Stewart平台逆向力补偿自适应鲁棒控制策略

"傅绍文和姚郁在2006年发表的论文中提出了一种带有逆向力补偿的Stewart平台自适应鲁棒控制方法，针对Stewart平台的动力学复杂性和参数不确定性问题。他们运用Lagrange方法构建了上平台的前向动力学模型，并通过Newton-Euler法对六连杆部分进行逆向力补偿，简化了误差动态系统的形式。论文还基于耗散性理论设计了自适应鲁棒控制器，以应对参数摄动、逆向力补偿残量和未建模动态等不确定性。这种方法简化了控制器中的动力学计算，且因上平台部分物理特征明显，便于构造李雅普诺夫函数。仿真结果证实了该控制策略的有效性和理论分析的准确性。该研究属于工程技术领域，具体分类为TP242，具有重要的理论与实践意义。" 这篇论文详细探讨了Stewart平台，这是一种多自由度的机器人机构，通常用于高精度定位和运动控制。Stewart平台的动力学特性非常复杂，这源于其独特的结构，包括六个可移动连杆。论文作者通过Lagrange力学方法，建立了上平台的前向动力学模型，这是一种描述系统运动状态随时间变化的数学模型。Lagrange方法结合动能和势能来表达系统的动力学方程，有助于理解系统的动力行为。 然后，作者采用了Newton-Euler法进行逆向力补偿。逆向动力学是计算给定运动下的所需力或力矩的过程，这里用于补偿六连杆部分的动态特性，使其更易于控制。这种补偿技术可以减小系统中的不确定性和复杂性，简化控制器的设计。 针对Stewart平台的参数不确定性，如连杆长度的变化、关节摩擦等，论文提出了自适应鲁棒控制策略。自适应控制允许控制器根据系统的实时状态调整参数，以应对不确定性。鲁棒控制则确保控制器在面对各种扰动和未建模动态时仍能保持稳定性能。通过结合这两种控制理论，可以提高系统的整体性能和稳定性。 耗散性理论在此处用于控制器设计，它涉及系统能量的消散，确保系统在运行过程中不会积累过多的能量，从而保持稳定。通过这种方式设计的控制器可以有效地处理系统中的不确定性，同时保持良好的动态性能。 论文最后通过仿真验证了所提方法的效果，证明了这种方法能够有效控制Stewart平台并准确分析其动态行为。这种方法对于提升Stewart平台的控制精度和鲁棒性具有重要意义，对于实际应用中的机器人控制有着广泛的参考价值。