液压机械臂相比于电动机械臂在重载搬运领域具有不可替代的优势,而多自由度液压机械臂强耦合、本质非线性和模型不确定的特点,给高精度轨迹跟踪控制带来挑战。以多自由度电动静液驱动机械臂为对象,提出一种轨迹跟踪控制策略。首先,建立含电动静液作动器动态的多自由度机械臂动力学模型;其次,基于反步思想设计控制器,并且通过Lyapunov分析证明了系统稳态性;最后,以三自由度电动静液驱动机械臂为例,搭建AMESim-Simulink联合仿真模型,选取3种控制器对比机械臂各关节轨迹的跟踪精度。2种跟踪指令验证结果表明相较C3控制器和C2控制器,所设计的C1控制器可以较好地补偿机械臂动态,使机械臂各关节更好地跟踪期望轨迹,本研究可为多自由度电动静液驱动机械臂的控制策略设计提供参考。

针对移动机器人在复杂环境下的路径规划与轨迹跟踪控制,提出了一种最优轨迹跟踪控制方法。首先,通过理论分析给出了移动机器人的运动学模型和对避障问题的描述,推导出了位置与姿态方程以及目标函数表达式;其次,介绍了萤火虫算法的寻优机制,并采用广义方向学习策略来改进原算法的性能;同时,引入NUBRS曲线来光滑处理局部路径,缩短总路径长度;进而,将移动机器人系统分成位置与姿态两个控制环,分别设计PD控制律来实现其稳定的轨迹跟踪控制;最后,通过仿真与实验验证了所提方法的有效性,结果表明(1)改进后的萤火虫算法能够为移动机器人规划出一条避障且可行走的轨迹;(2)基于PD控制策略,移动机器人能够有效地实现轨迹跟踪。

针对自由漂浮双臂空间机器人(DFFSR)机械臂末端轨迹跟踪控制问题,提出了一种增广优化控制方法。首先,根据DFFSR关节空间的动力学方程和运动学方程,推导出机械臂惯性空间动力学方程;而后,基于增广变量思想,将惯性空间动力学方程扩展成以末端位置和线速度为状态变量的伪线性状态方程,以此提出一种增广状态依赖Riccati方程(SDRE)优化控制方法,并通过Lyapunov方法证明系统渐近稳定性。数值仿真结果证明了所提控制方法能够实现对机械臂末端快速有效的轨迹跟踪。

机械臂是机器人系统中的重要组成部分之一,机械臂的轨迹跟踪控制是机器人执行后续工作的关键问题。由于外界干扰等不确定因素的影响,导致机械臂轨迹跟踪控制稳定性较差、精度较低、时间较长。为此,提出了改进RBF神经网络的机械臂轨迹跟踪控制方法。采用Lagrange函数,对机械臂系统动力学方程进行定义,导入关节变量的偏导数,获取标称模型运动微分方程,建立机械臂动力学模型。利用Newton算法的术语函数,获得非线性积分滑模控制方程,训练RBF神经网络,更新滑模控制补偿器,实现机械臂轨迹跟踪控制。仿真测试表明,所提方法的机械臂轨迹跟踪控制精度较高、时间较短,能够有效确保跟踪控制稳定性。

针对串联型机械臂关节空间内的轨迹跟踪控制,提出了一种自适应鲁棒容错控制方法。在机械臂动力学模型中加入了外界干扰、关节摩擦与故障模型,并将其等价成二阶被控系统。在此基础上,结合非奇异快速终端滑模面和反步法控制策略,设计一种新型的反步非奇异快速终端滑模控制器。通过李亚普诺夫准则验证了控制策略的全局渐近稳定性;引入自适应技术估计系统不确定性的上界,提高控制器的鲁棒性。以二自由度机械臂为被控对象,对所设计控制器的有效性进行了验证,结果表明:与传统的非奇异快速终端滑模控制器及反步非奇异快速终端滑模控制器相比,该控制器具有响应速度快、鲁棒性强、抖振小的优点,能有效应对系统故障和实现机械臂的高精度轨迹跟踪控制。

针对带有模型不确定性和未知外界干扰的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,提出一种自适应RBF神经网络控制策略。该方法利用RBF神经网络在线逼近和补偿系统中的未知非线性函数,减少对数学模型的依赖,提高抗干扰能力;结合Lyapunov方法导出在线调节神经网络权值的自适应律,增强鲁棒性;利用Lyapunov理论证明控制器的稳定性。通过仿真和试验验证该方法的有效性和工程应用价值,结果表明:在时变干扰和参数摄动作用下,所提方法相对于自抗扰控制的调节时间缩短1.1~2.1 s,轨迹跟踪的绝对误差平均值减小38.27%,具有更好的鲁棒性和抗干扰能力。

针对工业机器人在关节空间内轨迹跟踪精度差和易受集总干扰影响等问题,提出一种基于非线性扰动观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。根据拉格朗日方程推导出四轴工业机器人的动力学模型,获得系统的输入输出关系。引入非线性扰动观测器对集总干扰进行估计与补偿,设计快速连续非奇异终端滑模控制器来加快系统状态量的收敛速率,提高关节空间内轨迹跟踪的精度。由李雅普诺夫稳定性理论证明了此控制器的全局稳定性。通过仿真案例与试验研究验证了所设计控制策略的有效性,结果表明:该控制器能有效抑制集总干扰影响,保证工业机器人轨迹跟踪的精度,具有一定的工程参考价值。

针对脑卒中患者在被动训练阶段使用下肢外骨骼康复机器人的高精度轨迹跟踪控制问题,以下肢外骨骼康复机器人为研究对象,提出一种基于深度确定性策略梯度的PD控制方法。采用Vicon三维动作捕捉系统采集正常人体步行的关节角度作为期望关节角度轨迹并建立下肢外骨骼机器人的动力学模型。该方法根据每次的误差输入以及与动力学模型交互获得奖励值而动态更新自身网络参数,从而自适应输出最佳的PD参数值。仿真结果表明:相较于传统PD控制,该方法髋

针对机械臂的实时控制问题，基于约束预测控制，提出了一种机械臂实时运动控制方法。介绍了机械臂动力学模型并进行了线性化处理，以降低算法复杂度、保证实时性。设计了轨迹跟踪控制器和约束预测控制器，其中轨迹跟踪控制器采用最优反馈控制律，可确保机械臂按参考轨迹运动；而约束预测控制器则在考虑机械臂物理约束的情况下，为跟踪控制器提供最优参考轨迹。以DSP作为核心控制器，搭建了机械臂控制系统，同时给出了硬件和软件设计方法。以梯形和三次多项式轨迹为例，进行了系统功能测试，测试结果表明了所述控制系统的可行性和有效性。

针对液压挖掘机工作装置的轨迹控制这一热点课题，该文建立了工作装置的运动学方程和系统各元件的数学模型，将比例积分微分控制应用于工作装置的轨迹控制。利用Matlab7．0的Simuljnk工具箱建立了挖掘机的动臂与斗杆的数学模型并进行仿真，给出了轨迹的拟合效果和跟踪误差，结果证明满足实际工作的要求。