生产线机械制造设备机械臂自动化控制方法

常规方法将伺服电机的驱动力矩直接作用于机械臂关节,关节角速度受扰动力负面影响,使得跟踪轨迹调节时间较长、稳态跟踪误差较大。提出生产线机械制造设备机械臂自动化控制方法。建立机械臂运动学模型,将关节角度作为改变机械臂位置姿态的参量,分析关节角度时间变化规律,得到机械臂位置姿态集合,规划机械臂运动轨迹,利用运动控制处理器,控制伺服电机输出力矩,通过前馈补偿,增益施加给关节的控制力矩,消除扰动力负面影响,由驱动力矩调节关节角速度,使关节角度达到期望值,令机械臂沿着运动轨迹完成作业。以串联连杆型机械臂为例,模拟生产线机械制造设备作业场景,设置初始关节角度和机械臂期望轨迹,实验结果表明,相比两种常规方法,设计方法关节角度调节时间缩短了0.18s、0.384s,稳态跟踪误差减小了0.407rad、0.849rad,提高了机械臂对期望轨迹的跟踪精度。     

不确定关节机器人模型的神经网络补偿自适应控制

为了达到关节机器人轨迹跟踪控制的目的,针对由于机器人结构参数、作业环境干扰及结构共振模式等不确定性因素造成的机器人不确定性动力学模型,将该模型分解为名义模型和建模误差两部分,其中的建模误差采用RBF神经网络进行补偿和估计,得到其估计信息。RBF神经网络的权值通过Lyapunov稳定性分析和自适应算法进行调节。机器人的神经网络补偿自适应控制解决了机器人这类不确定模型的轨迹跟踪控制问题。对3关节机器人实验验证结果表明,3关节均在约4 s时跟踪期望轨迹,并且跟踪误差渐近趋近于0,并且RBF神经网络能很好地逼近由不确定性因素引起的建模部分。     

助行腿膝关节的串联弹性驱动器系统设计

为了提高人机互动机器人的舒适性及安全性,设计了一种具有零阻抗的精确力控制驱动系统—串联弹性驱动器,作为助行腿膝关节的驱动系统。为了能够精确输出期望力矩,在电机与人体关节之间串联了扭簧,并通过控制弹簧变形量控制力矩输出。当期望输出力矩为零时,需要过对驱动系统的摩擦及惯性进行补偿,从而使电机与人体关节一起运动,不会造成人体运动时的阻碍。采用反馈及前馈控制方法精确控制系统输出力矩,此外,针对人机系统在互动过程中物理特性的时变性,设计了扰动观测器以增加系统的鲁棒稳定性性。最后通过MATLAB仿真验证了控制策略的有效性。     

气动肌肉关节的刚度分析及变刚度运动控制

根据人腿髋关节、膝关节骨骼结构及拮抗肌肉运动发力特点,设计一种拮抗气动肌肉驱动的仿生单腿机器人;由三元素模型求单根肌肉及关节摆动下被动刚度特性,分析关节角度/刚度关系;为实现仿生腿膝关节刚度可控的角度控制,建立仿生关节关于角度/刚度的基本气压解算模型;基于计算力矩控制对非线性对象具有高度补偿线性化性,提出含力矩项补偿的改进气压解算模型。搭建仿真及样机实验平台,结果表明,含两种气压解算模型的双闭环控制算法均能较好跟随膝关节角度/刚度,含带力矩项补偿模型的双闭环控制算法对膝关节的角度/刚度控制精度优于含基本模型的双闭环控制算法。该算法适用拮抗气动肌肉关节的类人运动,可满足人机协作时可靠性、柔顺性、仿生性等要求。     

下肢外骨骼助力机器人关节驱动设计及试验分析

针对人体下肢关节特点与助行要求,设计了外骨骼机器人关节结构;通过ADAMS软件仿真,分析了外骨骼机器人水平助行过程中关节功率配置需求,根据关节需求设计了外骨骼电液伺服驱动系统;为满足外骨骼机器人对人体下肢关节助力及柔顺性要求,提出了基于关节误差估计的PID控制方法。详细介绍了外骨骼机器人下肢关节结构的运动形式与技术参数,优化配置了关节结构的运动范围与驱动行程,对该机器人进行了运动学分析并通过外骨骼的典型动作进行验证;划分了外骨骼助行过程中步态与关节驱动映射,给出误差估计与补偿PID控制的具体参数;分别从关节跟踪与助力功率的角度,量化分析、对比了基于关节误差估计与常规PID两种控制方法的助力指标参数。试验结果表明,所设计外骨骼关节与驱动系统可实现穿戴者助力行走;对比常规PID控制,抑制了关节驱动控制输出区间的不连续,改善了关节跟踪误差,提升了助力效果与柔顺性。     

工业机器人大负载刚度辨识及误差补偿研究

为精确辨识在大负载工况下工业机器人的关节刚度参数,首先基于雅克比矩阵的弗罗贝尼乌斯范数确定了机器人在关节空间和工作空间内的灵活性能,之后利用力矩等效的方法将负载和机器人统一建模,提出了通过直接计算关节变形量补偿变形误差的方法。利用激光跟踪仪和ABB IRB 6640机器人依次开展了几何误差补偿试验、关节刚度辨识试验和关节变形补偿试验。试验结果表明,该方法能有效地补偿机器人的关节变形,从而提高机器人的绝对精度。机器人大负载工况下的定位误差由补偿前的0.694 mm减少至0.230 mm,精度提高了近67%。     

具有固定重力补偿的机器人控制研究

机器人控制的目的是要控制机器人末端的位置和姿态,使其可以从工作空间内的任意起始位置出发都可以到达工作空间内的期望位置。机器人系统的控制离不开对系统的动力学分析,由机器人动力学特性可知,相对于摩擦力、哥氏力、离心力,重力对机器人动态特性的影响更大,不考虑重力补偿而采用固定控制往往存在相对恒定的关节误差。通过对机器人的重力补偿使控制器输出克服重力,并对其稳定性进行分析,从而降低关节误差,达到机器人的期望位置。最后通过对机器人仿真验证重力补偿的实际效果。     

六轴工业机器人的误差补偿方法

提出一种基于误差模型的机器人运动学结构参数和角度参数补偿方法。利用D-H算法建立了机器人运动学方程,推导相对于末端坐标系的机器人运动学误差模型,提出将结构参数映射综合到关节角度参数的运动学参数补偿方法,为了解决补偿过程中各关节角度误差问题,设计了一套基于关节角度校正的机器人运动学参数补偿实验方法,实验结果验证了所提出方法的有效性。     

一种新的机器人动力学仿真分析方法

介绍了一种新研制的4自由度机器人,利用Proe软件建立了机器人的三维模型,得到了用于动力学计算的有关质量属性,借助于Matlab软件的SimMechanics仿真工具箱分析得到了该机器人跟踪圆形轨迹时的关节力矩响应.进而利用三次样条插值的方法,得到了时间一一力矩函数关系式,为以力矩补偿为前馈的控制模式提供了简便的数学模型.     

基于 sEMG 和肌肉骨骼模型的手指 多关节力矩耦合分析

手指内部力矩受表面肌电信号、肌力、手部姿态等因素影响而无法直接获取,为了实时且准确地获取手指各关节力矩以 及耦合力矩并应用于手部康复机器人的交互控制中,提出了一种基于表面肌电信号和肌肉骨骼模型的手指多关节力矩和耦合 力矩分析与实时获取方法。 首先设计了自适应手指关节角度采集系统,通过实验同步采集指浅屈肌与指伸肌的肌电信号以及 手指各关节的角度数据,建立手指多关节力矩模型,从而获取手指各关节力矩。 然后建立手指 D-H 模型,结合虚功原理获取手 指的耦合力矩。 最后,辨识了手指多关节力矩模型的参数,并通过 OpenSim 软件获取了仿真力矩。 计算力矩与仿真力矩的对比 结果显示:4 名被试 3 个关节力矩的均方根误差分别为 0. 156 7、0. 097 425、0. 084 95,证明了该方法能够实时并准确的获取手指 各关节力矩和耦合力矩,能够满足手部康复机器人交互控制准确性和实时性的需求。     

3自由度气动串联机械手的关节控制

3自由度气动机械手属关节串联式机器人,机械手在运动过程中,转动惯量、重力矩及关节间的耦合力矩等参数都会发生较大变化,影响了机械手末端的运动精度。针对这些问题,利用拉格朗日方程对机械手3关节进行动力学分析,得到多关节联动时单关节力矩方程。以腰部关节为例,通过对关节动力机构的数学模型线性化处理,采用状态反馈极点配置方法进行控制器设计,试验表明具有一定鲁棒性,但存在一定静态误差。分析产生误差的原因主要是干扰力矩的影响,根据单关节规划路径通过动力学模型得到补偿力矩,利用输入前馈对关节实施动态补偿。试验验证了方法的有效性,从结果可以看出,该组合控制策略抑制了扰动,提高了轨迹跟踪精度。     

不确定性机器人轨迹跟踪控制的粒子群算法

由于机器人动力学系统中存在的不确定项以及外部干扰信号等因素的影响,传统控制方法实现机器人系统的轨迹跟踪时存在较大的跟踪误差。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的机器人轨迹跟踪的学习补偿控制方法。首先利用PD控制的计算力矩法控制机器人系统的精确已知部分,再利用粒子群算法的进化学习功能对机器人系统中存在的不确定性因素进行补偿,消除不确定性因素对系统的影响,实现机器人系统运动轨迹跟踪的良好控制。文末以PUMA560型机器人为受控对象,给出了仿真算例,仿真结果表明了该方法的有效性。     

3-RPS并联机器人动力学分析及控制

运用牛顿—欧拉方法建立3-RPS并联机器人机构的逆动力学模型。通过使用Simmechanics将并联机器人物理模型导入Matlab/Simulink中,利用Simulink对机构进行动力学仿真以及验证机构的逆动力学模型。针对并联机器人的建模不确定性,提出一种基于不确定性系统的鲁棒控制方案,即分别通过基于标称模型设计系统的计算力矩控制器,来镇定标称系统;通过构建Lyapunov函数来构建系统的鲁棒补偿控制器,来消除由于建模不确定性引起的跟踪误差。通过将控制模型导入Simulink中对其控制效果进行验证,其具有较低的稳态误差精度,效果优于计算力矩控制策略。     

面向直接示教的机器人零力控制

提出基于力矩控制的零力控制方法应用于机器人直接示教。针对机器人连杆重力矩和关节摩擦力矩难以直接建模计算,分析机器人关节力矩与连杆自重、关节位姿、负载大小、库仑摩擦力、黏滞摩擦力等因素的关系,提出基于自测量的重力矩及摩擦力矩计算方案,并给出重力矩、摩擦力矩求解所需参数的具体测量方案。在自行研制的直流电动机驱动机器人样机上验证所研究补偿算法,力矩补偿效果明显。与现有基于位置控制的零力控制方法相比,该方法无需多维力传感器,系统简洁、成本低、示教灵活,为各类运动轨迹复杂的机器人示教开辟了新途径。     

柔性关节机械臂的非线性控制策略研究

针对外部干扰情况下的柔性关节机械臂非线性动力学模型,提出一种基于反演设计思想的递阶控制策略。把电机的输出角度向量作为关节子系统的控制变量,设计虚拟电机角度向量实现关节轨迹跟踪,同时在反演正定函数中综合积分项消除轨迹跟踪误差。计算实际的关节电机输出力矩,使电机输出角度跟踪虚拟控制量,通过设计自适应滑模变结构控制器消除系统不确定因素的影响。基于李雅普络夫稳定性理论证明系统的稳定性和轨迹跟踪误差的收敛性。     

柔性关节机械臂的非线性控制策略研究

针对外部干扰情况下的柔性关节机械臂非线性动力学模型,提出一种基于反演设计思想的递阶控制策略。把电机的输出角度向量作为关节子系统的控制变量,设计虚拟电机角度向量实现关节轨迹跟踪,同时在反演正定函数中综合积分项消除轨迹跟踪误差。计算实际的关节电机输出力矩,使电机输出角度跟踪虚拟控制量,通过设计自适应滑模变结构控制器消除系统不确定因素的影响。基于李雅普络夫稳定性理论证明系统的稳定性和轨迹跟踪误差的收敛性。     

基于840Dsl CNC的机器人精确控制技术

为提高工业机器人的控制精度,摒弃机器人原有控制系统,采用一种基于西门子840Dsl数控系统的工业机器人直驱控制方案,引入前馈补偿以及关节半闭环补偿,选取直线绝对式光栅尺,采用以直代曲的方式作为关节第二测量系统,对其进行精确标定,将机器人的重复定位精度提高到0.03 mm,绝对定位精度提高至0.15 mm,相较本体精度提高了88%,轨迹精度提高至0.28 mm,实现了工业机器人的精确控制。     

基于关节反馈的机器人多向重复定位误差补偿

为进一步提高机器人末端的定位精度,通过分析机器人反向误差形成机理及影响因素,阐明了多向重复定位误差对误差补偿的影响;针对引起多向重复定位误差因素的多样性和复杂性,提出基于关节闭环反馈的反向误差补偿策略。通过试验验证这种误差补偿策略可有效抑制机器人多向重复定位误差,满足机器人高精度控制要求。     

机器人关节间隙误差分析

对关节间隙变量采用二维矢量表示法,分析了机器人关节间隙对机器人末端位置重复精度的影响。假设关节间隙随机性为某种分布,根据概率论建立了机器人末端点概率密度函数,从而得到机器人末端的误差分布函数。利用该方法对RHJD4-16自由度弧焊机器人关节间隙误差进行了分析,研究了关节间隙对空间机器人末端位置重复精度的不确定性影响情况,得到了关节间隙误差与机器人末端位置重复精度的约束关系,为机器人机构设计和机器人精度分析提供了理论依据。     

六自由度平台动力学前馈柔顺控制研究

与串联机器人相比,六自由度平台具有刚度高、承载能力大等优点,更适合于大型工件的装配。当机器人处于对接和装配状态时,机器人末端受到来自外部环境的力和力矩作用,对机器人的柔顺控制是执行任务的基础。提出了一种基于摩擦补偿的动力学前馈柔顺控制方法,首先建立Stewart平台的动力学模型,利用库仑摩擦模型和黏性摩擦模型对伺服电动缸的摩擦力进行估计,推导出包含摩擦力矩的运动学模型。设计了一种动力学前馈柔顺控制方法,无需在关节末端安装力传感器,平台受到外力时会顺应外力作用移动。最后实验结果表明,所提出的方法是一种经济、有效、可靠的方法,可以实现六自由度平台的柔顺控制。