重力补偿的机械臂轨迹跟踪研究

针对隧道掘进工程中某喷涂机械臂的控制精度问题,研究了基于重力补偿的机械臂PD与PID的控制方法。分析了这两种机械臂轨迹跟踪算法的稳定性与收敛性:基于重力补偿的PD控制算法是全局渐进稳定的,而PID控制算法在某些条件下是半全局渐进稳定的。计算机仿真结果表明,PD控制关节最大误差为0.14rad,PID控制关节最大误差为0.05rad,这两种算法都能够实现机械臂运动轨迹的准确跟踪,满足机械臂的位置控制要求,表明控制方法的有效性。     

基于自适应神经网络的柔性关节机械臂控制

柔性关节机械臂系统是一个非线性高阶系统,且其动力学方程难以精确地获得。因此,提出一种以关节驱动电机的输入电压为控制量的自适应神经网络控制器,用于控制多连杆柔性关节机械臂系统。所提控制方法通过对柔性关节机械臂模型解耦得到关节转角关于电压的方程,以电压为系统控制输入。设计神经网络控制器用于逼近最优控制输入,并设计鲁棒控制器补偿逼近误差。该控制方法不再涉及复杂的动力学方程,因此能简化计算。相比已有控制方法,所提出的控制策略更简单、响应更快且更有效。并以二连杆柔性关节机械臂为例进行了仿真研究,结果证明了所提出控制方法的有效性。     

预设性能控制算法对机械臂运动控制的改进

PD控制是在工业生产过程控制中,应用比较广泛,结构最简单的控制策略之一。传统的PD控制侧重于控制系统的稳态性能,而对系统的动态性能（包括超调量和收敛速度等）控制不够,如果想要提高响应速度就会使超调量变大,加剧响应振荡;如果想要超调量小,可能又会使响应速度变慢。响应速度与超调量似乎是一对比较矛盾的性能参数,单纯使用传统的PD控制,很难做到提高响应速度的同时降低超调量。所谓预设性能控制,指的是控制误差的收敛速度及超调量满足预先设定的条件,同时把控制误差收敛到一个预先指定的比较小的区域内。本文将PD控制与预设性能控制相结合,利用简单的PD控制结构和以对数形式误差变换为基础的预设性能函数来设计机械臂运动控制器, 该控制器在设计的过程中可以预先设定稳态误差,而不像传统的PD控制器要通过多次的参数整定及调试后才能逐步减少控制误差。因此本文提出的控制算法设计过程比较简洁方便,具有比较精确的控制精度和比较快的响应速度,同时还能把超调量控制在合理的范围内。通过空间三关节机械臂的建模仿真分析,改进后的预设性能PD控制与传统PD控制相比较,响应速度提高了40%左右,超调量减少了10%左右。通过4自由度Dobot机械臂的样机实验分析,改进后的预设性能PD控制与传统PD控制相比较,响应速度提高了20%左右,超调量减少了5%左右,因此该算法对控制系统动态响应性能的改善是比较明显的。     

六自由度机械臂运动学分析与仿真研究

运用D-H参数法确定机械臂的参数、坐标系,建立机械臂的运动学方程。在Matlab软件中进行数值计算,通过分析机械臂的工作空间,得到了机械臂工作空间图。在Matlab工作环境下,用机器人工具箱Robotics Toolbox对所建六自由度机械臂运动学模型的正运动学、逆运动学、轨迹规划进行验证与仿真,得到了各关节的角位移、角速度、角加速度与时间的关系曲线。研究表明,该机械臂运动空间设计直观、精确,为机械臂控制系统设计、动力学分析及轨迹规划提供了理论基础和参考依据。     

空间机器人多臂精准协同控制技术

为了解决单臂空间机器人在轨服务任务中机械臂末端位姿控制精度有限的问题,提出了一种空间机器人多臂精准协同控制方法,该方法以3条7自由度机械臂的空间机器人(SR)为研究对象,利用Kane方法建立了具有通用性的SR动力学模型,该模型包括本体动力学方程与各条机械臂动力学方程两部分;在此基础上,基于李雅普诺夫稳定性理论,设计了SR捕获目标过程中机械臂各关节的轨迹跟踪控制律,克服了机械臂的运动抖动问题．仿真结果表明,该方法可保证机械臂末端按照期望的轨迹运动,并且能提高机械臂末端位姿控制精度．     

基于多种群竞争松鼠搜索算法的机械臂时间最优轨迹规划

针对传统智能优化算法在机械臂关节空间进行时间最优轨迹规划应用中存在的寻优效率低、优化结果全局性和稳定性差的问题,提出新的机械臂时间最优轨迹规划方法. 在建立机械臂关节空间内的时间最优轨迹规划模型时考虑位置约束,根据输入的关节点列,使用S形曲线估算时间的取值区间,对生成算法的所有个体进行多种群竞争迭代,得出机械臂关节空间轨迹规划的时间最优解. 与不同算法的仿真对比试验结果表明,所提方法较传统的优化算法具有更高的寻优效率和更好的优化全局性;所提方法的稳定性好,其多次优化结果的方差相较单种群算法低3个数量级.     

压电柔性机械臂的轨迹跟踪控制

提出一种利用压电材料对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制的方法．利用假设模态法,采用压电作动器和传感器同位配置,根据Lagrange方程建立了单连杆柔性机械臂的动力学模型;针对柔性机械臂的非最小相位特点,以刚性旋转关节的转角为控制输出、以压电作动器抑制柔性机械臂的末端振动,基于Lyapunov函数,采用PD(proportional-differential)控制策略实现了对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制．仿真结果表明,压电作动器很好地抑制了柔性机械臂末端的振动,末端的轨迹跟踪由关节驱动和压电作动共同完成,PD控制算法简单,易于工程实现．     

基于迭代学习的柔性关节机械臂鲁棒输出跟踪

针对柔性关节机械臂的输出反馈跟踪控制问题,提出了基于迭代学习观测器(iterative learning observer,ILO)的鲁棒控制策略。本文对柔性关节机械臂进行数学建模,分析了系统不可测状态和模型不确定性对跟踪控制精度带来的影响。设计了ILO对系统的内部状态和由模型不确定性引起的复合扰动进行在线估计,设计滤波反步控制器完成对输入指令的跟踪。利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环控制系统的全局稳定性。仿真结果表明,提出的方法能够有效实现柔性关节机械臂的输出反馈跟踪控制,获得较高的跟踪精度,且对于模型不确定性具有较强的鲁棒性。     

空间机械臂在轨快换高精度模块化关节的研制

研制了一种高输出力矩可实现高速比、高控制精度的在轨可维护模块化关节。首先对高负载空间机械臂进行了动力学仿真,计算出关节力矩需求。其次,确定直流无刷舵机串联谐波减速器的传动方案。直流无刷舵机本身的齿轮传动误差经过谐波传动可以忽略,又有效提高了速比;输出端谐波减速器使关节在满足力矩需求的同时,具有很高负载自重比和传动精度,整个关节的机械回差可控制在1 arc min以内。在机械精度得以保证的同时,设计了基于FPGA的空间机械臂关节硬件控制器,完成高精度传的感器信息采集处理以及关节的闭环控制,以达到3 arc min以内的闭环控制精度指标。另外,为保证此关节长期在轨服役需求,设计了在轨可更换功能以及在轨手动驱动功能;所有控制电路集成于关节内部,实现机电一体模块化,便于在轨整体拆换。最后以关节样机为实验对象,搭建关节负载-精度测试平台,通过PD控制得出关节闭环控制精度,验证了设计的正确性。     

双连杆柔性机械臂的非线性轨迹跟踪控制

针对双连杆柔性机械臂提出了一种非线性轨迹跟踪控制方案。利用输入－输出线性化方法使得关节变量与弹性变量解耦，导出了柔性机械臂的零动力学方程，并证明关节轨迹跟踪控制的稳定性。最后进行的仿真实验表明了本方法的有效性     

基于故障在线估计的可重构机械臂分散容错控制

为了降低可重构机械臂模块关节执行器和传感器故障对其控制性能的影响,提出了一种基于故障在线估计的分散容错控制方法。基于可重构机械臂的模块化属性和Lyapunov稳定性理论,设计了分散自适应滑模观测器以实现执行器和传感器故障的在线自适应估计。同时采用神经网络对子系统非线性项进行逼近和补偿,并结合非奇异快速Terminal滑模思想实现了分散容错控制。最后,采用两种不同构形的三自由度可重构机械臂进行了仿真试验,结果表明,所设计的容错控制方法是有效的。     

可重构机械臂模糊神经补偿控制

由于可重构机械臂的动力学系统中存在大量的不确定性,导致PID等传统的控制器无法实现精确的位置控制。作者在基于精确模型PD控制的基础上,提出了模糊神经控制算法辨识补偿结构、非结构不确定性。通过模糊神经控制器融合了模糊逻辑和神经网络的各自优势,实现了可重构机械臂轨迹跟踪的有效的补偿控制。基于牛顿-欧拉的几何方法,推导了n连杆可重构机械臂的动力学方程,该方法相对于其他形式的动力学方程,计算量小、通用性强。最后以RRP(Revolute-Revolute-Prismatic)三连杆机械臂为例研究设计了可重构机械臂的控制器,并且通过仿真验证了算法对轨迹跟踪的有效性。     

基于旋量理论的模块化机械臂动力学建模

机器人系统建模方法主要有D-H参数法和旋量法.旋量法建模具有物理意义清晰,表示无奇异等优点.基于旋量理论对6自由度的机械臂进行机构描述,采用Newton-Euler方法建立机械臂的动力学模型,然后进行动力学仿真实验.首先设置一段机械臂关节轨迹,利用逆动力学方程求解出相应的力矩,然后将力矩拟合函数和初始关节角位移和角速度...     

基于模型预测控制的磨削机器人末端力跟踪控制算法

基于曲面预测与模型预测控制算法提出磨削机器人对连续曲面工作时的末端力控制算法。给出机械臂离散、线性化的动力学模型;根据曲面预测算法计算未来时刻的曲面坐标,通过快速算法和求逆解运算获得机械臂满足设定值时各关节的期望角度;由动态矩阵控制算法求得机械臂各关节的输入力矩,以实现对期望关节角的轨迹跟踪。在仿真试验中控制机械臂追踪未知连续曲面,证明了机械臂针对未知曲面作业时所提算法力控制的实时有效性,并且达到目标要求。     

面向空间机械臂操作任务的模仿学习策略

为提高空间机械臂克服空间扰动的能力,降低关节力矩波动和能量消耗,提出了一种基于动力学约束的空间机械臂模仿学习策略.该策略分为两个阶段:第一阶段为基于高斯过程的模仿学习,利用运动学实例,采用高斯过程算法建立当前任务的运动模型,再根据当前环境,通过运动模型生成当前任务的期望轨迹分布.第二阶段为基于动力学约束的控制器设计,该控制器以第一阶段输出的期望轨迹分布为输入,以关节期望力矩为输出,在保证轨迹符合任务要求的同时,生成更加平滑的关节控制力矩.采用该模仿学习策略,用天宫二号空间机械臂在轨操控电动工具来定位螺钉,实验验证了该模仿学习策略的有效性.实验结果表明,与传统模仿学习加计算力矩控制的策略相比,采用基于动力学约束的空间机械臂模仿学习策略,机械臂的大负载关节力矩波动的峰-峰值可减少45%,波峰数可减少40%,能耗可减少31%,且关节力矩、加速度和速度更加平滑.该策略不仅克服了环境位置变化的不利因素,而且还降低了关节的力矩波动和能量消耗,提高了空间机械臂运行的平滑性,对高性能空间机械臂的在轨服务应用具有重要意义.     

二自由度机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制及仿真

本文以二自由度机械臂为主要研究对象,对机械臂进行运动学模型分析和动力学模型分析,采用自适应鲁棒PD控制器,给出自适应律设计。最后基于Matlab软件搭建控制系统图,通过调节参数实现对机械臂轨迹的跟踪控制。     

核环境多关节蛇形机械臂的运动控制系统设计

以核聚变反应舱的探测和维护作业为例,设计一种具有多关节串联式结构的蛇形遥操纵机械臂系统,结构采用轨道推送加悬臂调整的复合式操控方案。针对机械臂执行全舱作业的运动需求,对机械臂运动轨迹进行仿真分析。设计包括路径规划与轨迹控制等的机械臂运动控制算法,构建各关节在运动学上能够同步运行的多轴协调控制系统。通过搭建模拟舱几何环境,对机械臂进行运动测试,完成关节旋转角度的控制精度评估。构建机械臂系统的重力补偿模块,通过柔性模型的仿真验证对机械臂系统的末端定位精度加以评估。测试结果验证了运动控制系统的有效性。     

故障机械臂模型重构后的轨迹规划与实验分析

针对六自由度机械臂作业过程中,两个旋转或俯仰关节发生故障后的运动受限问题,提出一种基于D-H表示法的模型重构轨迹规划方法 .首先对故障前后的机械臂结构进行分析,锁定故障关节,将原六自由度机械臂转化为四自由度机械臂,然后采用D-H表示法对故障机械臂进行建模,并求取其运动学正逆解,再重新在任务空间中对机械臂进行轨迹规划.为了验证故障机械臂轨迹规划算法的有效性,进行了移动机械臂旋拧圆形门把手的实验,采集故障前后的机械臂运动数据进行分析,验证了所设计算法在直线、圆弧轨迹规划中的可行性.实验结果表明,在故障机械臂的工作空间内,模型重构后的机械臂仍能完成一定的作业任务.     

双连杆机械臂自抗扰控制器设计

针对双连杆机械臂非线性耦合系统,对2个关节分别设计了自抗扰控制器,运用自抗扰控制技术中的扩张状态观测器对系统进行动态补偿线性化,从而实现了2个关节的解耦控制.通过适当选择自抗扰控制器的控制参数,实现了机械臂的精确轨迹跟踪控制,仿真结果证明了自抗扰控制器的有效性和较强的鲁棒性,为机械臂的轨迹跟踪控制提出了新的思路.     

电驱动机械臂的自抗扰鲁棒哈密顿跟踪控制

针对永磁同步电机驱动机械臂系统的位置跟踪问题提出了自抗扰控制与哈密顿控制相结合的鲁棒控制策略。首先,建立了考虑不确定性的电气子系统和机械子系统模型,依据独立关节控制思想将模型转化为单电机驱动单关节的端口哈密顿结构;其次,设计级联扩张状态观测器估计机械子系统的总扰动,设计控制律实现期望位置鲁棒跟踪的同时简单有效地获取到期望的q轴电流I~*_qi;最后,基于系统哈密顿结构设计互联和阻尼配置哈密顿控制器与H_∞控制器相结合的鲁棒哈密顿控制器,实现对电流的高精度鲁棒跟踪,并通过适当改进H_∞的引入时机改善了初始控制输入过大的问题。与电驱动机械臂系统无模型自抗扰控制的仿真对比结果验证了所提控制方案的有效性,级联ESO与传统ESO相比,关节位置跟踪精度提升了0.003 rad,改进的鲁棒哈密顿控制器与哈密顿控制器相比关节位置跟踪精度提升了0.005 rad,电流跟踪精度显著提升,改进H_∞的引入时机使初始控制输入显著降低。