基于误差状态方程的机械臂H_∞最优控制

针对不确定性二自由度机械臂的跟踪控制问题,为了同时保证控制系统的鲁棒稳定和鲁棒性能,提出了基于跟踪误差线性状态方程的H∞最优控制方法。首先建立了二自由度机械臂系统轨迹跟踪误差的状态方程,考虑系统中存在的不确定性和未知扰动,对误差状态推导出基于线性二次型性能指标的鲁棒H∞最优控制律,该控制律不仅保证了控制系统的鲁棒稳定而且使控制系统达到给定性能指标下的鲁棒最优性能。同时证明了闭环系统的渐进稳定性和线性二次型最优。由提出的广义控制力进而得到机械臂的控制力矩,实现鲁棒控制。最后应用simulink对系统进行仿真,仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

采摘机械臂位置误差补偿方法研究

对采摘机械臂的结构误差补偿作了探讨,提出了基于模糊稳健性的误差补偿方法以及关节最小误差补偿量求解算法,并对5自由度采摘机械臂末端位姿误差补偿进行仿真分析,结果表明模糊稳健补偿后末端位置误差明显减小。     

排爆机器人机械臂定位精度误差自动补偿方法研究

针对于排爆机器人在进行排除爆破物质时,机械臂不能满足绝对准确的定位要求,位置检测精度与实际距离之间存在一定的误差。为了解决这一问题,提出排爆机器人机械臂定位精度误差自动补偿方法。基于D-H运动模型和微分变换法创建排爆机器人机械臂位姿误差模型,对误差模型进行重复参数分析,去除重复参数获得可辨识的线性方程;在可辨识的运动学参数误差模型线性方程中加入一个增量进行误差补偿。最后通过仿真实验结果表明,所提方法通过对机械臂位姿误差模型进行有效补偿,使排爆机器人机械臂绝对定位精度均值提升1.3mm。     

倒立摆张量积分散LQR稳定控制北大核心CSCD

针对单级环形倒立摆非线性模型的二次型最优控制的问题,提出一种张量积分散LQR控制设计方法。首先,对单级环形倒立摆模型在选定的变参数空间进行离散化;然后针对各离散点系统,通过黎卡提方程求解LQR控制器,并将控制器增益矩阵存储到离散张量中;接着,运用张量积模型变换方法得到凸多面体结构的张量积分散LQR控制器;最后,通过仿真实验测试算法的有效性。实验结果表示,相比于传统LQR控制方法,新方法可以在更大范围内保证较优的性能指标,且无需经过较为复杂的解析求解过程,而且所得控制器可使用查表方法进行在线计算,相比于SDRE方法,更适用于实时控制。     

基于深度强化学习与旋量法的机械臂路径规划EI北大核心CSCD

深度强化学习在机械臂路径规划的应用中仍面临样本需求量大和获取成本高的问题.针对这些问题,本文基于数据增强的思路,提出了深度强化学习与旋量法的融合算法.本算法通过旋量法将与环境交互所得的自然轨迹进行有效复制,使深度强化学习样本利用率和算法训练效率得到提高;复制轨迹的同时对被控物体、障碍物等环境元素进行同步复制,以此提高机械臂在非结构环境中的泛化性能.最后,在具备物理模拟引擎的Mujoco仿真平台中,通过Fetch机械臂和UR5机械臂在非结构化环境下进行实验对比分析,结果表明了本文算法对于提升深度强化学习样本利用率和机械臂模型泛化性能的可行性及有效性.     

考虑时变输出受限的机械臂自适应容错控制北大核心CSCD

针对机械臂执行器失效故障,提出了一种基于障碍李雅普诺夫函数的有限时间模糊自适应容错控制方法。该控制方法引入自适应技术用于估计执行器的失效程度,补偿执行器故障带来的损失,保证了控制器的控制效果,并采用模糊逻辑系统使得控制律中无须模型参数,从而增加了控制系统的适用性。该控制方法能够保证闭环系统的所有信号和状态是有限时间有界,关节位置的跟踪误差收敛到原点的一个小邻域内,在机械臂运行过程中不违反时变约束要求。最后,将所提控制方法应用于二自由度刚性机械臂,仿真结果验证了所提控制方法的有效性。     

柔性机械臂运动轨迹的鲁棒自适应控制

本文针对多连杆柔性机械臂的运动轨迹问题，讨论了动力学建模，控制系统结构设计以及鲁棒自适应控制法，运用假设模记方法得到了柔性机械臂动力学所似方程，通过对柔性机械臂动力学特性分析，建立了等价动力学模型，依此提出了一种鲁棒自适应控制算法，并给出仿真研究结果。     

基于小波逼近的空间机械臂非完整运动最优规划的遗传算法

本文讨论了空间机械臂非完整运动规划问题．将空间机械臂非完整运动规划问题转化 为非线性系统最优控制问题．在控制算法中用小波函数逼近控制输入规律．提出了空间机械 臂非完整运动规划最优控制的遗传算法．数值仿真表明,小波逼近和遗传算法联合求解最优 控制问题是有效的．     

轮式移动机械臂的鲁棒跟踪控制研究

移动机械臂系统一般由移动平台和机器臂组成,它既具有机器臂的操作灵活性,又具有移动机器人的可移动性,因此其应用范围要比单个系统宽得多。这篇文章研究了由非完整移动平台和完整机械臂构成的移动机械臂系统的鲁棒跟踪控制问题,基于误差动态方程和耗散不等式引理设计了一种鲁棒跟踪控制器,该控制器在出现外界干扰时能使系统渐近跟踪给定信号。使用Matlab6.5对系统进行了仿真研究,仿真结果表明所提出的鲁棒控制算法是正确有效的。     

机械臂变长度误差跟踪迭代学习控制

针对任意初始状态下机械臂轨迹跟踪问题, 提出一种变长度误差跟踪迭代学习控制(Iterative learning control, ILC)方法. 首先, 构造不依赖于期望轨迹的双曲余弦型期望误差轨迹, 放宽经典迭代学习控制初始状态要求严格一致的条件. 由于该误差轨迹只需设置一个常数项, 因而能够有效减少计算量, 使得期望误差轨迹的设计更为简单. 其次, 考虑机械臂运行区间随迭代次数变化的问题, 构建虚拟误差变量补偿机制, 通过定义虚拟误差变量对未运行区间进行信息补偿, 放宽经典迭代学习控制的迭代长度不变条件. 在此基础上, 基于Lyapunov-like理论设计迭代学习控制器和全限幅学习律, 实现机械臂关节位置在指定区间上跟踪给定的期望轨迹和保证未知参数估计值的有界性. 最后, 仿真结果验证了所提方法的有效性.     

机械臂鲁棒自适应运动控制

针对具有不确定性的机械臂系统,文中阐述了一种基于势函数和Lyapunov稳定性理论的鲁棒自适应控制方法．它是通过合理选择与控制目标相关的势函数,并根据模型中不确定性的实时变化,在控制器中引入可在线可调参数,使得控制器机械臂能够跟踪给定的有界参考信号,跟踪误差收敛到包含零点的很小的邻域内．同时该闭环系统的所有状态半全局最终一致有界（SGUUB）．仿真研究表明该方法的有效性．     

欠驱动三连杆机械臂能量解耦控制策略

针对第二关节为被动的欠驱动三连杆机械臂提出一种能量解耦控制策略. 首先, 将整个运动空间分为摇起区和平衡区, 为了实现快速摇起控制, 进一步将摇起区分为摇起子区间一和摇起子区间二; 其次, 基于Lyapunov函数设计控制律, 使第三杆相对于第二杆处于自然伸展的状态, 即使第三杆角度和角速度收敛为零, 从而解除能量控制与第三连杆姿态之间的耦合; 接着, 在摇起子区间二, 增加系统能量使系统摇起至平衡区附近; 然后, 基于LQR (Linear quadratic regulator)的平衡控制律将系统稳定在竖直向上平衡点; 最后, 用仿真结果验证该控制策略的有效性.     

基于FuzzyP的多臂机器人机械臂控制系统设计

机械臂是多臂机器人的重要组成部分,针对基于姿态识别控制及位置识别控制系统受到被控量振荡影响,而导致机械臂运动轨迹控制不精准的问题,提出了基于FuzzyP的多臂机器人机械臂控制系统设计;基于FuzzyP控制系统,找到系统控制平衡点,设计系统硬件结构包含3个机械臂,共十八个自由度,简化关节控制器连线,选择直流有刷电机,采用增量型编码器,设计H桥电路,配合74ACT244增强驱动电路,利用NRF24L01无线模块获取与处理位置信息;使用FuzzyP控制器,抑制被控量振荡,控制连杆运动,完成多臂机器人机械臂控制方案设计;由实验结果可知,该系统轨迹与预期轨迹基本一致,较好解决多臂机器人机械臂对接精确定位要求。     

基于图像处理的低误差机械臂位姿检测仿真

传统柔性机械臂位姿检测方法在实际应用中无法准确检测机械臂位资的俯仰角、偏航角以及滚转角.为此,提出基于机械视觉的柔性机械臂位姿检测方法.利用TL5147对机械臂位姿图像采集并显示.,通过EDMA传输法完成图像传输,提升程序工作效率.利用四元数算法完成柔性机械臂的空间位姿关系检测,保证机械臂位姿检测的准确性,实现机械视觉...     

面向抓取作业的飞行机械臂系统及其控制

面向飞行机械臂的飞行抓取作业,提出了一个由六旋翼飞行机器人和7自由度机械臂组成的飞行机械臂系统.系统采用分离式控制策略,即飞行机器人和机械臂各有一个控制器.机械臂运动所引起的系统质心和转动惯量的变化量及其导数被用来估计机械臂对飞行机器人的扰动力和力矩.为了减弱机械臂扰动对六旋翼飞行机器人的飞行控制性能的影响,提出了扰动补偿H∞鲁棒飞行控制器.实验结果表明,与没有扰动补偿的控制器相比,当机械臂运动时所提出的扰动补偿H∞鲁棒控制器对系统的飞行控制性能有明显的提升效果.最后,目标物抓取作业实验验证了所提出的飞行机械臂系统的可靠性.     

机械臂D-H参数和减速比几何标定及误差补偿

针对机械臂D-H参数和关节电机减速比不精确导致机械臂绝对定位精度降低的问题,提出了在利用几何分析标定机械臂D-H参数的基础上,通过分析关节实际旋转角度和相应电机编码器码值的线性关系,标定关节电机减速比的方法;针对关节角误差微分补偿法计算量大的缺点,通过推导机械臂末端位姿矩阵误差和关节角误差之间的微分关系建立误差模型,求解关节补偿角,避免了雅各比矩阵的求取,提高了计算效率;最后采用三维激光跟踪仪搭建测量系统,完成了一种6自由度机械臂的标定及补偿实验;实验结果表明,通过参数标定及误差补偿,机械臂的绝对定位误差均值从标定前的2.83 mm和1.14°降低到0.54 mm和0.24°,验证了方法的有效性。     

基于灰色预测模型的倒立摆LQR最优控制

基于一级倒立摆系统线性模型的不确定性,建立了灰色预测模型.提出了一种基于灰色预测模型的一级倒立摆LQR最优控制算法,通过系统仿真,与一级倒立摆LQR最优控制进行了对比,结果表明基于灰色预测模型的倒立摆LQR最优控制具有更强的鲁棒性和更好的节能效果.