基于干扰观测器的2DOF柔性机械臂鲁棒滑模控制

摘要

随着机器人技术的不断发展，研究轻质、高速、低能耗、重载以及高精度的机器人已成为社会发展的需求。因此，柔性机械臂这一满足以上需求的典型刚柔耦合多体系统的研究也应运而生。柔性机械臂系统是典型的非线性、强耦合、多输入多输出(Multi-input and Multi-output,MIMO)以及自然不稳定系统，由于其结构柔性，运动特性比较复杂，因此是控制系统中较为复杂的被控对象。二自由度(Two Degree Of Freedom,2DOF)柔性机械臂作为一个模块化结构且成本低廉的实验平台，可以用来检验各种控制算法，为研究与设计机械臂控制算法提供了方便。本论文以加拿大QUANSER公司研发生产的二自由度柔性机械臂为实验平台，针对系统存在的建模误差以及未知外界干扰等控制问题，结合干扰观测器方法，设计了鲁棒滑模控制方法。具体研究内容如下：
　　首先，根据2DOF柔性机械臂系统结构以及运动特性，参考了相关文献以及实验指导手册，建立了2DOF柔性机械臂系统的线性与非线性数学模型。
　　其次，针对2DOF柔性机械臂系统的线性数学模型，忽略系统建模误差，只考虑系统存在的未知外界干扰信号，将外界未知干扰等效成输入干扰(Equivalent Input Disturbance,EID)，设计了基于滑模干扰观测器的跟踪控制器。所设计的滑模干扰观测器能够有效地补偿外界扰动；且控制器结构简单，易于实现。MATLAB数值仿真结果显示了所设计的基于滑模干扰观测器的跟踪控制器可以保证存在未知外界干扰的2DOF柔性机械臂系统具有良好的跟踪性能与鲁棒性。实验结果也验证了所设计控制算法的有效性。
　　然后，针对2DOF柔性机械臂系统的线性模型，考虑输入通道存在的外部未知干扰以及状态未知等问题，设计了一种基于观测器的鲁棒控制方法并应用到了2DOF柔性机械臂的各级系统中。观测器主要由状态观测器与干扰观测器组成，利用状态观测器来估计系统未知状态，干扰观测器主要用来估计由含有不确定性的外部系统所产生的未知干扰；最后，根据Lyapunov函数证明了各个子系统的稳定性，仿真结果与实验结果也表明了在所设计的控制器的作用下，2DOF柔性机械臂各个子系统具有良好的位置跟踪性能。
　　接着，针对2DOF柔性机械臂具有建模不确定性以及未知外界干扰的情况，设计了基于非线性干扰观测器的趋近律滑模控制器，并应用于2DOF柔性机械臂位置跟踪控制。设计的非线性干扰观测器能够有效地估计系统建模不确定性与未知外界干扰组成的复合干扰，设计的趋近律滑模控制器能够良好地实现2DOF柔性机械臂的位置跟踪。通过Lyapunov函数证明了整个闭环系统的稳定性。数值仿真结果表明，系统在存在复合干扰的情况下，所设计的控制器仍能保证位置跟踪控制的稳定性。同时，实验结果也验证了所设计的控制器具有良好地位置跟踪性能。
　　最后，继续考虑存在建模误差以及外界未知干扰的2DOF柔性机械臂非线性系统，研究了一种基于二阶非线性干扰观测器的反演滑模控制方法。设计的二阶非线性干扰观测器主要用来补偿系统中的建模误差以及未知外界扰动，反演滑模控制器用来处理2DOF柔性机械臂的位置跟踪控制。采用Lyapunov函数证明了整个2DOF柔性机械臂闭环系统的稳定性。数值仿真结果表明了，在建模不确定以及外界未知干扰的影响下，所设计的控制器仍能保证2DOF柔性机械臂系统跟踪期望位置信号。同时，实验结果也证明了所设计的基于二阶非线性干扰观测器的反演滑模控制器能够保证闭环系统具有良好的位置跟踪效果。

目录

声明

注释表

缩略词

第一章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 柔性机械臂动力学建模研究现状

1.3 2DOF柔性机械臂系统控制技术研究现状

1.4 非线性控制方法在柔性机械臂系统中的应用

1.5 本文主要研究内容

第二章 2DOF柔性机械臂的建模与分析

2.1 引言

2.2 2DOF柔性机械臂系统数学模型的建立

2.3 2DOF柔性机械臂线性模型特性分析

2.4 小结

第三章 基于滑模干扰观测器的跟踪控制器设计

3.1 引言

3.2 基于滑模干扰观测器的跟踪控制

3.3 控制结果

3.4 小结

第四章 基于观测器的2DOF柔性机械臂鲁棒控制

4.1 引言

4.2 基于观测器的第一级柔性机械臂的鲁棒控制

4.3 基于观测器的第二级柔性机械臂的鲁棒控制

4.4 控制结果

4.5 小结

第五章 基于干扰观测器的自适应滑模控制器设计

5.1 引言

5.2 基于干扰观测器的2DOF柔性机械臂自适应滑模控制

5.3 控制结果

5.4 小结

第六章 基于干扰观测器的反演滑模控制器设计

6.1 引言

6.2 基于干扰观测器的反演滑模控制

6.3 控制结果

6.4 小结

第七章 总结与展望

7.1 本文的主要工作

7.2 本文的不足及进一步展望

参考文献

致谢

在学期间的研究成果及发表的学术论文