柔性机械臂模型非约束模态降维绝对误差准则

描述柔性结构振动的非约束模态展开方法仅考虑结构参数而不考虑外部作用力,当外部驱动力频率与非约束模态的某几阶频率相等或者相近时,这样的处理将影响动力学响应的近似精度。针对此问题,且考虑到任意驱动力都可以用傅里叶分析的方法将其等效为无穷多个正弦力的叠加,提出了一种正弦力作用下基于非约束模态降维的绝对误差准则。采用有限元法描述柔性机械臂的弹性变形,应用拉格朗日法建立其动力学方程,并用非约束模态降维模型与其作对比,仿真验证了所提出的非约束模态选取准则的正确性。     

空间机械臂系统总体技术指标确定方法

总体技术指标的确定是空间机械臂总体设计中的关键,基于此,文章提出了一种空间机械臂总体技术指标确定方法,并进行动力学仿真研究。首先从任务目标出发,结合总体约束条件,对空间机械臂的长度、末端位姿精度、末端最大运动速度、关节驱动力矩等技术指标进行论证;然后建立系统的多体动力学模型,对常规工况和极限工况下空间机械臂的带载操作过程进行动力学仿真,以验证所确定的总体技术指标。仿真结果表明,所提出的思路和方法对于空间机械臂的设计和研制具有一定参考作用。     

基于逆动力学的柔性连杆机械臂的混合模糊控制

利用假设模态法建立了柔性连杆机械臂的逆动力学方程,提出了一种并行于常规开环逆动力学控制的混合模糊控制方法对其进行末端轨迹跟踪。设计的控制器由两部分组成,一部分为根据结构的逆动力学以及机械臂末端所需跟踪的轨迹计算出控制力;另一部分为通过末端位置的实测与给定轨迹的偏差,利用一个辅助模糊控制对控制量进行调整,构成输出反馈部分。通过数字仿真,并与常规模糊控制结果的比较,表明借助于结构逆动力学,可以降低模糊控制器对知识库的需求,获得较好的控制稳态性能。     

柔性冗余度机器人改善频率特性的研究

对改善柔性冗余度机器人的频率特性进行了研究。首先分析了影响柔性机器人固有频率的因素,得出了在结构参数不变的情况下可以通过适当调整关节运动参数来提高机器人固有频率的结论。然后分析了机器人的自运动与关节运动参数之间的关系。在此基础上,提出了在保证末端名义运动不变的情况下通过规划柔性冗余度机器人的自运动调整关节运动参数来提高系统的固有频率,以避开动力奇异并改善机器人动态性能的方法,此外给出了相应的优化算法。最后通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

平面三连杆欠驱动机械臂谐波函数控制方法

对一种平面三连杆欠驱动机械臂的稳态周期运动进行了理论分析和计算仿真,发现对于确定的欠驱动机器人系统,给系统中的主动关节施加合适的控制,被动关节出现一种"螺旋运动",而且螺旋运动速度与输入振幅和频率有关。在此基础上提出两种欠驱动机械臂位置控制的谐波函数控制方法,通过仿真验证了这种控制方法的有效性。     

三自由度3-CS并联平台机构的运动学分析

首先介绍了一种新型的并联机构--三自由度 3-CS并联平台机构的模型。应用螺旋理论分析了该机构的瞬时运动。同时对该机构进行了运动学分析 :给出了操作平台的输出运动参数的 3个运动约束方程和3个独立输出运动参数与 3个独立运动输入参数之间的一阶速度影响系数矩阵,最后给出了求解机构位置正、反解的计算方法。     

无人直升机着舰模拟台控制系统设计

介绍了无人直升机着舰模拟台的机构运动原理,对其进行了运动学逆解分析,并提出了一种基于PAC可编程自动控制器的数字PID闭环控制方法,充分利用了PAC的运动控制性能和高速传输能力进行6个伺服电动缸的位置控制,使模拟台平稳地模拟舰船的各种运动.     

Adaptive fuzzy neural network control for a space manipulator in the presence of output constraints and input nonlinearities

Space manipulator is considered as one of the most promising technologies for future space activities owing to its important role in various on-orbit serving missions. In this paper, a novel adaptive fuzzy neural network (FNN) control scheme is proposed for the trajectory tracking control of an attitude-controlled free-flying space manipulator in the presence of output constraints and input nonlinearities. The parametric uncertainties and external disturbances are also taken into the consideration. First, a model-based controller is designed by using the barrier Lyapunov function (BLF) to prevent the position tracking errors from violating the predefined output constraints. Then, an adaptive FNN controller is designed by using two FNNs to compensate for the lumped uncertainties and input nonlinearities, respectively. Rigorous theoretical analysis for the semiglobal uniform ultimate boundedness of the whole closed-loop system is provided. The proposed adaptive FNN controller can guarantee the position and velocity tracking errors converge to the small neighborhoods about zero, while ensuring the position tracking errors within the output constraints even in the presence of input nonlinearities. To the best of the authors’ knowledge, there are relatively few existing controllers can achieve such excellent control performance in the same conditions. Numerical simulations illustrate the effectiveness and superiority of the proposed control scheme.     

Spiking-free HGO-based DSC for flexible joint manipulator

The tracking control problem for Flexible Joint Manipulator Control System(FJMCS)with unmeasurable states is addressed in this paper. Firstly, a High-Gain Observer(HGO) is constructed to estimate the unmeasurable states and the uncertainties. Then, a Dynamic Surface Control(DSC) scheme is developed by using the estimation of HGO. The newly proposed controller has two advantages over the existing methods:(A) a novel Spike Suppression Function(SSF) is developed to avoid the estimation spike proble...