"SEAs串联控制方法研究综述及性能优化"

SEAs导纳控制的μ综合方法.docx；串联弹性驱动器[1] (Series elastic actuators, SEAs)是一种将弹性组件串联于电机和负载之间的柔性驱动器。它具有吸收冲击、降低输出阻抗和高精度力矩输出等优点。因此被广泛应用于机器人中，以提高人机接触的安全性和舒适性。为实现良好的交互行为，Hogan提出阻抗控制方法。随后Colgate等将无源性理论用于阻抗控制的交互稳定性。Pratt等利用前馈补偿结合PID力控方法，提高交互性能。串级结构被广泛地应用于SEAs控制，其中以力矩外环嵌速度或位置内环最流行。该结构可以实现低阻抗，但由于无源性约束，视在刚度不能超过SEAs的物理刚度。文献设计了基于双曲正弦函数的鲁棒模糊滑模控制方法，解决柔性关节的力矩受限问题。文献提出前馈补偿和模糊滑模相结合的鲁棒控制器，实现良好的位置跟踪性能和抗干扰能力。SEAs导纳控制的μ综合方法为解决SEAs控制中的关键问题提供了重要参考。 串联弹性驱动器(SEAs)作为一种将弹性组件串联于电机和负载之间的柔性驱动器，在机器人领域得到了广泛的应用。它的优点包括吸收冲击、降低输出阻抗和高精度力矩输出等，因此被用于提高人机接触的安全性和舒适性。为了实现良好的交互行为，研究者们提出了多种控制方法，包括阻抗控制、无源性理论用于阻抗控制的交互稳定性、前馈补偿结合PID力控方法以及鲁棒控制器等。这些方法使得SEAs能够实现低阻抗、良好的位置跟踪性能和抗干扰能力。 目前，串级结构被广泛地应用于SEAs控制，其中以力矩外环嵌速度或位置内环最流行。然而，由于无源性约束，这种结构的视在刚度不能超过SEAs的物理刚度。为了解决这一问题，一些研究者设计了基于双曲正弦函数的鲁棒模糊滑模控制方法，以解决柔性关节的力矩受限问题。另外，还有一些研究者提出了前馈补偿和模糊滑模相结合的鲁棒控制器，实现了良好的位置跟踪性能和抗干扰能力。 综合以上所述，SEAs导纳控制的μ综合方法为解决SEAs控制中的关键问题提供了重要参考。未来，可以进一步探索更加高效的控制方法，以满足机器人领域对SEAs的不断需求。这将有助于推动SEAs在机器人领域的应用，提高人机接触的安全性和舒适性，并推动康复/助力机器人领域的发展。