考虑未知负载的机械臂任务空间模糊跟踪控制

针对机械臂任务空间控制中动力学参数及负载均未知,导致末端轨迹跟踪难以实现的问题,提出了一种自适应模糊控制器(AFC)设计方法。采用一个滤波器滤除由末端位置微分获得的速度信号中的噪声;根据关节速度与Jacobian矩阵估计末端速度,并将估计误差引入控制器设计;通过另一个滤波器对误差函数进行处理。控制律由两部分组成,第一部分是一个模糊逻辑系统的输出,用来逼近机械臂动力学模型中包含摩擦等在内的非线性环节;第二部分是一个鲁棒项,用来减小系统外部扰动及模糊逼近误差带来的影响。通过Lyapunov方法设计控制器并证明了闭环系统的稳定性。Matlab环境下的对比仿真表明,本文所提方法下,机械臂末端跟踪轨迹平滑,且保持较高的跟踪精度。     

漂浮基空间机械臂抗死区与摩擦的动态面控制

针对存在关节力矩输出死区、摩擦与外部干扰的漂浮基空间机械臂系统,提出一种基于高斯模糊基的自适应动态面控制,使两关节铰能够跟踪期望运动轨迹.利用摩擦双观测器估计不可测的内部摩擦状态;设计动态面避免反演法带来的计算膨胀问题,简化计算;应用模糊逻辑函数逼近包含死区误差与外部干扰在内的动力学不确定项,并采用自适应律调整高斯基权值矩阵和LuGre摩擦参数.李雅普诺夫理论证明系统半全局最终一致有界.仿真结果为两关节铰的轨迹跟踪误差在仿真2 s之后均小于0.2°,表明控制方法有效.     

六自由度机械臂无模型自适应滑模控制

针对强耦合、非线性的六自由度机械臂系统难以建立精确数学模型的问题,提出了一种无模型自适应滑模控制方案。以无模型自适应方法与滑模变结构控制相结合,利用全格式动态线性化方法,将机械臂非线性模型转换为离散的动态线性时变模型,采用各关节的输入力矩和输出角速度来设计控制器,并引入滑模控制保证其收敛性。通过六自由度机械臂的Sim Mechanics模型进行了仿真实验,结果表明,相比于现有的无模型自适应方案,即使在没有建立六自由度机械臂精确数学模型的情况下,所设计的控制方案能实现各关节对理想速度更加迅速的响应和更加精准的跟踪,从而验证了所提出的无模型自适应滑模控制方案的可行性和有效性。     

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.     

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.     

双三角钻臂直接定位自适应预测控制

针对复杂非线性系统控制中闭环预测存在的缺陷,提出了一种适合于一般非线性系统的非齐次时变线性模型,给出并证明了其存在性定理,推出了基于该类模型的自适应预测控制算法;引入直角坐标系和斜角坐标系来描述双三角钻臂的结构和运动特性,通过坐标变换,根据给定的钻臂目标运行轨迹对各液压缸的运行速度作出决策,采用自适应预测控制策略控制其运行速度;在原有双臂凿岩台车的基础上研制了一套完整的凿岩台车两级计算机控制系统,应用上述方法实现了双三角钻臂轨迹跟踪直接定位控制.     

双臂空间机器人惯性空间轨迹的非线性反馈跟踪控制

讨论了载体姿态及位置均不受控制的自由漂浮双臂空问机器人系统的轨迹控制问题.首先,根据双臂空间机器人系统的动量、动量矩守恒关系及系统的Jacobian矩阵,得出机械臂末端抓手加速度与关节角速度、角加速度的关系.然后,根据Roberson-Wittenburg方法推导出系统动力学方程.以此为基础,设计了自由漂浮双臂空间机器人系统机械臂末端抓手惯性空间轨迹的非线性反馈跟踪控制方案.仿真结果证明了上述控制方法的有效性.     

采用摩擦补偿的弹药传输机械臂自适应终端滑模控制

为处理某自行火炮弹药传输机械臂系统在负载变化和非线性摩擦干扰情况下的快速定位控制问题,构造了一种结合自适应思想的新型非奇异快速终端滑模控制策略.建立了负载变化及非线性摩擦干扰情况下的弹药传输机械臂动力学方程.为避免控制器产生奇异问题和改进控制器到达滑模面的速度,采用一种新型非奇异快速终端滑模控制策略,设计了弹药传输机械臂的控制律.针对系统不确定上界难以确定的问题,采用自适应律估计系统的不确定上界,并利用Lyapunov准则证明了系统状态的有限时间收敛.为实现系统非线性摩擦补偿控制,使用遗传算法对建立的Stribeck模型进行参数辨识.不同负载工况下弹药传输机械臂实验结果表明:文中设计的控制器实现了负载变化和非线性摩擦情况下弹药传输机械臂的快速准确定位,具有良好的鲁棒性,控制策略合理有效.     

多连杆柔性关节机器人的神经网络自适应反演控制

针对模型不精确的多连杆柔性关节机器人的关节运动控制问题,提出一种新的神经网络自适应反演控制算法.该控制算法借鉴单连杆柔性关节机器人的一种神经网络自适应反演算法,在反演过程中,将系统非线性未知项与已知项分开并利用径向基神经网络在线逼近非线性未知项;对这种单连杆柔性关节机器人的神经网络自适应反演算法进行改进,构造出新的非线性项,并对转子惯性矩阵的估计转化为对转子惯量矩阵对角元素的估计;根据李雅普诺夫函数的稳定性设计出适用于多连杆柔性关节机器人的控制律与参数自适应律,从而实现多连杆柔性关节机器人的关节轨迹跟踪控制.仿真试验结果表明,与一般的比例-微分控制算法相比,该算法具有更好的轨迹跟踪性能.此外,神经网络节点数取值较小时,该算法也能够保证一定的轨迹跟踪精度.     

双连杆柔性机械臂的变结构轨迹控制

针对双连杆具有柔性前臂的机器人建立了非线性动力学模型，柔性臂所在的动坐标系采用相对坐标系，即悬臂梁坐标系，使得关节的实际转动角度与动坐标系的转动角一致，利于控制方案的实施。基于输入输出线性化，提出了一种关节轨迹变结构跟踪控制方案，该方案考虑了柔性臂弹性变形的稳定性和对参数的变化的鲁棒性。     

非冗余机械臂奇异路径跟踪算法

非冗余机械臂跟踪设定路径时 ,奇异点上 Jacobian矩阵降秩 ,基于 Jacobian逆的运动规划方法将失效。针对此问题提出一种精确跟踪奇异路径的算法 ,把路径跟踪问题化为非线性特征值问题 ,用数值方法求解路径跟踪方程 ,得到以扩展空间解曲线弧长为参数的逆运动学解 ,而关节轨迹可规划为弧长参数的任意函数。算法采用自适应步长和一阶模型预测方法 ,具有较低计算复杂性和较快收敛速度。给出一个仿真算例 ,说明了算法的有效性     

马尔科夫跳变系统的H∞-自适应变结构控制

研究了一类带有一般不确定转移速率的非线性广义时滞马尔科夫跳变系统的H_∞-自适应变结构控制问题.首先,针对系统中的非线性未知参数设计由线性控制器和自适应控制器组成的混合控制器,构建Lyapunov泛函,使得系统的轨迹趋近于状态空间曲面且闭环系统随机容许,满足H_∞性能γ.进而考虑一般不确定转移速率矩阵的特性,构造严格线性矩阵不等式,使结论更具一般性.最后,通过数值算例及图像仿真验证了这类控制方法的有效性和可行性.     

带滑移铰空间机械臂协调运动的自适应分解运动控制

讨论了载体位置不受控制的漂浮基带滑移铰空间机械臂本体姿态与末端抓手惯性空间轨迹协调运动的逆运动学问题.结合系统动量守恒关系进行的系统运动学分析表明,可以将空间机械臂本体姿态与末端抓手惯性空间轨迹协调运动的增广广义Jacob i矩阵表示为一组适当选择的组合惯性参数的线性函数.以此为基础,设计了系统部分参数未知情况下,由本体姿态期望运动及机械臂末端抓手惯性空间期望运动轨迹产生机械臂关节铰期望角速度、角加速度的自适应控制算法.由于充分利用了空间机械臂系统动量守恒的动力学特性,本文提出的方法具有不需要测量、反馈载体基的位置、移动速度及移动加速度的显著优点.系统数值仿真证实了该方法的有效性.     

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.     

融合速度信息的机械臂自适应轨迹跟踪控制方法

针对机械臂动力学模型参数不确定性与速度信息不精确影响轨迹跟踪精度的问题，提出一种多传感器信息融合的机械臂参数自适应轨迹跟踪控制方法。首先将未建模动态视为系统内部干扰，简化机械臂动力学模型；其次采用反步控制方法为机械臂系统设计控制律，并为动力学模型中不确定参数设计自适应律；最后考虑使用单一位置传感器的差分值或转速计的测量值作为速度信息可靠性低的问题，通过多传感器信息融合方法为控制器提供更精确的速度信息。仿真与实验结果表明：采用融合速度信息能够提高所提控制方法的精度与稳定性，速度信息的精确性提升7%;与反步控制方法、自适应控制方法相比，所提控制方法具有更好的机械臂轨迹跟踪控制性能，轨迹跟踪误差分别降低了30%、50%。     

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。     

柔性基和柔性关节空间机器人双重自适应控制

为实现参数未知柔性基和柔性关节空间机器人的刚性运动控制及柔性振动抑制,提出一种基于非确定性等价原理的双重自适应控制方案.结合拉格朗日法、动量守恒原理及奇异摄动法,导出基座姿态受控模式下的系统动力学方程及其在双时间尺度下的快、慢变子系统.利用一类新型低通滤波信号对系统回归矩阵进行修正,针对慢变子系统设计一种可多参数调节的非确定性等价自适应控制策略,以实现参数未知工况下基座姿态及关节的轨迹跟踪.针对具有不确定性快变子系统,设计一种可使快变子系统渐近稳定、抑制基座和关节柔性振动的自适应控制策略.仿真结果验证了所提双重自适应控制方案在系统刚、柔性运动控制上的有效性.     

基于干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法

针对多关节机械臂难以实现对目标轨迹的高精度跟踪控制的问题,提出了一种基于非线性干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法。首先,结合了传统的快速终端滑模控制和非奇异终端滑模控制,不仅可以使跟踪误差在有限时间快速收敛至零且对机械臂建模误差和外界干扰具有强鲁棒性。其次,针对控制输入抖振严重的问题,通过引入非线性干扰观测器技术和饱和函数方法,从而降低了抖振。最后,以三自由度机械臂为研究对象在Matlab/Simulink环境下进行了对比仿真实验,结果表明,相比于现有的线性滑膜和非奇异快速终端滑模控制方案,在存在建模误差、外界干扰和关节摩擦等不确定性的情况下,所设计的控制方法不仅解决了控制输入抖振较大的问题且实现了各关节对期望轨迹的高精度快速跟踪,从而验证了所提出的基于非线性干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法的有效性和可行性。     

利用增广雅克比矩阵的冗余机械臂逆运动学求解算法

针对冗余机械臂逆运动学问题,提出了一种利用增广雅可比矩阵的逆运动学求解算法.首先,将优化给定的目标函数作为约束任务对机械臂的任务空间进行增广,在此基础上构造增广雅克比矩阵.然后采用分解计算策略将增广部分分解,分别计算后,得到其数值结果.进而利用增广雅可比矩阵计算出关节速度,对其积分后获得关节位置.最后,将本文方法应用于七自由度冗余机械臂.仿真和实验结果表明,本文方法的求解效果优于梯度投影法,计算效率满足实时控制的要求且能够保证机械臂追踪封闭轨迹时运动的可重复性.     

大摩擦力矩下电液伺服系统高精度控制与实验分析

为了实现大摩擦力矩中空液压马达系统高精度跟踪控制,提出了一种基于滑模状态观测器的变结构控制策略,分析了滑模变结构控制规律和滑模状态观测器的理论与实现方法,采用LuGre动态摩擦模型和滑模观测器实现了非线性摩擦力矩的动态补偿.实验结果表明：在超低速、大摩擦力矩存在的情况下,所提出的控制策略实现了非线性电液伺服系统的高精度轨迹跟踪控制.