漂浮基柔性关节、柔性臂空间机器人动力学建模、饱和鲁棒模糊滑模控制及双重柔性振动主动抑制

讨论受到外部干扰影响的参数不确定的漂浮基柔性关节、柔性臂空间机器人系统的动力学建模过程、运动控制律设计和关节、臂双重柔性振动的主动抑制问题。利用动量、动量矩守恒关系和拉格朗日-假设模态法建立系统动力学方程。基于奇异摄动法,将系统分解为相互独立的三个子系统:慢变子系统、快变子系统1和快变子系统2。针对慢变子系统提出一种饱和鲁棒模糊滑模控制律来补偿不确定参数、柔性关节引起的转角误差以及外部干扰的影响,从而实现系统期望运动轨迹的渐近跟踪。饱和函数的运用可减弱滑模控制自身的抖振;针对快变子系统1设计一种速度差值反馈控制器来抑制柔性关节引起的系统柔性振动;针对快变子系统2采用线性二次型最优控制器来抑制柔性臂引起的系统柔性振动。仿真试验证明所提出的混合控制律的有效性。     

柔性空间机械臂系统的双环积分滑模控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮基柔性空间机械臂关节运动及柔性振动主动抑制的控制问题。由系统动量守恒关系及假设模态法,利用拉格朗日方法建立了柔性空间机械臂的系统动力学方程,之后采用奇异摄动理论,将其分解为表示刚性运动的慢变子系统和柔性振动的快变子系统。以此为基础,针对慢变子系统———柔性空间机械臂的刚性运动,设计了系统参数未知情况下的双环积分滑模控制方案,以控制柔性空间机械臂的载体姿态及机械臂关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动;而对于快变子系统———柔性臂的振动,则设计了分级模糊控制方案来主动抑制柔性杆的振动。计算机数值仿真证实了该方法的可靠性和有效性。     

漂浮基柔性关节空间机器人奇异摄动鲁棒控制

研究了参数不确定的漂浮基柔性关节空间机器人的动力学建模和运动控制问题。结合系统动量、动量矩守恒关系和拉格朗日方程求解出漂浮基柔性关节空间机器人系统的动力学方程。为了同时实现漂浮基柔性关节空间机器人运动轨迹的渐近跟踪和系统振动的抑制,利用奇异摄动法建立系统的奇异摄动模型。针对表示系统刚性部分的慢变子系统,提出一种鲁棒控制方法来补偿系统的角度变形误差和参数不确定性,保证柔性关节空间机器人运动轨迹的渐进跟踪。针对表示系统弹性振动部分的快变子系统设计了速度反馈控制方法来抑制柔性关节引起的振动,保证系统的稳定。数值仿真结果证明了所提出方法的有效性。     

全柔性杆空间机械臂动力学与运动L2增益抗扰鲁棒反演控制

讨论了全柔性杆空间机械臂系统动力学、运动L_2增益抗扰鲁棒反演控制。结合拉格朗日方法、动量守恒关系和假设模态法对系统进行动力学分析,获得了系统的动力学方程。基于系统双时标模型,采用奇异摄动法,将系统降阶分解为两个子系统:描述关节刚性运动的慢变子系统,描述柔性杆振动的快变子系统。为慢变子系统设计了对外部有界干扰具有抑制作用的鲁棒反演控制器,使外部有界干扰对系统性能输出的L_2增益小于给定值;基于线性系统最优控制理论实现了快变子系统的控制,以抑制由臂杆柔性引起的振动。数值仿真说明了所设计混合控制器的可行性和有效性。     

柔性基、柔性关节空间机械臂的动力学与改进奇异摄动控制

采用线性伸缩弹簧、线性扭转弹簧来分别描述基座及关节柔性,并在此基础上经由线动量守恒原理、拉格朗日第二类建模方法,建立了姿态受控柔性基、柔性关节空间机械臂的动力学模型。将柔性补偿思想与奇异摄动理论相融合,推导了可分别表示系统刚性运动、基座与关节柔性运动的慢、快变子系统,并提出一种由协调运动慢变控制和基于高阶快变状态观测器的最优控制所组成的改进奇异摄动控制方案。与传统奇异摄动控制方案相比,所提改进控制方案可有效避免对系统高阶快变状态量进行实时地测量和反馈,且可适于具有较大关节柔性的柔性基、柔性关节空间机械臂的控制。仿真实验结果表明了所提方案在轨迹跟踪控制、基座与关节柔性振动抑制上的有效性。     

基于奇异摄动的柔性机械手预测控制

讨论了柔性机械手末端位置的控制问题。采用奇异摄动方法将柔性机械臂系统动力学方程分解为慢变(刚性 )和快变 (弹性 )两个子系统。给出了一种预测控制与 I/ O反馈线性化相结合的混合控制方法。该方法采用预测控制消除柔性机械手的弹性振动 ,可避免逆动力学和 I/ O反馈线性化控制遇到的零动力学不稳定问题。通过一个柔性机械手的仿真表明 ,本文提出的控制方法可实现柔性机械手末端轨迹的准确跟踪 ,同时能消除柔性机械手的弹性振动。     

载体位置、姿态均不受控的飘浮基柔性空间机器人的Terminal滑模控制

讨论了载体位置、姿态均不受控的飘浮基柔性空间机器人的Terminal滑模控制问题。为讨论既有柔性关节又有柔性臂的欠驱动系统,以一个具有两个柔性关节和一个柔性臂的飘浮基空间机器人为例,首先利用拉格朗日方程并结合系统总质心定义,得到了系统的动力学方程,然后利用奇异摄动法,将柔性空间机器人系统分解为一个柔性空间机械臂子系统和一个柔性关节快变子系统。以此为基础,提出了一种包含柔性空间机械臂子控制项和柔性关节快变子控制项的组合控制器。其中,柔性空间机械臂Terminal滑模子控制项实现了机械臂关节铰期望轨迹的跟踪,柔性关节快变子控制项使得快变子系统稳定在由柔性空间机械臂子控制项产生的机械臂关节轨迹上。系统的数值仿真结果表明,该方法能在抑制柔性关节的柔性振动的同时跟踪上机械臂关节期望轨迹。该控制方案的显著优点为不需要测量、反馈载体的位置、移动速度、移动加速度,同时可保证机械臂关节铰跟踪误差在任意指定有限时间内收敛到零。     

控制力矩受限情况下漂浮基柔性空间机械臂鲁棒自适应控制

讨论控制力矩受限情况下,参数不确定的漂浮基柔性空间机械臂系统的智能控制问题。结合系统动量守恒关系和拉格朗日-假设模态法建立系统动力学方程。为了同时实现漂浮基柔性空间机械臂系统载体姿态和关节运动轨迹的渐近跟踪以及系统弹性振动的抑制,基于奇异摄动法将系统分解为快变和慢变两个子系统。针对快变子系统设计二次最优控制方法以抑制柔性臂引起的系统弹性振动,保证系统的稳定性;针对慢变子系统提出一种鲁棒自适应混合控制方法。该方法利用连续可导递增函数来限制控制力矩的幅值大小,使控制更符合空间实际要求;利用鲁棒自适应调节器来克服系统不确定参数的影响,保证系统的控制精度。计算机仿真结果证明了所提出方法的有效性。     

自由浮动柔性双臂空间机器人系统的动力学控制

基于假设模态法对柔性连杆的变形进行近似描述,采用拉格朗日方程分析柔性臂的动力学关系,忽略高阶弹性振动模态,根据柔性双臂和物体的动力学方程、末端约束关系以及系统的动量守恒原理,推导一种自由浮动柔性双臂空间机器人闭链系统的动力学模型。针对系统柔性状态的高频特征,采用奇异摄动法将该系统模型分离为慢变和快变两个子系统,对二者分别采用滑模变结构控制和非线性PD控制,保证刚性、柔性状态输出达到要求,由此得到的组合控制使得系统能较好地跟踪期望的轨迹,抑制弹性振动,并减小对本体运动的影响,内力、内力矩均能平稳跟踪期望值。最后进行数字仿真,验证上述方法的有效性。     

柔性臂空间机器人基于虚拟力概念的神经网络L2增益鲁棒控制

探讨本体位置不控、姿态受控的漂浮基柔性臂空间机器人系统在惯性参数不确定情况下的动力学建模与控制问题。根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程,由假设模态法,建立漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学模型。利用该模型,针对系统惯性参数不确定情况,提出具有L2扰动抑制的刚性运动神经网络L2增益鲁棒控制策略,以使柔性臂空间机器人的本体姿态到达期望位置的同时,机械臂各关节铰能够协调地跟踪关节空间的期望轨迹。为了主动抑制柔性振动,运用虚拟力的概念,构造同时反映柔性模态和刚性运动轨迹的混合期望轨迹,通过改造原有的控制方案,提出基于虚拟力概念的神经网络L2增益鲁棒控制策略。提出控制器的优点在于,既不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,也无须预知系统精确的动力学模型;由于运用了虚拟力的概念,从而仅通过设计一个控制输入便可同时保证刚性轨迹跟踪并对柔性振动进行主动抑制,更适应于空间机器人系统的实际应用。理论分析及仿真算例均表明了控制方法的可行性。     

漂浮基柔性两杆空间机械臂基于状态观测器的鲁棒控制及振动控制

讨论了漂浮基柔性空间机械臂基于状态观测器的鲁棒控制及振动最优控制问题。首先通过合理选择联体坐标系,实现两柔性杆弹性变形之间的解耦;根据拉格朗日方程与动量守恒原理,建立了载体位置无控、姿态受控飘浮基两杆柔性空间机械臂系统的动力学方程。接着利用奇异摄动法,将这个柔性两杆空间机械臂系统分解为一个慢变子系统与一个快变子系统。以此为基础,提出了一个包含慢变控制项与快变控制项的复合控制器。利用动态滑模观测器得到慢变子系统的观测速度矢量,基于这个观测速度矢量设计系统的鲁棒慢变控制律来实现载体姿态、关节轨迹的跟踪。利用线性观测器得到快变子系统的观测速度矢量,基于这个观测速度矢量与线性系统的最优控制理论设计系统的快变控制力矩,实现两柔性杆振动的抑制。最后通过系统的数值仿真,证实了方法的有效性。     

柔性基、柔性关节空间机械臂的运动混合控制

为解决具有不确定性柔性基、柔性关节空间机械臂的控制问题,提出一种自适应鲁棒终端滑模控制与自适应最优控制相结合的混合控制方案。首先,利用奇异摄动法将系统降阶为慢变子系统及快变子系统;其次,针对慢变系统设计一种由等效控制、鲁棒控制及自适应调节算法组成的轨迹跟踪自适应鲁棒终端滑模控制方案;之后,针对快变系统设计一类基于自适应状态观测的振动最优控制策略。仿真结果表明所提方案在系统刚性、柔性运动控制上的有效性。     

On the modeling and composite control of flexible parallel mechanism

One of the key problems in high speed motion control of a flexible parallel mechanism (PM) is to damp out the mechanical vibration arising from high inertial force acting on the linkages and other components. In this paper, the dynamic equations of a 2 degree-of-freedom (DOF) planar PM with flexible links are established by taking the singular perturbation approach (SPA). Thus the model of the mechanism can be separated into slow time-scale and fast time-scale subsystems. Based on the feedback linearization theory and input shaping technique, the large range rigid motion controller and the flexible link vibration controller can be designed separately. A composite control with the two separate controllers can then be applied in the PM to achieve the desired fast and accurate positioning.     

区分快慢变子系统的柔性机械臂控制方法

为了提高柔性机械臂控制精度、抑制柔性机械臂末端振动,提出了区分快慢变子系统的组合控制方法。使用拉格朗日方程和假设模态法建立了柔性机械臂动力学方程,利用奇异摄动原理将柔性机械臂系统分解为快变子系统和慢变子系统;鉴于慢变子系统的强非线性和参数不确定性,将反演控制和滑膜变结构相结合,提出了基于反演滑模变结构控制方法的慢变子系统控制;鉴于快变子系统模型不准确问题,而模糊控制对模型精度没有要求,因此设计了快变子系统模糊控制器。经仿真验证可以看出,与传统PID控制相比,机械臂转角最大误差由4.1°下降为0.04°,稳定时间由10s下降为2.5s,末端振动最大值由0.081m下降为0.021m,极大地提高了柔性机械臂控制精度。     

基于PSO自整定PID控制器的柔性臂振动控制

针对压电柔性机械臂运行过程中的弹性振动问题,提出了基于粒子群优化算法（particle swarm optimization,简称PSO）自整定比例积分微分（proportional integral differential,简称PID）控制器参数的柔性臂振动抑制方法。采用标准粒子群优化算法,以时间乘绝对误差积（integrated time and absolute error,简称ITAE）准则为适应度函数,整定PID控制器的3个控制参数K-p,K-i和K-d,并采用Matlab Simulink平台建立双连压电柔性机械臂振动控制仿真模型,研制基于虚拟仪器技术的柔性臂振动控制试验系统。仿真与试验结果表明,采用常规PID控制算法和基于PSO自整定的PID控制算法均能有效地抑制柔性机械臂的弹性振动,但后者的振动抑制效果、鲁棒性与稳定性优于前者。     

Adaptive backstepping sliding mode control of flexible ball screw drives with time-varying parametric uncertainties and disturbances

This paper presents a method to model and design servo controllers for flexible ball screw drives with dynamic variations. A mathematical model describing the structural flexibility of the ball screw drive containing time-varying uncertainties and disturbances with unknown bounds is proposed. A mode-compensating adaptive backstepping sliding mode controller is designed to suppress the vibration. The time-varying uncertainties and disturbances represented in finite-term Fourier series can be estimated by updating the Fourier coefficients through function approximation technique. Adaptive laws are obtained from Lyapunov approach to guarantee the convergence and stability of the closed loop system. The simulation results indicate that the tracking accuracy is improved considerably with the proposed scheme when the time-varying parametric uncertainties and disturbances exist.