一种新的双连杆柔性臂机器人混合控制策略

以宏微双重驱动的双连杆柔性臂机器人为对象 ,提出了一种新的关节角控制律设计方法 ,即基于刚性模态设计实现关节位置控制的滑模算法 ,再根据关节角误差信号建立模糊推理表确定对滑模控制律的二次修正量 ,用修正后的控制律去控制柔性臂的摆角 ;通过将控制律在完整的系统模型上进行计算机仿真表明 ,算法可以很好地实现关节角位置控制和抑制残余振动 .     

海上舷梯末端点位置终端滑模镇定控制

针对海上舷梯末端点位置镇定控制问题，通过运动学反解，计算出补偿海浪引起的船舶摇荡运动对舷梯末端点位置的扰动，保证舷梯末端点位置在惯性坐标系下保持不变的舷梯关节期望位置；综合考虑舷梯动力学模型参数不确定及海浪引起的船舶摇荡运动对舷梯的扰动力，构造扩张状态观测器(ESO),估计由参数不确定及海浪引起的船舶摇荡运动对舷梯的扰动力组成的总扰动；进一步，设计基于ESO的终端滑模关节位置跟踪控制律，保证舷梯的关节位置跟踪其期望位置。理论分析证明了所构造的ESO的状态估计误差有界和所设计的基于ESO的终端滑模控制律使舷梯的关节位置跟踪误差在有限时间内收敛至零，从而保证舷梯末端点位置在惯性坐标系下保持不变。仿真结果验证了设计控制律的有效性。     

机械臂位置跟踪自适应反演滑模控制律设计

针对机械臂位置跟踪控制问题,设计了一种新型自适应反演滑模控制律。该方法利用机械臂各关节的位置和速度误差建立了滑模面函数,并根据反演原理设计了反演滑模控制律。然后,通过设计合适的自适应律对外部扰动进行在线补偿,降低了系统对外部扰动的敏感性,有效地抑制了系统的抖振。最后利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真结果说明该控制律具有较好的控制性能。     

一种改进的柔性关节机械臂分级滑模控制

为实现多自由度柔性关节机械臂高精度定点控制和振动抑制,提出了一种改进的分级滑模控制算法.该算法借鉴分级滑模的思想,分别根据减速器输出角和关节角设计第一级滑模面,然后根据第一级滑动模态设计第二级滑模面.采用双幂次趋近律,使滑动模态无论是远离还是接近滑模面时都具有很快的趋近速度,而且控制力矩的抖振小,动态性能好.应用李雅普诺夫理论证明了所设计的控制器能够保证二级滑动模态有限时间有界稳定,进而一级滑动模态和系统状态也是有限时间有界稳定.数字仿真结果表明,所提控制算法与未改进之前相比,关节角的响应时间快1 s,并且提高了定点控制的精度,有效减小了抖振.     

基于滑模观测器的卫星姿态控制系统滑模容错控制

针对卫星姿态控制系统执行机构故障,设计了基于滑模观测器的滑模容错控制律.采用迭代学习算法在线调节观测器滑模项切换增益,设计滑模观测器估计卫星姿态和角速度.在此基础上,将执行机构故障作为系统的未知动态,提出一种对卫星姿态控制系统执行机构故障不敏感的滑模容错控制方法.该方法利用系统输入和状态信息,结合动力学特性实现未知动态估计,以此设计滑模控制律.通过数字仿真验证了该容错控制方法的有效性.     

一类仿射非线性混合系统的去混合化控制

为了解决混合系统在任意切换规则下的稳定性问题，针对一类仿射非线性混合系统，首先利用滑模控制降阶的特性，设计滑模控制律对该类系统实现完全的去混合化，然后采用一般的非线性连续系统的控制理论方法进行控制设计，最后通过变换得到最终的滑模控制律，它能有效地保证混合系统的稳定性．仿真结果表明了该控制律是有效的。     

二自由度关节型机器人的自适应模糊滑模控制

针对二自由度关节型机器人控制问题,通过分析传统滑模控制的不足,提出一种自适应模糊滑模控制算法。采用自适应单输入单输出模糊系统来计算控制增益,同时设计了基于Lyapunov稳定性理论的自适应律,最后利用Simulink软件对自适应模糊滑模控制进行仿真实验。结果表明,机器人各关节控制力矩的抖振现象明显减弱,系统性能得到提升;自适应算法的加入使模糊滑模控制能在短时间内随着系统状态的变化自动地进行调节,稳态收敛为常数;在关节型机器人参数不确定和存在外界干扰的情况下,自适应模糊滑模控制算法依然具有良好的鲁棒性和跟踪精度。     

基于低通滤波器的机械手滑模控制

机械手是典型的多输入多输出非线性系统,具有时变、强耦合、非线性、快速高精度跟踪等特点.滑模控制是机械手控制的一种重要方法,但基于一般滑模控制方法设计的控制器,其输出存在高频抖动,给被控对象带来不利影响.采用滑模结合低通滤波器的控制策略,定义滑模面,利用趋近律方法设计滑模控制律,基于李亚普诺夫(Lyapunov)函数证明系统的渐近稳定性.以双关节刚性机械手为例,MATLAB仿真结果表明,该控制策略能减小抖动、实现高精度跟踪.     

分块建模关节机器人的PI鲁棒滑模控制

为实现机器人关节位置镇定和轨迹跟踪控制,控制律的设计须针对确定的机器人动力学模型,由于机器人结构参数、作业环境的外界干扰及结构振动等不确定性因素的存在,会造成机器人动力学模型不确定.为此,设计3个RBF神经网络分别对不确定机器人模型中的3个不确定项进行分块建模,得到机器人估计模型,神经网络的权值采用自适应算法.针对机器人估计模型设计PI鲁棒滑模控制律.将所设计的控制器用于三关节机器人的三个关节的力矩控制,研究结果表明:三关节均约在1 s时达到期望位置和跟踪期望轨迹,镇定误差和跟踪误差也快速、稳定地趋于零.通过定义基于积分型的Lyapunov函数,利用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统是全局渐近稳定的.     

基于新型趋近律的板球系统反步滑模最优控制

针对板球系统控制精度低、鲁棒性差和响应慢等问题，提出一种基于新型趋近律的反步滑模最优控制方案.首先，用跟踪误差与虚拟控制量设计滑模面；其次，将反步法与滑模控制相结合设计新型趋近律，由此设计控制器；然后，采用Lyapunov理论证明整个系统的稳定性；最后，通过改进粒子群算法寻找一组新型趋近律的最优参数，实现最优控制.仿真实验结果表明，提出的控制策略能消除误差提高系统控制精度，系统调节时间为0.2 s，能加快系统响应速度，增强了系统鲁棒性，较好地抑制了抖振，验证了所提控制方案的可行性.     

柔性臂关节位置滑模变结构控制研究

研究了一种分级式柔性机械臂关节位置滑模变结构控制方案，首先推导了下位机关节位置伺服控制系统的数学模型，然后推导了在上位机上实现的滑模变结构控制率，并进行了实验研究。试验结果表明，该控制方案的弹性变形较少，有利于降低末端位置弹性振动。     

膨胀节成型机模糊自适应趋近律滑模控制研究

文章针对膨胀节成型机电液比例位置控制系统容易受系统参数不精确和外界干扰影响,导致控制精度降低甚至系统抖振的缺点,引入了一种模糊自适应趋近律滑模控制方法。采用指数趋近律形式的切换函数设计滑模控制器,并使用模糊逻辑规则自适应调整ε的大小,使系统参数动态最优化。仿真结果表明,该方法有效抑制抖振,保证了系统的控制精度,同时响应速度较快,有效提高了膨胀节成型精度。     

基于时间缩放轨迹规划的水平3R欠驱动机械臂的滑模控制

本文以水平运动的3R欠驱动机械臂为研究对象,在关节空间研究其位置控制.本文详细介绍了时间缩放方法,并用该方法进行了运动规划.最后采用基于趋近律的滑模控制,以主动关节1、2与被动关节3之间的耦合关系为理论基础,实现对关节3的运动控制,使机械臂运动到要求位姿.文章还进行基于Matlab的数值仿真验证了方法的有效性.     

基于神经网络及综合电机特性的柔性关节空间机器人全阶滑模控制

研究了载体位置、姿态均不受控的自由漂浮柔性关节空间机器人机械臂轨迹跟踪及关节柔性振动主动抑制问题,利用系统动量、动量矩守恒关系及第二类Lagrange法,并综合考虑关节驱动电机特性,导出了其全系统动力学模型;然后基于奇异摄动理论将该动力学模型分解为描述机械臂刚性运动的慢变子系统及描述关节柔性振动的快变子系统,并结合关节电机输出力矩与电枢电流的关系,将对控制力矩的设计转化为对电流控制的设计。之后,针对关节柔性振动快变子系统,采用速度差值反馈控制方案对其进行了振动主动抑制;针对机械臂刚性运动慢变子系统,则基于RBF神经网络提出了一种全阶滑模控制方案;其中RBF神经网络用于逼近由系统不确定参数带来的未知非线性项,全阶滑模控制方案的引入在于使控制系统在兼备传统滑模控制方案鲁棒性强特点的同时,还能克服抖振问题。最后,系统数值仿真结果说明了所提方案的有效性。     

基于Backstepping的机器人鲁棒控制律设计

考虑了仅有关节位置测量的机器人控制问题,首先设计滑模观测器估计速度信号,然后基于Ｂａｃｋｓｔｅｐｐｉｎｇ的非线性控制系统综合方法,提出了一种机器人的鲁棒控制方案,可保证跟踪误差的一致最终有界,最后对所提出的鲁棒控制方案与常用的ＰＩＤ＋前馈补偿控制方案作了实验比较,结果表明,所提出的鲁棒控制方案具有更高的跟踪精度。     

滑模变结构控制在柔性机械臂中的应用

本文采用假设模态法,对带有末端荷载的柔性机械臂,推导出考虑动力刚化影响的柔性机械臂有限统一致线性化动力学模型。通过极点配置技术设计滑模超曲面参数,采用滑模变结构控制方法,实现关节转角的运动轨迹控制。采用ＬＱＲ方法设计弹性模态器,抑制由于刚体运动而激发的弹性振动。文中最后针对一单杆柔性机械臂进行了计算机仿真,验证了本文所提出的控制策略的有效性。     

双足机器人的滑模控制

作者利用牛顿 欧拉法建立了12自由度双足机器人的动力学模型,并建立了双足机器人的滑模控制模型·采用比较简单的李亚普诺夫函数对滑模控制的稳定性进行了分析,并利用滑模控制方法对双足机器人的12个关节自由度进行了加速度补偿控制·通过在各关节自由度上加入给定范围的随机误差来代替双足机器人结构参数、转动惯量及摩擦力等因素对各关节自由度运动所造成的误差·仿真实验结果显示双足机器人的各关节自由度的角位移和角速度的误差都比较小,达到了预期的控制效果·仿真实验结果也证实滑模控制方法能够用于12自由度双足机器人的轨迹跟踪控制·     

Neuro-Sliding-Mode Control of Flexible-Link Manipulators Based on Singularly Perturbed Model

A neuro-sliding-mode control (NSMC) strategy was developed to handle the complex nonlinear dynamics and model uncertainties of flexible-link manipulators. A composite controller was designed based on a singularly perturbed model of flexible-link manipulators when the rigid motion and flexible motion are decoupled. The NSMC is employed to control the slow subsystem to track a desired trajectory with a traditional sliding mode controller to stabilize the fast subsystem which represents the link vibrations. A stability analysis of the flexible modes is also given. Simulations confirm that the NSMC performs better than the traditional sliding-mode control for controlling flexible-link manipulators. The control strategy not only gives good tracking performance for the joint angle, but also effectively suppresses endpoint vibrations. The simulations also show that the control strategy has a strong self-adaptive ability for controlling manipulators with different parameters.     

高超声速再入滑翔飞行器的模糊变结构控制

针对高超声速再入滑翔飞行器的再入姿态控制,设计了模糊变结构姿态控制器.根据控制系统的任务,建立了面向控制的模型.将模糊控制与滑模变结构控制的思想相融合,研究了模糊滑模变结构控制器的设计方法.通过在稳定的误差相平面内构造稳定的滑模面,模糊控制器根据误差状态与滑模面的相对位置输出控制信号,使得系统的轨迹能趋近稳定的滑模面,从而使得误差沿着滑模面收敛到原点.将模糊滑模变结构控制方法应用于高超声速滑翔洲际飞行器,给出了再入滑翔姿态控制器的设计方案,分别对攻角、侧滑角和倾侧角设计了独立的模糊变结构控制器,提出了分段线性控制分配方法.在Matlab中进行了整个控制系统的仿真测试,验证了该方法的可行性.