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。     

基于观测器的柔性关节机械臂滑模控制

柔性机械臂在运动过程中会产生如扭曲、弹性、剪切等形变,给柔性机械臂的分析和控制带来困难。为了满足柔性机械臂高性能的控制要求,提出将基于观测器的滑模控制方法用于柔性机械臂中,设计一个观测器观测柔性机械臂系统各个状态变量,并且采用滑模变结构设计控制器。仿真结果表明,基于观测器的柔性关节机械臂滑模控制方法能够很好地观测到系统各个状态变量,且状态估计误差趋近于零,满足柔性臂的快速跟踪性要求,具有很好的实践意义。     

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.     

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     

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．     

空间机械臂柔性关节控制器的设计

为了解决柔性关节的控制问题,建立了柔性关节模型,利用关节力矩传感器信息、电机位置传感器以及其微分信息,设计了四阶状态反馈控制器,实现关节的柔性控制.利用模糊推理机制实现反馈控制器参数的自动调整,实现关节的位置控制、力控制和阻抗控制.设计的控制器已在HIT-DLR实验室设计的空间机械臂中得到了具体应用,实验结果证实该控制器的具有较强的鲁棒性和实用性.     

柔性机械臂动力学建模及非线性控制器设计

针对轴向不伸长的Ｅｕｌｅｒ－Ｂｅｒｎｏｕｌｉ梁，采用假设模态法，根据能量一致性原理，利用变形约束方程的小变形假设条件，对带有末端荷载的柔性机械臂推导出考虑动力刚化影响的柔性机械臂有限维一致线性动力学方程。为实现柔性机械臂关节转角运动轨迹的精确跟踪采用基于输入输出部分线性化的控制方法设计非线生控制器，对该非线性动力学模型进行了解耦并产生理想关节转角运动轨迹的控制输入。     

近空间飞行器爬升段跟踪控制

在近空间飞行器加速爬升模态下,传统的滑模控制方法在处理不确定性问题时,存在收敛速度慢、鲁棒性不强和抖振严重等不足。针对这些问题,本文提出双幂次趋近律滑模控制方法来设计飞行控制器,从而实现飞行器爬升段轨迹的精确跟踪。将飞行器非线性模型进行精确反馈线性化处理,并利用李雅普诺夫稳定性理论进行稳定性分析。仿真分析了双幂次趋近律滑模控制方法和传统滑模控制方法的控制效果。结果表明:在处理具有参数不确定性和外界干扰的非线性系统时,双幂次趋近律滑模控制方法能够精确地跟踪指令信号,并且具有较强的稳定性和鲁棒性。     

柔性臂机器人定位过程模糊滑模控制研究

以宏微双重驱动的双连杆柔性臂机器人为背景,提出了一种具有模糊调节功能的关节角控制律设计方法,即基于刚性模态设计实现关节位置控制的滑模算法,再根据关节角误差信号和滑模函数变化趋势建立模糊推理表确定对滑模控制律的修正量. 为了保持系统性能平稳变化,还提出了修正系数矩阵的概念.计算机仿真表明,本算法可以很好地实现关节角位置控制同时不引起大的振动.     

一种柔性机械臂末端轨迹跟踪的预测控制算法

针对柔性机械臂末端轨迹跟踪的内动态不稳定和模型不精确问题,提出一种用于柔性臂末端轨迹跟踪的预测控制算法.利用输入-输出线性化的方法使得柔性臂末端变量和弹性变量解耦,并根据状态反馈设计出一个非线性预测控制系统,将轨迹跟踪问题转换为状态跟踪问题.该控制系统通过平衡末端跟踪误差、弹性变量和控制力矩3个最优指标来克服内动态不稳定性,并采用最优控制律求解和力矩求解相分离的策略来提高运算速度,同时引入了实际输出数据进行误差补偿以减少模型误差对末端轨迹跟踪精度的影响.仿真结果表明,所提出的预测控制算法在保证柔性臂内动态稳定的同时,能有效解决模型失配引起的控制精度下降问题,并具有较快的运算速度.