半结构环境中电力作业机器人机械手鲁棒轨迹跟踪控制

在输电线路高电压、强电磁干扰的恶劣半结构环境下,为有效抑制扰动信号及各种不确定性因素对电力作业机器人机械手轨迹跟踪精度和运动稳定性的影响,提出了一种基于H∞控制理论的机器人机械手鲁棒轨迹跟踪运动控制方法.通过机器人控制体系结构的分层,利用拉格朗日法并结合关节电机电枢电压方程对机器人的不同动力学行为进行了动力学建模,获取了机器人动力学行为和动力学参数的映射模型,在此基础上推导出了扰动及不确定性因素情况下关节运动控制的状态空间表达式,并以此构建立了机械手H∞轨迹跟踪控制模型,利用线性矩阵不等式（LMI）求解了相应的轨迹跟踪H∞控制器,最后通过仿真实验验证了H∞控制的有效性.现场作业试验进一步验证了该控制方法的工程实用性,同时该控制方法具有通用性好、适应性强、易于扩展的显著特性.      

基于变预测时域的电动汽车轨迹跟踪控制

针对在不同车速下由于车辆动力学参数改变导致轨迹跟踪的误差变大的问题,研究电动汽车自适应性轨迹跟踪控制器设计.首先,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)设计轨迹跟踪控制器,对比分析不同车速下不同预测时域对轨迹跟踪的影响;其次,通过仿真结果,发现不同车速下采用恒定预测时域,轨迹跟踪在不同速度下自适应性变差,易产生较大的跟踪误差;最后,设计了基于车速变化的变预测时域轨迹跟踪控制器.CarSim/MATLAB/Simulink联合仿真结果表明,改进后的轨迹跟踪控制器在不同车速下轨迹跟踪具有良好的控制精度和稳定性.     

平面并联机构的鲁棒轨迹跟踪控制

为提高并联机构运动精度,以2自由度平面并联机构为模型,研究了提高并联机构轨迹跟踪精度的方法.在机构运动学分析的基础上,应用Lagrange乘子法建立并联机构的动力学模型.利用非线性系统的线性反馈理论,考虑动力学建模的模型误差和外界干扰等不确定因素,提出了一种鲁棒轨迹跟踪控制策略.该控制方法能够保证系统稳定,同时对外界干扰具有抑制作用.仿真表明,鲁棒轨迹跟踪控制可以显著减小跟踪误差,加快误差收敛速度.这种控制策略同样适用于其他类型的并联机构.     

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．     

基于动力学模型的工业机器人导纳控制研究

提出了一种基于动力学模型的导纳控制算法,用来实现机器人末端力和位置的柔顺控制,可以在速度模式下控制机器人运动,以保证无外力接触时的轨迹跟踪精度.首先,根据牛顿-欧拉法建立机器人动力学模型;然后,通过粒子群算法辨识动力学模型参数,得到完整的动力学模型;在此基础上,计算机器人末端位置误差和外力,利用设计的导纳控制器实现机器人的柔顺控制,用Matlab的Simulink仿真模块验证了基于动力学模型导纳控制的有效性和可靠性.仿真结果表明:机器人末端没有与环境接触时,具有较高的跟踪精度;与环境接触时,机器人末端会产生位置误差和外力,从而实现机器人的柔顺控制.     

欠驱动无人船的运动控制设计

针对欠驱动无人船在受到非完整约束和模型不精确时对精确轨迹跟踪控制设计困难,提出了曲率跟踪和逆动力学自适应控制设计方法;首先建立欠驱动无人船水平面的运动学和动力学模型,充分利用其非完整约束下的运动规律基础上引入目标轨迹曲线的相对曲率设计动态跟踪目标,从而将原问题转化为一个简单轨迹跟踪控制问题;然后基于滑模控制和逆动力学自适应控制设计力矩控制实现给定的运动任务;仿真结果表明,方法不但可以使欠驱动无人船精确地沿着给定目标轨迹运动,并且具有很强的鲁棒性;由于方法本质上跟踪的是目标轨迹的相对曲率,可以从根本上解决了欠驱动无人船的轨迹跟踪精确性问题,这为一般的欠驱动非完整机械结构的精确运动控制设计提供了一种新的思路。     

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.     

四驱混合动力轿车转弯工况路径跟踪控制

针对四驱混合动力轿车,提出一种转弯工况下集成横向与纵向运动控制功能的路径跟踪控制策略.在建立车辆动力学与动力系统模型的基础上,设计了基于轨迹跟踪误差的驾驶员预瞄转向模型;采用模糊控制器确定了期望车速,对转矩分配问题进行优化研究;设计了车速与轨迹跟踪模型预测控制器;搭建了CarSim与MATLAB/Simulink联合仿真模型与自动驾驶模拟驾驶器,对控制策略进行了离线仿真和硬件在环仿真试验.研究结果表明,车辆转弯过程中路径及车速跟踪效果良好,满足转弯工况路径跟踪需求.     

越野地形下智能车辆的动力学建模与轨迹跟踪

提出一种越野地形下智能车辆的动力学建模与轨迹跟踪控制方法.针对越野地形建立了考虑路面倾角的智能车辆动力学模型,并推导了基于零力矩点的车辆侧倾安全约束.然后考虑上述车辆动力学模型及安全约束条件,设计了基于模型预测的智能车辆轨迹跟踪控制器.仿真试验表明该方法可以有效地适应复杂的越野地形,并能够在实现无碰撞轨迹的同时防止车辆发生侧翻危险.      

双舵轮自动导引车轨迹追踪控制算法

为提高双舵轮自动导引车(automated guided vehicle, AGV)轨迹跟踪控制性能,设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪控制器。以双舵轮自动导引车为研究对象,首先建立自动导引车运动学模型,求得车体转弯半径,并重点分析双舵轮自动导引车转向优势;然后,对双舵轮导引车建立了基于模型预测控制的轨迹跟踪模型,并考虑车体运动性能指标及各类约束,最后通过仿真实验验证了模型预测控制算法用于双舵轮自动导引车的可行性,且分析了控制时域权重和预测时域长度两项模型参数对系统性能的影响;与基于比例-积分-微分轨迹跟踪控制器的自动导引车进行轨迹跟踪对比仿真实验。最终实验表明,采用该模型预测控制器可以满足各类约束条件,高效精准完成对连续大曲率目标路径的有效跟踪,同时具有较高的实时性和鲁棒性。     

基于动态优化的多模型广义预测控制器设计

针对工业控制过程中广泛存在系统参数突变的问题,将多模型切换的广义预测控制器引至动态优化策略下的分层式控制系统中,设计了基于动态优化的多模型广义预测控制器.该模型预测控制结构以获取最大经济效益为目标,上层结构对经济目标函数进行动态优化,得到使经济利益最大的关键变量设定值;下层结构中MPC层采用多模型广义预测控制器代替传统单模型广义预测控制器追踪上层得到的设定值,即采用多个固定模型和自适应模型并行辨识系统的动态特性,提高系统暂态性能和模型参数跳变时系统的调节能力;底层为PID控制器用于抑制过程中的扰动.通过仿真验证了该方法的可行性和有效性.     

一种新型两自由度高速并联机械手的弹性动力学分析

对一种新型两自由度平动并联机械手进行弹性动力学分析. 采用有限元方法建立了并联机械手的弹性动力学模型．在该模型的基础上,分析了机械手在工作空间的前四阶固有频率的分布情况;研究分析了在外力和刚体惯性力激励下机械手动平台的位置误差;给出了构件在各个时刻的最大动应力及其出现的位置．研究分析表明：系统的固有频率与其位形有关;机械手动平台的位置误差主要是由高速运动时刚体惯性力引起的;机械手各个柔性构件的动应力谱是变幅应力谱．     

基于3-RRRT并联机器人位置反解的精度分析

基于3-RRRT并联机器人位置反解方程，分析并联机器人结构误差对机器人末端误差的影响．当结构误差和末端误差都是微小量时，机器人误差为线性数学模型，仿真结果证实该算法可对3-RRRT并联机器人进行精度分析．     

一种6-SPS并联机器人精度分析算法

通过对 6—SPS型并联机器人位置输入输出方程微分 ,分析并联机器人结构误差对机器人末端误差的影响 .当结构误差和末端误差都是微小量时 ,机器人误差模型为线性数学模型 ,仿真证实该算法可对 6—SPS并联机器人进行精度分析 .     

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.     

Error Analysis and Distribution of 6-SPS and 6-PSS Reconfigurable Parallel Manipulators

<正>Introduction Accuracy is a vital performance index for parallel ma-nipulators which is influenced by several factors, in-cluding errors in the drive cell, assembly errors, manufacturing errors, and the structural design. The large number of components in parallel manipulators     

并联机构动力学建模及伺服系统参数辨识

研究一种三自由度并联机构动力学建模及伺服系统参数辨识方法．首先导出了外移动副驱动，含平行四边形支链结构的位置、速度及加速度逆解模型，并利用虚功原理建立其刚体动力学逆解模型．在此基础上，提出了辨识该并联机构伺服系统参数的一种方法．该方法采用变频三角波输入，克服了伪随机二位式序列信号幅值变化大、易造成对伺服电机冲击和引起其速度环开环等问题，且通过附加惯性负载，可将包括伺服系统转动惯量在内的所有参数辨识出来，为系统动态性能在全工作空间内取优奠定了基础．     

基于灰色预测的微动机器人自适应模糊控制

由于微动机器人是含有闭链结构的高度非线性复杂系统,其精确的数学模型难以获得,因此本文设计了基于估计模型的预测控制方案.因为预测控制对环境和对象的不确定性有很强的鲁棒性,所以能够取得较好的控制效果.仿真结果验证了该方案的有效性.     

并联机器人机床运动学正,逆解

基于一般ＳＴＥＷＡＲＴ机构研制的并联机器人机床是新一代智能化金属切削加工机床。然而，机床的运动学位置正、逆解呈强非线性，求解困难，出于机床精度的需要，本研究的模型样机在结构上采用了滚珠丝杠传动，因此又带来了关节运动耦合，导致机床运动学位置正、逆解求解更加复杂。利用运动学等效的原则，引入整机等效串联机构及分支等效串联机构，以等效广义坐标为中间变量建立机床运动学正、逆解求解迭代算法。仿真与控制实验表明     

6-(P-2P-S)并联宏动平台的轨迹跟踪控制

提出了一种新型6-(P-2P-S)并联宏动平台,应用凯恩方法建立了该机构的刚体动力学模型.采用分散控制策略对各分支独立控制,建立了单通道驱动关节空间的CARIMA模型,并针对广义预测控制(GPC)计算量大的缺陷,提出了一种模糊自适应直接广义预测控制(FDGPC)方法,该方法利用模糊逻辑系统直接设计预测控制器,并基于广义误差估计值对控制器参数θu和广义误差估计值中的未知向量θe进行自适应调整,轨迹跟踪控制仿真结果验证了该方法具有很强的鲁棒性,可实现并联宏动平台的高速高精度定位.