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。     

基于滑模补偿的六轴机械臂RBF网络自适应控制

提出了一种基于滑模补偿的RBF网络自适应控制方法,并将其用于六轴机械臂上,实现了在模型不确定情况下高精度的位置跟踪以及快速的逼近速度.为了更好地保证其在摩擦力、外部干扰误差和参数变化等因素影响下的稳定性,采用滑模控制作为辅助控制,对系统进行鲁棒补偿,并且用模糊控制对切换增益进行时变以更好地补偿不确定项.所设计的自适应律权值不断进行在线调整,并应用Lyapunov定理验证了其稳定性.通过仿真结果和与其他文献方法进行的比较证明了所给出方法收敛速度更快、鲁棒性更强.同时也证明了在实际工程中,实际建模参数与理想值相差很大.     

多机械臂系统无模型自适应神经网络同步控制

针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程,随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近,摆脱了数学模型的限制,扩大了控制器的应用范围,在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪,并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步,提高了控制器的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真对所设计的同步控制器进行了验证。     

空间机械臂冲击动力学建模及冲击后运动控制

通过对漂浮基空间机械臂冲击动力学的建模,计算出完成抓取操作后空间机械臂各关节的运动速度,从而为数值仿真计算提供初始条件.针对目标物体及空间机械臂系统惯性参数存在未知的情况,设计了冲击后空间机械臂及目标物体组合系统的载体姿态及关节运动滑模神经网络控制,并对平面自由漂浮空间机械臂系统抓取目标物体的操作及冲击后控制进行了数值仿真.仿真结果表明,空间机械臂抓取目标物体时的冲击对系统有重大的影响,所设计的控制方案可保证系统对期望运动的追踪.     

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.     

基于动态滑模控制的移动机械臂输出跟踪控制

为实现移动机械臂的输出跟踪控制,设计了一种动态滑模控制器．文中首先给出了包括驱动电机动态特性的移动机械臂简化动态模型,然后通过微分同胚和非线性输入变换将系统分解为4个低阶子系统,并给出了用于移动机械臂输出跟踪的动态滑模控制器的设计方法．仿真结果表明,所设计的动态滑模控制器不仅能很好地跟踪给定轨迹,而且能有效地削弱滑模控制系统的抖振．     

冗余度空间机械臂的动力学与优化控制

利用多体系统动力学方法导出冗余度空间机械臂的动力学方程，利用动力学优化控制规律，以最小关系速度为目标，讨论了冗余度空间机械臂追踪惯性空间期望轨迹的控制问题，通过仿真计算，表明控制规律的有效性。     

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。     

采用非线性干扰观测器的机械臂补偿型滑模控制

针对机械臂系统中存在的内外复合不确定性干扰问题,提出一种非线性干扰观测器补偿型滑模控制策略.在非线性干扰观测器设计过程中,引入辅助函数,避免加速度反馈测量项;同时实现对复合不确定性干扰的准确估计,用以补偿系统的控制输入,克服系统的"抖振"现象.在滑模控制策略方面,基于传统方法对惯性矩阵项进行调整的基础上,引入跟踪误差对模型离心力和哥氏力项进行调整,提高系统鲁棒性和稳定性.结果表明:两者结合能够最大限度地降低系统不确定性及外界干扰对机械臂控制性能的影响,在抑制抖振的同时增强系统的鲁棒性,提高轨迹跟踪精度.     

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。     

基于RBF的TCP网络自适应滑模控制

针对TCP网络的拥塞控制问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制算法.为了简化滑模控制器的设计,将系统的各个不确定参数和非线性补偿整合成一个总的不确定.考虑到网络系统的不确定性上界很难获得,使用RBF神经网络对系统不确定的上界进行自适应学习.将RBF神经网络的输出作为不确定上界的补偿,从而消除了系统的不确定带...     

六自由度水下机械臂动力学模型及流阻影响研究

针对应用于深水环境的六自由度水下机械臂,首次基于迭代Newton-Euler矢量力学方法和Morison方程建立了静水条件下考虑流体阻力的六自由度机械臂动力学模型,得到了各关节流体拖曳力矩和附加质量力矩的解析表达式,进而推导获得了各关节的驱动力矩和水阻力矩解析表达式.通过Matlab软件仿真分析了流体阻力对机械臂关节控制力矩的最大影响可达8.69%,结果表明流体阻力对机械臂的影响是不可忽视的.在某些水下高精度作业的情况下,应用文中提出的考虑流体阻力影响的六自由度机械臂动力学模型可以获得更高的机械臂控制精度.     

漂浮载体弹性机械臂动力学控制

导出了漂浮载体弹性机械臂系统约束方程和动力学方程，利用逐次近似法讨论了机械臂结构弹性和负载位姿的影响，提出消除弹性影响的控制方法，并通过算例加以说明。     

柔性机械臂动力学的模态综合法

运用模态综合方法,导出柔性机械臂系统的动力学方程,并指出这种方法的优点,对单臂模型的数值计算结果验证了本文的方法。     

柔性机械臂动力学建模与控制方法研究进展

柔性机械臂具有质量轻、惯性小、能耗低等优点,随着机器人技术的发展,针对柔性机械臂的精确建模和有效控制成为国内外学者的重要研究课题。从柔性机械臂动力学建模和动力学控制方法两方面,介绍了近十年国内外学者的研究现状和最新技术的发展,在此基础上对各种方法的优缺点进行分析和比较,并对今后的发展进行了展望。     

一类非线性系统的RBF神经网络滑模控制及应用

针对一类模型不精确的非线性系统,提出了一种RBF神经网络与滑模控制策略。RBF神经网络在一定条件下可以任意精度逼近非线性函数,且具有较强的自学习、自适应和组织能力。因此,将其与滑模变结构控制策略相结合,应用于非线性系统中。实验结果表明:其克服了传统滑模变结构控制中的振颤问题,同时,继承了滑模变结构控制所具有的快速性能好、鲁棒性强和抗干扰性能优良的特点。     

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.     

SCARA型机械臂的智能神经网络控制研究

在传统机械臂动态控制基础上,将RBF神经网络与模糊逻辑控制相结合,提出一种新的智能控制方法——RBF模糊神经网络控制方法。该方法使用两个子网络分别对关节1和关节2实施控制,最后通过协调级网络来消除和减小两个关节之间的耦合作用。以仿真实验结果说明该网络结构简单明确,计算更加有效,并通过适时地修正网络参数,在线调整了模糊隶属函数的中心值和宽度,所设计的控制器能快速、稳定地跟踪到期望轨迹。     

机械臂位置跟踪自适应反演滑模控制律设计

针对机械臂位置跟踪控制问题,设计了一种新型自适应反演滑模控制律。该方法利用机械臂各关节的位置和速度误差建立了滑模面函数,并根据反演原理设计了反演滑模控制律。然后,通过设计合适的自适应律对外部扰动进行在线补偿,降低了系统对外部扰动的敏感性,有效地抑制了系统的抖振。最后利用Lyapunov定理证明了系统的稳定性。仿真结果说明该控制律具有较好的控制性能。     

以曲线坐标表示的平面机械臂动力学模型

利用位形空间的概念，将机构所受约束作为位形空间的嵌入流形，导出了以流形曲线坐标表示的平面机械臂动力学方程。