蓬江区升降车出租,  新会区升降车出租,   江门蓬江升降车出租     考虑了在网络时延条件下的三关节联合机械臂系统，最后时延的影响可以通过补偿增益来克服。针对网络控制系统的问题，同样采用实时仿真工具箱TrueTime来研究系统的实时性能和信息传输的采样间隔。考虑系统是稳态输入值，C0(x,ẋ)，F0(ẋ)，G0(x)，δ(x,ẋ,ẍ)是动态参数，欠驱动机械臂参数。关节间的摩擦系数是已知的，而致动器的死区效应是未知的。目标是在第二关节制动期间控制跟踪和计算机械臂的轨迹，所以制定以下研究计划：问题1：所有关节都处于活动状态，所需期望扭矩如下：𝑀𝑇𝑎(𝑥)=[−0.08𝑒−2(𝑇1−𝜏)−𝑠𝑖𝑛(2𝜋(𝑇1−𝑡))0.04𝑒−2(𝑇2−𝑡)𝑠𝑖𝑛(2𝜋(𝑇2−𝑡))−0.02𝑒−2(𝑇3−𝑡)𝑠𝑖𝑛(2𝜋(𝑇3−𝑡))]其中T1，T2，T3表示每个节点的运行时间。问题2：第二关节被动（锁定），所需期望扭矩如下：𝑀𝑇𝑎(𝑥)=[0.51𝑒−4(𝑇1−𝑡)𝑠𝑖𝑛(4𝜋(𝑇1−𝑡))0.01𝑒−4(𝑇1−𝑡)𝑠𝑖𝑛(4𝜋(𝑇1−𝑡)−0.06𝑒−6(𝑇3−𝑡)𝑠𝑖𝑛(4𝜋(𝑇3−𝑡))]关节角度位移和测量关节速度的初始值为：[x1(0)x2(0)x3(0)]=[000]，[ẋ1(0)ẋ2(0)ẋ3(0)]=[000]，期望目标位移为[𝑥1(𝑇)𝑥2(𝑇)𝑥3(𝑇)]=[32.2°46.4°43.8°]。当第二个关节锁定时，可能会导致位移和速度变化的一些误差，则接下来，需研究了具有积分器控制律的JRFA的性能。选择模糊输出的隶属函数，使得系数-0.5<∆1<0.5，-0.6<∆2<0.6，-0.02<∆4<0.02和-0.05<∆5<0.05。

         通过仿真实验，得到仿真图形如下：显示了JRFA和期望轨道中三个关节的速度，可以看出，除了网络延迟导致控制器发送轻微的延迟之外，由此获得的速度变化与期望的速度基本达到期望值所需。期望值的任务空间总是存在一个稳态误差，但具有积分器控制系统的非线性JRFA表现出良好的跟踪和调节控制，且超调最小，反应时间也较少，并且稳态误差被完全降低。

         使用JRFA，关节1和3的转矩基本满足预期值，同时消除了被动关节点的非线性变化。然而，由于制动影响，第二个关节也轻微产生转矩，这将在随后的算法调整中被逐渐校正，被动关节点转矩应趋向为零。为了评估所提出的控制器的性能，将其与[68]中的没有时间延迟的全驱动机械臂（QRUM）和不具有FCT的机械臂（QRRM）进行比较，以得到相同的期望轨迹及在存在不确定性和外部干扰（加载相同扰动）相同条件下，定量分析报告。比较所得结果，可知提出的控制策略由良好的跟踪性能，可远程控制（增加时间延迟）和运动颤振减少（小控制值）具有更好的控制性能及更少的计算量。最后，通过MATLAB仿真和计算，得到最终转矩为MTa=[2.11*10-3-1.4*10-177.4*10-4]T牛米，而稳态转角误差为x̃c(t)=[-0.006-4.8*10-4-2.3*10-4]T度。因此，FRJA控制算法在更短的时间内产生更好的响应。

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          本节的实践操作，采用ABBAC500PLC系统结合Matlab搭建，ABB器件的模块说明、操作及应用参见[107]。所用主控CPU为PM556-TP-ETH，编程软件为ABB公司开发的PS501（由ControlBuilderPlus（CBP）和CoDeSys两个软件组成），通过与ABB通用机械传动变频器ACS355的信号传输达到对电机的控制。

     

           PLC结合Matlab控制的运行流程:   其中的PID控制模块（主要实现功能是为了更好的控制目标对象的速度变化，通过PID控制将新的给定速度和测得的现场实际速度送入MATLAB中进行计算，迅速并平稳的使速度达到新的设定值，使得机械臂各关节速度能够平稳快速的达到新的设定值）和模糊计算模块（模糊模块帮助系统减少了对确定模型的依赖；使系统更具有鲁棒性，适于解决本系统的非线性因素和时滞影响；因为制定合适的模糊规则，避免了故障时的切换，也使系统更具有容错性）在Matlab中运行。由于实际运行条件有限，本节实验采用两个变频器和两组电机作机械臂的双关节模拟。ABBPLC程序采用CoDeSys内嵌ST语言（类似C语言）编写，采用modbus总线做通讯连接，通过变频器设定两台电机分别为两个不同站地址确保电机运行不受相互干扰。PLC程序编写目的为通过变频器驱动电机运转，程序中写入电机的实际运行速度读取命令以及控制速度写入命令，用以配合以下Matlab程序中的读写过程。Matlab连接示例，控制器通过OPC模块建立与PLC器件的通信，由OPCRead模块读取PLC电机运转的实际数据，通过模糊算法及PID算法的控制将控制输入值通过OPCWrite模块写入变频器实际值以达到电机轨迹控制。Matlab连接示例通过对原始数据和控制数据的采集，了解输入输出动态，Fuzzy算法和PID算法控制使关节速度平稳且快速的达到新的设定值，其中网络传输时延及不确定干扰通过对P、I、D的增益值进行调整达到补足的效果。

     

  

           本文中研究了具有时滞和不确定性的非线性欠驱动机器人系统的JRFA控制问题，使用的模糊Jacobi算法可以补偿系统存在的非线性元素（如摩擦效应），不需要进行动态建模，同时加入PID算法，从而达到精确的轨迹跟踪。此外，该方法不需要不确定性的边界限制，同时利用Lyapunov函数对控制器的全局稳定性进行了研究。最后通过仿真和实物实验结果表明，验证了研究理论的有效性和合理性，具体如下：（1）JRFA方法控制器用算法补充非线性元素无需建模，其控制计算量较少；（2）与有模型的H∞控制方法相比，JRFA方法避免了切换带来的损耗及误差，从而在实现精确跟踪的同时降低了能量消耗；（3）通过PLC、ABB变频器以及Matlab的连接完成了实践运行验证。在相同扰动的条件下与前几章方法相比，在消除未知扰动和非线性因素影响方面具有更令人满意的性能。

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