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输入有界不确定机器人控制策略研究

陈卫东  
【摘要】:机器人是典型的时变、强耦合的非线性系统。随着机器人技术研究的深入和应用领域的扩大,常规的控制策略和算法,如PID控制已经不能满足这些领域的控制要求。诸多智能控制策略的出现,使得机器人系统的非线性等特性得到了较好的解决;但是,智能算法设计控制器时的保守性使控制器具有非常大的控制幅值和较高的变化速率,这在实际中很难实现,很大程度上制约了先进控制策略的实际应用。 针对这种现状,本论文提出了一种输入有界控制策略,在保证系统快速性和高精度的基本性能要求前提下,设计出能实现较低控制输入幅值的机器人控制算法。 在现有机器人鲁棒控制方法研究的基础上,分析了输入有界控制策略的研究现状,从保守性方面,将机器人控制器设计分为三大类,并指出了输入有界控制策略的研究意义和几个基本问题。分析得到了一类满足输入有界控制要求的滤波函数,并以典型的双曲正切滤波函数为例,针对机器人对象进行了控制器的设计与仿真研究,验证了该控制策略的有效性。 在机器人输入有界控制器的设计研究中,对一般的基于计算力矩结构的鲁棒控制器进行了分散化设计,以力矩输入的显式形式为基础,分析了一般鲁棒控制器的高幅值输出的本质。然后,基于双曲正切滤波函数,设计了全状态反馈的机器人控制器,定量分析和仿真结果验证了此控制器的优良特性。设计了重力补偿和时变参数输入有界自适应鲁棒控制器,都取得了很好的控制效果。 论文分析了现有的先进智能控制,针对它们共同的高控制输入要求,把输入有界思想引入到智能控制中,设计出了模糊自整定PD输入有界控制器和基于系统状态的输入有界模糊变结构控制器。仿真结果证明了设计的控制器能够使得机器人系统在一个较小的控制输入下满足快速、高精度的控制要求。在一定程度上解决了设计智能控制器的保守性,使智能控制有了更广阔的应用领域。 针对6-DOF并联机器人的强耦合和非线性等影响实际控制效果的因素,引入分散变结构控制思想,实现了模型的解耦以及诸多不利因素的补偿,并结合输入有界控制思想,设计出具有输入有界特性的分散变结构控制器,取得了很好的动态性能,使得复杂的变结构控制器能够针对机器人对象,在满足甚至超过传统的控制方法的性能基础上,具有了更好的实用性和更宽的应用领域。


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