柔性机械手臂的一种混合控制方法

基于奇异摄动法和双时标分解，提出了一种柔性连杆机械臂的混合控制方法。柔性连杆机械臂的模型可分解为两个子系统：慢时标子系统和快时标子系统，快时标子系统采用模糊控制，慢时标子系统采用速度反馈控制，并验证了该方法的控制性能。     

机械臂协调操作柔性负载自适应模糊滑模控制

基于奇异摄动理论研究了机械臂协调操作柔性负载系统有限元模型的分解及控制问题。通过双时标变换将复杂的协调系统动力学模型分解成慢变子系统和快变子系统。针对慢变子系统,在其存在不确定性上界未知的情况下,设计了自适应模糊滑模控制器,以完成系统的轨迹跟踪性能;针对快变子系统,考虑到系统参数摄动等影响,设计了鲁棒最优控制器,以抑制系统的弹性振动。仿真结果验证了所设计控制方法的有效性。     

Analysis on Biological Stability and Influencing Factors of Northern Living District Water Distribution System

多柔性连杆机械臂的自抗扰控制

刘延芳^1,2, 刘宏¹,孟瑶³

（1. 哈尔滨工业大学 机器人技术与系统国家重点实验室,哈尔滨 150001;

2.哈尔滨工业大学 航天学院,哈尔滨 150001;

3.上海宇航系统工程研究所,上海 201109）

创新点说明

将自抗扰控制应用到多柔性连杆机械臂的运动控制上。

研究目的

主要解决多柔性连杆机械臂的运动控制问题,在转角运动控制的同时,抑制柔性臂杆的振动。

研究方法

首先基于时标分离,将系统分解为快时标系统和慢时标系统：快时标系统为内环,采用最优二次型控制器,实现臂杆振动的快速抑制;慢时标系统为外环,采用自抗扰控制,抑制系统外界干扰、未建模动态等内外扰动,实现转角位置的精确控制。

结 果

采用自抗扰控制器可以显著提高转角控制精度,并抑制臂杆的振动,其中自抗扰控制器中采用飞线性PD控制器时,优势更为明显。

结 论

自抗扰控制器在应用于多柔性连杆机械臂的运动控制中具有一定的优势,可以进行工程推广。

关键词：多柔性连杆机械臂;自抗扰控制;飞线性比例微分控制器;跟踪微分器;状态扩张观测器

     

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.     

单柔性臂的滑模控制与主动控制比较研究

本文以单柔性机械臂为例,研究了基于奇异摄动理论的滑模控制,以及基于ACLD结构的主动控制问题.首先通过双时标变换,将系统分解为慢变子系统和快变子系统.针对慢变子系统,设计滑模控制器,以实现系统良好的轨迹跟踪性能,针对快变子系统,采用最优控制策略抑制其弹性振动.建立具有主动约束控制装置的主动控制方法的系统动力学模型,并对...     

双连杆柔性机械臂的奇异摄动控制

本文中采用奇异摄动方法将双连杆柔性机械臂系统分解为慢变和快变两个子系统，分别采用滑模控制方法和极点配置方法设计慢变和快变子系统的控制器，并进行了数值仿真。     

机械臂协调操作柔性负载鲁棒神经网络控制

针对多变量刚柔耦合的双机械臂协调操作柔性负载系统,基于奇异摄动理论研究该系统有限元模型的分解以及轨迹跟踪控制问题.考虑动力学模型的复杂性,通过双时标变换将协调系统分解成表征系统大范围刚性运动的慢变子系统和表征系统弹性振动的快变子系统.基于反演思想在慢变子系统中设计鲁棒神经网络控制策略,实现系统轨迹跟踪性能;针对快变子系统,设计鲁棒最优控制策略抑制系统的弹性振动.仿真研究结果表明,该控制策略增强了系统的跟踪性能和鲁棒性.     

基于观测器的机械臂协调操作柔性负载的控制

为解决机械臂协调操作柔性负载状态不完全可测的问题,基于输出反馈研究了系统的控制。针对机械臂协调操作柔性负载驱动数小于自由度数,采用奇异摄动理论把协调系统降阶为快慢两个子系统。通过机械臂末端与负载接触点的部分信息和负载物理特性,建立了系统柔性坐标之间的关系,设计了观测器。通过系统特性把观测器系统误差方程转换为状态矩阵方程的形式,根据矩阵特征值的特点设计观测器参数,并把这一思想用到观测器-控制器系统的稳定性证明中。仿真结果证明了观测器和控制器的有效性。     

双连杆柔性机械臂的轨迹控制

对双连杆柔性机械臂的奇异摄动模型,分别采用滑模控制方法和H∞优化方法设计了慢变和快变子系统的控制器,并进行了数值仿真.     

柔性机械臂变结构跟踪控制及柔性振动抑制

柔性机械臂具有质量轻、速度快和负载大的特点,针对柔性机械臂轨迹跟踪与弹性振动抑制问题,基于奇异摄动理论和两种时间尺度的假设,将柔性机械臂系统分解为代表大范围刚体运动的慢变子系统和代表柔性振动的快变子系统.对于慢变子系统采用变结构控制来实现关节轨迹的跟踪,而快变子系统则采用最优控制方法来对柔性杆振动进行主动抑制.仿真实验结果表明,该控制方法不仅能够保证系统刚性运动轨迹的精确跟踪,并能有效抑制柔性杆件的弹性振动.     

一类不确定性二阶振动系统的自适应滑模控制

针对一类典型的二阶振动系统,基于滑模控制理论研究了系统的控制问题。考虑系统存在不确定性的情况下,考虑不确定性上界已知和未知,分别设计了滑模控制器和自适应滑模控制器,并引入模糊控制消除滑模抖振的影响。最后通过仿真试验研究,验证了所设计控制方法的有效性。     

基于耦合滑模面的机械臂操作柔性负载系统分布参数控制

针对多变量刚柔耦合的机械臂操作柔性负载系统,提出了一种自适应滑模控制方法,研究了系统存在参数不确定性和外部干扰影响下的位置控制和振动抑制问题。系统动态特性由偏微分方程表示的分布参数模型来描述,避免了集中参数模型导致的溢出问题。基于对柔性负载的能量动态分析,设计了一种自适应滑模控制器,其中滑模面定义为关节角误差、关节角速度误差和柔性负载的根部应变和剪切力的耦合。利用LaSalle不变性原理,证明了闭环系统的渐近稳定性。最后仿真验证了所设计控制方法的有效性。     

Anti-Dead-Zone Integral Sliding Control and Active Vibration Suppression of a Free-floating Space Robot with Elastic Base and Flexible Links

Under the conditions of joint torque output dead-zone and external disturbance, the trajectory tracking and vibration suppression for a free-floating space robot (FFSR) system with elastic base and flexible links were discussed. First, using the Lagrange equation of the second kind, the dynamic model of the system was derived. Second, utilizing singular perturbation theory, a slow subsystem describing the rigid motion and a fast subsystem corresponding to flexible vibration were obtained. For the slow subsystem, when the width of dead-zone is uncertain, a dead-zone pre-compensator was designed to eliminate the impact of joint torque output dead-zone, and an integral sliding mode neural network control was proposed. The integral sliding mode term can reduce the steady state error. For the fast subsystem, an optimal linear quadratic regulator(LQR) controller was adopted to damp out the vibration of the flexible links and elastic base simultaneously. Finally, computer simulations show the effectiveness of the compound control method.     

一类不确定混沌系统的自适应模糊滑模广义投影同步

针对具有不确定性和外部干扰的主从混沌系统的广义投影同步问题,提出了一种自适应模糊滑模变结构控制方法,设计了模糊滑模变结构控制器及自适应控制律,并利用Lyapunov稳定性理论证明了所提方案的可行性和稳定性。所设计的控制器不受未知不确定性和外部干扰的影响,具有很强的鲁棒性,并可改变广义投影同步的比例因子,获得任意比例于原驱动混沌系统输出的混沌信号。通过对不确定主从Duffing-Holmes系统的数值仿真试验,验证了所设计控制器的有效性。     

一类具有多种不确定性机器人系统的自适应控制

机器人系统含有不同类型的不确定性因素,这些因素的存在可能会影响系统的控制精度,甚至引起系统不稳定。针对具有外部干扰、内部动力学参数不确定性以及未知死区特性的一类不确定性机器人系统,提出了一种基于干扰观测器的自适应控制器。首先建立具有外部干扰的机器人系统非线性数学模型,并对模型中内部动力学参数不确定性和未知死区特性进行了分析。采用非线性干扰观测器对系统所受到的外部干扰进行估计和补偿,在干扰观测器的基础上设计自适应控制器用来处理内部动力学参数的不确定性以及未知的死区特性。最后采用李雅谱诺夫函数法从理论上证明了系统的稳定性和位置跟踪误差的收敛性,并采用数值仿真验证了所设计方法的有效性。     

基于自抗扰控制器的网络控制系统设计

网络控制系统具有很多不确定性,对控制器的鲁棒性设计提出了新的挑战。基于自抗扰控制技术设计出了具有较强鲁棒性的网络控制器。自抗扰控制器的设计独立于对象模型,在工程应用中具有较强的实用性。仿真结果验证了控制器的鲁棒性。