带扩展卡尔曼滤波的柔性关节机器人虚拟分解控制.pdf

柔性关节机器人在进行轨迹跟踪控制时，面临的主要难题之一是控制系统的非完全状态反馈问题。本文针对该问题，提出了一种结合虚拟分解控制（Virtual Decomposition Control, VDC）理论和扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filtering, EKF）观测的新控制方法。此方法专门用于改善机器人在建模不确定性和外部扰动下跟踪性能和稳定性。接下来将详细介绍该控制方法的核心内容。 虚拟分解控制是一种先进的控制策略，它通过将复杂的机器人系统分解为多个子系统，并分别对这些子系统应用控制律来达到整体的控制目的。在本文中，作者分别设计了针对刚性连杆子系统和柔性关节子系统的虚拟分解控制律。在建模和控制过程中，考虑了模型参数的不确定性和外部扰动因素，以确保控制算法的鲁棒性。 传统的VDC方法通常需要全状态反馈，这意味着控制系统必须能够获取所有相关状态信息。但实际应用中，尤其是柔性关节机器人控制系统中，这样的全状态反馈测量往往难以实现。为了解决这一局限，本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的间接状态观测器。该观测器利用电机侧的位置和速度测量信息，能够间接估计出连杆侧的状态，从而实现闭环控制。这一创新突破了传统VDC方法的限制，使得在缺少部分状态信息的情况下，机器人依然能够执行有效的轨迹跟踪控制。 此外，文章还依据虚拟稳定和李雅普诺夫稳定理论对所提出的控制方法进行了严格的系统稳定性分析。这些理论分析为控制系统的稳定性和可靠性提供了数学证明，是控制方法理论基础的重要组成部分。 在最后的验证阶段，本文通过实例对比仿真展示了所提出控制算法的有效性。仿真实验显示，相比于基于传统拉格朗日整体动力学模型的典型算法，本文提出的算法在轨迹跟踪性能方面具有显著优势。 本文所介绍的内容是机器人控制领域的一个重要进展，尤其对于提高柔性关节机器人在复杂环境下的操作性能具有重要意义。该控制策略不仅提高了控制算法的鲁棒性，还大大减少了对外部状态测量的依赖，这对于未来机器人技术的实用化和智能化发展具有深远的影响。 关键词中的“机器人”指的是具有一定的自主性和适应性的自动化机械装置，而“柔性关节”则指的是在机器人系统中存在可变的、非刚性的连接部分，这通常是出于模仿生物关节的灵活性而设计的。而“虚拟分解控制”、“扩展卡尔曼滤波”和“轨迹跟踪”都是在机器人控制领域内非常重要的专业术语，分别对应上述提到的控制策略、状态估计方法和控制目标。本文的研究成果可以被看作是在机器人自主控制系统、机器学习和深度学习中的一种专业指导，它为后续研究提供了重要的参考价值和理论支持。