压电柔性机械臂振动模拟与BP-PID控制

为了提高柔性臂的控制精度,以悬臂机械臂为研究对象,首先,根据欧拉-伯努利梁模型推导压电柔性机械臂的微分方程,采用ANSYS模拟得到前两阶弯曲振型,为PZT的粘贴位置提供依据;其次,利用现代控制理论得到压电柔性臂系统的状态空间方程,分别采用PID和BP-PID对柔性臂进行独立模态控制;最后,分别利用两种控制方法对机械臂末端位移进行控制仿真。结果表明,BP-PID控制精度较高,鲁棒性较强,在结构振动控制领域有着较好的应用前景。     

压电柔性机械臂的轨迹跟踪控制

提出一种利用压电材料对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制的方法．利用假设模态法,采用压电作动器和传感器同位配置,根据Lagrange方程建立了单连杆柔性机械臂的动力学模型;针对柔性机械臂的非最小相位特点,以刚性旋转关节的转角为控制输出、以压电作动器抑制柔性机械臂的末端振动,基于Lyapunov函数,采用PD(proportional-differential)控制策略实现了对柔性机械臂进行末端轨迹跟踪控制．仿真结果表明,压电作动器很好地抑制了柔性机械臂末端的振动,末端的轨迹跟踪由关节驱动和压电作动共同完成,PD控制算法简单,易于工程实现．     

考虑压电传感片故障的柔性机械臂振动容错控制

针对柔性机械臂结构振动控制中可能出现的压电器件故障问题,以提高系统可靠性和稳定性为主要研究目标,提出了一种集小波神经网络与取代控制技术相结合的容错控制方法. 首先设计了3种粘贴不同故障压电片的机械臂结构;然后采用小波包对各种故障压电片进行特征提取,通过径向基函数网络进行特征识别;再根据故障类型,选用硬件取代控制或基于一种新型非线性滑模观测器的软件取代控制;最后通过NI CRIO平台进行的容错控制实验结果表明,传感器件故障诊断的置信度达到0.9,前两阶振动模态的抑制效果达到10 dB以上.     

柔性机械臂振动控制研究

总结并分析了柔性机械臂动力学建模和振动控制的最新进展,建立了柔性机械臂振动控制实验系统,分别采用ＰＩＤ控制策略和线性二次型最优控制（ＬＱＲ）策略对柔性机械臂的振动控制进行了实验研究,并提出ＰＩＤ了控制与闭环反馈控制相结合的有效性。实验结果表明闭环应变反馈控制比单纯的的ＰＩＤ控制更为有效。     

基于H∞理论的柔性机械臂振动主动控制

目的 研究柔性机械臂的振动主动控制问题,实现对机械臂振动的抑制.方法 使用压电元件作为驱动器,采用解析建模方法建立简化的压电柔性机械臂的动力学方程和控制系统模型,基于H∞控制理论设计了压电柔性机械臂的振动主动控制系统.结果 仿真结果表明.H∞控制器有效抑制了压电柔性机械臂的振动.尤其是低频振动分量大大下降.结论 利用H∞方法设计的控制器实现了对柔性机械臂的振动主动控制.且该方法具有强鲁棒性.     

机器人柔性臂的扭转振动主动控制研究

针对具有两连杆结构的空间机器人，设计了一种压电驱动器来抑制空间机器人柔性臂的扭转振动。采用拉格朗日方程和假设模态法对此机器人系统进行了理论建模，并建立了考虑随机干扰的状态空间表达式，基于随机最优控制理论设计了线性二次型高斯（LQG）状态反馈控制器。仿真结果表明，该主动控制策略能够有效衰减机器人柔性臂的扭转振动，从而提高了末端执行器的定位精度。     

基于RBF神经网络的柔性机械臂位置控制

针对复杂的柔性机械臂位置控制问题,提出一种结合极点配置技术的自适应滑模控制方法。变结构滑模应用于柔性臂的刚性运动和弹性振动抑制的控制,极点配置用以设置滑模面的极点,以获得良好的动态响应特性。利用RBF网络自适应性学习系统不确定量的上界,神经网络的输出用于自适应修正控制律的切换增益。实例仿真结果表明,该控制方法能在对机械臂位置控制的同时有效地抑制柔性臂的弹性振动,对不确定参数具有鲁棒性。     

柔性机械臂结构控制一体化设计

综合考虑机械结构和控制器对系统性能的影响,采用结构与控制一体化设计方法对单连杆柔性机械臂系统进行了研究,同时优化设计参数包括柔性机械臂结构参数和控制器参数.为兼顾系统鲁棒性和抑制末端柔性振动性能,采用H_∞鲁棒控制器.结构设计变量的参数寻优采用智能优化算法.设计结果表明.柔性机械臂具有非均匀截面梁结构,设计的控制器对系统参数的不确定性有较好的鲁棒性.     

柔性机械臂的鲁棒轨迹跟踪控制

对多连杆性机械臂的轨迹跟踪控制提出了一种鲁棒控制方法，基于奇异摄动法将多连柔性机械臂系统分离为慢变和快变两个子系统，对两者分别采用滑模变结构控制和Ｈ＾∞控制，由此得出的组合控制使系统精确跟踪期望的轨迹，抑制弹性振动，并且使由非线性机械结构引起的结构不确定性和由弹性变形引起的非结构不确定性及外扰具有较强的鲁棒性，最后通过仿真实验说明其有效性。     

基于自适应神经网络的柔性关节机械臂控制

柔性关节机械臂系统是一个非线性高阶系统,且其动力学方程难以精确地获得。因此,提出一种以关节驱动电机的输入电压为控制量的自适应神经网络控制器,用于控制多连杆柔性关节机械臂系统。所提控制方法通过对柔性关节机械臂模型解耦得到关节转角关于电压的方程,以电压为系统控制输入。设计神经网络控制器用于逼近最优控制输入,并设计鲁棒控制器补偿逼近误差。该控制方法不再涉及复杂的动力学方程,因此能简化计算。相比已有控制方法,所提出的控制策略更简单、响应更快且更有效。并以二连杆柔性关节机械臂为例进行了仿真研究,结果证明了所提出控制方法的有效性。     

柔性机械臂变结构跟踪控制及柔性振动抑制

柔性机械臂具有质量轻、速度快和负载大的特点,针对柔性机械臂轨迹跟踪与弹性振动抑制问题,基于奇异摄动理论和两种时间尺度的假设,将柔性机械臂系统分解为代表大范围刚体运动的慢变子系统和代表柔性振动的快变子系统.对于慢变子系统采用变结构控制来实现关节轨迹的跟踪,而快变子系统则采用最优控制方法来对柔性杆振动进行主动抑制.仿真实验结果表明,该控制方法不仅能够保证系统刚性运动轨迹的精确跟踪,并能有效抑制柔性杆件的弹性振动.     

双连杆柔性机械臂的奇异摄动控制

本文中采用奇异摄动方法将双连杆柔性机械臂系统分解为慢变和快变两个子系统，分别采用滑模控制方法和极点配置方法设计慢变和快变子系统的控制器，并进行了数值仿真。     

基于观测器的柔性关节机械臂滑模控制

柔性机械臂在运动过程中会产生如扭曲、弹性、剪切等形变,给柔性机械臂的分析和控制带来困难。为了满足柔性机械臂高性能的控制要求,提出将基于观测器的滑模控制方法用于柔性机械臂中,设计一个观测器观测柔性机械臂系统各个状态变量,并且采用滑模变结构设计控制器。仿真结果表明,基于观测器的柔性关节机械臂滑模控制方法能够很好地观测到系统各个状态变量,且状态估计误差趋近于零,满足柔性臂的快速跟踪性要求,具有很好的实践意义。     

柔性机械臂的动力学模型及PD控制

应用模态控制理论，对柔性机械臂的主动控制问题中的动力学模型进行了研究，在小变形假设的前提下，考虑由于横向变形而引起的轴向位移的影响，采用拉格朗日方程建立了计及动力刚化项的动力学模型，并将ＰＤ控制理论和方法应用于该模型。最后，对一单杆柔性机械臂的振动控制进行了计算机仿真。     

末端有集中质量的柔性机械臂的动力学与控制模型

本文首先用约束模太法结合拉普年拉斯变换推导了末端有集中质量的Ｅｕｌｅｒ－Ｂｅｒｎｏｕｌｉ梁的特征方程，模态型函数及其正交条件，然后用拉格朗日结合设模态推导 末端有集中质量的单连杆柔性机械臂的动力学模型，并将此模型转换成了适于控制的状态空间表达式。     

柔性机械臂的逆动力学

目前对柔性机械臂逆动力学的讨论还处于初级阶段，许多理论和方法还不够成熟。本就几种求解柔性机械臂的逆动力学方法进行了讨论，并分析了各自的特点。同时对单柔性机械臂提出了一种较为简便的求解逆动力学方法，其特点在于它的主程简单，计算量少，并且是精确的。