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针对液压外骨骼机器人系统建模困难的问题,提出一种利用自适应模糊逼近方法来实现对滑模等效控制的逼近,不需要对机器人的未知参数进行预先估计,同时设计可调参数的自适应调节律,增强系统的鲁棒性,引入一种类势能函数设计具有非线性积分项的滑模面,当误差较大时,积分效应适当减弱,防止产生较大的超调量;当误差较小时,积分效应适当增强,减小稳态误差。利用李雅普诺夫方法论证了该闭环控制系统的稳定性,并使用模糊切换方法来消除滑模控制抖振。最后,对液压助力外骨骼机器人系统进行轨迹跟踪及外干扰实验,结果验证了该方法的有效性,控制输出能快速平稳地跟随参考位置信号,且具有一定抗干扰能力。 相似文献
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针对苹果采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰会影响到采摘机器人的工作性能的问题,提出了一种基于灰色理论的滑模控制器,利用灰色GM(0,N)模型对苹果采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰进行预测估计并对所设计的滑模控制器进行补偿,以减少不确定性和外部干扰对采摘机器人的工作性能的影响。仿真结果表明:本文所设计的基于灰色理论的滑模控制器能有效地对采摘机器人中存在的不确定性和外部干扰进行预测和补偿,提高了采摘机器人的各关节的位置跟踪能力和抗干扰能力,降低了滑模控制策略中的抖动现象,进一步提高了系统的稳定性和鲁棒性。 相似文献
3.
针对动力学不确定性的机器人轨迹跟踪问题,本文提出一种基于参考轨迹实时修正的机器人轨迹跟踪控制方法。将轨迹跟踪中已产生的误差进行累加,实时前馈补偿到参考轨迹上即将被跟踪的点上。给出了该方法的控制框图,由控制框图导出跟踪误差与命令误差之间的关系式。关系式表明只需控制器中的控制算法保证速度误差稳定,即可保证跟踪误差收敛。此外,提高补偿增益的值可以提高误差的收敛速度。分析PD控制律能满足所提方法的收敛条件。给出了所提方法中参数的调节方案。通过仿真和实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,各个关节跟踪轨迹1得到的误差绝对值均不大于0.008 7 rad;跟踪轨迹2得到的误差绝对值均不大于0.005 9 rad。 相似文献
4.
《排灌机械工程学报》2015,(11)
为了提高八旋翼植保无人机的可控制性,对无人机喷洒过程中药箱进行了分析和建模,推导出长方体药箱质量和转动惯量随时间变化的公式,进一步得到了植保无人机精确的时变性动力学模型.为了验证模型的正确性和先进控制律的控制效果,设计自适应反步终端滑模姿态控制器,第一步采用典型反演控制;第二步应用终端滑模控制,使最后状态在有限时间内收敛到理想值;第三步设计了自适应控制律以消除未知干扰的影响,设计的控制器均满足Lyapunov稳定性理论.对控制器进行了仿真和试验验证,控制效果与模糊PID姿态控制器进行对比分析,结果表明:建立的时变性动力学模型可以使自适应反步终端滑模控制器良好地应用到无人机上,姿态角控制效果得到明显改善,试验中姿态角误差分别降低了25.57%,24.21%和19.41%,同时控制器对外界未知干扰不敏感,且具有较强的鲁棒性. 相似文献
5.
针对液压机械无级变速器(HMCVT)换段离合器油压跟踪控制过程中，不匹配干扰造成实际油压与期望油压产生偏差的问题，提出了一种基于扩张观测器的全局终端滑模控制算法，以实现油压的高精度跟踪控制。通过建立带有不匹配干扰的非线性湿式离合器数学模型，推导了油压控制系统的状态方程，使用扩张观测器对不匹配干扰进行估计，设计了一种能够快速收敛的全局终端滑模控制算法，并将干扰估计值补偿到控制算法中以提高控制精度和降低滑模控制的抖振。基于全局终端滑模控制算法设计了换段离合器油压跟踪控制器，通过试验对控制器效果进行了验证。结果表明，扩张观测器能够有效观测不匹配干扰，与传统终端滑模控制算法相比，基于本文算法设计的油压跟踪控制器动态响应时间仅为0.13 s,超调量为0.08 MPa,且无明显抖振。在换段过程中，冲击度降低12.7%,滑摩功减少10.2%,表明所提油压跟踪控制算法具有较好鲁棒性，能够改善换段离合器的接合品质。 相似文献
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机械臂神经网络非奇异快速终端滑模控制 总被引：2，自引：0，他引：2
针对多自由度机械臂轨迹跟踪控制系统存在收敛速度慢、跟踪精度低的问题,提出了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的非奇异快速终端滑模(NFTSM)自适应轨迹跟踪控制方法。首先,该方法采用非奇异快速终端滑模超曲面,切换控制项引入连续终端吸引子,使得系统能在有限的时间内收敛到平衡点。其次,采用RBFNN逼近系统未知非线性动力学,并结合逼近误差的自适应补偿机制,实现无模型控制。利用Lyapunov理论证明闭环系统的全局渐进稳定性和有限时间收敛性。最后,将该控制方法应用于Denso串联机械臂进行实验验证,并分析系统传输延时对实验结果的影响,提出解决方法。仿真和实验结果表明,该控制方法能有效地提高系统收敛速度和跟踪精度,增强对外部扰动的鲁棒性,削弱系统抖振。 相似文献
7.
绳驱动空中机械臂是一种由旋翼飞行器和多自由度机械臂构成的新型机器人系统。为了增强机械臂在排污管口水质采样时的关节空间控制性能,提出了一种结合快速连续非奇异终端滑模控制与线性扩张状态观测器的抗干扰控制策略。阐述了绳驱动空中机械臂的结构设计,建立计及关节柔性的动力学模型。利用线性扩张状态观测器来估计与补偿系统集总干扰,采用快速连续非奇异终端滑模面来保证系统状态量的有限时间收敛和抑制控制力矩的抖振。通过李雅普诺夫稳定性定理分析了所设计控制器的稳定性。最后,通过可视化仿真和地面汲水试验验证了所提控制器的有效性,结果表明,所提控制器的收敛速度、鲁棒性、准确性和抗干扰能力优于其他两种控制器,能有效抑制系统抖振,满足水质采样的作业需求。 相似文献
8.
针对茶叶罐分拣生产线的高效率运动控制,提出一种码垛机器人最优关节控制方法。首先,设计茶叶罐分拣码垛机器人生产线的三维模型,根据拉格朗日方程推导出机器人动力学模型,明确模型的输入输出关系。进而,利用萤火虫算法的寻优优势对码垛机器人进行运动学反解,并引入NUBRS曲线平滑处理经五阶多项式插补的轨迹。最后,设计快速连续非奇异终端滑模控制器来实现关节空间内的高精度轨迹跟踪控制。研究结果表明:与滑模控制和反步法控制相比,本文控制器具有更高的控制性能;萤火虫算法能在0.37 s内求解机器人反向运动学,结合五阶多项式插补法与NUBRS曲线能获得光滑柔顺的参考关节轨迹;本文控制器能有效抑制集总干扰力矩影响,保证机器人关节空间内轨迹跟踪精度。 相似文献
9.
针对压电微定位系统中存在外界扰动、迟滞等时变不确定、非线性因素影响其定位精度的问题,提出了一种基于函数逼近的自适应鲁棒有限时间控制策略。通过引入具有连续、非奇异,且有限时间收敛特性的终端滑模面,设计了满足压电微定位系统的轨迹跟踪控制律。为了克服该控制器依赖于系统不确定量的边界信息,采用傅里叶级数进行动态逼近,并针对其逼近误差,利用模糊逻辑系统实现在线补偿。最后,应用Lyapunov函数获得傅里叶系数及模糊调节参数的自适应律,并证明了该控制器的有限时间稳定性。仿真分析与实验结果验证了控制策略的鲁棒性与有效性。 相似文献
10.
针对直接驱动机器人结构参数与摩擦参数的非确定性,提出机器人自适应-PD控制策略。首先分析了机器人的两类不确定性,推演了机器人动力学方程,给出不确定性动力学结构量的线性化表示;然后,对关节摩擦力矩矢进行了建模;为补偿动力学不确定性给机器人带来的控制误差,构建含位置与速度反馈的双闭环控制系统,引入自适应机构辨识不确定性参量,并据此规划出自适应控制律;为提高运动控制精度,在控制器中嵌入PD子控制器。仿真实验显示,系统的位置和角速度跟踪误差分别为-0.02°~0.03°与±0.005 rad/s,表明自适应-PD控制律可实现直接驱动机器人精密轨迹控制。 相似文献
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基于输入模糊化的农用履带机器人自适应滑模控制 总被引：3，自引：0，他引：3
针对农用履带机器人控制系统易受到参数慑动和外部扰动影响的特点,将模糊理论与滑模控制结合起来,提出了基于模糊逻辑的自适应滑模控制,以提高控制精度与稳定性。首先,推演了履带机器人运动学模型,分析了模型的特点。其次,设计了一种含有积分项的滑模面,构建了基于等效控制和切换控制的模糊滑模自适应控制,既保留了滑模控制的快速性和鲁棒性,又很好地抑制了抖振。仿真与实验结果表明,与常规的滑模控制方法相比,该控制不仅对外部扰动及参数摄动具有较强的自适应性和鲁棒性,而且具有动态响应快、跟踪性能好的特点,适用于履带机器人控制系统。 相似文献
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针对重型车辆电液复合转向系统（Electro hydraulic hybrid steering system,EHHS）无人驾驶模式下的转向跟踪控制问题,首先建立了考虑EHHS系统参数不确定性及外界干扰影响的转向系统完整非线性动力学模型;然后提出了一种自适应双闭环转向跟踪控制策略,外控制环设计参数自适应率,以有效适应模型参数摄动,采用改进滑模控制计算期望转向力矩,内控制环则利用PI控制转向电机电流,实现对期望转向力矩跟踪;最后利用Matlab/Simulink对EHHS系统模型以及提出的控制策略进行仿真验证。结果表明,提出的自适应控制可有效缩短EHHS系统转角跟踪阶跃响应反应时间,降低转向轮角度跟踪误差,并保证转角跟踪精度不受系统参数摄动的影响,有效提高了EHHS系统无人驾驶模式下的转向跟踪控制性能。 相似文献
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丘陵果园除草机器人底盘系统设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
针对丘陵果园环境非结构化且复杂多变,常规的除草方式效率低等问题,设计了一种果园除草机器人底盘系统。根据果园丘陵地形地貌环境,确定车体控制方式和除草机器人底盘的总体结构方案,主要包括液压传动系统、电气控制系统等。设计配套的除草车电气控制系统和遥控接收、车载主控和导航功能的CAN通信协议。以运动控制为核心,采用角度传感器、电机驱动、车载主控、导航模块,构成闭环控制。使用自抗扰控制算法,以油阀控制电机为对象应用Simulink仿真,仿真结果显示自抗扰控制相比PID控制调节时间减少0.42s,超调幅度减小11.5%,稳定时间缩短0.14s。田间试验表明,运用自抗扰控制、结合导航功能的除草机器人行走速度均值为6.2km/h,均方差0.037km/h,作业效率0.51hm2/h,有效除草率均值97.46%,可在25°斜面上正常行走,对导航路径的跟踪误差标准差为4.732cm,运动控制响应及时,能够提高除草作业安全性和准确性。 相似文献
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针对集总干扰下四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法通过线性扩张状态观测器来估计和补偿集总干扰的影响,提高控制器的稳定性;借助非奇异终端滑模面有限时间收敛的特性设计控制律,加快控制器的收敛速度;控制器的稳定性分析由Lyapunov函数得以证明。引入樽海鞘群算法来优化控制器中的参数,提升控制性能。进一步地,引入一维正态云模型与自适应算子来克服参数整定算法的固有缺陷,增强其优化能力。通过仿真与试验验证了本文方法的有效性与实用性,结果表明:在阵风干扰下,本文方法比线性自抗扰控制策略具有更高的跟踪精度、更强的抗干扰能力与更快的响应速度。 相似文献
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基于干扰观测器的直播机路径跟踪快速终端滑模控制 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农田中存在不确定性干扰时,会导致建立的无人水稻直播机运动学模型精确度不高,从而使路径跟踪收敛时间长,跟踪效果较差等问题,提出由直播机运动学模型建立相应的非线性干扰观测器从而实现对不确定性复合干扰的精确观测。将观测到的干扰值补偿到运动学模型中以提高模型的精度,降低滑模控制的抖振。为了控制直播机沿指定路径作业并提高路径跟踪收敛时间,设计了一种快速终端滑模控制算法。基于李雅普诺夫判据检验了算法闭环系统的稳定性。使用Matlab/Simulink建立了农机运动学仿真模型,仿真结果表明,非线性干扰观测器能精确观测出系统的不确定性干扰。与不带干扰观测器的滑模控制算法相比,本文控制算法可有效减少收敛时间,抑制干扰带来的抖振。无人直播机水田作业实验表明,采用本文所提出的算法以1.2m/s的速度高效作业时,横向平均绝对偏差为0.0247m,均方差为0.0311m。并且转弯收敛速度快,无超调,路径跟踪精度满足实际作业要求。 相似文献
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