基于神经网络观测器的机械臂力/位置控制

针对机械臂末端运动受约束的力/位置控制中无法精确建模、模型具有外界干扰和关节角速度不可测等问题,设计一种基于神经网络观测器的补偿控制系统。首先,通过解耦力和位置控制,得到降阶动态模型。然后,利用神经网络速度观测器对关节速度在线估计,并用神经网络对降阶动力学模型中的不确定项进行逼近补偿滑模控制器。最后,基于Lyapunov稳定性理论证明系统稳定性,并对二连杆机械臂进行仿真。仿真结果表明所设计的控制系统的有效性。

基于混合优化神经网络的机器人力/位置控制

针对机器人在参数变化和外界工作环境的刚度变化时,系统的控制质量会因常规PID控制器没有自适应能力而明显变差,甚至无法工作,提出了一种具有混合H2/H∞性能指标的CMAC控制方法,采用CMAC神经网络加强系统对参数不确定性的补偿,引入混合优化策略来优化CMAC神经网络的结构和权值,保证了系统对外界干扰在给定干扰衰减度下具有鲁棒稳定性的同时,还能使系统达到良好的动态性能,满足一定的H2最优性能指标。仿真结果表明,本文所提控制方案在大量参数不确定性及外部扰动存在的情况下,仍能满足性能要求。

一种数控力/位置控制半实物仿真系统的构建

针对数控系统的力位置控制实现难度大、参数调整复杂的问题,研究了一种基于Quanser Q8卡和Si mulink的半实物仿真系统。以X-Y-Z三轴运动平台为对象,对该系统中软硬件的具体构成进行了设计。通过以Z轴的恒接触力控制为目标,在Si mulink软件中设计了含有位置环和力环的控制器,给出了实际仿真曲线。结果表明,该系统控制器设计合理,参数调整简单,控制效果观察直观。

基于CMAC在线自学习模糊自适应控制的机器人力/位置鲁棒控制

针对机器人系统的未知、不确定、时变和非线性特性,在传统误差学习法的基础上,提出一种CMAC在线自学习模糊自适应控制结构,利用模糊推理机产生的分目标学习误差代替反馈控制器的输出信号训练CMAC,使CMAC的学习与系统的实际跟踪过程相适应,避免了控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。仿真结果表明这种控制方案实现了对未知不确定非线性机器人系统的高精度实时力/位置控制。

基于迭代学习的机械手操作空间力/位置混合控制算法

基于对常规机械手操作空间力／位置混合控制算法的简单回顾，及对该算法所遇到困难的分析，提出了一种基于迭代学习的机械手操作空间力／位置混合控制算法，来改善机械手同高刚度环境接触时，机械手力／位置混合控制的动态控制性能．给出了学习算法的收敛条件及其证明．实验表明该算法具有快速的收敛性，能达到很高的力／位置动态控制精度．

附加力外环的机器人力/位置自适应模糊控制

提出一种由神经网络训练模糊控制规则的自适应模糊控制器，并应用于附加力外环的机器人力／位置控制。在不改变一般工业机器人原有位置控制器的前提下，实现力／位置自适应模糊控制。实验结果表明，该方法可使机器人控制系统对工作环境接触刚度的自适应能力得到显著改善。

自适应模糊与CMAC并行的机器人力/位置控制

为提高机器人系统对机器人末端操纵器与外界工作环境接触时,其接触刚度不确定性的自适应能力,在机器人力/位置混合控制的基础上,设计出了一种基于自适应模糊与CMAC并行控制的机器人力控制器,采用小脑模型神经控制器实现前馈控制,实现被控对象的逆动态模型,自适应模糊控制器实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动。以平面两关节机器人进行仿真,仿真结果表明,系统的自适应能力和力跟踪能力有显著的提高,机械手在其末端操纵器与刚性变化范围较大的外界工作环境接触时,具有较强的适应能力,较好地完成了机器人的力/位置控制。

平面双连杆受限柔性机器人臂的自适应模糊力/位置控制

本文对一类平面双连杆受限柔性机器人的力／位置控制问题进行研究，提出了一种新的自适应模糊控制方案．利用结构分解技术对模糊推理系统进行简化，用梯度法对参数进行自适应调整，从而实现对受限柔性机器人系统末端的混合力／位置控制．计算机仿真结果表明，本文提出的控制方案是合理。

基于BP神经网络冗余度TT-VGT机器人力/位置混合控制

提出了一个采用 BP神经网络实现冗余度 TT- VGT机器人力 /位置混合控制方案 ,并定议了混合系数求解的目标函数 ,在此基础上建立了冗余度 TT- VGT机器人力 /位置混合控制模型 ,最后以 TT- VGT机器人力 /位置混合控制为例进行了系统仿真。

受限双连杆柔性臂力/位置鲁棒控制

研究了受约束双连杆柔性臂的力 /位置鲁棒控制。基于假设模态法导出受约束双连杆柔性臂系统的动力学方程 ,利用奇异摄动理论将其分解为慢变和快变两个子系统。针对慢子系统 ,基于力反馈设计了动态混合控制器 ;针对快子系统 ,设计带低通特性的最优控制器。由此得到的组合控制使柔性臂的末端轨迹和接触力得到精确控制。仿真结果表明该方法的有效性。

基于改进Elman网络的X-Y定位平台力/位置控制

利用X-Y定位平台进行抛光、磨削等作业时,需要在精确位置跟踪的同时对接触表面施加一定的期望力。针对此种受限X-Y平台系统,提出了一种基于改进Elman网络的力/位置控制器。将改进Elman网络用于X-Y定位平台的力控制回路中,利用改进Elman网络学习力控制中的不确定上界,并与反馈控制器结合,进一步确保了控制系统的稳定性,有效地提高了系统的精度和自适应能力。仿真结果表明了该控制方法在X-Y定位平台力/位置控制中的有效性。

环境约束可重构机械臂模块化力/位置控制

针对受环境约束的可重构机械臂系统,提出了一种自适应神经网络模块化力/位置控制方法.利用雅克比矩阵将机械臂末端与环境接触力映射到各关节,将系统动力学模型描述成一组通过耦合力矩相关联的子系统集合,通过控制各子系统的位置和力矩来达到控制末端执行器位置和接触力的目的.利用神经网络估计可重构机械臂系统的非线性项和交联项,通过自适应更新律在线估计神经网络权值函数,并引入滑模控制项补偿估计误差,从而保证闭环系统渐近稳定.最后,在不改变控制器参数的条件下对2个不同构形的2自由度可重构机械臂进行数值仿真,结果验证了所设计控制器的有效性.

漂浮基闭链双臂空间机器人抓持系统动力学及载荷力/位置混合控制的模糊变结构控制器设计

讨论了载体位置、姿态均不受控制的漂浮基双臂空间机器人抓物系统的动力学建模和控制问题.利用拉格朗日方法和牛顿欧拉法分别建立了双臂空间机器人及负载的非线性动力学模型,结合空间机器人固有的特性及闭合链约束关系,得到抓持系统合成动力学方程.以此为基础,考虑到空间机器人系统结构的复杂性及某些参数的变动性,根据具有较强鲁棒性的变结构控制理论,针对该抓持系统惯性空间轨迹跟踪设计了全局滑模控制方案及相应的PI内力控制方案,从而达到位置、力的混合控制.为克服滑模控制器抖振的缺点,附加设计了模糊控制器.根据系统的输出来动态调节滑模控制器的参数,从而既可确保系统的快速响应又可降底原有的抖振.系统数值仿真征明了上述控制方案的有效性与准确性.

受限柔性机器人的模型降阶及变结构力/位置控制

研究了具有柔性前臂的两连杆柔性机器人的混合力／位置控制问题。首先，利用奇异值分解法对所给出的受限柔性机器人模型进行分解，再利用伪逆的概念引入一个新的降阶坐标使各子系统降价，并分别对各子系统进行力控制器和位置控制器的设计。为了获得对拟静态假设的鲁棒补偿，对位置控制器采用了变结构控制并进行了理论论明。最后，通过仿真进一步验证了本方案高精度性和强鲁棒性。

一种通过模糊自调整应用于机械手广义力/位置控制的稳定系统研究

提出一种基于模糊自调整的机械手控制结构,并针对机械手与外界环境接触时产生的作用力,定义了一种广义力,它是机械手执行机构输出力与机械手末端受到外界力的合力。那么,就可以用类似于机械手位置控制的方法达到力/位置控制目的,通过模糊自调整方法实现。在机械手受到的外力是有界限的前提下,考虑机械手非线性、耦合和多变量的动态特征,证明了整个闭环系统是全局稳定的。

机械手在进行装配操作时的力/位置混合控制

针对机械手在进行装配作业时出现的多种运动状态，以机械抓手与曲面上待接触点的相对距离为运动约束，根据选用的运动学及动力学特征因子，建立了能满足机械手做上述运动的动力控制方程，计算出机械手在整个作业过程中的动力学特性和所需的控制力矩，分析了影响碰撞能量损失的诸因素。从计算结果看出，本文选用的前馈力控制加上闭环的 Ｐ Ｄ 控制，在机械手受到碰撞时，仍能保持很强的鲁棒性。

基于小波神经网络的机械臂力/位置控制算法

基于小波神经网络,提出了一种新的受时变约束机器人力/位置控制算法。由系统约束关系推导了降阶的动力学模型,基于降阶模型设计了鲁棒小波神经网络力/位置控制算法。由Barbalat给出了系统的稳定性证明。数值仿真结果验证了本文控制算法的有效性。

双柔性杆机器人力/位置控制的动力学建模

在研究“刚－柔”双连杆受限柔性机器人模型的基础上，通过理论推导建立了力／位置控制问题中的一类平面双柔性杆受限柔性机器人臂的动力学模型，该模型同一般刚性机器人的动力学模型相似，且模型简明、准确．这样有可能利用一般刚性机器人的理论研究结果来研究复杂的平面双柔性杆柔性机器人臂问题．

空间机器人双臂捕获航天器操作的力/位置控制

针对漂浮基空间机器人双臂夹持捕获航天器过程的冲击效应及其后镇定运动的力/位置控制问题,本文提出了一种基于无源性理论的模糊控制方案。依据多刚体系统动力学理论,获得了捕获前双臂空间机器人及目标航天器的动力学模型;应用系统动量守恒关系,捕获后闭链系统运动几何关系及力的传递规律,分析了捕获接触、碰撞过程对闭链系统产生的冲击效应,并进而建立了捕获操作完成后两者形成的闭链混合体系统动力学方程。以此为基础,针对非合作航天器带来的系统建模误差及扰动,基于无源性理论并结合速度观测器,设计了捕获操作后闭链混合体系统夹持操作的镇定运动力/位置模糊滑模控制方案。结果表明:提出的方案无需实际测量相关速度信号,并具有基于无源性理论所设计控制方案本身秉承的良好动态特性及较强的鲁棒性;可以有效抵御捕获操作引起的较强冲击效应对控制系统的干扰,快速实现闭链混合体系统的运动镇定。系统数值模拟仿真结果验证了所提控制方案的正确性。

受限柔性机器人力/位置控制装置、建模与辨识

介绍作者研制的受限柔性机器人力／位置控制装置并讨论了此装置的动力学建模，经推导得到了受限柔性机器人的动力学模型，该模型同一般刚性机器人的模型相似且模型结构简明．最后用实验等方法辨识了模型的相关参数，对深入研究受限柔性机器人力／位置控制的理论与实验仿真有极大的参考价值．