柔性关节机械臂的非线性控制策略研究

针对外部干扰情况下的柔性关节机械臂非线性动力学模型,提出一种基于反演设计思想的递阶控制策略。把电机的输出角度向量作为关节子系统的控制变量,设计虚拟电机角度向量实现关节轨迹跟踪,同时在反演正定函数中综合积分项消除轨迹跟踪误差。计算实际的关节电机输出力矩,使电机输出角度跟踪虚拟控制量,通过设计自适应滑模变结构控制器消除系统不确定因素的影响。基于李雅普络夫稳定性理论证明系统的稳定性和轨迹跟踪误差的收敛性。     

基于反演设计的机械臂非奇异终端神经滑模控制

针对具有建模误差和不确定干扰的多关节机械臂的轨迹跟踪问题,设计反演非奇异终端神经滑模控制。该方案是采用能有限时间收敛的非奇异终端滑模面,根据滑模控制原理和反演方法设计反演滑模控制器;对于反演滑模控制系统中由于建模误差和不确定干扰造成的不确定因素的上界,设计径向基(Radial basis function, RBF)神经网络自适应律,在线估计不确定因素的上界;利用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,该方法具有良好的轨迹跟踪性能,提高对于建模误差和不确定干扰等因素的鲁棒性,削弱了抖动。     

机械臂反演非奇异终端的神经滑模控制

为了解决具有外部干扰以及建模误差的多关节机械臂的轨迹跟踪问题,提出了一种机械臂反演非奇异终端的神经滑模控制方法。采用非奇异终端的滑模面,基于反演方法以及滑模控制的原理,设计了反演滑模控制器。针对由于外部干扰以及建模误差引起的反演滑模控制系统中不确定的因素上界,设计了径向基(radial basis function,简称RBF)神经网络的自适应律,对不确定因素上界进行了在线估计,并对控制系统的稳定性使用了Lyapunov定理进行证明。仿真分析结果表明,所提出的方法不仅可以减少系统中存在的抖振现象,而且具有较好的轨迹跟踪性能和较强的鲁棒性。     

基于干扰误差补偿的自动化电机自适应滑模反演控制

针对自动化电机受电磁干扰误差较大,导致电机控制效果较差、难以反映真实运行状态的问题,提出基于干扰误差补偿的自动化电机自适应滑模反演控制方法。构建电机的转子动力学模型,设计干扰观测器,将干扰预测输出值传输至增益调整模块,构建非线性干扰预测动态方程,将预测的干扰因素转化为相应控制量。电机的连续控制问题即跟踪控制问题,按照滑模反演控制理论,定义电机的两个子误差,引入滑模切换函数,构建转子动力学惯性逆矩阵获取控制力矩,通过跟踪转子输出轴完成电机自适应滑模反演控制。实验结果表明,所提方法能够较好地跟踪实际干扰信号变化轨迹,对自动化电机的控制性能较好。     

生产线机械制造设备机械臂自动化控制方法

常规方法将伺服电机的驱动力矩直接作用于机械臂关节,关节角速度受扰动力负面影响,使得跟踪轨迹调节时间较长、稳态跟踪误差较大。提出生产线机械制造设备机械臂自动化控制方法。建立机械臂运动学模型,将关节角度作为改变机械臂位置姿态的参量,分析关节角度时间变化规律,得到机械臂位置姿态集合,规划机械臂运动轨迹,利用运动控制处理器,控制伺服电机输出力矩,通过前馈补偿,增益施加给关节的控制力矩,消除扰动力负面影响,由驱动力矩调节关节角速度,使关节角度达到期望值,令机械臂沿着运动轨迹完成作业。以串联连杆型机械臂为例,模拟生产线机械制造设备作业场景,设置初始关节角度和机械臂期望轨迹,实验结果表明,相比两种常规方法,设计方法关节角度调节时间缩短了0.18s、0.384s,稳态跟踪误差减小了0.407rad、0.849rad,提高了机械臂对期望轨迹的跟踪精度。     

四旋翼飞行器轨迹跟踪控制器的设计与验证

为了解决四旋翼飞行器在外界扰动影响和系统模型参数存在不确定性情况下的精确轨迹跟踪控制问题,设计并验证了一种四旋翼飞行器的非线性轨迹跟踪控制器。首先建立了考虑执行机构特性的四旋翼飞行器数学模型,并将虚拟控制量映射到了实际中对电机的控制;然后通过在反步法轨迹跟踪控制中加入积分项,设计了一种基于积分型反步法的非线性轨迹跟踪控制器,消除模型参数不确定性及外界干扰引起的误差,仿真结果验证了该方法的可行性;最后,利用QBall2四旋翼飞行实验平台,对所设计的非线性轨迹跟踪控制器进行验证,实际飞行实验结果表明了所设计控制器的有效性,提高了实际飞行过程中外界干扰和不确定性下的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制的精度。     

气动肌肉并联关节的位姿轨迹跟踪控制

针对多输入多输出的气动肌肉并联关节,建立包含任务空间负载动态方程、容腔压力动态方程和高速开关阀平均流量方程的多阶动态系统数学模型。为保证气动肌肉并联关节系统良好动态特性的同时具有高精度的位姿轨迹跟踪,采用基于非连续投影算法的自适应鲁棒控制策略。该策略通过自适应参数估计来消除因气动肌肉并联关节系统动态数学模型的参数未知而引起的较大参数不确定,通过鲁棒反馈来消除因气动肌肉的伸缩力模型误差、摩擦力时变和关节系统的不可知干扰等引起的严重非线性不确定,且控制器基于反推设计,对多输入多输出的多阶耦合动态系统具有很好的适用性。试验结果表明：所研究的气动肌肉并联关节阶跃响应的静态误差小于0.09°,连续轨迹跟踪的标准误差小于0.15°,且具有较强的自适应性和鲁棒性。     

三关节移动机械臂轨迹跟踪控制的研究

三关节移动机械臂是由移动平台及固定在移动平台上的三关节机械臂组成的机器人系统。文章对三关节移动机械臂进行了运动学和动力学建模,提出了一种基于自适应动态滑模控制的轨迹跟踪控制方法。对受外界干扰影响的移动机械臂系统的数学模型进行了输入/输出线性化处理,并设计了一种带有不确定性上界估计的自适应动态滑模轨迹跟踪控制器。从理论上分析了闭环机器人控制系统的稳定性,并利用MATLAB轨迹跟踪控制仿真实验验证了所提出的轨迹跟踪控制方法的有效性。     

机器人仿生膝关节的计算力矩加比例微分反馈控制

磁流变阻尼器控制的四连杆关节瞬时转动中心是变化的,仿生特性好,但机构模型复杂,模拟人腿关节运动时变轨迹跟踪较为困难.基于此,提出行走机器人四连杆仿生膝关节机构,建立虚拟样机、机构动力学简化模型和磁流变阻尼器Bingham模型.基于瞬时转动中心和简化的关节几何中心,引入大小腿长度变化以减少模型误差.设计计算力矩加比例微分反馈控制算法来控制关节摆动.采用Lyapunov方法,分析在模型存在误差情况下,控制算法的收敛性和跟踪误差大小.在虚拟样机上对阻尼力和关节摆动运动进行仿真,在样机上对控制算法进行验证.试验结果表明,引入瞬时中心和几何中心,可降低模型误差,控制算法轨迹跟踪精度能满足行走机器人行走要求.     

变论域模糊补偿的机械臂积分终端滑模控制

为了减小机械臂在环境扰动、参数漂移和建模误差等影响下的轨迹跟踪误差,设计了基于积分终端滑模和变论域模糊补偿的组合控制器。采用拉格朗日方程建立了机械臂系统的动力学模型,制定了不确定因素影响下机械臂跟踪控制方案;设计的积分终端滑模控制器可以将系统初始状态限制在滑模面上,消除了控制过程的抖振并提高了跟踪速度;提出了自适应论域策略,该策略可以提高补偿力矩的输出细粒度,并将变论域模糊算法用于不确定因素补偿。经实验验证,变论域模糊补偿控制对关节1角位置的最大跟踪误差为0.103 rad,误差绝对均值为0.025 rad,对关节2角位置的最大跟踪误差为0.073 rad,误差绝对均值为0.012 rad,跟踪控制精度高于模糊补偿控制、RBF-BP控制和自适应鲁棒控制,验证了变论域模糊补偿控制方法的有效性和先进性。