喷涂机器人关节PID控制器自适应模型的建立

针对喷涂机器人各关节传递函数时变的特点,提出一种PID自适应控制的新方法。在对喷涂机器人进行动力学分析的基础上,应用数值法简化关节动力学方程,进而建立各关节的传递函数,并通过试验,设计在不同位置的PID控制器,获取相应的PID参数。应用最小二乘法建立PID参数与关节转角位置的关系模型。为验证模型的准确性,利用该模型指导了下一时刻关节PID控制器的设计,并进行了仿真试验。结果表明,在模型指导下所设计的PID控制器响应速度快,基本可满足喷涂作业的要求。     

输电线巡检机器人位姿变化的柔性关节控制策略

为降低输电线巡检机器人的柔性关节输出速度的波动程度，采用极点配置方法设计柔性关节伺服驱动系统控制器参数.该参数的选择随机器人位姿变化而变化，从而使机器人柔性关节伺服驱动系统能够获得平稳的输出速度.首先建立了机器人柔性关节伺服驱动系统动力学方程，并求得电机转速到电机电磁转矩的传递函数；接下来将PI控制策略应用于柔性关节伺服控制，求得控制系统闭环传递函数；然后采用相同阻尼系数的极点配置策略设计控制器参数；最后开展了巡检机器人越障情况下变位姿工况的柔性关节控制实验，结果说明可通过适当选择极点配置参数使柔性关节获得良好的输出速度.     

多模式驱动的机器人关节控制器设计及实验

建立了基于直流电机的系统模型,提出了基于PID的闭环反馈控制策略和基于时间或电流的切换控制方法.然后,借助Matlab/Simulink软件分别进行了位置控制、力矩控制及二者切换的仿真,并进行了关节驱动控制系统的软硬件设计.最后,通过实验对所提方法进行了验证与分析.仿真和实验结果表明:所设计的关节控制器,能够实现位置控制、力矩控制功能.在位置控制模式下,影响其响应速度的因素主要是驱动系统硬件.在力矩控制模式下,影响其响应速度的因素主要是PID参数,且当PID参数Kp,Ki,Kd分别为0.2,0.325,3.0时,系统具有较好的响应特性.位置控制与力矩控制2种模式间可基于时间和电流进行稳定的切换.该关节控制器能够应用于机器人关节驱动系统,实现关节的驱动与灵活的控制.     

未标定视觉伺服系统的动力学控制

针对具有动力学不确定性的未标定机器人视觉伺服系统,通过在机器人末端操作器上选取多个特征点,设计了一个基于机器人动力学的关节力矩控制器,使得特征点在图像平面上收敛到其期望值.首先,分别基于不含深度信息的图像雅可比矩阵和一组适当选取的机器人动力学参数,建立了摄像机和机器人动力学的线性参数模型.然后,在此基础上,进一步设计了摄像机和机器人动力学参数的在线自适应更新律,分析了系统的稳定性.最后,在一个三关节机械臂上进行了仿真实验,实验结果验证了该控制方案的良好控制效果.     

直线一级倒立摆的PID控制方法研究

直线一级倒立摆控制系统是控制理论研究的典型实验平台之一,它具有非线性、不确定性和开环不稳定性等特点.首先对直线一级倒立摆系统进行分析,建立其数学模型;其次由系统的传递函数设计出该系统的PID控制器;然后通过MATLAB仿真软件中的M模块建立其该系统的PID控制器模型;最后通过调节合适的PID参数来控制直线一级倒立摆系统的平衡性,并通过其响应曲线来验证所提出的算法和模型的正确性.     

漂浮基双臂空间机器人关节运动的模糊变结构滑模控制

讨论了载体姿态、位置均不受控制的双臂空间机器人系统的控制问题.利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,建立了双臂空间机器人系统的非线性动力学模型.以此为基础,对双臂空间机器人关节运动的控制问题作了研究.考虑到空间机器人系统结构的复杂性及其某些参数的变动性,根据具有较强鲁棒性的滑模变结构控制理论,设计了双臂空间机器人关节运动的滑模变结构控制方案;为了克服滑模变结构控制器抖振的缺点,附加设计了一个模糊控制器,以便根据系统的输出来动态调节滑模变结构控制器等速趋近率的系数,从而既确保了系统的快速响应而又消除了原有的抖振.系统数值仿真证明了该控制方案良好的控制效果.     

基于遗传算法优化的双回路模糊控制倒立摆系统

通过遗传算法、模糊控制、PID的结合,对直线一级倒立摆的平衡控制问题进行了优化控制。首先用牛顿-欧拉法建立倒立摆的动力学模型,得出系统的传递函数和状态空间表达式,分析系统的稳定性和可控性。以此为基础,先设计了PID单回路和双回路控制器;然后用遗传算法优化PID参数;再用优化的参数设计双回路模糊PID控制器;并用MATLAB对系统进行了仿真。纵向和横向控制方法的对比分析表明:该方案控制效果最好,能同时控制角度和位移;其参数可在最优PID初值的基础上在线修改,实现最佳调整,使对象具有良好的静态和动态性能。     

跳跃机器人各关节的动力学仿真分析

基于跳跃机器人在越障方面优于轮动或爬行机器人的特点,设计了一个三关节跳跃机器人,并建立了简化的机构模型.从分析力学的角度对机器人进行运动分析,采用拉格朗日法建立了站立相和腾空相的动力学方程,并用Matlab对动力学方程进行了数值仿真.仿真结果表明各关节在电机驱动下有小幅度振动.这一结果说明在研究跳跃机器人的稳定性时,要解决各关节小幅度振动问题.     

基于神经网络PID的AUV控制方法研究

针对水下机器人各自由度之间存在较强的耦合和非线性特征，其精确的数学模型很难获得的问题，建立了水下机器人空间运动的数学模型，并根据实际需要和控制器设计的方便进行了适当简化，得到了水下机器人自由度运动模型．在此基础上，使用了基于神经网络的PID控制方法．结合水下机器人六自由度水动力模型，建立了基于BP网络的PID的水下机器人控制器，并进行了仿真环境下的试验．试验结果表明，以上控制方法较为适合水下机器人的运动控制．     

分块建模关节机器人的PI鲁棒滑模控制

为实现机器人关节位置镇定和轨迹跟踪控制,控制律的设计须针对确定的机器人动力学模型,由于机器人结构参数、作业环境的外界干扰及结构振动等不确定性因素的存在,会造成机器人动力学模型不确定.为此,设计3个RBF神经网络分别对不确定机器人模型中的3个不确定项进行分块建模,得到机器人估计模型,神经网络的权值采用自适应算法.针对机器人估计模型设计PI鲁棒滑模控制律.将所设计的控制器用于三关节机器人的三个关节的力矩控制,研究结果表明:三关节均约在1 s时达到期望位置和跟踪期望轨迹,镇定误差和跟踪误差也快速、稳定地趋于零.通过定义基于积分型的Lyapunov函数,利用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统是全局渐近稳定的.