【摘 要】
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机械臂是一种强耦合、高度非线性、多入多出的复杂被控系统,并且存在模型不确定性和外界干扰,对其实现快速准确的轨迹跟踪一直是机械臂领域的难点,也是研究热点。本文在研究串联机械臂运动学和动力学的基础上,考虑到机械臂的模型不确定性以及外界干扰的存在,对基于滑模变结构的机械臂轨迹跟踪控制策略进行研究,主要工作有以下几点:1.以RBT-6T/S03S机械臂为研究对象,用标准D-H参数法对其进行运动学建模,推导
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机械臂是一种强耦合、高度非线性、多入多出的复杂被控系统,并且存在模型不确定性和外界干扰,对其实现快速准确的轨迹跟踪一直是机械臂领域的难点,也是研究热点。本文在研究串联机械臂运动学和动力学的基础上,考虑到机械臂的模型不确定性以及外界干扰的存在,对基于滑模变结构的机械臂轨迹跟踪控制策略进行研究,主要工作有以下几点:1.以RBT-6T/S03S机械臂为研究对象,用标准D-H参数法对其进行运动学建模,推导出了正运动学方程,用解析法求取出运动学逆解。用拉格朗日建模法建立简化的RBT-6T/S03S机械臂动力学模型,为轨迹跟踪控制策略的仿真实验提供了测试对象。2.研究了机械臂的轨迹规划方法。对关节空间内的三次多项式、五次多项式轨迹规划算法进行了详细推导,仿真对比分析得出对于含有中间路径点的多项式插值轨迹规划,五次多项式规划性能更优。推导了笛卡尔空间内的直线插补算法和圆弧插补算法,并通过仿真实验验证了算法的合理性和有效性。3.考虑到机械臂系统存在建模误差和摩擦力,利用RBF神经网络逼近建模误差和摩擦力所组成的模型不确定项,设计了基于指数趋近律的滑模控制器,并在滑模控制器中添加了一个抵消RBF神经网络逼近误差的鲁棒项,通过Lyapunov稳定性判据推导出了神经网络的权值更新律,网络权值的在线调整可以实现神经网络自适应逼近。理论分析和仿真对比实验验证了该控制策略的合理性和优越性。4.考虑到机械臂系统存在建模误差、摩擦力和外界干扰,设计了一种不需要关节角加速度反馈信号的非线性干扰观测器,将机械臂模型不确定项和外界干扰合并成一个复合干扰,利用非线性干扰观测器估计复合干扰并在控制输入端进行补偿。选用一种改进的幂次趋近律提升趋近运动的动态品质,在非奇异快速终端滑模控制器中添加一个抵消非线性干扰观测器估计误差的鲁棒项,增强系统的鲁棒性,利用Lyapunov函数证明了系统的稳定性。理论分析和仿真对比实验验证了该控制策略的合理性和优越性。
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