番禺路灯车出租,  番禺路灯车租赁,  番禺路灯车   路灯车机械臂常规的轨迹跟踪控制方法???     机械臂控制的本质上是通过控制各个关节力矩的输入来控制机械臂各个关节的位置、速度和加速度等状态变量，从而使关节可以跟踪上期望轨迹。

     （1）PID方法控制：单纯的PID控制方法对机械臂系统来说比较简单且相对容易实现。但是，机械臂系统通常是具有强耦合、高度非线性等特点。因此需要的控制输入力矩将会很大，而在实际需求中，驱动电机并不能提供很大的控制力矩，当机械臂本身承受较大控制力矩的时候会造成自我损伤。在对机械臂系统的控制过程中需要高精度的控制性能指标，PID控制算法本身就无法保证控制精度，所以在一定情况下是不能满足控制要求的，使用的过程中会有一定的限制。吕晓雯结合了迭代学习控制理论和PID反馈控制理论，设计了一种基于PID离散迭代学习的控制算法，对于系统的建模的精度在迭代学习控制算法下，可以降低其要求，在时刻进行的前馈控制器的作用下可以及时补偿柔性机械臂的建模过程中的误差，而通过PID控制设计的控制器能够有效减小系统的结构和参数不确定性以及外界未知扰动给系统带来的影响，两种控制算法的结合可以有效减少系统误差，通过对参数的反馈调节从而可以提高系统的轨迹跟踪的精度。基于已经设计成型的挖掘机工作的轨迹控制系统，通过普通PID算法设计了一种变速积分数字PID控制器和基于神经网络原理设计出一种可以实现参数调节的单神经元自适应PID控制器、BP神经网络PID控制器。通过实验仿真验证后者基于神经网络原理设计的控制器比基于普通PID控制原理设计的控制器更加的有效，适应性会更强，而后者中的BP神经网络PID控制效果比单神经元自适应PID控制器的所得到的控制结果更好，更具有应用前景。

    （2）鲁棒控制：在机械臂系统建模的过程中会存在系统的不确定性、外部干扰和未建模状态等因素的影响，而鲁棒控制可以对这些因素有效控制且保证在基本的标准动力学基础上的鲁棒性，即使外部有很大干扰的时候，仍然可以使系统拥有良好的鲁棒性。设计了一种基于H的理论的控制算法，并详细证明了所提算法可以保证机械臂轨迹跟踪的准确性。最后仿真表明所提控制算法是可行的。设计一个集成的直接/间接自适应鲁棒控制器，进一步提高了实现姿态跟踪并联机器人采用气动肌肉驱动的控制性能。针对可移动的机械臂系统的参数不确定性和未知上界干扰的问题，提出一种鲁棒自适应跟踪控制器。仿真结果表明，所提出的鲁棒非完整移动机器人的自适应跟踪控制器是有效的，具有良好的跟踪能力。

    （3）模型控制：对机械臂系统建立起精确的数学模型，各个物理参数清晰，可以采用计算力矩方法和最优的方法对系统进行精确的控制。在实际的机械臂系统建模的过程中会存在扰动、未建模状态等不确定性因素，所以对机械臂系统进行精确的建模是很困难的。

    （4）自适应控制：自适应控制主要基于机器人手臂系统的性能指标和实际性能参数，将修正后的数据反馈给系统控制器，从而可以得到满足控制要求的理想性能指标。在进行数据修正的过程中，会有大量的在线参数辨识，计算量大，同时还要求参数辨识的实时性，否则会造成较大的误差，在参数辨识过程中也会发生数据计算的误差，所以，参数的不准确会造成系统的鲁棒稳定性差，通常会难以获得相对精确的控制。所以，自适应方法经常会与其它智能控制算法相结合共同用在机械臂的控制中。为了解决机械臂系统中存在的参数不确定性和外界干扰的问题，提出一种自适应鲁棒补偿控制算法，运用鲁棒方法可以有效的消除参数不确定性的影响，通过自适应方法可以逐渐调节外部干扰，最后，通过对系统的轨迹跟踪性能的仿真，可以得到轨迹跟踪效果达到预期，证明该控制方法是可行的。针对机器人的不确定性，采用自适应反演的轨迹跟踪控制算法，使用自适应方法来估计不确定性，数值仿真验证该控制算法的有效性。为了使机械臂的轨迹跟踪效果满足要求，设计出一种基于模型逼近RBF神经网络自适应控制器应用在机械臂的轨迹跟踪控制问题上。设计了一种基于模型的鲁棒自适应控制器实现了一个二自由度的冗余并联机器人系统的控制。在动力学模型中，实现了简单的摩擦模型来补偿主动关节、被动关节和多关节的摩擦。实验结果表明，该控制算法能有效跟踪不同的末端执行器轨迹，包括点到点、直线、梯形和等速圆周运动。

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    （5）迭代学习控制：在为实现工业机械臂的轨迹得到精准的控制为背景下产生了迭代学习控制理论。迭代学习对于高度非线性和强耦合性系统的数学模型有很好的实用性，因为迭代学习法对数学模型的精度要求不高，与鲁棒控制相似，迭代学习在处理不确定性参数问题的时候效果很好，但是在学习的过程中如何准确的设定学习因子使得学习效率和精度达到要求还有待研究。针对一种非线性平面二自由度机械臂模型，基于D型迭代学习的方法设计的学习律，加强了迭代学习控制的鲁棒性，同时也可以保证了其在工程中可以有很好的实用性，最后仿真验证了应用迭代学习控制算法对于重复运动的机械臂系统这种类似的被控对象具有很好的控制效果。为了可以很好的控制五自由度的机械臂的轨迹跟踪，提出基于过迭代学习控制算法设计的控制器，可以使五自由度机械臂系统具有良好的轨迹跟踪效果，同时具有优越的控制性能。

     （6）滑模变结构控制方法：滑模变结构首先是一种非线性的控制方法，并且在控制的过程中是不连续的。在滑模变结构的控制的过程中系统的结构始终是在不断变化的，这也是滑模变结构控制的特点之一。根据系统在动态过程中的当前状态，可以改变滑模变结构控制，也可以根据预定滑模的状态轨迹保证系统的运动。滑模面可以根据被控系统的需求不同而自行设计，与被控系统的参数并没有关系，这种方式可以使得变结构的控制具有更快的响应速度、受参数的变化和外部扰动的影响并不严重，同时省去了系统的在线辨识复杂的计算过程，在物理实现方面具有简单的优点。但是，滑模变结构的控制算法是存在着缺点的。当系统状态运动到滑模面后，会因为到达滑模面时系统状态运动的速度过大产生的惯性导致其在滑模面来回穿越运动，会产生较大的抖振现象。抖振的产生会严重影响到控制效果，同时，抖振还会对机械臂和执行电机产生一定的破坏。为了保证机器人关节角位置的轨迹跟踪，设计了机器人关节期望轨迹的滑模控制方案，通过使用所设计的方案，实现了末端执行器位置的调节和轨迹跟踪的控制。通过反演滑模变结构控制方法来研究由液压驱动的柔性机械臂系统的鲁棒控制的问题。为了避免非鲁棒到达相位补偿不匹配的不确定性，提出了积分滑模控制器，但仅对SISO系统进行了测试。因此，利用6自由度斯图尔特平台机械手对积分滑模控制器的MIMO实现进行了测试。通过积分滑模控制方法与PD滑模控制方法和传统滑模控制方法进行仿真的对比，结果表明积分滑模控制器能较好地避免因负载变化和执行器摩擦力引起的不确定性。对于差动驱动移动的机器人的不确定非线性运动学的研究中，采用自适应滑模控制方法提出了一种可以解决具有未知参数变化以及存在着外部干扰的系统轨迹跟踪控方法。通过仿真和实际实验结果表明，与传统滑模控制和反演滑模控制方法相比，提出的自适应滑模控制方法的更具有效性和优越性。针对机械人系统中出现的非线性和不确定性问题，提出了一种基于RBF神经网络的模糊滑模控制方法。可以使机器人在理想的状态下跟踪上给定的关节期望轨迹。在使用RBF神经网络逼近滑模控制的等效部分时，是不需要模型的信息。同时，设计的一种模糊控制器可以自动调节滑模控制中的开关增益，这种控制策略可有效地解决抖振问题。该方法在一定程度上提高了响应速度和跟踪的性能，减少了输入控制的调整时间和抖振时间。设计了一种新的无抖振滑模控制方法，用于具有复杂动力学模型的二自由度并联机器人轨迹跟踪控制，在建模过程中系统存在的不确定性和外部扰动等问题可以被有效地解决。实例仿真结果表明了该控制策略对所提系统的轨迹跟踪控制是有效的。

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