导读:本文包含了非线性关节论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:非线性系统,机器手控制,观测器设计,积分滑模控制
非线性关节论文文献综述
董学莲,廖佳敏,曾孟兰,赵雄,向奎伟[1]（2019）在《基于观测器的单关节非线性机械手系统控制》一文中研究指出针对一类单关节非线性机械手系统控制过程中存在的干扰、模型不确定性以及可能的故障问题,提出一种基于观测器的积分滑模控制策略。该方法首先对系统状态及干扰进行有效观测,得到相应的观测信息,并通过引入滑模面对系统故障信号进行重构。其次,基于观测信息进行了控制器设计,在保证系统状态趋向滑模面的同时,对系统的稳定性进行了分析。此外,通过引入H_∞性能指标,保证了系统的鲁棒性。最后,将该方法用在了一类柔性单关节机械手系统中。仿真结果表明,该方法能够有效观测系统干扰、故障信号,控制器能够保证系统的稳定性,说明了控制策略的有效性。(本文来源于《控制工程》期刊2019年06期）
邱亚,李鑫,陈薇,段泽民[2]（2019）在《非线性量化小脑模型关节控制器神经网络控制器》一文中研究指出常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并分析了非线性量化CMAC的收敛性,解释了非线性量化提高稳态精度的本质.面向一阶惯性环节、二阶系统、一阶时变系统及二阶时变系统,分别跟踪方波、斜坡、正弦波、叁角波和加速度等输入信号,仿真验证了非线性量化CMAC神经网络控制器的有效性,给出了不同非线性量化方法的适用性.结果表明,非线性量化CMAC参数容易设定,物理意义清晰,与常规CMAC对比,其快速性和控制精度显着提高,可以有效解决实际复杂非线性时变系统的控制.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年10期）
吴雨,蒋扇英[3]（2018）在《多尺度法在时滞弹性关节机械臂非线性振动问题中的应用》一文中研究指出针对非线性弹性关节机械臂,研究传动过程中的时滞效应对机械臂系统周期振动的影响.本文改进了具有弹性关节的非线性机械臂动力学模型,引入时滞参数,应用多尺度法,得到系统的近似解析解,考察了时滞对机械臂系统周期运动的影响规律.数值软件计算结果表明解析解与数值解具有较好的吻合度.从而验证了本文多尺度方法的有效性和正确性.(本文来源于《力学季刊》期刊2018年04期）
王俊,马梁,于洋洋,张俊红[4]（2018）在《考虑非线性关节摩擦SCARA机器人模糊PID控制》一文中研究指出为了使SCARA机器人在快速运动时具有较快的响应速度和较强的抗干扰能力,在传统PID伺服控制器的基础上,利用模糊理论将伺服控制器设计为模糊PID控制器。采用MATLAB软件对该模糊控制器进行仿真研究,分析对比两种控制器的性能指标和抗干扰能力。结果表明:在阶跃信号作用下,两种控制器均能较好地实现信号跟踪,但模糊PID控制器的超调量要小于传统PID控制器。当考虑周期外激励作用时,传统PID控制器出现振荡现象,而模糊PID控制器仍保持较好的信号跟踪;在五次多项式轨迹跟踪过程中,两种控制器均能有效地实现信号跟踪。当考虑非线性关节摩擦作用时,传统PID控制器轨迹跟踪出现偏移,而模糊PID控制器实际轨迹仍能保持与期望轨迹较好的一致性。(本文来源于《现代制造工程》期刊2018年03期）
尹伟,孙雷,王萌,刘景泰[5]（2017）在《用于柔性关节机器人位置控制的幅值饱和非线性状态反馈控制器》一文中研究指出针对柔性关节机器人(FJR)的位置控制问题,设计了一种带摩擦力补偿的幅值饱和非线性状态反馈控制器(ASNSFC).该方法能够只用电机的位置和速度信息,实现FJR的位置控制,并且该方法能够有效抑制残余抖动.具体而言,首先根据FJR的动力学模型分析了传统PD(比例-微分)控制算法的不足;在此基础上结合人机共融安全方面的需求,设计ASNSFC并通过李亚普诺夫分析方法从理论上证明了闭环系统的稳定性.在自主研制的FJR平台上测试了本文方法的性能,实验结果表明本文方法能够取得更好的控制性能,包括将超调降低到1/10,调节时间降低一半.(本文来源于《机器人》期刊2017年04期）
蓝韶彬[6]（2016）在《用于肩关节康复机器人的非线性刚度柔顺驱动器设计方法》一文中研究指出为改善肩关节康复机器人的人机交互柔顺性及安全性,同时避免变刚度柔顺驱动器双电机带来的复杂结构。本文提出“小负载,低刚度和大负载,高刚度”的非线性刚度理念。该理念不仅可应用于康复机器人驱动关节设计,而且可扩展至非结构化环境下作业机器人驱动关节设计。本文根据该非线性刚度柔顺驱动器设计理念,提出了根据给定的非线性刚度的力矩位移曲线逆向设计弹性元件的理论方法。通过有限元仿真和实验验证设计结果,并对柔顺驱动器力矩控制和阻抗控制特性进行Simulink仿真分析。本文的主要内容如下:首先,本文提出一种非线性刚度的弹性结构拓扑,由弹性元件和滚子组成。弹性元件由弹性悬臂梁单元和可看作刚性体的接触单元两部分构成。弹性悬臂梁单元对接触单元的作用等效为直线弹簧和扭簧的共同效果。从具有平面轮廓的接触单元及曲面轮廓接触单元研究弹性结构刚度变化本质。其次,通过ANSYS Workbench优化设计弹性悬臂梁单元的尺寸。分析弹性元件的受力情况,利用迭代方法逐点求解接触单元的曲面轮廓。通过有限元分析设计完成的弹性元件,提出构建新的力矩位移曲线实现对仿真结果与期望值误差的补偿。同时,通过实验验证所设计结构的力学性能。最后,根据柔顺驱动器的动力学模型建立力矩控制系统,加入干扰观测器,通过在Simulink中仿真研究力矩控制性能。建立基于力矩控制的阻抗控制系统,仿真研究阻抗控制性能。仿真结果表明建立的力矩控制系统具有较好的跟随效果,阻抗控制系统具有较好的性能。(本文来源于《天津大学》期刊2016-12-01）
张强,于宏亮,许德智,于美娟[7]（2016）在《基于自组织小波小脑模型关节控制器的不确定非线性系统鲁棒自适应终端滑模控制》一文中研究指出针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑模型(self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller,SOWCMAC)的鲁棒自适应积分末端(terminal)滑模控制策略.首先,将小脑模型、自组织神经网络和小波函数各自优势相结合,给出一种SOWCMAC,以保证干扰估计方法具有快速学习能力和更好的泛化能力.其次,设计两种改进的terminal滑模面构造方法,并分别给出各自的收敛时间.然后,基于SOWCMAC和改进的积分terminal滑模面,给出不确定非线性系统鲁棒自适应非奇异terminal控制器的设计过程,其中通过构造自适应鲁棒项抑制干扰估计误差对系统跟踪性能的影响,并利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性.最后,将该方法应用于近空间飞行器姿态的控制仿真实验,结果表明所提出方法有效性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2016年03期）
李光,符浩,杨韵[8]（2015）在《一种无模型的柔性关节机械臂非线性状态观测器设计》一文中研究指出在复杂非线性摩擦阻尼参数以及模型参数不确定的情况下,针对柔性关节机器人的状态观测问题,提出一种基于神经网络的无模型非线性观测器。采用径向基神经网络(RBF)对系统模型进行在线逼近,通过Lyapunov稳定性分析推导,获得神经网络权值自适应律;通过引入鲁棒项来抑制神经网络逼近误差,加快观测误差的收敛速度;通过不同激励下的仿真分析,验证了提出方法的有效性。(本文来源于《湖南工业大学学报》期刊2015年03期）
温玉芹[9]（2015）在《空间机械臂非线性传动关节的位置控制策略研究》一文中研究指出空间机械臂关节位置控制作为在轨服务的支撑性技术,得到越来越广泛的应用。随着空间操作任务的复杂性和智能性的不断增加,提高空间机械臂关节的位置控制精度是完成在轨组装、辅助对接及其精细操作等空间任务的关键技术。本文的研究内容来源于国家重点基础研究发展计划973项目(2013CB733000),主要进行空间机械臂非线性传动关节的位置控制策略研究。在充分研究空间机械臂关节非线性影响因素的基础上,完成了综合考虑摩擦和迟滞效应的空间机械臂关节动力学建模,并分别基于遗传算法和RBF神经网络算法对关节模型中的摩擦和迟滞项进行了参数辨识,最后利用滑模控制方法设计了一种同时补偿摩擦和迟滞效应的位置控制策略,有效提高了关节的定位精度。研究内容如下：首先,提出了一种空间机械臂关节的二阶级联建模方法,分别考虑两阶轴的惯量,并引入LuGre摩擦模型和Preisach迟滞模型两个非线性环节,建立了空间机械臂关节的动力学模型。其次,基于Ⅰ.uGre摩擦模型对机械臂关节的摩擦进行了辨识与补偿。将LuGre摩擦模型的参数分为静力参数与动力参数,分别运用遗传算法对两类摩擦模型的参数进行辨识,并设计了滑模补偿控制器,进行摩擦的补偿控制。此外,基于Preisach迟滞模型对关节迟滞进行辨识与补偿。Preisach模型是一种多值映射,通过求解其逆模型,将多值映射转化为一一映射,再借助神经网络的强逼近能力,对Preisach迟滞模型参数进行辨识,基于模型辨识结果,设计滑模控制器,对系统迟滞进行补偿控制。最后,设计综合考虑摩擦和迟滞的全局滑模控制器。在研究了摩擦和迟滞对关节的非线性影响的基础上设计了全局滑模控制器,并将其应用于关节控制中,通过前馈补偿消除摩擦和迟滞的影响,从而提高系统的控制精度。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2015-01-04）
付建宁,詹涵菁,黄文康[10]（2014）在《空间机械臂关节非线性摩擦建模及补偿》一文中研究指出针对空间机械臂关节存在的非线性摩擦问题,提出了一种非线性摩擦建模及补偿方法。首先,根据建立的机械臂关节动力学方程推导出非线性摩擦与电机电流、角加速度的关系;然后,通过测得的机械臂关节角度信号,设计了Kalman-牛顿预测器来估计负载端的角加速度,并利用估计的角加速度和采样电流值计算出摩擦力矩,建立机械臂关节的指数摩擦模型;最后,基于该模型设计了前馈补偿控制器,用于对机械臂关节的非线性摩擦进行补偿。通过机械臂关节驱动实验验证了此方法的可行性。(本文来源于《机械传动》期刊2014年12期）
非线性关节论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并分析了非线性量化CMAC的收敛性,解释了非线性量化提高稳态精度的本质.面向一阶惯性环节、二阶系统、一阶时变系统及二阶时变系统,分别跟踪方波、斜坡、正弦波、叁角波和加速度等输入信号,仿真验证了非线性量化CMAC神经网络控制器的有效性,给出了不同非线性量化方法的适用性.结果表明,非线性量化CMAC参数容易设定,物理意义清晰,与常规CMAC对比,其快速性和控制精度显着提高,可以有效解决实际复杂非线性时变系统的控制.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非线性关节论文参考文献
[1].董学莲,廖佳敏,曾孟兰,赵雄,向奎伟.基于观测器的单关节非线性机械手系统控制[J].控制工程.2019
[2].邱亚,李鑫,陈薇,段泽民.非线性量化小脑模型关节控制器神经网络控制器[J].控制理论与应用.2019
[3].吴雨,蒋扇英.多尺度法在时滞弹性关节机械臂非线性振动问题中的应用[J].力学季刊.2018
[4].王俊,马梁,于洋洋,张俊红.考虑非线性关节摩擦SCARA机器人模糊PID控制[J].现代制造工程.2018
[5].尹伟,孙雷,王萌,刘景泰.用于柔性关节机器人位置控制的幅值饱和非线性状态反馈控制器[J].机器人.2017
[6].蓝韶彬.用于肩关节康复机器人的非线性刚度柔顺驱动器设计方法[D].天津大学.2016
[7].张强,于宏亮,许德智,于美娟.基于自组织小波小脑模型关节控制器的不确定非线性系统鲁棒自适应终端滑模控制[J].控制理论与应用.2016
[8].李光,符浩,杨韵.一种无模型的柔性关节机械臂非线性状态观测器设计[J].湖南工业大学学报.2015
[9].温玉芹.空间机械臂非线性传动关节的位置控制策略研究[D].北京邮电大学.2015
[10].付建宁,詹涵菁,黄文康.空间机械臂关节非线性摩擦建模及补偿[J].机械传动.2014