关键词：水下机械臂;;轨迹跟踪;;水阻力矩;;滑模控制
摘 要：近年来,水下机械臂经过不断发展,现在已经被广泛应用到海洋资源开发工程的研究和应用中。水下机械臂工作环境具有高度的非线性,在浅水环境下作业的水下机械臂,其作业精度常常受到流体粘性阻力等实际环境影响。水下机械臂轨迹跟踪控制器的设计关系到水下机器人能否稳定工作,而机械臂各关节间角度、角速度等的运动控制是实现机械臂末端执行器精确工作的前提。因此,研究水下机械臂由闭合到展开轨迹的跟踪、运动控制等具有重要的理论与应用价值。首先,介绍了一种对机械臂各连杆进行建模的通用性方法D-H法。通过D-H法来建立机械臂坐标系,整理并填写由水下机械臂的连杆扭角、连杆偏置、关节转角、连杆长度等参数组成的信息列表,然后通过齐次坐标转换建立机械臂在笛卡尔空间中的几何关系。正运动学问题研究的是在知道机械臂各连杆参数信息的情况下,运用齐次转换矩阵推算出末端执行器的运动位姿。与之相反,逆运动学问题研究的是在已知水下机械臂的连杆扭角、连杆偏置、连杆长度等参数信息并且知道末端执行器位姿的情况下,通过欧拉变换推算出机械臂各连杆的关节转角。然后,运用切片理论分析并推导机械臂各连杆所受水阻力及附加质量力等非线性作用力,建立较为精确的水下两关节机械臂系统的动力学方程。搭建水下机械臂仿真模型并运用ODE45求解动力学方程。对比分析有无水阻力对机械臂运动轨迹的影响。最后运用滑动模态控制理论,通过构造与角度跟踪误差、角速度跟踪误差有关的滑模面,设计滑模自适应控制律,完成对水下机械臂角度、角速度轨迹跟踪的仿真。最后,针对多关节水下机械臂的轨迹跟踪问题,在滑模控制理论的基础上,引入径向基神经网络模型,建立了基于神经网络的轨迹跟踪滑模控制器。利用径向基神经网络对水下机械臂的水阻力、附加质量力及不确定性波浪流干扰等非线性耦合力进行非线性函数逼近,然后在控制律中加入鲁棒项来消除逼近误差,并通过李雅普诺夫稳定性理论设计权值矩阵的更新律,确保了系统的全局稳定性。最后对两关节水下机械臂进行仿真实验,验证基于该方法所设计的控制算法具有很高的轨迹跟踪精度和鲁棒性。
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