基于滑模反馈的履带式机器人自适应轨迹跟踪

针对滑移对履带式机器人运动控制产生的干扰,构建了包含滑移参数的运动学方程。进一步针对滑移对控制系统的干扰,设计了滑模观测器,将观测到的滑模参数补偿到系统中以补偿滑移产生的跟踪误差,并建立反演控制器。同时,根据自适应控制原理,采用BP神经网络自适应调整控制器参数,提高系统跟踪效果;最后通过Simulink仿真,仿真结果表明,基于滑模反馈的履带式机器人自适应反演控制器可以提高履带式机器人的跟踪控制精度,并且滑模观测器可以准确估计滑移参数。     

基于饱和函数的不确定机器人模糊自适应滑模控制

针对模型和参数不确定机器人系统轨迹跟踪问题,在模糊自适应控制的基础上提出了一种新的控制策略,该控制策略把饱和函数、模糊原理与滑模控制有机结合起来,设计了一种模糊自适应滑模控制器.该控制器利用模糊逻辑系统为机器人的动力学系统建模,设计自适应律调节未知参数,为保证控制力矩输出平滑有界,不存在一般滑模变结构中的抖振现象,采用双曲正切函数代替传统的符号函数.利用李亚普诺夫定理证明了闭环控制系统全局稳定,跟踪误差渐近收敛于零.仿真结果表明了所提出的控制算法的有效性.     

基于扰动观测器的PMSM系统自适应反步滑模控制

针对负载转矩波动和系统参数变化的永磁同步电机(PMSM)系统的控制问题,提出了一种带有非线性扰动观测器的自适应反步滑模位置跟踪控制方法。首先,设计了自适应反步滑模控制器,以确保电机位置快速收敛到期望值,并设计了自适应收敛增益,以减小电机位置响应下的大的过冲;其次,设计非线性扰动观测器估计未知扰动,并为自适应反步滑模控制提供前馈补偿,以提高系统的鲁棒性,并减少稳态位置误差。仿真结果表明,该方法可以有效减少过冲,很好地实现了PMSM系统的快速位置跟踪控制,具有良好的抗扰动性能。     

基于干扰补偿的不确定机器人鲁棒滑模跟踪控制

以含有参数不确定和外部扰动的机器人系统为对象,研究不确定机器人系统的轨迹跟踪问题。结合系统辨识理论和滑模理论,提出了一种基于干扰补偿的机器人鲁棒滑模控制方法。该方法采用非线性观测器实现系统不确定项的在线估计与补偿,利用滑模控制来增强系统的鲁棒性,并利用基于sigmoid函数的新型滑模趋近率来抑制传统滑模控制的固有抖振现象。最后,以2关节机器人为例,通过仿真验证了文中方法的有效性,不仅有效解决了传统滑模控制的固有抖振现象,而且对系统存在的不确定性扰动具有很强的鲁棒性。     

基于滑模自适应控制的双关节机械手轨迹跟踪

针对机械手在工作过程中由于自身参数的不确定性导致系统稳定性受到影响,提出一种滑模自适应控制算法进行机械手的轨迹跟踪.首先通过运用拉格朗日方程推导出机械手的动力学方程,将未知负载变化、机械手连杆重量、连杆长度及其连杆质心等作为未知变量进行滑模函数以及自适应律的设计,用自适应律调节未知量对稳定性的影响,保证系统的跟踪精度;...     

一种自适应扰动观测器的机械手滑模控制研究

针对在未知载荷下的机械手控制不确定性问题,基于非线性扰动观测器与滑模控制方法,提出一种非线性观测器增益的通用设计方法。通过设计一种自适应算法的非线性扰动观测器,逼近机械手的未知载荷引起的不确定性,来估计由未知恒定载荷所引起的外力,扩大了观测器扰动的适用范围。在一定条件下,利用Lyapunov方法证明了观测器的稳定性。通过算例仿真验证了所提出的自适应非线性观测器的滑模控制方法,在受载荷变化的非线性机械手控制系统等方面,能够有效缓解机械手控制的抖振问题。     

滑模控制在并联机器人轨迹跟踪中的应用

建立了平面二自由度冗余驱动并联机器人的动力学模型,为进行动力学控制奠定了基础.考虑到并联机器人的非线性不确定性,结合滑模控制对参数变化和系统未建模部分的不敏感性,设计了滑模控制器并进行了稳定性分析.由于滑模控制具有抖振问题,进而设计了准滑模控制器以减少抖振.在充分利用滑模控制鲁棒性较强的基础上,利用准滑模控制减少了抖振对伺服电机和机械臂的损坏.利用MATLAB 7.0对系统进行了轨迹跟踪仿真研究.仿真结果表明,即使在存在初始位置误差的情况下,滑模控制仍能较好地完成轨迹跟踪,准滑模控制能有效减少系统的抖振.     

基于扰动观测器的PMSM滑模控制北大核心

为了解决永磁同步电机传统调速系统的响应速度慢、有超调、鲁棒性差及抖振过大问题,提出了一种积分变结构与扰动观测器复合的滑模控制方法。该方法设计了一种积分型的滑模变结构控制器,并引入新型趋近率,对PMSM调速系统的稳态及动态性能有了较大的提升;在此基础上利用扩张观测器估计的扰动值进行速度控制器的补偿,提高滑模控制的鲁棒性。仿真结果表明,调速系统无超调,调节时间为0.012 s;突加负载时,恢复稳态时间为0.018 s,且转速只下降16 r/min,该控制方法有效增强了系统动态性能和抗干扰性能,并抑制了滑模控制的抖振。     

工业机器人关节轨迹预定义时间滑模跟踪控制

针对工业机器人关节轨迹跟踪控制问题,设计了一种新型预定义时间滑模轨迹跟踪控制器。首先,通过分析工业机器人关节传动机构,建立了由永磁同步电机驱动的关节运动模型;然后,设计预定义时间滑模轨迹跟踪控制器,并对控制器的非奇异性和预定义时间收敛性进行分析,确保轨迹跟踪误差能够在预定义时间内完成收敛;最后,在工业机器人上进行实验,结果表明,所设计的控制器具有良好的轨迹跟踪性能,并能保证跟踪误差在预定义时间内收敛。     

基于扰动观测器的电液比例系统滑模位置控制

针对电液比例阀控缸驱动的并联机构,设计一种基于扰动观测器的滑模控制方法。在对并联机构末端执行器进行位置控制中,因末端执行器受到被试件转动产生的扰动,且并联机构支链相互耦合,支链液压缸实际负载与理论负载存在较大误差,且误差很难计算出。为此设计非线性扰动观测器以估计未知负载力,在滑模控制器中进行负载扰动补偿。使用滑模控制增强系统的鲁棒性。仿真结果表明:所设计的扰动观测器具有很好的观测效果,在扰动负载的干扰下,该控制系统可实现精确的位置控制,对未知非线性扰动系统具有很好的鲁棒性。     

基于滑模扰动观测器和积分滑模控制器的活塞加速度控制研究

针对活塞加速度精度低的问题,提出具有气动和液压技术优势的新型混合执行控制系统。通过分析电液-气动混合执行控制系统结构,建立电液-气动混合执行器的数学模型。在积分滑模控制器的基础上,结合具有干扰抑制和估算复合扰动能力的滑模扰动观测器,开发滑模扰动观测器-积分滑模控制器的综合控制器;采用MATLAB软件对电液-气动混合执行器进行仿真,并与传统PID控制器的计算结果进行对比和分析。结果表明：采用基于滑模扰动观测器-积分滑模控制器的电液-气动混合执行控制系统可明显提高对方波和正弦加速度信号的跟踪精度,方波响应超调量减少约54%,正弦响应误差减少约65%;该控制系统抗干扰性强,位置跟踪误差较小,可以有效地精确控制活塞加速度,具有较强的鲁棒性     

基于迭代学习的机器人自适应滑模控制

针对非线性强耦合、参数复杂且不确定以及干扰未知的机器人轨迹重复跟踪控制问题,提出一种基于迭代学习技术的自适应鲁棒控制策略.在迭代学习的基础上,引入自适应滑模控制器,以提高系统的鲁棒性;接着,对控制器进行了稳定性分析;最后,分别基于两种工况对该控制器的特性以及对随机干扰的抗干扰性能进行了仿真实验,结果表明基于迭代学习的自...     

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。     

基于自适应事件触发的非完整机器人轨迹跟踪

针对一类非完整轮式移动机器人的轨迹跟踪问题,提出一种分段自适应事件触发机制。以非完整轮式移动机器人的位姿误差运动学模型为基础,设计运动学控制器,利用Lyapunov稳定性定理证明控制系统一致稳定;基于此控制器提出了分段事件触发机制,在2个时间段内分别设计常值和自适应触发阈值参数,利用Lyapunov函数分析方法和Gronwall-Bellman不等式证明闭环控制系统一致最终有界,且相邻2次触发间隔存在正的下限。最后,通过MATLAB仿真验证了所提方法可根据系统状态误差范数自适应调整触发阈值参数,以较低的触发频率跟踪期望轨迹。     

基于H∞滑模控制的移动机器人轨迹跟踪研究

针对移动机器人轨迹跟踪过程中存在的诸多不确定性,利用Backstepping的思想和Lyapunov方法设计了H∞滑模控制。通过自适应模糊控制来优化滑模控制器的开关增益,从而消除滑模控制中存在的抖振现象。最后分别进行了直线、圆周、正弦三种轨迹跟踪仿真J_1实验,验证了系统的全局渐进稳定性和抗干扰性。证明了该控制算法的有效性。     

自适应滑模观测器PMSM无位置传感器控制

针对永磁同步电机的无传感器控制转子位置和转速估计误差和抖动的问题,结合自适应算法设计了一种新型的自适应滑模观测器来估算电机的转子位置和转速,并使用李亚普诺夫理论证明了算法的收敛性.由于滑模变结构对电机参数依赖小、鲁棒性强,但自身机制引起的系统抖振会影响对电机转子位置和转速的估计.为了降低抖动,采用继电特性的连续函数代替...     

基于状态观测器的空间机器人滑模容错控制北大核心

研究了具有执行器故障的漂浮基空间机器人系统无速度反馈的关节轨迹跟踪控制问题,设计了基于状态观测器的神经网络积分滑模容错控制方案。首先,根据执行器故障类型建立执行器故障的数学模型,并结合拉格朗日法建立了执行器故障的空间机器人系统动力学方程;其次,为实现控制器的无速度反馈,设计了状态观测器对系统速度进行估计,并结合神经网络提高估计精度;再次,根据滑模控制理论设计了积分滑模控制器,通过神经网络补偿执行器故障的影响,并设计自适应律补偿神经网络的估计误差,保证了控制器的连续性与非奇异性,使系统获得良好的轨迹跟踪精度和容错能力;最后,通过李雅普诺夫方法证明了控制方案的稳定性,并通过MATLAB数值仿真运算,验证了控制方案有效性。     

基于布谷鸟算法的工业机器人轨迹跟踪控制

研究SCARA工业机器人在关节空间内的轨迹跟踪控制问题.实际应用中,系统的未建模特性、关节摩擦间隙和未知负载等因素将引起机器人动力学性能的变化,从而影响其轨迹跟踪控制;并且外界扰动也会增加机器人轨迹跟踪控制的难度.针对上述问题,提出一种基于布谷鸟算法优化的快速连续非奇异终端滑模控制策略.该方法利用布谷鸟算法寻优机制规划...     

基于Udwadia-Kalaba理论的协作机器人轨迹跟踪控制

协作机器人通常应该跟踪给定的轨迹来与人类一起工作,给定轨迹认为是施加于机器人的约束(可能是非理想的).因此,获得约束力成为核心问题.已有拉格朗日乘数法等多种基于d'Alembert原理的方法来处理这个问题.其缺点为,如果约束是非完整的,动态模型是复杂的,只能得到数值解.这里提出了一种基于Udwadia-Kalaba方法...     

基于DDPG的下肢康复机器人轨迹跟踪控制

针对脑卒中患者在被动训练阶段使用下肢外骨骼康复机器人的高精度轨迹跟踪控制问题,以下肢外骨骼康复机器人为研究对象,提出一种基于深度确定性策略梯度的PD控制方法。采用Vicon三维动作捕捉系统采集正常人体步行的关节角度作为期望关节角度轨迹并建立下肢外骨骼机器人的动力学模型。该方法根据每次的误差输入以及与动力学模型交互获得奖励值而动态更新自身网络参数,从而自适应输出最佳的PD参数值。仿真结果表明：相较于传统PD控制,该方法髋、膝以及踝关节的跟踪误差平均减少9.4%,误差呈收敛趋势并趋于0,说明该方法可以有效地跟踪期望关节角度轨迹并具有良好的跟踪控制精度,保证患者的康复效果。