柔性机器人执行器模型与控制算法研究：从参数化建模到非线性控制

柔性机器人执行器模型与控制算法研究：从参数化建模到非线性控制

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_64583023/article/details/144650024

柔性机器人执行器的研究是机器人领域的重要课题之一。柔性机器人以其高度的灵活性和适应性在医疗手术、危险区域勘察和柔性制造等领域展现出巨大的应用潜力。然而，柔性机器人的动力学行为相比传统刚性机器人更为复杂，其控制策略的设计也面临诸多挑战。本文将介绍一种从多个参数集中批量生成即用型关节执行器模型类的方法，并深入研究其各种非线性动力学效应。

1 概述

本研究旨在探索柔性机器人执行器的模型构建与控制算法设计，以实现从多个参数集中批量生成即用型关节执行器模型类，并深入研究其各种非线性动力学效应。通过结合先进的建模技术和控制策略，我们期望为柔性机器人的实际应用提供理论基础和技术支持。

模型构建

1. 参数化模型生成：

• 我们提出了一种从多个参数集中批量生成即用型关节执行器模型类的方法。这些参数集包括执行器的几何尺寸、材料属性、驱动方式等。
• 通过结合有限元分析和信息论方法，我们能够构建出包含各种非线性动力学效应的柔性执行器模型。

2. 非线性动力学效应考虑：

• 柔性执行器的动力学行为受到多种非线性因素的影响，如结构变形、材料非线性、接触力等。
• 在模型构建过程中，我们充分考虑了这些因素，并采用了先进的数值方法和仿真技术来模拟和预测柔性执行器的动态响应。

控制算法设计

1. 传统控制方法：

• 我们首先研究了传统的PID控制方法在柔性执行器控制中的应用，并分析了其优缺点。
• 通过调整PID控制器的参数，我们实现了对柔性执行器基本运动状态的控制。

2. 非线性控制方法：

• 针对柔性执行器的非线性动力学特性，我们设计了一种基于力/力矩控制和位置/力控制的非线性控制策略。
• 该策略能够较好地解决柔性执行器自身的应变变形等问题，并实现更精确、更稳定的控制。

3. 模型自适应控制方法：

• 为了进一步提高控制精度和鲁棒性，我们研究了模型自适应控制方法。
• 通过实时更新模型参数和控制器参数，我们能够更好地适应柔性执行器在工作过程中的动态变化。

非线性动力学效应研究

1. 动态响应分析：

• 我们对柔性执行器在不同工况下的动态响应进行了详细的分析，包括其位移、速度、加速度等运动参数的变化。
• 通过对比仿真结果和实验结果，我们验证了所建模型的准确性和可靠性。

2. 混沌动力学分析：

• 针对柔性执行器在复杂工况下可能出现的混沌动力学行为，我们采用了信息论方法来构建其混沌动力学模型。
• 通过分析混沌动力学模型的特性，我们获得了对柔性执行器动态行为更深入的理解。

2 运行结果

3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]陈强.自适应迭代学习控制算法及应用研究[D].重庆大学[2024-12-21].

[2]赵玉腾.协作机器人关节模组滑模控制算法研究[D].北京工业大学,2022.

[3]陈培华.基于中间件技术的关节型机器人动力学仿真系统研究[D].上海交通大学,2014.

[4]邱志成.基于特征模型的柔性关节机械臂的控制[J].系统仿真学报, 2002, 14(8):4.

4 Matlab代码实现

部分代码：

% Open the example m-file  
fig_handles.open_btn = uicontrol('Style','pushbutton',...
'units','normalized',...
'String','Open Example',...
'Tag','open_btn',...
'Position',[listX+btnWidth+0.05 btnY btnWidth 0.05],...
'Callback',{@localOpen_callback});

% Open the example m-file  
fig_handles.close_btn = uicontrol('Style','pushbutton',...
'units','normalized',...
'String','Close Dialog',...
'Tag','close_btn',...
'Position',[listX+2*(btnWidth+0.05) btnY btnWidth 0.05],...
'Callback',{@localClose_callback});

% Display the example description  
descriptionString = '';  
fig_handles.descriptionListbox = uicontrol('Style','listbox',...
'units','normalized',...
'String',descriptionString,...
'Tag','matlabListbox',...
'Position',[listX 0.1 0.9 0.43 ],...
'Callback', {@localDescription_callback});

fig_handles.descriptionTitle = uicontrol('Style','text',...
'units','normalized',...
'String','Example Description',...
'FontWeight', 'bold',...
'FontSize', 12,...
'HorizontalAlignment', 'left',...
'Tag','description_txt',...
'Position', [listX 0.54 listWidth 0.05]);

% Extend the handles struct by some information that might be useful in  
% callbacks.  
fig_handles.cjtPath = cjtPath;  
fig_handles.examplePath = examplePath;  
fig_handles.matlabExamples = matlabExamples;  
fig_handles.simulinkExamples = simulinkExamples;  
fig_handles.mainFig = mainFig;  

% Save the structure  
guidata(mainFig,fig_handles);  
end  

function localDescription_callback(hObject, eventdata, handles)  
% hObject handle to listbox1 (see GCBO)  
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB  
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)  
% Hints: contents = cellstr(get(hObject,'String')) returns contents  
% contents{get(hObject,'Value')} returns selected item from listbox1  
% Get the structure using guidata in the local function  
fig_handles = guidata(gcbo);  
% Find out which example has been selected.  
listboxTag = get(fig_handles.activeListbox,'Tag');  
index_selected = get(fig_handles.activeListbox,'Value');