一种具有模型不确定性和外部扰动的机械臂的固定时间反步轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN118906048A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410973171.6

    申请日:2024-07-19

    Abstract: 一种具有模型不确定性和外部扰动的机械臂的固定时间反步轨迹跟踪控制方法,它属于机械臂系统轨迹跟踪控制技术领域。本发明解决了现有固定时间控制方法的稳定性差、鲁棒性低的问题。本发明首先建立考虑模型不确定性和外界干扰的多自由度机械臂在关节空间的动力学模型;然后利用设计的自适应径向基函数神经网络对机械臂模型不确定性和外界干扰的集总扰动进行逼近,获得模型不确定性和外界干扰的集总扰动估计值;最后根据建立的动力学模型和集总扰动估计值设计固定时间反步轨迹跟踪控制器。本发明方法可以用于对具有模型不确定性和外部扰动的机械臂的控制。

    一种模块化自重构空间软体机器人

    公开(公告)号:CN116238720A

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202310214150.1

    申请日:2023-03-07

    Abstract: 一种模块化自重构空间软体机器人,涉及太空的在轨服务技术及安全防护技术领域。本发明是为了解决现有空间机器人还存在对空间作业环境适应力差、作业安全性低,从而导致无法安全稳定地完成所有类型作业的问题。本发明包括:软体臂、软体臂底座、自由基座;软体臂由多段弾性轴通过弾性轴固定环相互连接而成;软体臂底座与软体臂通过底部弾性轴固定外环连接;软体臂底座与自由基座固定连接。软体臂底座中包括电机、滑轮座和绕线轮。电机驱动绕线轮转动,绕线轮上的绳子通过滑轮座换向后经过底部弾性轴固定外环最终连接到弾性轴固定外环上。本发明用于完成多种空间任务下的服务工作。

    一种基于二型椭球型模糊神经网络的机械臂有限时间跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN115185187A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210981267.8

    申请日:2022-08-16

    Abstract: 一种基于二型椭球型模糊神经网络的机械臂有限时间跟踪控制方法,它属于工业机械臂控制领域。本发明解决了由于来自操作环境和机械臂自身造成的系统不确定性,导致采用现有方法难以实现对机械臂的高精度控制的问题。本发明方法采取的技术方案为:步骤一、建立考虑系统不确定性的机械臂动力学模型;步骤二、采用区间二型椭球型模糊神经网络对系统不确定性进行估计,得到估计结果;步骤三、设计预定时间内收敛的非奇异终端滑模面;步骤四、基于估计结果和非奇异终端滑模面进行跟踪控制器的设计。本发明方法可以应用于对工业机械臂的控制。

    一种基于扩展滑模观测器的单连杆机械臂控制方法

    公开(公告)号:CN116460855B

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202310577224.8

    申请日:2023-05-22

    Abstract: 一种基于扩展滑模观测器的单连杆机械臂控制方法,它属于单连杆机械臂控制技术领域。本发明解决了当执行器发生故障时,采用现有方法获得的控制效果差的问题。本发明方法具体为:步骤一、建立电机驱动的单连杆机械臂的动力学模型以及电机的故障模型;步骤二、基于状态空间法,根据步骤一中的动力学模型以及电机的故障模型建立含有执行器故障的单连杆机械臂系统模型;步骤三、设计用于估计单连杆机械臂系统状态与执行器故障的滑模观测器;步骤四、基于滑模观测器的估计结果设计积分型滑模控制器,利用设计的积分型滑模控制器对单连杆机械臂进行控制。本发明方法可以应用于单连杆机械臂控制。

    一种基于深度强化学习和TSK-FS模糊推理的机器人抓取方法及系统

    公开(公告)号:CN117260739A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311479282.3

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 一种基于深度强化学习和TSK‑FS模糊推理的机器人抓取方法及系统,它属于机器人视觉定位抓取技术领域。本发明解决了现有物体抓取方法无法获得最优行为指导策略且抓取效率低的问题。本发明在深度强化学习模型的行为策略训练阶段加入Gauss噪声值,可以使机械臂有机会探索到更为广泛的动作空间,进而获得最优的行为指导策略。同时本发明的模糊推理利用了与决策动作直接相关的最优推动动作价值、最优抓取动作价值、目标物体边缘物体占有率和连续抓取失败次数信息,使得决策结果综合考虑了推动动作的需求,可以根据当前工作场景中的状态信息进行推抓动作自主决策,有效提高了目标物体的抓取效率。本发明方法可以应用于对机器人的抓取任务进行控制。

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