具有外部扰动的空间刚性机械臂姿态与末端爪手协调运动的Terminal滑模控制算法设计

讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,具有外部扰动的漂浮基空间刚性机械臂,载体姿态与末端爪手协调运动的控制算法设计问题.结合系统动量守恒关系及Lagrange方法,建立了漂浮基空间刚性机械臂完全能控形式的系统动力学方程及运动Jacobi关系,并将其转化为状态空间形式的系统控制方程.以此为基础,根据Terminal滑模控制技术,给出了系统相关Terminal滑模面的数学表达式,在此基础上提出了具有外部扰动情况下漂浮基空间刚性机械臂载体姿态与末端爪手协调运动的Terminal滑模控制方案.提出的控制方案不但确保了闭环系统滑模阶段的存在性,同时通过Terminal滑模函数的适当选取,还保证了输出误差在有限时间内的收敛性.此外,由于确保了无论何种情况下系统初始状态均在Terminal滑模面上,从而消除了其它滑模控制方法常有的到达阶段,使得闭环系统具有全局鲁棒性和稳定性.平面两杆空间刚性机械臂的系统数值仿真,证实了方法的有效性.

太空转位机械臂刚性特征研究

提出了一种全物理的实验方法,实验时太空机械臂在其关节处电机的驱动下转动,气浮机构提供微重力环境,而模拟实验舱的质量块在中间连接梁的带领下跟随太空转位机械臂进行运动,从而模拟机械臂的转动惯量。通过对全物理模型进行动力学建模,得到各个关节处所受的力和力矩,并对机械臂进行结构分析,变形为0. 13 mm,即空间转位机械臂的刚性满足设计要求,能够承受太空转位时的力和转动惯量。

机械臂轨迹跟踪控制研究进展

综述了近年来刚性机械臂轨迹跟踪控制研究领域的最新进展。根据应用于机械臂的不同控制算法进行分类,从自适应PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、滑模变结构控制和鲁棒自适应控制5种主要控制方法进行阐述。重点从关节空间出发,论述了各种控制算法在提高机械臂轨迹跟踪性能方面的各自优缺点,并分析了它们之间的相互联系。对机械臂轨迹跟踪问题的研究方向进行了展望。

基于反步法的机械臂鲁棒自适应位置/力控制

针对机械臂终端受环境约束而产生的位置/力控制问题,提出一种鲁棒自适应控制算法。该方案采用反步法的思想设计具有全局收敛特性的位置/力控制器,根据坐标变换得到降阶的动力学模型,设计中考虑了驱动电机模型使控制器更符合实际控制要求,并将其分解为动力学控制器和电机控制器两部分以降低设计难度。利用自适应方法对动力学模型中的非线性部分和未知扰动进行补偿,采用鲁棒控制克服电机参数的不确定性的影响。二自由度机械臂的仿真结果表明,系统能快速有效跟踪参考信号,说明该控制器是有效的。

基于神经网络的具有不确定性因素的RLED机器人鲁棒控制

对具有不确定性因素的电机驱动刚性机械臂控制 ,提出了一种基于神经网络的鲁棒控制器 .控制器的设计采用Backstepping法 ,神经网络用于识别系统中一些包含不确定因素的复杂的非线性项 ,并且使系统的在线学习成为可能 .给出的网络权值演化算法可保证系统的跟踪误差和网络权值的一致终值有界 (UUB) .