Adaptive Compensation of Friction Forces with Differential Filter

In this paper, we design an adaptive controller to compensate the nonlinear friction model when the output is the position. First, we present an adaptive differential filter to estimate the velocity. Secondly, the dynamic friction force is compensated by a fuzzy adaptive controller with position measurements. Finally, a simulation result for the proposed controller is demonstrated

Model-Based Control of Soft Actuators Using Learned Non-linear Discrete-Time Models

Soft robots have the potential to significantly change the way that robots interact with the environment and with humans. However, accurately modeling soft robot and soft actuator dynamics in order to perform model-based control can be extremely difficult. Deep neural networks are a powerful tool for modeling systems with complex dynamics such as the pneumatic, continuum joint, six degree-of-freedom robot shown in this paper. Unfortunately it is also difficult to apply standard model-based control techniques using a neural net. In this work, we show that the gradients used within a neural net to relate system states and inputs to outputs can be used to formulate a linearized discrete state space representation of the system. Using the state space representation, model predictive control (MPC) was developed with a six degree of freedom pneumatic robot with compliant plastic joints and rigid links. Using this neural net model, we were able to achieve an average steady state error across all joints of approximately 1 and 2° with and without integral control respectively. We also implemented a first-principles based model for MPC and the learned model performed better in terms of steady state error, rise time, and overshoot. Overall, our results show the potential of combining empirical modeling approaches with model-based control for soft robots and soft actuators

High-precision position control of a heavy-lift manipulator in a dynamic environment

Thesis (S.M.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Mechanical Engineering, June 2005."June 2005."Includes bibliographical references (leaves 81-83).This thesis considers the control of a heavy-lift serial manipulator operating on the deck of a large ocean vessel. This application presents a unique challenge for high- precision control because the system must contend with both high levels of joint friction and oscillatory motions in the manipulator's base. Due to the uncontrolled outdoor environment, the behavior of these disturbances in the field cannot be accurately predicted using models developed offline. To achieve high-precision control, the system must therefore be capable of effectively estimating and compensating for these disturbances online. This thesis presents the design of a position control system to allow high-precision control of the manipulator's payload by a human user. The design features a standard decentralized linear control architecture augmented by a combination of adaptive and sensor-based techniques to estimate and compensate for base-motions and joint friction. A procedure is also suggested by which a parametric friction model can be extracted from adaptive estimates recorded over a period of time. This extracted model can be used to temporarily replace the adaptive estimation in compensating for joint friction when the manipulator is in contact with the environment. Performance of the control methods developed here are evaluated using simulation studies conducted with a high-fidelity dynamic model of the mechanical system. These studies demonstrate the tracking capability of the control system for various representative tasks.by Justin R. Garretson.S.M

Commande des systèmes sous frottement utilisant le formalisme LMI : application aux systèmes robotiques avec contact et aux actionneurs pneumatiques

Le frottement présente systématiquement un risque accablant dans l'altération des performances de mouvement des systèmes mécaniques. La mise-en-place d'un système de contrôle efficace pour dissiper ce genre d'anomalie constitue encore un sujet d'actualité dans les domaines de la recherche et de l'ingénierie. Les mécaniciens, les tribologues, spécialistes de la théorie de frottement, et les automaticiens oeuvrent pour l'étude de ce phénomène des points de vue: caractérisation, modélisation et compensation. Une revue assez exhaustive de ces travaux est présentée dans le chapitre 1. Dans le présent travail de thèse, nous proposons un schéma général de contrôle des systèmes sous frottement que nous pouvons utiliser dans plusieurs applications. En respectant les paradigmes standards de stabilité, de robustesse et d'optimisation (de types H2, H∞ , etc.), ce shéma est basé sur l'estimation en boucle fermée du frottement dynamique, selon le modèle de LuGre, et la structure dynamique de contrôle linéaire par retour de sortie. La synthèse de cette commande repose sur les outils numériques des inégalités matricielles linéaires. En plus, pour tenir compte de la variété des structures dynamiques de mouvement et aussi de force dans les différents dispositifs en question, le schéma de la commande que nous proposons peut comprendre des termes d'actions statiques (ou) dynamiques, linéaires (ou) non linéaires et éventuellement robustes. Une illustration simple de la commande de mouvement d'une masse, sur une surface sous frottement, est exposée dans le chapitre 2. Il s'agit d'une généralisation du principe de commande stabilisante par rétroaction statique introduit par Canudas et al.(1995). Ensuite, nous appliquons notre schéma dans des cas plus complexes (non linéarités, incertitudes et couplages de force/position non négligeables). Pour ce faire, nous proposons dans le chapitre 3 l'étude de la commande hybride de position/force du robot manipulateur dont l'élément final est en contact sous frottement avec une surface donnée. Dans le chapitre 4, nous développons le schéma de contrôle de force (i.e. de pression) de l'actionneur pneumatique. Et dans le chapitre 5, nous présentons le schéma détaillé de contrôle de position de ce type d'installation qui renferme plusieurs points de contact avec frottement. Des résultats expérimentaux sont présentés pour valider notre approche de commande et aussi la comparer à d'autres schémas de commande et/ou de compensation de frottement. Pour conclure ce travail, nous recommandons, en particulier, l'extension de l'approche proposée en utilisant un modèle de frottement encore plus générale comme celui de glissement généralisé de Maxwell (GMS) dans une suite logique et aussi ambitieuse de ce travail

Adaptive motion control using neural network approximations

10.1016/S0005-1098(01)00192-3Automatica382227-233ATCA