针对磨抛任务中的机器人柔顺恒力控制问题,提出一种动态环境下基于位置的平滑自适应阻抗控制方法。首先研究了机器人磨抛任务空间转换接触力变化过程,使用自抗扰控制中的微分跟踪器来安排过渡过程,使期望力缓慢释放,以减小接触力冲击。然后针对磨抛任务中环境位置不确定性的问题,建立自适应阻抗模型,根据接触力的变化进行自适应调整阻抗参数,实现位置的自适应补偿,并对自适应变阻抗的稳定性进行证明。最后,通过对已有的自适应变阻抗控制方法和所提出的平滑自适应变阻抗控制进行仿真实验对比,并对所提出的平滑自适应变阻抗控制进行实机验证。实验结果表明,平滑自适应阻抗控制方法能够有效地减小力超调,达到更好的力跟踪效果,提高系统的稳定性和鲁棒性。

以型面尺寸精度与表面质量控制为目标的航空发动机叶片磨抛加工是叶片制造过程中的关键技术和难题。基于机器人磨抛执行器系统结构,文中采用基于位置的阻抗控制策略建立了磨抛执行器的柔顺控制系统,采用李雅普诺夫法分析机器人磨抛执行器的系统稳定性,实现了叶片磨抛加工过程中磨抛力的柔顺控制。实验结果表明,该方法能有效提高叶片表面磨抛加工质量。

阻抗控制理论常用于机器人恒力磨抛,传统控制方法易受噪声干扰,稳定性不高。文中基于传统阻抗控制系统对其进行系统优化,主要从3个角度开展针对控制系统的反馈信号进行优化,采用卡尔曼滤波算法增强力感知功能模块对外界抗干扰的能力;针对系统的输入力信号进行优化,采用自抗扰控制理论中的微分跟踪器对阶跃信号进行平滑处理;针对控制系统的模型参数进行优化,基于不同工作状态进行控制系统模型参数修正,提高叶片磨抛加工的效率。

针对液压驱动机器人在变刚度条件下力控制问题,建立了液压驱动四足机器人系统的阻抗模型和带有弹性负载的阀控缸模型.分析系统刚度变化对系统性能的影响,指出常规控制策略在精确足力跟踪控制中的不足,结合变刚度条件下阻抗模型和电液位置伺服系统的特点,提出实现精确足力跟踪的模糊自适应PID位置内环控制和模糊阻抗外环控制的复合控制策略.在半实物仿真平台上进行变刚度条件下的足力跟踪实验,仿真结果表明在变刚度条件下,足力跟踪曲线最大超调及稳态误差均小于5%,调整时间基本相同,验证了所提控制策略的有效性.

为更好地权衡车辆的操纵稳定性和行驶平顺性,建立了一种模糊阻抗液压主动悬架的控制策略。通过建立的1/4车辆主动悬架模型和液压作动器模型,设计了带有位置闭环、力闭环的阻抗控制器,阻抗控制跟踪车轮动载荷,位置闭环采用模糊控制以跟踪由阻抗控制确定的车身期望垂直位置,力闭环采用比例积分(PI)控制以追踪控制器的期望力,同时分析了阻抗参数与车辆行驶平顺性和操纵稳定性之间的关系。利用Matlab20116/Simulink搭建了带有0.1 m高凸起的B级路面输入及液压主动悬架系统模型,仿真结果表明,相对于被动悬架,液压主动悬架的车身垂直加速度、悬架动挠度及车轮动位移分别下降了39.97%,49.46%和23.63%,该控制策略能有效提高车辆的行驶平顺性和操纵稳定性。

建立了阀控液压缸系统动力机构及负载的数学模型,完成了双自由度力控制模型及其传递函数的推导,并给出了力加载控制系统的方框图。然后提出了力环包容位置环的控制策略,针对力环加载力控制,设计了基于阻抗控制的力加载控制器,通过运用Matlab/Simulink软件对单缸双自由度力加载控制系统进行仿真分析,得到了系统位置环及力环的频率特性及其在阶跃输入下的响应。最后通过阻抗控制器参数与系统参数不完全匹配时系统阶跃响应的仿真分析结果,验证了该阻抗控制器的有效性。

本文引入非接触阻抗控制理论对间接自适应阻抗控制进行改进从而获得非接触自适应阻抗控制。借助MATLAB/simulink仿真平台,将非接触自适应阻抗控制作为液压机械臂的主动柔顺控制并与关节的被动柔顺控制相结合,从而实现对关节的主、被动联合柔顺控制。仿真结果表明,主、被动联合柔顺控制效果较理想,可使机械臂在与环境接触时兼具较好的运动性能与较高的安全性能。

针对传统液压足式机器人足式步态行走过程中,足端会受到地面较大冲击力,容易对机身产生冲击,造成机身不平稳等问题,提出了一种基于位置内环阻抗外环的柔顺控制算法,有效地降低了足端冲击力,使得足端与地面友好接触。首先,以液压足式机器人单腿为对象,对机器人单腿结构和工作原理进行介绍;其次,设计了单腿液压伺服控制回路系统,并对液压足式机器人元器件进行选型;最后,针对足式行走足端柔顺性触地问题设计了位置内环阻抗外环的柔顺控制算法,利用单腿实验平台进行柔顺性触地实验。实验结果表明基于位置内环阻抗外环的柔顺控制算法,有效地降低了足端冲击力,验证了该文设计思路及算法应用的可行性。

随着脑卒中患者的增加 康复机器人成为患者康复训练的主要途径 其比康复师更加适合重复运动训练.康复机器人可有效降低康复治疗师的工作压力.主动训练作为康复机器人的主要特点 比简单的被动训练更加有效.介绍了上肢康复机器人2自由度主动训练控制方法 实现了患者肩关节和肘关节的康复训练.基于阻抗控制建立了康复机器人控制器 并将主动训练与虚拟现实相结合 可控制实际反作用力和目标反作用力的平均误差X轴为1.41×0.79 N Y轴为1.22×0.91N.

气动肌肉（Pneumatic muscle actuatorPMA）是仿生机器人研究的重点为此设计一种由气动肌肉群驱动的3自由度球关节机器人并对其进行运动学分析。根据其运动学逆解提出气动肌肉群位置控制策略;同时提出基于运动学逆解及能量最优原则气动肌肉群力控制策略;设计基于气动肌肉位置群及力群的含位置PID内环的阻抗控制器。试验结果表明单纯的位置控制精度比较高可达0.3°但造成输出力矩失控;阻抗控制虽然在一定程度上牺牲了位置控制精度但可以对输出力矩进行柔顺控制。