基于在线辨识的机器人惯量前馈控制仿真研究

针对模块化串联协作机器人,当腕部3个关节模块集中在机器人末端时,在机器人运行过程中,本体和负载会对前3个关节产生较大的惯性效应,降低机器人的控制效果.为了消除惯性效应对机器人伺服控制系统的影响,提高协作机器人的跟踪精度,加快动态响应的速度,减少超调量并降低稳态误差,在建立协作机器人动力学模型、计算前馈力矩的基础上,提出了一种基于在线辨识算法的惯量前馈控制技术.由于在机器人运行过程中,各关节电机所带负载的转动惯量不断发生变化,为了实时得到转动惯量实际值,在控制系统中引入变遗忘因子最小二乘辨识算法,对各电机所带负载的转动惯量进行在线辨识.考虑到协作机器人关节中的传动机构多由弹性部件组成,将弹性因素加入到控制系统的设计当中,建立了两刚体弹簧系统被控模型.将转动惯量辨识值输入到前馈通道,实时修正动力学模型中的惯性矩阵,输出前馈电流并叠加在伺服系统电流环的输入端,从而实现前馈控制.最后,在Simulink环境中,基于实验室研制的一种模块化串联协作机器人对该控制技术进行了仿真验证,结果表明:该惯量前馈控制技术能够显著提升机器人控制系统的响应速度与跟踪特性并降低其超调量,验证了该惯量前馈控制技术的可行性与优越性.     

考虑负载时变的线路巡检机器人动态性能分析

巡检机器人进行越障时，受负载时变影响，会出现控制超调、振动等现象.在考虑负载惯量时变特性的情况下，研究了一种用于分析巡检机器人越障状态下动态性能的方法.对双臂线路巡检机器人的回转机构建立了基于双惯量模型的动力学方程，使用改进D-H法与拉格朗日法对机器人建模，具体包括分配坐标系，求解拉格朗日方程，利用惯性矩阵计算负载转动惯量等.通过选择合适的阻尼系数设计了控制器参数，利用阻尼系数与固有角频率的变化分析了机器人的动态性能变化.研究成果有助于对双臂巡检机器人越障时的动态性能进行分析，并可用于机器人的伺服控制参数调试.     

云台精密转动控制的研究

针对云台高速、精度等发展特性,本文对云台的伺服系统进行了研究,为了提高系统位置定位的动态性能,提出对三环伺服控制系统加入速度的前馈控制这一方案。首先对无刷直流电机的数学模型进行建立,根据各个控制环路的等效进而建立系统的三环控制系统,并以此来确定加入速度前馈控制的复合控制系统。对两种控制模型进行simulink仿真,输入相同的激励信号后分别对系统的阶跃、斜坡、加速度的信号响应进行对比。对比结果表明,加入速度前馈控制后,不仅可以有效的提高云台控制系统的动态响应,而且同时不会影响到其稳定性。     

基于MatlabRTW的机器人伺服系统设计方案

机器人伺服控制系统是非线性多变量的控制系统,这给系统的开发提出了更多、更复杂的问题,使得机器人控制系统的开发困难.文中提出一种基于MatlabRTW的机器人伺服系统设计方案.基于五自由度排爆机器人,在MatlabRTW环境下,设计出机器人控制系统框图,并通过xPC目标系统编译,生成可运行于X86的实时控制系统.该系统采用一组PID复合控制器,具有专家特性.运行结果表明,机器人能在较大载荷范围内平稳运动,系统具有很好的鲁棒性、实时性.该方案实现了机器人伺服系统设计的快速原型化.     

液压四足机器人髋关节的鲁棒自适应动态面控制

液压四足机器人髋关节由伺服阀控缸系统构成,是机械腿的关键组成部分.它的控制性能直接影响着机械腿甚至机器人的运动控制精度.因为髋关节工作情况的复杂性和阀控缸系统自身的非线性,使得传统控制算法无法满足机器人运动性能指标的要求.由此,本文对液压四足机器人髋关节伺服阀控缸系统的控制方法进行了研究.首先通过对髋关节工作条件的分析完成了伺服阀控缸的数学建模,然后基于鲁棒自适应动态面的控制算法设计了伺服阀控缸系统的控制器,并从李雅普诺夫稳定判据的角度证明了系统的稳定性.最后通过Matlab与AMESim的联合仿真,对鲁棒自适应动态面与传统PID及普通动态面的控制效果做出对比,证明了所研究算法的有效性.      

带前馈的模糊积分控制器在伺服系统中的应用

以数控机床的伺服控制系统为对象，提出了带前馈的参数自整定模糊积分控制模式，在设计伺服控制器时将积分引入模糊控制器，以减小控制死区，提高稳态性能；同时引入前馈，以进一步提高响应的快速性和减小动态响应的误差。仿真结果表明了该方法在斜坡响应中无超调，稳态精度高。     

神经网络解耦控制在多变量控制系统中的应用

应用神经网络解耦控制,实现多变量系统的最优控制.通过引入神经网络环节,对多变量系统进行解耦,解耦后的子系统变为单变量系统.因此将多变量控制变成单变量控制.解耦控制采用前馈补偿器解耦,解耦补偿器采用BP神经网络结构.仿真结果表明,该控制策略具有较好的动态跟踪特性,能满足复杂多变量控制系统的控制要求.     

具有线性位置解的3-CRU并联机器人轨迹跟踪

针对现有单一的线性伺服控制时机器人运动平台的跟踪轨迹精度较差的问题,基于前馈力矩补偿和滑模变结构控制相结合的控制策略,对具有线性位置解的3-CRU并联机器人的轨迹跟踪进行了相关研究．采用拉格朗日方程建立了该机器人的包含建模误差和外部干扰的动力学模型并辨识了机器人的动力学参数,设计了在线性伺服控制基础上前馈力矩补偿与滑模变结构控制相结合的控制策略．通过实验对比,证明采用上述控制策略不仅提高了机器人动平台的轨迹跟踪精度,而且增强了机器人系统的鲁棒性．同时,线性的位置正解方程这一特性使得机器人驱动滑块的位置误差传递到运动平台上不会呈指数型累积增长,从结构上保证了机器人运动平台的轨迹精度．     

基于图像的PUMA560机器人视觉伺服控制分析

为了较好地解决PUMA560机器人视觉伺服控制系统中的控制精度问题,提出一种基于图像的自适应视觉伺服控制策略.该控制策略以机器人运动学与动力方程、参数估计以及控制器的设计为基础.新型控制器能够在机器人运动的同时,在线估计雅可比矩阵和摄像机相对机器人末端的变换矩阵中的未知参数,并进行稳定性分析.仿真与试验结果表明,该新型控制器使系统具有较强的动态特性和稳态特性,可得到理想的控制效果.     

作业型ROV推进器动力学建模与响应分析

为研究深海作业型遥控水下机器人（remotely operated vehicle,ROV）液压推进器控制系统的动力学响应特性,建立了一种考虑螺旋桨动态负载影响的伺服阀控制液压推进器动力学系统的数学模型,提出一种伺服阀控制液压推进器的马达流量、压力、扭矩、转速、螺旋桨转矩和推力的求解方法.通过数值仿真,分析了不同控制电压下伺服阀、液压马达和螺旋桨的动态响应过程及特点,建立了推力分配方法中推力简化约束模型,并得到了期望推力和推进器控制电压之间函数关系的数学模型.与推进器水池试验结果相比,本文仿真结果准确可信.这种完整和准确的液压推进器动力学系统的数学模型,对实际水下机器人和动力定位船舶的运动控制方法、推力分配策略及推进器控制的研究,具有一定的指导意义和工程价值.