基于粒子群算法的空间机械臂关节驱动力矩优化设计

采用绝对节点坐标方法对空间柔性机械臂臂杆进行动力学建模,采用自然坐标法对机械臂关节进行建模,最终得到刚柔耦合的空间机械臂动力学模型.对冗余自由度机械臂进行逆运动学分析,由规划的末端轨迹得到了含自运动项的关节转角轨迹.利用动力学方程中Lagrange乘子的物理意义,对机械臂系统进行逆动力学分析,推导了关节轴瓦与轴颈在运动过程中受到的关节驱动力/力矩.利用粒子群算法优化机械臂的自运动项,得到了最小化的关节驱动力矩能耗,从而形成了一种冗余空间机械臂关节驱动力矩优化设计新方法.在平面三连杆柔性机械臂进行了数值仿真,仿真结果表明:所提出的方法在实现末端轨迹跟踪的同时,能有效降低关节力矩能耗;得到的关节力矩连续性好,能够满足工程实际需要.      

谐波传动对柔性机械臂动力学特性的影响

空间机械臂是在轨航天器重要维护工具,其动力学特性的优劣直接关系到航天任务的成败。现有空间机械臂多采用谐波传动作为减速机构,该减速机构对空间机械臂的动力学特性有较大影响。基于Euler-Bernoulli梁模型,结合谐波传动误差模型,建立了考虑臂杆柔性与谐波传动运动滞后的动力学方程,通过数值模拟分析了臂杆刚性、臂杆刚性与谐波滞后、臂杆柔性,以及臂杆柔性与谐波滞后等4种模型对应的空间机械臂动力学特性。仿真结果表明:与刚性空间机械臂相比,臂杆柔性使得输出的角度曲线包含明显高频成分,考虑谐波传动的柔性空间机械臂输出特性存在明显滞后。     

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。     

空间机械臂捕获操作过程的神经网络镇定控制

分析了柔性空间机械臂捕获卫星过程受到的碰撞冲击效应,及其受碰撞冲击后不稳定运动的镇定控制.利用第二类拉格朗日方程建立空间机械臂系统的动力学模型.基于碰撞过程空间机械臂与被捕获卫星的动量守恒原理,利用动量冲量法计算碰撞冲击对空间机械臂运动状态的影响效应,该影响效应将引起空间机械臂系统的不稳定运动及柔性杆弹性振动.考虑到上述冲击效应,设计神经网络控制算法进行控制,以实现对不稳定运动进行镇定控制及抑制柔性杆振动.最后,通过数值仿真结果验证了上述控制算法的有效性.     

含区间铰间隙柔性机械臂控制精度分析

为了分析大变形、间隙碰撞和不确定性对机械臂动力学特性和控制精度的影响,提出了含区间铰间隙的柔性机械臂动力学建模方法和该动力学模型的求解方法.模型中采用绝对节点坐标法对柔性部件进行动力学建模,采用混合碰撞力模型和Ambrósio摩擦力模型建立关节铰间隙,并且采用区间变量描述间隙尺寸和部件杨氏模量.通过数值仿真分析表明:部件柔性和间隙会显著地影响机械臂动力学特性和控制精度,而且随着部件弹性模量减小、间隙尺寸增大,影响将更加显著;考虑不确定性时,机械臂的控制精度将降低,而且参数不确定性会显著影响该机械臂的动力学特性.     

面向非合作目标的柔性捕获器设计与动力学建模

为更好地实现对动态非合作目标的捕获,设计开发了一种多臂式柔性捕获器.这种捕获器的原理类似海葵等生物捕猎的方式,不依赖单个柔性臂的精准夹持而是靠多根臂所构成的臂群实现聚拢、挤压等动作,以完成对目标物体的捕获.基于能量守恒和动量守恒原理对非合作目标物体与柔性臂的碰撞问题进行分析,给出了发生碰撞后柔性臂与目标物体各自的运动参数.为进一步分析柔性臂的动态变形过程,采用多个线性关节和扭转关节的组合对单根柔性臂进行描述,并基于牛顿法对各离散关节进行受力分析,建立了柔性臂的动力学模型.将柔性臂整个变形过程离散为多个微小时间段运动的集合,通过动力学分析得到当前时刻的动力学参量,经过一个微小时间内的运动后即可得到下一时刻各质点的位置,迭代进行上述步骤便得到了柔性臂的动态变形过程.而后,通过实验确定单臂动力学模型的最优参数,并将参数优化后的动力学模型在不同加载情况下与单臂样机进行对比,验证了动力学模型的准确性.最后,在单臂动力学模型的基础上建立包括多根柔性臂的捕获器三维模型,进行非合作目标捕获的仿真与样机实验.结果表明:所设计的臂群式柔性捕获器能够很好地完成动态非合作目标捕获任务,所建立的捕获器三维仿真模...     

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。     

基于滤波滑模控制的空间柔性机器人系统控制仿真研究

针对一种刚柔结合的空间冗余度机器人,基于拉格朗日法、假设模态法和系统动量守恒对柔性连杆进行近似描述,忽略高阶弹性振动模态,借助Maple软件,推导了一种自由浮动空间柔性冗余机器人操作刚性负载的动力学模型,该方法提高了建模的正确性.并在此基础上,鉴于自由浮动空间机器人系统的结构复杂性和参数变动性,运用具有较强鲁棒性的滑模变结构控制对该动力学模型实现了轨迹跟踪控制,较好地抑制了柔性杆弹性振动,并减小了对本体的影响.最后进行了自由浮动三自由度柔性冗余度机器人的动力学控制仿真,仿真结果验证了上述控制方法的有效性.     

高速运动机器人动力学及控制策略研究

机器人高速运动时关节柔性会对关节轨迹造成较大影响,必须对其造成的振动加以研究和控制。文章通过简化机器人的柔性关节,从动力学角度对机器人高速工作过程进行仿真,分析关节柔性及其大小对关节轨迹的影响;采用奇异摄动复合控制策略,将高速机器人系统分为快、慢2个独立子系统,分别为其设计控制器,加和后作为整个系统的控制输入。控制系统仿真结果表明,该控制策略能够实现轨迹的精确跟踪和振动的有效抑制。     

四自由度柔性关节机械臂的动力学分析

关节是机械臂的核心部件,在机械臂动力学中起着重要的作用,精确的关节动力学模型是机械臂系统设计、分析和控制的基础．以四自由度机械臂为研究对象,首先给出柔性关节机械臂的简化模型,然后运用Lagrange方法建立了考虑关节柔性和电气特性动力学方程．     

组合柔性机械臂抑振性能的仿真及实验研究

为抑制柔性机械臂的低频固有振动,该文提出利用组合结构滞迟阻尼效应来提高柔性机械臂的抑振性能.以单根叠层组合柔性机械臂为对象,通过有限元仿真和实验,对组合柔性机械臂的减振性、结构参数和预压力对其减振性能的影响进行了研究,并由仿真实验确定了组合柔性机械臂的动态恢复力曲线.研究结果表明:与实体柔性机械臂相比,组合柔性机械臂的抑振效果显著;确定合适的预紧力和结构尺寸参数可得到最佳的抑振性能;组合柔性机械臂-质量系统的固有频率不是一常量,其大小随振幅的减小而增大;组合层之间的相对刚度对其抑振性能有影响,减小相对刚度可提高其抑振能力.实验证明,该文采用的有限元仿真方法能较准确地反映组合柔性机械臂的动力学性质,可以代替实物实验确定动态恢复力滞迟回线,为组合柔性机械臂动力学建模、减振性设计及运动控制研究提供了有效方法.     

自由浮动空间柔性冗余度机械臂姿态稳定控制

讨论了自由浮动柔性冗余度空间机械臂的姿态稳定控制问题.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,然后利用拉格朗日法建立空间柔性冗余度机械臂系统的动力学模型.在此模型基础上利用奇异摄动法把系统分解为快慢2个子系统,设计慢变子系统的模糊滑模控制器,以保证轨迹误差的渐近跟踪.对快变子系统则采用最优控制...     

柔性关节机械臂自适应神经网络动态面控制

针对柔性关节机械臂动力学模型具有非线性、不确定性和未知的外界扰动等问题,提出了基于自回归小波神经网络的自适应动态面控制方法.采用对于非线性系统具有良好学习和快速收敛能力的自回归小波神经网络,在线观测和补偿动力学模型的不确定项.并应用动态面方法设计控制器实现了关节轨迹跟踪控制.仿真和实验结果显示:当存在模型参数不准确及未建模的外部扰动力矩时,控制算法表现出良好的自适应能力,与传统动态面法和PD(比例微分)控制相比较,显著提高了柔性关节的位置跟踪精度.     

不确定机械臂的组合自适应迭代学习轨迹跟踪

针对一类同时含未知时变和未知定常参数、并带有可重复时变干扰的不确定机械臂系统,为精确跟踪期望轨迹并加快跟踪误差的收敛速度,提出了一种具有抗扰能力的机械臂组合自适应迭代学习控制算法.对未知定常参数和未知时变参数,分别采用时域和迭代域的参数自适应迭代学习律,并基于估计参数设计了机械臂的自适应迭代学习轨迹跟踪控制律.利用相似李亚普诺夫函数证明了轨迹跟踪误差的收敛性.针对二自由度关节式机械臂的仿真结果表明,应用所提算法可实现精确的轨迹跟踪,并加快迭代学习的收敛速度.     

双柔性机械臂伺服系统PI控制策略

柔性机械臂系统中的负载柔性、关节柔性会导致输出转速波动，故使用PI控制策略对伺服系统进行控制.根据连续体振动理论和拉格朗日方程建立同时考虑负载和关节两种柔性的动力学模型，并分析了两种柔性对系统传动特性的影响.使用Arnoldi方法对传递函数进行降阶，并对降阶误差进行评价.采用极点配置方法设计控制器参数，讨论了极点阻尼系数、自然频率等对系统动态特性的影响.最后进行双柔性机械臂的仿真分析和转动控制实验，结果表明：适当调整控制器参数可以有效减弱柔性机械臂伺服传动系统末端的转速波动，进而抑制机械谐振现象，使系统趋于稳定.     

六自由度空间柔性机械臂的动力学分析与仿真

突破了仅对两自由度平面柔性机械臂进行研究的传统,而对多自由度空间柔性机械臂进行动力分析。用假设模态法表示臂杆柔性,并将变形量融入D—H坐标系,通过对机械臂末端的轨迹规划得到刚性运动学的逆解。运用Kane方法对多自由度的空间柔性机械臂进行动力学建模,推导出完整的系统动力学方程,采用较高精度的四阶龙格-库塔法对动力方程进行积分求解。给定一个六自由度柔性机械臂模型,并对其进行数值仿真,验证了臂杆柔性对机械臂的动力响应产生的重要影响。     

基于最优激励轨迹的RRR机械臂动力学参数辨识

机器人动力学参数的精确辨识是对机器人进行精确控制的前提,参数辨识的精度与所采用的标定轨迹直接相关.以RRR机械臂为研究对象,建立该机械臂的动力学模型.在动力学参数辨识时,选择有穷傅里叶级数做为最优激励轨迹的表达式,通过最小化退化矩阵的条件数来获得最优激励轨迹中的参数,同时把各关节位置、速度和加速度的物理约束与激励轨迹结合起来,使获得的最优激励轨迹在物理意义上是可行的.通过在激励轨迹中指定频率范围来避免激励机器人的柔性特性,利用最小二乘法来辨识动力学参数.最后仿真验证了该辨识方法的有效性.     

基于扩张状态观测器的机械臂分散自适应模糊控制

针对机械臂控制中各子系统间交联项难于处理的问题,提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)和模糊策略的分散控制方法.将机械臂系统考虑为各关节交联子系统的集合,采用扩张状态观测器去实时估计机械臂各关节间的状态、耦合交联项及非线性项,利用模糊系统去逼近机械臂动力学模型中的建模不确定项,从而设计分散自适应模糊控制器以实现机械臂的轨迹跟踪控制,给出了控制器中参数的自适应更新律,并对该控制器进行了Lya-punov稳定性分析.最后将该方法应用于一个4自由度机械臂的轨迹跟踪控制中,仿真结果表明了该方法对处理耦合交联项及在各关节轨迹跟踪控制中的有效性.     

自由浮动空间柔性机械臂轨迹跟踪与振动抑制

针对带有效载荷的3连杆全柔性空间机械臂,讨论了对有效载荷运动轨迹跟踪的快速终端滑模控制和连杆柔性振动主动控制问题.基于假设模态法、拉格朗日法和系统动量守恒对柔性连杆进行近似描述,忽略高阶弹性振动模态,推导了一种自由浮动空间柔性机械臂操作刚性有效载荷的动力学模型.在此基础上,采用奇异摄动法将系统模型分解为慢变和快变2个子...     

柔性空间机械臂区间参数不确定性分析

研究了柔性空间机械臂动力学分析中由于区间参数的存在而引起的动力学响应不确定性问题.采用能够描述大位移、大变形耦合特性的绝对节点坐标方法来建模柔性机械臂臂杆,建立了含区间参数的多体系统动力学方程,为指标-3的微分代数方程.运用基于Chebyshev多项式的Chebyshev区间扩张函数,将含区间参数的微分代数方程转化为Chebyshev多项式插值点处的确定参数的动力学方程,研究得到了一维区间参数和多维区间参数影响下机械臂系统的动力学响应区间边界,形成了预测机械臂末端轨迹区间的新方法.通过与Taylor方法的对比研究,结果表明,该方法能够有效减少系统仿真工作量,减小动力学响应预测值误差,快速稳定地得到机械臂系统动力学响应区间.