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对具有大范围运动特性的柔顺关节并联机器人开展了动力学建模、特性分析、控制策略设计及动态性能分析等研究。基于伪刚体法,研究柔顺关节特性,建立含大变形柔顺关节的系统模型,应用拉格朗日方法建立了系统动力学方程。为补偿柔顺关节引起的系统振动、未建模动态以及惯性参数摄动造成的模型误差,设计趋近律滑模控制策略并证明了其稳定性。仿真结果验证了动力学模型和控制策略的有效性。 相似文献
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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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非对称液压缸位置伺服系统鲁棒控制 总被引：2，自引：0，他引：2
针对阀控非对称液压缸位置伺服系统存在参数摄动和不确定外负载的问题,提出了一种鲁棒H∞自适应反步控制器的设计方法。在设计控制器时,通过对子系统选择合适的Lyapunov函数,避免了高阶系统中对虚拟控制量重复求导的问题;使系统的跟踪误差满足鲁棒H∞性能指标,增强了系统的鲁棒性;考虑到控制输入前的不确定参数会导致所设计控制律和自适应律互相嵌套,把系统模型中的时变参数进行变量置换,并对整个系统构造了一个合适的Lyapunov函数,从而解决了该问题;最后对闭环系统的稳定性进行了证明。仿真结果表明,与PID控制器相比,所设计的控制器使系统的输出对给定信号的跟踪速度更快,具有更小的跟踪误差,且对参数变化有较强的鲁棒性。 相似文献
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虚拟轴工作台机构的误差分析和补偿 总被引：6，自引：0，他引：6
为了了解机构的原始误差对运动平台输出位姿的影响,从而采取措施消除误差来提高精度,对3T-1R4自由度并联机器人机构作误差分析和补偿。在已建立的位置反解模型基础上,确定参与机构误差建模的结构参数,以全微分误差分析理论为基础,建立机构的误差模型以及误差求解算法。针对结构参数和输入运动参数等的原始误差作误差求解仿真和定量分析。充分运用误差正解和反解模型,探讨软件补偿法的工作空间补偿和关节空间补偿,提出相应的误差补偿算法。用误差补偿算法仿真了机构的误差补偿,实例说明2种误差补偿算法可靠实用。 相似文献
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气动位置伺服系统运动轨迹跟踪控制 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现气缸的高精度运动轨迹跟踪控制,针对具有控制阀死区的气动位置伺服系统,提出了一种含死区补偿的自适应鲁棒控制策略.控制器由在线最小二乘参数估计和基于反步法设计的非线性鲁棒控制器组成,前者用于减小模型中参数不确定性,后者用于抑制参数估计误差、未建模动态和干扰的影响.采用基于标准投影映射的参数自适应律,控制器的两个部分可以独立进行设计.此外,由于控制阀的死区得到了有效补偿,算法的可移植性好.实验表明,所设计的控制器能实现很高的轨迹跟踪控制精度,对系统参数变化和干扰具有较强的性能鲁棒性. 相似文献
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针对大型喷雾机喷杆钟摆式主被动悬架系统存在的参数不确定性和随机干扰导致控制精度低、稳定性差的问题,对基于模型补偿的自适应鲁棒控制算法进行研究。建立了钟摆式主被动悬架的非线性动力学模型和调节机构几何方程,基于模型设计了自适应鲁棒控制器,综合悬架系统和电液位置伺服系统模型中存在的参数不确定性,同时兼顾系统未补偿的摩擦力和外部扰动等不确定非线性因素,通过理论分析和试验证明,在同时存在模型参数不确定和不确定非线性的情况下,设计的控制器可以保证系统输出跟踪控制的暂态性能和稳态精度。以单出杆液压作动器驱动的28m大型喷杆主被动悬架为例,借助建立的大型喷杆悬架半实物仿真平台进行了控制算法的试验验证,并使用Stewart六自由度运动平台模拟底盘的运动干扰,与反馈线性化控制器、鲁棒反馈控制器、PID控制器进行了试验对比,结果表明,设计的基于模型补偿的自适应鲁棒控制器最大跟踪误差0.148°,而反馈线性化控制器最大跟踪误差0.201°,鲁棒反馈控制器最大跟踪误差0.51°,PID控制器最大跟踪误差0.48°。设计的控制器在同时存在参数不确定性和扰动的情况下,使用较小的反馈增益能够保证渐进跟踪性能和稳态跟踪精度。 相似文献
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挖掘臂电液伺服系统非线性辨识 总被引：1，自引：1，他引：1
针对机理建模存在未建模动态及其参数辨识难的问题,采用由分段非线性模块、线性时不变动态模块及间隙非线性模块串联组成的Pseudo-Hammerstein-Wiener模型来描述挖掘臂电液伺服系统。利用关键变量分离原理将系统模型化解为最小二乘格式,再采用带中间变量估计的改进递推最小二乘算法进行辨识。实验表明,辨识所得Pseudo-Hammerstein-Wiener模型能很好地逼近实际系统,误差比Hammerstein及线性模型分别减少29%及68%。 相似文献
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针对机理建模存在未建模动态及其参数辨识难的问题,采用由分段非线性模块、线性时不变动态模块及间隙非线性模块串联组成的Pseudo-Hammerstein-Wiener模型来描述挖掘臂电液伺服系统.利用关键变量分离原理将系统模型化解为最小二乘格式,再采用带中间变量估计的改进递推最小二乘算法进行辨识.实验表明,辨识所得Pseudo-Hammerstein-Wiener模型能很好地逼近实际系统,误差比Hammerstein及线性模型分别减少29％及68％. 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2015,(6)
研究了一种基于矢量控制的模型参考自适应异步电机无速度传感器方案。该方案利用转子磁链的电压方程和电流方程分别计算转子磁链,用电压模型的输出作为转子磁链的实际值,用电流模型的输出作为转子磁链的估算值,将电压模型与电流模型误差信号送至辨识计算法自适应机构中,通过自适应机构的调节来产生控制信号,进而调节电流模型中的参数,最终实现输出误差为零。对该方案进行了仿真比较,结果表明,提出的方案在高低速均能准确检测到转子的位置和速度,具有良好的动静态运行性能。 相似文献
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针对冗余驱动并联机构控制系统设计未结合动力学建模,未考虑伺服阀动、静态特性等问题,基于第二类Lagrange方程和流体力学动力学知识,对动平台及液压系统中机械、液压系统建模,建立电液伺服系统五阶传递函数模型,通过主导能量最优模型将其降为三阶模型。以此为控制对象提出了基于三矢量控制(Three vector control,TVC)反馈优化的H∞鲁棒控制策略(TVC-ROB),并与TVC前馈反馈控制、TVC反馈优化的模糊自适应PID控制(TVC-FAPID)两种控制策略在阶跃信号、线性扫频、实际武广谱路谱等进行对比分析。结果表明,TVC反馈的提出有效拓展了系统频宽,且提高液压系统阻尼比和固有频率,因此TVC-ROB在高频跟踪性能上改善较为明显,其位移误差百分比仅为1. 26%,且引入的H∞鲁棒控制提高了系统抗扰、抗噪性能。 相似文献
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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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新疆是全国最大的优质商品棉生产基地,灌溉在棉花生产中占据着极其重要的地位。目前,兵团多地传统的变频调速系统大多采用经典的PID控制或模糊控制,适应性不强、控制精度较低,且参数整定、调试麻烦。为此,基于模型参考自适应理论提出了一种变频恒压调速系统的控制方法,根据变频调速系统的结构(包括PLC、变频器、电动机、水泵、流量计等),建立了该系统的数学模型,详细论述了采用李雅普诺夫稳定性理论实现模型参考自适应控制的过程,并求解自适应控制器和相应的控制率。最后,利用MatLab/Simulink软件对模型参考自适应控制下的系统进行仿真分析,并与经典PID控制系统进行对比分析,结果表明:控制对象输出信号yp能够很好地对参考模型信号yr进行跟踪,并具有更好的响应速度、运动精度及抗干扰能力。 相似文献
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异步电动机调速系统自适应辨识的CMAC-ADRC算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对异步电动机调速系统快速响应时启动超调量大的问题,提出了一种基于自适应参数辨识的小脑模型神经网络复合自抗扰控制(CMAC-ADRC)的控制算法。将CMAC与ADRC各自的优点相结合,利用CMAC神经网络实现前馈控制,通过在线学习来抑制系统的超调量,增强系统的鲁棒性能,提高系统的快速性能,利用ADRC技术实现反馈控制,进一步增强系统的抗干扰能力。利用参考模型自适应参数辨识技术对转动惯量进行辨识,优化自抗扰补偿系数。以变频器结合异步电动机为控制对象,进行仿真,基于自适应参数辨识的CMAC-ADRC控制算法的干扰响应幅度是一阶优化自抗扰控制下干扰响应幅度的44.57%,是小脑模型神经网络复合比例-微分(CMACPD)控制下干扰响应幅度的17.69%,干扰恢复时间是一阶优化自抗扰控制下干扰恢复时间的50%,是CMAC-PD控制下恢复时间的60%。搭建MCU-CPLD-DSP控制平台进行了实验,基于自适应参数辨识的CMAC-ADRC控制算法的超调量是一阶优化自抗扰控制的45.49%,上升时间是一阶优化自抗扰控制的53.33%,干扰响应幅度是一阶优化自抗扰控制干扰响应幅度的71%,干扰恢复时间是一阶优化自抗扰控制干扰恢复时间的76.47%。 相似文献
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对提出的一种半对称三平移Delta-CU并联机器人机构进行误差建模和实验分析。在规划执行末端运动轨迹的基础上,采用外部直接标定和修正系统输入的方法对机构的运动学误差进行补偿。在外部直接标定的过程中,为降低系数矩阵中的随机测量误差对执行末端坐标精度的影响,利用整体最小二乘法求解坐标变换参数;以误差数据为样本,通过模糊神经网络模型进行训练,并将训练好的模糊神经网络模型用于Delta-CU并联机器人机构的误差值预测。实验表明,模糊神经网络模型能够对Delta-CU并联机器人机构误差进行精准的预测,有利于提高Delta-CU并联机器人机构的补偿精度,可为Delta-CU并联机器人机构误差补偿提供参照。补偿后其绝对位置精度由1.187 mm提高到0.4 mm,重复位置精度由0.037 mm提高到0.018 mm。 相似文献
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粉末成形液压机自适应鲁棒运动控制 总被引：2，自引：0，他引：2
在粉末冶金零件成形生产中,压坯产品的质量取决于粉末成形工艺的完成度,这依赖于成形液压机的运动控制性能。然而控制粉末成形液压机运动的电液系统是一种具有参数不确定性的非线性系统,且整个运动控制系统在粉末致密化加压成形过程中还受到了负载压制力的强非线性干扰。针对以上难题,研究中建立了负载压制力的非线性模型,将其与电液系统的动力学模型相结合,基于此包含负载动力学的控制设计模型利用自适应鲁棒控制理论设计了粉末成形液压机的压制运动控制器。理论上,该控制器保证了鲁棒瞬态性能和稳态跟踪精度。实验结果表明,所设计的电液控制器可以实现对铁基粉末成形圆柱体压坯单向变速压制工艺压制运动曲线的精确跟踪控制,并表现出良好的控制性能。 相似文献
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以并联机床的单通道对称阀控非对称液压缸为研究对象,提出一种适合该系统的将模糊控制、滑模控制、自适应控制三者有机结合的双自适应模糊滑模控制算法.仿真结果表明,采用所提方法使系统的输出渐进一致地收敛于参考输入信号,解决了对称滑阀控非对称液压缸系统存在的动态性能不对称、系统精度低、稳定性差等问题,可有效快速跟踪变化信号,对有界的干扰和参数摄动具有不变性.与常规PID控制相比,双自适应模糊滑模控制更适合于高阶非线性、强干扰的复杂系统,将此法应用于并联机床的液压控制系统可提高机床控制精度,改善机床动态性能,稳态误差仅为常规PID控制的20％. 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