摘要：针对传统六关节机械臂操作空间有限的问题,以移动底盘和Elfin05机械臂为控制对象,采用ARM+CODESYS架构和PLCopen规范设计了一款移动机械臂运动控制器。首先根据MD-H参数与坐标变换思想建立移动机械臂正运动学模型,基于关节角参数化解析法简化移动机械臂的冗余度进行逆运动学求解,并设计相应运动学功能块;其次采用分布式控制思想设计控制模块,以SM3_CNC库为基础设计了机械臂的点到点运动控制功能块,基于Backstepping法设计了移动底盘的跟踪控制功能块;再次以Visualization模块为基础设计人机交互界面;最后以该机器人为实验对象进行实验,实现了移动底盘与机械臂的协同运动,增加了传统六关节机械臂可操作空间,并验证了该运动控制器设计的有效性。

摘要：针对运动控制系统课程在传统教学中,学生在课程理论知识学习和利用Matlab/Simulink仿真阶段,缺少实际控制单元设计与开发实际工程训练的问题,设计了一个基于Matlab的运动控制系统实验平台,在实验平台使用基于模型设计的方法可实现从仿真测试到实物测试一体化;通过介绍实验平台中的PC端环境配置流程以及实验平台中驱动器的构成给出了实验平台的总体设计方案;说明了实验平台应用基于模型设计的方法实现代码自动生成的流程,并对基于模型设计的开发流程进行了详细的阐述;通过案例永磁同步电机转速、电流双闭环控制系统在实验平台经过模型在环仿真、软件在环仿真、处理器在环仿真,最后到实验平台进行实物测试的流程与实验结果来达到验证实验平台的优点及其可行性和有效性的目的。

摘要：针对曲面屏手机点胶的需求,使用CODESYS作为软件开发平台,采用工控机作为硬件平台设计了五轴点胶机控制系统。控制系统使用基于EtherCAT总线的一主多从控制模式,基于SM3_CNC库开发了G代码读取以及解析功能,使用DH参数法建立运动学模型并设计了正逆运动学功能块,基于分段3次Hermite插值和3次样条插值算法设计了PVT插补功能块,以Visualization模块为基础设计了可视化界面。以曲面屏手机模型为实验对象,以刀轴矢量始终重合于曲面法向量和点胶速度保持匀速为工艺要求,采用研制的控制系统进行曲面点胶实验,实验结果表明所设计的五轴点胶机控制系统具有工程应用价值。

摘要：设计了一种基于5G与阿里云的六轴运动实验平台监控系统,包括云端WEB监控平台和本地运动控制平台。云端WEB监控平台采用前后端分离技术搭建,前端使用原生的HTML文本标记语言、CSS样式和JS脚本实现,后端使用Spring技术基于Spring Boot框架搭建。本地控制平台使用嵌入式系统开发技术搭建,包括5G模组和运动控制器,5G模组作为联网通道使用USB3.0传输技术与运动控制器交互数据。运动控制器搭载MQTT客户端、进程通讯机制和Codesys Runtime,MQTT客户端向阿里云服务器订阅或发布消息,Codesys Runtime通过EtherCAT总线控制六轴运动实验平台运行,进程通讯机制实现MQTT客户端和Codesys Runtime间的通信。最后创建六轴运动实验平台的Codesys Pou工程,利用云端WEB监控界面验证监控系统的可行性,并且通过SpeedManager软件测试了4G和NSA模式下5G网络的网络状况。

摘要：针对周期参考/干扰信号下的不确定离散时间系统,提出一种基于吸引律的重复控制方法,在吸引律中"嵌入"干扰抑制措施,构造理想误差动态,并基于此设计重复控制器.文中推导出单调减区域、绝对吸引层和稳态误差带边界的表达式,用于整定控制器参数和表征闭环系统的跟踪性能,并给出了跟踪误差在无干扰时收敛于原点及在干扰存在时收敛进入稳态误差带内所需最多步数的表达式.设计的重复控制器不仅能够完全抑制周期干扰信号,而且可以消除系统抖振.在电机实验装置上的应用结果表明了所提出控制方法的有效性.

摘要：针对周期参考信号下的不确定离散时间系统,提出一种离散重复控制方法,利用死区函数设计新型的吸引律,将干扰补偿、抑制措施"嵌入"吸引律,构造理想误差动态,并基于此导出重复控制器.为了进行具体的控制器参数整定和表征闭环系统的误差动态行为,推导出了稳态误差带、单调减区域和绝对吸引层边界的表达式.所设计的离敞重复控制器能够完全抑制周期对称干扰信号,控制器设计方法也适用于常值调节问题的定位控制.数值仿真及在电机伺服系统上的实验结果验证了所提出控制方法的有效性.

摘要：针对任意初态情形,引入初始修正作用,研究一类非参数不确定时变系统能够达到实际完全跟踪性能的迭代学习控制方法.采用Lyapunov-like综合,设计迭代学习控制器处理不确定性时变系统非参数化问题,其中含有有限时间控制作用,以实现在预先指定区间上的零误差跟踪.并且,运用完全限幅学习机制,保证闭环系统中各变量的一致有界性以及跟踪误差的一致收敛性.仿真结果表明了所提出控制方法的有效性.

摘要：针对一类在有限时间区间上执行重复任务的主-从型非参数不确定多智能体系统,提出一致性误差跟踪学习控制方法,用于解决在任意初始误差情形下的一致性问题.根据Lyapunov综合方法设计控制器,经过足够多次迭代后,藉由从智能体的一致性误差在整个作业区间上完全跟踪对应的期望一致性误差轨迹,实现各从智能体在预设的部分作业区间上对主智能体的零误差轨迹跟踪.采用鲁棒策略与学习策略相结合的手段处理非参数不确定性,利用双曲正切函数设计反馈项补偿随迭代次数变化但有界的不确定性.仿真结果表明了该控制方案的有效性.

摘要：针对一类在有限时间区间上重复作业的不确定非线性系统,本文提出一种重复学习控制方法,用于解决非参数不确定性问题.该方法采用死区修正学习律对期望控制输入与界函数进行估计,以避免参数的正向累加导致系统发散,并使该控制算法较少地依赖于系统信息,更方便于控制器的实现.基于Lyapunov方法所设计的控制器,保证了闭环系统所有信号的有界性,并使得跟踪误差收敛于死区界定的邻域.通过仿真算例及电机实验结果验证所提学习控制算法的有效性.

摘要：针对多关节机械臂轨迹跟踪控制中存在的模型参数摄动和外部有界扰动等不确定性因素影响问题,设计了一种考虑系统总和扰动的反步有限时间滑模控制算法,用于实现多关节机械臂轨迹跟踪控制任务。首先,利用严格反馈形式描述多关节机械臂的动力学模型,并将模型参数摄动和外部有界扰动等不确定性因素看成系统的总和扰动,进而设计非线性扩张状态观测器对系统总和干扰加以估计,以提高系统的鲁棒性能;其次,在传统反步法设计的基础上结合有限时间滑模控制技术,完成系统反步有限时间滑模控制器的设计;最后,应用Lyapunov稳定性理论证明了多关节机械臂的位置矢量能够实现对期望位置矢量的有限时间稳定跟踪。仿真对比结果表明设计反步有限时间滑模控制算法的有效性。