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| 1 | 气动人工肌肉驱动的机器人控制方法研究现状概述显示文摘随着机器人技术的飞速发展,传统执行器(如电机、液压驱动等)结构繁冗、体积庞大,越来越难以满足新一代智能机器人对轻质化与柔顺性的需求,具有更高柔顺性、更强安全性的气动人工肌肉日益受到广大学者的关注.气动人工肌肉结构简单、材料轻便、生物适应性好,在医疗康复、航空航天、水下作业、抢险救灾等领域均具有良好的适应性,可方便地用于驱动机器人完成多项复杂任务.然而,气动人工肌肉与生俱来的迟滞、高度非线性、蠕变等特性,为其驱动的柔性机器人精准智能控制带来了挑战.鉴于此,首先对气动人工肌肉的工作原理、优势缺陷、建模与应用现状等进行简要介绍;然后基于气动肌肉的主流模型,对近年来单、多气动人工肌肉驱动的机器人运动控制方法研究现状与最新进展进行重点阐述;最后根据当今研究现状与尚未解决的难题,简要分析气动人工肌肉驱动的机器人未来发展趋势. | 梁定坤 陈轶珩 孙宁 吴易鸣 刘连庆 方勇纯 | 2021 | 控制与决策2021，36，1： | 11 |
| 2 | 级联RTAC系统动态神经网络辨识与分散镇定控制显示文摘针对含不确定关联项的级联RTAC系统的镇定控制问题,提出了一种基于动态神经网络辨识的分散控制方案.应用拉格朗日方程建立起了考虑不确定非线性作用力的级联RTAC系统数学模型,采用动态神经网络实现级联RTAC系统中不确定关联项的在线辨识,通过构造含神经网络权值矩阵迹的Lyapunov函数,证明了辨识误差的一致有界性.通过动态神经网络辨识不确定关联项、补偿系统建模误差,建立级联RTAC系统分层滑模控制算法,以实现级联RTAC系统的高精度分散镇定控制.数值仿真验证了动态神经网络的引入对级联RTAC系统分散镇定控制系统瞬态幅值抑制、稳态精度提升的效果. | 张宇 程开新 竺俊杰 武国勋 姚熊亮 | 2022 | 控制理论与应用2022，39，8： | 0 |
| 3 | 悬吊式重力卸荷系统的主动式缓冲控制显示文摘针对索驱悬吊式重力卸荷系统被动缓冲器带来的欠驱动问题,提出了基于气动人工肌肉(Pneumatic Artificial Muscle,PAM)主动式缓冲器控制方法。首先,分析用于地面微/低重力模拟的悬吊式重力卸荷系统,为了克服PAM高度非线性特性,提出基于块结构的非线性神经网络建模方法,其次分析吊索与航天器相互作用过程中挠性引起的力扰动,最后采用非线性模型预测跟踪控制。相比传统PID控制方法,该方法具有参数调节简单,实时跟随性能好,以及对卸荷系统目标惯性参数的摄动具有控制性能不变性等优势。实验结果表明,设置不同扰动情况跟随力误差都能保证在3%以内,实验证明了基于PAM主动缓冲器的可行性,所提出的控制方法能够在挠性不确定性的情况下实现力跟随控制。 | 晏慧星 卢鸿谦 尹航 黄显林 陈泰年 | 2024 | 光学精密工程2024，32，3： | 0 |
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