基于改进的PID算法的压电柔性机械臂振动主动控制

针对柔性机械臂的振动抑制问题,将模糊逻辑控制与增量式PID算法结合,通过模糊控制算法对增量式PID的主要参数进行在线最佳整定,从而得到增量式模糊自整定PID控制算法。通过对无反馈控制、增量式PID控制、增量式模糊自整定PID控制的分析及仿真,说明此控制方法可以使机械臂末端振幅衰减80%以上。改变机械臂的末端集中质量的结果表明:当机械臂抓取不同质量重物时,增量式模糊自整定PID控制算法仍然能够达到良好的控制效果。     

基于PSO的神经网络机械臂自校正控制

粒子群优化算法(PSO)基于群体的演化算法,本质上是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优.针对非线性机械臂系统,利用径向基函数(RBF)神经网络和PID控制器作为混合控制器,运用PSO算法对神经网络参数进行在线学习优化,同时在PID控制器的辅助下对机械臂系统进行在线自校正控制.计算机仿真表明,该控制器具有较高的控制精度和响应速度,可以满足机械臂工作要求.     

基于小生境粒子群优化的挖掘机器人自抗扰视觉伺服控制

为提高挖掘机器人的自主挖掘能力,设计一种基于图像的自抗扰视觉伺服控制器,对挖掘机器人的动臂、斗杆、铲斗组成的3节机械臂末端位置和姿态在x-z平面进行控制,实现自主挖掘目标任务。针对自抗扰控制器需要整定的参数较多,参数间相互影响,整定困难的特点,引入粒子群算法对控制器参数进行优化。由于原始粒子群算法存在后期易陷入局部最优的缺欠,采用小生境粒子群算法对自抗扰控制器参数进行整定优化。对粒子群及小生境粒子群算法的优化性能进行比较研究的基础上,设计了适合挖掘机器人的自抗扰视觉伺服控制器,采用小生境粒子群算法得到自抗扰控制器整定参数。搭建xPCTarget主机—目标机环境进行试验及仿真,表明小生境粒子群优化的自抗扰视觉伺服控制器控制精度高、鲁棒性强。     

柔性机械臂的状态观测及跟踪控制研究

提出一种基于非线性状态观测器的输入输出控制策略,实现了平面运动多连杆柔性机械臂的关节角跟踪控制和弹性振动的抑制。应用拉格朗日法建立柔性机械臂的动力学模型。基于欧拉-伯努利梁理论,采用有限维度的假设模态描述机械臂的弹性振动。通过重新定义机械臂末端处的输出变量,运用输入输出线性化方法,设计反馈控制器实现了对关节角的控制;以非线性观测器获得弹性振动幅值的变化率,以此构建了振动抑制控制器。通过李雅普诺夫定理证明了设计的非线性观测器的稳定性和误差一致收敛性,引入遗传算法对振动抑制控制器的增益实现了整定,仿真结果证明了提出的控制方法的有效性。     

改进粒子群算法应用于挖掘机铲斗位置控制

挖掘机工作装置精确的位置控制是实现其轨迹自动控制的基础。提出一种改进粒子群优化算法,应用于液压系统PID参数的优化整定中,把遗传算法中的选择和交叉两种操作方式添加到标准的粒子群算法中形成的混合优化算法,提高了算法的搜索能力。建立具有整定PID控制器功能的仿真平台,使用改进粒子群算法、标准粒子群算法和相位裕度方法对PID控制器进行整定仿真,根据仿真结果,进行了模拟铲斗平地运动试验。仿真和试验结果表明改进粒子群算法整定的PID控制器参数,在电液伺服系统的动态响应和精确的轨迹控制方面有良好效果。     

基于机器视觉和改进PID的压电柔性机械臂振动控制

为解决振动主动控制系统中接触式测量影响结构特性以及PID控制参数整定不理想的问题,提出利用机器视觉技术测量结构振动,并结合人工鱼群算法优化的PID进行振动控制。首先,选择刚柔双关节机械臂作为研究对象,搭建实验平台并设计正交试验,探究刚柔耦合机械臂振动情况,并确定振动控制中电机参数的设置;其次,利用CCD相机采集机械臂末端标记点振动图像,并处理得到振动位移,将其作为控制系统输入;最后,选择人工鱼群算法对PID控制器参数进行优化,控制器输出信号经输出卡转化为控制电压,再经功率放大器放大,驱动压电作动片实现振动控制。实验结果表明,相较于传统参数整定PID平均44.06%的控制效果,优化后的PID算法平均控制效果可达到57.54%,验证了基于视觉测振的优化PID控制系统的可行性和优越性。     

双连杆柔性机械臂振动主动控制与实验

为了对柔性机械臂在外部扰动或工作时产生的振动进行快速抑振,设计并搭建出一套刚柔耦合机械臂实验平台,大臂为刚性臂,小臂为柔性臂。首先,采用粘贴在柔性臂根部的压电陶瓷片测得的振动信号作为反馈信号,伺服电机用作驱动器带动减速器驱动机械臂;其次,对柔性臂由于外部激励产生的振动,分别设计了基于输入整形技术(input shaping technology,简称IST)的前馈控制器和基于广义最小方差自校正控制(generalized minimum variance self-tuning controller,简称GMVSTC)的控制算法,对柔性臂振动进行主动控制实验研究;最后,为了验证控制算法的效果,对采用常规比例微分(proportion differentiation,简称PD)控制实验进行对比。实验结果表明,输入整形和自校正控制算法可大幅减少柔性臂振动的时间,均可对柔性臂的振动进行快速抑振。     

基于改进量子粒子群算法的火电厂再热汽温调节系统PID参数自整定

鉴于热控工作人员的技术水平和经验不足等问题,目前火电厂中许多控制回路整定效果不佳,因此PID参数的自整定具有极其重要的意义。为此,提出了一种基于改进量子粒子群算法的PID参数自整定方法,并采用MATLAB软件对火电厂再热汽温调节系统进行了仿真及PID参数自整定。通过与工程上的临界比例度法、传统粒子群算法、传统量子粒子群算法自整定的仿真结果相比较,证明了基于改进量子粒子群算法的PID参数自整定方法的优越性。     

挖掘机铲斗电液伺服改进PSO-PID参数整定位置控制

挖掘机电液伺服系统的运行性能来达到调控挖掘机铲斗位置的功能，由于采用传统PID整定方法并不能获得优异控制效果，采用遗传算法与交叉算子、标准PSO算法进行PID整定，最后对其进行了实验验证。设计了一种经过改进处理的粒子群优化算法来实现对阀挖掘机铲斗电液伺服系统进行PID整定的过程，能够准确控制挖掘机铲斗位置，由此获得更高轨迹跟踪精度。为增强粒子群算法搜索性能，综合运用遗传算法与交叉算子来实现对标准粒子群的优化，显著改善PID控制器性能，根据推导得到的铲斗系统模型进一步开展仿真分析。分别以三种优化算法计算优化结果，再将其输入自动化挖掘机程序中，完成各参数修改后，再对平地控制过程进行模拟测试。根据实验测试可知改进PSO算法具备明显优越性。     

改进的PSO算法对PID控制器的参数优化

针对工业控制领域中,PID参数整定难的问题,提出基于均值的新型高效自适应惯性系数的粒子群算法,將测定控制系统整体性能的适应度值和决定粒子搜索能力的惯性系数结合,根据不同适应度值选用不同的惯性系数。在Simulink中,将改进的PSO算法运用到PID算法模型优化中,不断测试,得到PID参数性能,直至得到最优参数。将优化的参数与标准粒子群算法作仿真对比,验证该方法对PID控制器参数优化的有效性。     

Finite element based model predictive control for active vibration suppression of a one-link flexible manipulator

This paper presents a unique approach for active vibration control of a one-link flexible manipulator. The method combines a finite element model of the manipulator and an advanced model predictive controller to suppress vibration at its tip. This hybrid methodology improves significantly over the standard application of a predictive controller for vibration control. The finite element model used in place of standard modelling in the control algorithm provides a more accurate prediction of dynamic behavior, resulting in enhanced control. Closed loop control experiments were performed using the flexible manipulator, instrumented with strain gauges and piezoelectric actuators. In all instances, experimental and simulation results demonstrate that the finite element based predictive controller provides improved active vibration suppression in comparison with using a standard predictive control strategy.     

带有加速度反馈的柔性机械臂开关变结构控制的实验研究

为有效地抑制柔性机械臂的残余振动 ,提高其定位精度 ,本文提出了带有加速度反馈的柔性机械臂开关变结构控制 ,并进行了一系列系统的实验研究。首先将柔性机械臂的运动分成两个阶段 :第一阶段使其在控制力矩作用下做大角度刚体运动 ;第二阶段当柔性机械臂的运动临近终止状态时 ,通过逻辑开关 ,将柔性机械臂末端加速度反馈量接通 ,以产生抑制弹性振动的控制力矩 τ′0 ,实现终点定位的残余振动控制。然后进行了一系列的实验研究包括与传统的 PID控制和带有加速度反馈的全闭环反馈控制的比较 ,结果显示带有加速度反馈的柔性机械臂开关变结构控制能够实时、有效地抑制柔性臂的残余振动     

带有应变反馈的柔性机械臂开关变结构控制的实验研究

为实时,有效地抑制柔性机械臂的残余振动,提高春定位精度,提出了柔性机械臂的开关变结构控制,并进行了实验研究,将柔性机械臂的运动分成两个阶段：第一阶段使其在控制力矩作用下做大角度刚体运动;第二阶段当柔性机械臂的运动临近终止状态时,通过逻辑开关,将柔性梁应变反馈量接通,以产生控制力矩,实现残余振动抑制,与传统的PID控制和带有应变反馈的全闭环反馈控制的比较结果显示,开关变结构控制能够有效,实时地抑制柔性残余振动。     

柔性机械臂振动压电抑振新方法

针对含有压电智能结构的柔性机械臂,提出基于模糊PID融合控制理论柔性机械臂振动主动控制方法.搭建了平面1R柔性机械臂实验装置,并设计了相应的控制系统,通过实验实现了柔性机械臂振动的主动控制.     

基于机敏材料的冗余度柔性机器人弹性动力响应最优控制

为了改善冗余度柔性机器人的动力学品质,采用了振动主动控制方法。设计了具有压电作动器与应变传感器的机敏连杆,构造了冗余度柔性机器人振动主动控制系统的状态空间表达式。利用独立模态空间控制理论设计状态反馈控制器,获得了压电作动器的实际控制电压,并根据连杆中点的应变信号对系统状态进行了近似估计。最后,以平面3R冗余度柔性机器人为例进行了计算机仿真,其结果证明了这种振动主动控制方法的有效性。     

基于PID+ESO控制器的气动机械手控制仿真分析及试验研究

针对现实中的气动机械手存在的停滞及控制精度不高等缺点,为了使气动机械手具有更好的运动轨迹跟踪特性,降低非线性,通过分析PID+ESO控制器原理,对采用PID控制和扩张状态观测器PID控制下的气动机械手进行了理论研究。通过对控制器的设计,在MATLAB/Simulink软件上分别对两种不同的控制方法进行仿真,得到各轴的目标跟踪曲线和跟踪误差曲线。将此控制器原理应用于气动试验台,得出基于扩张状态观测器PID控制下的误差较低。应用于直角坐标气动机械手响应速度快、控制精度高。     

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。     

双柔性臂机器人的建模和主动振动控制

针对双柔性臂机器人在操作过程中出现的结构振动和残余振动影响控制精度的问题,提出了采用多组压电换能器对柔性臂进行主动振动的控制方法.设计了基于超声电机驱动的双柔性臂机器人,采用拉格朗日法和假设模态法对双柔性臂进行了动力学建模,并考虑了在协作搬运过程中双柔性臂机器人需要满足的闭链约束条件.提出了采用独立关节PD反馈控制器和正位置反馈控制器相结合的混合控制方法.Matlab仿真表明,所提出的混合控制器能使柔性机器人在准确完成目标物体轨迹运动的同时,实现对柔性臂的振动抑制,提高了双柔性臂机器人的搬运精度和效率.     

柔性冗余度机器人残余振动随机最优控制

研究柔性冗余度机器人的残余振动主动控制问题。设计了具有压电作动器与应变传感器的机敏杆件,建立了计入随机干扰的受控系统状态空间表达式。采用极小值原理设计了线性二次型高斯状态反馈控制器（LQG）,并基于最优估计理论设计了连续Kalman滤波器。最后,以平面3R柔性冗余度机器人为例进行了计算机仿真,其结果证明了这种主动控制方法的有效性。