發(fā)布時間：2018-06-15 10:03

  本文選題：串聯(lián)彈性驅(qū)動器 + 力矩控制��； 參考：《自動化學(xué)報》2017年08期

【摘要】：對于串聯(lián)彈性驅(qū)動器(Series elastic actuator,SEA)而言,已有方法大都將其彈性組件視為線性彈簧.然而為了追求更高的能量密度,SEA的機械結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,使其控制問題更具挑戰(zhàn)性;此外,現(xiàn)有方法均未考慮當(dāng)SEA應(yīng)用于交互系統(tǒng)中,其負(fù)載端動力學(xué)模型會產(chǎn)生劇烈變化的情況.針對這些問題,本文設(shè)計了一種面向交互應(yīng)用的自適應(yīng)滑�？刂品椒�.具體而言,首先在考慮了非線性SEA輸出特性及系統(tǒng)中可能存在的擾動的情況下,描述了SEA系統(tǒng)的動力學(xué)方程,并對其進(jìn)行了分析和變換.在此基礎(chǔ)上設(shè)計了負(fù)載運動觀測器和自適應(yīng)滑�？刂破�,使得本文方法能夠在負(fù)載端動力學(xué)模型完全未知的情況下完成SEA的力矩控制.最后通過引入輔助系統(tǒng),對輸入飽和的情況進(jìn)行了有效的處理.通過理論分析證明了閉環(huán)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性及信號有界性,隨后的仿真與實驗結(jié)果也表明了這種自適應(yīng)滑模控制器良好的控制性能和對不確定性因素的魯棒性.
[Abstract]:For series elastic actuators (SEAs), most of the existing methods regard their elastic components as linear springs. However, in order to achieve higher energy density, the mechanical structure of sea is becoming more and more complex, which makes the control problem more challenging. In addition, the existing methods are not considered when sea is applied in interactive systems. The dynamic model on the load side will change dramatically. To solve these problems, an adaptive sliding mode control method for interactive applications is designed in this paper. Specifically, considering the nonlinear sea output characteristics and possible disturbances in the system, the dynamic equations of the sea system are described, and the dynamic equations are analyzed and transformed. Based on this, a load motion observer and an adaptive sliding mode controller are designed, which enables the method to complete the torque control of sea when the load end dynamics model is completely unknown. Finally, the input saturation is effectively treated by introducing the auxiliary system. The stability and signal boundedness of the closed-loop control system are proved by theoretical analysis. The simulation and experimental results show that the adaptive sliding mode controller has good control performance and robustness to uncertain factors.
【作者單位】： 南開大學(xué)機器人與信息自動化研究所;天津市智能機器人技術(shù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61573198)資助~~
【分類號】：TP273

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本文編號：2021635