并联机器人的鲁棒自适应控制83751new

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1、2002年第4期《机器人技术与应用》并联机器人的鲁棒自适应控制□焦晓红耿秋实方一鸣李运峰燕山大学电气工程学院[摘要]本文针对含有不确定性的液压并联机器人,提出了一种鲁棒自适应控制器,该控制器能够克服参数变化和负载扰动的不良影响,保证系统的鲁棒全局渐近稳定性和良好的跟踪动态性能。计算机仿真结果证明了该控制方案的有效性。[关键词]并联机器人鲁棒控制自适应控制渐近稳定[Astract]Robustadaptivecontrollerisproposedforparallelrobotmanipulatorswithuncertaintiesanddisturbance.Itcanelimina

2、tetheeffectsthatthevaryingparametersandtheexternaldisturbanceaffectonthesystem,andguaranteetheglobalasymptoticstabilityandgoodtrackingdynamicperformance.Thesimulationresultshowstheeffectivenessoftheproposedmethod.[Keywords]ParallelrobotRobustcontrolAdaptivecontrolAsymptoticstability1引言效干扰力。并联机器人同

3、传统的串联机器人相比具有很多KceVt22令F=(1+s)ωnFL,a1=2δnωn,a0=ωn,可A4βeKce优点,例如更高的机械刚性,更高的位置精度,更高的承重比等,进而得到了广泛应用,因此其控制问题已得到简化的数学模型为:成为机器人研究领域的热点之一。kva0u-Fxp(s)=2(2)s(s+a1s+a0)由液压伺服系统驱动的并联机器人的特征参数,随着工况和环境的变化以及外界干扰的存在会产生将上式写成微分方程的形式:大幅度的变化,这些都给控制器的设计带来困难。¨¨yp+a1yp+a0yp=kva0u-F(3)自适应控制可以很好的解决模型参数不确定性问题,但难以保证在未知干扰下的系

4、统的稳定性和良yp为液压缸的位移,假设期望输出为yr,取e=yr-yp,好的暂态响应,而鲁棒控制对有界干扰具有较好的控则误差方程为:⋯¨⋯¨制效果,本文针对液压并联机器系统的特点,提出了e+a1e+a0e=yr+a1yr+a0yr-a0kvu+F(4)一种鲁棒自适应控制方法,使系统具有鲁棒全局渐近稳定性,即对参数不确定和外部干扰具有很好的鲁棒¨定义状态变量x1=e,x2=e,x3=e可将(4)写为:性,并具有良好的动态性能。仿真结果验证了该方法的有效性。x1=x22并联机器人液压缸单通道的数学模型?x2=x3(5){⋯¨液压并联机器人单通道的数学模型参考文献,x3=yr+a1yr+a0y

5、r-a0kvu+f+F为:其中,f=-a0x2-a1x3。2KceVt2本文的控制目标是:对存在参数不确定性及外界kvωnu(s)-(1+s)ωnFL(s)A4βeKce¨xp(s)=22(1)s(s+2δnωns+ωn)干扰的并联机器人系统,在给定输出yr,yr,yr情况下,其中,βe是液压油缸的体积弹性模量,Kce为总的泄漏设计一个鲁棒自适应控制器,保证误差系统渐近稳系数,A为液压缸的有效面积,Vt是总的压缩体积,ωn定。为液压缸固有频率,δn为阻尼比,ωn和δn随工控条为了导出控制律,本文假定等效干扰力FL是有件的变化而变化。FL是作用在液压主动关节上的等界的,并且ωn和δn的变化

6、范围已知,则F有界,设·22·2002年第4期《机器人技术与应用》F≤FTs(6)Px0=(x1(0),x2(0),x3(0))3鲁棒自适应控制器的设计证明:取李亚普诺夫函数^对于系统(5),我们能找到一类函数12V=(x1,x2,x3,θ)=(x3+h0(x1,x2))2y=h(x1,x2,x3)=x3+h0(x1,x2)(7)h(0,0,0)=0,通过设计控制器,使误差轨迹都能趋于1^^(θ-θ)TГ-1(θ-θ)+2M域,M域定义为M:{x:y=h(x1,x2,x3)=h0(x1,x2)=0-(8)则沿系统(5)的任意轨迹,V的微分为(x⋯¨并使系统在M域上有lim1(t),x2(

7、t),x3(t))=0,即t→∞V=y[f+yr+a1yr+a0yr-kva0u+F误差轨迹能渐近地收敛于原点。Яh^^0Яh0T-1+x2+x3]-(θ-θ)ГθЯx1Яx2例如h0取线性函数h0=c1x1+c2x2(9)将(11)式代入上式,得并选择c⋯¨⋯^1,c2,满足a0TV=y[f+yr+a1yr+a0yr-yr+θΦ+kya0c22c2-4c1-+<0(10)22^^Яh0Яh0T-1+gsgn(y)+Fsgn(y)+

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