可重构机械臂自适应反演模糊滑模控制

为解决可重构机械臂各关节的位置跳变所导致的速度跳变问题,本文提出了基于生物启发策略的自适应反演快速终端模糊滑模控制方法.首先,利用模糊系统的万能逼近属性去估计机械臂各子系统中的不确定项及子系统间的耦合关联项;其次,在设计反演控制器时,引入生物启发模型,将由机械臂位置跳变所导致的虚拟速度跳变限制在一定范围,得到虚拟的中间变量,从而用它去代替控制律中的轨迹跟踪误差,保证了位置跳变时其轨迹跟踪输出依然平滑.该方法在不改变控制参数的前提下可解决不同构形可重构机械臂的位置跳变问题,最后通过对不同构形可重构机械臂的仿真验证了所述结论.     

有效因子融合的可重构机械臂分散容错控制方法

针对含有动态摩擦的可重构机械臂轨迹跟踪执行器部分失效故障的问题,提出一种基于有效因子融合的分散反演滑模容错控制方法。将可重构机械臂的每个关节模块考虑成一个子系统,将有效因子融合到子系统动力学模型中。基于Lyapunov稳定性理论,子系统误差状态空间分别采用了反演思想和终端滑模进行控制器设计,并利用径向基函数(RBF)神经网络估计系统模型的不确定项和交联项,自适应地补偿了神经网络的估计误差。最后,数值仿真结果表明了提出的分散容错方法的有效性。     

无末端力传感器的可重构机械臂分散力控制

针对存在关节摩擦和外扰的可重构机械臂系统在受限空间内的力控制问题,提出一种无需使用力传感器即可同时控制受限空间内机械臂力和位置的分散阻抗内环/力外环控制方案.采用模糊系统逼近机械臂系统中的不确定项及子系统间的耦合关联项,通过基于模糊预测的力外环控制器为内环的阻抗控制器提供参考轨迹,并利用模糊系统逼近实际的接触力.该方案为没有力传感器情况下的可重构机械臂的力控制提供了一种可能的解决方案,且模糊预测调节参考轨迹的阻抗内环控制使机械臂具有一定的柔顺性,能较好地实现机械臂由自由空间向受限空间的过渡.通过对2自由度平面机械臂和3自由度机械臂的仿真验证了该方法的有效性.     

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.     

线驱连续型机械臂无模型自适应控制

针对连续型机械臂建模与控制问题,提出了一种基于无模型自适应控制的线驱连续型机械臂末端三维空间位置控制算法．根据机械臂驱动线缆长度变化和末端位置,采用紧格式动态线性化方法,将连续型机械臂的复杂非线性模型等价为增量式动态线性时变模型,在此基础上,设计了伪雅可比矩阵估计及重置算法及末端位置无模型自适应控制算法,具有不依赖系统数学模型和控制器参数自适应的优点．建立了连续型机械臂的ADAMS虚拟样机,并与Matlab进行联合仿真,验证了所提方法的有效性．     

受限双连杆柔性臂力/位置鲁棒控制

研究了受约束双连杆柔性臂的力／位置鲁棒控制。基于假设模态法导出受约束双连杆柔性臂系统的动力学方程，利用奇异摄动理论将其分解为慢变和快变两个子系统。针对慢子系统，基于力反馈设计了动态混合控制器；针对快子系统，设计带低通特性的最优控制器。由此得到的组合控制使柔性臂的末端轨迹和接触力得到精确控制。仿真结果表明该方法的有效性。     

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.     

机械臂系统任务空间同步的自适应间歇控制

针对由拉格朗日方程描述的参数不确定机械臂系统,提出了一种自适应间歇控制器使得机械臂系统在任务空间可以达到同步.即在任务空间中,对于给定的目标位置,机械臂末端执行器能够在间歇控制下到达目标位置.该控制器的设置与现有的大多数机械臂控制成果不同,控制器不用连续接收期望轨道信息而且考虑任务空间来取代关节空间,引入的推广的Bar...     

基于位置控制的多自由度机械臂非线性比例-微分阻抗控制

机器人柔顺控制可以响应环境变化,但接触信息的延迟以及未知机器人系统的跟踪误差等问题均导致接触瞬间力矩超调严重。针对上述问题本文提出一种基于自适应位置控制的改进阻抗控制策略,实现快速、精确的位置跟踪,同时,提高力控制的响应速度和精度。本策略采用双环控制,外环在传统阻抗模型基础上引入非线性接触力微分项在保持系统稳定性的同时提高机器人对接触力变化的响应,有效降低接触力超调;内环为自适应滑模控制,并使用RBF神经网络逼近机器人动力学模型并补偿系统中不确定性扰动,提高了系统的鲁棒性,提高收敛速度并降低跟随误差。通过仿真与实验,验证了所提出的改进阻抗控制方法相比于传统的阻抗控制方法有更好的力控响应速度和位置跟踪精度,可有效解决机器人与环境接触瞬间的接触力超调问题。     

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。     

机器人的主动顺应控制

本文提出一种新的机器人顺应控制方法,该方法运用力反馈控制技术使原来只具有位置控制能力的通用机器人成为同时具有力和位置双重控制能力即顺应控制能力的机器人。同时用一台功能较强的通用计算机取代原系统的专用机作为控制主机来提高系统的控制精度、速度和编程能力,使用户摆脱专用机器人语言的限制,更方便地用高级语言编制程序,实现对机器人的各种控制,文中还给出了机器人系统刚度的测试方法和以此为基础的去耦力反馈矩阵的计算。     

基于多Agent的轨迹约束操作臂控制

随着机器人的日趋复杂,逆运动学算法受到了许多限制。90年代以来,基于多Agent的操作臂控制算法被提出,突破了传统的机器人控制依赖于精确模型的限制。但这些基于多Agent的算法中,操作臂末端点的运行轨迹是自由的。该文基于实际操作的需要,提出了基于多Agent的操作臂轨迹约束的控制策略。即依次使操作臂末端点到达轨迹上的各个采样点,达到操作臂末端点沿任一给定轨迹运行的目的,这将为避障操作打下必要的基础。该文提出拟合度的概念来控制末点轨迹的精度,仿真结果证明了此策略的可行性。     

神经网络广义Backstepping预测控制

提出一种广义Backstepping控制算法和基于广义Backstepping的径向基传输函数(RBF)神经网络控制策略,分析了闭环系统的Lyapunov稳定性和系统跟踪误差的一致有界性.并通过仿真实验验证了所提控制方法的正确性和有效性。     

一类耦合系统的直接自适应神经网络控制

针对一类具有未知常数控制增益的耦合大系统，根据滑模控制原理，利用多层神经网络的逼近性质，提出了一种直接自适应滑模控制器的设计方案．通过在线调节神经网络的连接权、滑模控制增益，实现了对动态不确定性及建模误差的自适应补偿．利用李亚普诺夫方法，证明了自适应控制系统是全局稳定的，跟踪误差收敛到零．     

Movemaster-EX机器人零力跟踪控制

用六维腕力传感器(HUST-FS6)检测力信号,并通过将力信号转变成机械手的位置调整量的方法,在五关节机器手Movemaster-EX上实现了顺应性跟踪控制(零力跟踪).实验结果表明,所采用的控制算法简单实用,控制效果良好,且无需测量机械手的开环刚度.对控制参数稍加改变,便可以完成插轴入孔的装配作业.本控制系统用一台386微型机作为控制主机,并采用C语言编制控制程序.     

受限机械臂的自适应小波滑模位置/力混合控制

针对终端运动受约束的机械臂位置/力混合控制问题,提出了一种自适应小波滑模控制算法.该控制方案将滑模控制的鲁棒性及自适应调整能力与小波神经网络相结合,根据坐标变换得到降阶位置/力模型,针对降阶模型采用小波神经网络在线学习系统未知动力学模型中的非线性部分,同时引入滑模控制自动调整小波网络权值参数,从而对神经网络的固有逼近误差进行有效补偿,达到期望的跟踪性能.二自由度机械臂的仿真结果表明该控制器能保证系统快速有效跟踪指定参考信号.     

基于dSPACE并行处理平台的宏-微机器人控制系统

基于dSPACE并行处理平台研制了四自由度激光作业的宏=微机器人及其控制系统，系统结构开放，运行可靠、计算性能高，并且可以将实时控制与实时仿真相融合，实现了与MATLAB的无缝连接，宏机械手的关节位置测量采用30对级的多级旋转变压器，微机械手关节位置测量采用电容式位置传感器，通过PHS（peripheral high speed）总线接口采样关节位置，输出控制力矩，驱动电路采用双极性H桥型脉宽调制（PWM）功放，为了保证机器人运动的安全性，功放电路中设计了过流保护，电流以负反馈和电源连锁电路。     

基于RBF网络的机械手迭代学习控制器

针对迭代学习控制用于机械手轨迹跟踪时存在的收敛速度慢的问题,提出了一种基于RBF网络的迭代学习控制器,利用先前跟踪不同期望轨迹所得的经验构造新的初始控制量以加快收敛速度.将给定的期望跟踪轨迹分解成多个查询点,然后用RBF网络对每个查询点周围最邻近的k个数据点进行拟合以建立系统的逆动力学特性估计,进而预测相应于查询点的初始控制输入.为验证所提方法的有效性,对一平面双连杆机械手进行了仿真研究.     

PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

针对BP优化PID神经网络（BP-PDNN）易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中.利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率.采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制.仿真结果表明,MSCOA-PIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN.     

基于实时测量的两杆柔性操作臂的模糊补偿控制

将计算力矩方法和模糊逻辑单元相结合,对带有柔性杆件的机器人操作臂的轨迹跟踪控制进行了研究。一套集成激光传感系统实时测量柔性杆臂的弹性变形,并用于机器人操作臂的补偿控制。