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公开(公告)号：CN114055466B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111169597.9
申请日：2021-10-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人控制技术领域，具体涉及一种基于TDE的灵巧手指自适应滑模跟踪控制方法，所述控制方法将n个关节力矩和m个腱张力，其中m>n；通过映射矩阵R转化，建立腱驱动灵巧手指动力学方程，通过时延估计TDE方法对复杂动力学模型进行估计。通过设计非奇异快速终端滑模面，实现有限时间内收敛，解决了传统滑模控制中仅可以实现渐进收敛的问题，提高了跟踪性能和收敛性能。为了进一步提高非奇异终端滑模控制的性能，结合了PID积分控制，设计了PID‑NFTSM控制及自适应组合趋近律，所提控制方法是连续的，无奇异性的，不仅降低了TDE误差，同时也提高了跟踪控制的精确性。
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公开(公告)号：CN113858198B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111141336.6
申请日：2021-09-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种考虑关节电机动力学的机械臂力跟踪阻抗控制方法，包括以下步骤：步骤一、建立力跟踪偏差的微分方程，根据力跟踪偏差的微分方程获得状态空间方程；在状态空间方程下，利用反步法结合自适应神经网络，得到环境未知时的位置二次修正律，计算笛卡尔空间中的柔顺位置xc，步骤二、通过运动学反解，将步骤一中得到的xc转换成关节空间的柔顺角位置qc；步骤三、设计位置跟踪控制器，得到跟踪qc所需要的控制力矩τ；步骤四、设计电流跟踪控制器，在电流跟踪控制器中利用自适应神经网络来逼近关节电机的动力学模型，进而得到应当施加在各个关节电机上的控制电压。本发明提升了轨迹跟踪精度，最终减小了在未知环境下的力跟踪偏差。
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公开(公告)号：CN114055466A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111169597.9
申请日：2021-10-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人控制技术领域，具体涉及一种基于TDE的灵巧手指自适应滑模跟踪控制方法，所述控制方法将n个关节力矩和m个腱张力，其中m>n；通过映射矩阵R转化，建立腱驱动灵巧手指动力学方程，通过时延估计TDE方法对复杂动力学模型进行估计。通过设计非奇异快速终端滑模面，实现有限时间内收敛，解决了传统滑模控制中仅可以实现渐进收敛的问题，提高了跟踪性能和收敛性能。为了进一步提高非奇异终端滑模控制的性能，结合了PID积分控制，设计了PID‑NFTSM控制及自适应组合趋近律，所提控制方法是连续的，无奇异性的，不仅降低了TDE误差，同时也提高了跟踪控制的精确性。
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公开(公告)号：CN113858198A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111141336.6
申请日：2021-09-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种考虑关节电机动力学的机械臂力跟踪阻抗控制方法，包括以下步骤：步骤一、建立力跟踪偏差的微分方程，根据力跟踪偏差的微分方程获得状态空间方程；在状态空间方程下，利用反步法结合自适应神经网络，得到环境未知时的位置二次修正律，计算笛卡尔空间中的柔顺位置xc，步骤二、通过运动学反解，将步骤一中得到的xc转换成关节空间的柔顺角位置qc；步骤三、设计位置跟踪控制器，得到跟踪qc所需要的控制力矩τ；步骤四、设计电流跟踪控制器，在电流跟踪控制器中利用自适应神经网络来逼近关节电机的动力学模型，进而得到应当施加在各个关节电机上的控制电压。本发明提升了轨迹跟踪精度，最终减小了在未知环境下的力跟踪偏差。
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