性臂轨迹的快速、准确跟踪,有效地抑制弹性振动,并且对负载的变化具有强的鲁棒性。     

基于分布参数机械臂协调操作柔性负载双时标控制

基于分布参数系统理论,建立机械臂协调操作柔性负载系统的动力学模型.利用奇异摄动方法,对动力学模型进行双时标分解,得到一个表征系统大范围刚性运动的集中参数慢变子系统和表征系统弹性振动的分布参数快变子系统.分别设计了自适应模糊滑模慢变控制器和振动反馈快变控制器,并通过分析快变子系统主算子及其生成C_O半群的特性,证明了分布参数闭环子系统的渐近稳定性.最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.     

基于RENN 的柔性关节机械臂自适应动态面控制

针对面贴式永磁同步电机驱动的柔性关节机械臂动力学模型具有非线性、不确定性和未知外部扰动等特点,提出一种自适应动态面控制方法来实现其关节轨迹跟踪控制．控制律由动态面技术得到,降低了反推控制器的复杂性．模型不确定因素由递归Elman神经网络在线补偿,神经网络权值自适应律通过Lyapunov稳定性分析推导得到．仿真研究表明,该方法对于载荷不确定和外界扰动具有较强的鲁棒性,与传统动态面法相比,大大提高了柔性关节的位置跟踪精度．     

柔性机械臂速度控制研究

结合机械臂的结构特点,将神经网络与预测控制、滚动优化理论相结合,设计出用于柔性机械臂轨迹跟踪的神经网络动态优化调整的智能控制系统。从而能够以良好的控制柔性机械臂跟踪各状态量的期望值,并同时达到末时刻速度调节的目的。     

全局收敛的带有输出约束柔性关节机械臂分段控制

针对带有输出约束和模型不确定的柔性关节机械臂系统,运用奇异摄动法将系统解耦成慢子与快子系统且分别进行控制器设计,从而实现与刚性控制方法的联系且能减少计算量.针对快子系统,采用速度差值反馈来抑制关节柔性引起的系统弹性振动.针对慢子系统提出了一种全局收敛的分段控制策略,将收敛域拓展到全局,克服了基于tan-障碍Lyapuov函数(BLF)反演控制需要系统初始误差在收敛域内的缺陷,且应用径向基(RBF)神经网络消除未知干扰和模型不确定性引起的误差,至此保证了系统的轨迹跟踪和输出约束要求.仿真对比表明,所提方法能使柔性关节机械臂在任意初始位置均能保持良好的跟踪性能,体现了控制器的有效性和优越性.     

遗传算法在柔性臂控制中的应用

提出了一种双连杆柔性机械臂的控制方法.首先运用拉格朗日法建立双连杆柔性机械臂的动力学模型,并利用奇异摄动方法将柔性臂系统分解为慢变和快变子系统后,设计了组合控制器.对慢变子系统利用遗传算法确定两杆的PD控制参数,而时快变子系统采用最优H2综合策略设计控制器后,对柔性臂系统施加组合控制律.仿真结果表明了所设计控制器的有效性.     

双连杆柔性机械手负载自适应模糊滑模控制

讨论了柔性机械手末端负载变化时的控制问题.应用奇异摄动将双连杆柔性机械手系统分解为慢变、快变两个子系统.提出一种慢变子系统采用自适应模糊滑模控制、快变子系统采用最优控制的混合控制方法.仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性机械手轨迹的快速、准确跟踪,有效的抑制弹性振动,并且对负载的变化具有强的鲁棒性.     

双臂柔性机械手的终端滑模控制

提出一种用于双臂柔性机械手系统的终端滑模控制方法，以解决其非最小相位控制问题．重新定义了柔性机械手系统的输出，通过输入输出线性化，将系统分解为输入输出子系统和内部子系统．设计逆动态终端滑模控制策略，使输入输出子系统在有限时间内收敛到零；选择适当的控制器参数，使零动态子系统在平衡点附近渐近稳定，从而保证整个系统的渐近稳定．仿真结果证明了该设计方法的有效性．     

参数不确定柔性机械手的终端滑模控制

针对参数不确定双臂柔性机械手系统, 提出一种基于遗传算法的终端滑模控制方法, 以实现其末端控制.基于输出重定义方法, 通过输入输出线性化, 将系统分解为输入输出子系统和内部子系统. 设计终端滑模控制策略,使输入输出子系统有限时间内收敛到零, 内部子系统变为零动态子系统; 采用遗传算法优化零动态子系统参数, 使其在平衡点附近渐近稳定. 根据Lyapunov稳定性理论算出末端输出位移的误差范围. 仿真结果证明该方法有效性.     

Dynamic analysis and intelligent control techniques for flexible manipulators: a review

This paper reviews literature on dynamic analysis and intelligent control techniques for flexible robot manipulators. First, a comparative dynamic analysis of flexible manipulators was presented and then control strategies were categorized and studied. Fuzzy logic, neural network, and genetic algorithm approaches were introduced and a range of contributions of such methods in flexible robot control were presented. A total of 115 papers were surveyed in this research, covering a sufficient depth in assessment of dynamic and control of flexible manipulator systems for the time span of 1970–2013.     

基于混沌遗传算法的柔性机械手滑模控制器优化设计

针对柔性机械手动力学方程的非最小相位特点,本文提出一种柔性机械手的终端滑模控制方法,将关节电机转角和柔性模态变量的线性组合定义为柔性机械手系统的输出.通过输入输出线性化,将系统分解为输入输出子系统和零动态子系统.设计终端滑模控制策略,使输入输出子系统在有限时间收敛到零;利用混沌遗传算法优化控制器的设计参数,使零动态了系统在甲衡点附近渐近稳定,从而保证整个系统的渐近稳定.本文提出的方法设计过程简单,易于实现.仿真结果证明了设计的有效性.     

Robust control of robotic manipulators based on integral sliding mode

For rigid body robot manipulators, the computed torque approach provides asymptotic stability for tracking control tasks. However, the state dependent matrices needed to complete the computed torque algorithm are normally unknown and possibly too complex for a real-time implementation. This paper proposes a simple controller with computed-torque-like structure enhanced by integral sliding mode, having pole-placement capability. For the reduction of the chattering effect generated by the sliding mode part, the integral sliding mode is posed as a perturbation estimator with quasi-continuous control action provided by an additional low-pass filter. The time-constant of the latter tunes the controller functionality between the perturbation compensation and a pure integral sliding mode control, as well as between chattering reduction and system robustness. A comparative simulation study between conventional sliding mode control, integral sliding mode control, and integral sliding mode in form of a perturbation estimator for a two-link robot arm validates the proposed design.     

Robust adaptive control for mobile manipulators

This paper addresses the trajectory tracking control of a nonholonomic wheeled mobile manipulator with parameter uncertainties and disturbances. The proposed algorithm adopts a robust adaptive control strategy where parametric uncertainties are compensated by adaptive update techniques and the disturbances are suppressed. A kinematic controller is first designed to make the robot follow a desired end-effector and platform trajectories in task space coordinates simultaneously. Then, an adaptive control scheme is proposed, which ensures that the trajectories are accurately tracked even in the presence of external disturbances and uncertainties. The system stability and the convergence of tracking errors to zero are rigorously proven using Lyapunov theory. Simulations results are given to illustrate the effectiveness of the proposed robust adaptive control law in comparison with a sliding mode controller.     

基于终端滑模的机械手鲁棒自适应控制

对于不确定的机械手系统,提出一种鲁棒自适应控制方法,用自适应控制来估计系统的未知参数,用终端滑模控制来减少不确定因素的影响,为了避免因干扰的存在使自适应的估计参数发生漂移,引入死区自适应控制．仿真表明,滑模控制不仅抑制了误差,而且消除了死区自适应算法的局限性,该算法在取得较好控制效果的同时,具有很强的鲁棒性．     

挠性卫星的变结构姿态控制

将输入输出线性化控制与自适应模糊滑模控制相结合,并将其应用于挠性卫星姿态机动控制中.给出了卫星姿态控制器的基本形式.用自适应模糊控制逼近滑模控制中非线性控制分量,并推导了模糊规则参数调整的自适应律.在线调节自适应模糊控制器的参数以克服挠性卫星的不确定性,具有较强的鲁棒性.仿真结果表明该方法实现了较高精度的卫星姿态控制.