考虑关节摩擦的3-UPS/PU并联机构模糊自适应滑模控制

发布时间：2021-09-23 05:56

　　为克服3-UPS/PU并联机构关节摩擦力突变现象带来的跟踪畸变问题,设计了一种模糊自适应滑模控制方法。首先在机构动平台工作空间内建立该机构的整体动力学模型。针对切换型滑模控制驱动力抖振以及自适应滑模控制（ASMC）对摩擦突变较敏感的不足,提出一种模糊自适应滑模控制（FASMC）方法,该方法以自适应理论为基础,可以在线估计包括摩擦在内的系统模型不确定项,自适应增益通过模糊逻辑系统实现了动态调整,相比ASMC可以更准确地逼近摩擦的变化情况,从而更有效地抑制摩擦力突变影响,增强了系统鲁棒性。由于无需依赖具体的摩擦模型以及简单的控制结构,FASMC适用于并联机构这类复杂不确定系统。仿真结果显示,所采取的控制方法能有效估计并克服机构摩擦干扰,提高了机构的控制精度,而且驱动力没有出现抖振现象。 

【文章来源】：中国机械工程. 2017,28(04)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

图２ＳＭＣ驱动力曲线（ｃ）驱动杆３的驱动力

应增益取得过大会造成控制输入饱和，因此这里的增益大小取为适中且固定。驱动力的仿真计算结果如图３所示，ＡＳＭＣ可以有效克服常规滑模控制驱动力抖振的问题，说明该控制方法具有可行性。考虑到动平台ｈ方向的运动受到各移动副摩擦力突变的影响较大，此处就以ｈ位移的控制误差曲线为例来说明控制效果。如图４所示，当摩擦不发生突变时，控制误差可以稳定在零附近；但是当摩擦力一旦突变，控制误差会显著增大，说明ＡＳＭＣ对机构的摩擦突变比较敏感，很难有效地抑制摩擦对机构运动的影响。图３ＡＳＭＣ驱动力曲线Ｆｉｇ．３ＣｕｒｖｅｏｆｄｒｉｖｉｎｇｆｏｒｃｅｗｉｔｈＡＳＭＣ图４ＡＳＭＣ位移ｈ的跟踪误差Ｆｉｇ．４ＴｒａｃｋｉｎｇｅｒｒｏｒｉｎｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈＡＳＭＣ３．５模糊自适应滑模控制自适应滑模控制律式（２３）之所以无法有效地抑制摩擦，是因为当摩擦突变时模型不确定项ｄ也发生突变，即ｄ随时间的微分ｄ·在理论上会趋向无穷大，这时应当增大自适应增益Λ以确保能更准确地估计ｄ，而控制律式（２４）中的自适应增益却是固定不变的，因此无法有效抑制摩擦带来的影响。从以上分析得出增益Λ需要根据ｄ·的变化进行动态调整从而获得更好的控制效果，具体的调整规律可以从大量的仿真实验所积累的控制经验中总结得到。考虑到模糊控制是基于专家、操作人员的控制经验与知识的，本文以模糊逻辑系统来实现自适应增益Λ的动态调整。滑模面的大小及其变化情况反映了摩擦及负载扰动情况，所以将滑模面作为选择自适应增益的参考。对Λ的每个分量Λｉ分别建立模糊系统，以ｓｉ和ｓ·ｉ作为

图３所示，ＡＳＭＣ可以有效克服常规滑模控制驱动力抖振的问题，说明该控制方法具有可行性。考虑到动平台ｈ方向的运动受到各移动副摩擦力突变的影响较大，此处就以ｈ位移的控制误差曲线为例来说明控制效果。如图４所示，当摩擦不发生突变时，控制误差可以稳定在零附近；但是当摩擦力一旦突变，控制误差会显著增大，说明ＡＳＭＣ对机构的摩擦突变比较敏感，很难有效地抑制摩擦对机构运动的影响。图３ＡＳＭＣ驱动力曲线Ｆｉｇ．３ＣｕｒｖｅｏｆｄｒｉｖｉｎｇｆｏｒｃｅｗｉｔｈＡＳＭＣ图４ＡＳＭＣ位移ｈ的跟踪误差Ｆｉｇ．４ＴｒａｃｋｉｎｇｅｒｒｏｒｉｎｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈＡＳＭＣ３．５模糊自适应滑模控制自适应滑模控制律式（２３）之所以无法有效地抑制摩擦，是因为当摩擦突变时模型不确定项ｄ也发生突变，即ｄ随时间的微分ｄ·在理论上会趋向无穷大，这时应当增大自适应增益Λ以确保能更准确地估计ｄ，而控制律式（２４）中的自适应增益却是固定不变的，因此无法有效抑制摩擦带来的影响。从以上分析得出增益Λ需要根据ｄ·的变化进行动态调整从而获得更好的控制效果，具体的调整规律可以从大量的仿真实验所积累的控制经验中总结得到。考虑到模糊控制是基于专家、操作人员的控制经验与知识的，本文以模糊逻辑系统来实现自适应增益Λ的动态调整。滑模面的大小及其变化情况反映了摩擦及负载扰动情况，所以将滑模面作为选择自适应增益的参考。对Λ的每个分量Λｉ分别建立模糊系统，以ｓｉ和ｓ·ｉ作为模糊系统的输入，输出为Λｉ，表达式如下：Λｉ＝ｆｕｚｚｙ（ｓｉ，ｓ·ｉ

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LuGre摩擦模型的机械臂模糊神经网络控制[J]. 徐智浩,李胜,张瑞雷,陈庆伟,侯保林.  控制与决策. 2014(06)
[2]直接驱动机器人自适应-PD复合运动控制研究[J]. 贺红林,占晓煌,刘文光,封立耀.  农业机械学报. 2014(05)
[3]基于摩擦模糊建模与补偿的机器人低速控制[J]. 吴文祥,朱世强,王宣银,刘华山.  电机与控制学报. 2013(08)
[4]伺服系统的摩擦补偿[J]. 王毅,何朕.  电机与控制学报. 2013(08)
[5]三自由度驱动冗余并联机构动力学建模与试验[J]. 牛雪梅,高国琴,刘辛军,鲍智达.  农业工程学报. 2013(16)
[6]含驱动摩擦的四自由度并联机构动力学分析[J]. 季晔,刘宏昭,原大宁.  中国机械工程. 2012(08)
[7]高性能机械伺服系统运动控制技术综述[J]. 刘强.  电机与控制学报. 2008(05)
[8]机器人关节摩擦的自适应模糊补偿建模与控制[J]. 王永富,柴天佑.  仪器仪表学报. 2006(02)



本文编号：3405163