主动悬架H_∞/广义H_2积分切换面自适应滑模控制研究

悬架是车轮与车辆承载系统之间的弹性连接装置的统称,是现代车辆重要组成部分之一。以四分之一汽车动力学模型作为研究对象,设计一种带有积分切换面的自适应滑模控制器。所设计的H∞/广义H2积分型切换面能够有效地改善悬架系统的动态性能,使其对非匹配外界路面扰动具有不敏感性。并且通过设计一种自适应律,实现对不确定路面扰动的辨识估计,提高了系统的实用性。将控制器的性能与被动悬架系统、H∞/广义H2主动悬架进行了对比,仿真结果证实了控制器的有效性。     

并联机构的动力学分析及其无模型智能控制

为解决并联机器人高度非线性、强耦合、数学模型复杂的问题,针对交流伺服电机驱动的并联机器人,在模型不确定情况下提出了一种针对2-DOF并联机器人的智能控制方法,设计了一个二输入的模糊控制器,该控制方法不需要前向运动学的求解。通过模糊控制器对PID参数进行实时整定,基于MATLAB进行动态仿真,仿真结果表明:模糊PID在轨迹跟综和带负荷运动的稳定性方面比线性PID具有更好的控制效果,可实现并联机器人的高精度实时控制。     

液压伺服关节机器人双环自适应控制的研究

针对液压关节机器人存在参数不确定性及外界干扰的特点。通过构造一合适的储能函数，设计了一种鲁棒自适应跟踪控制器作为内环控制器，利用所选的评价函数，将外界干扰有效的抑制在希望的给定指标下，并且对参数变化具有完全的自适应性，实现了系统的渐近跟踪。为了抑制机器人装配和磨损引起的几何参数变化，设计了基于参数辨识的自适应补偿控制器作为外环保证机器人位置控制的精度。实验和仿真都表明双环自适应控制的有效性。     

一种6-DOF冗余驱动并联机器人模型分析与运动控制

主要研究8输入6-DOF冗余驱动并联机器人的动力学特性和运动控制方法,首先描述了该机器人的运动学约束条件,并分析其运动学特性;随后采用拉格朗日法建立机器人动力学模型,并设计模糊自适应PID控制器。最后运动学模型、动力学模型及模糊PID控制器进行了仿真,验证了模型的正确性和控制方法的有效性,为并联机器人参数选取和控制方案制定提供依据。     

基于自适应滑模控制的四轮全向移动机器人轨迹跟踪方法研究

针对四轮全向移动机器人动力学模型参数的不确定性以及外部扰动的影响,为提高其轨迹跟踪控制性能,提出了一种基于自适应滑模的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制方法。首先,基于驱动电机参数建立了机器人的动力学模型,在此基础上设计了一种自适应滑模轨迹跟踪控制器;其次,通过低通滤波器滤除轨迹跟踪控制器输出端的高频信号,同时为实现机器人动力学参数的在线估计,提出了一种参数自适应控制算法并利用RBF神经网络实时调整轨迹跟踪控制器的切换增益,以减小系统的抖振;最后,为验证所述方法的有效性,采用MATLAB进行了仿真实验。仿真结果表明,基于自适应滑模控制的四轮全向移动机器人轨迹跟踪方法可以较好地降低参数变化、外部扰动对系统的影响,能够减小系统的抖振,具有较好的抗干扰能力。     

基于AMESim的动压缸电液伺服压力控制系统积分滑模自适应控制

 根据轨道路基测试装置工作原理,建立了动压缸电液伺服压力系统AMESim模型和数学模型。基于期望变量构造了积分滑模控制切换函数,设计积分滑模控制器使切换函数收敛来实现对期望变量的跟踪,同时采用参数自适应估计来减小参数不确定性对系统控制性能的影响,最后将积分滑模自适应控制作用于该系统AMESim模型上。仿真结果表明：该算法不仅可以快速有效地估计系统中参数,保证估计参数的有界收敛,而且可以很好地跟踪期望变量,具有较好的跟踪精度和抗干扰能力。     

混合驱动柔索并联机器人自适应迭代学习控制

以一种兼容混合驱动机构与柔索并联机构特点的新型混合驱动柔索并联机器人为研究对象,对其动力学建模及轨迹跟踪控制进行了研究;应用Lagrange方法建立了混合驱动柔索并联机器人系统的动力学模型;针对具有非线性、时变特性以及带有可重复时变干扰的混合驱动柔索并联机器人动态系统模型,设计了一种控制增益随迭代次数变化的自适应迭代学习控制策略,并采用Lyapunov函数证明了该控制器的稳定性;数值仿真结果表明,在该控制器的作用下,混合驱动柔索并联机器人控制系统能够完成高精度跟踪期望轨迹,进一步验证了所建系统动态模型的正确性及控制策略的有效性。     

一种并联机器人机电耦合多能域系统动力学参数辨识、控制及试验

以平面2-DOF冗余驱动并联机器人为研究对象,结合拉格朗日方程和键合图两种方法,建立了该机器人机电耦合多能域系统动力学模型。针对该机构特点,提出了一种将动力学模型线性化的待定系数法,通过该方法,经过严密的数学推导,得到了机电耦合多能域系统动力学模型的线性化形式,避免了传统的简化方法得到动力学模型线性化形式带来的误差。以五次多项式改进的傅里叶级数优化并联机构末端激励轨迹。搭建了动力学参数辨识试验平台,以加权最小二乘法对其机电耦合多能域系统的动力学参数进行了基于试验的辨识研究。所提的辨识策略不仅可以辨识出机器人机构本体的惯性参数与关节摩擦参数而且还可以辨识出电动机和减速机的等效转动惯量以及等效阻尼系数。设计了基于计算力矩的力位混合控制策略,并将辨识出的动力学参数应用到控制策略中,通过试验验证了机电耦合多能域系统动力学参数辨识的实用性与基于计算力矩的力位混合控制策略的有效性。     

球面二自由度冗余驱动并联机器人系统动力学参数辨识及控制

以伺服电机驱动的球面2-DOF冗余驱动并联机器人为研究对象,首先,建立了机构惯性参数辨识模型,并规划了惯性参数辨识轨迹;其次,建立了机构运动副摩擦参数辨识模型和驱动系统的摩擦参数辨识模型,分别分析了二者的辨识原理,并规划了摩擦参数辨识轨迹;再次,通过辨识实验得到了机构惯性参数、机构转动副摩擦参数和驱动系统摩擦参数的辨识结果,利用辨识结果对原机构参数进行修正,获得了更为准确的机器人系统动力学模型,并通过轨迹测试实验,对辨识结果进行了验证;最后,制定了基于机器人系统动力学模型的前馈控制策略,与传统的机构运动学闭环控制策略进行实验对比,验证了该控制策略的可行性。     

基于滑膜变结构的PMSM DTC及其恒定开关频率空间矢量调制

针对传统PMSM DTC中Pl算法对电机参数和负载变化敏感的不足,本文提出了一种改进型滑膜控制器。该控制器由一积分切换自适应滑模转矩控制器并联积分环节构成,此外采用了电压调制以获取空间电压矢量的优化组合,实验结果显示转矩、磁链误差、转速误差获得精确补偿,有效抑制了其脉动,同时保证功率器件开关频率恒定,提高了系统的鲁棒性。     

平面冗余驱动并联机构自适应滑模同步控制

基于Kane方程,建立了平面二自由度冗余驱动并联机构的动力学模型。基于轨迹轮廓误差,定义了机构的同步误差及滑模面,将动力学方程线性化,设计了自适应滑模同步控制器并对机构进行了稳定性分析。通过MATLAB仿真计算,并与计算力矩法进行比较发现,自适应滑模同步控制法优于计算力矩法,能够很好地实现轨迹跟踪。     

基于神经内分泌的并联机器人智能控制系统

为研究一种高速度、高精度的二自由度冗余驱动并联机器人自适应控制系统,通过建立运动学模型,基于神经内分泌甲状腺激素调节原理,设计了一种带长环、超短环结构的神经内分泌智能控制器,对机器人系统进行控制,并给出了其控制算法。仿真分析结果表明,运动学模型简单有效,使机器人运动过程中各个关节运动稳定、连续且平滑;相对于传统PID控制算法,神经内分泌智能控制算法具有较好的快速响应性、稳定性、鲁棒性、自适应性和抗干扰能力。该方法为机器人的复杂控制提出了一种新思路。     

快速终端滑模控制在并联机器人中的应用

针对二自由度冗余驱动并联机器人,提出了并联机器人的快速终端滑模控制(FTSMC)以实现其鲁棒控制,并利用Lyapunov函数证明了该控制系统的稳定性。仿真结果表明,该控制系统跟踪效果好,系统误差小,可以满足并联机器人控制的要求。与采用普通滑模控制相比,该控制系统具有状态响应速度快,系统状态在有限时间内收敛到零的特点。仿真实验证实了该控制策略的正确性和有效性。     

μ理论在柔顺力控制中的应用

研究μ理论在柔顺力控制系统中的应用。为模拟空间对接强制校正阶段的推出和拉近过程,提出基于6自由度并联机器人位置内环的柔顺力控制策略。描述基于位置内环的柔顺力控制系统串级控制结构,阐述用经典控制策略实现柔顺力控制的方法。综合考虑参数变化、模型变动和外来干扰等不确定性,利用μ综合控制理论设计鲁棒力控制器。给出鲁棒力控制系统回路中加权函数的详细选取方法和鲁棒力控制器的设计过程。通过μ分析比较鲁棒力控制器和经典力控制器的鲁棒稳定性和鲁棒性能。通过鲁棒力控制器和经典力控制器进行柔顺力控制试验,结果表明了所设计鲁棒力控制器的有效性和优越性。     

并串联复合机器人的鲁棒控制

针对并联机构具有较高的刚度和精度,但工作空间小的特点,提出一种由3自由度平动并联机构和放大机构相结合的机构,从而组成新型并串联复合机器人。根据拉格朗日方法,建立并串联复合机器人的动力学方程, 并讨论动力学方程的性质。研究并串联复合机器人的鲁棒控制问题,根据动力学的性质在笛卡儿坐标系中设计一种鲁棒控制策略。控制器由两部分组成:一部分为基于标称模型设计的计算力矩控制器,其作用是镇定标称的机器人系统;另一部分为一种基于Lyapunov方法设计的鲁棒控制器,其作用是消除不确定性对跟踪性能的影响。理论分析与仿真结果表明,该控制器对改善并串联复合机器人的轨迹跟踪精度十分有效。     

Adaptive second-order fast nonsingular terminal sliding mode control for robotic manipulators

This paper presents an adaptive chattering-free sliding mode controller for trajectory tracking of robotic manipulators in the presence of external disturbances and inertia uncertainties. To achieve fast convergence and desirable tracking precision, a second-order fast nonsingular terminal sliding mode (SOFNTSM) controller is designed to guarantee system performance and robust stability. Chattering is eliminated using continuous control law due to high-frequency switching terms contained in the first derivative of actual control signals. Meanwhile, uncertainties are compensated by introducing the adaptive technique, whose prior knowledge about upper bound is not required. Finally, simulation results validate the effectiveness of the proposed control scheme.     

一种3自由度并联柔索驱动柔性操作臂的建模与控制

以一种3自由度并联柔索驱动机器人为研究对象,研究这种并联柔性系统的控制规律。考虑到运动描述的唯一性及易测性,取约束关节的位置作为广义关节变量,用以描述操作臂的运动状态。在此基础上分析了操作臂的运动学和静力学关系,建立了并联柔性系统的动力学模型。然后,以轨迹控制为目标,分别基于刚性模型和柔性模型设计控制器,并对系统的性能进行分析和仿真。结果表明:基于刚性模型控制器的性能较差,而基于柔性模型的奇异摄动方法则可以获得较好的控制效果。     

Global finite-time adaptive control for uncalibrated robot manipulator based on visual servoing

The paper addresses the finite-time convergence problem of a uncalibrated camera-robot system with uncertainties. These uncertainties include camera extrinsic and intrinsic parameters, robot dynamics and feature depth parameters, which are all considered as time-varying uncertainties. In order to achieve a better dynamic stability performance of the camera-robot system, a novel FTS adaptive controller is presented to cope with rapid convergence problem. Meanwhile, FTS adaptive laws are proposed to handle these uncertainties which exist both in robot and in camera model. The finite-time stability analysis is discussed in accordance with homogeneous theory and Lyapunov function formalism. The control method we proposed extends the asymptotic stability results of visual servoing control to a finite-time stability. Simulation has been conducted to demonstrate the performance of the trajectory tracking errors convergence under control of the proposed method.     

基于干扰观测器的时滞非线性切换系统滑模控制方法

为实现更加精准的时滞非线性切换系统滑模控制,应用干扰观测器设计一种新的系统滑模控制方法。构建时滞非线性切换系统模型,针对系统在发生结构变化时会产生复合干扰变化的情况,设计了一种非线性切换干扰观测器,实施系统不连续干扰的估计。通过 Backstepping 方法结合干扰观测器,设计一种切换滑模控制器,依据标量非线性特性打造一个滑模面,通过滑模控制器算法使时滞非线性切换系统能够满足滑模面的实际可达性条件,完成切换滑模控制器设计,实现系统的滑模控制。对设计的滑模控制方法进行测试,实验中选择的时滞非线性切换系统为一种变后掠翼 NSV 。实验结果表明,该设计方法能够实现较为准确地切入信号跟踪,表现出了很好的切换复合干扰估计性能。