【摘 要】
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随着机器人在操作作业时与人或者环境接触的机会越来越多,迫切的需要一种安全的机器人系统,可以广泛地应用于机器人与人或者环境进行交互的情况,能够保证工作人员的安全和减
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随着机器人在操作作业时与人或者环境接触的机会越来越多,迫切的需要一种安全的机器人系统,可以广泛地应用于机器人与人或者环境进行交互的情况,能够保证工作人员的安全和减少对周围设备与环境的损害。相比于传统机器人,柔性机器人与环境或者人进行交互时,呈现出性能优越的安全性、鲁棒性和灵活性,基于串联弹性驱动器的新一代机器人已经得到大量关注,然而其中串联的弹性元件引起的刚度可变等导致的非线性问题,及未知的驱动器的动力学模型,使得对此类机器人的控制变得很有挑战。同时在控制系统中,对在各种精密加工和生产设备中控制精度和速度有了更高的要求,由于先进的传感器和驱动技术都会产生的回滞现象以及状态时滞现像,对具有回滞和状态时滞约束限制的机器人系统的研究具有重要的现实意义。本课题研究了对柔性机器人系统中经常面临的各类问题,例如柔性机器人中弹性元件引起的非线性问题、未知的驱动器的动力学模型、状态时滞和回滞。针对这些问题,本文采用自适应控制和其他智能控制方法相结合的方式,基于Lyapunov直接法提出相应的控制器设计方法。为了解决模型不确定问题,本文用到了自适应控制方法以及模糊逻辑系统(FLS)和神经网络(NNs)理论。干扰观测器的引入,可以估计并补偿系统中的合成干扰项,即系统中的外部干扰、输入非线性项以及系统模型近似误差的叠加项。针对机器人非线性系统提出了相应的自适应控制器的设计方法,可以让系统达到较高的控制精度。本文的主要研究内容可以总结为:(1)考虑到不确定MIMO系统中存在的未知的回滞输入项,研究基于此类问题的一种动态回滞模型,并研究有效减弱回滞效果的方法;(2)考虑回滞和状态时滞同时存在的情况,采用自适应模糊控制方法,研究可参数化多输入多输出(MIMO)系统的跟踪控制问题;(3)针对弹性驱动器中所存在的弹性可变的关节以及考虑机器人精确模型很难获取的情形,采用自适应神经网络的控制方法,研究此类柔性机器人的控制问题;(4)在基于串联弹性驱动的Baxter机器人仿真和实验平台上验证本文提出的控制方法,分析上述控制器的实际控制性能,并与已有文献中的方法作对比。
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