欠驱动机械臂控制系统的研究

论文摘要

非线性欠驱动控制系统是指系统的独立控制变量个数小于系统自由度个数的一类非线性系统。由于欠驱动系统的复杂性、非线性、不稳定性、要求多目标控制等原因,导致非线性欠驱动系统控制难度较大,但由于其在减少执行元件个数,减轻重量以及降低造价、操作灵活等方面具有较大优势,因此对欠驱动系统的研究具有重要的理论意义和实用价值。欠驱动机械臂是典型的非线性欠驱动机械系统,是由两根刚性连杆通过活动关节连接而成。第一个关节与一台直流电机相连,为驱动关节；第二个关节连接两个杆臂,为欠驱动关节。此系统属于典型的单输入双输出系统,能够进行经典的欠驱动方向的实验研究,同时由于其独特的复杂性,同样适合进行复杂算法的实验研究。本文针对欠驱动机械臂控制系统进行研究,以良好的控制性能、系统的安全运行以及易于操作作为系统的目标,设计并开发了欠驱动机械臂控制系统的专用控制软件,然后针对传统平衡控制算法存在的问题,提出了一种基于T-S模糊的LQR平衡控制算法,并采用神经网络补偿摆臂起摆时的摩擦干扰,最后通过实验验证了所提出的控制算法的有效性和先进性。本文的主要研究内容如下：1.描述了欠驱动机械臂控制系统的结构、特性和研究功能等,并分析了欠驱动机械臂控制算法的研究现状,通过拉格朗日动力学方程建立了欠驱动机械臂被控对象的动力学模型,并通过能量法建立了参数辨识方程。2.完成欠驱动机械臂建模之后,针对传统控制算法存在的问题,本文设计了基于T-S模糊的LQR控制器和采用了基于神经网络补偿的能量法起摆控制器。基于T-S模糊的平衡控制算法,首先将系统设定的状态空间分为若干个模糊子空间,通过线性二次型最优理论和线性调节理论,在每个模糊子空间建立局部控制器,保证系统在每个局部子空间中平衡,并最终收敛于给定平衡点,然后使用隶属函数平滑的将各个局部控制器连接起来,得到非线性控制对象的模糊平衡控制器,实现了欠驱动机械臂在任意给定点的平衡控制,解决了传统平衡算法抗干扰区间小,鲁棒性差等问题。基于神经网络补偿的起摆控制算法,是通过神经网络补偿被控对象的未建模动态,使其达到更好的控制效果。3.编写欠驱动机械臂专用控制软件,设计并开发了欠驱动机械臂控制系统复杂算法模块、滤波模块、切换模块、虚拟对象模块以及实时信号检测模块等,保证了系统的安全运行、便于操作者对控制系统更为直观准确的监控,然后,对所开发的专用控制软件进行相关的测试和验证,证明了其有效性和先进性。最后,在控制软件的基础上进行控制算法的实验验证,并结合传统控制算法进行比较,通过性能指标分析比较,证明所提出和采用的控制算法较传统控制算法对欠驱动机械臂控制性能有大幅度的提高。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 欠驱动机械臂控制系统的描述
• 1.2.1 欠驱动机械臂控制系统结构
• 1.2.2 欠驱动机械臂控制系统的作用和特点
• 1.2.3 欠驱动机械臂控制系统的研究功能
• 1.3 欠驱动机械臂控制算法的研究现状
• 1.4 本文主要研究工作
• 第2章 欠驱动机械臂模型描述及其参数辨识
• 2.1 引言
• 2.2 欠驱动机械臂动力学模型建立
• 2.2.1 拉格朗日动力学方程
• 2.2.2 欠驱动机械臂动力学模型
• 2.3 欠驱动机械臂的参数辨识
• 2.3.1 基于CAD模型的参数测定
• 2.3.2 基于能量法的参数辨识
• 2.4 本章小结
• 第3章 欠驱动机械臂控制算法的研究
• 3.1 引言
• 3.2 欠驱动机械臂控制系统的目标描述
• 3.3 欠驱动机械臂控制难点分析
• 3.4 欠驱动机械臂控制算法研究
• 3.4.1 欠驱动机械臂控制策略描述
• 3.4.2 基于T-S模糊的平衡控制器设计
• 3.4.3 基于神经网络补偿的能量法起摆控制器设计
• 3.5 算法仿真验证
• 3.5.1 平衡控制算法仿真验证
• 3.5.2 起摆控制算法仿真验证
• 3.6 本章小结
• 第4章 欠驱动机械臂控制软件的设计与开发
• 4.1 引言
• 4.2 欠驱动机械臂系统控制软件的平台实现
• 4.2.1 硬件平台
• 4.2.2 软件平台
• 4.3 欠驱动机械臂系统控制软件系统设计与开发
• 4.3.1 欠驱动机械臂系统专用控制软件的功能设计
• 4.3.2 欠驱动机械臂系统专用控制软件的开发
• 4.4 欠驱动机械臂系统控制软件测试结果与分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 欠驱动机械臂控制系统的实验研究
• 5.1 引言
• 5.2 欠驱动机械臂参数辨识实验案例
• 5.2.1 基于非负最小二乘的能量法参数辨识实验研究
• 5.2.2 参数辨识实验结果分析
• 5.3 欠驱动机械臂平衡控制实验案例
• 5.3.1 LQR平衡控制器参数设计
• 5.3.2 基于T-S模糊的LQR控制器参数设计
• 5.3.3 LQR平衡控制实验
• 5.3.4 T-S模糊平衡控制实验
• 5.4 欠驱动机械臂起摆控制实验案例
• 5.4.1 基于神经网络补偿的能量法起摆控制的实验研究
• 5.5 起摆—平衡混合控制的实验结果分析
• 5.6 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的论文及获奖情况