三自由度PUMA机器人非线性控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)

简介: 三自由度PUMA机器人非线性控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)

💥1 概述

针对三自由度PUMA560机器人的控制问题,可以使用三种不同的非线性控制算法:计算扭矩控制、滑模控制和反步控制。下面简要介绍这些算法的基本原理:


1. 计算扭矩控制(Computed Torque Control):计算扭矩控制是一种基于模型的控制方法,通过反馈线性化将非线性系统线性化,然后设计一个线性控制器来跟踪期望轨迹。控制器根据系统模型计算所需的关节扭矩,以达到期望的位置、速度和加速度跟踪性能。


2. 滑模控制(Sliding Mode Control):滑模控制是一种基于滑模面的控制方法,通过引入一个滑模面来实现对系统状态的切换控制。控制器通过调节滑模面的斜率和截距,将系统状态强制切换到滑模面上,并保持在滑模面上实现期望的状态跟踪。


3. 反步控制(Backstepping Control):反步控制是一种基于递归迭代的控制方法,通过分层设计控制器,逐步消除系统非线性和耦合项。控制器按照系统的状态误差和导数误差进行递归迭代调整,从而实现期望的状态跟踪和稳定性。


对于三自由度PUMA560机器人的控制,可以将上述控制算法分别应用于每个关节或系统状态,以实现对机器人的位置、速度和力矩的控制。


值得注意的是,每种控制算法都有其优点和局限性,选择适合具体应用场景的控制算法需要综合考虑系统的动力学特性、控制要求以及对算法复杂度的要求。进一步的研究和实验可以帮助评估和优化控制算法的性能和鲁棒性。


使用三种不同的非线性控制算法来控制三自由度PUMA560机器人。这些算法是:

计算扭矩控制、滑动模式和反步控制。


为了提供基于动态模型的机械手控制系统COSMOS,并改进了动态模型,拆卸了PUMA 560臂;测量了各个环节的惯性特性;并推导了一个包含所有非零测量参数的显式模型。PUMA 臂的显式模型是通过由几个用于简化的启发式规则组成的推导程序获得的。简化模型,从具有 1% 显著性准则的完整显式模型缩写而来,可以通过 805 次计算进行评估,是递归牛顿-欧拉方法所需数量的五分之一。列出了用于推导模型的过程;给出了测量的惯性参数,并将模型包含在附录中。PUMA 560 臂的显式动力学模型和惯性参数 |IEEE会议出版物 |IEEE Xplore


📚2 运行结果

部分代码:

switch flag
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%
  % Initialization %
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%
  case 0
    [sys,x0,str,ts] = mdlInitializeSizes(ax,varargin{:});
    warning off;
    SetBlockCallbacks(gcbh);
    warning on;
  %%%%%%%%%%
  % Update %
  %%%%%%%%%%
  case 2
    sys = mdlUpdate(t,x,u,flag,ax,varargin{:});
  %%%%%%%%%
  % Start %
  %%%%%%%%%
  case 'Start'
    LocalBlockStartFcn
  %%%%%%%%
  % Stop %
  %%%%%%%%
  case 'Stop'
    LocalBlockStopFcn
  %%%%%%%%%%%%%%
  % NameChange %
  %%%%%%%%%%%%%%
  case 'NameChange'
    LocalBlockNameChangeFcn
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  % CopyBlock, LoadBlock %
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  case { 'CopyBlock', 'LoadBlock' }
    LocalBlockLoadCopyFcn
  %%%%%%%%%%%%%%%
  % DeleteBlock %
  %%%%%%%%%%%%%%%
  case 'DeleteBlock'
    LocalBlockDeleteFcn
  %%%%%%%%%%%%%%%%
  % DeleteFigure %
  %%%%%%%%%%%%%%%%
  case 'DeleteFigure'
    LocalFigureDeleteFcn
  %%%%%%%%%%%%%%%%
  % Unused flags %
  %%%%%%%%%%%%%%%%
  case { 3, 9 }
    sys = [];
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  % Unexpected flags %
  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
  otherwise
    if ischar(flag),
      errmsg=sprintf('Unhandled flag: ''%s''', flag);
    else
      errmsg=sprintf('Unhandled flag: %d', flag);
    end
    error(errmsg);
end
% end sfunxy

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。


[1]B. Armstrong, O. Khatib and J. Burdick, "The explicit dynamic model and inertial parameters of the PUMA 560 arm," Proceedings. 1986 IEEE International Conference on Robotics and Automation, San Francisco, CA, USA, 1986, pp. 510-518, doi: 10.1109/ROBOT.1986.1087644.


🌈4 Matlab代码、Simulink仿真实现

相关文章
|
6月前
|
算法 定位技术 计算机视觉
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
714 0
|
6月前
|
算法 机器人 计算机视觉
【图像处理】水下图像增强的颜色平衡与融合技术研究(Matlab代码实现)
【图像处理】水下图像增强的颜色平衡与融合技术研究(Matlab代码实现)
209 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
301 8
|
6月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究(Matlab代码实现)
基于OFDM技术的水下声学通信多径信道图像传输研究(Matlab代码实现)
306 8
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
600 0
|
6月前
|
新能源 Java Go
【EI复现】参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析(Matlab代码实现)
【EI复现】参与调峰的储能系统配置方案及经济性分析(Matlab代码实现)
227 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 测试技术
基于CEEMDAN-VMD-BiLSTM的多变量输入单步时序预测研究(Matlab代码实现)
基于CEEMDAN-VMD-BiLSTM的多变量输入单步时序预测研究(Matlab代码实现)
257 8
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
346 8
|
6月前
|
编解码 运维 算法
【分布式能源选址与定容】光伏、储能双层优化配置接入配电网研究(Matlab代码实现)
【分布式能源选址与定容】光伏、储能双层优化配置接入配电网研究(Matlab代码实现)
495 12
|
6月前
|
人工智能 数据可视化 网络性能优化
【顶级SCI复现】虚拟电厂的多时间尺度调度:在考虑储能系统容量衰减的同时,整合发电与多用户负荷的灵活性研究(Matlab代码实现)
【顶级SCI复现】虚拟电厂的多时间尺度调度:在考虑储能系统容量衰减的同时,整合发电与多用户负荷的灵活性研究(Matlab代码实现)
217 9

热门文章

最新文章

下一篇
开通oss服务