智能柔性机械臂的建模和振动主动控制研究_娄军强
绳驱动柔性机器人运动学建模及主从控制研究
绳驱动柔性机器人运动学建模及主从控制研究
朱靖;齐飞;佘世刚;张恒;裴海珊
【期刊名称】《机电工程》
【年(卷),期】2023(40)2
【摘要】针对目前组装式绳驱动柔性机器人存在的装配复杂、控制精度差与刚度低等问题,提出了一种用于狭小空间探测的超冗余绳驱动柔性机器人。
首先,设计了一种通过卯榫连接的绳驱动柔性机械臂,基于常曲率假设,利用MATLAB软件建立了该机器臂的运动学模型,并对其工作空间与绳长变化量进行了仿真分析;然后,分别设计了基于上位机软件界面和增量映射模型的主从控制方法;最后,搭建了单关节的柔性检测机器人系统样机平台,并通过旋转弯曲与负载弯曲试验,对所建模型和控制策略进行了验证。
研究结果表明:新构型柔性机器臂可以解决柔性机器人刚度较低的问题,其运动特性明显优于芯柱型柔性机器人,其负载能力达到250 g时,末端位置的控制误差小于8%,满足柔性机器人的控制需求。
【总页数】9页(P266-274)
【作者】朱靖;齐飞;佘世刚;张恒;裴海珊
【作者单位】常州大学机械与轨道交通学院
【正文语种】中文
【中图分类】TH122;TP242
【相关文献】
1.新型绳驱动混联肘腕康复机器人运动学分析
2.柔性驱动立筒仓清理机器人转动控制系统建模及简化
3.一种欠驱动两级柔性自平衡机器人的建模及其最优控制
4.三自由度绳驱动并联机器人运动学分析
5.足底驱动型下肢康复机器人的运动学建模与轨迹跟踪控制研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于LQG算法的柔性机械臂振动主动控制
基于LQG算法的柔性机械臂振动主动控制
张文远;马天兵;熊能;罗智
【期刊名称】《内江科技》
【年(卷),期】2015(036)012
【总页数】2页(P46,70)
【作者】张文远;马天兵;熊能;罗智
【作者单位】安徽理工大学机械工程学院;安徽理工大学机械工程学院;安徽理工大学机械工程学院;安徽理工大学机械工程学院
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于H∞理论的柔性机械臂振动主动控制 [J], 方勃;耿英;耿辉
2.基于PPF-DVFB算法的压电柔性机械臂振动主动控制研究∗ [J], 马天兵;熊能;杜菲
3.基于改进的PID算法的压电柔性机械臂振动主动控制 [J], 张娟;白斌;舒亚峰;刘自强
4.基于压电陶瓷的柔性机械臂振动主动控制最优位置的设计 [J], 薛彬;王海;杨春来;
5.基于压电陶瓷的柔性机械臂振动主动控制最优位置的设计 [J], 薛彬;王海;杨春来因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于深度强化学习的智能机械臂运动控制算法
基于深度强化学习的智能机械臂运动控制算法智能机械臂在工业自动化领域具有极大的潜力。
它能够执行各种复杂的任务，包括装配、搬运和搬运等。
然而，要实现机械臂的准确、高效运动控制是一个具有挑战性的问题。
为了克服这些难题，研究人员们开始借鉴深度强化学习的思想，将其应用于智能机械臂的运动控制算法中。
深度强化学习是一种基于深度神经网络和强化学习的结合。
它的核心思想是通过与环境的交互学习，不断优化智能体的行为策略，以获得最大化的奖励。
在机械臂控制问题中，可以将机械臂视为智能体，环境包括工件、工作区域和其他相互作用对象。
通过深度强化学习算法，智能机械臂能够学习到与环境交互时，如何作出最优的运动控制决策。
在基于深度强化学习的智能机械臂运动控制算法中，首先需要建立一个合适的状态空间。
通常情况下，可以使用机械臂的关节角度、位置和速度等信息作为状态的表示。
同时，为了提高算法的收敛速度和控制精度，也可以将机械臂的传感器数据和视觉信息纳入状态空间中。
接下来，为了使机械臂学习到最优的动作策略，需要定义一个奖励函数来指导智能体的行为。
在定义奖励函数时，需要考虑到机械臂的任务要求。
例如，在装配任务中，可以设置奖励函数使得机械臂将工件正确放置到指定位置上。
此外，还可以设置一些惩罚项，以防止机械臂在运动过程中发生碰撞或超过工作范围。
通过不断与环境交互，智能机械臂可以根据奖励函数的指导逐步调整自己的行为策略，提高运动控制的精度和效率。
在深度强化学习算法中，智能机械臂通过与环境的交互，收集一系列的状态-动作-奖励序列数据。
这些数据被用来训练一个深度神经网络，该网络的输入是状态信息，输出是动作的策略概率分布。
通过反向传播算法和优化方法，可以不断调整神经网络的参数，以减小预测值和实际值之间的误差，从而提高智能机械臂的运动控制能力。
当智能机械臂完成训练后，就可以通过调用神经网络的输出来控制机械臂的运动。
在每个时间步，机械臂根据当前的状态信息选择一个动作执行，同时与环境交互，观察下一个状态和获得的奖励。
柔性机械臂的双时间尺度组合控制
柔性机械臂的运动控制包括刚性运动的轨迹跟踪 和柔性振动的抑制[4]. 现有研究成果可以分为两类, 一类是基于柔性机械臂刚柔耦合模型直接设计控制 器, 这类方法的优点是充分考虑并利用柔性机械臂动 态特性, 可应用传统PID控制[5]、变结构控制[6–7]、鲁 棒控制[8]、神经网络控制[9–10]、模糊控制[11]、自适应 控制[12–13]等方法设计控制器. 缺点是模型结构复杂, 控制器设计过程往往需要主观确定多个参数[14], 难以
第 36 卷第 4 期 2019 年 4 月
控制理论与应用
Control Theory & Applications
Vol. 36 No. 4 Apr. 2019
柔性机械臂的双时间尺度组合控制
杨春雨†, 许一鸣, 代 伟, 周林娜
(中国矿业大学 信息与控制工程学院, 江苏 徐州 221116)
摘要: 本文研究柔性机械臂的轨迹跟踪和振动抑制问题. 首先, 利用Lagrange法和假设模态法建立柔性机械臂的 动态模型, 进而利用奇异摄动理论得到柔性机械臂的双时间尺度模型. 然后, 基于慢时间尺度模型利用滑模控制理 论设计轨迹跟踪控制器; 借助于快时间尺度模型利用自适应动态规划设计参数不精确已知情况下的最优振动抑制 控制器; 将二者相结合, 构造双时间尺度组合控制器, 利用奇异摄动理论证明闭环系统稳定. 最后, 在MATLAB/ Simulink环境下进行实验, 与现有方法相比, 本文设计的控制器对柔性振动具有更好的振动抑制效果, 跟踪精度更 高.
YANG Chun-yu†, XU Yi-ming, DAI Wei, ZHOU Lin-na
(School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou Jiangsu 221116, China) Abstract: This paper studies the problems of trajectory tracking and vibration suppression of flexible manipulators. Firstly, the dynamic model of the flexible manipulator is established using Lagrange and assumed-mode method, and a two-time scale model of the flexible manipulator is obtained by singular perturbation theory. Then, a trajectory tracking controller is designed based on the slow-time scale model by using sliding mode control theory. An optimal vibration suppression controller with inaccurate known parameters is designed based on the fast-time scale model by using adaptive dynamic programming (ADP). A two-time scale controller is formed by combining the trajectory tracking controller and the optimal vibration suppression controller, and the stability of closed-loop system is proved by singular perturbation theory. Finally, the performance of the composite controller is verified by simulation in MATLAB/Simulink environment. Compared with the existing methods, the controller designed in this paper leads to a better vibration suppression effect and higher tracking accuracy. Key words: flexible manipulator; singular perturbation; sliding mode control; adaptive dynamic programming; composite control Citation: YANG Chunyu, XU Yiming, DAI Wei, et al. Two-time-scale composite control of flexible manipulators. Control Theory & Applications, 2019, 36(4): 659 有质量轻、速度快、成本低、能 耗低等优点被广泛应用于现代工业[1–2]. 柔性机械臂 的运动包括宏观的刚体运动和微观的柔性振动, 总体 动态过程易受外界干扰影响, 且具有刚柔耦合、非线 性、无限维、时变、模型参数难以准确测量等复杂特 性. 因此, 柔性机械臂的运动控制一直是机器人控制 领域的热点难题[3].
五自由度机械臂运动和控制仿真分析
五自由度机械臂运动和控制仿真分析一、本文概述随着机器人技术的快速发展，机械臂作为其中的重要组成部分，已在工业自动化、医疗、航空航天等领域得到广泛应用。
机械臂的运动和控制问题是机器人研究领域的核心问题之一。
本文旨在探讨五自由度机械臂的运动学和动力学模型，分析其运动特性，并在此基础上研究其控制策略，为机械臂的精确控制和优化提供理论支持。
文章首先介绍五自由度机械臂的基本结构和运动学原理，阐述其运动学模型的建立过程。
然后，通过拉格朗日方法或牛顿-欧拉方法建立机械臂的动力学模型，分析其在不同运动状态下的动力学特性。
接着，文章将研究机械臂的控制策略，包括位置控制、速度控制和力控制等，通过仿真实验验证控制策略的有效性。
文章将总结五自由度机械臂的运动和控制特性，并展望未来的研究方向。
本文的研究对于提高机械臂的运动精度、稳定性和效率具有重要意义，有望为机械臂在实际应用中的优化和升级提供理论指导和技术支持。
二、五自由度机械臂的结构与特点五自由度机械臂是一种高度灵活和复杂的机器人系统，其结构设计和特点决定了其在运动和控制方面的性能。
五自由度机械臂通常包括一个基座、一个旋转关节、两个或更多个移动关节以及一个末端执行器。
这种配置使得机械臂可以在三维空间中实现广泛的运动范围，从而满足各种复杂任务的需求。
结构设计：五自由度机械臂的结构设计通常遵循模块化原则，每个关节都由一个电机、减速器和传动机构组成。
基座关节负责机械臂的整体定位和姿态调整，而移动关节则负责实现末端执行器在三维空间中的精确移动。
这种结构设计使得机械臂具有较高的刚性和稳定性，同时也便于维护和升级。
灵活性：五自由度机械臂的灵活性是其最大的特点之一。
通过合理控制各个关节的运动，机械臂可以在复杂环境中实现精确的操作。
例如，在装配线上，五自由度机械臂可以准确地抓取和放置不同大小和形状的零件；在医疗领域，五自由度机械臂可以用于执行精细的手术操作。
控制精度：为了实现精确的运动控制，五自由度机械臂通常配备有高性能的控制系统。
LQR控制的柔性机械臂快速定位方法研究
LQR控制的柔性机械臂快速定位方法研究作者：王清清，方传智，李梦来源：《赤峰学院学报·自然科学版》 2015年第7期王清清，方传智，李梦（安徽工程大学机电学院，安徽芜湖 241000）摘要：为了快速实现柔性机械臂的精确定位，减小机械臂移动过程中的抖动，本文利用Lagrange方法建立了柔性机械臂的动力学模型，并在此基础上利用线性二次最优控制LQR （Linear Quadratic Regulator）方法设计了机械臂快速定位控制器.在LabVIEW虚拟仪器软件中进行了仿真实验验证，结果表明：利用 LQR方法控制的机械臂系统响应更快，能更快地到达目标位置，速度提高约2.8倍，大幅减小了达到稳态的时间，同时削弱了运动过程中产生的抖动，机械臂的整体性能得到提高.关键词：柔性机械臂；精确定位；LQR控制器；系统响应中图分类号：TP241 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2015）04-0028-04随着现代工业化生产率大幅提升，多是通过现代自动化的生产线所得，而未来的机械人的发展一定是高速、精密、大承载和轻量化等方向.在特殊行业以及特殊环境中的特种微型机器人，在结构的设计过程中，也需要考虑的重要因素是构件的柔性变形以及影响其运动性能和动力性能等.在研究柔性机器人的研究中有三类[1]，包括针对连杆柔性、关节柔性和综合考虑两者，研究前两者的较多，综合连杆柔性和关节柔性因素的文献较少，具有一定的发展前途.目前，大多数的机器人开始向柔性方向发展，由于机器人的传动机构也是多采用谐波减速器等，所以机器臂在工作的过程中就会产生抖动的现象，这也是本文研究的一个重点问题.大多研究机器人的国内外的专家学者，都是将关节为常值刚度条件进行展开，来研究柔性关节的机器人建模与控制问题[2].机器人的刚度增强的原因[3]有很多种，例如减速器内部的齿轮在工作期间的离心力、惯性和最为关键的，一对齿轮在啮合时，啮合点随着齿轮的转动会发生实时的变化[4]，形成啮合线，在这些原因中，都会使机器人在运动过程中，关节的刚度成动态的表现.关节动态刚度是通过机构系统的振动环境进行判断预测，而预测环境包括对已知系统和响应过程，求解激励[5].朱长春等在振动环境试验响应的神经网络预测方法[6]中提到预测、响应结构抖动环境可以将神经网络运用其中.雷晓燕等在高架轨道诱发环境振动预测与评价研究中对高架轨道结构的环境运用有限元瞬态分析方法针对抖动进行预测与分析.邓长华等在管道联接件参数识别的行波法[7]中，识别管道结构联接件处物理参数运用行波理论的方法，上述文献都是对对结构的振动分析，通过已知系统和响应过程，求解激励.庄未等在运动状态下柔性关节机器入振动环境预测[8]中的结论是判断预测关节动态刚度和阻尼是机构系统激励的基础，针对机械臂系统的3自由度[9]，提出相结合行波理论与关节旋转变换矩阵，预测下机器人的柔性关节在运动状态中的振动情况以及实验分析，建立机器人机构系统的波动方程.柔性机械臂作为柔性多体系统动力学分析与控制理论研究的重要对象，是新型机器人的重要组成成分，在现代工业和国防领域中占有十分重要的地位.相对于传统的刚性机械臂，柔性机械臂具有更好的高速操作性，更低的能耗，所以拥有更大的工作空间.由于柔性机械臂在动作时会产生弹性变形，从而带来机械臂动力学系统方程的非线性、强耦合等问题，这给柔性机械臂的分析和控制带来了困难.近年来，国内外学者致力于柔性机械臂的控制分析问题，提出了多种控制方案.非线性反馈控制通过求解逆动力学方程[10]计算控制力矩以实现近似解耦和线性控制，该方法以机械臂动力学模型精确已知为前提，对于具有未知负载、存在外界扰动的机械臂难以保证控制性能；自适应控制方法能够通过自适应方法[11~12]辨识机械臂参数，不需要预先已知，但是对于高速运行的柔性机械臂控制需要在线计算大量位置、速度等非线性函数，计算量大且控制器实现困难；神经网络方法[13~14]通过学习模型中的未知信息来逼近机械臂系统的动力学模型以实现控制，但是该方法学习速度较慢，计算量过大，难以满足实时性要求.柔性机械臂控制系统的最优控制要兼顾系统响应和系统控制两方面，综合考虑使性能达到最优.本文在分析现有机械臂控制方法的优缺点后，选取线性二次最优控制方法（LQR）作为机械臂动力学系统的控制器.使用LQR方法[15~16]的优点是不必根据要求的性能确定闭环极点的位置，只需要根据系统的响应曲线寻找出合适的状态变量和控制量的加权矩阵即可，因为求得的控制器是误差指标J最优意义下的控制器，所以系统的性能也是误差指标意义下最优的.1 柔性机械臂的动力学模型本文以电机和齿轮减速箱驱动的单连杆柔性机械臂作为研究对象，模型建立过程如下：系统的弹性势能：T0表达式中各参数定义：kt为电机转矩常量，km为电机反电动势，kg为齿轮箱总传动系数，Rm为电机线圈电阻值，Vm为外加电压，ηm为电动机效率，ηg为齿轮箱效率.将公式（5）分别代入公式（6）、（7）并求解得到以下结果：以上就是柔性机械臂系统的动力学模型.将式（9）、（10）的模型转换成状态方程，便于构建控制器对模型进行最优控制，转换后的方程如下：2 建立LQR控制器LQR控制器的设计原理是线性二次最优控制思路，在系统由于本身因素或者外界干扰影响而失去平衡状态时，该控制器能在较低能耗下控制系统各分量回归接近于平衡状态[17].经过控制的系统实现可线性化，所以解答简单，适用于对柔性机械臂系统的控制.对线性系统的状态空间方程描述一般如下：x(t)=Ax(t)+Bu(t)（12）y(t)=Cx(t)（13）其中A,B,C分别为时间的矩阵函数，最优控制的目的是将系统由非平衡状态控制返回接近至平衡状态.LQR方法给定了决定性能的目标函数：其中u不受限制，Q为半正定矩阵，是对状态变量的加权矩阵，R为正定矩阵，是对输入量的加权矩阵.对于本文建立的柔性机械臂动力学模型，相应的LQR控制器指标函数可以表达为：只要上式的J达到最小，就实现了LQR控制器对柔性机械臂的最优控制.3 仿真实验及结果分析对式（11）模型中的各参数计算赋值：Rm=2.6?赘，k=0.8，kt=0.00767N·m/A，km=0.00767V/(rad/s)，kg= 70，J1=2.6×10-3kg·m2，J2=3.5×10-3kg·m2，Be=4×10-3 Nm·s/rad，ηg=0.9，ηm=0.69.将以上参数代入式（11）计算，结果转化为式（12）、（13）的模式如下：在LabVIEW软件中搭建了LQR模型，模型的参数经过试验比较选择如下：本文研究的柔性机械臂性能评定指标是定位角θ和机械臂移动过程中的摆角α，要求θ在响应过程中能迅速达到目标定位值，要求α能迅速达到期望值0，并且在响应过程中出现尽量少的抖动.将上述机械臂动力学模型参数和LQR控制器模型参数加载到控制程序中，在系统的阶跃响应情况下比较加入控制器和未加控制器的响应结果，结果如下图1所示.将图1中表示θ和α的阶跃响应参数提取列表如下.得到反馈的LQR控制器最优参数为：K=[1.15 -2.51 0.22 -0.04].分析图1中两组阶跃响应图：图（a）中定位角θ的响应曲线经过LQR控制前后有明显区别，在设定一个共同的期望定位角后，LQR控制的系统相对无控制的系统响应时间较快，从表1可知无控制的θ角达到期望值的时间为7.7s，而LQR控制的θ角达到期望值的时间仅为2.75s，效率提高近2.8倍，柔性机械臂的定位速度得到大幅提高.摆动角α表示机械臂移动过程中的抖动强弱，是机械臂稳定性评估的重要参数.从图（b）结合表1可知，施加LQR控制前后，α到达期望值0的时间接近，分别为控制前的2.2s和控制后2.1s.但是未加LQR控制的α响应曲线在达到期望过程中存在较多峰值，抖动效果太强，在工作过程中会对作用对象造成破坏，长时间抖动也会影响机械臂本身寿命和精度.而经过LQR控制的α角在响应过程中只存在一个较高峰值，随后迅速削弱向期望值0逼近并保持，说明经过LQR方法控制的系统自动调节平衡能力远强于未加LQR控制的系统，同时大幅度削弱了抖动，对作用对象和柔性机械臂都有较好的保护.分析了LQR控制系统响应的优越性后，作出LQR控制的柔性机械臂系统的输出效果曲线，如图2所示.图2中定位角θ稳定上升到目标位置，控制效果偏差从初始位置迅速降低到0，由于LQR系统很好的消除了机械臂动作过程中的抖动，摆动角α输出曲线基本保持在0位置，图1、图2的分析结果表明经过LQR控制的柔性机械臂系统能够实现快速精确定位，并且能有效削弱定位过程中机械臂的抖动.4 总结目前，机器人的方向开始往柔性方向发展，而机器人的传动机构多采用谐波减速器等，所以机器臂在工作的过程中就会产生抖动的现象，这也是本文研究的一个重点问题.柔性机械臂的快速定位和抖动消除是一个复杂的问题，建立柔性机械臂系统控制器模型不仅要考虑定位的快速准确，更要保证模型能够削弱机械臂动作过程中的抖动.本文提出利用LQR 方法建立柔性机械臂的控制模型，在LabVIEW软件中进行了仿真实验.实验结果表明，LQR方法控制后的柔性机械臂可以快速精确地到达目标位置，并且可以大幅削弱定位过程中机械臂的抖动，该方法效果稳定快速，能够用于控制柔性机械臂的快速定位.参考文献:〔1〕姜春福，余跃庆.神经网络在机器人控制中的研究进展[J].北京工业大学学报，2003（l）.〔2〕褚明，贾庆轩，孙汉旭，等．空间柔性操作臂的动力学／控制耦合特性研究[J]．北京邮电大学学报，2008，31(3)：98-102．〔3〕刘晓平，李景溃，员超，等．120kg点焊机器人运动状态下的动态特性分析[J]．中国机械工程，2002，13(13)：1137-1140．〔4〕刘国华，李亮玉，赵继学．考虑反向齿面啮合力的齿轮系统时变啮合刚度的研究[J]．天津工业大学学报，2006，25(6)：54—57．〔5〕庄未，刘晓平.运动状态下柔性关节机器入振动环境预测[J].北京邮电大学学报，2009（5）.〔6〕朱长春，王懋礼，曾启铭，等．振动环境试验响应的神经网络预测方法[J]．振动与冲击，2007，26(4).〔7〕邓长华，任建亭，任兴民，等．管道联接件参数识别的行波法[J]．应用力学学报，2007，24(4)：584-587．〔8〕庄未，刘晓平.运动状态下柔性关节机器入振动环境预测[J].北京邮电大学学报，2009（5）.〔9〕宋西蒙．倒立摆系统LQR一模糊控制算法研究[D].西安电子科技大学，2006.〔10〕孙迪生，王炎.机器人控制技术[M].北京：机械工业出版社，1997.〔11〕崔美瑜，徐世杰.基于直接自适应控制的挠性航天器高精度姿态控制[J].航天控制，2011，29（5）：35-39.〔12〕高秀兰，鲁开讲，等.并联机构非线性PID自适应控制[J].机械设计与制造，2012（12）：125-127.〔13〕刘成良，等.神经网络在机器人运动控制中的应用研究[J].机械科学与技术，2003，22（2）：226-228.〔14〕姜春福，等.神经网络在机器人控制中的研究进展[J].北京工业大学学报，2003，29（1）：5-11.〔15〕谭文龙.一种改进的二级倒立摆LQR控制器参数优化方法[J].重庆理工大学学报，2012，26（3）：85-88.〔16〕宋西蒙.倒立摆系统LQR—模糊控制算法研究[D].西安电子科技大学,2006. 〔17〕李洋.基于LQR算法两轮自平衡小车的系统设计与研究[D].太原理工大学,2011.。
参数不确定漂浮基柔性空间机械臂载体姿态、关节协调运动及柔性振动主动抑制的混合控制方案
基 金 项 目 ：国家 自然 科 学 基 金项 目 １ ３２ ２ １６２ ４ ， 建 省 自然 科 学 ０７ ０２、０７ ０ ０ 福
基 金 项 目 Ｅ ４ ００ ０ １０ ８
收稿 日期 ：２０ ０ ９—０ ６一ｌ 修 改稿 收 到 Ｅ期 ：０ ９—０ ０ １ ｔ ２０ ９— ３ 第 一 作者 洪 昭 斌 男 ， 士 生 ，９２年 ９月 生 博 １８
１ 漂 浮 基 柔性 空 间机械 臂 系统 动 力学
不失一般 性 ， 虑 做平 面运 动 的 自由 漂浮 柔性 空 考
第 １期 １
洪 昭斌等 ：参数不确定漂浮基柔性空间机械臂载体姿态 、 关节协调运动及柔性振动主动抑制的混合控制方案
一
９ ５
间机械 臂系 统 ， 统 结 构 如 图 １所 示 。设 系统 由 自由 系 漂浮 的载体 。 刚性机 械臂 Ｂ 、 及 柔性 机械 臂 Ｂ 组 成 。
跟踪 进行简单 控制 ； 文献 ［ ］ ９ 将虚 拟刚性 机械 臂和 假设 运动 反解相结 合 ， 计 了柔 性 空 间机 械 臂模 型 的扩 展 设 Ｐ Ｄ控制 ； 献 ［０ 利用计 算力 矩法 对平 面柔性 空 间机 文 １］
制 。最 后 ， 使用 本 文 设计 的混 合 控 制方 案 对 漂 浮基 柔 性空 间机械臂 系统 进 行数 值 仿 真 ， 真 结 果 证 实 了该 仿 控 制方案在 系统具 有不确 定参 数 时仍 能保 证 系统追 踪
系统 参 数 不 确定 情 况 下 ， 够 使 载体 姿 态 及 机 械 臂关 节 角 稳 定 地追 踪 期 望 轨 迹并 对 所 产 生 的 柔性 振 动 进 行 主动 抑 制 。 能 关 键 词 ：漂 浮 基 柔 性 空 间机 械 臂 ； 合 控 制 ； 混 变结 构控 制 ； 性 振 动 控 制 ； 拟 控 制力 ； 确定 参 数 柔 虚 不 中 图分 类 号 ：Ｔ ２ １ Ｐ４ 文 献 标识 码 ：Ａ
“空间柔性机械臂”资料合集
“空间柔性机械臂”资料合集目录一、空间柔性机械臂的动力学建模和分析二、空间柔性机械臂动力学建模、轨迹规划与振动抑制研究三、空间柔性机械臂动力学特性研究四、空间柔性机械臂在轨抓取动力学及振动特性分析五、空间柔性机械臂动力学建模分析及在轨抓捕控制六、基于压电致动器的空间柔性机械臂系统的轨迹跟踪与振动抑制一体化控制研究空间柔性机械臂的动力学建模和分析随着空间探索的不断深入，柔性机械臂在空间任务中的应用越来越广泛。
柔性机械臂具有灵活性强、适应性好等优点，在复杂的空间环境中表现出优越的性能。
为了更好地发挥柔性机械臂的优势，提高其控制精度和稳定性，需要对柔性机械臂的动力学建模进行分析。
本文旨在探讨空间柔性机械臂的动力学建模和分析方法，为实际应用提供理论支持。
柔性机械臂是一种具有弹性、阻尼等物理特性的机械系统。
在空间环境中，柔性机械臂需要承受各种复杂的外力，如重力、离心力、扰动力等，同时还需要适应空间环境的特殊性，如微重力、高真空、强辐射等。
因此，柔性机械臂的动力学建模需要考虑更多的影响因素，如弹性变形、流体动力学等，其分析方法也更加复杂。
柔性机械臂的动力学建模和分析方法主要包括数学建模和模拟分析。
数学建模是对柔性机械臂系统进行数学描述，建立相应的运动方程和动力学模型。
根据实际应用需求，可以采用不同的数学模型，如有限元法、集中质量法、Kane方法等。
模拟分析是通过计算机仿真技术，对数学模型进行数值求解和分析，以获得柔性机械臂的动力学行为。
例如，可以采用数值积分方法求解运动方程，得到柔性机械臂的位移、速度和加速度等动态性能。
通过数学建模和模拟分析，可以得到柔性机械臂的动力学行为。
以下是部分结果展示：图1：柔性机械臂的位移响应曲线（在不同外力作用下的位移变化）图2：柔性机械臂的速度响应曲线（在不同外力作用下的速度变化）图3：柔性机械臂的加速度响应曲线（在不同外力作用下的加速度变化）通过对柔性机械臂的动力学建模和分析，我们可以得到其位移、速度和加速度等动态性能。