轮式移动机械臂的建模与仿真研究

移动机械臂系统一般由移动平台和机器臂组成,它既具有机器臂的操作灵活性,又具有移动机器人的可移动性,因此其应用范围要比单个系统宽得多。这篇文章主要研究了由非完整移动平台和完整机械臂组成的轮式移动机械臂系统的建模、跟踪控制及仿真问题。首先。利用拉格朗日动力学方程和非完整动力学罗兹方程建立了移动机械臂系统的精确数学模型;然后。利用非线性反馈将系统解耦。采用类PD控制器进行控制。在考虑了非完整约束及移动平台和机械臂的动态交互影响情况下,该控制算法保证系统同时跟踪给定的终端执行器和平台轨迹;最后,使用Maflah6．5对系统进行了仿真研究,仿真结果表明了其数学模型及控制方法的正确有效性。     

非完整移动机械臂的鲁棒跟踪控制

针对非完整移动机械臂惯性参数的不确定性,采用滑模控制为其设计了输出跟踪控制器。首先给出了包括驱动电机动态特性的非完整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滑模控制器设计方法。仿真实验表明,所设计的鲁棒控制器能很好地跟踪给定轨迹。     

基于改进的FNNs移动机械臂输出反馈跟踪控制

针对包含电机动态模型的移动机械臂系统,提出一种鲁棒自适应输出反馈控制方法.将误差符号函数鲁棒积分反馈与神经网络前馈结构相结合用于控制器的设计,然后利用神经网络去逼近机器人和电机系统的不确定项,设计鲁棒项实时补偿网络误差.通过Lyapunov稳定性分析证明闭环系统所有信号半全局一致有界.最后仿真实验表明,控制方法对系统动态不确定性和外界干扰有很好的鲁棒性,可实现移动机械臂的输出反馈跟踪控制.     

一类不确定非线性系统的鲁棒白适应控制

针对一类MIMO不确定非线性系统的输出跟踪问题,基于自适应反步法和滑模控制为其设计了鲁棒自适应控制器。模型包含3种不确定性：1）参数不确定性;2）输入增益的不确定性;3）代表系统未建模动态和干扰的不确定函数,该函数有界。以非完整移动机械臂的输出跟踪控制为目标,对其进行仿真实验,实验结果表明所提出的控制算法是正确有效的。     

考虑输出约束的机械臂自适应神经网络鲁棒控制

在工业机械臂系统的跟踪控制过程中,由于其结构和工作环境复杂,导致难以建立精确的系统模型,针对此问题提出了基于多层前馈神经网络的自适应鲁棒控制器.通过神经网络在线估计机械臂系统动力学模型,并在控制器中进行补偿,同时设计了一个在线更新的鲁棒项克服神经网络的重构误差;考虑机械臂实际系统的输出约束,采用障碍李雅普诺夫函数设计控制律并证明系统的稳定性从而使系统满足约束条件.仿真实验结果表明:在约束条件下所提出的控制器能够实现系统的一致最终有界稳定,且跟踪性能良好,并具有很好的抗干扰和自适应能力.     

一类不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类MIMO不确定非线性系统的输出跟踪问题, 基于自适应反步法和滑模控制为其设计了鲁棒自适应控制器. 模型包含3种不确定性: 1) 参数不确定性; 2) 输入增益的不确定性; 3) 代表系统未建模动态和干扰的不确定函数, 该函数有界. 以非完整移动机械臂的输出跟踪控制为目标, 对其进行仿真实验, 实验结果表明所提出的控制算法是正确有效的.     

基于误差状态方程的机械臂H_∞最优控制

针对不确定性二自由度机械臂的跟踪控制问题,为了同时保证控制系统的鲁棒稳定和鲁棒性能,提出了基于跟踪误差线性状态方程的H∞最优控制方法。首先建立了二自由度机械臂系统轨迹跟踪误差的状态方程,考虑系统中存在的不确定性和未知扰动,对误差状态推导出基于线性二次型性能指标的鲁棒H∞最优控制律,该控制律不仅保证了控制系统的鲁棒稳定而且使控制系统达到给定性能指标下的鲁棒最优性能。同时证明了闭环系统的渐进稳定性和线性二次型最优。由提出的广义控制力进而得到机械臂的控制力矩,实现鲁棒控制。最后应用simulink对系统进行仿真,仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

基于误差状态方程的机械臂H_∞最优控制北大核心CSCD

针对不确定性二自由度机械臂的跟踪控制问题,为了同时保证控制系统的鲁棒稳定和鲁棒性能,提出了基于跟踪误差线性状态方程的H∞最优控制方法。首先建立了二自由度机械臂系统轨迹跟踪误差的状态方程,考虑系统中存在的不确定性和未知扰动,对误差状态推导出基于线性二次型性能指标的鲁棒H∞最优控制律,该控制律不仅保证了控制系统的鲁棒稳定而且使控制系统达到给定性能指标下的鲁棒最优性能。同时证明了闭环系统的渐进稳定性和线性二次型最优。由提出的广义控制力进而得到机械臂的控制力矩,实现鲁棒控制。最后应用simulink对系统进行仿真,仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

间隙度量与跟踪系统中的鲁棒控制器设计

为定量研究鲁棒控制器允许对象有尽可能大的不确定性.在引入间隙度量的基础上,定义了跟踪系统鲁棒控制器的鲁棒边界,并对某跟踪系统设计了基于间隙度量的鲁棒控制器.该控制器能兼顾对象的不确定性与控制器的不确定性.由仿真结果可以看出,与普通的PID控制器相比,具有较大鲁棒边界的鲁棒控制器不仅具有较强的干扰抑制能力.而且能够在模型加性不确定性存在的情况下具有很好的跟踪性能.     

一类不确定非完整移动机械臂的鲁棒镇定

讨论了一类带有未知惯性参数,未建模动态及外界干扰的非完整动力学系统的鲁棒镇定问题．基于滑模控制思想及非完整运动学系统的镇定策略,给出了该类系统的鲁棒镇定方法．将其用于一类不确定非完整移动机械臂的鲁棒镇定分析,仿真结果验证了所提出控制方法的正确有效性．     

移动机械手的鲁棒控制

讨论了受摩擦力、外界扰动及参数不确定的移动机械手控制问题. 基于Barbalat引理、系统的结构性质和定义的跟踪误差, 提出了鲁棒控制器. 该控制器能使系统的状态在参数不确定情况下全部渐进趋于给定的期望轨迹. 仿真结果验证了本文所提出控制方法的有效性.     

Adaptive compliant force–motion control of coordinated non-holonomic mobile manipulators interacting with unknown non-rigid environments

Most studies on the coordination control of multiple mobile manipulators system assume exact knowledge of system dynamics and deal only with motion control. However, actual applications may involve the tasks in which multiple coordinated mobile manipulators system interacts with rigid or non-rigid working surfaces. In this paper, we consider multiple mobile manipulators grasping a rigid object in contact with a deformable working surface, whose geometric and real physical parameters are unknown but boundedness of physical parameters is known. The contact forces are nonlinear and difficult to model. A neuro-adaptive control for coordinated mobile manipulators is proposed for robust force/motion tracking. The control law is based on the philosophy of the parallel approach, in which the control problem is divided into three subspaces and the adaptive techniques are employed to deal with the uncertain environmental constraints, disturbances, and unknown robotic and object dynamics. The proposed adaptive force–motion controller guarantees the tracking errors of motion and force trajectories converge to zero. Simulation examples are presented to verify the effectiveness of the proposed control.     

SCARA型机械手的鲁棒防振控制

对ＳＣＡＲＡ型机械手的防振控制进行研究，提出了两自由度鲁棒控制法，应用μ控制理论设计鲁棒反馈控制器，保证了系统的鲁棒稳定性及鲁棒性能指标；基于模型匹配法设计前馈控制器，组成两自由度控制系统，进一步改善了闭环系统的跟踪特性。仿真研究表明，与传统的ＰＤ控制相比，该控制系统能对机械手前端的残留振支进行有效的抑制，取得较好的轨迹跟踪特性。     

Robust tracking control of a unicycle-type wheeled mobile manipulator using a hybrid sliding mode fuzzy neural network

This article presents a robust tracking controller for an uncertain mobile manipulator system. A rigid robotic arm is mounted on a wheeled mobile platform whose motion is subject to nonholonomic constraints. The sliding mode control (SMC) method is associated with the fuzzy neural network (FNN) to constitute a robust control scheme to cope with three types of system uncertainties; namely, external disturbances, modelling errors, and strong couplings in between the mobile platform and the onboard arm subsystems. All parameter adjustment rules for the proposed controller are derived from the Lyapunov theory such that the tracking error dynamics and the FNN weighting updates are ensured to be stable with uniform ultimate boundedness (UUB).     

二阶动态滑模控制在移动机械臂输出跟踪中的应用

针对移动机械臂的输出跟踪问题,结合高阶滑模控制和动态滑模控制的设计思想为其设计了一种二阶动态滑模控制器.首先给出了包括驱动电机动态特性的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四个低阶子系统,并给出了其输出跟踪的二阶动态滑模控制器的设计方法.仿真结果表明,所设计的二阶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.     

On the robust control of two manipulators holding a rigid object

In this paper, a control architecture is developed for the closed chain motion of two six-joint manipulators holding a rigid object in a three-dimensional workspace. Dynamic and kinematic constraints are combined with the equations of motion of the manipulators to obtain a dynamical model of the entire system in the joint space. Reduced-order dynamic equations are then developed with regard to the position and force control variables. Robust control laws are then determined such that the force and position control design is decoupled. The control laws that will be discussed are: a robust position tracking controller that yields an exponentially stable position tracking error result, and a robust force tracking controller that yields adjustable bounds on the force tracking error.     

Robust adaptive control of redundant manipulators

This paper presents an adaptive scheme for the motion control of kinematically redundant manipulators. The proposed controller is very general and computationally efficient since it does not require knowledge of either the mathematical model or the parameter values of the robot dynamics, and is implemented without calculation of the robot inverse dynamics or inverse kinematic transformation. It is shown that the control strategy is globally stable in the presence of bounded disturbances, and that in the absence of disturbances the size of the residual tracking errors can be made arbitrarily small. The performance of the controller is illustrated through computer simulations with a nine degree-of-freedom (DOF) compound manipulator consisting of a relatively small, fast six-DOF manipulator mounted on a large three-DOF positioning device. These simulations demonstrate that the proposed scheme provides accurate and robust trajectory tracking and, moreover, permits the available redundancy to be utilized so that a high bandwidth response can be achieved over a large workspace.     

动基座机器人的末端受限鲁棒跟踪控制

结合具有扰动基座末端受限机器人的动力学特性,提出了虚构线性不确定系统的匹配 模型概念.通过引入线性不确定系统的鲁棒跟踪控制器设计方法,发展了一种新的受约束机器 人的力鲁棒跟踪控制方法.文中给出了动基座PUMA562机器人的实验结果.