打磨机器人自适应鲁棒约束跟踪控制

实际工作中的打磨机器人存在外部干扰或参数摄动等不确定因素,这些不确定因素有界但边界未知。针对这种不确定环境下的打磨机器人末端轨迹跟踪问题,文章提出一种自适应鲁棒约束控制方法。该方法将期望轨迹视为系统约束,利用约束跟踪的思想来解决轨迹跟踪问题,并将系统分为标称部分和不确定部分;针对标称部分,通过U-K(Udwadia-Kalaba)方程来求解约束力矩,使系统满足理想状态下的约束条件;针对不确定部分,设计一种泄漏型自适应律对不确定性边界进行估计,并根据估计的边界和约束误差来调节鲁棒控制项的增益,进而有效地补偿系统的不确定性。李雅普诺夫方法证明了该系统具有一致有界性和一致最终有界性,对简化后的打磨机器人进行末端轨迹跟踪控制的数值仿真实验结果验证了所提出方法的有效性。     

移动机械臂的层级聚合建模方法研究

移动机械臂因机械臂在动态作业过程中的耦合效应会影响移动平台的运动特性，增加了整个系统的复杂度和非线性，给系统建模带来了极大挑战.为此提出了一种新的层级聚合建模方法.该方法依据分析力学中Udwadia-Kalaba(U-K)理论的层级属性，首先将移动机械臂划分为3个子系统，并分别利用Lagrange方程建立各自的无约束动力学模型，然后基于移动机械臂机械结构上的约束利用Udwadia-Kalaba基本方程(UKE)建立整体系统模型.此外，针对系统存在初始条件偏差的情况，利用基于Lyapunov稳定性理论来补偿初始条件偏差，以达到收敛理想轨迹的目的.仿真结果验证了该文所提出的建模方法的可行性.     

Dynamic Modeling of Spatial Cooperation Between Dual-Arm Mobile Manipulators北大核心CSCD

移动机械臂进行空间协作时会产生复杂的非线性耦合,使得采用Lagrange方程或Newton-Euler法直接进行建模极为繁琐。针对双移动机械臂空间协作问题,提出了一种结合Udwadia-Kalaba (U-K)方法与Lagrange方程建立动力学模型的方法。在建模过程中,将负载简化为连杆,选择负载中心断开的方式对系统进行分解,从而避免了机械臂末端关节断开导致的末端关节转角与连杆转角的约束信息缺失问题;将分割形成的两个子系统通过Lagrange方程进行建模,得到了子系统的动力学模型;再将协作系统的固有几何关系通过约束形式引入,应用U-K方法得到了协作系统动力学模型,减少了建立动力学模型所需要的计算量;最后通过数值仿真验证了该方法所得到的动力学模型的准确性。     

基于Udwadia-Kalaba方法的并联机器人鲁棒伺服约束控制

针对2自由度冗余驱动并联机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于Udwadia-Kalaba方程的鲁棒伺服控制方法.在负载、外部干扰以及制造误差的影响下,无法得到机器人精确、完整的运动模型,导致机器人控制性能变差.为解决这类不确定性带来的影响,提出了一种鲁棒控制方法.该方法通过保证系统的一致有界性和一致最终有界性,使系统能够精确跟踪理想约束轨迹.此外,该方法采用Udwadia-Kalaba方程,求解控制过程中满足系统理想约束所需要的约束力.Udwadia-Kalaba方程不需要Lagrange乘子或伪广义速度等辅助变量,可以同时处理完整约束和非完整约束,且可以获得满足轨迹约束的约束力解析解.利用Lyapunov函数对该鲁棒控制方法的稳定性进行了理论证明,并且通过仿真实验,验证了该鲁棒控制方法能够在非理想条件下实现给定轨迹的高精度跟踪控制.     

不确定电液位置伺服系统的自适应终端滑模控制

为了解决非线性、不确定电液伺服系统的位置跟踪控制问题,提出了一种基于反步法的自适应终端滑模控制方法.该方法将自适应控制和终端滑模方法结合在一起,一方面,提出的自适应控制律可以对电液伺服系统中的不确定性参数进行有效在线估计和补偿;另一方面,通过引入误差吸引子到滑模趋近律中得到变系数趋近律,设计的终端滑模控制律不仅能够消除普通终端滑模控制律中的非奇异项,还大大降低了滑模面的抖震.最终,根据Lyapunov稳定性理论,位置跟踪误差的有限时间稳定性得以严格证明.将该方法与积分反步滑模控制和线性滑模控制方法进行了对比研究,仿真结果验证了该方法在电液伺服系统位置跟踪控制方面良好的鲁棒性和跟踪精度.     

基于Udwadia-Kalaba方法的全向移动机器人轨迹跟踪控制

针对三轮全向移动机器人的轨迹跟踪控制问题,文章提出一种基于Udwadia-Kalaba(U-K)方程的约束跟踪控制方法.根据牛顿力学构建无轨迹约束时的移动机器人动力学模型;基于U-K理论,将期望运动轨迹抽象为一种虚拟约束施加在系统上,并将该约束转化为Pfaffian标准形式,再通过U-K基本方程获得满足期望轨迹要求的控...