本文關(guān)鍵詞：多連桿柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人的動力學(xué)與控制算法研究　出處：《南京航空航天大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域日益擴(kuò)大,許多行業(yè)對機(jī)器人的控制精度與性能要求也越來越高。大量實(shí)驗(yàn)與研究表明,關(guān)節(jié)柔性是制約機(jī)器人高精度控制的關(guān)鍵因素,而精確的動力學(xué)模型是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人高精度控制的基礎(chǔ)。因此,研究柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人的動力學(xué)與控制算法具有非常重要的意義。本文以多連桿柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人為研究對象,以其動力學(xué)模型為基礎(chǔ),遞進(jìn)地研究了幾種高精度控制算法。首先在Spong假設(shè)的基礎(chǔ)上,運(yùn)用凱恩方法建立了傳動比不為1的多連桿柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人的動力學(xué)方程,并在Adams中運(yùn)用速比折合的方法建立了虛擬樣機(jī)模型,從而為多連桿柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人的控制提供了依據(jù)。其次,為了消除對關(guān)節(jié)柔性大小的限制以及加速度反饋信息的需要,對反演控制算法進(jìn)行了研究。在動力學(xué)模型精確已知的情況下,充分利用動力學(xué)性質(zhì)設(shè)計了基本反演控制算法。在動力學(xué)模型未知或不精確的情況下,設(shè)計了一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)反演控制算法。該算法將系統(tǒng)非線性未知項(xiàng)與已知項(xiàng)分開并利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線逼近非線性未知項(xiàng),并根據(jù)李亞普諾夫函數(shù)設(shè)計控制律與參數(shù)自適應(yīng)律,從而實(shí)現(xiàn)多連桿柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人的關(guān)節(jié)軌跡跟蹤控制。然后,為了消除反演控制過程中“微分爆炸”現(xiàn)象,對動態(tài)面控制算法進(jìn)行了研究。在動力學(xué)模型精確已知的情況下,以基本反演方法為基礎(chǔ),設(shè)計了基本動態(tài)面控制算法。在動力學(xué)模型未知或不精確的情況下,提出了一種無需神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)動態(tài)面控制算法。該算法將模型未知項(xiàng)表示成慣性參數(shù)的線性形式并對這些慣性參數(shù)進(jìn)行估計,同時利用動態(tài)面方法引入一階濾波器消除高階微分項(xiàng),并根據(jù)李亞普諾夫函數(shù)穩(wěn)定性設(shè)計這些慣性參數(shù)的自適應(yīng)律,從而實(shí)現(xiàn)多連桿柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人的關(guān)節(jié)軌跡跟蹤控制。最后,運(yùn)用Adams進(jìn)行柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人的動力學(xué)仿真,仿真結(jié)果證明了所建的凱恩動力學(xué)方程的正確性;運(yùn)用S函數(shù)在Matlab的Simulink模塊中構(gòu)造控制系統(tǒng)并進(jìn)行以上所提控制算法的仿真,仿真結(jié)果證明了所提控制算法的有效性;運(yùn)用Matlab與Adams進(jìn)行聯(lián)合仿真,證明了反演法可用于實(shí)際控制,并具有很好的控制效果。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP242

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1349361