热加工用机械手末端轨迹跟踪控制方法研究

分析机械手横纵向移动、旋转和伸缩等不同动作的动力学,利用拉格朗日法构建机械手动力学模型,以此计算热加工作业时机械手末端移动轨迹误差。考虑机械手移动惯性、重力和向心力角位移等多重因素,设计前馈控制器,将移动轨迹点作为神经网络训练集,通过多次迭代完善轨迹点数据库,利用距离加权法修正轨迹点值,通过控制机械手末端惯性问题完成机械手末端轨迹跟踪控制。仿真实验证明,所提方法路径跟踪误差小,控制稳定性好、响应快,可适用范围广。     

基于迭代学习的光伏路灯轨迹跟踪控制

为提高光伏路灯对太阳的轨迹跟踪能力及储能效率,提出了一种两关节型结构的光伏路灯,根据相关天文学公式和参数计算出太阳轨迹,采用闭环PD型迭代学习控制算法对其进行轨迹跟踪控制。建立了两关节型光伏路灯的动力学模型,给出了闭环PD型迭代学习控制算法。分别对独立PD控制和闭环PD型迭代学习控制进行仿真对比,结果表明采用闭环PD型迭代学习控制算法对轨迹跟踪是有效的。     

SCARA机器人的自适应迭代学习轨迹跟踪控制

为了减小执行重复运动任务机器人的末端位置误差,提出了自适应迭代学习轨迹跟踪控制算法。根据拉格朗日方程得到SCARA机器人的动力学模型,设计了控制力矩的迭代算法,利用Lyapunov函数对该算法的稳定性进行了理论证明,搭建了具有典型机械结构的SCARA机器人实验平台。通过实验验证了自适应迭代学习控制算法能有效减小SCARA机器人的末端位置误差,具有较强的可执行性。     

基于视觉反馈的机器人末端轨迹跟踪控制研究

工业机器人受机械本体间隙误差及外界干扰,在进行焊接、喷涂等工作时难以精确跟踪期望轨迹,严重影响工作效率和质量。根据视觉反馈控制原理,提出一种基于视觉反馈的末端位置动态补偿方法,设计视觉及末端执行器补偿机构,通过高速相机检测机械臂末端与期望轨迹的图像位置偏差,利用末端执行器进行位置补偿,可以快速高精度跟踪期望轨迹。通过实验对提出的方法进行验证,结果表明即使有外界干扰的情况下,机器人末端的跟踪误差最大为1.45 mm,显著提高了轨迹跟踪精度和跟踪速度,满足工业机器人末端快速、高精度的轨迹跟踪工况要求。     

基于迭代学习的旋耕机刀轴焊接机器人轨迹跟踪控制研究

旋耕机是我国农业生产主要机械装备,对农业现代化发展具有十分重大的意义。针对旋耕机刀轴焊接加工对机器人轨迹跟踪精度的要求,对其控制环节进行改进分析,着力提高焊接作业质量。利用MDH法建立机器人运动学模型,利用牛顿-欧拉迭代法建立动力学模型。在此基础上,将反馈计算力矩控制与迭代学习方法相结合设计一种迭代学习控制器来处理旋耕机焊接机器人轨迹跟踪问题。最后使用ADAMS与MATLAB\Simulink进行联合仿真来验证算法的有效性和实用性,并将采用迭代学习控制器的机器人运动控制仿真结果与PID控制器仿真结果进行比较,结果表明迭代学习控制器具有较高的跟随精度与较明显的控制效果,是一种较优的控制方法。     

基于轨迹规划的水下机械手电液控制系统研究

水下机械手是海洋油气开采及应急作业的重要装备,针对其作业特点,建立了机械手三维结构模型,分析了其运动学正逆解,研究了其末端执行器直线运动轨迹规划方法、电液系统模型及控制方法,以此为基础提出了基于轨迹规划的水下机械手电液控制方法。在Matlab／Simulink环境下建立了电液控制系统的仿真模型。     

基于迭代学习控制的电液机床工作台控制方法研究

鉴于传统机床加工零件时工作台进给动作具有重复运动的特点,该文为了实现工作台高精度位置伺服控制,提出了一种基于迭代学习控制算法,用于解决机床工作台位置控制误差。首先,以组合数控机床为研究对象,介绍并建立数控机床工作台位置伺服系统数学模型;然后针对工作台位置伺服系统设计迭代学习控制算法框架;最后搭建数控机床工作台位置伺服实验平台,用不同控制信号对迭代学习控制算法和传统的PID算法进行对比实验。实验结果显示,基于迭代学习控制算法有效地降低了机床工作台控制误差,为数控机床高精度进给运动提供参考。     

基于闭环PD型迭代学习控制的注塑机注射速度轨迹跟踪控制

针对注塑机注射速度的非线性和时变性特点,为提高注射速度对特定曲线的重复跟踪能力,提出了基于闭环PD型迭代学习控制的注塑机注射速度轨迹跟踪控制算法。该算法利用系统实际输出与期望目标之间的偏差修正不理想的控制信号,若干次迭代后,系统能够实现期望轨迹的跟踪。建立了注射速度的动态模型,同时给出系统的控制算法和结构。仿真结果表明:该控制器能有效跟踪期望的注射速度轨迹,响应速度更快,超调量更小,稳定性更好,控制效果优于常规PID控制器。     

基于迭代学习算法的电液比例伺服控制

为解决电液比例控制系统的非线性、时变性、变流量死区及变流量增益等对系统位置控制精度的影响,提高电液比例控制系统的控制精度,针对系统的非线性特性,设计不严格依赖于系统精确数学模型且有较强抗干扰能力的迭代学习算法,同时针对系统的变死区特性,设计能够基于误差和误差变化率在线调整死区补偿量的模糊死区补偿算法。迭代学习算法和模糊死区补偿算法的综合使用是根据当前的控制经验灵活调整控制量,从而有效地改善由于系统非线性及时变性所带来的影响。试验结果表明,不加入模糊死区补偿时,系统位置跟踪存在明显的滞后,最大位移跟踪误差达到6 mm,而同时采用迭代学习算法和模糊死区补偿算法极大的提高系统的控制性能,系统达到稳定跟踪后,最大位移跟随误差在1 mm以内。     

电液位置伺服系统的迭代学习控制

介绍了一类电液位置伺服系统的迭代学习控制方法。根据系统的实际输出与理想输出间的误差,以某种学习机理对系统的实际输入不断进行修正,直至实际输出与期望输出间的误差达到满意为止。实验结果表明：只要合理选择学习机理,便可对电液位置伺服系统实现有效控制。     

基于迭代学习控制的码垛机器人轨迹优化

提出一种学习控制方法用于码垛机器人的速度优化。通过对系统跟随误差学习,实现在误差允许范围内运动速度最大化,从而实现码垛效率的优化。本方法对系统建模要求较低,易于在实际控制器上实现。系统仿真实验结果表明,在带入机械臂系统参数后,在对迭代算法改进后的最优轨迹与未改进的标准轨迹比较后,前者通过改进局部速度,使机器人运转时间缩短了10％～20％。     

基于T-S模糊神经网络的机械手轨迹跟踪

以两自由度并联机械手为研究对象,提出了一种以T-S模糊神经网络作为反馈器,以粒子群算法优化的BP神经网络学习作为前馈控制器的机械手自适应轨迹跟踪方案。并运用ADAMS软件建立虚拟样机模型与Simulink进行联合仿真实验。仿真结果表明设计的控制方案能够较好地控制机械手的轨迹跟踪。     

船体除锈机械手的干扰抑制轨迹跟踪控制

船体外壁除锈喷漆过程中需要控制机械手臂的变幅和伸缩油缸协调动作,以保证机械手臂末端在垂直轨迹方向上的匀速直线运动。针对运动过程中存在的机械手臂的柔性变形不确定性等干扰以及比例阀油缸系统内部状态量的不可测性,运用Lyapunov稳定性理论设计了基于降维观测器的干扰抑制轨迹跟踪控制器,并将所设计控制器对干扰的鲁棒性与传统PID控制进行了仿真对比。同时,应用所设计的控制算法对样机进行了相关测试,验证了所设计的控制器对机械臂外部干扰的抑制作用。     

基于复合控制策略的柔性关节机械手轨迹跟踪研究

目前常用的柔性关节机械手运动控制策略设计中,存在的主要问题是关节的加速度与跃度必须准确已知,这对测量带来了极大的困难,同时会对系统引入测量噪声.为解决该问题,提出了复合控制策略.将系统分为刚体模型与柔性模型的组合,对两个模型分别设计控制器以达到机械手关节轨迹跟踪的目的.以一个双臂柔性关节机械手轨迹跟踪为例,仿真结果表明,该复合控制策略可以实现柔性关节机械手的轨迹跟踪要求,具有一定的可行性.     

喷浆机械手轨迹控制研究

基于流体动力学的运动方程、连续性方程、能量方程和状态方程建立喷浆机械手电液比例控制系统的数学模型,采用PID控制算法校正系统,通过MATLAB/simulink进行机械手轨迹控制仿真分析,得到喷枪的实际运动轨迹,并与所规划轨迹进行比较。研究结果表明:喷枪的轨迹误差在合理范围内,满足喷浆作业的要求,该阀控缸电液位置伺服系统能够满足设计要求,PID控制具有稳态精度高,响应速度较快的优点。     

渐变类周期轨迹的迭代学习控制研究

针对一类具有渐变特性的、在很大程度上具有重复性特点的轨迹的跟踪问题，提出了一种改进的迭代学习控制策略，并给出了理论上收敛性与稳定性的证明，进行了对算法的试验研究。理论和试验证明，该算法在要求的精度范围内拓展对初值与轨迹的完全重复性要求，并且是稳定和收敛的；用于加工中可以获得较高的跟踪精度。     

基于增强学习的机械臂轨迹跟踪控制

为了提高机器臂轨迹跟踪控制器的工作性能,提出基于增强学习的机械臂轨迹跟踪控制方法。介绍了增强学习的基本原理,提出基于SARSA算法的增强学习补偿控制策略。利用比例—微分(PD)控制器完成了基本的稳定任务后,再利用增强学习算法实现了对未知干扰因素的补偿,提升了对不同未知情况的适应能力。实验结果验证了自适应离散化增强学习方法在机械臂轨迹跟踪问题中的可行性和有效性,明显提高了控制器的学习速度。     

水下机械手分数阶积分滑模轨迹跟踪控制方法研究

针对未知有界外部干扰下水下机械手的轨迹跟踪问题,提出了一种分数阶积分滑模控制方法。该方法采用了基于分数阶积分滑模面的指数趋近律,考虑外部扰动,在模型中添加了外部扰动的近似估计项,使得系统可以实现快速收敛,且具有较强的抗干扰能力。利用李雅普诺夫理论证明了该方法的稳定性。对六自由度水下机械手的跟踪问题进行了仿真,结果表明,该控制方法具有良好的轨迹跟踪能力,且对外部干扰表现出良好的鲁棒性。     

4自由度机械手的滑模变结构轨迹跟踪控制

针对机械手的高度非线性、强耦合的特性,依据滑模变结构控制理论,提出了一种机械手的滑模变结构的控制方法,并对其进行仿真。仿真结果证明该方法对4自由度机械手的轨迹跟踪的有效和准确性。