柔性机械臂预测控制算法：内动态稳定与轨迹精度提升

本文主要探讨了一种针对柔性机械臂末端轨迹跟踪的创新预测控制算法。柔性机械臂由于其结构的可伸缩性和柔顺性，在工业应用中表现出很高的灵活性，但同时也带来了内动态不稳定性和模型不精确的问题。这些问题在末端轨迹跟踪时可能导致控制精度下降，特别是当机械臂执行复杂的运动任务时。 作者们首先通过输入-输出线性化的方法，巧妙地将柔性臂末端变量和弹性变量分离，这是一种关键的系统建模技巧，它简化了控制系统的复杂性，使得控制设计更为有效。他们设计了一种非线性预测控制系统，将传统的末端轨迹跟踪问题转化为状态跟踪问题，这样可以更好地处理机械臂内部的动态行为，提高系统的稳定性。 该算法的核心在于通过优化控制策略，兼顾了末端跟踪误差、弹性变量和控制力矩这三个关键性能指标，旨在平衡这些因素以增强系统的鲁棒性。通过分离力矩求解和最优控制律，算法在提高计算效率的同时，保证了实时性。 为了进一步减小模型误差对轨迹跟踪精度的影响，算法引入了实际输出数据进行误差补偿，这一步骤增强了算法对真实系统动态变化的适应能力。这种方法在实际应用中具有显著优势，因为它能够减少因模型不精确导致的控制偏差。 通过浙江大学工业控制技术国家重点实验室的仿真结果，研究者证明了提出的预测控制算法在保持柔性机械臂内动态稳定性的前提下，成功解决了模型失配带来的控制精度下降问题，并且展现出快速的运算速度，这对于提高柔性机械臂的运动控制性能具有重要的实践价值。 本文的贡献在于提供了一种有效的解决方案，能够改善柔性机械臂在复杂运动中的轨迹跟踪能力，提升控制精度和响应速度，对于柔性机械臂的工业自动化和精确操作具有重要的理论和应用意义。