具有外部扰动的漂浮基空间机械臂姿态与关节协调运动的Terminal滑模控制

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,具有外部扰动的漂浮基空间机械臂载体姿态与机械臂关节协调运动的控制问题。结合系统动量守恒关系及拉格朗日方法,建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程,并将其转化为状态空间形式的系统控制方程。以此为基础,根据Terminal滑模控制技术,给出了系统相关Terminal滑模面的数学表达式,在此基础上提出了具有外部扰动情况下漂浮基空间机械臂载体姿态与机械臂关节协调运动的Terminal滑模控制方案。提出的控制方案不但确保了闭环系统滑模阶段的存在性,同时通过Terminal滑模函数的适当选取,还保证了输出误差在有限时间内的收敛性。此外,由于确保了无论何种情况下系统初始状态均在Terminal滑模面上,从而消除了其它滑模控制方法常有的到达阶段,使得闭环系统具有全局鲁棒和稳定性。一个平面两杆漂浮基空间机械臂的系统数值仿真,证实了方法的有效性。     

多关节移动机械臂系统的快速终端滑模控制

为了实现多关节移动机械臂系统在机械摩擦和模型误差等干扰下的精确控制,提出了快速终端滑模控制方法.首先建立了移动机械臂系统动力学和运动学模型,然后设计了运动环控制律,并将移动机械臂系统的运动指令转换为动力指令,最后针对动力环设计了快速终端滑模控制律,并通过自适应神经网络进行干扰估计,实现了对多关节移动机械臂系统的精确控制.仿真实验结果表明,提出的方法具有更好的快速性和准确性,移动平台的最大跟踪误差仅为0.8 cm,关节末端的最大跟踪误差仅为0.3 cm,干扰估计的最大误差为0.2 N·m,控制效果和精度均得到了明显的提升.     

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。     

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。     

多关节机械臂干扰观测器的自适应滑模控制

为了解决多关节机械臂在外部干扰和建模误差的轨迹跟踪问题,提出了多关节机械臂干扰观测器的机械臂自适应滑模控制方法.针对干扰信号,采用干扰观测器对可观测干扰进行观测,对于未观测到的干扰通过自适应律的设计进行估计补偿;针对机械臂控制系统中的抖振问题,采用新型趋近律来设计滑模控制律,以减小抖振影响;最后,利用李雅普诺夫函数验证了系统的稳定性.仿真结果表明,该方法不仅可以有效地削弱抖振问题,而且还可以克服外界干扰和建模误差带来的不确定性,同时保证了系统的鲁棒性.     

多关节机械臂干扰观测器的自适应滑模控制

为了解决多关节机械臂在外部干扰和建模误差的轨迹跟踪问题,提出了多关节机械臂干扰观测器的机械臂自适应滑模控制方法.针对干扰信号,采用干扰观测器对可观测干扰进行观测,对于未观测到的干扰通过自适应律的设计进行估计补偿;针对机械臂控制系统中的抖振问题,采用新型趋近律来设计滑模控制律,以减小抖振影响;最后,利用李雅普诺夫函数验证了系统的稳定性.仿真结果表明,该方法不仅可以有效地削弱抖振问题,而且还可以克服外界干扰和建模误差带来的不确定性,同时保证了系统的鲁棒性.     

多关节机械臂干扰观测器的自适应滑模控制

为了解决多关节机械臂在外部干扰和建模误差的轨迹跟踪问题,提出了多关节机械臂干扰观测器的机械臂自适应滑模控制方法.针对干扰信号,采用干扰观测器对可观测干扰进行观测,对于未观测到的干扰通过自适应律的设计进行估计补偿;针对机械臂控制系统中的抖振问题,采用新型趋近律来设计滑模控制律,以减小抖振影响;最后,利用李雅普诺夫函数验证了系统的稳定性.仿真结果表明,该方法不仅可以有效地削弱抖振问题,而且还可以克服外界干扰和建模误差带来的不确定性,同时保证了系统的鲁棒性.     

基于改进模糊滑模控制的机械臂运动轨迹仿真

为了避免机械臂运动轨迹受到外界干扰,提高轨迹跟踪精度,构造了多连杆机械臂动力学数学模型,推导了机械臂关节运动轨迹的误差函数.建立了机械臂模糊滑模控制法则,应用改进粒子群算法对模糊滑模控制系统进行了优化.采用Matlab软件对双关节机械臂运动轨迹进行仿真验证,并与其他控制方法的仿真结果进行对比,输出运动轨迹的仿真曲线.在有外界干扰的状态下,采用滑模控制的机械臂运动轨迹跟踪误差较大,输入转矩的跳动幅度较大,而采用改进模糊滑模控制的机械臂运动轨迹跟踪误差较小,输入转矩的跳动幅度较小.机械臂采用改进模糊滑模控制方法,控制系统能够避免外界干扰,机械臂运动相对稳定.     

装载机工作装置轨迹的自适应模糊滑模控制

为实现装载机工作装置的轨迹跟踪控制,建立装载机工作装置的二自由度运动学和拉格朗日动力学方程。装载机工作装置具有明显的非线性和不确定性特征,并存在外部干扰,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,将模糊控制的切换项转化为连续的模糊系统,增强了控制系统对装载机工作装置的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。设计过程采用了方法,保证了控制系统的稳定与收敛,仿真结果给出了自适应模糊滑模控制的跟踪性能及误差。     

采用RBF神经网络滑模控制的冗余机械臂避障研究

机械臂在有障碍物运动的环境中工作,其运动轨迹跟踪容易受到干扰,导致跟踪误差较大。对此,建立了机械臂动力学模型,推导了机械臂关节运动速度和加速度方程式,添加了机械臂运动约束关系式。引用滑模控制器,采用RBF神经网络算法对滑模控制器输出误差进行逼近,将RBF神经网络滑模控制器用于控制冗余机械臂运动轨迹,并与滑模控制器的跟踪效果进行对比分析。结果显示:在有障碍物运动的环境中,采用滑模控制器,机械臂容易受到障碍物移动的干扰,其跟踪误差较大;采用RBF神经网络滑模控制器,机械臂能够避免障碍物移动的干扰,其跟踪误差较小。采用RBF神经网络滑模控制器,不仅可以使机械臂成功躲避障碍物,而且提高控制系统的输出精度和运动的稳定性。     

Finite-time tracking control of nth-order chained-form non-holonomic systems in the presence of disturbances

This paper addresses the problem of finite-time tracking controller design for nth-order chained-form non-holonomic systems in the presence of unknown disturbances. To this aim, a generalized disturbance observer based controller is proposed and combined with a recursive terminal sliding mode approach which guarantees finite-time convergence of the disturbance observer dynamic. By introducing a time-varying transformation and introducing a new control law, the existence of the sliding around the recursive terminal sliding mode surfaces is guaranteed. Finally, the proposed approach is applied for a wheeled mobile robot with a fourth-order chained-form non-holonomic model. The simulation results demonstrate the desirable and robust tracking performance of the proposed approach in the presence of unknown disturbance.     

Adaptive sliding mode disturbance rejection control with prescribed performance for robotic manipulators

This study proposes an adaptive sliding mode disturbance rejection control with prescribed performance for robotic manipulators. A transformation with respect to tracking error using certain performance functions is used to ensure the transient and steady-state performances of the trajectory tracking control for robotic manipulators. Using the transformed error, a nonsingular terminal sliding mode surface is proposed. A continuous terminal sliding mode control (SMC) is presented to stabilize the system. To compensate for the uncertainty and external disturbance, a novel sliding mode disturbance observer is proposed. Considering the unknown boundary of the derivative of a lumped disturbance, an adaptive law based on the idea of equivalent control is designed. Combining the adaptive law, continuous nonsingular terminal SMC, and sliding mode disturbance observer, the adaptive sliding mode disturbance rejection control with prescribed performance is developed. Simulations are carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.     

机械臂反演非奇异终端的神经滑模控制

为了解决具有外部干扰以及建模误差的多关节机械臂的轨迹跟踪问题,提出了一种机械臂反演非奇异终端的神经滑模控制方法。采用非奇异终端的滑模面,基于反演方法以及滑模控制的原理,设计了反演滑模控制器。针对由于外部干扰以及建模误差引起的反演滑模控制系统中不确定的因素上界,设计了径向基(radial basis function,简称RBF)神经网络的自适应律,对不确定因素上界进行了在线估计,并对控制系统的稳定性使用了Lyapunov定理进行证明。仿真分析结果表明,所提出的方法不仅可以减少系统中存在的抖振现象,而且具有较好的轨迹跟踪性能和较强的鲁棒性。     

柔顺并联机器人动力学及轨迹跟踪

以含有开槽型柔顺关节的并联机器人为研究对象,对其动力学及轨迹跟踪问题进行研究。根据柔顺关节特性,建立系统分析模型,应用拉格朗日方法建立系统动力学方程。为补偿系统具有的不确定性,分别设计趋近律上界滑模控制策略和径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络趋近律滑模控制策略,基于Lyapunov理论证明了系统的全局稳定性。应用S型速度规划曲线,分别给出直线轨迹和圆轨迹的运动规划算法。仿真结果表明,系统模型及控制策略能够有效实现柔顺关节并联机器人的轨迹跟踪。     

快速终端滑模控制在并联机器人中的应用

针对二自由度冗余驱动并联机器人,提出了并联机器人的快速终端滑模控制(FTSMC)以实现其鲁棒控制,并利用Lyapunov函数证明了该控制系统的稳定性。仿真结果表明,该控制系统跟踪效果好,系统误差小,可以满足并联机器人控制的要求。与采用普通滑模控制相比,该控制系统具有状态响应速度快,系统状态在有限时间内收敛到零的特点。仿真实验证实了该控制策略的正确性和有效性。     

基于快速终端滑模的机器人轨迹跟踪避障方法

针对非完整轮式机器人有限时间精准轨迹跟踪避障问题,设计了一种基于全局快速终端滑模方法,兼具无抖振、收敛时间可调等优点的轨迹跟踪控制器。首先,在载体坐标系下建立轮式机器人运动学模型;其次,构造包含终端吸引子和指数收敛项的全局快速终端滑模轨迹跟踪控制器,通过Lyapunov稳定性理论证明了所设计的控制器能确保轨迹与航向角跟踪误差均能在有限时间内收敛于较小的零域范围内;最后,引入人工势场避障方法,实现了机器人严格跟踪参考轨迹的同时绕开障碍物。实验结果表明,该方法能实现在避障的同时对于给定参考轨迹的有限时间稳定跟踪控制。     

有限时间不确定性估计的电液伺服跟踪控制技术

在实际工程应用中,参数不确定性是一种非常常见的外部扰动,会对受控系统的动态性能产生消极的影响,而电液伺服系统作为一类常规的机电系统,其控制问题的研究也必然伴随着参数不确定性的问题.首先,介绍了终端滑模观测器来估计电液伺服系统的参数不确定性,相较于其他观测器,其能够实现对系统参数不确定性的快速估计;然后,基于终端滑模观测...     

不确定环境球型腕自适应滑模扰动控制

针对目前机械手腕结构复杂、集成度低、运动耦合、抗不确定因素“干扰”能力差等问题,提出一种由相对独立运动链组成的三自由度高集成解耦球型腕机构及其自适应滑模控制方法。球型腕采用双半球和双万向节的解耦结构保证腕关节的紧凑性与灵活性。分析运动传递关系,推导正、逆运动学方程及动力学方程,建立作业空间与关节空间的运动传递关系和系统控制模型,构建三自由度解耦球型腕试验平台。主动控制系统采用非线性Terminal滑膜控制器结合RBF神经网络算法评估不确定性上界,保证系统控制误差快速收敛,利用Lyapunov稳定性理论证明控制系统的稳定性。仿真和试验结果表明该控制方法对不确定性扰动不敏感,削弱滑模控制的“抖振”,能够快速、准确地跟踪轨迹,实现精确的定位控制。     

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。