一种新型两自由度柔性并联机械手的主动振动控制及其仿真

针对一种新型两自由度柔性并联机械手,在含有压电元件的有限元模型基础上,基于模态理论和滑模变结构理论,研究其振动主动控制问题。采用有限元法和模态理论建立系统的动力学模型。根据系统的性能要求,采用最优化方法确定滑移面,基于Lyapunov直接法设计滑模控制器。控制器能对系统的前几阶模态实施控制,实现机械手的振动主动控制。仿真结果表明,该控制器可有效地抑制柔性构件产生的弹性振动,减小并联机械手动平台的位置误差,从而验证了该控制器的可行性和有效性。     

高速并联机械手动力学建模及计算力矩控制

基于模型的计算力矩控制由于考虑了非线性补偿而极大地提高了其控制品质。然而，并联机械手动力学模型的计算是非常耗时的，从而限制该控制器在工程中的应用。为此，针对2-DOF并联机械手Diamond 600，首先导出了机械手的位置、速度和加速度逆解模型，并根据动能定理独立计算出机械手的质量惯性矩阵，实现了控制算法解耦，然后利用虚功原理建立能用于实时控制的动力学简化模型。在此基础上，设计了适舍于并联机械手的计算力矩控制器。最后，将设计的控制器应用到2-DOF并联机械手，仿真和实验结果验证了算法的有效性和正确性。     

多轴运动控制器研制及其在机械手上的应用

针对数控机床、机械手等系统的发展需要,设计了基于DSP的开放式运动控制器.控制器通过PCI总线与上位机通信,采用DSP和CPLD完成了运动控制功能,实现了机械手关节运动的伺服控制.考虑机械手的动力学特性,设计了单神经元自适应PID控制器,在开放式控制平台上实现了机械手的精确轨迹跟踪.试验结果表明,该系统具有良好的开放性...     

基于T-S模糊系统的漂浮基空间机器人关节协调运动的分散自适应滑模控制

针对载体位置和姿态均不受控的漂浮基空间机器人系统动力学方程难以预知的情况,提出了一种基于模糊逻辑系统的分散自适应滑模控制方案。利用第二类拉格朗日方法建立了空间机器人系统动力学方程。针对空间机器人的每一个自由度,将其动力学描述为分散交联子系统的集合。使用T-S模糊逻辑系统逼近子系统未知的动力学模型,然后设计自适应滑模控制器消除交联项和模糊逼近误差对轨迹跟踪性能的影响,并用Lyapunov理论证明控制器的稳定性。这种控制方法不需要预知系统动力学方程。数值仿真结果证实了该分散控制器的可靠性和有效性。     

全方位移动机械手运动控制Ⅱ——鲁棒控制

研究考虑全方位移动机械手系统动力学未知情况下的鲁棒控制问题.首先,在原有动力学模型的基础上,建立考虑外部干扰的移动机械手动力学模型.利用神经网络无穷逼近能力,设计估计器对系统结构不确定性进行在线辨识.然后,提出一种不依赖神经网络先验知识的鲁棒轨迹跟踪控制策略,从理论上证明其稳定性,并且该控制器能够有效阻止非模型有界干扰的影响,实现了对全方位移动机械手系统中不同动力学特性的移动平台和机械臂的协调控制.同时,为了减轻神经网络在线学习的计算量,提出一种分离式的神经网络结构,对系统结构不确定项中的两个独立矢量进行分别辨识,有效地提高了神经网络的训练效率.最后,通过计算机仿真结果验证了所提出控制律的有效性,能够快速稳定地实现全方位移动机械手系统的协调轨迹跟踪控制.     

一种新型两自由度柔性并联机械手的动力学建模和运动控制

对一种新型两自由度柔性并联机械手的动力学模型和运动控制进行研究。首先,考虑刚—柔耦合影响,利用假设模态法和Lagrange乘子法,推导出系统的动力学方程,该方程为微分—代数方程组。为了设计控制器,采用坐标分块法将该微分—代数方程组化为二阶微分方程组。然后,根据机械手的控制要求,采用滑模变结构方法设计控制器,该控制器能跟踪所期望的运动轨迹,同时柔性构件的弹性振动得到抑制。仿真结果表明该控制器的可行性和有效性。     

双臂空间机器人基于高斯型函数的姿态、关节运动模糊自适应补偿控制

讨论了载体姿态受控、位置不受控情况下,具有未知载荷参数的漂浮基双臂空间机器人系统关节运动的控制问题。利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系,分析、建立了漂浮基双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,针对双臂空间机器人2个末端爪手所持载荷参数未知的情况,设计了一种基于标称计算力矩控制器附加模糊自适应补偿控制器的复合控制方案,即通过模糊自适应补偿控制器来弥补系统参数未知对标称计算力矩控制器控制精度的影响,以确保存在未知系统参数情况下整个闭环控制系统的渐近稳定性。该控制方案能够有效地控制漂浮基双臂空间机器人的载体姿态及机械臂关节协调地完成期望的轨迹运动,并具有不需要反馈和测量双臂空间机器人载体的位置、移动速度、移动加速度,同时也不要求系统动力学方程关于系统惯性参数呈线性函数关系的显著优点。通过系统数值仿真证实了该方案的有效性。     

专家PID控制在三维机械手控制器中的应用

三维机械手控制系统是一个气动非线性系统,难于建立精确的数学模型,应用常规PID控制不能达到理想的控制效果。专家PID控制是智能控制技术的一类,是解决复杂非线性对象控制问题的一个有效途径。所以,在三维机械手控制系统中采用专家PID控制器,使系统有较好的鲁棒性、控制精度及动态性能。控制器采用8751单片机的软硬件实现,运行结果证明了这种控制方案的可行性。     

基于PLC的交流伺服实验台的控制系统研制

采用s7-200 PLC作为控制器设计一双轴位置控制系统,模拟机械手的搬运过程,实现了实验台伺服控制。同时,给出了实验台的总体方案及相关的硬件电路,编制了相应的软件。实验证明,该系统具有结构简单,动作响应快,定位准确等特点,能够使学生迅速掌握PLC与伺服电机实现伺服控制的原理及方法。     

热加工用机械手末端轨迹跟踪控制方法研究

分析机械手横纵向移动、旋转和伸缩等不同动作的动力学,利用拉格朗日法构建机械手动力学模型,以此计算热加工作业时机械手末端移动轨迹误差。考虑机械手移动惯性、重力和向心力角位移等多重因素,设计前馈控制器,将移动轨迹点作为神经网络训练集,通过多次迭代完善轨迹点数据库,利用距离加权法修正轨迹点值,通过控制机械手末端惯性问题完成机械手末端轨迹跟踪控制。仿真实验证明,所提方法路径跟踪误差小,控制稳定性好、响应快,可适用范围广。     

基于模糊神经网络的不确定机器人实时轨迹跟踪控制的研究

针对机器人建模的不精确性以及扰动的存在给机器人控制增加难度的问题,提出了一种基于模糊神经网络的不确定机器人实时轨迹跟踪控制方法。该控制方法的控制器由模糊神经网络(FNN)控制器和CMAC控制器组成,FNN控制器代替传统的计算力矩法,CMAC控制器在线补偿控制误差,有效补偿机器人存在的各种不确定性。对二自由度机器人的仿真结果表明了所提出的控制方法的可行性。     

机械手鲁棒自适应PD控制

针对工业机械手的轨迹跟踪问题,设计了一种鲁棒自适应PD控制策略,避免了初始输出力矩过大的弊端.考虑将控制器分为非线性补偿控制和PD反馈控制两部分,机械手的不确定动力学部分由回归矩阵构成的自适应控制器进行补偿,实现了对机械手的运动控制.通过计算机仿真结果验证了所提出控制策略的有效性,能够很好地跟踪期望轨迹.     

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。     

Tracking control of robot manipulators via output feedback linearization

This paper presents a robot manipulator tracking controller based on output feedback linearization. A sliding mode perturbation observer (SPO) is designed to estimate unmeasurable states and system perturbations that involve system nonlinearities, disturbances and unmodelled dynamics. The use of SPO allows to input/output linearize and decouple the strongly coupled nonlinear robot manipulator system merely by the feedback of joint angles. The controller design does not need an accurate model of the robot manipulator. Simulation studies are undertaken based on a two-link robot manipulator to evaluate the proposed approach. The simulation results show that the proposed controller has more superior tracking control performance, with payload changing in a wide range, in comparison with a sliding mode controller (SMC) designed based on state feedback linearization with full states available. Selected from Journal of Shenzhen University (Science & Engineering), 2005, 22(3)     

移动机械臂的输出跟踪控制

移动机械臂通常由移动机器人和装在移动机器人上的机械臂组成。它既具有移动机器人的可移动性又具有机械臂的操作灵活性,有极高的实际应用价值。本文针对由二轮驱动的移动平台和二连杆机械臂组成的移动机械臂的输出跟踪问题,利用滑模控制原理为其设计了动态滑模控制器。首先给出了移动机械臂的简化动态模型,然后通过微分同胚和输入变换将其分解为4个低阶子系统,并给出了其输出跟踪的动态滑模控制器的设计方法。仿真实验表明,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。     

Robust tracking of robot manipulator with nonlinear friction using time delay control with gradient estimator

We propose an enhanced controller to improve the robustness of Time Delay Control (TDC) for a robot manipulator in the presence of nonlinear friction, such as Coulomb friction. The problem of TDC is first analyzed with TDC as a trajectory control for a robot manipulator in the presence of nonlinear friction. Gradient estimation is used to solve this problem. The proposed controller is called TDC with Gradient Estimator (TDCGE). Comparing with a prior research to improve the robustness of TDC, named TDCSA, the TDCGE is much simpler to design. Through 1 DOF linear motor experiment, it is verified that the TDCGE is more robust against nonlinear friction than TDC and the TDCGE has a similar robustness to the TDCSA. In addition, it is confirmed that the TDCGE is easily implemented in the multi degree-of-freedom robot manipulator through a 3 DOF spatial robot manipulator experiment.     

Multi-channel control system design for a robot manipulator based on the time-scale method

The problem of controller design for nonlinear multi-channel dynamical plants is discussed. Trajectory motion tracking control for a multilink manipulator is treated as an example of the proposed design methodology. A distinctive feature of the discussed approach to calculate controller parameters is that two-time-scale motions are artificially forced in a closed-loop system where stability of the fast mode is provided by selection of the controller parameters while the induced slow mode correspond to the reference model of desired nonlinear plant behavior. Simulation results for a two-link manipulator robot manipulator tracking control system are presented..     

Finite-time sliding surface constrained control for a robot manipulator with an unknown deadzone and disturbance

This paper presents finite-time sliding mode control (FSMC) with predefined constraints for the tracking error and sliding surface in order to obtain robust positioning of a robot manipulator with input nonlinearity due to an unknown deadzone and external disturbance. An assumed model feedforward FSMC was designed to avoid tedious identification procedures for the manipulator parameters and to obtain a fast response time. Two constraint switching control functions based on the tracking error and finite-time sliding surface were added to the FSMC to guarantee the predefined tracking performance despite the presence of an unknown deadzone and disturbance. The tracking error due to the deadzone and disturbance can be suppressed within the predefined error boundary simply by tuning the gain value of the constraint switching function and without the addition of an extra compensator. Therefore, the designed constraint controller has a simpler structure than conventional transformed error constraint methods and the sliding surface constraint scheme can also indirectly guarantee the tracking error constraint while being more stable than the tracking error constraint control. A simulation and experiment were performed on an articulated robot manipulator to validate the proposed control schemes.     

基于小脑模型神经网络的气动六自由度并联平台的复合控制方法研究

针对气动驱动系统的强非线性特性,本文采用基于小脑模型(CMAC)神经网络和PD的复合控制结构,用于气动六自由度并联平台各驱动关节的轨迹跟踪控制,以提高系统的跟踪精度和抗干扰能力。CMAC网络采用不均匀的输入量化函数,在零值误差附近增加量化等级,以提高系统的控制精度;而在误差较大处减小输入量化级数,从而在不增加存储空间的情况下,加大输入信号的范围。系统的仿真和实验结果都表明,与PD控制相比,该方法能有效地提高系统的轨迹跟踪精度。     

A robust real time adaptive controller design for robot manipulator with eight-joints based on DSPs

In this paper we propose a new technique to the design and real-time control of an adaptive controller for robotic manipulator based on digital signal processors. The Texas Instruments DSPs (TMS320C80) chips are used in implementing real-time adaptive control algorithms to provide enhanced motion control performance for robotic manipulators. In the proposed scheme, adaptation laws are derived from model reference adaptive control principle based on the improved Lyapunov second method. The proposed adaptive controller consists of an adaptive feed-forward and feedback controller and time-varying auxiliary controller elements. The proposed control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for realtime control. Moreover, this scheme does not require any accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the proposed adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for robot manipulator with eight joints at the joint space and cartesian space.