自主水下航行器事件触发自适应神经渐近深度跟踪控制

针对自主水下航行器(AUVs)在未知模型动力学和环境干扰作用下的高精度深度跟踪控制问题，设计一种事件触发自适应神经渐近跟踪控制器。采用径向基神经网络(RBF NNs)逼近模型中的非线性不确定项，将积分有界函数融入控制律和自适应律中，以实现跟踪误差的渐近收敛；采用最小学习参数(MLPs)技术压缩神经网络权重，构造单参数自适应律；在控制器至执行器通道上应用事件触发机制，构造变量式事件触发条件，避免“Zeno”现象；应用径向基函数的不等式关系，解决“代数环”问题；采用Laypunov直接法和Barbalat引理对闭环系统的稳定性进行分析，证明跟踪误差的渐近收敛。仿真试验验证本文控制策略可实现高精度深度跟踪。     

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。     

柔性关节机械臂的自适应命令滤波输出反馈控制

针对柔性关节机械臂轨迹跟踪控制中存在模型摄动、外界干扰以及部分状态信息不可测等问题，提出一种基于自适应神经网络观测器的命令滤波输出反馈控制方法。首先，给出含不确定性的柔性关节机械臂动力学方程，并选用RBF神经网络设计自适应律，在线逼近由模型摄动及未知干扰带来的不确定性项；然后，设计自适应神经观测器以对系统不可测状态进行实时估计，并将估计值用于反馈控制，解决部分状态信息不可测的问题；最后，基于Lyapunov理论设计反步跟踪控制器，并引入二阶命令滤波器获得中间虚拟控制量的导数，避免反步递推过程中“计算爆炸”的问题。仿真结果表明，当系统存在模型摄动和外界干扰时，所提自适应命令滤波反步控制方法与传统反步控制方法和误差补偿命令滤波控制方法相比，无需连杆的角速度以及电机轴的转角和角速度等状态信息，且轨迹跟踪精度分别提升78%和35%。     

基于神经网络的空间柔性机械臂PID快速学习控制

针对自由漂浮柔性空间机器人的轨迹跟踪问题,提出一种径向基函数（RBF）神经网络控制策略.首先建立漂浮基柔性空间机器人的非线性动力学方程,考虑到RBF神经网络良好的逼近能力,柔性臂的非线性逆动力学模型通过RBF网络来逼近,采用PID控制器与神经网络控制器来共同保证系统稳定性,其误差代价函数由PID控制器提供,采用固定中心参数,而扩展宽度采用启发式关系确定,网络权值采用改进的最优准则算法进行调整来实现快速学习能力.仿真结果表明了这种RBF神经控制器能够达到较快的误差收敛速度.     

基于神经网络的机械臂任务空间滑模同步控制

针对存在不确定性的多机械臂系统,运用RBF神经网络,设计了一种新的滑模同步控制器,解决了多机械臂同步运动问题。根据无向图理论,定义机械臂之间的同步误差和交叉耦合误差。使用自适应律在线更新RBF神经网络权值,逼近并补偿机械臂的运动学不确定性和动力学不确定性。根据Lyapunov方法进行了稳定性分析。最后通过仿真验证了同步控制器的稳定性和有效性。     

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RBF逼近不确定项的机械手自适应控制研究

针对机械手控制系统中的不确定因素,提出了RBF神经网络逼近不确定项的自适应控制策略。在逆动力学计算力矩方法的基础上,设计了鲁棒自适应控制器。利用RBF神经网络对模型中的不确定项分块进行逼近,并用Lyapunov稳定性理论建立了网络权重自适应学习律,证明了系统的全局稳定性;最后进行了仿真,结果表明该方法能够有效的消除模型不确定性的影响,准确地实现了轨迹跟踪。     

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。     

变姿态柔性机械臂横向振动主动控制理论与实验

综合模态控制和极点配置方法来抑制变姿态柔性机械臂的横向振动.建立了工程适用的柔性机械臂回转系统简化动力学模型,通过模态滤波器和状态观测器实现机械臂末端横向加速度到模态速度和模态位移的转换,结合极点配置法获得当前姿态下系统的模态增益系数,可计算得到模态控制力和实际控制力.实现了基于NI控制器和回转液压作动器的主动控制实验系统,开展了变姿态条件下柔性机械臂横向振动主动控制实验,结果验证了上述方法对变姿态条件下柔性机械臂横向振动抑制的有效性.     

双连杆柔性机械臂的主动控制

对柔性双连杆机械臂位置的主动控制进行研究,给出系统的动力学方程,采用非线性解耦反馈控制方法分别得出系统大范围运动方程和柔性臂的动力学方程,并采用机械臂逆动力学方法和LQR方法分别设计大范围运动控制律和压电作动器控制律.仿真结果表明,该控制方法能够有效地控制机械臂到达的指定位置,并且抑制柔性臂的弹性振动.     

基于动力学模型分块逼近的水下机械臂RBF滑模控制算法研究

本文利用切片理论与Morison方程计算了双关节水下机械臂在水中运动时受到的附加质量力、水阻力和水体流动对机械臂产生的冲击力,在传统机械臂动力学模型的基础上建立了完整的双关节水下机械臂动力学模型.基于推导的水下机械臂动力学模型提出了一种RBF滑模控制策略,采用多个RBF神经网络对水下机械臂动力学模型中的不确定项进行分块...     

基于非线性动力学模型补偿的水下机械臂自适应滑模控制

为满足特大型水利水电工程中的大直径超长距离引水隧洞定期检测的重大需求，智能化水下机器人系统成为当前的研究热点。为提高水下机械臂建模的准确性与控制能力的精准性，该文首先提出一种融合Newton-Euler方程、 Morison方程与非线性摩擦力的水下机械臂动力学模型建模及参数辨识方法，并在补偿已辨识模型的基础上，设计了一种利用径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络补偿系统未建模与建模误差的自适应滑模控制方法。通过仿真，该文证明了该方法比传统比例积分微分(proportional integral differential, PID)控制和一般RBF网络自适应滑模控制具有更高的控制精度。     

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.     

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 .     

计及环境特征的刚-柔机械臂动力学模型及其控制策略

为了实现柔性机械臂主动柔性控制，基于Kane方程推导建立在惯性参考坐标系中的刚-柔机械臂的非线性动力学模型，并利用假设模态的方法对方程进行离散．在对刚-柔机械臂进行主动柔顺控制时，柔性机械臂要受到未确定外部环境的约束，因此，建立了计及环境特征的一般柔性多体系统动力学模型以及计及环境特征的刚-柔机械臂动力学模型，并分析研究了刚-柔机械臂主动柔顺控制策略．     

大型空间柔性组合航天器动力学建模与控制

航天器在轨组装制造和在轨服务维护任务中,捕获航天器通过空间机械臂捕获目标航天器后,整个系统构成一个大型空间柔性组合航天器.本文首先建立了综合考虑机械臂关节、臂杆和航天器太阳翼等柔性部件振动影响的组合航天器动力学模型,采用非线性扭簧模型描述柔性关节,采用假设模态法和有限元法描述柔性臂杆和太阳翼,通过动量守恒和拉格朗日方法推导了柔性组合航天器的动力学方程.然后设计了柔性组合航天器轨迹跟踪与振动抑制复合控制系统,采用奇异摄动方法对组合航天器动力学模型进行了降阶分解,在快慢两种不同时间尺度内分别独立设计了控制器.最后通过数值仿真验证了建模和控制方法的有效性.仿真结果表明,本文所建动力学模型精确有效,能够准确反映柔性组合航天器的运动学和动力学特性;复合控制方法能够保证组合航天器在实现机械臂精确轨迹跟踪控制的同时有效抑制柔性部件振动,具有工程实用性.     

传动柔性提升机神经网络鲁棒控制及振动抑制

为了提高物料提升机的位置控制精度和抗冲击能力,设计一种神经网络鲁棒控制和振动抑制方法。将传动链、谐波驱动装置等传动部件的关节柔性简化为无惯量线性扭(弹)簧并引入物料提升机模型中,利用拉格朗日方法建立系统刚-柔耦合动力学方程。基于奇异摄动理论将系统降阶分解为快、慢两个子系统,并设计混合控制器,其中,表征柔性振动的快变子系统采用关节速度差值反馈来直接抑制振动,而表征刚性运动的慢变子系统则采用基于HJI理论和RBF神经网络的鲁棒控制,通过神经网络对系统参数误差进行自适应调整。仿真结果表明,所设计的控制器能克服系统参数误差及外界扰动的影响,实现物料提升机位置的精确控制,并能有效抑制柔性关节的振动,保持系统的稳定性。     

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.     

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...     

基于高斯RBF神经网络的可伸缩机械臂系统动态建模与仿真

设计了一种新的多模块机器人机械臂系统,该机械臂的每个模块具有可伸缩杆和旋转节两部分.为了进行有效控制,给出了系统的解析公式和机械臂自适应控制的相关技术.使用高斯函数的RBF神经网络对系统的动态方程参数进行了估计,使用李亚普诺夫稳定性分析确定神经网络权重的自适应修正规则,并给出了相应的自适应控制器模型.对该机械臂系统的控制进行了计算机仿真分析,结果表明:该方法在响应时间和控制精度方面都有提高,并且在有负载等非线性事件突然干扰的情况下亦能进行有效控制.