带有触觉的空间机械臂操控未知载荷特性识别

为在线准确辨识载荷特性参数,提出一种利用关节力矩和触觉传感信息进行未知载荷特性参数辨识的方法。该方法基于牛顿-欧拉方程,采用归一化最小均方误差法进行自适应滤波,从而辨识出未知载荷的特性参数。为校验算法,利用MATLAB/Simulink和ADAMS软件搭建未知载荷特性辨识仿真平台。该平台执行机构包括多自由度机械臂和二指爪末端操作器,机械臂关节具有力矩传感,末端操作器指爪内侧具有触力传感器。仿真表明,在具有激励信号幅值1 %的白噪声情况下,辨识误差小于2 %。     

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.      

自适应阻抗控制在广义主动加载中的应用

 以并联六自由度机构为对象,研究了阻抗控制在广义主动加载中的应用。推导了并联六自由度机构广义力、单缸力和单缸位移之间的阻抗控制数学模型,并分析了稳态误差影响因素;设计了符合现有实验条件的模型参考自适应阻抗控制器(MRAC),该控制器仅通过广义力反馈、单缸力反馈即可实现控制参数的在线修正,并由六自由度机构单缸位移反馈构成闭环控制系统。比较自适应阻抗力控制器和经典力控制器进行了广义主动加载仿真,结果表明所设计的控制器提高了系统动态响应能力,对环境刚度变化鲁棒性强,可以实现实验室条件下广义力的精确稳定跟踪。     

基于RBF网络的机械手臂逆问题的求解

机械手臂的研究,要涉及到机械手运动学逆问题,即由已知机械手末端的位姿求出机械手各个关节的关节量。逆问题的解析法存在着无解的问题,数值解法计算量太大。应用RBF神经网络良好的非线性逼近能力,对机械手臂的运动学逆问题进行非线性逼近,利用训练好的网络可以精确,快速地求出逆问题的解,且在多解情况下可以求得最优解。     

具有未知载荷参数的漂浮基空间机械臂姿态、关节协调运动的模糊自适应补偿控制

讨论了载体姿态受控、位置不受控制情况下, 漂浮基空间机械臂载体姿态及机械臂 关节协调运动的控制问题. 利用拉格朗日方法并结合系统动量守恒关系, 建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程. 以此为基础, 针对空间机械臂末 端爪手所持载荷参数未知的情况, 设计了一种基于标称计算力矩控制器附加模糊自适应补偿控制器的复合控制方案, 即通过模糊自适应补偿控制器来弥补系统未知参数对标称计算力矩控制器的影响, 以确保存在未知系统参数情况下整个闭环控制系 统的渐近稳定性. 文中提到的控制方案能够有效地控制漂浮基空间机械臂的载体姿态及机械臂关节, 可以协调地完成期望的轨迹运动, 并具有不需要反馈和测量空间机械臂载体 的位置、移动速度、移动加速度, 同时也不要求系统动力学方程关于系统惯性参数呈线性函数关系的显著优点. 通过系统数值仿真证实了方法的有效性.      

Failure treatment strategy and fault-tolerant path planning of a space manipulator with free-swinging joint failure

Aiming at a space manipulator with free-swinging joint failure, a failure treatment strategy and fault-tolerant path planning method is proposed in this paper. This method can realize failure treatment of a space manipulator with free-swinging joint failure through determination of the optimal locked joint angle and dynamics model reconfiguration. Fault-tolerant path planning is realized by the establishment of the degraded workspace with integrated kinematics performance (DWWIKP) and an improved A-Star (A1) algorithm. This paper has the following contributions. The determination of the optimal locked joint angle can ensure that the manipulator is able to continue follow-up tasks while maximizing the workspace of the manipulator after locking the fault joint. Underactuated control of a high degree-of-freedom (DOF) manipulator can be effectively solved through dynamics model reconfiguration. The analysis process of the dynamics coupling relationship can be applied to cases where the active joint and the passive joint are parallel or perpendicular to each other. The establishment of the DWWIKP can demonstrate the kinematics performance of the manipulator in both joint space and operation space comprehensively. The improved A1 algorithm based on the integrated kinematics performance index (IKPI) can search a fault-tolerant task trajectory that satisfies the requirements of reachability and the overall kinematics performance simultaneously. The method proposed in this paper is verified by a 7-DOF manipulator, and it is available to any DOF manipulator with free-swinging joint failure.     

基于加速度反馈的两杆柔性机械臂振动控制与实验研究

针对柔性机械臂在定位运动或外部扰动产生的持续振动,影响定位精度和操作性能的问题.以两杆柔性机械臂实验平台为基础,采用安装在两柔性臂末端的加速度计作为振动信号传感器,以伺服电机作为振动控制驱动器,对柔性臂转动过程中由于电机力矩驱动产生的弹性振动,采用比例控制和非线性控制算法进行振动主动控制,实验结果表明,基于加速度反馈的抑制两杆柔性机械臂振动的稳定性、有效性和实用性.     

空间双柔性机械臂刚-柔耦合建模及定标误差分析

为研究空间多自由度机械臂在作大范围运动时臂杆柔性和关节柔性对末端定标精度的影响,考虑柔性臂杆的横/侧向弯曲变形所引起轴向伸缩的二次耦合项,采用计入集中质量的转子扭簧模型描述关节的柔性效应;提出了基于臂杆柔性的D-H参数法,递推出空间机械臂的柔性机构运动方程;应用Hamilton原理建立了空间双柔机械臂的一次近似刚-柔耦合动力学方程。对空间六关节双柔机械臂末端定标误差进行仿真,结果表明：臂杆的柔性和关节的柔性在空间机械臂的大范围运动中是相互耦合的;在工程应用中,需要将抓取目标设定在机械臂定标误差较小的方向上,以提高抓捕和操作的成功性。     

控制力矩陀螺驱动空间机器人的角动量平衡控制

针对V构型控制力矩陀螺(CMGs)驱动的冗余空间机器人的CMGs角动量饱和问题,提出一种角动量平衡控制方法。该方法从平衡使用机械臂各臂杆CMGs角动量的思想出发,定义了角动量平衡指标,并使用加速度分解技术和逆动力学方法设计了角动量平衡控制器。该控制器可在保证机械臂跟踪工作空间轨迹的同时,利用机械臂的空转运动使得角动量平衡指标尽量减小,即各臂CMGs的角动量使用趋于平均,从而降低某些臂杆的CMGs先行饱和的可能性,充分利用CMGs的控制能力。基于平面三自由度冗余机械臂的数值仿真结果验证了所设计的控制器的有效性。     

基于神经网络的自由漂浮空间机械臂 自适应鲁棒控制

针对自由漂浮空间机械臂动力学模型难以精确获得,且无法表达为关于未知参数的线性形式问题,提出基于自适应神经网络的鲁棒控制方法.对于不确定性空间机械臂系统模型中存在的未知不确定部分,利用神经网络的万能逼近特性,设计神经网络控制器来补偿未知模型,避免传统控制中的保守上界估计;采用泰勒线性化技术将神经网络隐含层中的高斯函数线性化,设计包括网络权值、高斯中心及宽度在内的网络全参数自适应学习律,实现在线实时调整,提高控制精度;设计鲁棒自适应控制器来抑制外界扰动,并补偿逼近误差,提高系统鲁棒性;基于Lyapunov理论证明闭环系统的一致最终有界（UUB）.仿真试验表明所提控制方法能够获得较好控制效果,对空间机械臂控制具有一定工程应用价值.