带扩展卡尔曼滤波的柔性关节机器人虚拟分解控制

针对柔性关节机器人在非完全状态反馈条件下的轨迹跟踪控制问题,本文提出一种基于虚拟分解控制(virtual decomposition control,VDC)理论和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filtering,EKF)观测的控制方法.首先,考虑模型参数的不确定性和外界扰动因素,分别设计刚性连杆子系统和柔性关节子系统的虚拟分解控制律.然后,为突破现有VDC方法依赖于全状态反馈测量的局限,设计一种基于EKF的间接状态观测器,实现了仅需电机侧位置和速度测量而不需连杆侧任何状态信息测量的闭环控制.此外,结合虚拟稳定和李雅普诺夫稳定理论给出了严格的系统稳定性证明.最后,实例对比仿真验证了所提出控制算法的有效性,且相比于基于传统拉格朗日整体动力学的典型算法,具有更优的轨迹跟踪性能.

基于虚拟分解控制的液压足式机器人单腿稳定阻抗控制

虽然非线性模型控制法可以很好地解决机器人柔顺性力接触问题,但也增加了复杂机器人高非线性动态建模控制的复杂度.对此,本文提出了一种基于虚拟分解控制的液压足式机器人单腿稳定阻抗控制.首先,给出了虚拟分解控制的数学基础.然后,将液压足式机器人单腿与无质量虚拟机械手串联成一个合成机械手,利用虚拟分解控制方法将合成机械手分解成由连杆和关节被控体组成的子系统链,运用虚拟分解控制的虚拟功率流和虚拟稳定性特性分析各子系统和无质量虚拟机械手的运动学、动力学、控制及虚拟稳定性,同时分析合成机械手的环境交互动态稳定性,接着给出一种既能保证系统稳定性又能实现理想阻抗性能的系统控制律增益.最后,将其运用到液压足式机器人单腿系统中进行验证,实验结果证明该方法不仅可以有效地减小机器人接触力,还能很好地跟踪目标阻抗.

一种多自由度康复外骨骼机械臂的虚拟分解控制

为满足脑卒中患者康复训练的需求,康复外骨骼机械臂需要具有多个自由度。项目采用的康复外骨骼机械臂具有5个自由度,排除运动相对独立的腕关节,仍需要对机械臂剩余4自由度进行高精度控制,从而保证患者康复的安全性、舒适性及康复的有效性。多自由度串联机械臂具有高度的非线性,增加了其建模控制的复杂程度。利用虚拟分解控制理论,将复杂系统分解为几个简单的子系统进行分析及控制,再将所有子系统控制器组建成系统虚拟分解控制器,降低其动力学建模复杂程度,大大控制减少计算量,便于提高系统响应性。采用Simulink与ADAMS对机械臂进行联合控制仿真及实物试验,与采用固定重力补偿的PID控制方法进行了对比。结果表明,对于高度非线性系统,虚拟分解理论的控制效果比PID方法好。

闭链级混联式液压机械臂运动控制方法

针对含有多个闭链结构的液压机械臂非线性强、控制精度低等特点,采用了虚拟分解控制方法消除了系统非线性引入的误差,以提高其控制精度。首先,根据驱动方式不同将整个机械臂分解为四类结构,针对每一类结构再将其虚拟分割成每一子系统,对每个子系统分别建立了刚体动力学模型、液压执行器流体动力学模型;然后,基于刚体动力学模型和流体动力学模型分别设计了刚性连杆控制律和液压执行器控制律,其前馈控制量和误差反馈量是高精度控制的基础;最后,使用Simulink的Simscape模块建立了该机械臂的多物理域混合模型,进行了轨迹跟踪效果验证,同时引入了控制性能指标,在不同机械臂的液压执行器空间进行了计算。研究结果表明:相比于比例-积分-微分控制器,基于虚拟分解控制理论搭建的控制器控制精度提升较大,单关节平均绝对误差最大降低了88.9%,且控制效果与其他较先进液压控制器的性能指标相近。针对含复杂闭链结构的混联式液压机械臂,采用虚拟分解控制理论能有效提升控制精度。