一类弹性机器人的模糊控制

本文研究了一类多弹性连杆机器人的模糊控制问题.为系统仿真的需要.首先给出了该机器人系统的动力学模型.然后通过控制规则的函数生成方法给出了模糊控制器设计.并通过模糊控制器量化因子和比例因子的在线自调整.保证系统具有良好的动态与稳态品质.系统仿真结果表明,本文方案为弹性机器人的控制提供了新的有效途径.这项工作也为拓广模糊控制方法的应用领域做出了贡献.     

载人遥控水下机器人运动模糊控制

介绍载人遥控水下机器人运动模糊控制的设计思想，控制系统框图及软件控制流程。     

机器人电液位置伺服系统的智能模糊控制

本文针对机器人的关节电液位置伺服系统的特点,应用模糊集和人工智能原理设计了一种简单的智能模糊控制器.计算机仿真和实时控制实验结果均表明,智能模糊控制能有效地克服机器人系统固有的变惯量、非线性等不利因素的影响.此外,该控制器对系统参数变化具有较强的鲁棒性,能显著的提高机器人系统的定位精度和动态响应性能.     

并联机器人基于滑模理论的模糊控制

根据并联机器人控制的特点,运用一种基于滑模理论的模糊控制方法对它进行控制。这种控制算法简单,具有很强的鲁棒性,还能够保证系统的稳定性。仿真结果表明,它对并联机器人的控制具有良好的效果。     

体操机器人的模糊控制策略

提出了一种体操机器人模糊控制策略,它结合了无需模型和基于模型的模糊控制,无需模型的模糊控制器是为摇起体操机器人垢,它确保体操机器人的随着每次摆动而增加,基于模型的控制器是为平衡体操机器人设计的,它基于一个Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型。     

机器人对墙壁跟踪的模糊控制

机器人对墙壁的跟踪是机器人导航和定位的一种方法，特别是室内移动机器人。设计了机器人对墙壁跟踪的模糊控制算法，并在不同情况下进行了试验，实现了机器人对墙壁的跟踪。     

模糊控制在机器人定位控制中应用

介绍了模糊控制在机器人定位控制中的应用。通过模糊控制，克服了实际系统中死区，正、反向阻力矩不等等非线性因素给控制带来的困难，采用自调整因子，得到精确定位，并使超调得到有效的控制。文中给出了实验结果。     

机器人力／位置自适应模糊控制

在机器人力／位置混合控制的基础上，本文提出了一种对力控制回路采用自适应模糊控制的方法，有利于提高系统对机器人末端操纵器五外界工作环境接触时，其接触刚度不确定性的自适应能力，仿真结果表明，该控制方法与常规ＰＩＤ控制相比，系统的自适应能力和鲁棒性有显著的改善。     

模糊控制在机器人定位控制中的应用

介绍了模糊控制在机器人定位控制中的应用。通过模糊控制，克服了实际系统中死区，正、反向阻力矩不等等非线性因素给控制带来的困难，采用自调整因子，得到精确定位，并使超调得到有效的控制。文中给出了实验结果。     

一种高效能的机器人模糊控制方案

本文提出一种高效能的模糊控制方案,来提高机器人当存在摩擦力和负载等不确定因素时以及动力学参数变化时的系统响应特性.该控制方案是由一个模糊逻辑(FL)控制器(主控制器)和一个传统的微分(D)控制器(辅助控制器)所构成.FL控制器用来提高系统的瞬态特性和稳态精度,D控制器用来保证系统的稳定性.在这一控制方案基础上,获得理想控制特性的主要思想是研究和调整语言变量的隶属度函数.模拟结果表明了这一控制方案的有效性和鲁棒性.此外,这一控制方案具有结构简单且易于实现的优点.     

人工神经网络在机械手动力学辨识和位置控制中的应用

本文提出了用人工神经网络近似机械手的逆动力学模型,实现基于模型的非线性控制方案,并以实际的两臂液压机械手为对象给出了仿真结果,整个方案的实现不需要任何关于系统模型的知识.仿真结果表明所研究的位置控制系统具有良好的跟踪性能,并且展示了人工神经网络解决非线性系统辨识和控制问题的潜力.     

滑动控制理论在机器人运动轨迹控制中的应用

本文提供了滑动控制理论在机械手运动轨迹控制中的最新研究成果,对具有线性插入的滑动控制方法的实际应用进行了有意义的研究和探索.实验结果表明,滑动控制方法对机械手运动轨迹的控制有较强的实际意义.     

指数稳定的机器人鲁棒跟踪控制

本文提出了一种用于控制具有参数不确性机器人轨迹踊跃的鲁棒控制策略，该控制器的设计根据Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论，由一个基于Ｓｌｏｔｉｎｅ方法的标称控制器和一个非线性连续反馈补偿器组成。     

不确定机器人的鲁棒计算力矩控制

本文研究了存在扰动和参数不确定因素时机器人的轨迹跟踪控制问题.给出了一种鲁棒计算力矩控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,该方案具有下述特点:①不依赖精确机器人模型;②容忍一定程度的计算误差。这给模型简化、减轻控制计算机运算负担、缩短运算时间提供了一条途径;③保证被控机器人具有渐近跟踪理想轨迹的能力.这些结论通过仿真实验已初步得到证实.     

四足步行机器人模糊神经网络控制

本文以模糊控制与神经网络应用于四足步行机器人的力与位置混合控制系统为目的，针对ＪＴＵＷＭ－ＩＩ四足步行机器人，进行了有关神经网络、模糊控制的理论研究和实验     

新一类的机器人鲁棒跟踪控制策略

本文提出了一类基于计算力矩结构的变增益鲁棒控制策略，用于参数不确定性机器人的轨迹跟踪．其特点是利用了机器人动力学的一种特殊的参数变量分离方法，只需知道一个集中的系统不确定性参数，能够有效的消除参数误差带来的不确定性影响，最后保证系统达到３种不同的稳定性结果．另外，在该参数未知时，我们还设计了一个简单的在线辨识器，可保证系统全局的收敛．理论和仿真，均证明了其可靠性和有效性．     

PASSIVITY ANALYSIS OF A MOTION CONTROL FOR ROBOT MANIPULATORS WITH DYNAMIC FRICTION

This paper addresses the motion control in joint space of robot manipulators with friction described by the generalized LuGre friction model. The paper extends the nonadaptive version of the Slotine and Li's control system originally designed for friction‐free manipulators to the case where a friction observer is incorporated to deal with friction. This observer corresponds to an adaptation of the friction compensation scheme proposed in Canudas de Wit et al., in 1975, 1995. Passivity concepts are the fundamental tools invoked in this paper to analyze the closed‐loop system behavior which lead to the conclusion of global asymptotic joint position tracking. A major advantage of this framework is that it allows to develop in a separate way the control law from the observer design provided that each part satisfies some passivity properties.     

机械手的线性扰动和模型跟随自适应控制方案的仿真研究

本文提出了机械手在关节坐标系中的引入积分作用的线性扰动自适应控制和引入重力补偿的模型跟随自适应控制方案.在 PC/XT 机上的仿真结果表明,上述两个控制方案,即使在负载未知时也能使机械手跟随期望轨迹.     

操作器力和位置混合控制——算法与系统行为分析

本文首先回顾了力控制技术的发展,对在操作空间一级实现力和位置混合控制的算法做了说明。着重分析了在约束空间中系统的动、静态行为。指出了环境刚度对主动力控制系统动态行为的影响,以及关节摩擦对力控制精度的影响。     

关于机器人动力学模型的线性化

本文给出了一种沿标称轨迹线性化机器人动力学模型的有效方法.方法具有简单、系统、以及计算量小的优点。对于一个具有6自由度的机器人,用本文的方法建立它的线性化动力学模型(包括沿标称轨迹的广义力计算)所需要的最大计算量为2600个乘法与2711个加法,它可以在微型或小型计算机上实时实现。在计算上,本文的方法是现存所有方法中计算速度最快的.