【摘 要】
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阻抗控制具有计算量较少,抗扰动能力强及易于进行力控制等优点,成为多关节机械臂力/位控制普遍运用的方法。然而,多关节机械臂是一个具有强耦合、模型参数难以精确获得和未知外部干扰多的高度非线性系统,面对这些问题设计有效的控制器使多关节机械臂系统在未知外部环境中获得较好的位置跟踪效果和保证不错的阻抗控制性能,从而避免多关节机械臂与接触对象产生较大的碰撞力而造成损坏,这是一项具有现实研究意义的工作。本文针对
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阻抗控制具有计算量较少,抗扰动能力强及易于进行力控制等优点,成为多关节机械臂力/位控制普遍运用的方法。然而,多关节机械臂是一个具有强耦合、模型参数难以精确获得和未知外部干扰多的高度非线性系统,面对这些问题设计有效的控制器使多关节机械臂系统在未知外部环境中获得较好的位置跟踪效果和保证不错的阻抗控制性能,从而避免多关节机械臂与接触对象产生较大的碰撞力而造成损坏,这是一项具有现实研究意义的工作。本文针对多关节机械臂系统中存在的模型参数难以精确获得和未知外部干扰等问题,将指令滤波技术、自适应神经网络控制技术、干扰观测器技术和有限时间控制技术与反步法相结合,逐步设计了多关节机械臂系统的自适应神经网络指令滤波反步阻抗控制方法、基于干扰观测器的自适应神经网络指令滤波阻抗控制方法和基于干扰观测器的神经网络有限时间指令滤波阻抗控制方法来保障多关节机械臂在与未知外部环境进行物理交互时有着较好的位置跟踪效果和阻抗控制性能,本文主要研究成果总结如下:1.针对多关节机械臂系统中存在模型参数难以精确获得问题,研究了多关节机械臂系统的自适应神经网络指令滤波反步阻抗控制策略。基于笛卡尔坐标系下的多关节机械臂系统动力学模型以反步法为设计方法构造阻抗控制器,并结合指令滤波技术解决了传统反步法设计过程中存在的“计算复杂性”和“奇异”问题,同时将滤波误差补偿机制引入到控制器设计中消除滤波误差造成的影响,然后自适应神经网络技术被用于处理多关节机械臂系统中的不确定非线性项。最终根据李雅普诺夫定理判定控制系统的稳定性,并且通过仿真实验验证了所设计的多关节机械臂系统自适应神经网络指令滤波反步阻抗控制策略的有效性。2.针对多关节机械臂系统中存在着未知外部干扰问题,研究了基于干扰观测器的自适应神经网络指令滤波阻抗控制策略。将干扰观测器和反步法相结合,使用干扰观测器估计外部未知干扰并且避免了多关节机械臂需要附加的力传感器来估计外部未知的扰动,降低了多关节机械臂应用成本。最终根据李雅普诺夫定理判定控制系统的稳定性,并且通过仿真实验验证该方法的有效性。仿真结果证明了基于干扰观测器的自适应神经网络指令滤波阻抗控制算法能够很好地估计多关节机械臂系统受到的未知外部干扰,从而提高了控制系统的跟踪精度,保障了多关节机械臂在受到未知外部干扰情况下与未知外部环境物理交互的安全性。3.为了保障多关节机械臂与未知外部环境接触的安全性需要确保多关节机械臂位置跟踪误差在有限时间内实现收敛,研究了基于干扰观测器的神经网络有限时间指令滤波阻抗控制策略。将有限时间指令滤波技术与反步法相结合,同时设计新的滤波误差补偿机制确保补偿信号在有限时间内收敛。接着将自适应神经网络阻抗控制与非线性干扰观测器相结合,用于解决多关节机械臂系统中的不确定非线性项和未知外部干扰的问题,同时引入有限时间控制使所设计的控制器能够使多关节机械臂位置跟踪误差在有限时间内实现收敛。最终根据李雅普诺夫定理判定控制系统的稳定性,并且通过仿真实验验证该方法的有效性及优越性。从仿真实验结论可以看出,所设计控制策略相较于所提出的其他控制有着更快的收敛速度和更小的控制精度。这有利于多关节机械臂更好地实现与未知外部环境的物理交互控制。
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