模糊分层模型参考自适应控制方法在机器人视觉伺服中的应用

研究了基于图像的视觉伺服机器人系统的控制问题。首先建立了视觉伺服GRB-400机器人的图像雅可比矩阵,然后针对该动态LookandMove系统提出了一种带有模糊自调整能力的分层模型参考自适应控制的设计方法,其特点是设计方法简单并可以在线调节相关参数,给出了闭环系统的阶跃响应实验结果,并与原分层模型参考自适应控制闭环系统的动态性能做了比较,实验证明了改进后的闭环系统具有更好的动态性能。     

基于绳系并联机器人支撑系统的SDM动导数试验可行性研究

详细给出了在低速风洞中,采用绳系并联机器人(WDPR)支撑模型,用强迫振荡法进行标准动态模型(SDM)动导数试验可行性的研究。试验中将杆式六分量应变天平内置入模型中以测量模型的气动力和气动力矩,建立了适用于绳系并联机器人支撑系统的模型运动控制子系统和数据采集子系统。采用绳拉力作为参考信号,对气动力矩信号与位姿信号进行数据的同步处理,解决了绳系并联机器人支撑系统应用于动导数试验时所测力矩信号与位姿信号之间的相位差确定问题,给出了WDPR支撑下模型动导数的计算方法。整个试验样机置于某开口式低速直流风洞中进行了俯仰、带偏航角的俯仰以及升沉的动导数试验,通过测量和计算得到各动导数。试验结果与参考文献相比较具有合理的一致性。研究结果表明,采用绳系并联机器人支撑模型进行动导数试验是可行的,至少对于SDM是这样的结果;使用一套绳系并联机器人支撑系统,可以完成多套硬式支撑系统才能完成的动导数试验,从而提高试验效率,降低试验成本。     

空间绳系机器人逼近目标协调控制方法

 为了节省空间绳系机器人的末端执行装置在逼近目标卫星过程中推力器所使用的燃料,本文提出一种利用推力器、反作用轮及空间系绳的协调控制方法。首先利用二次型最优控制器(LQR)算法计算出末端执行装置逼近目标所需的理想轨道控制力,然后利用模拟退火算法将所需轨道控制力优化分配到推力器及空间系绳,同时利用时间延迟算法通过反作用轮补偿空间系绳产生的姿态干扰力矩。仿真结果表明,利用该协调控制方法能显著节省末端执行装置上推力器的燃料消耗,有效抑制空间系绳协调控制力产生的姿态干扰,使末端执行装置保持相对稳定的姿态。     

空间绳系机器人抓捕后复合体姿态协调控制

针对空间绳系机器人对目标抓捕后的复合体姿态稳定控制问题进行了研究.首先,对复合体进行动力学建模,并对其动力学特性进行了分析;然后,考虑复合体的特点、空间绳系机器人燃料有限以及自身姿态控制力的限制,分别设计了系绳主动拉力与推力器推力协调控制器和基于滑模变结构的全推力控制器,并设计了其切换条件,利用两种控制器切换对姿态进行稳定控制;最后,利用仿真实验验证了所提方法的正确性.仿真结果表明,系绳拉力和推力器协调控制方法能够实现对姿态的稳定控制,并且有效地节省姿态控制过程中的燃料消耗.     

基于速度增量的空间绳系机器人中距离逼近过程最优轨迹规划

针对空间绳系机器人中距离逼近过程最优轨迹规划问题,提出了基于速度增量的多目标逼近轨迹优化方法,优化指标为总速度增量及逼近时间。首先建立逼近过程相对动力学模型及最优逼近轨迹优化模型,然后利用改进型非劣分类遗传算法得到相对逼近距离1.5 km内逼近轨迹的Pareto最优解。仿真结果表明,该方法可以揭示空间绳系机器人逼近距离1.5 km内逼近时间、燃料消耗、相对目标的面内视界角及速度增量次数之间的相互关系,能满足针对不同任务需求提供相应最优轨迹的要求。     

具有不确定参数的机器人鲁棒轨迹跟踪控制

研究了具有不确定参数的机器人轨迹跟踪控制问题。提出了一种鲁棒控制方案,它由改进力矩发生器和鲁棒补偿器组成,理论分析及仿真实验表明,该控制方案具有较好的跟踪性能。     

基于奇异摄动与神经网络的柔性臂控制

运用拉格朗日法建立了臂杆柔性的机械臂的动力学方程。为解决柔性臂末端位置的跟踪及克服柔性臂在运动中的振动问题。运用奇异摄动法将系统分解成快、慢两个子系统，设计混合控制器。通过设计神经网络控制器线性化慢系统。使其轨迹跟踪期望值。用线性状态反馈配置极点稳定快系统，抑制振动。一个单杆柔性机械臂的仿真算例表明，本文的控制方法保证了柔性臂刚性运动的精确跟踪，同时消除了弹性振动，避免了零动力学不稳定问题。     

绝缘子清扫机器人的动力学建模及轨迹优化

研究了支柱型绝缘子带电清扫机器人伸缩臂运动引起升降臂振动的问题，将升降臂和伸缩臂分别建模为柔性臂和刚性臂，形成末端具有移动刚体的柔性臂系统，在假设模态法的基础上建立了系统的Lagrange动力学模型，建模考虑了大多数柔性臂模型忽略的重力和非线性耦合的影响，分析了伸缩臂全局运动与升降臂局部振动的相互影响。提出一种单变量优化方法，以升降臂的残余变形能为性能指标，优化伸缩臂的运动轨迹，降低升降臂的残余振动。应用该方法对梯形速度曲线进行了优化，结果表明可以有效地控制升降臂的残余振动。该方法计算量小，便于在线实现。     

基于改进型BP神经网络多关节机器人逆向运动学求解

提出采用一种3层改进型快速BP神经网络(Modified fast BP neural network,MFBPNN)求解一个5自由度多关节机器人逆向运动学问题。使用正向运动学计算获得的样本向量进行离线学习,然后充分利用人工神经网络的泛化特性,实现了机器人末端作用器位姿到各个关节转角变量之间的非线性映射。仿真结果表明,采用MFBPNN算法以后,绝对误差不超过0．005°,计算精度和处理速度能够满足机器人实时控制的要求,并且可以应用于机器人路径规划控制场合。     

动力学奇点在漂浮基双臂空间机器人姿态无扰运动规划中的应用

讨论了载体位置、姿态均不受控制的双臂自由浮动空间机器人的无扰运动规划问题．结合系统的动量及动量矩守恒关系，证明了动力学奇点的存在，并导出了动力学奇点的数学解析求解公式．在此基础上，利用动力学奇点给出了双臂自由浮动空间机器人载体姿态无扰运动路径的规划设计方法．该方法有助于空间环境下遥控机械手辅助航天器对接等任务操作的运动规划。