Control of flexible robotic manipulators using optimized piezo-electric actuators and sensors

Neste trabalho, apresenta-se um modelo de controle de trajetória para um manipulador constituído de um segmento rígido e um flexível com atuadores e sensores piezelétricos. o modelo dinâmico do manipulador é obtido de forma fechada através da formulação de Lagrange, considerando os segmentos como vigas de Euler-Bernoulli não-prismáticas. O controle utiliza o torque dos motores como atuadores para controle da trajetória do ângulo das juntas e também para atenuar as vibrações de baixa freqüência induzidas nos segmentos do manipulador. A estabilidade deste controlador é garantida pela teoria de estabilidade de Lyapunov. Atuadores e sensores piezelétricos são adicionados para contribuir no controle de vibrações de baixas freqüências e de altas freqüências não alcançadas pelo controle de torque dos motores. São propostos dois modelos de controle, um com realimentação do erro da trajetória e outro através do método de Equações de Riccati Dependentes de Estado. Além disso, é proposta uma otimização simultânea do controle e dos atuadores e sensores através da maximização da energia dissipada no sistema, devido à ação do controle, com otimização do posicionamento e tamanho dos atuadores e sensores piezelétricos na estrutura. Simulações são obtidas através do Maple e do MatlabjSimulink para verificar a eficiência do modelo de controle.In this work, a tracking contraI model for a flexible arm robotic manipulator using piezoeletric actuators and sensors is praposed. The manipulator dynamic model is obtained in closed form by the Lagrange equations where non-prismatic Euler-Bernoulli beams are considered. The control uses the motor torques for the tracking control of the joints and aIso to reduce the induced low frequency vibration emthe manipulator arms . The stability of this control is guaranteed by the Lyapunov stability theory. Actuators and sensors are added for controlling high frequency vibrations beyond the motor torque contraI range. Two control methods are proposed: one with feedback tracking error and other with State-Dependent Riccati Equations. Additionally, a simultaneous contraI, sizing, and location optimization for actuators and sensors is proposed, maximizing the dissipated system energy damped by contraI action. Simulations on Maple and MatlabjSimulink are used to verify the efficiency of the control model