不同重力环境下的柔性关节空间机械臂自适应鲁棒控制

研究了柔性关节空间机器人在不同重力环境下的轨迹跟踪控制。首先建立了地面重力环境下和空间微重力环境下的柔性关节机器人模型,这两个模型均考虑了摩擦带来的影响,然后提出一种基于奇异摄动理论的自适应鲁棒控制柔性关节空间机械臂的方法。该方法为被控对象中的重力项设计了自适应律来实时估计补偿,并加入鲁棒项对逼近误差和其它干扰项进行补偿。用该方法设计了控制器系统,并对其进行了稳定性分析和仿真研究。仿真结果表明,该控制器可以有效消除重力环境变化带来的影响,也可以有效抑制柔性关节引起的系统高频谐振等问题,具有很好的跟踪效果,对柔性关节空间机器人的轨迹跟踪控制具有重要的工程应用价值。     

柔性空间机器人基于关节柔性补偿控制器与虚拟力概念的模糊全局滑模控制及振动主动抑制

空间机器人系统的柔性主要体现在空间机器人的臂杆和连接各臂杆之间的铰关节;由于空间机器人系统结构的复杂性,以往研究人员对同时具有柔性关节和柔性臂的系统关注不够;为此讨论了参数不确定情况下柔性关节、柔性臂空间机器人系统的动力学模拟、运动控制方案设计和以及臂、关节双重柔性振动的分阶主动抑制问题。依据线动量、角动量守恒关系并基于拉格朗日方程、线性扭转弹簧及假设模态法推导了系统动力学模型;以此为基础;针对空间机器人实际应用中各关节铰具有较强柔性的情况,引入了关节柔性补偿控制器并结合奇异摄动技术将整个系统分解成独立时间尺度的电机力矩动力子系统和柔性臂子系统;针对电机力矩动力子系统,设计了力矩微分反馈控制器来抑制关节柔性引起的系统弹性振动;针对柔性臂子系统,提出了一种基于虚拟力概念的自适应模糊全局滑模控制方案,由于运用了虚拟力的概念,从而通过仅设计一个控制输入就可达到既跟踪期望轨迹又抑制柔性臂柔性振动的控制目标。计算机数值仿真对比实验证实了该方法的可靠性和有效性。     

柔性基、柔性铰空间机器人基于状态观测的改进模糊免疫混合控制及抑振研究

研究了在有界外部扰动、基座姿态控制输入比例不确定影响下,柔性基、柔性铰空间机器人系统的刚性轨迹跟踪控制及柔性振动抑制问题。结合系统动量守恒原理、拉格朗日法并应用柔性补偿与奇异摄动技术,建立了柔性基、柔性铰空间机器人的奇异摄动动力学方程。为消除系统外部扰动、不确定控制输入比例对空间机器人轨迹跟踪精度的影响,在传统免疫控制算法基础上引入线性速度观测器及模糊控制器,提出一种基座姿态与机械臂各关节协调运动且不依赖于被控慢变子系统模型的改进模糊免疫混合控制律。为主动抑制基座、关节所产生的双重柔性振动,针对快变子系统提出一种基于线性状态观测器的最优控制律。综合上述两个控制律,得到了一种改进模糊免疫混合控制及抑振方案。所提控制方案无需在实时控制过程中对空间机器人的相关速度信号进行测量与反馈,并对系统不确定性保持有很强的鲁棒性。仿真实验结果证实了方案在系统刚、柔性运动控制上的有效性。     

姿态受控柔性关节双臂空间机器人的抗力矩饱和控制与振动抑制

研究了漂浮基柔性关节双臂空间机器人载体姿态与机械臂关节协调定位的抗力矩饱和控制与柔性振动抑制问题。利用系统动量守恒定律及拉格朗日方法,给出载体姿态受控柔性关节双臂空间机器人的完全驱动式动力学方程。结合柔性补偿及奇异摄动技术,推导系统相应的奇异摄动模型。为实现双臂各关节柔性振动的有效抑制,针对快变子系统提出一种力矩微分状态反馈控制策略;为避免空间机器人实际载体姿态控制系统及关节驱动电机出现控制饱和问题,针对慢变子系统提出一种姿态、关节协调定位且基于力矩主动约束设计的抗力矩饱和控制方法。数值仿真结果显示,所提控制方案不仅可以完成对系统载体姿态、双臂各关节的精确定位,而且还能有效抑制关节的柔性振动、限制实际控制力矩的输出幅值。     

自由浮动柔性空间双臂机器人的混合抑振控制

针对一种双臂4关节末端为柔性连杆的自由浮动空间机器人,将自由浮动空间柔性双臂机器人开链系统的柔性杆视为Euler-Bernoulli梁.采用假设模态法对柔性连杆的变形进行近似描述,忽略高阶弹性振动模态,根据拉格朗日法,并结合系统动量守恒,推导了自由浮动空间柔性双臂机器人开链系统的动力学方程和振动方程;考虑弹性变形、建模误差及扰动项,以及动力学的非线性强耦合效应,在模态空间下,采用模糊滑模及最优控制的混合控制方法,讨论空间柔性双臂机器人操作臂在捕获运动时的轨迹跟踪及振动抑制问题.仿真实验表明,混合控制可以削弱滑模控制的抖振程度,使得滑模控制的输出更平稳,有效地抑制柔性连杆产生的弹性振动,保持操作臂末端轨迹跟踪的鲁棒性.     

力矩受限的柔性关节空间机器人的鲁棒模糊滑模控制

讨论了力矩受限情况下具有柔性关节、外部扰动和参数不确定的漂浮基空间机器人系统的动力学建模、运动控制和柔性振动抑制。利用拉格朗日方程和系统的动量、动量矩守恒关系建立系统动力学方程。并基于奇异摄动理论,将系统分解为独立时间尺度的慢变子系统和快变子系统。针对慢变子系统,设计了一种基于双曲正弦函数的鲁棒模糊滑模控制方法,该方法不需要知道系统的精确模型,能够补偿柔性关节带来的系统转角误差,实现空间机器人期望运动轨迹的渐进跟踪。双曲正弦函数的运用有效地降低了控制力矩的幅值,从而使得控制系统能够适应空间实际中力矩受限的情况。而针对快变子系统,设计了速度差值反馈控制方法以抑制柔性关节引起的系统振动,保证系统的稳定性。仿真结果证明了该文所提出的混合控制方法的有效性。     

关节柔性的漂浮基空间机器人基于奇异摄动法的轨迹跟踪非奇异模糊Terminal滑模控制及柔性振动抑制

如果在漂浮基空间机器人系统动力学建模和控制方法设计过程中忽略关节柔性的存在,其控制系统的精度和稳定性将受到极大影响。以考虑关节柔性、系统参数不确定的漂浮基空间机器人系统为研究对象,讨论了其动力学建模过程、运动轨迹跟踪控制方案设计及柔性振动振动抑制。结合拉格朗日第二类方法并结合系统动量、动量矩守恒关系,分析、建立了系统动力学方程。以此为基础,为了同时实现空间机器人运动轨迹的渐近跟踪和抑制由关节柔性引起的系统弹性振动,采用奇异摄动理论的双时间刻度分解,将系统分解为表示系统刚性运动部分的慢时标子系统和表示系统柔性运动部分的快时标子系统。针对慢时标子系统设计了非奇异模糊Terminal滑模控制方案。该控制方案采用非奇异Terminal滑模面,并基于模糊逻辑系统自适应调整控制律的切换项,不但克服了在设计中需要知道系统不确定性的上界的限制,又消除了滑模变结构控制器抖振的缺点。针对快时标子系统,采用速度差值反馈控制律来抑制关节柔性引起的系统弹性振动,保证系统的稳定性。仿真时以平面两刚性臂、两柔性关节的漂浮基空间机器人系统为例证明了所提出方法的有效性。     

基于小波基模糊神经网络的漂浮基柔性空间机械臂轨迹跟踪控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,参数未知漂浮基柔性空间机械臂关节空间协调运动的轨迹跟踪控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,由假设模态法,建立了漂浮基柔性空间机械臂的系统动力学方程。以此为基础,针对系统参数未知的情况,设计了一种小波基模糊神经网络的控制方案,以使柔性空间机械臂的载体姿态到达期望位置的同时,机械臂关节铰能够协调地跟踪关节空间的期望轨迹。该方案具有无需预知柔性空间机械臂的模型和系统参数的优点,且网络权值是通过在线学习进行调整,节省了离线训练的时间。系统的数值仿真表明了所提出方案的有效性和可行性。     

柔性关节空间机器人基于神经网络的自适应反演控制

讨论了载体位姿无控情况下,漂浮基柔性关节空间机器人的关节运动控制器设计问题。利用系统动量、动量矩守恒关系及拉格朗日法,建立了空间机器人的动力学模型。为实现系统关节运动控制目标,借助于神经网络函数逼近技术,提出了一种柔性关节空间机器人的自适应反演控制方案。所提控制方案无需预知系统各惯性参数的真实信息,且可避免对载体位置相关量进行实时地测量与反馈,因此较适于实际应用。数值仿真结果表明：上述控制方案可使系统各柔性关节的振动较小,并能够有效地控制空间机器人完成所期望的关节运动。     

漂浮基柔性空间机械臂关节运动的分块神经网络控制及柔性振动模糊控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控情况下,漂浮基柔性空间机械臂关节运动及柔性振动主动抑制的控制问题。由系统动量守恒关系及假设模态法,利用拉格朗日方法建立了漂浮基柔性空间机械臂的系统动力学方程。之后采用奇异摄动理论,将其分解为表示刚性运动的慢变子系统和柔性振动的快变子系统。据此,设计了柔性空间机械臂系统载体姿态及机械臂关节铰协调运动的组合控制器。针对慢变子系统——柔性空间机械臂的刚性运动,设计了分块神经网络控制器,以完成系统参数未知情况下关节空间协调运动的轨迹跟踪;而对于快变子系统——柔性臂的振动,则设计了模糊控制器来主动抑制柔性杆的振动。数值仿真证实了提出方法的有效性。     

闭链双臂空间机器人动力学建模及载荷基于滑模补偿的力/位置混合控制

讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,漂浮基闭链双臂空间机器人抓持系统的动力学建模与控制问题.利用拉格朗日方法和牛顿-欧拉法分别建立了双臂空间机器人及抓持负载的动力学模型,并结合漂浮基空间机器人固有的动力学特性及闭合链约束几何关系,获得了抓持系统合成动力学方程.以此为基础,考虑到闭链双臂空间机器人系统结构的复杂性及某些...     

时间延迟下双臂空间机器人工作空间轨迹跟踪的改进控制方法

研究了载体姿态受控、位置不受控制情况下, 具有时间延迟的漂浮基双臂空间机器人载体姿态与末端爪手工作空间协调运动的动力学建模与控制问题。利用系统动量守恒关系及Lagrange方法, 建立了漂浮基双臂空间机器人的系统动力学模型及运动Jacobi 关系。以此为基础, 考虑到系统存在时间延迟的复杂情况, 利用Taylor级数展开, 导出了适用于时间延迟情况下控制系统设计的数学模型。利用该模型, 提出了一种双臂空间机器人在时间延迟情况下的改进计算力矩控制方案。而后, 运用Lyapunov 第二类方法, 结合图形分析以及范数的方法证明了该控制系统的稳定性。数值仿真结果证实了该控制方案在系统存在时间延迟的情况下, 仍然可以有效地控制双臂空间机器人, 稳定地追踪工作空间的期望轨迹。     

带滑移铰空间机器人惯性空间轨迹跟踪的鲁棒混合自适应控制

讨论了载体位置与姿态均不受控制的带滑移铰空间机器人的控制问题.为了克服空间机器人系统控制方程关于惯性参数的非线性性质,空间机器人被表示为欠驱动形式的机器人系统,其优点在于保持了系统动力学方程关于惯性参数的线性性质.对系统的运动学分析表明,联系机械手末端运动速度与机器人关节角速度的增广广义Jacobi关系,亦可以表示为一组惯性参数的线性函数.以此为基础,针对系统参数不确定的情况,设计了空间机器人跟踪惯性空间期望运动轨迹的鲁棒混合自适应控制方案.由于在上述系统运动学、动力学分析中耦合了系统动量守恒关系,提到的控制方案具有不需要测量、反馈空间机器人载体位置及移动的速度、加速度的优点;此外,由于上述控制方案仅在参考速度、加速度的计算中采取了参数调节方式,而在控制部分对不确定参数采用了保持鲁棒性的方法,有效地减少了计算量,有助于缓解机载计算机运算能力有限的矛盾.仿真运算,证实了方法的有效性.     

空间机器人姿态与末端抓手协调运动的鲁棒自适应控制

本文讨论了载体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机器人协调运动的控制问题。借助于虚拟扩展系统的输入与输出,得到了一组关于惯性参数呈线性函数关系的系统控制方程。以此为基础,针对空间机器人系统中不确定参数与未知参数并存的复杂情况,设计了载体姿态与末端抓手惯性空间轨迹协调运动的鲁棒自适应控制方案。利用两杆空间机器人系统进行了系统仿真运算,仿真结果证实了上述控制方案的有效性。由于对系统待估计参数作了分类,并充分利用系统信息对系统不确定参数采用保持鲁棒性而不是在线估计的方法,提到的控制方案具有计算量小的优点,有助于缓解机载计算机运算能力有限的矛盾。     

执行器受限空间机器人的模糊神经网络控制

空间机器人关节执行器输出力矩幅值及幅值变化率受限的情况,是其在太空应用中不可避免要面临的实际问题。为此该文讨论了关节执行器输出力矩幅值及幅值率受限情况下参数未知空间机器人系统协调运动的动力学控制问题。依据系统动量守恒关系和拉格朗日第二类方程,推导了漂浮基空间机器人系统的动力学方程。以此为基础,针对关节执行器输出力矩幅值及幅值率受限的情况,设计了一种自适应模糊神经网络控制器,以使空间机器人系统的本体姿态和机械臂关节铰协调地跟踪各自在关节空间的期望运动轨迹。该控制方案由自适应模糊神经网络控制器及抗饱和参数自适应律构成。首先利用有限差分法将幅值率受限条件转化为幅值受限条件,并与该文预设的力矩受限条件比较以确定每个采样时刻的力矩动态受限范围;然后再通过设计一个抗饱和参数自适应律来确保执行器的输出力矩在动态受限范围内。基于Lyapunov稳定性理论证明了该控制器可确保控制系统是渐近稳定的。仿真对比实验证明了该控制方案的有效性。     

应用于圆饼工件分拣的码垛机器人自适应积分滑模控制

目的 针对存在系统未建模特性和负载变化下码垛机器人关节空间轨迹跟踪控制的问题,设计一种基于结合时延估计技术与自适应积分滑模面的控制策略。方法 根据圆饼工件分拣需求,设计一款桌面式码垛机器人系统,推导机器人的运动学与动力学模型,给出关节空间轨迹规划算法,并基于无模型思想设计关节空间轨迹跟踪控制器。结果 利用雅克比伪逆法可反解出机器人的关节角;通过所提的轨迹规划算法能有效获得各关节运动轨迹;与PID控制器和积分滑模控制器相比,文中所提控制器具有较好的控制精度、较强抗干扰性和较高的鲁棒性。结论 仿真和实验结果表明,所设计的基于时延估计技术的自适应积分滑模控制器是合理的,能使得码垛机器人完成圆饼工件的分拣任务,具有一定的工程应用价值。     

Vision-based sensing and control for space robotics applications

The following problems arise in the precise positioning of payloads by space manipulators: (1) the precise measurement of the relative position and motion of objects in the workspace of the robot; (2) the design of a control system, which is robust and performs well in spite of the effects of structural flexibility and oscillations typically associated with space robots. This paper discusses the solution to the measurement problem by a vision system using photogrammatic image processing to determine the motion of objects in real time. Performance characteristics are presented. The control problem is addressed by a new technique dealing effectively with the challenge posed by the noncollocated sensor/actuator configuration on the flexible robot structure. The laboratory implementation of the measurement and control concepts is discussed. Preliminary results validate the concepts