永磁直线电机驱动单连杆柔性臂系统的试验模型辨识

针对永磁直线电机(PMLM)驱动单连杆柔性机械臂(SLFM)做点到点运动时存在残余振动从而影响柔性臂末端迅速精准定位的问题,研究了基于PMLM平动柔性臂系统的试验模型辨识问题。建立了从位置指令到柔性臂根部应变振动信号的传递函数模型,并对模型采用阶跃输入法和扫频激励法进行了试验辨识,为开展基于PMLM的平动柔性臂系统抑制残余振动控制提供了模型基础。试验结果得出辨识模型在2种激励信号下的仿真输出与实际结构动态响应的吻合度均较高,验证了模型辨识结果的正确性,并反映了基于PMLM的平动柔性臂系统的动力学特性。

一类机械臂系统自适应有限时间有界H_(∞)跟踪控制

考虑一种电机驱动的单连杆机械臂系统在受到输出约束时的自适应有限时间H∞跟踪控制问题.一个有限时间有界H∞性能的新概念被提出,并结合障碍Lyapunov函数(BLF)、神经网络自适应技术、有限时间控制理论和H_(∞)控制理论,提出了一种该系统在输出受限条件下的自适应神经有限时间有界H_(∞)跟踪控制器设计方法,避免了许多有限时间控制文献中控制器设计时出现的奇点问题,实现了该机械臂系统的有限时间有界H_(∞)轨迹跟踪控制.所设计的控制器保证了系统跟踪误差能够被约束在预先给定的范围内,并且所有状态能在有限时间内收敛到平衡状态的邻域内,同时对外部扰动具有H_(∞)性能.仿真结果验证了所设计控制器的有效性和优越性.

多自由度移动机械臂控制系统设计

以自行设计加工的移动机械臂本体为对象,完成了基于减速直流电机驱动的移动平台及基于行波超声波电机驱动的多自由度机械臂控制系统软硬件设计并进行了实验研究。所设计的移动机械臂软硬件控制系统,结构简单、精度高、可靠稳定、可维护性强,为将来移动机械臂更高层次的理论与方法研究,提供了一个可靠的实验平台及基础。

基于指令滤波与观测器的柔性机械臂跟踪控制

针对复杂工况下单连杆柔性机械臂(single-link flexible manipulator, SLFM)系统的轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于指令滤波与观测器相结合的自适应神经网络控制算法。该算法考虑了SLFM系统的未知外部干扰和未建模动态影响。首先,利用单连杆柔性机械臂机理参数间的物理关系构建了其分数阶动力学模型,通过引入全局坐标变换将其转化为严格反馈控制系统;其次,针对SLFM系统状态不完全可测问题,构建了基于神经网络的分数阶状态观测器,并证明了其有效性;然后,利用观测信息设计了SLFM系统的轨迹跟踪控制算法,同时为了克服高阶求导导致的控制误差,提出了基于指令滤波的反步控制机制。理论分析表明,提出的控制方法可以保证闭环系统信号的半全局一致性与有界性;最后,通过数值仿真验证了所提控制方法的可行性和有效性。

一种基于单神经元的机器人实时控制自适应算法研究

单个神经元具有对对象模型精度要求不高、结构简单、抗干扰能力强 ,可进行在线学习和无需辨识的优点 .基于此 ,本文针对双连杆柔性机械臂设计了单个自适应神经元的控制器 ,并进行仿真实验 ,通过对竖直线轨迹的跟踪 ,表明单个自适应神经元算法具有全局最优性和鲁棒性 .