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CAMOZZI康茂勝執(zhí)行器對機器人的控制
隨著信息、機械,、材料等多學(xué)科的交叉發(fā)展,，機器人在輔助甚至替代人類進行協(xié)調(diào)工作方面嶄露出良好的應(yīng)用潛質(zhì)和強勁的市場需求。因此,，機器人技術(shù)的研究不僅具有明顯的應(yīng)用前景,，而且具有重要的理論價值。本文將機器人操作過程描述為多自由度運動/力混合非線系統(tǒng),，重點圍繞如何處理執(zhí)行器非線和狀態(tài)約束等不確定因素展開研究,，旨在提高機器人控制能。

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研究了在執(zhí)行器間隙非線況下機器人抓取物體的協(xié)調(diào)控制問題,，提出了一種補償執(zhí)行器間隙的運動/力分散模糊控制方案,。首先，基于間隙非線逆補償思想,，構(gòu)造了一種執(zhí)行器間隙逆模型自適應(yīng)控制方法,。然后，通過建立分散魯棒自適應(yīng)模糊協(xié)調(diào)控制方法,，保證了物體運動和內(nèi)力分別收斂于期望值,。zui后，將所提方法在雙臂機器人系統(tǒng)上進行仿真計算并與已有方法進行比較,，結(jié)果證實了所提方法的有效,。二、研究了多機械臂在執(zhí)行器磁滯非線和運動受限況下的協(xié)調(diào)控制問題,，提出了一種基于Barrier李雅普諾夫函數(shù)方法的機器人自適應(yīng)模糊控制方案,。首先，在多機械臂的執(zhí)行器動力學(xué)方程中建立了磁滯模型,，進而引入了自適應(yīng)控制技術(shù)補償并減少來自未知磁滯非線的影響,。緊接著，將不同工作環(huán)境下運動要求考慮進控制器設(shè)計,，有效地限制了被操作物體的運動范圍,。并且,，基于李雅普諾夫穩(wěn)定定理，保證了所提方法在多機械臂協(xié)調(diào)過程中運動和力控制能,。zui后,，多組比較結(jié)果說明了所提方法的有效。三,、研究了具有廣義未知執(zhí)行器非線的機器人系統(tǒng)運動控制方法,，建立了新型的Nussbaum函數(shù)分析工具，解決了未知時變非線控制系數(shù)的穩(wěn)定分析問題,。相比較于已有的Nussbaum函數(shù)方法，所提的方法不僅將多個未知控制系數(shù)從常數(shù)擴展為時變量,，而且去除了多個控制系數(shù)上下界已知的假設(shè)條件,。將自適應(yīng)魯棒控制與Nussbaum函數(shù)方法相結(jié)合，保證了機器人系統(tǒng)狀態(tài)在廣義執(zhí)行器非線況下漸近收斂到期望軌跡,。進一步地,，為減少因使用傳統(tǒng)Nussbaum函數(shù)引起的控制抖動，提出了一種基于飽和Nussbaum函數(shù)的控制方法,。所提Nussbaum函數(shù)是基于時間擴展思想構(gòu)造,，減少了傳統(tǒng)幅值擴展Nussbaum函數(shù)帶來的值域不確定問題。四,、研究了雙機械臂協(xié)調(diào)控制過程中由輸出機構(gòu)導(dǎo)致的狀態(tài)磁滯約束問題,，提出了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，實現(xiàn)了機器人運動/力協(xié)調(diào)控制,。所提方法完成了輸出磁滯約束特分析,，并應(yīng)用Nussbaum函數(shù)方法解決了由反推控制設(shè)計方法帶來的時變系數(shù)分析困難。同時,，結(jié)合自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法,，實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣的上界估計，減少了待更新自適應(yīng)律數(shù)量,，降低了完成實時控制所需的計算負荷,。zui后，將所提控制方法與傳統(tǒng)方法進行能比較與評估,，其結(jié)果進一步驗證了所提方法的有效,、*和魯棒。五,、研究了具有未知輸出死區(qū)約束和物體不確定的多機械臂協(xié)調(diào)控制問題,，提出了一種多機械臂運動/力自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)控制方法。給出了一種死區(qū)建模方法,，解決了反推控制設(shè)計過程中由傳統(tǒng)死區(qū)模型導(dǎo)致的控制奇異問題,。同時,，所提方法去除了控制器設(shè)計過程中已知物體尺寸參數(shù)的先驗條件。應(yīng)用李雅普諾夫穩(wěn)定理論,，證明了所提方法在多機械臂協(xié)調(diào)操作過程中運動和內(nèi)力控制能,。zui后，仿真結(jié)果說明了所提方法的有效,。

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并且,，通過與自適應(yīng)控制方法相結(jié)合，建立了一種處理多個未知時變控制系數(shù)的控制方法,，促成了針對多輸入多輸出系統(tǒng)的穩(wěn)定分析,，保證了機器人系統(tǒng)在未知執(zhí)行器動態(tài)況下實現(xiàn)運動狀態(tài)漸近跟蹤期望軌跡的控制目標。