不确定性空间机器人自适应Terminal滑模控制方法

分析了空间机器人本体质量变化和负载情况变化对系统动力学不确定性的影响,并针对空间机器人操作负载变化显著的特点,设计了一种自适应Terminal滑模控制方法。利用RBF神经网络在线学习系统的不确定性上界,系统状态始终保持在滑模面上,并能保证系统控制误差在有限时间内收敛。以两自由度空间机器人为对象,对不同负载情况的运动进行了仿真,结果表明这种滑模控制方法对系统负载变化不敏感,并能保证期望控制精度。     

基于遗传算法优化的机器人非奇异终端滑模控制

六自由度并联机器人是一个强耦合、高度非线性的系统,针对此特性研究了非奇异终端滑模控制方法,为改善其运动品质,结合指数趋近律的思想,给出了系统的控制律。利用李雅普诺夫(Lyapunov)理论验证了存在建模误差和外部干扰时六自由度并联机器人控制系统的稳定性,确保了控制系统的鲁棒性。为了进一步减少滑模控制的抖振,提高系统收敛速度和跟踪性能,采用了遗传算法来优化非奇异滑模面和控制律的参数。仿真结果表明:提出的控制策略参数优化后能使机器人的轨迹跟踪稳态误差趋近于零、系统调整时间短、驱动器控制律平滑,达到了高性能的位姿控制。     

不确定性扰动下双足机器人动态步行的自适应鲁棒控制

针对不确定性扰动下双足机器人动态步行的鲁棒控制问题,建立不确定性扰动下双足机器人的动力学模型. 将特定庞卡莱映射方法拓展到不确定性扰动下双足机器人的稳定性分析,将机器人随机系统的稳定性分析转化为确定性周期系统的稳定性分析. 基于滑模控制方法,提出自适应滑模控制器. 与以往滑模控制器相比,该控制器无需外部扰动的准确幅值信息. 考虑到双足机器人在实际应用中常会遭遇非平整路面,进一步将该自适应滑模控制器拓展到非平整路面的鲁棒控制：提出碰撞速度不变性条件,基于落地速度控制进行在线轨迹规划,基于自适应滑模控制器对机器人进行反馈控制. 基于三维（3-D）五杆双足机器人进行仿真实验,结果表明,所设计的控制器能有效实现机器人在不确定性扰动下的鲁棒控制.     

汽车液压式主动稳定杆设计及控制算法

针对车辆主动侧倾控制问题,基于车辆侧倾与横摆响应特性分析,提出一种液压式主动稳定杆(active stabilizer bar, ASB)系统的设计方案。设计滑模控制算法,以提高车辆的侧倾稳定性。对前、后轴主动式稳定杆的反侧倾力矩进行动态分配,以改善车辆的转向特性。基于MATLAB/Simulink,建立了14自由度整车动力学模型、液压系统模型、路面输入模型等,在典型工况下分别对PID+前馈控制和滑模控制系统进行仿真研究。仿真结果表明:与传统的PID+前馈控制相比,采用滑模控制算法的液压式ASB系统在鲁棒性和适应性方面具有明显优势,有效地改善车辆的侧倾与横摆响应,进一步提高了车辆的侧倾稳定性、行驶平顺性与操纵稳定性。     

血管介入手术主从导管机器人滑模控制

在微创血管介入手术中,主从遥操作导管机器人系统的通信时延以及参数不确定性很容易导致其稳定性下降,操作性及透明性降低.针对这一问题,建立了主从导管机器人系统的动力学模型,主手端采用滑模阻抗控制,从手端采用终端滑模控制,该控制方式降低了时延对系统操作性能的影响.通过系统轴向运动的仿真结果表明,该系统能够较好地实现从手对主手的位移以及力的跟踪,系统具有较强的鲁棒性和良好的透明性.     

下肢外骨骼机器人动力学参数辨识与步态跟踪

为了提高下肢外骨骼机器人步态轨迹跟踪的精度,对于下肢外骨骼二连杆动力学模型,提出一种静态与动态结合的参数辨识的实验方法,并结合穿戴者人体参数,得到人机协同系统精确的动力学模型。采用基于模型上界的滑模控制,并引入低通滤波器,进行MATLAB步态跟踪仿真。经仿真表明,髋关节和膝关节转矩的实验测量值与理论计算值的波形基本一致,动力学参数辨识结果正确;基于滑模控制的人机协同系统能够实现髋关节和膝关节对参考步态轨迹的精准跟踪,低通滤波器能够有效减小滑模控制引起的高频抖振。这为下肢外骨骼动力学参数辨识提供了一种解决方案,为基于模型的控制方法提供了一种参考模型,为下肢外骨骼人机协同系统的步态轨迹精准跟踪提供了一种参考方法。     

水下机器人-机械手系统非奇异终端滑模控制

针对复杂集总干扰下水下机器人-机械手系统的轨迹跟踪控制难题, 提出基于时延估计的非奇异终端滑模控制方法. 该方法以时延估计为基础架构,利用非奇异终端滑模控制的强鲁棒性, 实现复杂集总干扰下系统高性能的轨迹跟踪控制. 受益于时延估计无需动力学模型的特性和非奇异终端滑模控制的强鲁棒性, 所提算法具有优异的控制性能、良好的鲁棒性和工程易用性. 以实验室搭建的一型水下机器人-机械手系统为研究对象, 展开9自由度数值仿真和7自由度水池试验研究, 结果表明：在未知复杂集总干扰下, 利用相同的控制增益, 所提控制方法相对传统时延估计控制可以保证更优的综合控制性能, 前者系统末端定位精度为0.038 m, 而后者仅为0.067 m.     

基于滑模控制的半主动悬架系统仿真分析

建立1/4车2自由度半主动悬架系统动力学模型,并根据滑模变结构方法设计了车辆半主动悬架滑模控制器。控制器将天棚阻尼系统作为参考模型,把半主动悬架和参考模型间的广义误差动力学引入渐进稳定的滑模动态中,使用等速趋近率改善运动段的动态品质。仿真结果表明,滑模控制器的性能稳定,能有效地提高车辆行驶的平顺性和行驶的安全性。     

网格计算环境中的球面并联机器人动力学仿真

基于以子结构为基本单元的建模思想,建立了3-DOF球面并联机器人的动力学解析模型,并基于网格计算技术构建了球面并联机器人动力学仿真的分布式并行计算环境。在网格计算环境中,由网格计算节点利用离线生成的动力学解析模型完成球面并联机器人动力学模型的并行仿真计算,减少了机器人动力学模型在线计算量和计算时间,为机器人的实时控制和仿真提供了有利条件。给出了球面并联机器人动力学模型矩阵的解析代码生成和仿真计算实例,研究了可调尺寸参数和惯性参数对机器人驱动力矩的影响。     

二自由度机器人关节的永磁同步电机伺服控制

针对机器人控制研究中缺少良好控制性能,难以用于实际应用的问题,本文以二自由度关节机器人的关节控制为研究对象,采用永磁同步电机作为机器人关节的驱动电机,利用机器人的位置控制与PMSM的电流控制相结合方法,实现关节机器人的高性能控制。机器人位置控制时,采用PD加重力补偿的控制;PMSM电流控制时,采用滑模控制。根据控制方法搭建机器人伺服控制模型,并对整个系统进行了稳定性分析。仿真结果表明,系统能较快达到稳定状态,末端运动轨迹符合规划要求,实现了机器人关节的控制要求。研究结果证明,带有PD加重力补偿的滑模控制方法具有较快的响应速度,减小了到达稳态的时间,且控制精度较高,具有良好的控制效果。该设计具有一定的实际应用价值。     

基于模型不确定补偿的轮式移动机器人反演复合控制

针对轮式移动机器人存在模型不确定性、非线性以及未建模的动态特性等因素,严重影响系统轨迹跟踪的稳定性和精确性,提出一种基于系统模型不确定性补偿的反演复合控制策略。基于非完整轮式移动机器人的运动学模型,采用反演控制思想以及李雅普诺夫稳定性判据设计轨迹跟踪的虚拟速度控制量,作为系统的持续激励输入。考虑轮式移动机器人具有模型不确定性和外部有界力矩干扰,根据轮式移动机器人的动力学模型推导得到系统不确定项,并采用具有高度非线性拟合特性的神经网络对其估计,得到模型的力矩控制量,且由李雅普诺夫稳定性分析得到不确定项的自适应律,实现自调整和实时轨迹跟踪。对比仿真表明,该复合控制策略能自适应的跟踪期望轨迹,与单一的反演控制、模型不确定性补偿控制策略、传统PID控制相比,均具有更好的鲁棒性和高的跟踪精度。     

基于单目激光的小球冠形球面参数测量方案研究

针对已有检测方法无法满足小球冠形构件表面形貌轮廓高精度测量需求的问题,提出基于单目激光头的小球冠形构件形貌轮廓精密测量方案。设计1种用于测量高精度小球冠形构件表面形貌轮廓的检测装置,采用基于共基面原理的两自由度高精度气浮定位平台减少定位误差;对得到的球面点坐标采用最小二乘法拟合球面半径,在拟合过程中改变目标函数,将拟合计算转化为求解广义特征向量。结果表明采用提出的测量方案检测小球冠形构件表面形貌轮廓可获得较高的测量精度。     

汽车高速紧急避障路径跟踪与主动防侧翻控制

为提高匹配机械弹性车轮汽车在高速紧急避障时的效率与安全性,在Simulink中建立了整车非线性八自由度模型,并基于车轮样机台架试验数据,利用Matlab遗传算法工具箱对机械弹性车轮模型参数进行分级辨识.综合考虑行驶车速、轨迹跟踪误差、方向盘转角以及侧翻评价指标,建立了八自由度驾驶员—汽车预瞄跟随闭环系统模型.分析了汽车在不同行驶车速时所需的方向盘角输入信息与侧翻状态响应,总结出汽车高速转向时的侧翻动态特性.为高速安全通过规划的避障路径,在转向控制驾驶员模型基础上建立了速度控制驾驶员模型,当侧翻评价指标超过安全阈值时利用制动踏板降低车速,当纵向车速小于期望安全车速时利用加速踏板提高车速.仿真分析表明建立的高速避障路径跟踪与控制策略能高效完成避障路径跟踪,同时能有效降低紧急避障时的侧翻风险.     

一种可重构机器人运动学求解方法

针对可重构机器人没有统一的运动学求解形式问题,提出通过构形平面匹配方法求解可重构机器人的运动学.采用改进形式的D-H建模方法,可自动形成可重构机器人运动学模型;将机器人在目标点的位形分解成若干个构形平面,通过三级构形平面的匹配,可求得具有单一串连形式可重构机器人运动学逆解;对搭建的6自由度机器人和8自由度机器人构形的运动学进行实例仿真.仿真结果表明,采用有限个构形平面匹配方法能够求解出可重构机器人运动学,验证了算法的正确性和实用性.     

水下运载器多变量鲁棒输出反馈控制方法

针对存在较大参数不确定性和仅具有位置、姿态测量的水下运载器的六自由度位姿控制难题,提出一种基于自适应平滑增益滑模观测器和多变量积分Backstepping控制器的非线性控制方法.解决水下运载器的鲁棒输出反馈控制问题,使用基于Lyapunov稳定性理论的设计方法保证观测器 控制器系统的稳定性.设计的自适应平滑增益滑模观测器,克服常规滑模观测器中所存在的高频颤振现象,从而获得较平滑的速度估计值.当存在模型不确定性和有界未知干扰时,可以保证速度估计误差以指数速率收敛至较小的球域内.设计的多变量积分Backstepping控制器,可以保证系统的跟踪误差同样收敛至较小的球域内.以浙江大学正在研制的海王号ROV六自由度控制为研究对象,使用所提出的控制方法与传统PID控制器进行对比仿真研究.仿真结果表明,当存在较大参数不确定性、较强未知外干扰和测量噪声时,所提出的控制方法具有较强的鲁棒性能,可以很好地跟踪参考轨迹,获得较好的动态性能和稳态控制精度.性能明显优于常规PID控制器,并且解决了PID控制器所存在的转艏角设定值不能大于90°的问题.     

模糊PID在轮式机器人转向控制中的应用

针对电子差速控制器在使用时对直流无刷电机的转速精度控制不高、轮式机器人转向时的稳定性差等问题,提出一种基于模糊PID的电子差速控制策略,结合轮式机器人转向时转速的偏差和偏差的导数进行在线调节PID参数。对于模糊PID的电子差速控制系统,先设计出符合轮式机器人转向时控制系统的控制规则,再应用Matlab/Simulink对设计的系统进行电机转速、转矩波形的仿真。仿真结果表明,所设计的系统相比于传统PID控制系统具有更高的精度以及更快的动态响应,能保证轮式移动机器人在转向状态下的平稳性。     

基于扩张状态观测器与动态面控制的可重构模块机器人反演分散控制

针对可重构模块机器人控制中各子系统间关联项难以处理的问题,提出了一种基于三阶扩张状态观测器(ESO)和动态面控制(DSC)的反演分散控制方法。利用三阶ESO对各关节耦合的关联项及建模不确定性进行实时的估计和补偿,并利用粒子群算法(PSO)自适应调整ESO中的参数。在设计反演分散控制器时,为了克服对虚拟控制量进行重复求导运算而导致的所谓"计算膨胀"问题,采用基于动态面控制的方法设计反演分散控制器,并对所设计的分散控制器的Lyapunov稳定性进行了分析。将该控制策略应用于一个四自由度可重构模块机器人的轨迹跟踪控制中,仿真结果验证了该控制器对处理关联项及反演控制中"计算膨胀"问题的有效性。     

模糊控制在胶条收卷过程自动控制系统中的应用

在对胶条生产工艺过程的分析和研究的基础上,针对胶条收卷过程中,卷轴电机由于换卷而多变速和实时速度跟进的特点,设计出胶条收卷的模糊PID控制方案,并进行了MATLAB的M函数仿真,经过多次调试,优化和改进了控制方案,确定了系统调试参数和参数范围.仿真表明,系统方案可以应用于胶条收卷的控制过程,达到胶条收卷快速、稳定和准确的目的.     

两自由度机械手臂的交叉耦合模糊逻辑控制

针对两自由度机械手臂难以建立数学模型的问题,提出了一种交叉耦合的两级控制系统.利用MATLAB Simulink对建立的交叉耦合模糊逻辑控制器的性能进行了模拟仿真,并与传统的PID控制器、基于遗传算法优化的PID控制器进行对比分析.结果表明:搭建的交叉耦合模糊逻辑控制器对立臂转角和悬臂转角阶跃响应的稳定时间分别为0. 05和0. 12 s,该控制器具有较高的控制精度和收敛速度,在控制稳定性、响应速度和超调量等方面的性能均明显优于其他算法,对两自由度机械手系统具有优异的控制性能.