柔性臂机器人控制算法综述

柔性臂具有质量轻、惯性小和能耗低等优点,是替代笨重刚性机械臂的理想选择。由于柔性臂在运动时要产生振动,因此对其控制算法的研究显得十分重要。本文以多连杆柔性臂为主,对柔性臂机械手关节控制的各种方法进行了系统地综述,内容涉及由经典PID算法到无模型智能控制的控制理论的各个分支;并介绍了如何在关节控制的同时减小振动的措施。

双连杆柔性臂机器人的模糊补偿滑模控制

提出了宏微双重驱动双连杆柔性臂机器人递阶控制系统结构,下层为根据柔性臂刚性模态 设计的实现关节角位置控制的滑模算法和压电陶瓷抑振器,上层为根据关节角误差信号和滑模函数 变化趋势建立的模糊推理表用以确定对滑模控制律的修正。借助自动机模型分析了系统的稳定性, 将控制律在包含柔性模态的完整柔性臂机器人模型上进行计算机仿真,取得了满意的结果。

柔性臂机器人定位过程模糊滑模控制研究

以宏微双重驱动的双连杆柔性臂机器人为背景,提出了一种具有模糊调节功能的关节角控制律设计方法,即基于刚性模态设计实现关节位置控制的滑模算法,再根据关节角误差信号和滑模函数变化趋势建立模糊推理表确定对滑模控制律的修正量. 为了保持系统性能平稳变化,还提出了修正系数矩阵的概念.计算机仿真表明,本算法可以很好地实现关节角位置控制同时不引起大的振动.

新双连杆柔性臂机器人定位过程模糊滑模控制

以宏微双重驱动的双连杆柔性臂机器人为背景,提出了一种新的关节角控制律设计方法,即基于刚性模态设计实现关节位置控制的滑模算法,再根据关节角误差信号和滑模函数变化趋势建立模糊推理表确定对滑模控制律的修正量。通过将控制律在完整的系统模型上进行计算机仿真表明,算法可以很好地实现关节角位置控制同时不引起大的振动。

一种新的双连杆柔性臂机器人混合控制策略

以宏微双重驱动的双连杆柔性臂机器人为对象 ,提出了一种新的关节角控制律设计方法 ,即基于刚性模态设计实现关节位置控制的滑模算法 ,再根据关节角误差信号建立模糊推理表确定对滑模控制律的二次修正量 ,用修正后的控制律去控制柔性臂的摆角 ;通过将控制律在完整的系统模型上进行计算机仿真表明 ,算法可以很好地实现关节角位置控制和抑制残余振动 .

柔性臂机器人协调操作的承载能力

提出了一种确定柔性臂机器人协调操作承载能力的方法．借助基于绝对坐标并以期望轨迹为实际边界条件的逆动力学模型、通过规划载荷分配系数，可求出机器人的最优载荷分配比例和最大承载能力．就两个三柔性臂机器人协调操作刚性负载进行了仿真，说明了提出的方法的有效性．

单柔性臂机器人的神经模糊控制策略（英文）

利用神经网络的非线性拟合、自学习及其记忆能力来实现模糊逻辑控制系统中的模糊推理和决策，从而完成对一非线性的分布参数系统一柔性臂机械手进行位置控制，并给出实验及仿真结果，与一般方法进行比较，本方法有一定的进步。

一类柔性臂机器人的稳定性(英文)

本文研究了一类柔性臂机器人的控制问题，且柔性臂的弯曲振动与扭转振动的耦合作用表现在边界方程中。本文运用算子谱理论、算子半群理论等，得到系统的主算子生成的C0-半群的具体表示式，并证明了半群的解析性、非紧性及非一致指数稳定性。

柔性臂消化内镜手术机器人在食管内镜黏膜下剥离术中的应用效果

目的比较柔性臂消化内镜手术机器人(FASTER)辅助食管内镜黏膜下剥离术(ESD)和传统食管ESD的临床效果,以探索更安全、高效的ESD手术方法。方法分别采用FASTER辅助ESD和传统ESD方法在离体猪食管模型中进行手术操作。对比分析两组手术总时间、ESD时间、直视剥离率、整体切除率和并发症发生率的差异。结果FASTER辅助ESD组的手术总时间[(19.2±2.9)和(28.9±8.2)min]和ESD时间[(13.0±2.9)和(21.6±8.3)min]明显短于传统ESD组,差异均有统计学意义(P<0.01);直视剥离率明显高于传统ESD组(96.2%和65.4%),差异有统计学意义(P=0.014);肌层损伤率明显低于传统ESD组(19.2%和69.2%),差异有统计学意义(P<0.01)。两组完整切除率和穿孔率比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。这些优势在食管非重力位病变中更加明显。结论FASTER辅助下的食管ESD较传统ESD更加安全和高效。

受限柔性机器人臂的鲁棒变结构混合位置/力控制

针对一类平面双连杆受限柔性机器人臂提出一种混合位置 /力控制方案 ,采用鲁棒变结构控制策略对控制方案进行修正 ,以改善该柔性机器人系统的鲁棒性 ,控制机器人终端执行器的位置和接触力 .通过引入变结构鲁棒控制器 ,可确保输出跟踪误差在有限时间内收敛到零 ,或一致终结有界 .

平面双连杆受限柔性机器人臂的动力学建模

对一类平面双连杆受限柔性机器人臂的动力学建模问题进行研究，利用D’Alembert－Lagrange原理得到了一组描述该机器人系统运动性态的动力学方程．与已有的动力学模型相比，本文所建立的运动方程和振动方程具有模型准确、结构简单等特点，且具有与传统无约束刚性机器人类似的模型形式，因而有可能直接或间接利用现有的关于刚性机器人运动控制等方面的成果来研究复杂的受限柔性机器人的控制问题．

柔性臂漂浮基空间机器人建模与轨迹跟踪控制

利用拉格朗日法和假设模态方法建立了末端柔性的两臂漂浮基空间机器人的非线性动力学方程.通过坐标变换,推导出一种新的以可测关节角为变量的全局动态模型,并在此基础上运用基于模型的非线性解耦反馈控制方法得到关节相对转角与柔性臂的弹性变形部分解耦形式控制方程.最后,讨论了柔性臂漂浮基空间机器人的轨迹跟踪问题,并通过仿真实例计算,表明该模型转换及控制方法对于柔性臂漂浮基空间机器人末端轨迹跟踪控制的有效性.

柔性臂空间机器人的神经网络自适应控制及振动模态分级模糊控制

由于太空中的在轨作业一般要求空间机器人具有手臂长、负载大,对空间机器人动力学及控制进行分析时必须考虑到机械臂杆件的柔性问题。为此探讨了参数未知柔性臂空间机器人载体姿态、关节协调运动控制及柔性振动抑制问题。由系统动量守恒关系及假设模态法,利用Lagrange方法建立了漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学方程。运用奇异摄动理论的双时间刻度分解,导出了适用于控制系统算法设计的奇异摄动数学模型。利用该模型,针对慢时标子系统——等价刚性空间机械臂,设计了系统参数不确定情况下的径向基函数神经网络补偿控制算法,以控制柔性臂空间机器人的载体姿态及机械臂关节铰协调地来完成各自在关节空间的期望运动;神经网络控制算法的研究目的是基于神经网络良好的在线自学习能力,大大提高整个系统的控制精度。针对快时标子系统——柔性臂的振动,设计了分级模糊控制算法来主动抑制柔性杆的振动。分级模糊控制算法的研究目的是为了减少模糊规则库的大小,有效提高模糊控制器的计算效率。通过计算机仿真验证了提出方法的有效性和可行性。

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。

机器人柔性臂的扭转振动主动控制研究

针对具有两连杆结构的空间机器人,设计了一种压电驱动器来抑制空间机器人柔性臂的扭转振动.采用拉格朗日方程和假设模态法对此机器人系统进行了理论建模,并建立了考虑随机干扰的状态空间表达式,基于随机最优控制理论设计了线性二次型高斯(LQG)状态反馈控制器.仿真结果表明,该主动控制策略能够有效衰减机器人柔性臂的扭转振动,从而提高了末端执行器的定位精度.

基于虚拟力概念的柔性臂空间机器人模糊退步自适应控制算法设计

讨论了漂浮基柔性臂空间机器人系统的动力学模拟、运动轨迹跟踪控制算法设计及柔性振动主动抑制。采用多体动力学建模方法并结合假设模态法,建立了漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学模型。基于该模型,针对系统惯性参数未知情况,提出了刚性运动基于模糊基函数网络自适应调节的退步控制算法,以完成柔性臂空间机器人载体姿态及机械臂各关节铰的协调运动。然后,为了主动抑制系统柔性振动,运用虚拟力的概念,构造了同时反映柔性模态和刚性运动轨迹的混合期望轨迹,通过改造原有的控制算法,提出了基于虚拟力概念的模糊退步自适应控制算法;这样不但保证了之前刚性运动控制方案对模型不确定的鲁棒性,而且能主动抑制柔性振动,从而提高了轨迹跟踪性能。理论分析及数值仿真算例均表明了控制方法的可行性。

柔性臂机器人控制关键技术的研究进展

满足高速、轻质要求的柔性臂机器人是近年来的研究热点。根据结构特征将柔性臂机器人分成三种类型:柔性杆件机器人、柔性关节机器人及综合柔性杆件和柔性关节特点的混合柔性机器人。围绕近年来这三类机器人在动力学建模和控制策略上的进展及研究成果,对柔性臂机器人控制的关键技术进行了概括和阐述。

柔性臂空间机器人基于虚拟力概念的神经网络L_2增益鲁棒控制

探讨本体位置不控、姿态受控的漂浮基柔性臂空间机器人系统在惯性参数不确定情况下的动力学建模与控制问题。根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程,由假设模态法,建立漂浮基柔性臂空间机器人的系统动力学模型。利用该模型,针对系统惯性参数不确定情况,提出具有L2扰动抑制的刚性运动神经网络L2增益鲁棒控制策略,以使柔性臂空间机器人的本体姿态到达期望位置的同时,机械臂各关节铰能够协调地跟踪关节空间的期望轨迹。为了主动抑制柔性振动,运用虚拟力的概念,构造同时反映柔性模态和刚性运动轨迹的混合期望轨迹,通过改造原有的控制方案,提出基于虚拟力概念的神经网络L2增益鲁棒控制策略。提出控制器的优点在于,既不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,也无须预知系统精确的动力学模型;由于运用了虚拟力的概念,从而仅通过设计一个控制输入便可同时保证刚性轨迹跟踪并对柔性振动进行主动抑制,更适应于空间机器人系统的实际应用。理论分析及仿真算例均表明了控制方法的可行性。

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。

漂浮基柔性臂空间机器人输出力矩受限的自适应PID输出反馈

针对输出力矩受限的漂浮基柔性臂空间机器人的控制问题,结合系统动量守恒关系和拉格朗日方法建立了系统动力学模型;利用奇异摄动法,慢变子系统设计了输出力矩受限情况下仅有位置传感、建模不确定性及干扰的空间机械臂系统协调运动的自适应PID输出反馈控制算法,快变子系统设计了线性二次最优控制方法主动抑制。该算法采用高精度滤波器估计机器人关节速度,使得整个系统的闭环控制仅需位置输出反馈;在控制率中引入饱和函数,保证输出力矩在给定限制范围内,同时采用自适应PID控制器补偿建模不确定性和干扰。基于Lyapunov稳定性理论证明了该算法可确保控制系统是渐近稳定的,针对平面两关节漂浮基柔性臂空间机器人的仿真结果表明了所提出的控制方案良好的跟踪性和快速收敛性。