Neuro-Sliding-Mode Control of Flexible-Link Manipulators Based on Singularly Perturbed Model

A neuro-sliding-mode control （NSMC） strategy was developed to handle the complex nonlinear dynamics and model uncertainties of flexible-link manipulators. A composite controller was designed based on a singularly perturbed model of flexible-link manipulators when the rigid motion and flexible motion are decoupled. The NSMC is employed to control the slow subsystem to track a desired trajectory with a tradi- tional sliding mode controller to stabilize the fast subsystem which represents the link vibrations. A stability analysis of the flexible modes is also given. Simulations confirm that the NSMC performs better than the tra- ditional sliding-mode control for controlling flexible-link manipulators. The control strategy not only gives good tracking performance for the joint angle, but also effectively suppresses endpoint vibrations. The simulations also show that the control strategy has a strong self-adaptive ability for controlling manipulators with different parameters.

基于改进ESO的柔性机械臂自抗扰-滑模组合控制

为提高柔性机械臂的控制精度以及抗扰动性能,提出了一种基于改进自抗扰控制与滑模控制相结合的组合控制方法。首先,通过Lagrange法和假设模态法构建其动力学模型,进而运用奇异摄动理论对柔性臂进行解耦,获得慢变和快变子系统。对于慢变子系统,采用改进自抗扰控制实现轨迹跟踪,构建了一种新的fal函数,解决了fal函数拐点处不平滑易引起系统抖振以及误差较大时系统增益较大的问题,同时采用滑模控制代替非线性状态误差反馈控制,采用一种新型趋近律,提高了滑模控制的控制品质;对于快变子系统,采用滑模控制进行振动抑制。MATLAB仿真结果表明,该组合控制方法相比于传统自抗扰控制,具有更好的轨迹跟踪性能、抗干扰性能和抑振性能。

基于新型趋近律的柔性机械臂滑模-最优组合控制

为提高柔性机械臂的控制精度,提出一种基于滑模控制与最优控制相结合的组合控制方式。通过Lagrange法和假设模态法构建其动力学模型,进而运用奇异摄动理论对柔性臂进行解耦,获得慢变和快变子系统。对于慢变子系统,采用滑模控制实现轨迹跟踪,提出一种新型趋近律,该趋近律在幂次趋近律基础上加入变速趋近项,引入系统状态变量,动态调整趋近速率,同时增加指数项提高趋近速度,使用双曲正切函数替代符号函数以抑制抖振;对于快变子系统,采用最优控制进行振动抑制。MATLAB仿真结果表明,该组合控制方法相比于纯滑模控制,具有更好的动态性能和鲁棒性能。

并联机构的奇异位形分析及冗余驱动控制方法

运用微分几何的方法分析了存在于并联机构中的各种奇异位形。采用冗余驱动方法解决并联机构奇异位形的控制问题。设计并实现了平面二自由度并联实验装置 。

双连杆柔性臂自适应模糊滑模控制

为使控制系统在负载和杆长变化时仍能快速、准确地跟踪期望轨迹,基于奇异摄动模型将双连杆柔性臂系统分解为慢变、快变2个子系统,提出了一种慢变子系统采用自适应模糊滑模控制、快变子系统采用最优控制的混合控制方法。其中自适应算法在线估计未知参数,模糊控制用来抑制由滑模控制引起的振动。仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性臂轨迹的快速、准确跟踪,而且能有效地抑制弹性振动,并且对系统参数的变化具有较强的鲁棒性。该方法的特点是对系统中各个等效的摄动参数分别进行自适应估计和补偿,因而控制算法简单,易于工程实现。

六自由度机械臂的非奇异快速终端滑模控制

首先对快速终端滑模控制方法应用到六自由度机械臂系统时存在的奇异问题进行了分析。然后提出了一种新的非奇异快速终端滑模控制方法,并基于Lyapunov理论证明了控制系统的稳定性。最后将非奇异快速终端滑模控制器应用于六自由度机械臂运动控制中,试验结果表明:非奇异快速终端滑模控制提高了六自由度机械臂位姿控制的稳定性、精确性、快速收敛性和鲁棒性。

柔性空间机械臂振动抑制的模糊终端滑模控制

针对载体位置不受控、姿态受控的情况,提出了柔性空间机械臂振动抑制的模糊终端滑模控制方案。利用假设模态法、系统动量守恒关系及拉格朗日方法,导出了柔性空间机械臂的系统动力学方程。为解决柔性空间机械臂轨迹跟踪控制及振动抑制问题,运用奇异摄动法将系统分解为慢变、快变两个子系统并分别设计了控制器。慢变子系统采用具有较强鲁棒性的模糊终端滑模控制方案,快变子系统则采用基于降阶状态观测器的线性二次型最优控制器(linear quadratic regulator,简称LQR)。数值模拟结果表明,本文的控制方案不仅保证了柔性空间机械臂载体姿态及机械臂各关节铰跟踪误差在有限时间内的收敛性,而且还大大地降低了滑模控制所固有的抖振,并对柔性臂的振动具有良好的抑制效果。

柔性空间机械臂系统的双环积分滑模控制

讨论了载体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮基柔性空间机械臂关节运动及柔性振动主动抑制的控制问题。由系统动量守恒关系及假设模态法,利用拉格朗日方法建立了柔性空间机械臂的系统动力学方程,之后采用奇异摄动理论,将其分解为表示刚性运动的慢变子系统和柔性振动的快变子系统。以此为基础,针对慢变子系统———柔性空间机械臂的刚性运动,设计了系统参数未知情况下的双环积分滑模控制方案,以控制柔性空间机械臂的载体姿态及机械臂关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动;而对于快变子系统———柔性臂的振动,则设计了分级模糊控制方案来主动抑制柔性杆的振动。计算机数值仿真证实了该方法的可靠性和有效性。

单连杆柔性臂负载自适应模糊滑模控制

针对单连杆柔性臂,提出了负载自适应模糊滑模控制与最优控制相结合的混合控制方法。首先,采用奇异摄动将系统分为慢变和快变两个子系统。然后,对慢变子系统采用负载自适应模糊滑模控制,快变子系统采用最优控制。最后,仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性臂轨迹的快速、准确跟踪,有效地抑制弹性振动,并且对负载的变化具有强的鲁棒性。

并联机器人系统的一种新型自适应滑模控制策略

针对并联机器人的轨迹跟踪问题,提出一种新型自适应滑模控制(NASMC)策略。该方案无须知道系统扰动参数和不确定值上界,能有效解决滑模控制(SMC)中切换增益过度适应问题;且能减弱机器人启动时刻的冲击,从而避免并联机器人启动时可能出现的奇异位形。理论分析与仿真结果验证了该控制算法的有效性。

自由浮动空间柔性机械臂在轨操作刚性载荷的组合控制

针对自由浮动空间柔性机械臂,讨论了在笛卡尔坐标系中机械臂对刚性载荷的轨迹跟踪控制和连杆柔性振动主动控制问题。基于拉格朗日法、假设模态法和系统动量守恒定律,推导了一种自由浮动空间柔性机械臂在轨操作刚性载荷的动力学方程。在此基础上,采用奇异摄动法将系统分解为慢变和快变两种尺度时标的子系统,设计模糊终端滑模控制器和Backstepping控制器分别对两个子系统进行控制,由此得到的组合控制使得机械臂按期望轨迹对刚性载荷进行精确在轨操作,同时抑制了柔性连杆的弹性振动。通过数字仿真验证了上述方法的有效性。

模型参数不确定双臂柔性机械手的轨迹跟踪控制(英文)

基于奇异摄动方法,在将参数不确定双臂柔性机械手分解为慢变和快变两个子系统基础上,提出一种复合控制方法,以实现关节轨迹跟踪控制,抑制弹性振动。针对慢变子系统,提出一种模糊非奇异终端滑模控制方法,保证系统的全局稳定性,提高系统的跟踪速度和精度,同时消除滑模控制的抖振现象。针对快变子系统,提出一种基于观测器的LQR控制方法,估计系统不可测状态,压制柔性振动。仿真结果证明所提方法的有效性。

双连杆柔性臂的鲁棒轨迹控制

对双连杆柔性机械臂的轨迹跟踪控制提出了一种鲁棒控制方法。基于奇异摄动法将双连杆柔性机械臂系统分离为慢变和快变两个子系统，对两者分别采用滑模变结构控制和H∞控制，由此得出的组合控制则使系统精确跟踪期望的轨迹，抑制弹性振动。最后，通过实验台对本文提出的控制方法进行了实验研究。

柔性机械臂的一种组合控制

在柔性机械臂轨迹控制中,要实现定位目标的同时必须消除柔性振动,利用奇异摄动方法将柔性臂系统分解为慢变和快变两个降阶子系统,并对慢变和快变子系统分别采用滑模控制方法和H∞控制方法设计了控制器。采用Matlab进行的仿真结果表明,所设计的组合控制器是有效的,控制性能稳定。

双连杆柔性机械手负载自适应模糊滑模控制

讨论了柔性机械手末端负载变化时的控制问题。应用奇异摄动将双连杆柔性机械手系统分解为慢变、快变两个子系统。提出一种慢变子系统采用自适应模糊滑模控制、快变子系统采用最优控制的混合控制方法。仿真结果表明,该方法不仅能实现柔性机械手轨迹的快速、准确跟踪,有效的抑制弹性振动,并且对负载的变化具有强的鲁棒性。

基于轮廓误差补偿的机械臂自适应非奇异终端滑模控制

针对机械臂外部干扰、执行器故障等不确定因素对末端轮廓跟踪精度的影响,提出一种基于交叉耦合的自适应非奇异终端滑模控制方法。基于机械臂动力学模型,采用Lyapunov函数设计系统的非奇异终端滑模控制律;为解决滑模控制器设计过程依赖于不确定性上界这一局限性,引入自适应技术估计系统集总不确定性,有效抑制滑模控制的高频抖振现象;根据有限时间稳定性理论证明闭环控制系统的有限时间稳定。结合交叉耦合控制技术与抛物线过渡轨迹规划技术,设计交叉耦合轮廓补偿与参考位置预补偿相互协调的统一框架;提高机械臂各关节间的协调性,以更好地削弱系统不确定性对末端轮廓跟踪精度的影响。结果表明:所设计的控制器能够在机械臂系统存在不确定性因素下实现末端轮廓精确跟踪,并能有效抑制系统抖振现象。

机器人通过奇异位形的控制方法

机器人通过奇异位形时的可行运动求解及如何准确地跟踪和实现给定的运动轨迹是机器人技术中急待解决的关键技术问题。该问题的解决对扩大机器人的应用范围、提高操作精度、灵活性和运动学及动力学性能都有着十分重要的实际意义 。

机器人奇异位形控制方法的研究

本文针对机器人运动学反解的一般分析方法进行了介绍 ,并指出了各自的优缺点 。

基于分布估计算法的柔性机械手滑模控制器设计与优化

为了提高柔性机械手末端位置控制的鲁棒性和精度,提出基于分布估计算法(EDA)的滑模控制器优化方法.首先通过奇异摄动理论将柔性机械手动力学解耦为快慢2个子系统,分别设计含待定参数的快慢子系统的滑模控制器,然后给出了基于EDA的控制器优化策略,对滑模控制器进行优化.最后通过仿真与传统滑模控制进行对比试验,结果显示该方法在响应速度、超调量、控制精度以及振动抑制方面都优于传统的滑模控制算法.

滑模控制及其在柔性臂轨迹控制中的应用

变结构控制系统是一类特殊的非线性控制系统,滑模控制就是其中一种。滑模控制对系统参数及扰动的变化反应迟钝,具有很强的鲁棒性,该类控制方法特别适合于机械臂系统的控制。本文中采用奇异摄动方法将双连杆柔性机械臂系统分解为慢变和快变两个子系统,并对慢变子系统采用滑模控制方法设计了控制器。采用MATLAB进行的数值仿真结果表明了所设计控制器的有效性。