机械臂建模与控制

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工业自动化中的机械臂编程与运动控制

工业自动化中的机械臂编程与运动控制

04
安全与可靠性
安全防护措施
01
02
03
防护装置
在机械臂周围设置安全围 栏、光电传感器等,防止 人员接近危险区域。
急停按钮
在操作台和机械臂上设置 急停按钮,以便在紧急情 况下迅速停止机械臂运动 。
安全检测
通过传感器和监测系统实 时检测机械臂及其周围环 境的状态,预防潜在的安 全隐患。
故障诊断与容错控制
控制器设计
硬件选择
根据系统需求选择合适的微处理器、存储 器等硬件设备。
软件设计
编写控制算法、运动规划、人机界面等软 件模块。
安全防护
为控制器设计安全防护机制,确保系统稳 定性和安全性。
系统集成与测试
系统集成
将各个子系统、传感器、执行器等集成在一 起,形成一个完整的运动控制系统。
系统测试
对集成后的系统进行功能测试、性能测试和 安全测试,确保系统符合设计要求。
运动学建模
运动学建模是实现机械臂精确控制的关键。
运动学建模是通过对机械臂的关节和连杆进行数学建模,从而精确地描述机械臂 的运动轨迹和姿态。通过运动学建模,可以实现对机械臂的精确控制,提高机械 臂的工作效率和精度。
轨迹规划
轨迹规划是实现机械臂平滑运动的必要条件。
轨迹规划是根据任务需求,规划出一条从起始位置到目标位置的平滑运动路径。通过合理的轨迹规划 ,可以避免机械臂在运动过程中出现突然的加速或减速,从而提高机械臂的运动平稳性和精度。
详细描述
在汽车制造中,机械臂广泛应用于焊接、装配、搬运等 环节。通过精确的编程与运动控制,机械臂能够高效地 完成各种复杂任务,提高生产效率,减少人工干预,确 保产品质量。同时,机械臂的柔性特点使其能够适应多 种车型的生产线,降低生产成本。

机械臂控制系统的建模与优化方法探讨

机械臂控制系统的建模与优化方法探讨

机械臂控制系统的建模与优化方法探讨机械臂控制系统在工业自动化领域中具有广泛的应用。

它能够完成精确的运动控制任务,提高生产效率,减少人力成本。

为了达到更高的运动控制精度和效率,建模和优化机械臂控制系统是非常重要的。

本文将讨论机械臂控制系统的建模方法和优化方法,并探讨它们在实际应用中的效果和应用前景。

首先,我们来讨论机械臂控制系统的建模方法。

建模是分析、设计和优化机械臂控制系统的基础。

一种常用的建模方法是传递函数模型。

传递函数模型将机械臂控制系统抽象为输入输出之间的数学关系,可以用来描述系统的动态特性。

另一种建模方法是状态空间模型。

状态空间模型将机械臂控制系统表示为一组状态方程,可以更全面地描述系统的动态特性和内部结构。

这些建模方法不仅可以用于分析系统性能和稳定性,还可以用于设计控制器和优化系统性能。

其次,我们来讨论机械臂控制系统的优化方法。

优化是改进机械臂控制系统性能的关键。

一种常用的优化方法是PID控制器参数优化。

PID控制器是最常用的控制算法,通过调节比例、积分和微分参数可以优化控制系统的稳定性和响应速度。

另一种优化方法是模糊控制器参数优化。

模糊控制器是一种基于模糊逻辑推理的控制算法,通过调节模糊规则和输出的权重可以优化控制系统的性能和鲁棒性。

此外,还有基于神经网络的控制器优化方法和基于遗传算法的控制器优化方法,在特定的应用场景中具有较好的效果。

机械臂控制系统的建模和优化方法的应用可以带来很多实际的好处。

首先,通过建模可以提高系统设计的准确性和可靠性。

建模可以帮助工程师更好地理解机械臂控制系统的工作原理和性能特点,从而避免设计错误和失误。

其次,通过优化可以提高系统的性能和效率。

优化可以使机械臂控制系统更稳定、更快速、更精确的完成运动控制任务,提高生产效率和质量。

最后,建模和优化方法的研究和应用可以推动机械臂控制技术的发展和创新,为工业自动化领域提供更多的解决方案和应用案例。

机械臂控制系统的建模和优化方法还存在一些挑战和问题。

空间智能软体机械臂动力学建模与控制

空间智能软体机械臂动力学建模与控制

空间智能软体机械臂动力学建模与控制-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以按照以下方式编写:在当今科技快速发展的背景下,机器人技术已经成为热门的研究领域之一。

机器人的灵活性和多功能性使其在各个领域中都有着广泛的应用,特别是在工业自动化和生物医学领域。

而软体机器人是机器人技术发展的一个重要方向,它能够在具有柔软和变形特性的情况下完成复杂的任务。

传统的机械臂由刚性材料组成,在执行任务时常常会遇到刚性结构不足以适应复杂环境的问题。

而软体机械臂通过使用柔性材料和智能感知技术,能够更好地应对多样化的工作环境和任务需求。

因此,软体机械臂的研究和开发对于提高机器人的适应性和灵活性具有重要意义。

本文旨在研究软体机械臂的动力学建模与控制方法。

首先对软体机械臂的概念和特点进行了简要介绍,包括其柔性材料的选择和结构设计。

然后,针对软体机械臂的特殊性质,探讨了一种有效的动力学建模方法,以确定其运动学和动力学特性。

在建立动力学模型的基础上,本文还提出了一种有效的控制策略,以实现软体机械臂的高精度和稳定性。

此外,为了验证所提出的方法和策略的有效性,进行了一系列的实验,并对实验结果进行了详细的分析。

通过实验数据和分析,证明了所提出的动力学建模和控制方法在提高软体机械臂性能方面的有效性和可行性。

最后,在结论部分,对研究成果进行了总结,并对存在的问题进行了分析和展望。

同时,给出了未来研究的建议,希望能够为进一步完善和应用软体机械臂技术提供参考。

综上所述,本文对空间智能软体机械臂的动力学建模与控制进行了全面的研究与探讨,为相关领域的研究和应用提供了有益的参考。

1.2 文章结构1.3 目的本文旨在对空间智能软体机械臂的动力学建模和控制进行研究和探讨。

具体目的包括以下几个方面:1.3.1 研究软体机械臂的概述本文将对软体机械臂的概念、特点和应用进行详细阐述,以帮助读者全面了解软体机械臂的基本信息。

1.3.2 进行动力学建模方法的研究软体机械臂在运动过程中存在较大的柔度和变形,因此动力学建模是必不可少的。

机械运动控制系统的动态建模与仿真分析

机械运动控制系统的动态建模与仿真分析

机械运动控制系统的动态建模与仿真分析引言:机械运动控制系统是工业和生活中的重要组成部分,它能够实现运动控制、定位和调节等功能。

动态建模与仿真分析是理解和优化机械运动控制系统的关键步骤。

本文将介绍机械运动控制系统的动态建模方法以及仿真分析的重要性。

一、机械运动控制系统动态建模方法机械运动控制系统的动态建模是基于控制理论和动力学原理的。

常见的动态建模方法包括基于拉普拉斯变换的传递函数法和基于差分方程的状态空间法。

1. 传递函数法传递函数法是一种常用的机械运动控制系统动态建模方法。

它通过建立控制系统的输入-输出关系,描述系统的传递特性。

在这种方法中,机械运动控制系统被建模为一个线性时不变系统,可以方便地进行频域分析和控制器设计。

2. 状态空间法状态空间法是另一种常见的机械运动控制系统动态建模方法。

它通过描述系统的状态和控制量的关系,提供了系统的全局信息。

状态空间法更加适用于复杂的非线性系统,并且可以通过仿真软件进行更为准确的仿真分析。

二、动态建模与仿真分析的重要性动态建模与仿真分析是改进机械运动控制系统的关键步骤。

通过建立准确的动态模型,可以准确预测系统的响应和性能指标。

仿真分析可以帮助设计师优化控制策略和参数设置,从而提高系统的稳定性、精度和效率。

1. 预测系统性能动态建模和仿真分析可以预测机械运动控制系统的性能,并评估不同控制策略的有效性。

通过仿真分析,可以确定系统的频率响应、阻尼特性以及系统的稳定性。

这些信息对于系统设计和改进非常重要。

2. 优化控制参数仿真分析可以通过改变控制参数,找到最优的控制策略。

例如,可以通过仿真分析确定合适的控制增益、采样周期等参数,从而提高系统的响应速度和抗干扰能力。

通过优化控制参数,可以避免实际试验中的大量试错,降低成本和风险。

3. 分析故障和异常动态建模与仿真分析还可以帮助工程师识别和分析系统故障和异常情况。

通过仿真,可以模拟机械运动控制系统在不同故障条件下的响应,预测故障对系统性能的影响,并提供相应的改进方案。

机械手臂控制系统的建模与仿真

机械手臂控制系统的建模与仿真

机械手臂控制系统的建模与仿真随着科技的不断进步,机械手臂在工业生产中扮演着越来越重要的角色。

机械手臂的控制系统可以让它们执行复杂的动作和操作,从而提高生产效率和准确性。

本文将讨论机械手臂控制系统的建模与仿真,以及其在实际应用中的意义。

首先,让我们了解机械手臂的基本构成。

机械手臂通常由几个关节连接而成,每个关节都有一个驱动器,用于控制其运动。

控制系统负责从用户输入的指令中解析出关节的角度,并将其转化为相应的动作。

为了实现精确的控制,控制系统需要对机械手臂进行建模与仿真。

建模是机械手臂控制系统的第一步。

通过建立数学模型,可以描述机械手臂的运动规律和动力学特性。

机械手臂的数学模型通常基于刚体动力学和轨迹规划理论,它可以用方程的形式表示出机械手臂的位置、速度、加速度等信息。

建模的过程需要考虑机械结构的几何参数、驱动器的特性以及外部载荷等因素。

通过建模,我们可以预测机械手臂在不同工况下的动态响应,并进行仿真验证。

仿真是机械手臂控制系统的关键一步。

通过使用计算机软件,可以对机械手臂进行虚拟实验,模拟其运动过程和控制策略。

仿真可以帮助我们验证控制系统的设计是否正确,并找出潜在的问题。

在仿真过程中,可以以不同的工况、负载和输入信号对机械手臂进行测试,评估其性能和鲁棒性。

通过对仿真结果的分析,我们可以优化控制系统的参数和算法,以提高机械手臂的运动精度和控制灵敏度。

机械手臂控制系统的建模与仿真对实际应用具有重要意义。

首先,它可以节省时间和成本。

通过在计算机上进行仿真实验,我们可以在真实的实验之前对控制系统进行优化和研究,避免低效的试错过程。

其次,建模与仿真可以帮助我们设计更可靠的控制系统。

通过评估不同控制策略的性能,我们可以选择最佳的控制算法,并预测机械手臂在不同工况下的响应。

此外,建模与仿真还可以提供可视化的结果,便于工程师理解和分析机械手臂的运动特性。

然而,机械手臂控制系统的建模与仿真也存在一些挑战。

首先,机械手臂是复杂数学和物理系统的集成,因此建模和仿真需要对动力学和控制理论有深入的理解。

柔性机械臂的动力学建模与运动控制方法研究

柔性机械臂的动力学建模与运动控制方法研究

柔性机械臂的动力学建模与运动控制方法研究柔性机械臂是一种结构具有柔性特点的机械臂,在实际应用中具有广泛的应用前景。

它灵活、轻巧,并能适应不同的环境和任务需求。

然而,由于柔性机械臂的特殊结构和柔性特性,其动力学建模和运动控制方法成为研究的重点之一。

一、柔性机械臂的动力学建模柔性机械臂的动力学建模是研究柔性机械臂运动规律和力学特性的基础。

传统的机械臂动力学建模方法通常基于刚体假设,忽略了柔性结构的影响。

而对于柔性机械臂来说,柔性结构会对机械臂的运动产生显著的影响,因此需要考虑柔性结构的动力学特性。

1.模态分析柔性机械臂的动力学建模中,模态分析是重要的一步。

通过模态分析,可以得到柔性机械臂的振型和频率响应特性,为后续的动力学建模提供基础。

模态分析可以借助实验测试和数值模拟方法进行。

2.拉格朗日方程拉格朗日方程是柔性机械臂动力学建模中常用的一种方法。

通过拉格朗日方程,可以将柔性机械臂的动力学方程转换为一组常微分方程,从而可以得到柔性机械臂的运动规律。

二、柔性机械臂的运动控制方法柔性机械臂的运动控制方法是研究如何控制柔性机械臂的运动轨迹和力的关键。

传统的控制方法通常基于刚体控制理论,无法很好地应用于柔性结构。

因此,针对柔性机械臂的特殊性,需要开发适应性强、鲁棒性好的运动控制方法。

1.自适应控制自适应控制方法适用于处理柔性机械臂的非线性和不确定性问题。

自适应控制通过实时调整控制参数,使控制系统能够适应柔性结构的变化,从而实现更好的运动控制效果。

2.模糊控制模糊控制方法通过建立模糊推理规则,将模糊逻辑应用于控制系统中,从而实现柔性机械臂的运动控制。

模糊控制方法具有较好的鲁棒性和适应性,可以应对柔性机械臂动态特性变化较大的情况。

3.神经网络控制神经网络控制方法基于神经网络的非线性映射能力和自适应学习能力,可以对柔性机械臂进行较为精确的运动控制。

通过训练神经网络,使其能够识别柔性机械臂的动态特性,并实现运动控制目标。

机械臂动力学建模与优化控制

机械臂动力学建模与优化控制

机械臂动力学建模与优化控制1.引言机械臂作为一种高度灵活、多功能的机器人系统,在工业生产中起着重要作用。

机械臂的动力学建模和优化控制是实现其高效运动的关键。

本文将介绍机械臂动力学建模的基本原理以及优化控制方法,并探讨在实际应用中的一些挑战和解决方案。

2.机械臂动力学建模机械臂的动力学建模是对机械臂系统进行描述和分析的基础。

动力学建模的核心是建立机械臂的运动学和动力学方程。

2.1 运动学方程机械臂的运动学描述了机械臂末端执行器的位置、速度和加速度与关节的运动学参数之间的关系。

运动学方程可以通过解析解或数值解的方式得到。

常用的数值解法有迭代法和雅可比矩阵法。

2.2 动力学方程机械臂的动力学是研究力和加速度之间的关系。

动力学方程可以通过拉格朗日方程、牛顿-欧拉方程或D'Alembert原理等方法推导得到。

动力学方程的求解可以用来预测机械臂的运动轨迹和反馈控制。

3.机械臂优化控制机械臂的优化控制旨在通过调整机械臂的控制参数,使机械臂的性能达到最佳。

优化控制可以通过不同的方法实现,例如PID控制、模型预测控制和自适应控制等。

3.1 PID控制PID控制是一种经典的控制方法,通过对机械臂的位置、速度和加速度进行测量和反馈,在控制器中计算出合适的控制信号,调整机械臂的运动。

PID控制的优点是简单易实现,但对非线性系统的控制效果有限。

3.2 模型预测控制模型预测控制是一种基于动态模型的控制方法,通过对机械臂的运动进行建模和预测,计算出最佳的控制信号。

模型预测控制的优点是可以考虑系统的非线性和时变性,对不确定性具有较好的鲁棒性。

3.3 自适应控制自适应控制是一种能够根据系统的变化自动调整控制策略的方法。

自适应控制能够根据机械臂系统的输入和输出数据,自动调整控制参数,提高控制精度和稳定性。

4.挑战与解决方案在实际应用中,机械臂的动力学建模和优化控制面临一些挑战。

一方面,机械臂系统的非线性和耦合性使得动力学建模变得复杂。

柔性机械手臂运动学建模与控制

柔性机械手臂运动学建模与控制

柔性机械手臂运动学建模与控制柔性机械手臂是一种具有柔软结构的机械臂,它能够模仿人类手臂的运动特点,实现更加精准和灵活的操作。

在现代工业生产中,柔性机械手臂已经被广泛应用于装配、搬运和加工等领域。

为了实现对柔性机械手臂的精确控制,需要对其进行运动学建模和控制。

对于柔性机械手臂的运动学建模,需要考虑其结构的特点和运动的自由度。

柔性机械手臂一般由多个节段相连而成,每个节段都具有一定的柔性和变形能力。

因此,柔性机械手臂的运动学建模需要考虑节段之间的相互影响以及柔性结构的运动特性。

在柔性机械手臂的运动学建模中,最常用的方法是基于杆模型的方法。

杆模型将柔性机械手臂简化为多个刚性杆段,通过节点之间的关系来描述手臂的运动。

每个节点都有一定的质量和刚度,通过求解节点的位移和旋转来得到手臂的运动状态。

为了更准确地描述柔性机械手臂的运动,可以采用有限元分析方法。

有限元分析是一种数值计算方法,通过将柔性结构离散为有限个子系统,然后求解每个子系统的运动方程,最终得到整个结构的运动状态。

有限元分析方法可以考虑材料的非线性性和手臂的真实形变,对柔性机械手臂的运动学建模具有更高的精度和准确性。

在对柔性机械手臂进行运动学建模后,就需要设计相应的控制算法来实现对手臂的精确控制。

传统的控制方法主要是基于PID控制算法,通过测量手臂的位置和速度信号,计算出控制量来驱动手臂的运动。

然而,由于柔性机械手臂的柔韧性和非线性特点,传统的PID控制算法在精确控制方面存在一定的局限性。

近年来,随着人工智能和机器学习技术的发展,越来越多的研究者开始尝试将深度学习方法应用于柔性机械手臂的控制中。

深度学习算法可以通过学习大量的样本数据,自动调整神经网络的权重和偏置,从而实现对复杂系统的精确控制。

通过将深度学习算法与柔性机械手臂的运动学模型相结合,可以实现对手臂运动的自适应控制,提高手臂的运动精度和灵活性。

除了运动学建模和控制算法的设计,柔性机械手臂的运动学建模和控制还需要考虑实际应用中的限制和约束。

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一、柔性机械臂协调操作柔性负载1. 建模方法1) 假设模态法假设模态法是利用有限个已知模态函数来确定系数的运动规律。

连续系统的解可写作全部模态函数的线性组合,若取前n 个有限项作为近似解,则有()()1(,)ni i i y x t x q t φ==∑其中(),1,2,,i q t i n =L 为广义坐标,(),1,2,i x i n φ=L 应该为系统的实际模态函数,但计算时常近似地代以假设模态,也就是满足部分或者全部边界条件,但不一定满足动力学方程的试函数族。

采用以广义坐标表示的功和能来描述系统的动态性能,所有不做功的力和约束力在这种方法中均不出现,因此最后得到的方程是封闭形式的表达式,提供了关节力矩和关节运动之间的明显解析关系。

同时,柔性机械臂由于连杆柔性会在工作过程中产生扭曲变形、轴向变形、和剪切变形,但考虑到机器人连杆的长度总比其截面线径大的多,运行过程中所产生的轴向变形和剪切变形相对于扭曲变形而言非常小。

因而在系统的动力学建模过程中通常可以忽略轴向变形和剪切变形的影响,将每个柔性连杆简化为Euler 一Bemuolii 梁来处理。

此时,在拉格朗日方程的基础上,采用假设模态法来描述弹性连杆的变形,该方法具有计算量相对少,方法简单,具有系统性和效率高的特点。

即将弹性连杆的高阶模态忽略不计,可以得到离散化的维数较低的动力学方程,进而有利于系统的动力学分析和控制器设计。

2) 有限元法有限元法是一种以计算机辅助分析为手段的,全新的结构分析方法。

在利用有限元法进行建模的过程中,柔性物体被离散化为若干个弹性体单元,而这些弹性体单元在边界点(结点)处相互连接,从而组成整个柔性物体,各个弹性体单元的分布质量可以按照一定的格式集中到各自的结点上。

对于每一个弹性体单元,其在物体坐标系内的挠度和转角,可以用结点位移的插值函数来表示,而插值函数实质上就是一种假定振型,这样,整个柔性物体的振动状态就可以用这些节点位移来表示,这里的节点位移并不是对整个结构或某个子结构所取的假定振型,而是具备简单物理意义的参数。

利用有限元法进行数学建模,所得到的数学模型的广义坐标不但维数有限,而且物理意义明确,这就使得获取某些参数不必经过复杂的数值运算而可以直接通过测量得到。

从弹性体单元的选择到整个柔性物体运动方程的建立都有统一的方法,这就使得有限元法的相关数值运算可以利用计算机来完成。

利用有限元法建立起来的柔性物体模型设计控制器时,不必考虑很多近似因素,可以更加准确的设计控制器。

3) 分布参数法柔性机械臂分布参数模型的建立,主要利用哈密顿原理,由此得到的是一组复杂的高度非线性的常微分-偏微分耦合方程组,而考虑到在小的挠曲变形的假设下,可以得到一个相对简单的分布参数模型。

哈密顿原理是柔性臂系统分布参数模型动力学建模的理论基础,由哈密顿原理建模的步骤大致是:建立系统的动能、势能和虚功表达式;对系统的变分积分方程进行必要的推导和整理。

该方法以能量方式建模,可以避免方程中出现内力项,适用于比较简单的柔性体动力学方程。

而对于复杂的结构,函数的变分运算将变得非常繁琐。

但是变分原理又有其特点,由于它是将系统真实运动应满足的条件表示为某个函数或泛函的极值条件,并利用此条件确定系统的运动。

因此这种方法可结合控制系统的优化进行综合分析,便于动力学分析向控制模型的转化。

2.控制方法1)奇异摄动法奇异摄动方法的思想是首先忽略快变量以降低系统阶数,然后通过引入边界层校正来提高近似程度。

这两个降阶的系统就可以用来近似原系统的动力学行为,这实际上相当于在两个时间尺度范围内分别独立完成设计任务。

对动态系统来说,这种分解实际上就是一种时标的分解。

利用奇异摄动方法,柔性机械臂的动力学模型被分解为两个子系统,慢变子系统表征大范围运动的刚性系统,快变子系统则表征弹性连杆的小幅振动,从而实现了柔性臂协调运动系统中的快、慢变量的解祸,以便于简化控制器设计。

2)自适应控制自适应控制能通过测取过程状态的连续信息,自动调节控制器参数以适应环境条件或过程参数的变化,使系统获得较强的鲁棒性,维持控制系统所要求的性能准则。

3.振动抑制i.被动控制被动控制是一种没有外部能源的振动控制方法。

被动控制的主要措施有:吸振,通过在主系统上加子系统来实现能量的重新分配;隔振,它通过采用附加的隔振器将振源与需隔振的系统分开减少系统的振动;阻振,增加需减振的系统的阻尼来消耗能量从而达到减振的目的。

被动控制所采取的方法主要有设置隔振器,减振器,采用大阻尼复合材料等。

在机械臂系统的振动控制中,由于高速,高精度,大范围的运动所产生的振动强度大,被动式的控制方法不足以克服这种强烈的振动,而且由于被动控制方法缺乏控制上的灵活性,对突发性的环境变化的应变能力较差。

此外,由于有很多不确知因素的影响,使得有时候被动控制根本起不到抑制振动的效果,有时甚至会产生相反的效果,并且被动控制的适应性差,对低频振动尤其是超低频振动的抑制效果很差,而在现实中低频运动是一定要抑制的。

因此,当前对柔性物体的振动抑制的研究主要集中在主动控制中。

ii.主动控制振动主动控制是主动控制技术在振动领域的一项重要应用。

包括开环和闭环两类。

开环控制中,其控制器中的控制律是预先按规定的要求设计好的,与受控对象的振动状态无关,而闭环控制中的控制器是以受控对象振动状态为反馈控制信息而进行设计的。

振动的闭环控制根据受控对象的振动状态进行实时的外加控制,使其振动满足人们的预期要求。

具体的说,就是装在受控对象的传感器感受其振动,传感器输出信号传送至控制器,控制器实现所需要的控制律,用其输出来控制受控对象。

这样就构成了一个闭环控制系统。

(1)特征结构配置法特征结构配置法根据系统的动态响应和由其闭环特征解决定的性质,使相应的控制律的设计直接满足闭环特征值和特征向量的预定要求,进而改善系统的动态特性。

特征结构配置包括特征值配置和特征向量配置两部分,系统的特征值决定着系统的动态特性,特征向量影响系统的稳态特性。

(2)最优控制法最优控制是满足一定条件的反馈控制,其兼顾响应与控制两方面的要求使性能指标达到最优。

因为控制器的设计一般建立在降阶模型的基础上,所以应用最优控制理论设计的控制器作用于实际结构时,系统性能都是次优的。

最优控制法可表述为带约束条件的优化问题,通常采用受控结构状态和控制信号的二次型形式作为性能指标。

如果采用状态反馈,一般需要进行状态重构。

(3)自适应控制法振动的自适应控制的研究起始于上世纪八十年代初,它主要用来解决受控结构及其参数存在较严重不确定性情况下的振动控制问题。

这些不确定性包括:受控结构的模型误差,包括两部分:由于建模方法、手段的限制,受控对象与数学模型之间的误差以及对数学模型进行线性化处理和降阶所带来的误差;受控结构本身发生变化,受控结构所处工作环境的变化;控制器计过程中的工程近似;计算机字长影响等。

结构振动自适应控制设计所采用的方法主要有:自校正控制、简化自适应控制、基于超稳定性的自适应控制以及基于自适应滤波的振动控制等。

(4)神经网络神经网络有三种比较普遍的控制结构,常用于预测和控制,分别是模型预测控制、反馈线性化、模型参考控制。

使用神经网络进行控制时候,通常有两个步骤:系统辨识和控制设计。

在系统辨识阶段主要目的是对需要控制的对象建立神经网络模型。

在控制设计阶段主要任务是基于所建立的模型设计控制器。

基于奇异摄动的方法把系统分解成慢变和快变两个子系统。

对于慢变子系统,基于神经网络的方法设计一个自适应控制器对它进行角度控制。

对于快变子系统,设计一个模糊PD控制器来抑制顶端振动,并且取得了很好的效果。

(5)PID控制PID控制具有以下几个优点:1、原理简单,使用方便;2、适应性强,3、鲁棒性强。

在柔性臂控制中,一般是通过调整控制器的控制增益构成自校正PID控制器,或者与其他方法结合构成复合控制系统以改善PID控制器的性能以及机械臂振动的控制效果。

(7)分力合成该方法在本质上与输入成形方法是相同的,只是考虑问题的角度不同。

其实质是利用几个相同或者相似的随时间变化的力作为分力,它们按一定的规律按时间轴排列合成为柔性系统的输入,它可以在实现指定刚性运动的同时有效抑制掉对系统影响较大的任意多阶振动分量(柔性系统的刚性运动要求由分力的时变规律来保证,各个分力在时间轴上的排列规则用以实现振动的抑制)。

在实际应用中,只需要知道要抑制的各阶振动的阻尼和频率即可,无需大量复杂的计算,非常简单适用。

二、受时变约束机械臂控制1、建模1)拉格朗日方程2)基于哈密顿原理的分布参数模型2、控制方法1)、力/位置混合控制力/位置混合控制方法是基于将末端执行器的坐标空间按其是否被环境约束而分为位置子空间和力子空间,力/位置控制方法通过控制末端执行器在位置子空间的位置和在力子空间的力来实现顺应控制,这种方法的优点是可以直接控制末端执行器和环境间的相互作用力,这在有些场合是很重要的。

其缺点是需要很多任务规划以及需要在力控和位置控制之间切换。

2)、阻抗控制阻抗控制是将力信号转变为位置或速度调整量的控制方案。

阻抗控制方法的特点是不直接控制机械臂和环境的作用力,而是根据执行器末端的位置(或速度)和端部作用力之间的关系,通过调整反馈位置误差、速度误差或刚度来达到控制的目的。

与力/位置混合控制相比,阻抗控制任务规划量和实时计算量较少,并且不需要控制模式的切换,因而在机器人柔顺控制中占据着主导地位。

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