液压伺服并联机器人的自适应鲁棒跟踪控制

非线性系统的鲁棒自适应控制

非线性系统的鲁棒自适应控制 Robust Adaptive Control of Uncertain Nonlinear Systems 郝仁剑3120120359 摘要：本文以非线性系统的控制问题为背景，介绍了多种经典的非线性系统的控制方法以及研究进展，分析了各种控制方法存在的优点和不足。着重介绍了鲁棒自适应控制在非线性系统中的应用，结合该领域的近期研究进展和实际应用背景，给出对鲁棒自适应控制的进一步研究目标。 关键词：非线性系统鲁棒控制自适应控制 1.前言 任何实际系统都具有非线性特性，非线性现象无处不在。严格地说，线性特性只是其中的特例，但是非线性系统与线性系统又具有本质的区别。由于非线性系统不满足叠加原理，因此非线性特性千差万别，这也给非线性系统的研究带来了很大的困难。同时，对于非线性系统很难求得完整的解，一般只能对非线性系统的运动情况做出估计。众所周知，控制理论经历了经典控制理论和现代控制理论两个发展阶段。在第二次世界大战前后发展起来的经典控制理论应用拉普拉斯变换等工程数学工具来分析系统的品质。它广泛地应用于单输入单输出、线性、定常、集中参数系统的研究中。随着控制对象的日益复杂以及人们对控制系统精度的不断提高，经典控制理论的局限性就暴露出来了。在20世纪50年代，Bellman根据最优原理创立了动态规划。同时庞特里亚金等学者创立了最大值原理。后来，Kalman提出了一系列重要的概念，如可观性，可控性，最优线性二次状态反馈，Kalman滤波等。这些理论和概念的提出大大促进了现代控制理论的发展。控制系统的设计都需要以被控对象的数学模型为依据，然而对于任何被控对象不可能得到其精确的数学模型，如在建立机器人的数学模型时，需要做一些合理的假设，而忽略一些不确定因数。不确定性的必然存在也正促使了现代控制理论中另一重要的研究领域——鲁棒控制理论的发展。Zmaes关于小增益定理的研究以及Kalman关于单输入单输出系统LQ调节器稳定裕量的分析为鲁棒控制理论的发展产生了重要的影响。特别是Zmaes1981年发表的论文[1]标志H∞控制理论的起步。1984年Francis和Zmaes基于古典插值理论提出H∞问题的初步解法。Glover运用Hankel算子理论给出了H∞问题的解析解。Doyle在状态空间上对Glover解法进行整理和归纳。至此H∞控制理论体系初步形成。同时，Doyle首次提出结构化奇异值的概念，后来形成了μ解析理论。另外一种重要的控制器设计方法是基于Lyapunov函数的方法。在进行鲁棒控制器的设计时，一般都假设系统的不确定性属于一个可描述集，比如增益有界，且上界己知等。一般来说，鲁棒控制是比较保守的控制策略。对所考虑集合内的个别元素，该系统并不是最佳控制。对于具有参数不确定性的一类系统，自适应控制技术被提了出来，如模型参考自适应控制和自校正控制等。在实际应用中，由于被控对象具有未建模动态，过程噪声或扰动的统计特性远比设计时所设想的情况更复杂，以及持续激励条件和严正实条件等“理想条件”被打破，这都会导致自适应控制算法的失稳。于是自适应控制的鲁棒性课题，即鲁棒自适应控制受到了广泛的关注。大量的工程实践表明，对于复杂的工业对象和过程，引入自适应策略能够提高控制精度，提高生产效率，降低成本。近年来，非线性自适应控制技术取得突破性的发展，控制器的结构化设计技术也正日益得到广泛的研究与应用。

机器人与自动化技术

机器人与自动化技术 “机器人、无处不在的屏幕、语音交互，这些都将改变我们看待‘电脑’的方式。一旦看、听、阅读能力得到提升，你就可以以新的方式进行交互。”----比尔?盖茨在某电视节目中，预测未来科技领域的下一件大事时表示：机器人与自动化技术将成为未来发展的一大趋势，可以改变世界！ 工业机器人的应用，正从汽车工业向一般工业延伸，除了金属加工、食品饮料、塑料橡胶、3C、医药等行业，机器人在风能、太阳能、交通运输、建筑材料、物流甚至废品处理等行业都可以大有作为。 当然，即将“改变世界”的机器人不仅仅具有代替人工的价值，在很多人类无法实现的领域也将出现机器人的身影。譬如，派送采矿机器人到月球和小行星上采挖稀土矿，将有望成为现实。 而更令比尔?盖茨寄予厚望的是机器人将像“电脑”一样改变人类的生活。 日本早稻田大学研究人员推出一种新型仿人型家务机器人。它集安全性、可靠性和灵巧性于一身，还具有仿人脸的外观。在工作时，它将一名男子抱下床，与他聊天并为他准备早餐。由于拥有和成年女性大小相当的灵巧双臂、双手，这种机器人能够用夹子将面包从面包机中取出，而丝毫不弄碎它。 英国阿伯丁大学启动了一项新的研究计划，在3年内研发出允许机器人与人类进行交谈，甚至讨论具体决定的系统……。 作为先进制造业中不可替代的重要装备，工业机器人已经成为衡量一个国家制造水平和科技水平的重要标志。 在机器人市场中，目前80%的市场份额仍由跨国公司占有，其中瑞典ABB、日本发那科FANUC、日本安川yaskawa和德国库卡KUKA四大企业则是市场第一梯队的“四大金刚”。其它有瑞士史陶比尔Staubli、德国克鲁斯CLOOS、德国百格拉、德国徕斯、德国斯图加特航空航天自动化集团（STUAA）、意太利瀚博士hanbs、意大利柯马COMAU、英国Auto Tech Robotics等。 目前国内生产机器人的企业主要有：中科院沈阳新松机器人自动化股份有限公司、芜湖埃夫特智能装备有限公司、上海新时达机器人有限公司、安川首钢机器人有限公司、哈工大海 尔机器人有限公司、南京埃斯顿机器人工程有限公司、广州数控设备有限公司、上海沃迪自动化装备股份有限公司等。 2015年，中国机器人市场需求预计将达35000台，占全球比重16.9％，成为全球规模最大的市场。 一、机器人的系统构成 由3大部分6个子系统组成。 3大部分是：机械部分、传感部分、控制部分。 6个子系统是：驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人-环境交互系统、人-机交互系统、控制系统。

机器人系统自适应鲁棒H∞跟踪控制器设计

机器人系统自适应鲁棒! " 跟踪控制器设计 闫建国#贾秋玲#李广文 $西北工业大学自动化学院#陕西西安%&’’%() 摘要*为更好地解决机器人系统中存在的参数不确定和外部干扰的鲁棒控制问题#论文结合参数 自适应方法#采用耗散性原理#设计了一种自适应鲁棒! " 跟踪控制器#解决了机器人系统同时存 在参数不确定和外部干扰的干扰抑制问题+给出了此种自适应鲁棒! " 跟踪控制律存在的充分条件及设计方法#并通过典型算例说明了此类控制律的设计步骤+仿真结果表明#此法设计的控制器不仅对机器人系统可能受到的干扰具有较好的抑制能力#还对系统参数的不确定性具有一定的鲁棒性+ 关键词*机器人#参数自适应#耗散性原理#干扰抑制 中图分类号*,-(%./0(&文献标识码*1文章编号*&’’’2(%34$(’’5)’626&62’6 机器人系统是典型的多输入多输出非线性系 统+由于测量和建模的不精确#负载的变化以及外部扰动的影响#实际上无法得到机器人精确7完整的动态模型#因此研究不确定性机器人的鲁棒控制问题具有十分重要的理论和实践意义+ 对不确定机器人鲁棒控制问题的研究是近年来国际上关于机器人研究的热点课题之一+许多学者在这方面都做了研究#取得了很多的成果+研究主要集中在*8采用李雅普诺夫函数方法#设计使闭环系统李雅普诺夫意义下稳定的控制器9&#(:;<基于反馈线性化的鲁棒控制#通过反馈线性化将机器人的非线性抵消掉#得到一个线性化方程#然后利用成熟的线性系统理论再补偿不确定性因素影响#使系统达到一定的鲁棒性能要求9.#6:;=当系统中存在未知的参数时#人们试图采用参数自适应策略结合李雅普诺夫原理9(#3:或结合滑模变结构控制方法95:#设计自适应的鲁棒控制器+上述的这些方法在系统不存在外界干扰时比较有效#但实际系统不可避免地存在外部干扰+如何在干扰作用下设计控制器使系统内部稳定且使干扰对输出的影响小于一定程度#这是!"控制研究的范畴+本文将针对同时存在参数不确定性和外部干扰的机器人系统设计自适应的! "控制器#达到镇定系统和抑制干扰的双重目的+>机器人系统数学模型 考虑如下方程描述的机器人系统9.: ?$@)@A/B$@#@C)@C/D$@)/E$@#@C)F G/H $&)式中#@I J K为广义坐标向量$关节角度量)#?$@) I J K LK是机器人的惯性阵#B$@#@C)I J K LK表示哥氏力和离心力的非线性耦合阵#D$@)I J K是重力矩# E$@#@C)I J K是系统的摩擦力#G I J K是外部力矩向量#H是外部干扰力矩+ 为了进行机器人系统的鲁棒控制研究#首先应了解这类系统的一些特性+ 特性>对所有@I J K#?$@)是正定对称阵+特性M?C$@)N(B$@#@C)是斜对称的+则根据斜对称矩阵的性质 O,$?C N(B)O F’PO I J K$()特性Q系统$&)可进行如下线性参数化 ?$@)@A/B$@#@C)@C/D$@)/E$@#@C)F G/H F R$@#@C#@A)S/H$.)式中#S I J K是机器人特性参数#R$@#@C#@A)I J K LT 是回归矩阵+ (’’5年4月第(6卷第6期 西北工业大学学报 U V W X Y Z[V\]V X^_‘a b^a X Y-V[c^a d_Y e d Z[f Y e g a X b e^c 1W h0(’’5 i V[0(6]V06 j收稿日期*(’’32&&2&% 作者简介*闫建国$&k35N)#西北工业大学教授#主要从事计算机控制系统7鲁棒控制7导航7制导与控制的研究+万方数据

基于自组织模糊CMAC网络的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制

第!"卷第#期 !$$!年%%月自动化学报&’(&&)(*+&(,’&-,.,’&/012!"3.02#444444444444555 5.0673!$$!短文基于自组织模糊89:8网络的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制%;王源胡寿松<南京航空航天大学自动化学院南京!%$$%#;<=>?@A 1B C D E ?F D G!#H 7I J K ;摘要基于自组织模糊’+&’<-*L ’+&’ ;神经网络3提出了一种非线性模型参考神经网络增广逆系统鲁棒自适应跟踪控制方法7该方法的特点是通过-*L ’+&’神经网络在线修正由 于建模误差M 不确定因素等引起的非线性系统逆误差3使得系统输出准确跟踪参考模型输出7-*L ’+&’的权值调整规律由N D @O P I 06稳定性理论导出7 文中证明了非线性闭环系统的稳定性7 仿真例子表明了本文方法的有效性7关键词动态逆3非线性3’+&’ 3自适应控制中图分类号 (Q !R R %;国家自然科学重点基金M 航空科学重点基金%!>%!收修改稿日期!$$%>$R >%#W X Y Z [\:]:^\_‘a\W :8b _c d 8X c \W X ef X Wc X c e _c a :W[g [\a 9[ Y :[a ]X c [a e f h X W d :c _i _c d f Z i i g89:8c a Z W :ec a \jX W b [ k&.l m P @I n )-o 0P >-0I p ?@A 1B C D E ?F D G!#H 7I J K ;:)*+,-.+(o A /O @O J 0O 0J /J I K /@?J K o 010E 002P /K@1@O K A 6JK 0@34A I p 30I K 001E 00 I 0I 1A I J @0/D /K J ?/2@/J 10I @/J 1E >00p @I A 5A I p E P 55D ’+&’I J P 0@1I J K C 0047(o J 0I >1A I J 1J @0I A I pC o A 1J 30I K 0011A I p I J P 0@1I J K C 004A /P /J 1K 0@1@O K A 6J 1D 0J p P 1@K J K o J J 0000A I K o J O 1@I K A I 6J 0/A 0IC o A 3o?@D 2J 1P J K 0?01J 1A I pP I 3J 0K @A I K A J /@I 11A /K P 02@I 3J /A I001J 0 K 0?@4J K o J /D /K J ?0P K O P K /@33P 0@K J 1DK 0@34K o J 0P K O P K /0E K o J 0J E J 0J I 3J ?01J 17(o J P O 1@K A I p 0P 1J0E -*L ’+&’C J A p o K /A /1J 0A 6J 1E 00?N D @O P I 06/K @2A 1A K DK o J 00D 7(o J /K @2A 1A K D 0EK o J 1J /A p I J 1/D /K J ?A /O 006J 17-A ?P 1@K A 0I 0J /P 1K /1J ?0I /K 0@K J K o J J E E J 3K A 6J I J //0E K o J O 00O 0/J 1?J K o 01 7b 6789,:*;D I @?A 3A I 6J 0/A 0I 3I 0I 1A I J @03’+&’3<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<@1@O K A 6J 30I K 001 万方数据

自适应PID控制综述(完整版)

自适应PID控制 摘要：自适应PID控制是一门发展得十分活跃控制理论与技术,是自适应控制理论的一个重要组成部分,本文简要回顾PID控制器的发展历程,对自适应PID控制的主要分支进行归类,介绍和评述了一些有代表性的算法。 关键词：PID控制，自适应，模糊控制，遗传算法。 Abstract: The adaptive PID control is a very active developed control theory and technology and is an important part of adaptive control theory.This paper briefly reviews the development process PID controller.For adaptive PID control of the main branches, the paper classifies,introduces and reviews some representative algorithms. Keywords: PID control, adaptive, fuzzy control, genetic algorithm 1 引言 从问世至今已历经半个世纪的PID控制器广泛地应用于冶金、机械、化工、热工、轻工、电化等工业过程控制之中，PID控制也是迄今为止最通用的控制方法， PID控制是最早发展起来的控制策略之一，因为他所涉及的设计算法和控制结构都很简单，并且十分适用于工程应用背景，所以工业界实际应用中PID 控制器是应用最广泛的一种控制策略(至今在全世界过程控制中用的80% 以上仍是纯PID调节器，若改进型包含在内则超过90%)。由于实际工业生产过程往往具有非线性和时变不确定性，应用常规PID控制器不能达到理想控制效果，长期以来人们一直寻求PID控制器参数的自动整定技术，以适应复杂的工况和高指标的控制要求。随着微机处理技术和现代控制理论诸如自适应控制、最优控制、预测控制、鲁棒控制、智能控制等控制策略引入到PID控制中，出现了许多新型PID控制器。人们把专家系统、模糊控制、神经网络等理论整合到PID控制器中，这样既保持了PID控制器的结构简单、适用性强和整定方便等优点，又通过先进控制技术在线调整PID控制器的参数，以适应被控对象特性的变化。 2 自适应PID控制概念及发展 2.1 PID控制器 常规PID控制系统原理框图如下图所示，系统由模拟PID控制器和被控对象组成。

机器人控制系统

一、工业机器人的控制系统 工业机器人要与外围设备协调动作，共同完成作业任务，就必须具备一个功能完善、灵敏可靠的控制系统。工业机器人的控制系统可分为两大部分：一部分是对其自身运动的控制，另一部分是工业机器人与周边设备的协调控制。 机器人的结构是一个空间开链机构，其各个关节的运动是独立的，为了实现末端点的运动轨迹，需要多关节的运动协调。 1.机器人控制系统特点 （1）机器人的控制与机构运动学及动力学密切相关。机器人的状态可以在各种坐标系下进行描述，应当根据需要选择不同的参考坐标系，并作 适当的坐标变化。经常要求正向运动学和反向运动学的解，除此之外， 还要考虑惯性力、外力（包含重力）、哥氏力及向心力的影响。 （2）描述机器人状态和运动的数学模型是一个非线性模型，随着状态的不同和外力的变化，其参数也在变化，各变量之间还存在耦合。因此， 仅仅利用位置闭环是不够的，还要利用速度甚至加速度闭环。系统中 经常使用重力补偿、前馈、解耦或自适应控制等方法。 （3）机器人的动作往往可以通过不同的方式和路径完成，因此存在一个最优的问题。 总而言之，机器人控制系统是一个与运动学和动力学原理密切相关、有耦合、非线性的多变量控制系统。 2.工业机器人控制系统的主要功能 工业机器人的控制系统的主要任务是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等项目，其中有些项目的控制是非常复杂的。 2.1示教再现控制 示教再现控制的主要内容包括示教及记忆方式和示教编程方式。 示教及记忆方式 （1）示教方式 示教分为集中式示教和分离式示教。集中式示教是指同时对位置、速度、操作顺序等进行的示教方式。分离示教方式是指在示教位置之后，再一边动作，一边分别示教位置、速度、操作顺序等的示教方式。 （2）记忆方式 随机存取存储器（RAM）和可编程只读存储器（EPROM）示教编程方式 示教编程可分为手把手示教编程和示教盒示教编程。手把手示教编程主要用于实现连续轨迹控制，具体方法是人工利用示教手柄引导末端执行器经过所要求的位置，同时由传感器检测出工业机器人各关节处的坐标值，并由控制系统记录、存储下这些数据信息。示教盒示教编程是人工利用示教盒上所具有的各种功能的按钮来驱动工业机器人的各关节轴，按作业所需要的顺序单轴运动或多关节协调运动，从而完成位置和功能的示教编程。 2.2工业机器人的运动控制 工业机器人的运动控制是指工业机器人的末端执行器从一点移动到另一

基于鲁棒轨迹跟踪的直-气复合鲁棒控制设计

ＤＯＩ：１０．１９２９７／ｊ．ｃｎｋｉ．４１－１２２８／ｔｊ．２０１６．０１．００６ 基于鲁棒轨迹跟踪的直／气复合鲁棒控制设计 邵雷１，张金鹏２，曹有亮２ （１空军工程大学防空反导学院，西安 ７１００５１；２中国空空导弹研究院，河南洛阳 ４７１００９） 摘要：针对直接力／气动力复合姿态控制问题，将鲁棒轨迹跟踪控制与动态逆控制相结合，设计了一种基于鲁棒轨迹跟踪的直／气复合鲁棒控制姿态控制方法。该控制方法将鲁棒轨迹跟踪控制与动态逆控制有机融合进行虚拟控制设计，在慢回路动态逆设计的基础上引入鲁棒轨迹跟踪控制，抑制直接力控制对气动力控制的干扰，提高系统的鲁棒性。仿真研究表明，所设计的控制算法具有较好的控制效果，能够有效提高系统的鲁棒性。 关键词：复合控制；动态逆控制；轨迹跟踪控制；鲁棒性 中图分类号：ＴＪ７６５．２ 文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－５０４８（２０１６）０１－００３５－０５ ＢｌｅｎｄｅｄＲｏｂｕｓｔＣｏｎｔｒｏｌＭｅｔｈｏｄｗｉｔｈＬａｔｅｒａｌＴｈｒｕｓｔａｎｄ ＡｅｒｏｄｙｎａｍｉｃＦｏｒｃｅＢａｓｅｄｏｎＲｏｂｕｓｔＴｒａｉｌＴｒａｃｋｉｎｇ ＳｈａｏＬｅｉ１，ＺｈａｎｇＪｉｎｐｅｎｇ２，ＣａｏＹｏｕｌｉａｎｇ２ （１．ＡｅｒｉａｌＤｅｆｅｎｃｅａｎｄＡｎｔｉｍｉｓｓｉｌｅＩｎｓｉｔｕｔｅ，ＴｈｅＡｉｒＦｏｒｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００５１，Ｃｈｉｎａ； ２．ＣｈｉｎａＡｉｒｂｏｒｎｅＭｉｓｓｉｌｅＡｃａｄｅｍｙ，Ｌｕｏｙａｎｇ４７１００９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｒｏｂｕｓｔｔｒａｉｌｔｒａｃｋｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｄｙｎａｍｉｃｉｎｖｅｒｓｅｃｏｎｔｒｏｌ，ａｂｌｅｎｄｅｄｒｏｂｕｓｔｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｉｓｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄｔｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｂｌｅｎｄｅｄａｔｔｉｔｕｄｅｃｏｎｔｒｏｌｗｉｔｈｌａｔｅｒａｌｔｈｒｕｓｔａｎｄａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｆｏｒｃｅ．Ｔｈｒｏｕｇｈｏｒｇａｎｉｃｆｕｓｉｏｎｏｆｔｈｅｔｗｏｋｉｎｄｓｏｆｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｓ，ｖｉｒｔｕｒａｌｃｏｎｔｒｏｌｄｅｓｉｇｎｉｓｄｏｎｅ，ｗｈｉｃｈｂｒｉｎｇｓｉｎｔｈｅｒｏｂｕｓｔｔｒａｉｌｔｒａｃｋｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｉｎｖｅｒｓｅｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒｔｈｅｓｌｏｗｅｒｌｏｏｐ，ｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅｄｉｓｔｕｒｂｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｌａｔｅｒａｌｔｈｒｕｓｔａｎｄａｅｒｏｄｙｎａｍｉｃｆｏｒｃｅ，ａｎｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｏｂｕｓｔｏｆｓｙｓｔｅｍ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｔｈｅｒｏｂｕｓｔｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｌｅｎｄｅｄｃｏｎｔｒｏｌ；ｄｙｎａｍｉｃｉｎｖｅｒｓｅｃｏｎｔｒｏｌ；ｔｒａｉｌｔｒａｃｋｉｎｇｃｏｎｔｒｏｌ；ｒｏｂｕｓｔ ０引言 随着现代战争的发展，空中威胁日益增强，弹道导弹、防区外超低空突袭巡航导弹以及临近空间高超声速巡航导弹等空袭武器的使用，对空天防御拦截器技术的发展提出了更高的要求，特别是对弹道导弹的拦截更期望拦截器具有动能杀伤 收稿日期：２０１５－０５－１７ 基金项目：航空科学基金项目（２０１４０１９６００４） 作者简介：邵雷（１９８２－），男，湖北天门人，博士，讲师，研究方向为非线性控制、飞行器制导与控制。的能力［１］。这些新需求对拦截武器制导控制精度提出了更高的要求，拦截器只有具有大的机动能力和快的响应速度才能满足这些需求，而采用纯气动力控制方式将难以满足。 在临近空间，采用直接力／气动力复合控制是一种有效的控制方式［２］。当前，对于直接力／气动力复合控制的研究主要集中在两个方面，一是对于复合控制指令分配与发动机开关机策略的研究，受到复合控制方式、配置的影响，发动机开关机策略以及指令产生方式也不同；二是对于复合控制条件下控制算法的设计研究，通过设计合理的控制算法发挥复合控制的优势，在保证系统的稳定 ２０１６年第１期２０１６年２月 航空兵器 ＡＥＲＯＷＥＡＰＯＮＲＹ２０１６Ｎｏ．１ Ｆｅｂ．２０１６

最新机器人技术试题答案

第1章绪论 1、国际标准化组织（ISO）对机器人的定义是什么？ 国际标准化组织（ISO）给出的机器人定义较为全面和准确，其涵义为： 机器人的动作机构具有类似于人或其他生物体某些器官（肢体、感官等）的功能； 机器人具有通用性，工作种类多样，动作程序灵活易变； 机器人具有不同程度的智能性，如记忆、感知、推理、决策、学习等； 机器人具有独立性，完整的机器人系统在工作中可以不依赖于人类的干预。 2、工业机器人是如何定义的？ 工业机器人是指在工业中应用的一种能进行自动控制的、可重复编程的、多功能的、多自由度的、多用途的操作机，能搬运材料、工件或操持工具，用以完成各种作业。且这种操作机可以固定在一个地方，也可以在往复运动的小车上。 3、按几何结构，机器人可分为那几种？ 直角坐标型 圆柱坐标型球坐标型关节坐标型 4、机器人的参考坐标系有哪些？ 全局参考坐标系关节参考坐标系工具参考坐标系 5、什么是机器人的自由度和工作空间？ 机器人的自由度（Degree of Freedom, DOF）是指其末端执行器相对于参考坐标系能够独立运动的数目，但并不包括末端执行器的开合自由度。自由度是机器人的一个重要技术指标，它是由机器人的结构决定的，并直接影响到机器人是否能完成与目标作业相适应的动作。机器人的工作空间（Working Space）是指机器人末端上参考点所能达到的所有空间区域。由于末端执行器的形状尺寸是多种多样的，为真实反映机器人的特征参数，工作空间是指不安装末端执行器时的工作区域。 第2章 1、机器人系统由哪三部分组成？答：操作机、驱动器、控制系统 2、什么是机器人的操作机？分为哪几部分？ 答：机器人的操作机就是通过活动关节（转动关节或移动关节）连接在一起的空间开链机构，主要由手部、腕部、臂部和机座构成。 3、简述机器人手部的作用，其分为哪几类？ 答：作用：机器人的手部又称为末端执行器，它是机器人直接用于抓取和握紧（或吸附）工件或操持专用工具（如喷枪、扳手、砂轮、焊枪等）进行操作的部件，它具有模仿人手动作的功能，并安装于机器人手臂的最前端。 分类：1.机械夹持式手2.吸附式手3.专用手4.灵巧手 4、机器人机械夹持式手按手爪的运动方式分为哪两种？各有何典型机构？ 答：按手爪的运动方式分为回转型和平移型。平移型可分两类：它分为直线式和圆弧式两种。典型机构：a齿轮齿条式b螺母丝杠式c凸轮式d平行连杆式 .回转型典型:a楔块杠杆式b 滑槽杠杆式c连杆杠杆式d齿轮齿条式e自重杠杆式 5、机器人吸附式手分为哪两种？各有何特点？ 答：根据吸附力的产生方法不同，将其分为：气吸式,磁吸式（1）气吸式:气吸式手是利用吸盘内的压力与外界大气压之间形成的压力差来工作的，根据压力差形成的原理不同，可分为：a挤压排气式b气流负压式c真空抽气式(2)磁吸式:磁吸式手是利用磁场产生的磁吸力来抓取工件的，因此只能对铁磁性工件起作用（钢、铁等材料在温度超过723℃时就会失去磁性），另外，对不允许有剩磁的工件要禁止使用，所以磁吸式手的使用有一定的局限性。根据磁场产生的方法不同，磁吸式手可分为：a永磁式b励磁式

工业机器人控制系统的组成教学内容

工业机器人控制系统 的组成

工业机器人控制系统的组成 1、控制计算机：控制系统的调度指挥机构。一般为微型机、微处理器有32位、64位等如奔腾系列CPU以及其他类型CPU。 2、示教盒：示教机器人的工作轨迹和参数设定，以及所有人机交互操作，拥有自己独立的CPU以及存储单元，与主计算机之间以串行通信方式实现信息交互。 3、操作面板：由各种操作按键、状态指示灯构成，只完成基本功能操作。 4、硬盘和软盘存储存：储机器人工作程序的外围存储器。 5、数字和模拟量输入输出：各种状态和控制命令的输入或输出。 6、打印机接口：记录需要输出的各种信息。 7、传感器接口：用于信息的自动检测，实现机器人柔顺控制，一般为力觉、触觉和视觉传感器。 8、轴控制器：完成机器人各关节位置、速度和加速度控制。 9、辅助设备控制：用于和机器人配合的辅助设备控制，如手爪变位器等。 10、通信接口：实现机器人和其他设备的信息交换，一般有串行接口、并行接口等。 11、网络接口 1）Ethernet接口：可通过以太网实现数台或单台机器人的直接PC通信，数据传输速率高达10Mbit/s，可直接在PC上用windows库函数进行应用程序编程之后，支持TCP/IP通信协议，通过Ethernet接口将数据及程序装入各个机器人控制器中。 2）Fieldbus接口：支持多种流行的现场总线规格，如Devicenet、ABRemoteI/O、Interbus-s、profibus-DP、M-NET等。

工业机器人控制系统分类 1、程序控制系统：给每一个自由度施加一定规律的控制作用，机器人就可实现要求的空间轨迹。 2、自适应控制系统：当外界条件变化时，为保证所要求的品质或为了随着经验的积累而自行改善控制品质，其过程是基于操作机的状态和伺服误差的观察，再调整非线性模型的参数，一直到误差消失为止。这种系统的结构和参数能随时间和条件自动改变。 3、人工智能系统：事先无法编制运动程序，而是要求在运动过程中根据所获得的周围状态信息，实时确定控制作用。 4、点位式：要求机器人准确控制末端执行器的位姿，而与路径无关。 5、轨迹式：要求机器人按示教的轨迹和速度运动。 6、控制总线：国际标准总线控制系统。采用国际标准总线作为控制系统的控制总线，如VME、MULTI-bus、STD-bus、PC-bus。 7、自定义总线控制系统：由生产厂家自行定义使用的总线作为控制系统总线。 8、编程方式：物理设置编程系统。由操作者设置固定的限位开关，实现起动，停车的程序操作，只能用于简单的拾起和放置作业。

机器人控制系统概述

机器人控制系统简述 摘要：机器人控制系统是机器人的大脑，是决定机器人功能和性能的主要因素。机器人控制技术的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。其系统具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交互界面、在线操作提示和使用方便等特点。根据不同的分类方法，机器人控制方式可以有不同的分类。 关键字：控制系统；控制特点；控制要求；控制方法 机器人技术诞生于20世纪，发展比较快，而且应用极其广泛，应用于机械加工生产，科学研究，国防等方面。其对人们的生产生活起到了巨大的影响，在生活与生产中早就成为了必不可少的生产力，加快了人类的进步和社会的发展，促进了国家先进生产力的提高。机器人技术作为21世纪最先进的技术之一，它的的发展势必给人类的生产生活带来新的变革。而机器人控制系统作为机器人系统的主要组成部分，其的重要程度自然不言而喻。 1.机器人控制系统的概念 机器人控制系统是指由控制主体、控制客体和控制媒体组成的具有自身目标和功能的管理系统。控制系统意味着通过它可以按照所希望的方式保持和改变机器、机构或其他设备内任何感兴趣或可变化的量。控制系统同时是为了使被控制对象达到预定的理想状态而实施的。控制系统使被控制对象趋于某种需要的稳定状态。 2.机器人控制系统的特点 机器人的控制技术是在传统机械系统的控制技术的基础上发展起来的，因此两者之间并无根本的不同。但机器人控制系统也有许多特殊之处。其特点如下： ⑴机器人控制系统本质上是一个非线性系统。引起机器人非线性因素很多，机器人的结构、传动件、驱动元件等都会引起系统的非线性。 ⑵机器人控制系统是由多关节组成的一个多变量控制系统，且各关节间具有耦合作用。具体表现为某一个关节的运动，会对其他关节产生动力效应，每一个关节都要受到其他关节运动所产生的扰动。因此工业机器人的控制中经常使用前馈、补偿、解耦和自适应等复杂控制技术。 ⑶机器人系统是一个时变系统，其动力学参数随着关节运动位置的变化而变化。 ⑷较高级的机器人要求对环境条件、控制指令进行测定和分析，采用计算机建立庞大的信息库，用人工智能的方法进行控制、决策、管理和操作，按照给定的要求，自动选择最佳控制规律。 3.机器人控制系统的基本要求 从使用的角度讲，机器人是一种特殊的自动化设备，对其控制有如下要求： ⑴多轴运动的协调控制，以产生要求的工作轨迹。因为机器人的手部的运动是所有关节运动的合成运动，要使手部按照规定的规律运动，就必须很好地控制各关节协调动作，包括运动轨迹、动作时序的协调。 ⑵较高的位置精度，很大的调速范围。除直角坐标式机器人外，机器人关节上的位

机器人控制的基本方法

机器人控制的基本方法 机器人的控制方法，根据控制量、控制算法的不同分为多种类型。下面分别针对不同的类型，介绍常用的机器人控制方法。 一、根据控制量分类 按照控制量所处空间的不同，机器人控制可以分为关节空间的控制和笛卡尔空间的控制。对于串联式多关节机器人，关节空间的控制是针对机器人各个关节的变量进行的控制，笛卡尔空间控制是针对机器人末端的变量进行的控制。按照控制量的不同，机器人控制可以分为：位置控制、速度控制、加速度控制、力控制、力位混合控制等。这些控制可以是关节空间的控制，也可以是末端笛卡尔空间的控制。 位置控制的目标是使被控机器人的关节或末端达到期望的位置。下面以关节空间位置控制为例，说明机器人的位置控制。如图1-1所示，关节位置给定值与当前值比较得到的误差作为位置控制器的输入量，经过位置控制器的运算后，其输出作为关节速度控制的给定值。关节位置控制器常采用PID算法，也可以采用模糊控制算法。 图1-1 关节位置控制示意图 在图1-1中，去掉位置外环，即为机器人的关节速度控制框图。通常，在目标跟踪任务中，采用机器人的速度控制。此外，对于机器人末端笛卡尔空间的位置、速度控制，其基本原理与关节空间的位置和速度控制类似。 图1-2 加速度控制示意图 图1-2所示为分解加速度运动控制示意图。首先，计算出末端工具的控制加速度。然后，根据末端的位置，速度和加速度期望值，以及当前的末端位置、关节位置与速度，分解出各关节相应的加速度，再利用动力学方程计算出控制力矩。

分解加速度控制，需要针对各个关节进行力矩控制。 图1-3 关节力/力矩控制示意图 图1-3为关节的力/力矩控制框图。由于关节力/力矩不易直接测量，而关节电机的电流又能够较好的反映关节电机的力矩，所以常采用关节电机的电流表示当前关节力/力矩的测量值。力控制器根据力/力矩的期望值与测量值之间的偏差，控制关节电机，使之表现出期望的力/力矩特性。 图1-4 力位混合控制框图 图1-4所示为一种力位混合控制的框图，它由位置控制和力控制两部分组成。位置控制为PI控制，给定为机器人末端的笛卡尔空间位置，末端的笛卡尔空间位置反馈由关节空间的位置经过运动学计算得到。图中，T为机器人的运动学模型，J为机器人的雅克比矩阵。末端位置的给定值与当前值之差，利用雅克比矩阵的逆矩阵转换为关节空间的位置增量，再经过PI运算后，作为关节位置增量的一部分。力控制同样为PI控制，给定为机器人末端的笛卡尔空间力/力矩，反馈由力/力矩传感器测量获得。末端力/力矩的给定值与当前值之差，利用雅克比矩阵的转置矩阵转换为关节空间的力/力矩。关节空间的力/力矩经过PI运算后，作为关节位置增量的另一部分。位置控制部分和力控制部分的输出，相加后作为机器人关节的位置增量期望值。机器人利用增量控制，对其各个关节的位置进行控制。图1-5所示的力位混合控制，只是力位混合控制中的一种简单方案，是 R-C（Raibert-Craig）力位混合控制的简化形式，在实际应用中应针对具体环境进行一些必要的修正。 二、根据控制算法分类 按照控制算法的不同，机器人的控制方法可以分为PID控制、变结构控制、

自适应控制论文综述

自适应控制系统综述 摘要： 本文首先介绍了自动控制的基本理论及其发展阶段，然后提出自适应控制系统，详细介绍了自适应控制系统的特点。最后描述的是自适应控在神经网络的应用和存在的问题。 关键字：自适应控制神经网络 一、引言 1.1控制系统的定义 自动控制原理是指在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置，使机器，设备或生产过程的某个工作状态或参数自动地按照预定的规律运行。 在不同的控制系统中，可能具有各种不同的系统结构、被控对象，并且其复杂程度和环境条件也会各不相同，但他们都具有同样的控制目地：都是为了使系统的状态或者运动轨迹符合某一个预定的功能性能要求。其中，被控对象的运动状态或者运动轨迹称为被控过程。被控过程不仅与被控系统本身有关，还与对象所处的环境有关。控制理论中将控制系统定义为由被控系统及其控制器组成的整体成为控制系统。 1.2控制理论的发展阶段 控制理论发展主要分为三个阶段： 一：20世纪40年代末-50年代的经典控制理论时期，着重解决单输入单输出系统的控制问题，主要数学工具是微分方程、拉氏变换、传递函数；主要方法是时域法、频域法、根轨迹法；主要问题是系统的稳、准、快。 二：20世纪60年代的现代控制理论时期，着重解决多输入多输出系统的控制问题，主要数学工具是以此为峰方程组、矩阵论、状态空间法主要方法是变分法、极大值原理、动态规划理论；重点是最优控制、随即控制、自适应控制；核心控制装置是电子计算机。 三：20世纪70年代之后的先进控制理时期，先进控制理论是现代控

制理论的发展和延伸。先进控制理论内容丰富、涵盖面最广，包括自适应控制、鲁棒控制、模糊控制、人工神经网络控制等。 二、自适应控制系统 2.1自适应控制的简介 在反馈控制和最优控制中，都假定被控对象或过程的数学模型是已知的，并且具有线性定常的特性。实际上在许多工程中，被控对象或过程的数学模型事先是难以确定的，即使在某一条件下被确定了的数学模型，在工况和条件改变了以后，其动态参数乃至于模型的结构仍然经常发生变化。 在发生这些问题时，常规控制器不可能得到很好的控制品质。为此，需要设计一种特殊的控制系统，它能够自动地补偿在模型阶次、参数和输入信号方面非预知的变化，这就是自适应控制。 自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。 任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性，这些不确定性有时表现在系统内部，有时表现在系统的外部。从系统内部来讲，描述被控对象的数学模型的结构和参数，设计者事先并不一定能准确知道。作为外部环境对系统的影响，可以等效地用许多扰动来表示。这些扰动通常是不可预测的。此外，还有一些测量时产生的不确定因素进入系统。面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标达到并保持最优或者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。 自适应控制和常规的反馈控制和最优控制一样，也是一种基于数学模型的控制方法，所不同的只是自适应控制所依据的关于模型和扰动的先验知识比较少，需要在系统的运行过程中去不断提取有关模型的信息，使模型逐步完善。具体地说，可以依据对象的输入输出数据，不断地辨识模型参数，这个过程称为系统的在线辩识。随着生产过程的不断进行，通过在线辩识，模型会变得越来越准确，越来越接近于实际。既然模型在不断的改进，显然，基于这种模型综合出来的控制作用也将随之不断的改进。在这个意义下，控制系统具有一定的适应能力。比如说，当系统在设计阶段，由于对象特性的初始信息比较缺乏，系统在刚开始投入运行时可能性能不理想，但是只要经过一段时间的运行，通过在线辩识和控制以后，控制系

自主移动机器人跟踪的自适应动态控制器

自主移动机器人跟踪的自适应动态控制器 摘要 本文提出了一种自适应控制器像在移动机器人轨迹跟踪指导的独轮车。最初，线性和角速度的期望值产生，只考虑机器人的运动学模型。其次，这种价值观念被处理以补偿机器人动力学，从而产生交付给机器人执行器线性和角速度的命令。参数机器人动力学特征的更新上线，从而提供更小的错误，更好地应用这些参数变化性能，如交通负荷。整个系统的稳定性进行了分析利用Lyapunov理论和控制错误被证明是最终有界。仿真和实验结果还提出，这表明了对建议的轨迹跟踪控制在不同的负载条件下的表现良好。 1导言 在不同的移动机器人的结构，像平台独轮车一些国家往往通过完成不同的任务，由于其良好的流动性和简单的配置。非线性这种类型的机器人使用已经好几年，这种机器人控制结构的研究已被用于多种应用，如监测和地面清洗。其它应用，如工业负荷运输，使用自动引导车辆（AGV）自动公路维修和建设，自主轮椅，还利用了独轮车状结构。有些作者讨论了轨迹跟踪的问题，一个相当重要的功能，使移动机器人来跟踪理想的轨迹时，完成任务。 在自动导引车系统的非线性控制的重要问题是，迄今为止，控制器的设计是基于移动机器人运动学。 但是，当高速运动和重负荷交通运输需要，就必须在考虑机器人动力学，除了其运动学。因此，一些控制器补偿机器人动力学已被提出。作为一个例子，菲耶罗和Lewis（1995）提出了结合运动学/力矩控制法的非完整移动机器人考虑到车辆动力学模型。那个控制命令，他们用的扭矩，这是难以应付当大多数与商业有关的机器人。此外，只有仿真结果的报告。菲耶罗和刘易斯（1997年）也提出了鲁棒自适应控制器神经网络的处理干扰和非动力学模型，虽然没有报告实验结果。Das（2006年）显示，自适应模糊逻辑为基础的控制器，其中的不确定性估计一模糊逻辑系统及其参数调整在网上。动态模型，包括执行器动态，由控制器生成的命令是为机器人的电机电压。 在神经网络被用于识别和控制，控制信号，线性和角速度，但他们的解决方案实时实现，需要一个高性能计算机体系结构，多处理器系统为基础。 另一方面，de la Cruz和Carelli（2006）提出了一个动态模型作为投入使用线性和角速度，并表现了轨迹跟踪控制器设计的模型。他们控制的一个优势是，它的参数有直接关系的机器人参数。 但是，如果参数不正确认识，或者他们与时间的变化，例如，由于负荷变化，其控制器的性能将受到严重影响。为了减少性能下降，在线参数调整，就变得很重要的应用中，机器人的动态参数可能会有所不同，如负载运输。这也是有用的动态参数知识是有限的，或者不存在。本文的自适应轨迹跟踪的机器人动力学为基础的控制器提出，它的稳定性证明利用Lyapunov理论。 控制器的设计分为两部分，每一部分是一个控制器本身。第一个是运动控制器，它是在机器人运动学为基础的，第二个是一个动态的控制，这是对机器人动力学为基础。动态控制器能够更新估计参数，它直接关系到机器人的物理参数。两个控制

机器人神经网络控制汇总

第一部分 机器人手臂的自适应神经网络控制 机器人是一具有高度非线性和不确定性的复杂系统，近年来各研究单位对机器人智能控制的研究非常热门，并已取得相当丰富的成果。 机器人轨迹跟踪控制系统的主要目的是通过给定各关节的驱动力矩，使得机器人的位置、速度等状态变量跟踪给定的理想轨迹。与一般的机械系统一样，当机器人的结构及其机械参数确定后，其动态特性将由动力学方程即数学模型来描述。因此，可采用经典控制理论的设计方法——基于数学模型的方法设计机器人控制器。但是在实际工程中，由于机器人模型的不确定性，使得研究工作者很难得到机器人精确的数学模型。 采用自适应神经网络，可实现对机器人动力学方程中未知部分的精确逼近，从而实现无需建模的控制。下面将讨论如何利用自适应神经网络和李雅普诺夫（Lyapunov ）方法设计机器人手臂跟踪控制的问题。 1、控制对象描述： 选二关节机器人力臂系统（图1），其动力学模型为： 图1 二关节机器人力臂系统物理模型 ()()()()d ++++=M q q V q,q q G q F q ττ （1） 其中 123223223222cos cos ()cos p p p q p p q p p q p +++??=??+??M q ，3223122312sin ()sin (,)sin 0p q q p q q q p q q --+??=???? V q q

41512512cos cos()()cos()p g q p g q q p g q q ++??=??+?? G q ，()()0.02sgn =F q q ，()()0.2sin 0.2sin T d t t =????τ。 其中，q 为关节转动角度向量，()M q 为2乘2维正定惯性矩阵，(),V q q 为2乘2维向心哥氏力矩，()G q 为2维惯性矩阵，()F q 为2维摩擦力矩阵，d τ为未知有界的外加干扰，τ为各个关节运动的转矩向量，即控制输入。 已知机器人动力学系统具有如下动力学特性： 特性1：惯量矩阵M(q)是对称正定阵且有界； 特性2：矩阵(),V q q 有界； 特性3：()()2,-M q C q q 是一个斜对称矩阵，即对任意向量ξ，有 ()()()2,0T -=ξM q C q q ξ (2) 特性4：未知外加干扰d τ 满足 d d b ≤τ，d b 为正常数。 我们取[][]212345,,,, 2.9,0.76,0.87,3.04,0.87p p p p p kgm ==p ，两个关节的位置 指令分别为()10.1sin d q t =，()20.1cos d q t =，即设计控制器驱动两关节电机使对应的手臂段角度分别跟踪这两个位置指令。 2、传统控制器的设计及分析： 定义跟踪误差为： ()()()d t t t =-e q q （3） 定义误差函数为： =+∧r e e （4） 其中0>∧=∧T 。 则 d =-++∧q r q e