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针对应用于某型飞行模拟器的Stewart平台,首先利用Newton-Euler逆向力公式对平台动力学方程中形式复杂的连杆动态特性进行补偿,得到形式简单的误差动态系统。然后,为抑制其受到的未知谐波干扰,设计带有自适应内模的任务空间轨迹跟踪控制器,使闭环系统能够抑制未知的谐波扰动,同时能够渐近跟踪期望轨迹。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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为了实现FAST(five hundred meter aperture spherical radio telescope)二级精调稳定平台的高精度轨迹跟踪,建立了采用电动缸驱动的Stewart平台完整动力学模型,基于控制律分解法进行了动力学模型的全局反馈线性化,针对基座的外界干扰和机构未建模动态的不利影响,在Stewart平台操作空间设计了基于基座平台加速度前馈的PID控制器。建立了现代机电系统仿真模型,对柔性支撑基座存在干扰情况下Stewart平台的动力学与轨迹跟踪控制问题进行了数值仿真,结果表明所设计的控制系统具有跟踪精度高、动力性能平稳和鲁棒性强的优点。 相似文献
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电动Stewart仿真平台动力学建模与惯性参数辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了某型电动Stewart仿真平台关节空间动力学模型,通过实验辨识出了平台难于测量的惯性参数.首先给出平台的拉格朗日法和牛顿-欧拉法两种建模结果的相互验证方法,然后推导出平台关节空间内动力学模型,最后进行平台单支路闭环等速运动以及单支路开环正弦运动的实验,利用遗传算法辨识出平台的惯性参数.两种动力学建模结果的相互验证保证了平台刚体动力学模型正确性,所设计实验操作简单,能够方便地辨识出未知的参数.为电动Stewart平台建模与惯性参数辨识提供了一种新的方法. 相似文献
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近空间飞行器鲁棒自适应Backstepping控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对变体近空间飞行器(near space vehiele, NSV)大包络、多模态的特性,研究其姿态的鲁棒自适应跟踪控制问题。首先,提出标称变体NSV切换非线性系统的单一且光滑主控制器设计方法,以解决因飞行模态切换引起的主控制舵面跳变。其次,针对切换瞬间复合干扰存在不连续的问题,给出一组同步切换的改进干扰观测器设计方法。将改进干扰观测器的输出与光滑的主控制律相结合组成不确定变体NSV切换非线性系统的复合控制器。采用平均驻留时间分析法证明所提出的控制方法可以保证闭环不确定变体NSV切换非线性系统的稳定性。最后,仿真结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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针对水面机器人水动力学的强非线性,且容易受到风、浪与水流干扰的影响,提出了一种基于LPV(Linear Parameter Varying)模型的H∞鲁棒航向保持控制器。LPV模型采用Froude数作为线性变参,用来反映水面机器人水动力学随Froude数变化的非线性特性,同时简化模型参数辨识与控制器设计。将Froude数作为调度变量,采用介实引理设计了H∞鲁棒航向保持控制器,用来抑制扰动对控制器的影响。在三自由度欠驱动水面机器人仿真平台上进行了验证,证明了控制器的有效性与鲁棒性。 相似文献
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通过动态控制与实际六自由度Stewart仿真平台结构相同的虚拟平台的关节变量,实时得到了实际平台在采样点时刻的位置和姿态。首先将虚拟平台速度传递方程化为一阶动态系统,然后设计闭环反馈控制器,最后用Shampine数值迭代算法求解虚拟平台在每个采样周期内的响应过程。所提出的位置正解算法收敛,求解过程中最大的迭代运算次数固定,并且采样频率足够大的情况下,虚拟平台输出的位置姿态与实际平台位置姿态是相同的。仿真算例表明所提正解算法精度高,计算效率满足实时性要求。 相似文献
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船舶鲁棒控制设计平台研究 总被引:2,自引:0,他引:2
系统地研究了船舶自动舵鲁棒控制策略。研制了船舶鲁棒控制设计平台,为鲁棒控制算法在船舶中的应用提供了工程上易用的软件,从而简化了设计及仿真工作。 相似文献
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为充分利用Stewart平台安全工作空间范围和提高工程实用性,基于并联机构存在的结构奇异和位形奇异问题,提出了相应的安全机构设计方案。以不含任何特殊性的Stewart平台为研究对象,在考虑结构奇异约束的基础上,提出灵巧性指标,解决了结构参数最优化问题;分析建立Stewart平台的运动学模型,对16种典型极限位姿下的位形分岔奇异性进行了分析,提出安全工作空间验证算法,使整个工作空间内无奇异点;仿真结果表明,最优构型设计方法可以高效地设计出运动性能良好的安全Stewart平台机构。 相似文献
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并联机器人动力学问题的Kane方法 总被引:9,自引:0,他引:9
以Kane方程为基础,从并联机器人的运动学角度出发,分析各个驱动杆件及运动平台质心点的速度、加速度间的关系,选取运动平台中心点的速度和角速度分量为广义速率,推导出并联机器人的动力学方程,最终给出动力学问题的仿真实例,为并联机器人的控制提供理论基础。该方法不需要求解关节处的约束反力,不需要求导运算,因此便于机器人动力学控制。 相似文献
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