当涂覆并联机器人两侧分支不同步或从主动关节到末端执行器存在运动传递误差时,会影响机器人的轨迹跟踪性能。为此,提出一种结合深度学习的智能跟踪滑模同步控制方法(ITSSMSC)。基于复合误差设计滑动面,利用深度学习算法训练具有多隐层的深度神经网络,在不调整额外参数的情况下跟踪由不同涂层工艺要求决定的任意给定轨迹,并保证同步性能。最后,通过实验验证了该控制方法的有效性。结果表明该控制方法在不同期望轨迹下均能实现良好的跟踪控制性能和同步性能。

为了减小多关节系统的时滞特性对液压挖掘机工作装置轨迹跟踪精度的影响,本文设计了考虑时滞的长短期记忆-广义回归级联网络和一种基于该网络模型的多关节控制系统。利用几何法分析闭式链运动状态,建立以摇臂关节为末端反馈关节的含闭式链的工作装置运动学逆解,通过4-3-3-3-4多项式轨迹规划算法在关节空间上生成轨迹。结合LSTM的时序处理能力和GRNN的强非线性映射能力,以比例阀信号和关节转角的各阶延迟以及目标转角作为网络输入特征,通过多关节联动辨识建立起输出信号和输入特征的映射关系模型,将关节模型作为逆控制器实现多关节轨迹跟踪。经AMESim-Simulink仿真验证在空载或变载荷作用下,与不考虑时滞的LSTM系统比,考虑时滞的多关节控制系统能更准确、更迅速、更平滑地跟踪规划轨迹,误差小,并且系统具有较强鲁棒性。

为提高复杂型面构件超声自动检测过程轨迹跟踪的精度和鲁棒性,在分析超声检测机器人的动力学模型的基础上,利用滑模控制理论,设计了轨迹跟踪控制的超声自动检测机器人的滑模控制方案。经实验验证,该方案可以有效提高超声自动检测机器人对预定轨迹的跟踪精度及系统的鲁棒性。

索牵引并联机器人中的柔索在做大范围运动的同时会伴随有低频振动。建立了此类柔索的动力学方程，得出柔索张力与索长之间的关系，在此基础上建立了索牵引并联机器人系统的较精确动力学模型。然后采用反馈线性化方法设计了轨迹跟踪的PID控制器，同时引入虚拟采样技术来弥补测量设备采样率较低的缺点。数值算例证明了所提方法的有效性。

针对具有摩擦和负载等不确定性的液压机械臂轨迹跟踪控制问题,建立机械臂机械系统、液压系统的数学模型,基于李亚普洛夫函数,提出一种模糊补偿策略进行控制,构造模糊系统逼近摩擦力和负载,应用流量补偿器消除负载压力变化对伺服阀性能的影响,应用重力补偿器消除负载质量变化时对系统性能的影响.仿真结果表明,设计的控制器可以使机械臂关节较好追踪期望轨迹,优于传统模糊控制和PD(proportional-differential)控制,最后模拟了3种负载工况,分析了控制器的补偿极限,为后续研究奠定了基础.

液压履带式车辆由于操作简单,履带抓地力牢,可适应各种复杂的路面场景,被广泛应用于农业、工业等场景,但履带式车辆属于典型的非线性系统且控制响应存在响应滞后,在无人驾驶过程中执行轨迹跟踪任务时,使用传统的运动控制算法往往达不到对控制精度、稳定性和实时性的要求,故本文引入模型预测控制算法(MPC),来解决液压履带式车辆的轨迹跟踪控制问题。首先建立履带式车辆的运动学模型,之后针对路径的离散性,通过三次样条曲线进行路径拟合插值平滑,最后以液压履带式车辆的性能参数为约束条件,通过误差项修正建模误差、液压迟滞和滑动转向误差,完成基于MPC的轨迹跟踪控制器的设计,,实现液压履带式车辆高精度控制。

为控制机器人跟踪期望轨迹或使其达到指定的目标位姿,设计基于优化迭代学习算法的机器人运行轨迹跟踪控制模型。联合四驱WMR机械构架、主控传感器等交互型应用控制模块,在处理机器人运行轨迹信号的同时,遵照迭代学习算法的极值收敛性优化原理,建立关键动力学模型,实现对机器人运行轨迹的实时跟踪与控制。设计仿真对比实验,证实优化迭代学习算法对机器人运行轨迹的控制有效性。

研究SCARA工业机器人在关节空间内的轨迹跟踪控制问题。实际应用中,系统的未建模特性、关节摩擦间隙和未知负载等因素将引起机器人动力学性能的变化,从而影响其轨迹跟踪控制;并且外界扰动也会增加机器人轨迹跟踪控制的难度。针对上述问题,提出一种基于布谷鸟算法优化的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法利用布谷鸟算法寻优机制规划机器人的参考轨迹;控制策略在李亚普诺夫稳定性理论的支撑下,采用连续非奇异终端滑模面来补偿与抑制系统的不确定性与外界扰动,引入快速终端滑模趋近律来加快系统的响应速度,并结合Anti-Windup技术来补偿系统中死区等其他非线性因素。通过李亚普诺夫稳定性理论,证明机器人系统的轨迹跟踪误差全局稳定。最后,通过轨迹跟踪试验验证了此方法的有效性。

建立三自由度翻转机构模型，将模型导入ADAMS中添加约束和驱动，进行运动学仿真,输出气缸回转轴和翻转板回转轴的角度变化曲线。建立翻转机构ADAMS动力学模型，创建活塞杆上端轨迹与输入输出变量，导入MATAB/SMULNK模块。在SMULNK中建立控制系统，以气缸移动速度为输入指令,调整控制参数，实现活塞杆末端的既定轨迹跟踪,输出不同位置增益的响应曲线。仿真过程通过改变控制系统的参数，发现增大P可增加系统的响应速度，增大Xp可消除超调现象，减少振荡。联合仿真的研究为实际数控系统的机电耦合提供了设计依据。

为了消除液压并联6-DOF平台因各支链缸时变的负载耦合，以及摩擦和其他外力的干扰作用而引起的平台动态轨迹抖动现象，根据系统动力学模型的关节空间表达式，对关节干扰力的起因和对其运动的作用进行分析，在关节位置闭环控制基础上，分别设计基于结构不变性原理的支链抗负载干扰补偿器和基于系统模型的自适应滑模干扰观测补偿器，根据系统关节负载的变化率将两种补偿器利用模糊原则组合成综合补偿器，对干扰进行力闭环补偿．AMESim与MATLAB的联合仿真分析结果表明，该控制器使平台在复合干扰力作用下，能够平稳运行，与普通的位置闭环PID算法相比，有效地提高了系统的整体动态跟踪性能．