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相似文献
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1.
梁捷  陈力 《计算力学学报》2014,31(4):459-466
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。  相似文献   

2.
讨论了关节柔性且系统参数不确定的漂浮基空间机器人系统的动力学建模过程、运动轨迹跟踪控制算法设计及系统柔性振动的主动抑制问题。利用系统动量、动量矩守恒关系和拉格朗日法对系统动力学进行分析,并建立系统动力学方程。基于奇异摄动法将系统分解为表示系统刚性运动部分的慢变子系统和表示系统柔性运动部分的快变子系统。针对慢变子系统提出了一种自适应滑模控制算法。该控制算法是由基于滑模面的等效控制项、自适应控制项和PID反馈控制项组成。因此,它集合了滑模控制、自适应算法和PID技术的优点,且弥补了三种算法各自的缺点。该控制算法能够有效地补偿系统的转动误差和不确定参数,提高控制系统的精度。针对快变子系统,提出基于速度差值的反馈控制算法来抑制柔性关节引起的系统柔性振动,保证系统的稳定性。最后,通过仿真实验证明了提出的混合控制算法的有效性。  相似文献   

3.
谢立敏  陈力 《力学学报》2012,44(6):1057-1065
讨论了漂浮基柔性空间机器人系统的动力学建模、运动控制算法设计以及关节、臂双重柔性振动的分级主动抑制问题. 利用系统动量、动量矩守恒关系和拉格朗日-假设模态法对系统进行动力学分析,建立系统动力学方程. 基于奇异摄动法,将系统分解为表示系统刚性运动部分的慢变子系统, 表示由柔性臂引起的系统柔性运动部分的快变子系统1和表示由柔性关节引起的系统柔性运动部分的快变子系统2. 针对慢变子系统提出一种鲁棒控制方法来补偿系统参数的不确定性和柔性关节引起的转动误差,实现系统期望运动轨迹的渐近跟踪;针对快变子系统1采用线性二次型最优控制器来抑制由柔性臂引起的系统柔性振动;针对快变子系统2设计了基于机械臂和电机转子的转角速度差值的反馈控制器来抑制由柔性关节引起的系统柔性振动. 因此,系统的总控制律为以上3个子系统控制律的综合. 最后通过仿真实验证明了所提出的混合控制方法的有效性.  相似文献   

4.
全柔性空间机器人运动振动一体化输入受限重复学习控制   总被引:9,自引:7,他引:2  
付晓东  陈力 《力学学报》2020,52(1):171-183
探究基座、臂、关节全柔性影响下空间机器人动力学模拟、运动控制及基座、臂、关节三重柔性振动主动抑制的问题, 设计了不基于系统模型信息的运动振动一体化输入受限重复学习控制算法. 将柔性基座与关节等效为线性弹簧与扭转弹簧, 柔性臂视为欧拉-伯努利梁模型, 利用拉格朗日方程与假设模态法建立动力学模型, 然后, 用奇异摄动理论将模型分解为包含刚性变量与臂柔性振动的慢变子系统, 包含基座、关节柔性振动的快变子系统, 并分别设计相应的子控制器, 构成了带关节柔性补偿的一体化控制算法. 针对慢变子系统, 提出输入受限重复学习控制算法, 由双曲正切函数, 饱和函数与重复学习项构成, 双曲正切函数与饱和函数实现输入力矩受限要求, 重复学习项补偿周期性系统误差, 以完成对基座姿态、关节铰周期轨迹的渐进稳定追踪. 然而, 为了同时抑制慢变子系统臂的柔性振动, 运用虚拟力的概念, 构造同时反映臂柔性振动与系统刚性运动的混合轨迹, 提出了基于虚拟力概念的输入受限重复学习控制器, 保证基座、关节轨迹精确追踪的同时, 对臂的柔性振动主动抑制. 针对快变子系统, 采用线性二次最优控制算法抑制基座与关节的柔性振动. 仿真结果表明: 控制器适用于一般柔性非线性系统, 满足输入力矩受限要求, 实现对周期信号的高精度追踪, 有效抑制基座、臂、关节的柔性振动, 证实算法的可行性.   相似文献   

5.
探究基座、臂、关节全柔性影响下空间机器人动力学模拟、运动控制及基座、臂、关节三重柔性振动主动抑制的问题,设计了不基于系统模型信息的运动振动一体化输入受限重复学习控制算法.将柔性基座与关节等效为线性弹簧与扭转弹簧,柔性臂视为欧拉-伯努利梁模型,利用拉格朗日方程与假设模态法建立动力学模型,然后,用奇异摄动理论将模型分解为包含刚性变量与臂柔性振动的慢变子系统,包含基座、关节柔性振动的快变子系统,并分别设计相应的子控制器,构成了带关节柔性补偿的一体化控制算法.针对慢变子系统,提出输入受限重复学习控制算法,由双曲正切函数,饱和函数与重复学习项构成,双曲正切函数与饱和函数实现输入力矩受限要求,重复学习项补偿周期性系统误差,以完成对基座姿态、关节铰周期轨迹的渐进稳定追踪.然而,为了同时抑制慢变子系统臂的柔性振动,运用虚拟力的概念,构造同时反映臂柔性振动与系统刚性运动的混合轨迹,提出了基于虚拟力概念的输入受限重复学习控制器,保证基座、关节轨迹精确追踪的同时,对臂的柔性振动主动抑制.针对快变子系统,采用线性二次最优控制算法抑制基座与关节的柔性振动.仿真结果表明:控制器适用于一般柔性非线性系统,满足输入力矩受限要求,实现对周期信号的高精度追踪,有效抑制基座、臂、关节的柔性振动,证实算法的可行性.  相似文献   

6.
针对基座与臂杆存在柔性且执行机构发生故障的自由漂浮空间机器人系统,设计了快速终端滑模容错抑振控制器。结合线性弹簧假设、欧拉-伯努利梁理论和假设模态法提取了系统的柔性特征,利用拉格朗日方程推导出柔性基、柔性臂空间机器人系统的动力学模型;基于双幂次非奇异快速终端滑模为系统设计了有限时间容错控制器,采用Lyapunov函数法证明了闭环系统的稳定性;在此基础上,引入混合轨迹对容错控制器进行修正,进而构造出基于虚拟控制力的有限时间容错抑振控制器,实现对空间机器人载体姿态与关节轨迹的快速跟踪控制及基座与臂杆柔性振动的有效抑制。仿真结果表明,相较于无容错机制的计算力矩抑振控制算法,所设计算法的轨迹跟踪误差收敛速度提升了68.75%,弹性基座的振幅减小了78%,限定在1.1×10-4 m之内。  相似文献   

7.
针对具有未知惯性参数柔性空间机械臂系统的动力学和柔性振动控制问题,设计了基于奇异摄动理论的载体、关节铰轨迹跟踪的鲁棒神经网络控制算法和柔性振动反馈PD控制算法.首先,构建神经网络函数逼近慢变子系统的综合建模误差,设计载体、关节铰协调运动鲁棒控制算法,同时,通过稳定性分析选择神经网络自适应律;应用PD反馈控制来主动控制并消除快变子系统的柔性振动模态.仿真结果表明,所设计的控制算法解决了系统参数未知等因素带来的影响,能快速准确地进行轨迹追踪,同时,柔性杆的振动模态得到明显抑制,在2秒后基本消除.  相似文献   

8.
研究了双臂弹性关节空间机器人的改进型非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer,NDO)设计、新型自适应动态终端滑模控制和弹性振动抑制问题。首先,考虑空间机器人的关节弹性,基于非线性级联系统的结构建立弹性关节空间机器人模型,分为外环机械臂动力学和内环关节动力学,具有渐近稳定性。针对外环机械臂动力学模型,设计基于改进型NDO的新型自适应动态终端滑模控制算法。针对内环关节动力学模型,设计力矩反馈控制算法来抑制弹性关节振动。本文提出的基于非线性级联系统的自适应动态终端滑模控制算法具有良好的动态特性及较强的鲁棒性,可在关节柔性刚度较小情况下,快速完成弹性关节振动抑制,实现空间机器人轨迹的精确跟踪。系统仿真试验证明了本文控制算法的正确性。  相似文献   

9.
讨论了关节摩擦力矩影响下,具有柔性铰关节的漂浮基空间机器人系统的动力学控制问题。设计了基于高斯基函数的小脑神经网络(CMAC)鲁棒控制器和摩擦力矩补偿器。用奇异摄动理论对系统的动力学模型进行快慢变子系统分解,针对快变子系统,设计力矩微分反馈控制器来抑制机械臂关节柔性引起的振动;对于慢变子系统,设计了基于自适应CMAC神经网络鲁棒控制器以实现系统参数不确定情况下的关节轨迹跟踪,并设计基于摩擦力上界的补偿器消除摩擦力矩影响。与传统的CMAC神经网络控制相比,该控制器能有效改善非线性关节摩擦引起的迟滞问题,具有快速准确跟踪期望轨迹的能力。运用Lyapunov稳定性理论证明了该控制器的稳定性,仿真结果证明该方法有效。  相似文献   

10.
为实现对基座、关节和臂均存在弹性的空间机器人运动高精度控制及多重振动抑制,建立了基座、关节和臂全弹性空间机器人动力学模型,并采用运动有限维PD重复学习控制及振动同步抑制方案进行研究.首先,利用线性弹簧、扭转弹簧和欧拉-伯努力梁理论,假设模态法和动量守恒定律,采用拉格朗日方程建立了弹性基座、柔性关节和柔性臂空间机器人动力学模型,之后,选取反映柔性臂振动的前两阶模态及基座和关节刚性运动变量为慢变子变量,选取基座和关节弹性振动变量为快变子变量,根据奇异摄动理论将系统降维分解成慢、快变子系统.最后设计了慢变子系统的运动有限维PD重复学习控制及快变子系统的线性最优双重减振控制构成的总控制器.数值仿真结果验证了算法的有效性.  相似文献   

11.
Trajectory tracking of a mobile manipulator is a challenging research because of its complex nonlinearity and dynamics. This paper presents an adaptive control strategy for trajectory tracking of a mobile manipulator system that consists of a wheeled platform and a modular manipulator. When a robot system moves in the presence of sliding, it is difficult to accurately track its trajectory by applying the backstepping approach, even if we employ a non-ideal kinematic model. To address this problem, we propose using a combination of adaptive fuzzy control and backstepping approach based on a dynamic model. The proposed control scheme considers the dynamic interaction between the platform and manipulator. To accurately track the trajectory, we propose a fuzzy compensator in order to compensate for modeling uncertainties such as friction and external disturbances. Moreover, to reduce approximation errors and ensure system stability, we include a robust term to the adaptive control law. Simulation results obtained by comparing several cases reveal the presence of the dynamic interaction and confirm the robustness of the designed controller. Finally, we demonstrate the effectiveness and merits of the proposed control strategy to counteract the modeling uncertainties and accurately track the trajectory.  相似文献   

12.
讨论了载体位置、姿态均不受控情况下,具有有界干扰及有界未知参数的漂浮基柔性两杆空间机械臂的具有鲁棒性的关节运动控制与柔性振动最优控制算法设计问题。首先选择合理的联体坐标系,利用拉格朗日方程并结合动量守恒原理得到漂浮基柔性两杆空间机械臂系统的动力学方程。通过合理选择联体坐标系与利用奇异摄动理论,实现了两个柔性杆柔性振动之间、关节运动与两柔性杆柔性振动的解耦,得到了柔性两杆空间机械臂的慢变子系统与柔性臂快变子系统。针对两个子系统设计相应的控制规律,即增广鲁棒慢变子系统控制律与柔性臂快变子系统最优控制律,这两个相应的子系统控制规律综合到一起构成飘浮基柔性两杆空间机械臂总的关节运动与臂柔性振动控制的组合控制律。系统的数值仿真证实了方法的有效性。该控制方案不需要直接测量漂浮基的位置、移动速度和移动加速度。  相似文献   

13.
戴巧莲  陈力 《力学与实践》2016,38(4):386-390,397
研究了载体位置、姿态均不受控的情况下,系统参数不确定的柔性关节空间机器人轨迹跟踪的控制问题.结合系统动量、动量矩守恒关系,利用拉格朗日法推导出系统的动力学模型.为减小系统柔性关节对系统控制精度的影响,采用关节柔性补偿器来等效降低系统关节的柔性.再借助奇异摄动法,针对系统参数不确定的情况,设计了柔性关节空间机器人基于干扰观测器的退步自适应滑模控制方案.该方案不需要对系统惯性参数进行线性化处理,控制器结构简单,且实现了空间机器人期望轨迹的精确跟踪控制.通过平面两杆空间机器人的数值仿真证明了该方法的有效性.  相似文献   

14.
Control of coordinated motion between the base attitude and the arm joints of a free-floating dual-arm space robot with uncertain parameters is discussed. By combining the relation of system linear momentum conversation with the Lagrangian approach, the dynamic equation of a robot is established. Based on the above results, the free-floating dual-arm space robot system is modeled with RBF neural networks, the GL matrix and its product operator. With all uncertain inertial system parameters, an adaptive RBF neural network control scheme is developed for coordinated motion between the base attitude and the arm joints. The proposed scheme does not need linear parameterization of the dynamic equation of the system and any accurate prior-knowledge of the actual inertial parameters. Also it does not need to train the neural network offline so that it would present real-time and online applications. A planar free-floating dual-arm space robot is simulated to show feasibility of the proposed scheme.  相似文献   

15.
针对执行器发生部分失效故障的漂浮基空间机器人系统,提出了一种自适应H分散容错控制算法。利用拉格朗日第二类方程建立了系统的动力学模型。根据分散原理将系统分解为以基座或臂杆为单元的多个子系统,并将表示执行器控制能力的有效因子融入到每个子系统,使得单个子系统的执行器故障不会影响相邻执行器的正常运行。通过对每个故障子系统设计形式一致的自适应容错算法实现对整个系统的容错控制。仿真结果表明,与现有某非奇异终端滑模容错算法相比,本文算法具有更快的跟踪速度和更高的跟踪精度。  相似文献   

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