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气动人工肌肉系统凭借其材质轻便、输出力大及柔顺性好等优势, 其运动控制研究近年来逐渐成为热点问题. 然而, 气动人工肌肉(pneumatic artificial muscle, PAM)系统所固有的特性(如迟滞、蠕变、非线性时变等), 为其控制方法设计与实现带来了挑战. 考虑到实际工作过程中, 系统往往遭受未知干扰的影响, 本文针对气动人工肌肉系统, 提出了一种基于干扰估计的非线性控制策略, 可在系统存在持续不确定干扰的情况下, 在线进行扰动抑制, 实现精确的跟踪控制. 具体而言, 本文先通过模型变换, 将系统不确定性、未建模动态、外部扰动等处理成集总扰动的形式. 随后, 结合自适应更新律及正则化最小二乘算法, 在线估计未知系统参数及扰动; 在精确扰动代数估计的基础上, 通过所提基于干扰估计的非线性控制器, 消除未知扰动对系统造成的影响, 并确保跟踪误差收敛至零. 此外, 经稳定性分析证明了跟踪误差的渐近收敛性. 最后, 通过硬件实验验证了本文方法的有效性及鲁棒性. 相似文献
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随着机器人技术的飞速发展,传统执行器(如电机、液压驱动等)结构繁冗、体积庞大,越来越难以满足新一代智能机器人对轻质化与柔顺性的需求,具有更高柔顺性、更强安全性的气动人工肌肉日益受到广大学者的关注.气动人工肌肉结构简单、材料轻便、生物适应性好,在医疗康复、航空航天、水下作业、抢险救灾等领域均具有良好的适应性,可方便地用于驱动机器人完成多项复杂任务.然而,气动人工肌肉与生俱来的迟滞、高度非线性、蠕变等特性,为其驱动的柔性机器人精准智能控制带来了挑战.鉴于此,首先对气动人工肌肉的工作原理、优势缺陷、建模与应用现状等进行简要介绍;然后基于气动肌肉的主流模型,对近年来单、多气动人工肌肉驱动的机器人运动控制方法研究现状与最新进展进行重点阐述;最后根据当今研究现状与尚未解决的难题,简要分析气动人工肌肉驱动的机器人未来发展趋势. 相似文献
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