基于高斯基模糊神经网络的漂浮基柔性空间机械臂自学习控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,自由漂浮柔性空间机械臂的高斯基模糊神经网络自学习控制问题。利用拉格朗日方程和模态综合法可建立柔性空间机械臂的动力学模型,但由于此类空间机器人系统严格遵守动量守恒,其动力学方程表现出强烈的非线性性质。结合神经网络和模糊控制,即利用神经网络来实现模糊推理可使模糊控制具有自学习能力,在此基础上,设计了柔性空间机械臂关节空间的高斯基模糊神经网络自学习控制方案。由于将动量守恒定理耦合到系统动力学方程的推导过程中,所提出的控制方案具有不需要测量、反馈载体位置、移动速度和移动加速度的显著优点。系统的数值仿真,证实了方法的有效性。     

漂浮基柔性空间机械臂关节运动的分块神经网络控制及柔性振动模糊控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,漂浮基柔性空间机械臂关节运动及柔性振动主动抑制的控制问题。由系统动量守恒关系及假设模态法,利用拉格朗日方法建立了漂浮基柔性空间机械臂的系统动力学方程。之后采用奇异摄动理论,将其分解为表示刚性运动的慢变子系统和柔性振动的快变子系统。据此,设计了柔性空间机械臂系统载体姿态及机械臂关节铰协调运动的组合控制器。针对慢变子系统——柔性空间机械臂的刚性运动,设计了分块神经网络控制器,以完成系统参数未知情况下关节空间协调运动的轨迹跟踪;而对于快变子系统——柔性臂的振动,则设计了模糊控制器来主动抑制柔性杆的振动。数值仿真证实了提出方法的有效性。     

关节柔性的漂浮基空间机器人基于奇异摄动法的轨迹跟踪非奇异模糊Terminal滑模控制及柔性振动抑制

如果在漂浮基空间机器人系统动力学建模和控制方法设计过程中忽略关节柔性的存在,其控制系统的精度和稳定性将受到极大影响。以考虑关节柔性、系统参数不确定的漂浮基空间机器人系统为研究对象,讨论了其动力学建模过程、运动轨迹跟踪控制方案设计及柔性振动振动抑制。结合拉格朗日第二类方法并结合系统动量、动量矩守恒关系,分析、建立了系统动力学方程。以此为基础,为了同时实现空间机器人运动轨迹的渐近跟踪和抑制由关节柔性引起的系统弹性振动,采用奇异摄动理论的双时间刻度分解,将系统分解为表示系统刚性运动部分的慢时标子系统和表示系统柔性运动部分的快时标子系统。针对慢时标子系统设计了非奇异模糊Terminal滑模控制方案。该控制方案采用非奇异Terminal滑模面,并基于模糊逻辑系统自适应调整控制律的切换项,不但克服了在设计中需要知道系统不确定性的上界的限制,又消除了滑模变结构控制器抖振的缺点。针对快时标子系统,采用速度差值反馈控制律来抑制关节柔性引起的系统弹性振动,保证系统的稳定性。仿真时以平面两刚性臂、两柔性关节的漂浮基空间机器人系统为例证明了所提出方法的有效性。     

漂浮基柔性空间机械臂关节运动增广变结构控制及柔性振动主动抑制

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,漂浮基柔性空间机械臂系统基于混合轨迹的关节运动增广变结构控制,该控制方案能够同时主动抑制柔性杆产生的振动.基于一般期望轨迹的增广变结构控制仅能完成渐近解耦的关节空间轨迹追踪,并不能抑制柔性杆的振动;为了对柔性振动模态进行主动控制,使用虚拟控制力的观念生成了同时反映关节期望轨迹和柔性...     

基于自适应神经网络的机械臂滑模轨迹跟踪控制

针对动态建模误差和不确定性扰动对机械臂末端高精度轨迹跟踪控制的不利影响,提出了一种新型的基于自适应神经网络的机械臂滑模控制策略。该控制策略可分为三部分：自适应神经网络补偿项、切换控制项和等效控制项。自适应神经网络的引入,避免了建模误差和外界未知扰动对机械臂系统的影响,提高了轨迹跟踪精度;切换控制项可使机械臂系统性能在迅速趋近滑模面的同时以很小的速率趋近平衡点,既能保证系统稳定,又能避免系统过于抖振;等效控制项用于对机械臂动力学模型的重力项和哥氏力项进行补偿,实现对模型的线性化处理,保证了系统的控制精度。最后,通过构造Lyapunov函数验证了所设计控制系统的稳定性,并在MATLAB/Simulink环境下和机器人系统工具箱中开展仿真实验和对比实验。结果表明,所提出的控制算法能够在保持机械臂稳定性的同时实现高精度的轨迹跟踪,验证了该控制算法的有效性和优越性。自适应神经网络滑模控制算法可为提高机械臂末端轨迹跟踪精度提供一种解决方案。     

柔性机械臂的轨迹跟踪与振动模糊控制

由于柔性机械臂的动态模型较为复杂,传统的基于模型的控制策略一般难以处理.基于PD型模糊控制器,提出一种基于新型的模糊控制的柔性机械臂轨迹跟踪与振动控制策略.首先推导用于柔性机械臂角控制的PD型并联模糊控制器,随后将其改进,提出了一种非并联型模糊控制器,并结合输入整形策略,推导了一种新型的柔性机械臂的混合模糊控制器.在此基础上,构建了柔性机械臂实验平台,开展实时控制实验,给出了相关的时域和频域控制效果.相关的实验结果表明,所提出的新型模糊控制器能够较好地完成柔性机械臂的轨迹跟踪任务,并显著降低柔性机械臂的振动.     

参数不确定漂浮基柔性空间机械臂载体姿态、关节协调运动及柔性振动主动抑制的混合控制方案

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,漂浮基柔性空间机械臂系统可保证载体姿态、关节角协调运动变结构控制鲁棒性并同时抑制所产生柔性振动的混合控制方案。该变结构控制仅设计来完成渐近解耦的载体姿态及关节角轨迹追踪,而不能对柔性振动模态进行控制;为了主动抑制柔性杆的振动,使用虚拟控制力的观念生成了变结构控制所需的混合轨迹,从而为柔性空间机械臂设计了追踪混合轨迹的混合控制方案。数值仿真结果证实了该混合控制方案在系统参数不确定情况下,能够使载体姿态及机械臂关节角稳定地追踪期望轨迹并对所产生的柔性振动进行主动抑制。     

柔性关节空间机械臂奇异摄动模糊PID控制仿真研究

建立了空间微重力和地面重力两种工况下的柔性关节空间机械臂模型,为空间机械臂末端轨迹跟踪控制设计了基于奇异摄动的模糊PID控制器。奇异摄动法将空间机械臂系统降阶为快子系统和慢子系统,再分别对子系统进行控制。快子系统采用力矩反馈的形式,慢子系统则采用模糊PID控制的形式。模糊部分主要实现对PID的3个参数的实时调整。仿真结果表明基于奇异摄动模糊PID控制器可以在以上两种工况下均可实现较好跟踪。     

漂浮基柔性空间机械臂关节运动的拟增广自适应控制及柔性振动实时主动抑制

讨论了载体位置、姿态均不受控情况下,自由漂浮柔性空间机械臂系统关节运动的拟增广自适应控制和柔性振动实时主动抑制问题。此类机器人系统的特点在于:结合系统动量及动量矩守恒关系得到的完全能控形式的系统动力学方程,关于系统惯性参数不符合惯常的线性函数关系,因此地面机器人的控制方法在此难以直接推广应用。为了克服上述难点,我们仅将系统动量守恒关系耦合到系统动力学方程当中,而不耦合系统动量矩守恒关系,结果得到一组欠驱动形式的系统动力学方程。其优点在于,系统动力学方程关于一组组合惯性参数保持惯常的线性函数关系。以此为基础,设计了具有未知参数柔性空间机械臂关节轨迹跟踪的拟增广自适应控制方案。并根据柔性子系统的动力学特性,设计了一个基于反馈的自适应控制方案来对柔性杆的振动进行快速实时的抑制。所提出的控制方案还具有不需要测量、反馈载体位置、移动速度和移动加速度的显著优点。系统的数值仿真,证实了方法的有效性。     

捕获载荷冲击漂浮基柔性空间机械臂动力学响应评估与自适应镇定控制及主动抑制

分析漂浮基柔性空间机械臂受捕获载荷冲击后动力学响应及控制,利用假设模态法近似描述空间机械臂柔性杆弹性变形;利用第二类拉格朗日方程建立漂浮基空间机械臂系统动力学模型。基于动量守恒原理,利用动量冲量法评估受捕获载荷冲击后漂浮基空间机械臂系统动力学响应。设计自适应控制算法对受捕获载荷碰撞冲击后不稳定漂浮基空间机械臂进行镇定控制;设计线性二次最优控制算法抑制柔性杆弹性振动。用数值仿真验证控制算法的有效性。     

双臂空间机器人协调运动的模糊基函数网络控制

该文研究了在本体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮基双臂空间机器人系统惯性空间协调运动的轨迹跟踪问题。针对存在外部扰动和未知系统惯性参数的情况,设计了一种基于模糊基函数网络的自适应调节控制方案。用模糊基函数网络对双臂空间机器人系统建模,利用鲁棒技术处理建模误差和外部扰动在内的不确定性。所提控制方案的特点是:不需要动力学方程中的惯性参数符合线性规律,也无需预知系统的惯性参数;同时可以利用学习规则在线自适应调节模糊基函数网络的所有权值和参数,因此控制方案是灵活的。该文稳定性分析证明了控制方案的全局稳定性和良好的轨迹跟踪性能。仿真算例表明了该方案能有效地控制双臂空间机器人的本体姿态和末端爪手协调地跟踪期望的运动轨迹。     

柔性空间机械臂基于混合滑模思想的自适应变结构控制

研究了柔性空间机械臂协调运动控制及柔性振动抑制问题。利用假设模态法及系统动量守恒关系,导出了空间机械臂的系统动力学模型。基于混合滑模思想,针对系统惯性参数存在不确定的复杂情况,提出了一种柔性空间机械臂本体姿态、关节协调运动的自适应变结构控制方案。该文所引入的混合滑模由频率成形最优滑模及终端滑模两部分组成。前者用于抑制系统柔性杆件的振动,后者则是为了保证系统追踪误差在有限时间内的收敛性。此外,上述控制方案由于在控制过程中无需预知系统的柔性变量,因此可有效避免对系统柔性状态变量进行实时地测量与反馈,较适于实际应用。仿真运算,证实了所提控制方法的有效性。     

时间延迟下双臂空间机器人工作空间轨迹跟踪的改进控制方法

研究了载体姿态受控、位置不受控制情况下, 具有时间延迟的漂浮基双臂空间机器人载体姿态与末端爪手工作空间协调运动的动力学建模与控制问题。利用系统动量守恒关系及Lagrange方法, 建立了漂浮基双臂空间机器人的系统动力学模型及运动Jacobi 关系。以此为基础, 考虑到系统存在时间延迟的复杂情况, 利用Taylor级数展开, 导出了适用于时间延迟情况下控制系统设计的数学模型。利用该模型, 提出了一种双臂空间机器人在时间延迟情况下的改进计算力矩控制方案。而后, 运用Lyapunov 第二类方法, 结合图形分析以及范数的方法证明了该控制系统的稳定性。数值仿真结果证实了该控制方案在系统存在时间延迟的情况下, 仍然可以有效地控制双臂空间机器人, 稳定地追踪工作空间的期望轨迹。     

执行器受限空间机器人的模糊神经网络控制

空间机器人关节执行器输出力矩幅值及幅值变化率受限的情况,是其在太空应用中不可避免要面临的实际问题。为此该文讨论了关节执行器输出力矩幅值及幅值率受限情况下参数未知空间机器人系统协调运动的动力学控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,推导了漂浮基空间机器人系统的动力学方程。以此为基础,针对关节执行器输出力矩幅值及幅值率受限的情况,设计了一种自适应模糊神经网络控制器,以使空间机器人系统的本体姿态和机械臂关节铰协调地跟踪各自在关节空间的期望运动轨迹。该控制方案由自适应模糊神经网络控制器及抗饱和参数自适应律构成。首先利用有限差分法将幅值率受限条件转化为幅值受限条件,并与该文预设的力矩受限条件比较以确定每个采样时刻的力矩动态受限范围;然后再通过设计一个抗饱和参数自适应律来确保执行器的输出力矩在动态受限范围内。基于Lyapunov稳定性理论证明了该控制器可确保控制系统是渐近稳定的。仿真对比实验证明了该控制方案的有效性。     

柔性关节空间机器人基于神经网络的自适应反演控制

讨论了载体位姿无控情况下,漂浮基柔性关节空间机器人的关节运动控制器设计问题。利用系统动量、动量矩守恒关系及拉格朗日法,建立了空间机器人的动力学模型。为实现系统关节运动控制目标,借助于神经网络函数逼近技术,提出了一种柔性关节空间机器人的自适应反演控制方案。所提控制方案无需预知系统各惯性参数的真实信息,且可避免对载体位置相关量进行实时地测量与反馈,因此较适于实际应用。数值仿真结果表明：上述控制方案可使系统各柔性关节的振动较小,并能够有效地控制空间机器人完成所期望的关节运动。     

基于Sugeno型模糊神经网络的空间杆系结构的压电驱动器主动控制

基于自主研发的压电主动杆件的振动控制特性,采用主动杆件两端节点的相对位移和相对速度作为输入以及控制电流作为输出,设计了空间杆系结构的Sugeno型模糊神经网络控制系统。首先通过LQR方法对结构进行控制产生训练数据样本,再利用神经网络的自适应学习功能进行模糊划分及产生模糊规则,最后利用模糊系统的推理能力对空间杆系结构模型进行基于地震响应的主动控制仿真,同时与基于经验的Mamdani型模糊推理规则进行仿真对比。仿真结果表明两种模糊推理模型对结构模型的控制都能达到良好效果,但是由于Sugeno型模糊推理的计算简单,其仿真速度比Mamdani型模糊推理快几十倍,而且省去了人为的经验总结过程,因而采用Sugeno型模糊神经网络控制器更能满足工程应用的要求。     

漂浮基闭链空间机械臂抓持载荷基于神经网络的反演自适应控制

讨论漂浮基闭链空间机械臂抓持系统目标载荷的位置、力混合协调控制问题。结合系统动量、动量矩守恒关系及闭合运动链几何约束关系,利用多刚体动力学建模方法建立了漂浮基闭链双臂空间机器人抓持系统的合成动力学方程。针对参数不确定和外部干扰的情况,提出一种基于反演神经网络的位置、力自适应协调控制方案,从而达到对抓持负载位置与所受内力的双重控制效果。此控制方案无需要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系;同时,它可保证系统渐近稳定性。数值仿真结果证实了该控制方案可有效地消除参数不确定对系统的影响。