动态滑模控制在并联机器人中的应用

并联机器人的新型趋近率滑模控制研究以并联机器人的新型趋近率滑模控制研究为标题近年来，随着机器人技术的不断发展，越来越多的并联机器人被应用于各个领域。

并联机器人具有高精度、高稳定性和高负载能力等优势，在工业生产、医疗康复、航天航空等领域都有广泛的应用。

然而，由于其复杂的动力学特性和非线性特征，如何实现高精度的控制一直是一个挑战。

在过去的研究中，滑模控制被广泛应用于机器人控制领域。

滑模控制通过引入滑模面来实现系统的稳定控制，具有鲁棒性强、对参数不确定性不敏感等优点。

然而，传统的滑模控制方法在控制过程中存在着震荡问题，这对机器人的精度和稳定性造成了一定的影响。

为了克服传统滑模控制的不足，研究人员们提出了新型的趋近率滑模控制方法。

趋近率滑模控制是在传统滑模控制的基础上引入了趋近率项，通过调节趋近率参数，可以有效地减小控制过程中的震荡现象，提高系统的控制性能。

近年来，趋近率滑模控制在并联机器人领域得到了广泛的研究和应用。

研究人员们通过对并联机器人的动力学模型进行建模和分析，设计了相应的趋近率滑模控制器。

通过仿真和实验验证，他们证明了新型控制方法在提高机器人控制精度和稳定性方面的有效性。

一项研究表明，在采用趋近率滑模控制方法的情况下，机器人的位置误差可以降低到很小的范围内。

研究人员通过对机器人的运动学和动力学进行研究，利用趋近率滑模控制方法设计了控制器，并在实验中进行了验证。

实验结果表明，新型控制方法能够显著改善机器人的控制性能，提高其运动精度和稳定性。

另外一项研究则着重探讨了趋近率滑模控制在力控制方面的应用。

由于并联机器人通常需要完成一些需要力传感器进行反馈的任务，如装配、抓取等，因此力控制是其重要的应用方向之一。

研究人员通过对力控制的特点进行分析，针对并联机器人的非线性特性，设计了基于趋近率滑模控制的力控制器。

实验结果表明，新型控制方法在力控制方面具有较好的性能，能够实现准确的力控制和稳定的力传递。

新型趋近率滑模控制方法在并联机器人控制方面具有重要的应用价值。

滑模机用途滑模控制（SMC）是一种基于滑模变量设计控制器的控制技术。

它通过引入一个滑模面来实现系统状态的控制和调节。

滑模控制具有快速、鲁棒和适应性等特点，被广泛应用于各个领域。

以下将详细介绍滑模机的用途。

1. 机器人控制：滑模控制在机器人控制中具有广泛的应用。

机器人作为一种自动化控制系统，需要实时监测环境和准确控制自身运动。

滑模控制可以通过引入一个滑模面，有效地抑制外部扰动和模型不确定性对机器人运动的影响，提高机器人的鲁棒性和适应性。

同时，滑模控制还可以实现机器人运动的快速和准确控制，提高机器人的响应速度和精度。

2. 电动汽车驱动系统：滑模控制在电动汽车驱动系统中的应用正在日益增多。

电动汽车驱动系统需要实现电机转速、转矩和位置等参数的精确控制，以提高电动汽车的性能和安全性。

滑模控制可以通过引入一个滑模面，实现对电动汽车驱动系统的高精度控制。

同时，滑模控制还可以提高电动汽车的能效，减少能量消耗，延长电池寿命。

3. 电力系统调度与控制：滑模控制在电力系统调度与控制中广泛应用于电力系统的稳定性控制和电力负荷的精确调节。

电力系统调度与控制需要实时监测电力系统的稳定性和运行状态，并调节电力负荷以保持电力系统的稳定运行。

滑模控制可以通过引入一个滑模面，实现对电力系统的快速响应和精确控制。

同时，滑模控制还可以提高电力系统的鲁棒性和抗干扰能力，提高电力系统的稳定性和可靠性。

4. 航空航天系统：滑模控制在航空航天系统中的应用正在逐渐增多。

航空航天系统需要实现飞行器的精确控制和姿态稳定。

滑模控制可以通过引入一个滑模面，实现对飞行器的快速控制和精确姿态稳定。

同时，滑模控制还可以提高飞行器的鲁棒性和适应性，抵抗外部干扰和风载扰动。

5. 工业自动化系统：滑模控制在工业自动化系统中也有广泛的应用。

工业自动化系统需要实现对工业过程的精确控制和调节。

滑模控制可以通过引入一个滑模面，实现对工业过程的高精度控制和调节。

同时，滑模控制还可以提高工业自动化系统的鲁棒性和适应性，抗干扰和模型不确定性的能力。

滑模变结构控制理论及其在机器人中的应用研究共3篇滑模变结构控制理论及其在机器人中的应用研究1滑模变结构控制（Sliding Mode Control，SMC）是一种非线性控制方法，具有高精度、强适应性、鲁棒性好等优点，因此被广泛应用于机器人控制领域。

其基本思想是构造一个滑模面，使系统状态到达该面后就会保持在该面上运动，在保证系统稳定性的同时达到控制目的。

本文将阐述滑模变结构控制的理论基础以及在机器人控制中的应用研究。

一、滑模变结构控制的理论基础1. 滑模面滑模面是滑模控制的核心概念，它是一个虚拟平面，将控制系统的状态分为两个区域：滑模面上和滑模面下。

在滑模面上，系统状态变化很小，具有惯性；而在滑模面下，系统状态变化很大，具有灵敏性。

在滑模控制中，系统状态必须追踪滑模面运动，并保持在滑模面上，进而实现控制目的。

2. 滑模控制定律滑模控制定律是滑模变结构控制的核心之一，主要由滑模控制器和滑模面组成。

滑模控制器将系统状态误差与滑模面上的虚拟控制输入之间做差，生成实际控制输入。

而滑模面则是根据控制目的和系统性质，通过手动选择滑模面的形状和大小来合理地设计。

例如，对于已知模型的系统，可使用小扰动理论来设计滑模面；而对于未知模型的系统，可使用自适应滑模控制来自动调节滑模面。

总体来说，滑模控制定律是一种强鲁棒控制方法，在快速响应、鲁棒性和适应性等方面都表现出色。

3. 滑模变结构控制滑模变结构控制是将滑模控制定律与变结构控制相结合形成的一种新型控制方法。

在滑模变结构控制中，滑模面被用来描述整个系统状态，而滑模控制定律则用来保证系统状态追踪滑模面的过程中，系统特征不会发生大的变化。

换句话说，滑模控制定律的目的是在系统状态到达滑模面后，控制系统能够迅速且平稳地滑过该面，进而保持在滑模面上稳定运动。

二、滑模变结构控制在机器人中的应用研究滑模变结构控制广泛应用于机器人控制领域，例如：机器臂控制、移动机器人控制、人形机器人控制等。

动态滑模控制在并联机器人中的应用朱彩红【摘要】针对一种以交流伺服电机驱动的并联机器人机构,建立控制模型,设计一种动态滑模控制算法,并进行稳定性分析,在Matlab/Simulink上进行了轨迹跟踪仿真试验.结果表明:该算法鲁棒性好,系统抗干扰能力强,对系统参数变化不敏感,具有良好的跟踪性能.【期刊名称】《苏州市职业大学学报》【年(卷),期】2010(021)001【总页数】4页(P37-40)【关键词】并联机器人;滑模控制;伺服电机;轨迹跟踪【作者】朱彩红【作者单位】苏州市职业大学,电子信息工程系,江苏,苏州,215104【正文语种】中文【中图分类】TP242并联机器人同串联机器人相比，具有刚度大、承载能力高、精度高、结构紧凑等特点，可广泛应用于工业、航空、军事等领域[1].最近几十年，国内外学者对并联机器人的特点、机构学、运动学方面进行了广泛、深入的研究.但是，并联机器人作为一个结构复杂、多变量、多自由度、多参数耦合的非线性系统，其控制策略、控制方法的研究极其复杂.最初设计控制系统时，大多把并联机器人的各个分支当作完全独立的系统来进行控制，控制策略为传统的PID控制，控制效果很不理想.模糊控制方法可以在不要求机器人模型精确的情况下实现机器人的控制，但是模糊控制方法的模糊规则设计比较重要，规则设计的好坏将会直接影响到控制的效果[2]，而且该规则的设定需要具有专家知识或是经过多次试验得到，因此在没有相应的条件下，该方法可能无法起到较好的控制效果.滑模变结构控制本质上是一类特殊的非线性控制，其非线性表现为控制的不连续性，这种控制策略与其他控制策略的不同之处在于系统的“结构”并不固定，而是在动态过程中根据系统当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动[3].研究表明[4-6]：滑模变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辩识，物理实现简单等优点.滑模变结构控制方法比较适合并联机器人控制[7-8]，因此本文采用了一种新的机器人轨迹跟踪变结构控制方法，即基于动态切换函数的动态滑模控制方法，亦即通过设计新的切换函数或将常规滑模变结构控制中的切换函数s通过微分环节构成新的切换函数σ，该切换函数与系统控制输入的一阶或高阶导数有关，可将不连续项转移到控制的一阶或高阶导数中去，得到在时间上本质连续的动态滑模控制律，可以有效地降低抖振.1 滑模控制器的设计滑模变结构控制器的设计需要完成以下的工作：切换函数s(x)的求取；保证滑动模态的存在；滑动模态稳定性的确定；变结构控制趋近阶段的鲁棒性及动态品质的保证；变结构控制的寻求.考虑如下单入单出n阶仿射非线性系统：式中：x∈R为可测状态变量；u，y∈R分别为系统的输入和输出；f(x)，g(x)为已知平滑函数；η为系统中的不确定项，它包括模型不确定性和外加扰动[9].定义误差及切换函数分别为：式中：ei=e(i-1)(i=1，2，…，n)为跟踪误差及其各阶导数，选取常数c1，c2，…，cn-1，使得多项式pn-1 +cn-1pn-2+…+c2p+c1为Hurwite稳定，p为Laplace算子.则构造新的动态切换函数式中λ为严格的正常数.当σ=0时是一个渐近稳定的一阶动态系统，s趋近于零.假设1 不确定性满足有界条件，存在有界函数Bn(x)，使得│η│≤Bn(x)，x∈Rn，且g(x)符号恒定.假设2 不确定项导数有界即假设3 存在正实数ε，满足动态滑模控制律取为稳定性分析：稳定性是系统的一个基本结构特性，稳定性问题是系统控制理论研究的一个重要课题.将式(2)代入式(4)得则将式(1)、(2)代入式(9)整理得将控制律式(7)代入式(10)得则根据假设1～3得通过李亚普诺夫稳定性分析，得出新的动态切换函数σ满足，即满足滑模变结构控制理论的到达条件，从而验证了系统的稳定性，也就保证了控制器的鲁棒性和动态品质.2 并联机器人控制模型的建立本文研究的少自由度并联机器人具有各支路机构简单，不存在虚约束及工作空间较大等特点[10].机器人系统完整的拉格朗日动力学模型为：式中：q和分别为机器人各关节的位置和速度；τ为n×1阶驱动力矩向量；M，C，G分别为由机器人的具体结构所决定的n×n，n×n和n×1阶函数矩阵.由于式(12)已写成拟线性化的形式，看上去比较简洁.实际上，在本研究的系统中式(12)的展开形式相当复杂.基于机器人关节或支路模型的分散控制系统是目前应用最为广泛的设计方法之一，在工业工程中绝大部分的机器人系统都采用了该类设计方法.对于本文所研究的并联机器人，相互并联的各支路可用图1表示.当机器人关节的驱动装置为交流伺服电机，且忽略等效干扰力矩，可导出机器人各支路的数学模型传递函数为图1 机器人支路模型式中：J'=Lp(Ja+Jm+i2J0)；B'=(Rp+KAKi)(Ja+Jm+i2J0)+Lp(Bm+i2B0)；W'=(Rp+KAKi) (Bm+i2B0)；Kx=3K2tp/2；K=3KAKpreKtp/2.3 实例仿真及分析机器人的交流伺服电动机参数为：Kpre=88，Ki=2.2，KA=6，Ktp=3.41 N·m/A，Lp=0.038 37 H，Rp=5.09 Ω，Ja=0.19 kg·m2，取减速装置的速比为i=40，关节部分在减速装置驱动侧的转动惯量为0.1 kg·m2.由于机构间的耦合作用，系统的等效转动惯量和等效负载阻力系数取J0=40，B0=0.取Jm=0，Bm=0.由此可得交流伺服驱动机器人关节的模型传递函数为转换为状态方程，则有这里f(x)=-0.007x1-18.29x3，g(x)=0.012 5.设期望的跟踪信号为yd=sint，跟踪误差为e=x(1)-yd.n=3时，定义s=c1e+c2+c3，取c1=c2=100，c3=1，λ=3 000，初始条件为x(0)=[0.5 0 0]，则动态控制律为：而以Matlab/Simulink构成仿真模型，其中包括两个S—Function，仿真采用ode45，步长0.001 s.仿真结果如图2所示.图2 仿真结果4 结论仿真结果表明，所采用的机器人轨迹跟踪滑模变结构控制方法，即基于动态切换函数的动态滑模控制，具有良好的抗干扰作用和跟踪性能，其研究为进一步实现该并联机器人机构的高精度实时控制奠定了基础.【相关文献】[1] PIEPER J.First order dynamic sliding mode control：Decision and Control，Tampa，December 16-18，1998[C].New York：IEEE Press，c1998.[2] HWANG Chihlyang，CHANG Lijui，YU work-based fuzzy decentralized sliding mode control for car-like mobile robots[J].IEEE Trans.on Industrial Electronics，2007，54(1)：574-585.[3] 胡跃明.变结构控制理论与应用[M].北京：科学出版社，2003.[4] MOON J，KIM K，KIM Y.Design of missile guidance law via variable structure control [J].Journal of Guidance，Control and Dynamics，2001，24(4)：659-664.[5] SATO H，TANAKA M，MATSUNO F.Trajectory tracking control of snake robots based on dynamic model[J].Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers，2006，42(6)：651-658.[6] 梅红，王勇.快速收敛的机器人滑模变结构控制[J].信息与控制，2009，38(5)：553-557.[7] 吴博，吴盛林，赵克定.并联机器人控制策略的现状和发展趋势[J].机床与液压，2005(10)：5-8.[8] 王洪斌，王洪瑞，肖金壮.并联机器人轨迹跟踪积分变结构控制的研究[J].燕山大学学报，2003，27(1)：25-28.[9] 刘金琨.滑模变结构控制MATLAB仿真[M].北京：清华大学出版社，2005.[10] 许春山，孙兴进，曹广益.一种新的机器人轨迹跟踪滑模变结构控制[J].计算机仿真，2004，21(7)：115-118.。

滑动模式控制算法及其在机器人控制中的应用研究随着机器人技术的不断发展，机器人在生产和生活中的应用越来越广泛。

而实现机器人的精准控制是机器人技术发展的关键之一。

在控制理论中，滑动模式控制算法是一种应用广泛的高级控制方法。

下面将介绍滑动模式控制算法的原理和在机器人控制中的应用研究。

一、滑动模式控制算法原理滑动模式控制算法是一种非线性控制算法，它是通过在控制系统中增加一个滑模控制器，实现对系统的控制。

滑模控制器能够使系统在滑动模式下运行，从而保证系统的稳定性和鲁棒性。

滑模控制器其实就是一个包含了开关函数的控制器。

开关函数可以将系统的状态从一个区域切换到另一个区域，从而使系统的运动处于滑动状态。

在滑动状态下，系统的状态变量会在一个稳定的曲面上滑动。

该曲面通常被称为滑模面。

控制器能够保持系统在滑动状态下的运行，使得系统可以快速的响应外部输入，从而实现对系统的控制。

二、滑动模式控制算法在机器人控制中的应用研究滑动模式控制算法在机器人控制中的应用非常广泛。

机器人在进行各种动作时需要精准的控制，滑动模式控制算法能够提供高度精准的控制能力。

机器人的动作控制通常需要关注几个方面的因素，如位置、速度、力矩等。

针对这些因素，可以使用滑动模式控制算法来进行控制。

比如，在机器人的位置控制中，可以使用滑模控制器将机器人的位置保持在滑模面上。

这样可以有效地解决位置控制中的误差问题。

另外，滑动模式控制算法还可以应用于机器人的力控制中。

机器人在进行复杂任务时需要控制其力量，滑动模式控制算法能够提供高度精准的力量控制能力。

比如，在机器人的装配任务中，可以使用滑模控制器将机器人的力量维持在滑模面上。

这样可以实现高度精准的力量控制，从而保证装配质量的标准化和稳定性。

三、滑动模式控制算法的优点滑动模式控制算法相比于其他控制算法有以下几个优点：1. 鲁棒性强。

滑动模式控制算法能够适应各种不确定因素和扰动因素。

2. 控制精度高。

滑动模式控制算法能够实现高度精准的控制。