柔性关节空间机械臂传感容错无模型自适应控制

针对传感信号畸变、丢失等故障状态严重影响空间机械臂控制系统性能的问题,提出基于空间机械臂运动传感器故障观测的无模型自适应容错控制方法。采用动态线性化和递推参数估计思想设计传感故障监测器,实现对传感畸变及数据丢失等故障的判定,并进行运动状态预测估计;建立包含跟踪误差变化率项的无模型自适应控制准则函数,有效惩罚由传感故障引起的参数估计突变问题;设计面向柔性关节空间机械臂的新型传感容错无模型自适应控制(SFT-MFAC)算法。仿真结果表明,在不同传感故障情况下,所提控制策略均能快速准确识别传感故障信息,避免系统瞬时发散,有效延长系统响应时间,增加控制系统的鲁棒性。

康复机器人PVDF柔性关节设计与驱动特性研究

针对康复机器人本体柔顺性差的问题,提出了一种新型的聚偏氟乙烯(Polyvinylidene Fluoride,PVDF)凝胶基人工肌肉,将其作为康复机器人柔性关节致动器,期望实现类人动作。介绍了PVDF凝胶制备和电致变形机制,并由此设计了具备收缩和伸张功能的单体肌肉,进而将多个单体肌肉上下串联,组合构成层级人工肌肉;基于康复机器人柔性关节3层级人工肌肉,辨识其驱动数学模型,并进行了仿真与实验。结果表明,该人工肌肉能够有效地实现位置控制,具备电致收缩和扩张能力,作为致动器应用于柔性关节是可行的。

基于相位超前补偿的TCN神经网络柔性关节的复杂迟滞建模研究

针对轻型工业机器人柔性关节的复杂迟滞特性建模问题,基于电机驱动电流与扭转角之间关系,描述关节的迟滞特性,提出了一个基于相位超前补偿的机器人柔性关节改进TCN(temporal convolutional network)迟滞模型。在通过卡尔曼滤波还原剔除噪声干扰后的关节迟滞特性数据基础上,主要研究设计一种改进TCN迟滞模型,在模型各分支引入不同因子的扩张卷积,解决了TCN神经网络迟滞模型在极值点存在较大误差问题;针对改进TCN迟滞模型依然存在由相位滞后引起的误差,设计相位超前环节与TCN神经网络模型串联,构造一个基于相位超前补偿的改进TCN神经网络迟滞模型,进一步提高了迟滞模型精度。与改进TCN迟滞模型及典型PI迟滞模型相比,实验结果验证了所提出的机器人关节迟滞模型,具有较高精度。

基于改进Preisach迟滞构架的工业机器人柔性关节深度神经网络迟滞建模研究

针对工业机器人柔性关节所具有非对称、速率相关及强非线性的复杂迟滞特性问题,改进Preisach模型,提出一种描述复杂迟滞特性的深度神经网络迟滞模型。从模型内部迟滞算子和外部网络结构两个角度改进Preisach模型,描述柔性关节的复杂迟滞特性:1)设计一个非对称非线性迟滞函数,替换Preisach模型内部迟滞算子,描述柔性关节的非对称迟滞特性;2)在Preisach模型输出端引入惯性滤波环节,在Preisach模型输入端引入输入输出历史信息,描述柔性关节的速率相关迟滞特性。将改进的Preisach模型与实现非线性映射的全连接神经网络串联构成深度神经网络迟滞模型。通过对比实验验证了所提出的深度神经网络迟滞模型描述工业机器人柔性关节复杂迟滞特性的有效性,其具有良好的预测能力和较高的精度。

柔性关节航空航天机械臂抗干扰控制研究

航空航天机械臂具有柔性且对精度要求高,为抑制空间环境力矩和内部参数变化等干扰,提出了一种基于干扰观测器的航空航天机械臂反步控制策略。首先,建立柔性关节航空航天机械臂受干扰时的单关节数学模型,基于数学模型设计柔性关节航空航天机械臂的非线性干扰观测器,保证其能稳定估计干扰信号;然后,基于Lyapunov函数设计反步控制器,将干扰观测器估计到的干扰估计值补偿到反步控制器端,产生抑制实际干扰的控制量;最后,利用MATLAB/simulink搭建虚拟仿真进行验证。仿真结果表明,基于干扰观测器的柔性关节航空航天机械臂反步控制器能够有效抑制干扰,极大地改善了柔性关节航空航天机械臂的抗干扰性能。

基于低通滤波器的柔性关节空间机器人时延估计跟踪控制

为解决位姿不受控情况下柔性关节空间机器人系统预抓取阶段的关节跟踪控制和振动问题,采用拉格朗日方程并结合动量守恒原理进而建立漂浮基三杆柔性关节空间机器人系统动力学方程。为提高柔性关节的等效刚度,引入关节柔性补偿的方法;即根据奇异摄动理论,将柔性关节空间机器人系统分解为慢变系统和快变系统。在此基础上,针对慢变系统设计以时延估计为主框架的滑模控制方法,同时与低通滤波器相结合消除滑模控制带来的系统抖振问题;针对快变系统设计线性速度差值反馈控制系统,抑制柔性关节给系统带来的柔性振动问题。通过仿真验证空间机械臂能够在有限时间内快速、稳定地跟踪上期望轨迹,证实该控制方案具有较好的鲁棒性和可靠性。

基于状态约束的柔性关节机械臂指令滤波控制

针对单连杆柔性关节机械臂系统,研究了全状态约束条件下机械臂末端位置的跟踪控制问题。利用障碍李雅普诺夫函数约束柔性关节机械臂的关节角位置和电机转角位置等状态变量的幅值,保证所有状态变量不会超出给定的限制区域。在此基础上,通过引入带有误差补偿的指令滤波控制技术克服了传统反步法存在的计算爆炸问题,设计了基于状态约束的指令滤波反步控制器。最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了柔性关节机械臂系统的稳定性,并通过仿真实验验证了所设计的控制器能够有效保证系统的状态约束性能和位置跟踪精度。

柔性关节弹性组件的设计和试验分析

设计了一种用于柔性关节的弹性组件,提出交叉弹簧片型弹性组件的设计思路、设计方法和设计理念。首先,设计规划柔性关节结构组成,基于梁约束条件和本构关系对弹性组件进行力学建模,确定柔度矩阵和刚度矩阵具体项,同时对柔性关节运动端进行动力学建模;然后,对弹性组件进行实例设计,通过有限元分析进行设计验证,对运动过程中柔性关节的模态频率和振型位移进行仿真;最后,搭建试验系统,对弹性组件实例设计进行试验,计算其旋转刚度。通过交叉验证,并取三组数据样本进行分析,结果显示,设计的弹性组件理论值、仿真值和实验值三者之间的一致性较好,第一组三者之间最大误差为7.59%,第二组最大误差为4.32%,第三组最大误差为6.70%,由此表明了利用梁约束理论和本构关系设计弹性组件的可行性。提出的柔性关节弹性组件有一定的通用性,不仅能应用于关节式机械臂,还能应用于康复机器人、仿生机器人领域,为机器人柔性关节的设计提供了一种新的思路。

全状态约束下柔性关节自由飞行空间机器人有限时间指令滤波鲁棒跟踪控制

针对存在外部扰动、动力学耦合及全状态约束的柔性关节自由飞行空间机器人轨迹跟踪控制问题,基于拉格朗日方法建立了基座位置/姿态受控的柔性关节自由飞行空间机器人动力学模型,提出了一种全状态约束有限时间H∞轨迹跟踪控制方法。在带有滤波误差补偿的指令滤波反步法控制框架下,结合障碍Lyapunov函数和有限时间理论,设计了一种指令滤波有限时间全状态约束控制方法,将系统状态始终限定在约束区间内的同时,保证系统的有限时间收敛性能。此外,采用H∞控制理论抑制外部扰动的影响。通过Lyapunov稳定性定理证明了系统所有状态变量能够在有限时间内收敛至原点的任意小邻域内。仿真验证了所提控制方法的有效性和鲁棒性。

基于多弹簧片的变刚度柔性关节的设计与研究

机器人碰撞防护是必要的,人机交互安全是机器人设计的重要指标之一.本文基于双滑块和滚珠丝杆机构,提出了一种含有4弹簧片的闭环伺服可变刚度柔性关节.根据悬臂梁结合模型的非线性静力学关系,导出了关节刚度随弹簧片有效长度变化的表达式,以变刚度的动力模型为基础,设计了可编辑逻辑控制器刚度调节控制系统.在完成了变刚度关节的设计制作基础上,进行了关节的变刚度实验,验证了刚度控制系统的可靠性和刚度计算模型的正确性.该关节具有实时动态的刚度调节功能,可以满足机器人碰撞防护的安全保护需求.

单连杆柔性关节机械臂的高阶滑模控制器设计

针对单连杆柔性关节机械臂系统,提出了一种基于高阶滑模算法的有限时间镇定控制方法。所提出的方法涉及两个关键方面。首先,通过引入加幂积分器,设计了一个新的李雅普诺夫函数,使得输出信号在有限时间内收敛。其次,利用符号函数抑制了系统不确定性造成的抖振现象。基于有限时间李雅普诺夫稳定性理论,证明了该算法能够保证滑动变量在有限时间内收敛到原点。最后,单连杆柔性关节机械臂的仿真结果验证了高阶滑模控制算法的有效性。

基于奇异摄动的柔性关节机械臂鲁棒控制

针对柔性关节机械臂在扰动过大情况下难以实现高精确度轨迹跟踪的问题,提出一种基于奇异摄动的鲁棒控制方案。该方法不需要对连杆角加速度及其高阶导数进行计算,因此该方法不受高阶导数估计不准确的影响。首先,用奇异摄动法对原系统进行解耦,得到快慢两个异时间尺度的二阶子系统。然后,对慢子系统设计二次补偿控制律,用扰动观测器对扰动进行观测后,进行首次补偿;设计基于Hamilton-Jacobi-Issacs不等式理论的鲁棒控制器进行二次补偿,并证明当扰动有界时,系统跟踪误差将很快收敛于零。最后,对快子系统添加阻尼项,并通过Lyapunov稳定性定理与Lasalle不变性定理证明系统的稳定性。将所提控制方案与反馈线性化方案及奇异摄动PD控制方案相对比,结果表明,所提控制方案设计的系统具有较强的抗干扰能力及更好的动态、稳态性能。

带电抢修机器人液压柔性关节多机械臂协同控制

液压柔性关节多机械臂是一种利用液压系统控制的多段柔性结构机械臂,当电力系统同时出现多处故障时,就需要带电抢修机器人的液压柔性关节多机械臂完成协调控制。而多机械臂在协作完成抢修任务的过程中,多机械臂的操作空间存在相互重叠部分,影响抢修任务的工作效果,为此,提出一种带电抢修机器人液压柔性关节多机械臂协同控制方法。基于机器人液压柔性机械臂协同控制结构,确定机器人多机械臂的基础控制参数,构建用于提取示教轨迹特征的高斯混合模型,并计算模型重要参数,将示教轨迹特征提取结果与滑模控制原理结合在一起,以李雅普诺夫全局稳定性定理为依据,使机械臂系统整体处于稳定状态,实现液压柔性关节多机械臂的协调控制。实验测试结果表明,所提方法可以控制机器人的4个机械臂按照示教轨迹和预先设定好的速度协同运行,各个机械臂之间互不干扰,共同完成带电抢修任务。

工业机器人柔性关节轨迹跟踪误差自动化校正

常规的轨迹跟踪误差自动化校正,主要采用分析干扰变量进行误差校正,忽略了柔性关节姿态角对约束参量的影响,导致误差校正值结果较小。因此,提出工业机器人柔性关节轨迹跟踪误差自动化校正研究。建立工业机器人运动学模型,通过工业机器人柔性关节的仰俯角和横滚角综合计算姿态角,进而得出柔性关节的约束参量,计算校正系数完成连续性的轨迹跟踪自动化校正。实验结果表明:所提方法应用后得出的误差校正值结果较大,均值为0.2 rad,校正效果较优,满足工业机器人的现实应用需求。

柔性关节机械臂避障路径自动控制数学建模方法

在复杂多变的作业环境中,柔性关节机械臂面临碰撞风险高、避障路径规划不灵活等痛点问题,严重影响其作业效率与安全性。因此,文章提出了一种柔性关节机械臂避障路径自动控制数学建模方法。首先,采用B样条曲线对机械臂期望路径进行参数化描述,使机械臂能够更自然地绕过障碍物;其次,在运动控制策略中嵌入速度修正机制,根据实时感知到的障碍物距离动态调整机械臂的运行速度;再者,综合考虑机械臂的动力学特性、环境约束及避障需求,构建统一的数学模型;最后,通过在实际工作环境中实施一系列对比试验,验证所提方法相对于传统避障策略的优越性。

具有力矩传感器的柔性关节的振动抑制

针对具有谐波减速器的柔性关节机器人容易产生振动的问题,设计了一种轮辐式力矩传感器.该力矩传感器安装于谐波减速器输出端和机器人臂杆之间,用于反馈机械臂反作用于关节的扭转力矩,从而能够直接获得关节的振动状态信息.基于该力矩传感器信息和计算的关节名义输出力矩,提出了一种新的振动抑制方法,在传统力矩负反馈PD控制器基础上通过增加名义输出力矩前馈补偿,实现了振动的快速抑制.建立了单关节控制实验平台,并进行了梯形轨迹跟踪振动抑制实验.实验结果表明:本文所提出的控制器不但能够快速抑制关节振动,而且不影响轨迹跟踪精度,从而解决了传统力矩负反馈PD控制器不能同时兼顾振动抑制效果和轨迹跟踪精度的问题.

空间机器人柔性关节轨迹控制研究

针对由谐波减速器驱动的空间机器人柔性关节的精确轨迹跟踪问题,提出了一种由自适应模糊系统和逐步逆向设计相结合的递阶控制方法,不仅有效地消除了模型不确定性的影响,而且避免了复杂的求导运算和角加速度可测的要求;推导了自适应模糊系统模糊规则参数调整的自适应律,证明了闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐进收敛;在柔性关节测试平台上进行了轨迹跟踪实验,试验结果表明该方法具有较高的轨迹控制精度和鲁棒性。

多连杆柔性关节机器人的神经网络自适应反演控制

针对模型不精确的多连杆柔性关节机器人的关节运动控制问题,提出一种新的神经网络自适应反演控制算法.该控制算法借鉴单连杆柔性关节机器人的一种神经网络自适应反演算法,在反演过程中,将系统非线性未知项与已知项分开并利用径向基神经网络在线逼近非线性未知项;对这种单连杆柔性关节机器人的神经网络自适应反演算法进行改进,构造出新的非线性项,并对转子惯性矩阵的估计转化为对转子惯量矩阵对角元素的估计;根据李雅普诺夫函数的稳定性设计出适用于多连杆柔性关节机器人的控制律与参数自适应律,从而实现多连杆柔性关节机器人的关节轨迹跟踪控制.仿真试验结果表明,与一般的比例-微分控制算法相比,该算法具有更好的轨迹跟踪性能.此外,神经网络节点数取值较小时,该算法也能够保证一定的轨迹跟踪精度.

柔性关节机操手的神经网络控制

本文在关节柔性较弱的情况下,对柔性关节机器人操作手的轨迹跟踪问题,提出了一种基于奇异摄动理论的机器人神经网络控制设计方法,在一般框架下证明了系统跟踪误差最终一致有界,并且可以通过选取增益矩阵使该误差界任意地小．该方法克服了对模型参数线性化条件的要求,无需求解回归矩阵,因而具有很强的鲁棒性和模型推广能力．数值试验表明,所提出的控制方法是可行且有效的．

柔性关节机器人基于柔性补偿的奇异摄动控制

传统的奇异摄动方法仅适用于关节具有弱柔性的机器人的控制.为了解决这一问题,设计了关节柔性补偿器,大大提高了关节的等效刚度,从而消除了关节柔性对该方法的限制,使得奇异摄动方法能够应用于关节具有一般柔性的机器人系统中.此外,对于慢子系统的控制,选择以投影算法作为参数估计规律的自适应控制器,并证明了它的渐近稳定性.该控制策略没有关节柔性限制,不需要连杆加速度及其微分信号,便于工程应用.最后以本实验室的柔性关节机器人为研究对象进行了实验研究,验证了所提控制策略的有效性和可行性.