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。     

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...     

参数不确定与有界干扰自由飘浮柔性空间机械臂基于速度观测器的奇异摄动鲁棒控制及振动抑制

讨论载体位置、姿态均不受控情况下系统参数不确定与有界干扰自由漂浮柔性空间机械臂基于速度观测器的奇异摄动鲁棒控制及振动抑制问题。利用拉格朗日方程结合动量守恒原理获得自由飘浮柔性空间机械臂系统动力学方程;用奇异摄动法将柔性空间机械臂系统分解为关于关节轨迹跟踪的慢变子系统与描述柔性杆件振动的快变子系统。以此为基础,提出含慢、快变控制项的复合控制器。将动态滑模观测器与鲁棒控制结合,获得系统慢变控制力矩实现关节轨迹跟踪。对快变子系统基于线性观测器及线性系统最优控制理论获得系统快变控制力矩实现柔性杆振动抑制。并数值仿真证实方法的有效性。该控制方案仅需精确的载体姿态、关节角位置及柔性振动模态坐标反馈,而无需测量载体姿态角速度、关节角速度及角加速度、柔性振动模态坐标导数及漂浮基位置、移动速度、移动加速度。     

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。     

基于小波基模糊神经网络的漂浮基柔性空间机械臂轨迹跟踪控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,参数未知漂浮基柔性空间机械臂关节空间协调运动的轨迹跟踪控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,由假设模态法,建立了漂浮基柔性空间机械臂的系统动力学方程。以此为基础,针对系统参数未知的情况,设计了一种小波基模糊神经网络的控制方案,以使柔性空间机械臂的载体姿态到达期望位置的同时,机械臂关节铰能够协调地跟踪关节空间的期望轨迹。该方案具有无需预知柔性空间机械臂的模型和系统参数的优点,且网络权值是通过在线学习进行调整,节省了离线训练的时间。系统的数值仿真表明了所提出方案的有效性和可行性。     

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。     

柔性关节空间机械臂奇异摄动自适应PD控制仿真研究

建立了柔性关节机械臂空间漂浮和地面调试两阶段的动力学模型,并为柔性关节机械臂末端轨迹跟踪控制设计了基于奇异摄动的自适应PD控制算法,实现了对机械臂末端位置跟踪在空间漂浮和地面调试两阶段的控制。用奇异摄动法实现了将高阶系统降阶为两个低阶系统,即快子系统和慢子系统,再针对两子系统分别设计控制器。对控制系统进行了稳定性分析和仿真验证,结果表明设计的控制算法既可以实现在地面装调时的轨迹跟踪控制,也可以较好地实现空间漂浮状态下的轨迹跟踪控制。     

考虑重力影响的柔性关节空间机械臂自适应迭代学习控制

针对不同重力环境条件下柔性关节空间机械臂的末端轨迹跟踪问题,为提高其跟踪精度和系统抗干扰能力,提出一种基于奇异摄动理论的自适应迭代学习控制。首先建立了地面重力条件下和空间微重力条件下柔性关节机械臂的动力学模型,这2种模型考虑了摩擦带来的影响。利用奇异摄动法将系统分为快变子系统和慢变子系统。针对快变子系统设计速度反馈控制率,来抑制柔性关节带来的弹性振动。针对慢变子系统设计自适应迭代学习控制,该控制方法是在PD反馈结构的基础上增加了一个迭代项,可以很好地处理未知参数和扰动,提高整个系统的稳定性和抗干扰能力。仿真结果表明,该方法可以使柔性关节空间机械臂在不同重力环境下都具有良好的轨迹跟踪效果和抖动抑制能力,验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

漂浮基空间柔性机械臂在轨捕获碰撞分析

针对漂浮基空间柔性机械臂执行抓捕任务过程中的碰撞问题,提出了一种当机械臂末端与目标物发生碰撞时分析系统响应的方法。首先,运用悬臂梁模型和假设模态法建立了考虑臂杆空间柔性变形时空间柔性机械臂的运动学模型;然后,以赫兹阻尼模型模拟软接触碰撞过程,结合拉格朗日方程建立了系统碰撞动力学方程,并推导了关节处于自由和完全受控两种状态时在末端激励下系统的响应方程;最后,通过数值仿真实验分析了机械臂关节处于特定状态下,在末端与目标物产生碰撞接触时漂浮基空间柔性机械臂的响应。数值仿真结果表明空间柔性机械臂在执行在轨捕获任务时,由于接触碰撞产生的碰撞力可能会很大,关节承受力矩甚至可能超过其物理承受极限,同时由于碰撞冲击产生的臂杆位于运动平面内和垂直于运动平面的柔性变形大小相当,在研究柔性机械臂的碰撞响应时应当同时考虑。     

基于干扰观测器的含有柔性关节的柔性机械臂抑振策略

含有柔性关节的柔性机械臂同时受到关节柔性、连杆柔性和轴承摩擦的影响,会导致输出角速度发生波动。角速度的波动会加剧机械臂的振动,影响末端执行器的控制精度。通过含有干扰观测器的PI(proportional integral)控制策略控制角速度波动的方式减弱机械臂的振动。首先使用连续体的振动理论和拉格朗日方法建立考虑轴承摩擦并且含有柔性关节的柔性机械臂的动力学方程。接下来,根据鲁棒稳定性定理设计了干扰观测器中的低通滤波器。然后通过超限补偿控制律的设计满足柔性机械臂控制系统闭环的稳定性。最后开展了含有柔性关节的柔性机械臂的数值仿真分析和控制实验。仿真和实验结果显示,所设计的干扰观测器可以有效的降低轴承摩擦力矩的影响,使角速度跟踪误差的标准差降低17.488%。由此,所提出的控制策略能够有效地抑制柔性机械臂工作过程中的角速度波动,进而减弱振动。     

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。     

不同重力环境下的柔性关节空间机械臂自适应鲁棒控制

研究了柔性关节空间机器人在不同重力环境下的轨迹跟踪控制。首先建立了地面重力环境下和空间微重力环境下的柔性关节机器人模型,这两个模型均考虑了摩擦带来的影响,然后提出一种基于奇异摄动理论的自适应鲁棒控制柔性关节空间机械臂的方法。该方法为被控对象中的重力项设计了自适应律来实时估计补偿,并加入鲁棒项对逼近误差和其它干扰项进行补偿。用该方法设计了控制器系统,并对其进行了稳定性分析和仿真研究。仿真结果表明,该控制器可以有效消除重力环境变化带来的影响,也可以有效抑制柔性关节引起的系统高频谐振等问题,具有很好的跟踪效果,对柔性关节空间机器人的轨迹跟踪控制具有重要的工程应用价值。     

漂浮基双臂空间机器人惯性空间轨迹跟踪的拟增广自适应控制

讨论了载体位置、姿态均不受控制的漂浮基双臂空间机器人系统的自适应控制问题。为了克服空间机器人系统动量及动量矩守恒关系的引入,使得系统动力学方程关于系统惯性参数呈非线性关系,给控制系统设计带来的困难,漂浮基双臂空间机器人系统的动力学方程被表示为欠驱动形式。其优点在于,相应的控制系统状态方程保持了惯常的关于系统惯性参数的线性性质。以此为基础,并借助于增广变量法,通过恰当地虚拟扩展系统的控制输入与输出,成功地克服了漂浮基双臂空间机器人系统自适应控制方案设计的难点,针对双臂空间机器人两个末端抓手持有载荷参数均未知的情况,设计了漂浮基双臂空间机器人两个末端抓手惯性空间轨迹跟踪的拟增广自适应控制方案。通过系统数值仿真,证实了上述控制方法的有效性。     

柔性机械臂残余振动控制

为了对柔性机械臂运动后的残余振动进行控制,对柔性机械臂系统建立了一次近似刚柔耦合动力学模型,并得到了柔性机械臂在非惯性系下的刚柔耦合动力学模型,当柔性机械臂为三角形和梯形运动规律时,针对不同的运动参数对系统振动变形情况进行了仿真。仿真结果表明,当系统的减速时间相对系统一阶振动周期较小时,系统运动停止后残余振动的幅值较大,当系统的减速时间等于系统一阶振动周期时,系统的残余振动得到了很好地抑制。当减速时间不变,系统的残余振动随着匀速转动时间的变化而波动变化,系统的匀速转动时间为系统一阶振动周期的四分之一时,系统残余振动达到局部极小。     

输入力矩受限情况下漂浮基空间机械臂的鲁棒自适应混合控制

讨论了在空间机械臂关节控制输入力矩幅值受限且系统存在不确定参数的复杂情况下,载体位置与姿态均不受控的漂浮基空间机械臂系统的智能控制问题。结合系统动量守恒关系进行系统运动学、动力学分析,并借助增广变量法,将获得的系统动力学方程表示为一组适当选择的(组合)惯性参数的线性函数。以此为基础,针对关节控制输入力矩受限且空间机械臂末端爪手所持载荷的参数不确定的情况,设计了一种鲁棒自适应混合控制方法。所提出的控制方法通过运用连续可导递增函数,有效地限制了关节控制输入力矩的幅值;且通过对不确定的系统参数进行鲁棒自适应调节,有效地克服了不确定性对控制精度的影响;更重要的是,无论不确定参数的估计值是否超出给定的误差范围,提出的控制方法都能保证系统的稳定,体现了控制系统的强鲁棒性。仿真运算结果证实了该方法的有效性。     

柔性空间机械臂基于奇异摄动法的鲁棒跟踪控制和柔性振动主动控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,具有不确定参数的漂浮基柔性空间机械臂关节轨迹跟踪鲁棒控制和柔性振动主动控制问题。利用拉格朗日方程和假设模态法并结合系统线动量守恒关系,对柔性空间机械臂系统进行动力学分析,发现所得到的动力学方程仍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,使用奇异摄动法和两种时间尺度的假设,将系统分解为轨迹跟踪控制器和振动控制器可分开设计的奇异摄动系统。对于快变子系统,使用全局最优控制来对柔性杆件的振动进行主动抑制。同时,针对系统参数不确定情况下,设计了鲁棒控制器来保证慢变子系统关节轨迹的跟踪。系统数值仿真结果证实了所设计控制器的有效性。     

基于滑模变结构的柔性机械臂振动控制

目的为了消除柔性机械臂的弹性振动,保证机械臂稳定运行。方法以水平运动的单杆柔性机械臂为研究对象,建立动力学模型,并以此为依据运用奇异摄动法将动力学方程分解为慢变和快变2个子系统,对2个子系统分别采用反演滑模变结构和模糊控制的手段进行控制,最后利用ADAMS和Matlab软件进行联合仿真,将控制结果与传统PID控制进行对比分析。结果稳定时间、振动量、角速度、控制力矩都得到提高,此种控制方式与传统的PID控制相比,平稳时间缩短了75%。结论该控制方法能够很好地对柔性机械臂进行振动控制,且控制效果明显强于传统的PID控制。