基于神经网络的打磨机器人的力/位混合控制

针对封头打磨机器人在工作过程中末端执行器轨迹跟踪和恒力控制要求与打磨机器人在封头上行走的振动抑制问题,提出一种基于神经网络的力/位混合控制方法。采用力/位混合控制器完成打磨机器人力和位置的同时控制要求。针对打磨机器人平台行走过程产生的振动干扰,设计神经网络鲁棒控制器,通过神经网络对系统参数误差和振动干扰进行抑制。仿真结果显示,该混合控制器不仅能保证打磨机器人末端执行器位置的精确控制和有效的恒力控制,而且对外界振动干扰有很好的抑制效果。     

振动基柔顺驱动打磨机器人的力/位混合控制研究

针对柔顺打磨机器人在移动作业过程中,在基础振动、柔性振动与环境接触力耦合作用下非线性控制问题,提出一种新型鲁棒轨迹跟踪力/位混合控制策略。使用第二类拉格朗日法建立柔顺机械臂的动力学方程,通过奇异摄动法将上述系统分为快、慢2个时间尺度的子系统。慢变子系统对系统刚性部分采用力/位混合控制方法,其中力控制采用PID控制,位置控制采用基于神经网络的鲁棒控制。快变子系统对系统柔性部分采用速度差反馈法进行控制。结果表明：利用所提出的控制策略,机械臂末端的轨迹跟踪效果较好且打磨力保持稳定,对非线性振动有较好的抑制效果。     

基于神经网络的工业机器人力控制研究

针对工业机器人夹持工件进行磨削时的力控制问题,提出一种基于神经网络算法的机器人力控制方法,搭建一套工业机器人磨削系统,并在Visual Studio软件环境下开发了相应的上位机软件。通过分析神经网络算法的原理,设计神经网络结构,使用从实际磨削过程中获得的训练数据对神经网络进行训练;将力传感器实时采集的力信号输出给训练好的神经网络模型,预测出机器人磨削加工的轨迹修正值并传给机器人,对磨削轨迹进行实时修正,从而实现工业机器人的间接力控制。最后,在搭建的工业机器人磨削系统上进行了力跟踪实验和钛合金试件磨削实验,验证了所提出的力控制方法和机器人磨削系统的有效性和实用性。     

基于RobotStudio水槽打磨机器人工作站仿真设计

为解决不锈钢水槽四边焊缝自动打磨问题，基于SolidWorks设计了机器人末端执行器等设备，并基于RobotStudio搭建由砂带打磨机、IRB4600机器人、末端执行器等设备组建的水槽打磨机器人工作站仿真平台。根据不锈钢水槽的实际工况设计打磨工艺流程和规划打磨路径，创建打磨工作站的Smart组件并关联常用的I/O信号。利用TCP轨迹跟踪功能以及碰撞监控功能检验各个轨迹点及运动轨迹是否满足工作要求，调用计时器记录打磨时间。在仿真平台中通过离线编程仿真调试可以得到理想的打磨轨迹，供实际运行使用，有利于提高现场编程加工效率，提高焊缝打磨质量。     

基于自由漂浮空间机器人的空间焊缝跟踪

空间机器人可以在宇宙空间自由飞行或浮游,协助或代替宇航员完成空间焊接作业.以平面自由漂浮双臂空间机器人为对象,研究了焊枪跟踪空间焊缝的位置与姿态的路径规划问题.在双臂空间机器人运动学模型基础上,对焊枪末端点速度的计算方法进行了深入讨论和分析,进而将空间机器人双臂末端点速度的求解问题定义为一个高维空间搜索问题,并采用遗传算法对其进行了优化计算,最后提出了双臂空间机器人跟踪空间焊缝的运动规划算法,并通过直线与圆弧焊缝跟踪的仿真试验进行了验证和分析.     

基于刚柔耦合的水轮机修复机器人导轨误差分析

为了探究导轨式水轮机修复机器人在打磨过程中末端打磨精度问题,提出刚柔耦合仿真方法模拟导轨变形对机器人末端打磨精度的影响。以工业机器人PUMA560为本体建立机器人虚拟模型,并推导机器人正逆运动学解,借助MATLAB和ANSYS完成机器人轨迹规划和导轨柔性化。基于ADAMS仿真环境,模拟刚性体和柔性体导轨条件下的机器人末端打磨轨迹。对比发现导轨变形对机器人末端打磨精度的影响,及启动前期的不稳定状态,为后期导轨式水轮机修复机器人控制研究提供了依据。     

腿轮式机器人的模糊PID自适应控制

针对腿轮式机器人的动力学模型比较复杂，难以精确的建立数学模型，提出了一种基于模糊规则的新型自调整PID控制器用于机器人腿部末端的位置跟踪控制。该控制器利用人的经验和知识实时调整PID参数，从而改善控制系统的性能，提高控制器的适应能力。仿真实验表明该方法具有良好的轨迹跟踪精度和抗干扰能力。     

复杂型面构件超声自动检测轨迹跟踪控制

为提高复杂型面构件超声自动检测过程轨迹跟踪的精度和鲁棒性,在分析超声检测机器人的动力学模型的基础上,利用滑模控制理论,设计了轨迹跟踪控制的超声自动检测机器人的滑模控制方案。经实验验证,该方案可以有效提高超声自动检测机器人对预定轨迹的跟踪精度及系统的鲁棒性。     

双机器人协调焊接任务规划及仿真

针对复杂曲线焊缝,对一台机器人夹持待焊接的工件,另一台机器人对物体进行焊接的双机器人协调焊接运动问题展开研究,建立了双机器人协调焊接坐标系,采用非主从式运动学轨迹规划,给定待焊接物体上某一点u的位姿,通过点u到焊接机器人和夹持机器人工具末端的两个约束矩阵,分别计算得到焊接机器人和夹持机器人的末端轨迹;焊接过程采用船形焊缝约束,保证焊枪与焊缝在弧焊过程中始终处于接头成形良好的位置,建立双机器人协调焊接Solidworks-SimMechanics仿真平台,并对一个管道直角钢制弯头的协调焊接进行了运动学轨迹规划和仿真.结果表明,建立的平台能精确和有效地对双机器人协调焊接运动进行任务规划和分析,机器人运动轨迹与规划的轨迹一致.     

面向双机器人打磨过程的运动规划研究

针对双机器人轮毂打磨系统的运动规划问题，建立双机器人协调相对运动的运动位姿约束模型，并利用激光跟踪仪及七点法的标定方式分别解决模型中对于双机器人基座标系和工具坐标系的标定问题。选取轮毂边缘面，搭建仿真平台对运动模型进行验证，最后搭建基于dSPACE控制器的双机器人协调打磨实验平台，进行了协调打磨位置跟踪实验，结果表明：打磨机器人位置跟踪精度在4 mm以内，证明了模型的准确性与可行性。     

机器人末端复杂环境下力自适应控制

针对机器人末端与复杂环境交互工作模式下的力控制问题,提出了一种基于时间延迟的力自适应阻抗控制。建立自适应阻抗控制的数学模型,分析变刚度与变位置模式下的阻抗特性,证明了自适应阻抗控制的收敛性。设计了单臂机器人的复杂环境自适应力控制框图,以及双臂机器人控制模式下对应于不同刚度物体的夹取内力控制框图。通过Simulink与ADAMS联合仿真,结果表明单臂机器人在变位置和变刚度情况下,自适应阻抗模型对恒定力、斜坡力和正弦力均有很好的跟踪效果。双臂控制模式下,对不同刚度的物体可以很好地控制其协作内力。     

夹持工件打磨机器人离线编程及仿真系统设计

打磨加工对机器人运动轨迹精度要求很高。针对常规的在线示教编程不能满足打磨加工精度的问题,以Visual C++为开发平台,基于MFC框架以及OpenGL图形库接口搭建机器人离线编程仿真系统,实现机器人离线示教、程序编辑、建立轨迹目标点数据库等功能。通过基于工件模型STL文件分层切片生成机器人运动轨迹的方法,求得交点的姿态并得到机器人加工轨迹位姿的齐次矩阵,最后将获得的机器人打磨轨迹参数导入离线编程系统中,编程实现机器人打磨加工的可视化仿真。     

基于环境模型优化的机器人磨抛阻抗控制

对比传统加工机床,机器人的刚度与定位精度较低,为提高机器人辅助磨削的加工质量,需要控制其加工过程中的接触压力。基于球形弹性磨具磨削时的接触特性,以磨具的下压量为自变量,磨具与工件的接触压力为因变量进行有限元仿真,对下压量-接触压力仿真结果进行曲线拟合,并通过接触实验验证其准确性,以此建立基于环境模型修正的阻抗力学控制模型,从而进行自由曲面力控实验。结果表明:建立的基于环境模型修正的阻抗控制方法能有效改善球形弹性磨具的力控性能,自由曲面力控精度达到±0.5 N,且可为球形弹性磨具复杂曲面的磨削加工提供稳定的磨削压力。      

具有不确定性的主从机械手自适应模糊控制

针对具有不确定性且存在执行器未知约束的遥操作机器人系统，研究自适应模糊轨迹跟踪控制方案。该方案无需精确建立机器人遥操作系统的动力学模型，也不需要测量机械臂末端的运动参数与末端受到的外力。通过自适应模糊系统逼近未知的机器人动力学模型，利用运动学参数线性化特性构建预估机器人雅可比矩阵，辅以参数更新律实现跟踪目标的近似表示。此外，通过采用Nussbaum函数处理执行器受到的输入约束实现输入约束补偿。针对遥操作机器人系统主从端受到的相互作用力，借助自适应模糊系统，在控制律中添加模糊项实现对相互作用力的逼近，从而实现更为稳定、精确的轨迹跟踪。通过李亚普诺夫稳定性理论证明了闭环动力学系统是有界的，且位置误差收敛于零，仿真试验进一步证明了理论方案的有效性。     

机器人柔性关节前馈力/位混合控制策略研究

针对机器人关节柔性引起的轨迹跟踪误差问题和末端执行器残余振动现象,在PD反馈控制律基础上,提出一种基于柔体动力学模型的前馈力矩补偿控制算法和后置多模态自适应输入整形算法前馈力/位混合控制策略。建立六轴工业机器人柔体动力学简化模型,在不附加关节编码器和外设的情况下进行柔体动力学参数辨识,再将动力学模型改写为力矩计算方程,经计算得到前馈力矩并加入控制律中进行补偿;计算前馈力矩所用的期望轨迹需经过输入整形器处理,考虑机器人系统的时变性问题,采用后置多模态自适应输入整形算法对期望输入位移信号进行命令整形,从而抑制末端的残余振动现象。结果表明：所提出的前馈力/位混合控制策略能有效减少轨迹跟踪误差,抑制机器人末端的残余振动现象。     

Optimal planning of an adaptively controlled robotic disk grinding process

In this paper, an adaptive control optimization (ACO) robotic grinding system is described. An industrial robot equipped with a pneumatic grinder, a six degree-of-freedom force sensor, and two non-contact inductive proximity sensors inter-linked with a PC are the integrated part of this system. The system is designed to grind the workpiece with maximum possible metal removal rate (MRR) within the constraints on workpiece burn and surface finish which, in turn, depend on the degree of disk dullness. A model-based approach has been used for the optimization. To perform the cutting operation, normal grinding force and robot feed speed have been selected as control parameters. The normal grinding force is effectively tracked on-line using an Adaptive Generalized Predictive Controller (GPC) algorithm, which was experimentally tested. The optimal robot feed speed is tracked due to the robot system's capability to accept on-line end effector path modifications by means of the robot's “ALTER” command. This system is able to plan and efficiently execute a multi-pass grinding sequence for removing large amounts of unwanted material. Several illustrative results are presented that confirm the practical feasibility of the optimization concept and demonstrate the performance of the ACO robotic grinding system.     

外部转矩干扰的非完整移动机器人轨迹追踪控制研究

针对外部转矩干扰的非完整机器人运动不稳定、轨迹追踪控制精度较低等问题,提出了无源控制理论的控制方法。构造了非完整移动机器人的动力学模型,介绍了机器人空间运动控制的基本形式。采用无源控制方法设计了机器人末端执行器,使用李雅普诺夫综合法对无源控制闭环系统的稳定性和追踪误差的渐近收敛性进行了证明。结合具体实例,通过Matlab软件对外部转矩干扰的非完整移动机器人运动追踪轨迹和输出转矩进行仿真,并且与PI控制方法形成对比。仿真结果显示,无源控制方法的实际轨迹朝理论轨迹收敛,轨迹追踪误差较小,输出转矩波动小。无源控制方法可以避免外部转矩干扰的非完整机器人运动不稳定,提高轨迹追踪精度。