三自由度平面欠驱动机械臂的轨迹跟踪控制

研究了三连杆平面欠驱动机械臂的轨迹跟踪问题.机械臂的第3个关节为被动关节,施加在自由运动连杆上的动力学约束是二阶非完整的.通过全局输入和坐标变换,系统的动力学方程被变换成高阶链式形式.基于后推法(backstepping)的思想推导出保证系统全局渐近收敛于参考轨迹的时变反馈控制规律.后推法将系统分解为低阶子系统来处理,利用中间虚拟控制变量和部分Lyapunov函数简化了控制器的设计.数值仿真结果显示系统能稳定地跟踪参考轨迹,也证明了控制器设计是有效的.      

柔性欠驱动机械臂的内共振现象及应用

针对柔性欠驱动机械臂研究了被动关节处于自由摆动和锁定状态下系统所具有的不同动力学行为.通过对平面二连杆柔性欠驱动机械臂的非线性动力学分析,发现这种多模态非线性动力学系统的内共振对系统振动行为有重要影响.当结构参数满足一定条件时,系统发生的内共振能有效减小机械臂末端的振动.利用这一现象,提出一种柔性欠驱动机械臂的开环振动控制方法,这种方法降低了闭环振动控制方法对驱动元件性能的过高或控制器稳定的困难.以平面二连杆柔性欠驱动机械臂进行了建模和数值计算分析,结果证明了以上方法和结果.     

一种用于运动目标捕获的行星轮差动式欠驱动臂

为解决运动目标捕获过程中的碰撞问题,采用欠驱动自适应原理研制了具有碰撞能量吸收能力的机械臂。三自由度的机械臂由2个电机驱动:基关节由单个电机驱动;中关节和末关节由一个单输入双输出行星轮组完成动力分配。在机械臂捕获运动目标过程中,碰撞产生的部分冲击能量通过欠驱动行星轮组传递到末关节,转化为关节动能。依靠欠驱动机械系统完成对碰撞的响应,解决了控制系统因时延而无法快速对碰撞进行响应的难题。为完成对目标的抓取,基于阻抗控制提出了机械臂运动目标捕获控制算法。运动目标捕获实验验证了机械臂对碰撞的快速响应能力及运动目标捕获控制算法的可行性。      

基于构形平面的冗余机械臂轨迹规划方法

针对冗余机械臂在空间轨迹规划过程中构形多样但不唯一的问题,提出了一种快速求解冗余机械臂在空间轨迹规划过程中的最优构形的方法。受机械臂关节约束和空间障碍的限制,冗余机械臂的轨迹规划是一个复杂的过程。而为了保证机械臂运动的平稳性,冗余机械臂工作构形由多个机械臂关节轴线依次连接形成的构形平面组成。从构形平面入手,利用空间几何的方法,对冗余机器人进行空间轨迹规划,通过空间矢量引导、避障路径的比较,快速找到空间优化的路径,实现多目标轨迹规划方法。该方法用于一个7自由度冗余机械臂,结果表明该技术能够快速直观解决路径规划问题,不依赖具体的机械臂工作构形,适用于更多自由度的冗余机械臂。      

一种基于控制参数化方法的柔性关节机械臂的#br# 最优PID参数整定方法#br#

数化方法的柔性关节机械臂的最优PID参数整定方法吴昊1,2,郭小龙3,谭元3,毛新涛4摘要： 提出了一种基于控制参数化方法的柔性关节机械臂的最优PID参数整定方法.首先,将柔性机械臂的性能指标建模为连续状态不等式约束.然后,将柔性关节机械臂的最优PID参数整定问题转化为含连续状态不等式约束的最优参数选择问题.应用约束转录法结合局部平滑法来处理连续状态不等式约束,从而将含连续状态不等式约束的最优参数选择问题转化为一个标准的可以优化软件包求解的非线性规划问题.最后,通过数值仿真验证了本文提出的方法的有效性.     

漂浮基姿态受控空间机械臂关节运动的自适应神经网络控制

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,空间机械臂姿态及关节协调运动的自适应神经网络控制问题.由拉格朗日第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术和GL矩阵及乘积算子定义,对空间机械臂系统进行了神经网络系统建模;之后针对空间机械臂所有惯性参数未知的情况,设计了空间机械臂载体姿态与机械臂各关节协调运动的自适应神经网络控制方案.提出的控制方案不要求系统动力学方程具有关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练和学习,因此更适于实时应用.通过对一个平面两杆自由漂浮空间机械臂系统的数值仿真,证实了方法的有效性.      

一种基于控制参数化的双连杆机械臂最优PID参数整定方法

考虑一类双连杆机械臂的PID控制问题,提出一种基于控制参数化的最优PID参数整定方法.首先,把系统的性能指标建模为最优控制中的连续状态不等式约束.其次,将双连杆机械臂的最优PID参数整定问题转化为含连续状态不等式约束的最优参数选择问题.然后,应用约束转录法结合局部平滑法来处理连续状态不等式约束.得到一个标准的最优参数选择问题,且这个标准问题可以用最优控制软件MISER 3.2来求解.由于是基于梯度的方法来求解问题,所以在文中推导了代价函数和经过处理后约束的梯度公式.最后,通过数值仿真验证了提出的方法的有效性.     

行星采样柔性机械臂运动规划研究

为适应行星表面较大范围的采样要求及系统减重的需求,采样机械臂通常是细长形臂杆加多关节组成的连杆型关节机械臂,这使得抑制柔性振动成为机械臂控制系统的研究重点。针对采样机械臂的工作过程,提出带抛物线过渡的平滑轨迹规划方法,即在运动过程中使加速度连续,避免关节转动的力矩突变,并且最大限度降低峰值。首先建立基于D-H法的机械臂运动学方程,然后在考虑臂杆及关节柔性的动力学模型环境下,进行变加速—匀速—变减速的笛卡尔空间加速度连续平滑轨迹规划运动,达到减小柔性臂振动、提高定位精度的目的。仿真结果表明,在运动规划中引入抛物线过渡的加速度连续环节、降低加速度冲击可以明显改善运动平稳性,对提高动态跟踪精度有直接作用。     

空间机械臂间隙影响分析

摘要： 为考察关节间隙和柔度对机械臂动力学行为的影响,分别建立平面二自由度和空间7自由度的机械臂刚柔耦合模型,应用ADAMS 软件采用间隙铰非线性弹簧阻尼模型,考虑臂杆柔度和间隙对动力学性能的影响,对两种机构进行动力学仿真分析.分析结果表明：臂杆柔度对位移影响较小,但角速度、角加速度曲线随柔度增加波动显著增大;由于间隙的存在,关节碰撞导致机械臂运动精度、角速度与角加速度随间隙显著增大.     

一种基于模型预测控制的柔性关节空间机械臂的轨迹跟踪控制#br#

柔性关节空间机械臂在太空中的操作问题与几个因素有关,其中最重要的因素之一是关节的弹性振动.为了克服这种弹性振动带来的影响,提出了一种基于模型预测控制方法的双连杆柔性关节空间机械臂对目标跟踪的控制策略.首先,利用欧拉 拉格朗日公式进行动力学建模;然后,提出一种连续线性化模型预测控制方法,并将其应用于非线性柔性关节空间机械臂的模型中;最后,通过数值仿真来验证本文所提出方法的有效性.     

带滑移铰空间机械臂惯性空间轨迹的复合自适应跟踪控制

讨论了载体的位置与姿态均不受控制的漂浮基带滑移铰空间机械臂的控制问题。动力学分析表明，结合系统动量及动量矩守恒关系得到的运动Jacobi关系及系统动力学方程将是系统惯性参数的非线性函数，借助于增广变量法，我们得到了与惯性参数呈线性关系的系统广义Jacobi矩阵及系统控制方程，以此为基础，针对系统中存在未知惯性参数的情况，设计了一种末端抓手惯性空间期望轨迹跟踪的复合自适应控制方案，此控制方案的优点在于不需要测量空间机械臂载体的位置及移动的速度，加速度，仿真运算证实了方法的有效性。     

基于驱动或结构冗余的并联机器人容错方法

研究了并联机器人利用驱动冗余进行驱动器故障容错及利用结构冗余进行关节故障容错的方法.结合冗余驱动并联机构的力矩分配问题的多解性,分析了部分驱动器故障后在剩余正常工作驱动器之间重新分配驱动力矩以实现容错的方法.结合结构冗余并联机构的特点,分析了放弃部分结构自由度以完成操作任务的方法.从运动学和动力学角度讨论了两类冗余机器人的特点及容错的可能性,以一种平面三自由度并联机构为实例,针对驱动器及关节故障分别分析了故障后机构运动学和动力学性能的变化,验证了采用驱动及结构的冗余进行容错的可行性.     

具有外部扰动及不确定系统参数的漂浮基空间机器人关节运动的增广鲁棒控制

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基空间机器人系统的鲁棒控制问题. 利用拉格朗日方法及系统动量守恒关系导出了漂浮基空间机器人欠驱动形式的系统动力学方程, 以确保得到的系统动力学方程关于一组适当选择的组合惯性参数呈线性函数关系. 在此基础上, 借助增广变量法针对末端爪手所持载荷参数存在不确定的情况, 提出了对外部扰动具有鲁棒性的漂浮基空间机器人关节空间轨迹跟踪的拟增广鲁棒控制方案. 所提控制方案由于充分利用空间机器人系统动量守恒关系, 消除了动力学方程中载体位置相关量, 因此具有不需要测量、反馈载体的位置、移动速度和移动加速度的显著优点; 且由于对系统不确定参数及外部扰动始终采用保持鲁棒性的方式而非在线估计的方式, 有效减少了计算量, 因此更适用于机载计算机运算能力有限的空间机器人控制系统实时在线应用. 一个平面两杆空间机器人系统的数值模拟仿真, 证实了方法的有效性.      

参数不确定空间机械臂关节轨迹跟踪的增广自适应控制方案

讨论了载体位置与姿态均不受控制的漂浮基两杆空间机械臂系统的控制问题.系统动力学分析的结果表明,结合系统动量及动量矩守恒关系得到的系统动力学方程将为系统惯性参数的非线性函数.证明了借助于增广变量法,即通过适当扩展系统的控制输入与输出可以得到一组控制方程,它们可以表示为一组适当选择的惯性参数的线性函数.以此为基础,针对机械臂末端载荷参数未知的情况,设计了关节空间轨迹跟踪的增广自适应控制方案.此控制方案的显著优点在于不需要测量漂浮基的位置及移动的速度、加速度.仿真运算证实了方法的有效性.      

双臂空间机器人关节运动的一种增广鲁棒控制方法

讨论了载体位置与姿态均不受控制情况下,漂浮基双臂空间机器人系统的控制问题.结合系统动量守恒关系进行的运动学、动力学分析表明,可以得到一组与适当选择的惯性参数呈线性函数关系的、欠驱动形式的系统动力学方程.以此为基础,并采用增广变量的思想,克服了通常情况下,空间机器人系统动力学方程关于系统惯性参数呈非线性关系的难点,针对双臂空间机器人末端爪手所持载荷参数不确定,但误差范围可确定的情况,设计了漂浮基双臂空间机器人关节运动的变结构鲁棒控制方案.该控制方案的优点在于,不需要反馈、测量漂浮基的位置、移动速度及移动加速度;与自适应控制方案相比,化积分运算为简单四则运算,计算量大为减少,有利于实时应用.通过对一个平面双臂空间机器人系统的数值仿真,证实了算法的有效性.      

一种柔性机器人的神经网络控制方法

提出了一种末杆为柔性杆的机器人的新型神经网络控制方法.它将末杆为柔性杆的机器人分解成刚性前端和柔性末端两部分,使用传统的机器人控制方法控制刚性前端,采用神经网络辩识柔性末端部分的逆模型,将末端的期望轨迹实时分解成末关节转角及末关节轴位姿的期望轨迹再分别进行控制.这一方法将传统的基于模型的控制方法和神经网络方法有机结合在一起.通过对平面3杆柔性机器人的数值仿真,初步验证了这一方法的有效性和良好效果.     

漂浮基空间机械臂姿态、关节协调运动的模糊小波神经网络控制

讨论了本体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机械臂系统协调运动的动力学控制问题. 根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程, 建立漂浮基空间机械臂系统的动力学方程. 在此基础上, 针对系统参数未知的情况, 设计了一种采用小波基函数作为模糊隶属度函数的模糊神经网络控制器, 以控制空间机械臂的本体姿态和机械臂两关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动. 其特点是不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系, 甚至不需要知道系统参数;而且网络权值是采用反向传播算法根据误差进行在线学习, 使模糊神经网络获得更强的自学习和自适应能力, 同时也节省了离线学习的时间. 系统数值仿真的结果证实上述控制方案是行之有效的.