新型三平移并联机器人的模糊滑模控制

针对以直流伺服电机驱动的少自由度并联机器人，采用了一种新型模糊滑模控制策略。该方法设计简单，系统的鲁棒性好。仿真结果表明该算法是可行的，具有很好的快速性和抗干扰能力，保证了闭环系统的渐进稳定，而且具有与自学习控制和自适应控制类似的优点。     

数控永磁同步电动机自适应模糊滑模PI控制策略研究

永磁同步电动机是一个多变量、非线性、强耦合对象.在综合比较自适应控制、模糊控制、滑模变结构控制的优点的基础上,提出了一种自适应模糊滑模PI控制策略.滑模变结构控制具有强大的对系统参数变化和外部扰动良好的鲁棒性的能力,自适应模糊PI控制逼近非连续控制,削弱抖振,同时保证系统渐进稳定.仿真结果验证了所提出的控制策略的有效性.     

并联机器人控制策略的现状和发展趋势

在分析了大量参考文献的基础上，对并联机器人控制方法方面已取得的主要研究成果、发展趋势进行了阐述。这讨并联机器人控制系统设计具有积极的指导和借鉴意义。     

两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识滑模控制策略研究

针对两自由度并联机器人的轨迹跟踪问题,提出一种基于RBF神经网络辨识上界的滑模控制策略。该方案利用RBF神经网络对被控对象的不确定上界进行辨识,将所得的上界值适时送到滑模控制器,既发挥了RBF神经网络具有逼近任意函数的优点,又保留了滑模变结构控制的快速性和鲁棒性,达到了理想的控制效果。     

滑模控制在并联机器人轨迹跟踪中的应用

建立了平面二自由度冗余驱动并联机器人的动力学模型,为进行动力学控制奠定了基础.考虑到并联机器人的非线性不确定性,结合滑模控制对参数变化和系统未建模部分的不敏感性,设计了滑模控制器并进行了稳定性分析.由于滑模控制具有抖振问题,进而设计了准滑模控制器以减少抖振.在充分利用滑模控制鲁棒性较强的基础上,利用准滑模控制减少了抖振对伺服电机和机械臂的损坏.利用MATLAB 7.0对系统进行了轨迹跟踪仿真研究.仿真结果表明,即使在存在初始位置误差的情况下,滑模控制仍能较好地完成轨迹跟踪,准滑模控制能有效减少系统的抖振.     

一种新的机器人滑模变结构控制

在分析常用的滑模变结构控制的趋近律的基础上,提出了一种新的双幂次趋近律,并应用于机器人的轨迹跟踪控制.仿真实验证明了该方法不仅能够保证趋近运动的快速性,而且极大地削弱了抖振,提高了机器人的抗外界干扰能力.通过与幂次趋近律相比较,该方法能使系统获得更好的动态品质.     

立方体机器人自适应滑模容错控制系统设计

立方体机器人具有多变量、欠驱动和非线性等复杂特点,针对其难以建立精确模型以及故障情况下系统稳定性的问题,设计并实现了一种基于自适应滑模容错策略的立方体机器人控制系统。首先,建立了所搭建的立方体机器人的动力学模型和故障模型;其次,利用滑模控制在滑动阶段对系统参数摄动的不变性和自适应律对系统广义误差的补偿,实现了系统的容错功能;同时,为了有效的抑制滑模控制中固有的抖振问题,提出了一种基于指数趋近律和幂次趋近律的组合趋近律;基于方法证明了所设计自适应滑模容错控制系统的大范围渐近稳定性。仿真和实测实验结果验证了所设计容错策略在立方体机器人的姿态控制中,具有较强的容错能力及较高的控制精度。     

一种新型六自由度并联机器人设计

为了扩大并联机器人的工作空间,减少整体尺寸,设计一种新型的六自由度并联机器人,它由6个SPS支链连接动平台与滑块,滑块绕定平台旋转以改变动平台位姿。通过在静平台与动平台分别建立静坐标系与动坐标系得到变换矩阵,进而求得六自由度并联机器人的位姿反解,即每个滑块的位置。在得到此并联机器人位姿信息后将每个支链视为二力杆求出每个滑台的受力情况,进而计算得到此并联机器人各位姿驱动力。并提出一种通过线圈拖拽钕磁铁的驱动方式。该新型并联机器人具有Z轴转动不受限制的特点,极大地扩展了其运动范围,且相对常规并联机器人结构尺寸极大减少。     

基于步进电机驱动并联机器人的无震颤滑模控制研究

步进电机具有体积小、转矩大、转速范围宽等优点;并联机器人具有刚度大、承载能力强、误差小等特点。本文针对以步进电机驱动的新型三平移并联机器人机构的上述特点,设计了滑模控制算法,建立了控制系统模型,仿真实现了对各支路主动副期望运动轨迹的跟踪。仿真结果表明：该算法解决了滑模控制的震颤问题,系统的鲁棒性好,且系统抗干扰能力强,对系统参数变化不敏感,具有良好的跟踪性能．实现了对该并联机器人的高精度实时控制.     

基于PMBLDC驱动并联机器人的模糊滑模控制研究

永磁无刷直流电机(PMBLDC)具有结构简单、运行可靠、运行特性好等优点.作为一种全新的机器人,并联机器人具有刚度大、承载能力强、误差小等特点.文章就是针对一种以PMBLDC驱动的少自由度并联机器人(3-DOF),采用了一种新型对角模糊滑模控制器.新的控制器能够根据系统运动状态的变化不断调整模糊控制部分的输入和输出空间的宽度.仿真结果表明该算法是可行的并且设计简单、系统的鲁棒性好.具有很好的快速性和抗干扰能力.而且该控制策略具有与自学习控制和自适应控制类似的优点.     

3-RRR平面并联机器人神经网络滑模控制研究

针对具有强耦合和高非线性并联机器人的轨迹跟踪控制研究,设计了一种基于神经网络滑模控制器的控制系统。在传统滑模控制的基础上,利用神经网络算法实时修正系统非线性项和不确定参数的功能,有效抑制了SMC系统的抖振现象。建立了3-RRR平面并联机器人的结构简图和Matlab模型,并采用闭环矢量法得到了机器人的运动学反解,为控制系统提供了参考输入。基于机器人的简化动力学方程,设计了一种RBF神经网络滑模控制器,并构造Lyapunov函数证明控制器的稳定性。分别采用传统滑模和神经网络滑模控制方式对机器人的轨迹跟踪进行仿真分析。仿真结果表明:神经网络滑模控制器具有更好的轨迹跟踪精度和较小的稳态误差,验证了神经网络SMC控制器的有效性。     

基于滑模控制的模型参考自适应异步电机无速度传感器控制

针对异步电机无速度传感器控制中用传统模型参考自适应理论估计转速时存在复杂的PI增益系数调节的实际问题,提出了一种基于趋近律的滑模模型参考自适应系统,并利用Lyapunov理论推导出一种新的速度估计自适应律以确保系统稳定性和快速性.同时,该方法对外部扰动和噪声具有强鲁棒性,且对抖振具有明显的抑制效果.通过Simulink仿真实验也验证了该方法响应速度快,控制精度高的优良性能.     

新型三平移并联机器人机构的光滑滑模控制研究

有关并联机器人的研究多限于机构学、运动学和动力学方面的研究.针对一种新型三平移并联机器人机构,在根据动平台运动要求,基于运动学分析实时求得各支路主动副期望角位移,并基于动力学分析实时求得各支路主动副主要等效干扰作用的基础上,建立了控制系统模型,设计了一种新型光滑滑模控制算法,仿真实现了对各支路主动副期望运动轨迹的跟踪.仿真结果表明:所设计算法解决了传统滑模控制在数字实现时的震颤问题,且系统抗干扰能力强,对系统参数变化不敏感,具有良好的跟踪性能.其研究为进一步实现该并联机器人机构的高精度实时控制奠定了基础.     

两平移一转动并联机构奇异位形分析

介绍一种两平移一转动并联机构及其在中医推拿方面的应用,从机构的位置反解出发求出该并联机构的雅可比矩阵,利用雅可比矩阵法系统地讨论了该并联机构的三类奇异位形,为该机构的实际应用提供理论依据。     

新型六自由度并联机器人精度分析

精度设计是机器人误差标定技术的重要手段。本文结合新型六自由度并联机器人的结构特点,在误差概率分析与蒙特卡洛法的基础上,建立铰链间隙影响下的机器人实际误差模型,并且应用此模型进行精度分析。为新型六自由度并联机器人的精度综合提供了理论依据。     

一种并联机器人钢坯局部缺陷自动修磨系统

钢坯缺陷修磨是保证轧材质量的重要工序，本文介绍一种利用机器人实现钢坯局部修磨自动化的方式，并介绍了该系统的工艺布局和机器人机构，磨削轨迹规划方法，以及缺陷信息识别和控制系统。     

不确定机器人的优化神经网络滑模控制策略

滑模控制响应快,对系统参数和外部扰动呈不变性,可保证系统的渐进稳定性,但它要求控制系统的不确定性的上界值必须已知.在实际中,不确定性的上界值是无法测量的,针对这个问题,采用RBF神经网络来对干扰的上界进行自适应学习,同时也降低了滑模产生的抖振现象.通过对单关节机器人的仿真研究表明:在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方案既能达到高精度快速跟踪的目的,又能削弱滑模控制的抖动问题.     

并联坐标测量机神经网络滑模控制

研究了6-TPS型并联坐标测量机的基于RBF神经网络的直接自适应滑模控制方法.根据测量机的系统动力学模型特点,基于Lyapunov函数的综合设计方法和滑模控制理论,利用RBF神经网络与自适应技术相结合,设计了一种控制律,然后利用MATLAB进行了系统控制仿真.结果表明,测量机在有周期干扰的情况下,采用这种直接自适应神经网络滑模控制方法达到了较高的控制精度,其闭环系统具有较强的自适应性和鲁棒稳定性.     

基于RBF增益调节的机器人滑模控制策略

滑模控制响应快,对系统参数和外部扰动呈不变性,可保证系统的渐进稳定性,但其缺点是控制存在很强的抖动.在一般滑模控制的基础上引入径向基函数神经网络(RBFNN),利用滑模控制的特点设定目标函数,将切换函数作为RBFNN 的输入,切换项增益K的绝对值作为其输出.利用RBF神经网络的在线学习功能,消除了控制的抖动,同时使系统具有很强的鲁棒性.对单关节机器人的仿真研究表明,在存在模型误差和外部扰动的情况下,该方案能大大降低抖振现象.     

基于交流伺服系统的新型自适应滑模控制器设计

考虑交流伺服系统中非线性和不确定因素的影响,设计了一种新型的自适应滑模控制策略。该控制方法通过自适应律调节滑模增益达到克服系统参数摄动和外部扰动的目的,同时根据伺服系统数学模型,设计了控制律并证明了其稳定性。不同载荷条件下的仿真与实验研究表明,该控制策略能保证系统具有很好的控制输入特性与动态性能。