基于粒子群算法的机器人关节空间最优运动轨迹规划

为了提高机器人的工作效率,对机器人轨迹规划进行研究。文章依据机器人运动学特征,提出了一种关节空间运动轨迹规划的算法。其基于粒子群算法,采用高次多项式插值的方式,对机器人关节空间的运动轨迹进行拟合。在确保运动轨迹平滑的同时,保证了关节运动的平稳性。最后,在MATLAB中进行仿真实验,实现了关节空间最优运动规划。该算法结构简单,易于实现,为提高机器人的工作效率提供了科学依据。

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。

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。

带有柔性补偿的柔性关节空间机器人的增广自适应控制及关节振动抑制

研究漂浮基柔性关节空间机器人操作未知载荷的关节运动控制及柔性振动抑制问题。结合系统线动量守恒关系及拉格朗日方法,建立空间机器人欠驱动形式的系统动力学模型。为便于其控制系统的设计,运用关节柔性补偿技术及奇异摄动理论对系统进行快、慢变子系统分解。针对快变子系统,提出力矩微分反馈控制器来抑制机械臂各关节的柔性振动;针对慢变子系统,设计基于增广法的自适应控制策略以实现系统在载荷参数未知情况下的关节运动轨迹渐近追踪。提出的控制方法由于引入柔性补偿技术,等效提高了关节刚度,可适用于具有较小关节刚度的空间机器人系统的控制;利用自适应控制器来实时补偿未知载荷参数的影响,使系统能够精确地执行所指定的关节运动任务。仿真结果校验了方法的有效性。

柔性关节双臂空间机器人的滑模神经网络控制

研究参数不确定、外部扰动影响下柔性关节双臂空间机器人的滑模神经网络控制问题。采用线性扭转弹簧等效描述关节弹性,根据系统线、角动量守恒原理及拉格朗日法,推导柔性关节双臂空间机器人的动力学模型。利用奇异摄动法对柔性补偿后的系统进行分解,得到两个可独立控制的子系统。为实现系统末端操作器在两种不确定性因素干扰下的轨迹精确追踪及关节振动抑制,提出一种刚性运动滑模神经网络控制、柔性运动反馈控制相结合的混合控制方案。仿真结果显示,所提方案具有较强的抗扰动及抗参数不确定能力,可使系统完成所期望的圆周运动并抑制关节的弹性振动。

空间三关节机器人模糊积分滑模控制

研究提高关节机器人轨迹跟踪控制的性能,由于关节机器人运动中产生振动,影响系统的稳定性能。为解决上述问题,提出了一种反馈线性化的自适应模糊积分滑模控制方法。在上述方法的基础上,对机器人非线性动力学模型反馈线性化。为了进一步提高滑模控制的精度,设计了一种积分滑模面的滑模控制器,可以减弱积分滑模控制的抖振。通过设计一个模糊控制器,根据积分滑模面的大小自适应地调节积分滑模控制的切换部分,达到削弱抖振的目的。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性。仿真结果表明,改进方法有效地提高了关节机器人跟踪控制性能。

柔性关节空间机器人自适应模糊鲁棒H_∞控制

为了解决参数未知情况下柔性关节空间机器人关节运动与关节柔性振动主动抑制的问题。引入一种关节柔性补偿器,以提高关节的等效刚度;之后,采用奇异摄动理论将系统分解为快、慢变子系统。为慢变子系统设计了自适应模糊H∞控制,用模糊逻辑系统逼近系统不确定项的同时,采用H∞鲁棒控制项来克服模糊逼近遗留的误差对输出跟踪误差的影响。为快变子系统采用速度差值反馈控制律来抑制关节柔性引起的系统弹性振动。仿真表明,所设计的控制算法能够精确、稳定地控制空间机器人的关节运动的同时,主动抑制关节柔性振动;证实了控制算法的有效性。

柔性空间机器人基于关节柔性补偿控制器与虚拟力概念的模糊全局滑模控制及振动主动抑制

空间机器人系统的柔性主要体现在空间机器人的臂杆和连接各臂杆之间的铰关节;由于空间机器人系统结构的复杂性,以往研究人员对同时具有柔性关节和柔性臂的系统关注不够;为此讨论了参数不确定情况下柔性关节、柔性臂空间机器人系统的动力学模拟、运动控制方案设计和以及臂、关节双重柔性振动的分阶主动抑制问题。依据线动量、角动量守恒关系并基于拉格朗日方程、线性扭转弹簧及假设模态法推导了系统动力学模型;以此为基础;针对空间机器人实际应用中各关节铰具有较强柔性的情况,引入了关节柔性补偿控制器并结合奇异摄动技术将整个系统分解成独立时间尺度的电机力矩动力子系统和柔性臂子系统;针对电机力矩动力子系统,设计了力矩微分反馈控制器来抑制关节柔性引起的系统弹性振动;针对柔性臂子系统,提出了一种基于虚拟力概念的自适应模糊全局滑模控制方案,由于运用了虚拟力的概念,从而通过仅设计一个控制输入就可达到既跟踪期望轨迹又抑制柔性臂柔性振动的控制目标。计算机数值仿真对比实验证实了该方法的可靠性和有效性。

柔性关节-柔性臂空间机器人的神经网络自适应反演控制及双重柔性振动抑制

空间机器人系统的柔性主要体现在空间机器人的臂杆和连接各臂杆之间的铰关节。由于空间机器人系统结构的复杂性,以往研究人员对同时具有柔性关节和柔性臂的系统关注不够。为此探讨了参数未知柔性关节-柔性臂空间机器人系统的动力学模拟、轨迹跟踪控制算法设计和关节、臂杆双重柔性振动的主动抑制问题。首先,采用多体动力学建模方法并结合漂浮基空间机器人固有的线动量和角动量守恒动力学特性,推导了系统的动力学方程。以此为基础,考虑到空间机器人实际应用中各关节铰具有较强柔性的情况,引入一种关节柔性补偿控制器解决了传统奇异摄动法应用受关节柔性限制问题,导出了适用于控制系统算法设计的数学模型。然后,利用该模型,基于反演思想在慢时标子系统中设计神经网络自适应控制算法来补偿系统参数未知和柔性关节引起的转动误差,实现系统运动轨迹跟踪性能;针对快时标子系统,设计了鲁棒最优控制算法抑制因柔性关节及柔性臂引起的系统双重弹性振动,保证系统的稳定性。最后,通过仿真对比实验验证了所设计控制算法的有效性。

柔性关节和柔性臂空间机器人的L_2增益鲁棒控制

讨论了臂杆与关节均具有柔性的漂浮基空间机器人运动及其关节、臂双重振动的控制问题,利用系统动量守恒关系和拉格朗日法得到系统动力学模型。采用积分流的思想对系统动力学模型进行奇异摄动分解,将其分解为:通过设计速度差值反馈控制来抑制关节柔性振动的快变子系统,通过设计线性二次最优控制来抑制臂杆柔性振动的快变子系统,描述空间机器人关节刚性运动且使得外部干扰对系统性能输出具有L_2增益鲁棒控制的慢变子系统,以避开直接求解HJI(Hamilton-Jacobi Inequality)不等式计算量大的困难。通过系统数值仿真,表明该算法有效。

空间关节机器人轨迹规划

提出了一种简捷的空间关节机器人运动轨迹的优化方法。对求解机器人运动学逆问题较为有效。通过实例分析，它所得运动参数不但满足作业要求，而且使机器人以最佳状况进行作业。

基于有限差分法的双臂关节柔性空间机器人智能递阶控制策略

谐波减速器和力矩传感器等柔性元件广泛应用于空间机器人关节系统,以获取高减速比.这些柔性元件为空间机器人系统引入关节柔性,使得对其的稳定控制变得更为复杂.本文讨论研究了参数不确定双臂关节柔性空间机器人基于有限差分法的智能递阶控制及弹性振动抑制.运用递阶系统理论、动量守恒原理及第二类拉格朗日方法推导出系统递阶动力学模型.利用该模型,设计了基于模糊回归神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法和基于有限差分法的滑模控制算法.采用模糊回归神经网络(Recurrent Fuzzy Neural Network,RFNN)逼近系统的不确定部分.为避免复杂的求导计算及角加速度可测要求,利用基于有限差分法的滑模控制来抑制柔性关节振动.由于设计控制器过程中未涉及惯常的奇异摄动双时标分解操作,该控制算法理论上具有适合任意大小关节柔性刚度的优点.系统对比仿真试验证明了智能递阶控制算法优于传统基于奇异摄动法的控制方案.

基于固定时间的柔性关节空间机器人阻抗控制

针对存在外部干扰的一类自由飞行的柔性关节空间机器人柔顺控制问题,提出了一种基于固定时间收敛的阻抗控制设计方法。该方法根据期望阻抗模型计算阻抗误差,进而采用反演法设计控制器,并利用非线性动态面方法对虚拟控制量进行滤波处理,在保证固定时间收敛的同时,解决了反演控制“微分项膨胀”问题。通过构造合适的Lyapunov函数,证明闭环系统半全局固定时间一致最终有界稳定。仿真结果表明,所设计的阻抗控制器具有良好的柔顺控制效果。

基于非线性级联系统的弹性关节空间机器人新型滑模控制

研究了双臂弹性关节空间机器人的改进型非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NDO)设计、新型自适应动态终端滑模控制和弹性振动抑制问题。首先,考虑空间机器人的关节弹性,基于非线性级联系统的结构建立弹性关节空间机器人模型,分为外环机械臂动力学和内环关节动力学,具有渐近稳定性。针对外环机械臂动力学模型,设计基于改进型NDO的新型自适应动态终端滑模控制算法。针对内环关节动力学模型,设计力矩反馈控制算法来抑制弹性关节振动。本文提出的基于非线性级联系统的自适应动态终端滑模控制算法具有良好的动态特性及较强的鲁棒性,可在关节柔性刚度较小情况下,快速完成弹性关节振动抑制,实现空间机器人轨迹的精确跟踪。系统仿真试验证明了本文控制算法的正确性。

综合电机特性的柔性关节空间机器人全阶滑模控制

研究柔性关节空间机器人轨迹跟踪及关节柔性振动主动抑制问题.导出综合电机特性的动力学模型,且基于奇异摄动理论将其分解为快、慢变子系统.针对快变子系统,采用速度差值反馈控制;针对慢变子系统,提出一种基于径向基神经网络的全阶滑模控制.其中径向基神经网络用于逼近系统未知非线性项,全阶滑模兼备结构简单、鲁棒性强等优点的同时,还能克服抖振问题.系统数值仿真结果证明了所提方案的有效性.

基于干扰观测器的柔性关节空间机器人退步自适应控制

研究了载体位置、姿态均不受控的情况下,系统参数不确定的柔性关节空间机器人轨迹跟踪的控制问题.结合系统动量、动量矩守恒关系,利用拉格朗日法推导出系统的动力学模型.为减小系统柔性关节对系统控制精度的影响,采用关节柔性补偿器来等效降低系统关节的柔性.再借助奇异摄动法,针对系统参数不确定的情况,设计了柔性关节空间机器人基于干扰观测器的退步自适应滑模控制方案.该方案不需要对系统惯性参数进行线性化处理,控制器结构简单,且实现了空间机器人期望轨迹的精确跟踪控制.通过平面两杆空间机器人的数值仿真证明了该方法的有效性.