双连杆柔性机械手负载自适应模糊滑模控制

讨论了柔性机械手末端负载变化时的控制问题.应用奇异摄动将双连杆柔性机械手系统分解为慢变、快变两个子系统.提出一种慢变子系统采用自适应模糊滑模控制、快变子系统采用最优控制的混合控制方法.仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性机械手轨迹的快速、准确跟踪,有效的抑制弹性振动,并且对负载的变化具有强的鲁棒性.     

双连杆柔性机械手负载自适应模糊滑模控制

讨论了柔性机械手末端负载变化时的控制问题。应用奇异摄动将双连杆柔性机械手系统分解为慢变、快变两个子系统。提出一种慢变子系统采用自适应模糊滑模控制、快变子系统采用最优控制的混合控制方法。仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性机械手轨迹的快速、准确跟踪,有效的抑制弹性振动,并且对负载的变化具有强的鲁棒性。     

双臂柔性机械手的终端滑模控制

提出一种用于双臂柔性机械手系统的终端滑模控制方法，以解决其非最小相位控制问题．重新定义了柔性机械手系统的输出，通过输入输出线性化，将系统分解为输入输出子系统和内部子系统．设计逆动态终端滑模控制策略，使输入输出子系统在有限时间内收敛到零；选择适当的控制器参数，使零动态子系统在平衡点附近渐近稳定，从而保证整个系统的渐近稳定．仿真结果证明了该设计方法的有效性．     

基于混沌遗传算法的柔性机械手滑模控制器优化设计

针对柔性机械手动力学方程的非最小相位特点,本文提出一种柔性机械手的终端滑模控制方法,将关节电机转角和柔性模态变量的线性组合定义为柔性机械手系统的输出.通过输入输出线性化,将系统分解为输入输出子系统和零动态子系统.设计终端滑模控制策略,使输入输出子系统在有限时间收敛到零;利用混沌遗传算法优化控制器的设计参数,使零动态了系统在甲衡点附近渐近稳定,从而保证整个系统的渐近稳定.本文提出的方法设计过程简单,易于实现.仿真结果证明了设计的有效性.     

基于鲁棒滑模观测器的两关节柔性机械手控制

柔性机械手系统为非最小相位系统, 当控制有界时, 该特性阻碍其端点位移渐近跟踪期望轨迹. 本文首先重新定义柔性机械手系统的输出, 通过输入输出线性化, 将系统分解为输入输出子系统和零动态子系统; 然后提出一种用于观测柔性模态导数的鲁棒滑模观测器, 使状态估计达到预期的指标, 解决了柔性模态导数难以获得的问题; 设计积分滑模控制策略, 使输入输出子系统在有限时间收敛到零; 选择适当的控制器参数, 使零动态子系统在 平衡点附近渐近稳定, 从而保证整个系统的渐近稳定. 本文提出的方法设计过程简单, 易于实现. 仿真结果证明了设计的有效性.     

参数不确定柔性机械手的快速终端滑模控制

针对具有参数不确定性的柔性机械手,采用重新定义系统输出的方法,将系统分解为输入输出子系统和零动态子系统.对于输入输出子系统提出了一种递阶快速终端滑模控制策略,使得输入输出子系统在有限时间内收敛.将零动态子系统在平衡点近似线性化以选择控制器的设计参数,使零动态子系统在平衡点附近渐近稳定,从而保证了整个柔性机械手系统的渐近稳定,对系统中的不确定性具有较强的鲁棒性.仿真结果验证了所提方法的正确性.     

单连杆柔性臂负载自适应模糊滑模控制

针对单连杆柔性臂,提出了负载自适应模糊滑模控制与最优控制相结合的混合控制方法。首先,采用奇异摄动将系统分为慢变和快变两个子系统。然后,对慢变子系统采用负载自适应模糊滑模控制,快变子系统采用最优控制。最后,仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性臂轨迹的快速、准确跟踪,有效地抑制弹性振动,并且对负载的变化具有强的鲁棒性。     

参数不确定柔性机械手的终端滑模控制

针对参数不确定双臂柔性机械手系统, 提出一种基于遗传算法的终端滑模控制方法, 以实现其末端控制.基于输出重定义方法, 通过输入输出线性化, 将系统分解为输入输出子系统和内部子系统. 设计终端滑模控制策略,使输入输出子系统有限时间内收敛到零, 内部子系统变为零动态子系统; 采用遗传算法优化零动态子系统参数, 使其在平衡点附近渐近稳定. 根据Lyapunov稳定性理论算出末端输出位移的误差范围. 仿真结果证明该方法有效性.     

一种柔性机械手角位置控制方法

介绍一种柔性机械手关节角位置控制的方法。通过利用角位置和速度传感器检测的信息，实现对双连杆柔性机械手的控制并给出了实验结果。     

柔性机械手的鲁棒控制器设计

针对柔性机械手的动力学方程具有非最小相位的特点,运用重新定义的柔性机械手系统的输出,通过输入输出线性化,将系统分解为输入输出子系统和零动态子系统．考虑到柔性机械手系统存在的不确定性,设计终端滑模控制器,使输入输出子系统在有限时间内收敛到零．最优组合输出系数采用混沌遗传算法优化,以保证零动态子系统在平衡点附近渐近稳定,从而保证整个系统渐近稳定．仿真结果证明了设计方法的有效性．     

Augmented Sliding Mode Control for Flexible Link Manipulators

A method of sliding mode control (SMC) is proposed for the control of flexible, nonlinear, and structural systems. The method departs from standard sliding mode control by dispensing with generalized accelerations during the control law design. Global, asymptotic stability of rigid body motion is maintained if knowledge on the bounds of the neglected terms exists. Furthermore, this method provides damping for the measured flexible body modes. This paper investigates an augmented SMC technique for slewing flexible manipulators. A conventional sliding surface uses a first order system including a combination of error and error rate terms. The augmented sliding surface includes an enhanced term that helps to reject flexible degrees-of-freedom. The algorithms are theoretically developed and experimentally tested on a slewing single flexible link robot. The test apparatus is instrumented with a strain gauge at the root and an accelerometer attached at the tip. A DC motor and encoder are used to servo the link from an initial position to a final position. A standard cubic polynomial is employed to generate the reference trajectories. The augmented SMC algorithm showed improved performance by reducing the flexible link tip oscillations.     

水平欠驱动机械臂的反步自适应滑模控制

针对二自由度水平欠驱动机械臂系统,提出了基于分层滑模控制思想的反步自适应滑模控制方法．该方法能够在不对系统状态模型进行复杂坐标变换,并且没有约束方程限制的前提下实现对欠驱动系统的反馈滑模控制．仿真结果表明了该方法的有效性,而且优化后的控制器具有较好的适应性和控制效果．     

Sliding Mode Adaptive Neural-Network Control for Nonholonomic Mobile Modular Manipulators

A general mobile modular manipulator can be defined as a m-wheeled holonomic/nonholonomic mobile platform combining with a n-degree of freedom modular manipulator. This paper presents a sliding mode adaptive neural-network controller for trajectory following of nonholonomic mobile modular manipulators in task space. Dynamic model for the entire mobile modular manipulator is established in consideration of nonholonomic constraints and the interactive motions between the mobile platform and the onboard modular manipulator. Multilayered perceptrons (MLP) are used as estimators to approximate the dynamic model of the mobile modular manipulator. Sliding mode control and direct adaptive technique are combined together to suppress bounded disturbances and modeling errors caused by parameter uncertainties. Simulations are performed to demonstrate that the dynamic modeling method is valid and the controller design algorithm is effective.     

基于扰动观测器的机械臂自适应反演滑模控制

机械臂的动力学模型通常包含一定的结构不确定性,并受到外界未知干扰的影响。针对现有模型的不确定性特点,提出了一种基于非线性扰动观测器的自适应反演滑模控制方法,解决机械臂的轨迹跟踪控制问题。对于外界干扰,利用非线性扰动观测器进行观测补偿,无需上界先验知识;对于结构不确定性,引入反演滑模控制,同时设计自适应律,保证闭环系统的稳定性并增强系统的动态适应性。仿真结果证明,所提出的方法可以有效克服系统不确定性,降低控制输入信号的抖振,最终实现期望轨迹的快速精确跟踪。     

A Novel Disturbance Observer Based Fixed-Time Sliding Mode Control for Robotic Manipulators With Global Fast Convergence

This paper proposes a new global fixed-time sliding mode control strategy for the trajectory tracking control of uncertain robotic manipulators. First, a fixed-time disturbance observer(FTDO) is designed to deal with the adverse effects of model uncertainties and external disturbances in the manipulator systems. Then an adaptive scheme is used and the adaptive FTDO(AFTDO) is developed, so that the priori knowledge of the lumped disturbance is not required. Further, a new non-singular fast termin...     

High-speed Nonsingular Terminal Switched Sliding Mode Control of Robot Manipulators

This paper proposes a high-speed nonsingular terminal switched sliding mode control (HNT-SSMC) strategy for robot manipulators. The proposed approach enhances the control system performance by switching among appropriate sliding mode controllers according to different control demands in different regions of the state space. It is shown that the highspeed nonsingular terminal switched sliding mode (HNT-SSM) which is the representation of different control demands and enforced by the HNT-SSMC has the property of global highspeed convergence compared with the nonsingular fast terminal sliding mode (NFTSM), and provides the global non-singularity. The simulation study of an application example is carried out to validate the effectiveness of the proposed strategy.      

改进幂次趋近律的机械臂滑模控制律设计

针对机械臂滑模控制中存在的抖振问题,采用趋近律的方法来进行改善,在对机械臂的控制特点和常用的滑模趋近律进行分析的基础上,针对幂次趋近律的缺点,提出了一种改进的幂次趋近律,并对其趋近性能进行了分析;根据机械臂动力学模型和改进的幂次趋近律设计了相应的滑模控制策略,对其控制策略的位置跟踪特性和抖振消除能力等进行了验证;仿真结果表明,该控制策略不仅有效地抑制了机械臂滑模控制中的抖振问题,而且保证了机械臂系统对期望轨迹的快速跟踪性,具有更好的趋近特性和收敛特性。     

机械臂自适应反演超螺旋全局终端滑模控制

针对机械臂系统存在的系统参数摄动、非线性摩擦及外部干扰等不确定问题,提出一种自适应反演超螺旋全局终端滑模轨迹跟踪控制方法。该方法基于反演法、Lyapunov理论和全局快速终端滑模理论设计控制器,保证系统稳定性及全局收敛性,增强系统的鲁棒性。为解决系统集总扰动上界未知的问题,采用自适应技术设计切换控制律,抵消不确定性的影响,同时引入超螺旋算法抑制滑模控制固有的抖振现象。最后,通过理论分析和仿真算例验证了该控制器的有效性与可行性。