张拉整体机器人构型与运动控制研究现状及进展

研究发现张拉整体结构存在于细胞骨架、肌肉-骨骼系统等生物体,并将其原理广泛应用于建筑、雕塑、空间探测等工程结构中。张拉整体结构具有形态可调性、受力可控性、绳索抗拉性和结构轻质、结构自稳定等优势,因此在机器人领域极具应用前景。而软体机器人作为一种新型、仿生、能与人安全交互的机器人,近年来成为力学、材料学、医学、生物学等多学科交叉领域的研究热点之一。但是,要想实现灵活准确的运动、高效地承受外载、迅速地适应环境等复杂特性和功能,张拉整体机器人在其构型、运动步态及控制研究等方面依旧面临着巨大挑战。本研究选取张拉整体机器人的三大典型类别(棱柱形张拉整体机器人、球形张拉整体机器人及构型较复杂的张拉整体机器人),对其构型、运动步态及控制的国内外相关研究现状和发展趋势进行综述,旨在为机器人的仿生学研究提供科学依据。

基于耦合滑模面的机械臂操作柔性负载系统分布参数控制

针对多变量刚柔耦合的机械臂操作柔性负载系统,提出了一种自适应滑模控制方法,研究了系统存在参数不确定性和外部干扰影响下的位置控制和振动抑制问题。系统动态特性由偏微分方程表示的分布参数模型来描述,避免了集中参数模型导致的溢出问题。基于对柔性负载的能量动态分析,设计了一种自适应滑模控制器,其中滑模面定义为关节角误差、关节角速度误差和柔性负载的根部应变和剪切力的耦合。利用LaSalle不变性原理,证明了闭环系统的渐近稳定性。最后仿真验证了所设计控制方法的有效性。

动态约束下可重构模块机器人分散强化学习最优控制

基于ction-critic-identifier(ACI)与RBF神经网络,提出了一种外界动态约束下的可重构模块机器人分散强化学习最优控制方法,解决了存在强耦合不确定性的模块机器人系统的连续时间非线性最优控制问题。文中将机器人动力学模型描述为一个交联子系统的集合,基于连续时间MDPs性能指标,结合ACI与RBF神经网络,对子系统最优值函数,最优控制策略及总体不确定项进行辨识,使系统满足HJB方程下的最优条件,从而使可重构模块机器人子系统渐进跟踪期望轨迹,跟踪误差收敛且有界。采用Lyapunov理论对系统稳定性进行证明,数值仿真验证了所提出的分散控制策略的有效性。

液压机械臂基于反演的自适应二阶滑模控制

利用驱动Jacobian矩阵构建机械臂系统与液压伺服系统的耦合关系,进而建立整个系统的动力学模型。考虑系统未建模动态和外界干扰,通过定义虚拟控制量并选取合适的Lyapunov函数,设计此系统的自适应二阶滑模控制律,使系统在有限时间内精确跟踪期望轨迹且保持强鲁棒性,同时有效削弱了传统滑模控制对系统硬件不利的抖振。仿真结果验证了本文方法的有效性。

基于期望关节角补偿的车载液压刚柔机械臂建模及轨迹跟踪控制

采用拉格朗日原理和假设模态法,通过引入驱动Jacobian矩阵,推导出液压刚柔机械臂动力学方程。针对柔性臂的特点,提出了关节角补偿方法。为了克服参数扰动和外界干扰,利用自适应律估计不确定性项提出了同时控制刚体运动和振动抑制的自适应滑模控制方法。最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性。

基于信号重构的可重构机械臂主动分散容错控制

针对可重构机械臂系统传感器故障,提出一种基于信号重构的主动分散容错控制方法.基于可重构机械臂系统模块化属性,采用自适应模糊分散控制系统实现正常工作模式时模块关节的轨迹跟踪控制.当在线检测出位置或速度传感器故障时,分别采用数值积分器或微分跟踪器重构相应信号,并以之代替故障信号进行反馈实现系统的主动容错控制.此方法充分利用了冗余信息,避免了故障关节控制性能的下降对其他关节的影响.数值仿真结果验证了所提出容错控制方法的有效性.

可重构机械臂分散自适应迭代学习控制

基于Lyapunov稳定性理论和Backstepping技术,提出了一种可重构机械臂分散自适应迭代学习控制方法。将可重构机械臂动力学系统描述为一个交联子系统的集合,基于Backstepping技术,给出自适应迭代学习控制方法。为了补偿系统模型不确定项和子系统之间交联项,采用自适应神经网络进行逼近。最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性。

基于扩张状态观测器与动态面控制的可重构模块机器人反演分散控制

针对可重构模块机器人控制中各子系统间关联项难以处理的问题,提出了一种基于三阶扩张状态观测器(ESO)和动态面控制(DSC)的反演分散控制方法。利用三阶ESO对各关节耦合的关联项及建模不确定性进行实时的估计和补偿,并利用粒子群算法(PSO)自适应调整ESO中的参数。在设计反演分散控制器时,为了克服对虚拟控制量进行重复求导运算而导致的所谓'计算膨胀'问题,采用基于动态面控制的方法设计反演分散控制器,并对所设计的分散控制器的Lyapunov稳定性进行了分析。将该控制策略应用于一个四自由度可重构模块机器人的轨迹跟踪控制中,仿真结果验证了该控制器对处理关联项及反演控制中'计算膨胀'问题的有效性。

考虑多故障同发的可重构机械臂分散主动容错控制

针对含有传感器故障及执行器故障的可重构机械臂系统的轨迹跟踪问题,提出一种基于滑模观测器的分散主动容错控制方法。通过引入一个新增状态将传感器故障等效为执行器故障,针对新系统构造滑模观测器,并用模糊神经网络去逼近可重构机械臂各关节间的非线性项及关联项,进而实现对不同类型传感器故障及执行器故障的重构。最后对2个不同构型的三自由度可重构机械臂进行仿真。研究结果表明:该方法不需进行故障诊断,通过实时重构故障,能够及时实现主动容错控制。仿真结果验证了所提方法的有效性。

环境约束可重构机械臂模块化力/位置控制

针对受环境约束的可重构机械臂系统,提出了一种自适应神经网络模块化力/位置控制方法.利用雅克比矩阵将机械臂末端与环境接触力映射到各关节,将系统动力学模型描述成一组通过耦合力矩相关联的子系统集合,通过控制各子系统的位置和力矩来达到控制末端执行器位置和接触力的目的.利用神经网络估计可重构机械臂系统的非线性项和交联项,通过自适应更新律在线估计神经网络权值函数,并引入滑模控制项补偿估计误差,从而保证闭环系统渐近稳定.最后,在不改变控制器参数的条件下对2个不同构形的2自由度可重构机械臂进行数值仿真,结果验证了所设计控制器的有效性.

Elman神经网络在表面肌电连续估计肘关节角度中的应用

目的:估计肘关节角度和提高模型的速度和精度。方法:建立并研究基于表面肌电信号(Surface electromyogram,sEMG)的Elman神经网络(Elman neural network,ENN),通过在肱二头肌(Biceps muscle,BM)和肱三头肌(Triceps muscle,TM)的皮肤表面上放置电极来采集sEMG信号,并通过惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)记录实际的肘关节角度。结果:通过实验结果以及基于模型阶数和隐层神经元数量的参数讨论,进一步证明了ENN可达到的最小均方根(Root mean square,RMS)误差为18.1899度。结论:在最优的参数下应用ENN估计肘关节角度时,均方根误差达到了可控范围。理论分析和实验结果都证明ENN在估计关节角度方面是有效的。

受动态约束的谐波传动式可重构模块机器人分散积分滑模控制

针对受外界动态约束的谐波传动式可重构模块机器人轨迹跟踪问题,提出一种基于关节力矩反馈的分散积分滑模控制方法.在无力/力矩传感器且存在耦合模型不确定性的条件下即能获得良好的控制品质.基于谐波传动模型,仅采用位置测量数据估计关节力矩,并建立机器人子系统动力学模型.基于可变增益超螺旋算法(VGSTA)设计分散积分滑模控制器,补偿模型不确定性并削弱控制器抖振.采用Lyapunov理论对系统的渐近稳定性进行了证明.数值仿真结果验证了所设计的控制器的优越性.

可重构机械臂反演时延分散容错控制

针对存在模型参数不确定性的可重构机械臂系统执行器故障,提出一种基于反演设计与时延技术相结合的容错控制方法.该方法利用反演设计的基本思想,通过神经网络补偿子系统动力学模型中的参数不确定项和关联项.利用时延控制的逼近能力来补偿执行器的故障,使得故障发生时能及时实现容错控制.该方法具有不需要在线进行故障诊断的特点,仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

考虑多传感器故障的可重构机械臂主动取代分散容错控制

针对可重构机械臂系统位置传感器和速度传感器多故障,提出一种主动取代分散容错控制方法.基于可重构机械臂的模块化属性,设计正常工作模式下的分散神经网络控制器.利用微分同胚原理将子系统结构进行非线性变换,将传感器故障转化成伪执行器故障,设计分散滑模观测器以对多传感器故障进行实时检测,并利用其输出信号取代故障传感器信号,实现了多传感器故障情形下可重构机械臂的主动容错控制.仿真结果表明了所设计的容错控制方法的有效性.

有效因子融合的可重构机械臂分散容错控制方法

针对含有动态摩擦的可重构机械臂轨迹跟踪执行器部分失效故障的问题,提出一种基于有效因子融合的分散反演滑模容错控制方法。将可重构机械臂的每个关节模块考虑成一个子系统,将有效因子融合到子系统动力学模型中。基于Lyapunov稳定性理论,子系统误差状态空间分别采用了反演思想和终端滑模进行控制器设计,并利用径向基函数(RBF)神经网络估计系统模型的不确定项和交联项,自适应地补偿了神经网络的估计误差。最后,数值仿真结果表明了提出的分散容错方法的有效性。

基于分布参数机械臂协调操作柔性负载双时标控制

基于分布参数系统理论,建立机械臂协调操作柔性负载系统的动力学模型.利用奇异摄动方法,对动力学模型进行双时标分解,得到一个表征系统大范围刚性运动的集中参数慢变子系统和表征系统弹性振动的分布参数快变子系统.分别设计了自适应模糊滑模慢变控制器和振动反馈快变控制器,并通过分析快变子系统主算子及其生成C_O半群的特性,证明了分布参数闭环子系统的渐近稳定性.最后,通过仿真实验验证了所提出方法的有效性.

基于分布参数机械臂操作柔性负载的动态反馈控制

该文研究了多变量刚柔耦合的机械臂操作柔性负载系统的镇定问题。系统动态特性由偏微分方程表示的分布参数模型描述,避免了集中参数模型导致的溢出问题。基于柔性负载的能量动态分析和正实引理,利用Lyapunov函数提出了一种动态反馈控制方法。控制器由补偿控制和动态反馈两部分构成,其中动态反馈部分的传递函数是严格正实的。通过线性算子半群理论和LaSalle不变集原理,证明了闭环系统在期望位置邻域内的渐近稳定性。