17、模糊力与位置控制及6 - 3 - PUS型六足并联机构建模与控制解析

6-3-PUS并联机器人建模与模糊控制

模糊力与位置控制及6 - 3 - PUS型六足并联机构建模与控制解析

1. 模糊增益混合力/位置控制器优势

模糊增益混合力/位置控制器相较于固定增益控制器具有显著优势。在不同类型材料上施加期望力时,模糊增益控制器无需重新调整增益就能实现良好性能。而固定增益控制器则需要为每种材料重新调整增益,例如在软材料上获得的最佳增益,用于硬材料时系统会变得不稳定,产生剧烈振动,而模糊版本的控制器则不存在此问题。

2. 并联机器人的发展与特点

早期的机器人操纵器受人类手臂启发,采用开式运动链,被称为串联机器人。但随着时间推移,具有闭式运动链的并联机器人操纵器逐渐受到重视。

串联机器人工作空间大、操作灵活,但定位精度差、负载能力弱,且在重载下连杆易弯曲,高速时会振动。因此,在对负载能力、动态性能和定位精度要求高的应用中,并联机器人至关重要。

大多数并联机器人由移动平台通过运动链(即腿部)连接到固定基座构成。由于闭式运动链,部分关节为被动关节,且执行器数量通常等于机构的自由度。每个腿部的关节数量和类型不同,决定了机器人的工作空间、机动性和执行器要求。

最早的基于平台的并联机器人是20世纪50年代初E. Gough设计的,后因D. Stewart在1965年发表的类似功能但设计不同的结构,该机构常被称为Stewart平台。此后,出现了多种Gough - Stewart平台的变体,如6 - UPS、6 - PUS和6 - PSU型。

3. 6 - 3 - PUS型六足并联机器人介绍

本文研究的六足并联机器人由Quanser Inc.生产,属于6 - 3 - PUS型。其基座嵌入六个棱柱形驱动关节,

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动学模,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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