基于死区补偿的码垛机械臂控制算法

针对码垛机械臂系统中存在死区特性影响控制精度的问题,提出一种基于模糊自适应的死区补偿算法.首先,根据死区非线性特性设计模糊死区补偿器对系统中的非线性环节进行补偿和控制;其次,利用模糊自适应算法对变量进行实时整定,从而使得轨迹跟踪误差趋于零;最后,借助MATLAB对理论结果实施验证.结果表明所提的控制算法具有良好的稳定性...     

基于F2812 DSP的机器人位置控制系统研究

为了满足机器人位置跟随精度和定位精度高的要求,建立了基于F2812 DSP的机器人位置控制系统。给出了控制系统的总体框图,分析了OSP运行的主流程,采用模糊PD控制算法进行控制。仿真试验结果表明,该系统能满足位置控制的要求。     

基于迭代学习算法的电液比例伺服控制

为解决电液比例控制系统的非线性、时变性、变流量死区及变流量增益等对系统位置控制精度的影响,提高电液比例控制系统的控制精度,针对系统的非线性特性,设计不严格依赖于系统精确数学模型且有较强抗干扰能力的迭代学习算法,同时针对系统的变死区特性,设计能够基于误差和误差变化率在线调整死区补偿量的模糊死区补偿算法。迭代学习算法和模糊死区补偿算法的综合使用是根据当前的控制经验灵活调整控制量,从而有效地改善由于系统非线性及时变性所带来的影响。试验结果表明,不加入模糊死区补偿时,系统位置跟踪存在明显的滞后,最大位移跟踪误差达到6 mm,而同时采用迭代学习算法和模糊死区补偿算法极大的提高系统的控制性能,系统达到稳定跟踪后,最大位移跟随误差在1 mm以内。     

一种基于多轴工业机器人的非线性同步控制方法

为了提高机器人的末端轨迹精度,提出了一种基于六轴工业机器人的包含位置误差和同步误差的非线性PD偏差耦合控制策略。该策略无需考虑机器人精确的动力学模型参数,避免了不精确动力学参数的影响。首先建立了基于IRB120型虚拟样机的动力学模型,再利用Simulink和Adams进行联合仿真验证该策略的合理性。仿真结果表明,利用该方法与基于相同规划轨迹的传统非同步控制的力矩前馈算法和PD同步控制算法进行比较,有效地降低了关节同步误差,提高了末端的轨迹精度。     

基于LabVIEW的比例阀控制性能优化研究

针对电液比例位置控制系统中的死区、滞环等非线性问题,提出一种带有死区补偿的模糊PID控制算法以提高控制系统的性能。通过AMESim与Lab VIEW的联合仿真,对比分析该方法的控制效果。仿真结果表明,优化后的控制算法大幅度降低了稳态误差,提高了响应速度,从而改善系统的控制性能。     

砂带抛光机器人力/位混合主动柔顺控制研究

以复杂曲面为加工对象,将机器人、砂带机和在线恒力控制算法相结合构成机器人恒力抛光控制系统。对抛光系统加工过程中所受作用力进行分析,根据机器人运动学坐标变化,提出重力补偿算法,消除工件重力对恒力抛光控制系统的干扰。建立力/位置混合机器人主动柔顺控制策略,提出了基于最小二乘参数辨识的力控模型求解方案,并基于模糊PID完成过程控制,实现对抛光力的恒定控制。通过对卫浴五金件的磨抛实验,结果表明该算法可以有效的实现机器人柔顺控制,保持恒力磨抛。     

工业机器人轨迹精度力-位置复合补偿方法

工业机器人关节刚度较低,在外负载干扰下加工精度较低,阻碍机器人在加工系统中的进一步推广和应用。为解决该问题,提出一种力前馈控制-位置反馈控制复合补偿方法,其中力前馈控制可超前补偿由外部负载力引起的位置偏差,位置反馈部分用于补偿机器人内部因素导致的位置偏差。利用六维力传感器和激光跟踪仪构建了轨迹误差在线补偿闭环控制系统,进行轨迹精度在线补偿试验,验证该方法的轨迹误差补偿效果。综合考虑机器人因内部参数和外部环境因素引起的误差,提高机器人的轨迹精度,能够实现机器人的精准控制。试验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,在外负载下依然可保持较高的轨迹跟踪精度,200 N冲击载荷下路径轨迹误差峰值为0.082 mm,稳态误差为0.047 mm,为复杂工况下高精度机器人加工奠定了基础。     

六足机器人的动力学建模与鲁棒自适应PD控制

分析了六足机器人的运动学特性,建立了摆动腿的动力学模型并采用鲁棒自适应PD控制算法对各关节位置和速度进行了轨迹跟踪仿真研究。首先,根据六足机器人的结构特点定义了机体坐标系及各腿跟关节坐标系,建立了单腿运动学D-H模型,运用数值仿真软件对足端运动空间进行了仿真研究。其次,运用拉格朗日方法建立了六足机器人摆动腿的动力学模型,并对其进行了规范化处理。最后,采用鲁棒自适应PD控制算法对六足机器人的关节位置、速度进行了轨迹跟踪控制的仿真研究。仿真结果验证了该算法对此类机器人关节位置、速度轨迹跟踪控制的有效性。     

提高曲面零件加工精度方法的分析与研究

零件的加工精度主要体现在零件加工尺寸精度和零件表面粗糙度两个方面,影响零件加工精度的主要因素是弦高误差。为了减少弦高误差,提高加工精度,分别研究了参数曲线、曲面插补中的弦高误差控制算法,并对其进行仿真和实时性验证。在传统控制算法的基础上,误差补偿值与参数曲面其高精度刀具轨迹规划的算法与之相结合,在满足实时性的基础上,将弦高误差可以控制在预定范围之内,以保证零件的加工精度。     

基于低通滤波器的跳跃机器人滑模控制

针对单关节跳跃机器人的轨迹跟踪、速度跟踪和振动问题,提出一种基于低通滤波器的滑模控制算法。基于Lynapunov算法设计滑模控制律,并对该算法进行了稳定性分析。利用MATLAB对单关节跳跃机器人的控制器进行了动态仿真,仿真结果表明:该算法能够快速地实现单关节跳跃机器人的位置跟踪和速度跟踪,并且相比未加入低通滤波器的单关节跳跃机器人,加入低通滤波器的单关节跳跃机器人能很好地抑制抖振,从而提高了机器人的工作品质。     

基于精度控制的刀具轨迹自适应拟合算法

为解决传统数控系统在进行曲线曲面离散连续微小线段刀具轨迹加工中频繁加减速、加工速度缓慢、加工质量不高等问题,提出了一种基于精度控制的刀具轨迹自适应NURBS曲线拟合算法,该算法通过提取连续微小线段刀具轨迹的主要特征点,进行基于精度控制的自适应添加特征点的迭代拟合。仿真测试结果表明,该算法可以在保证拟合精度的条件下有效提高计算效率,压缩数据量。     

电液比例位置控制系统的死区模糊补偿控制研究

该文针对转向轮电液比例位置伺服系统具有死区非线性的特点 ,在对死区进行试验分析的基础上 ,提出了变死区补偿模糊控制 数字PID控制的方法 ,设计了变死区补偿模糊控制器。试验证明采用变死区补偿模糊控制 数字PID控制的方法不仅可以提高定位精度 ,还可极大地改善系统响应品质 ,提高系统响应速度 ,全面改善电液比例位置控制系统性能 ,并易于工程实现     

扩展卡尔曼滤波和配准算法的工业机器人误差补偿

针对现有工业机器人误差,特别是工业机器人末端轨迹精度低、实时监测计算复杂等问题,提出利用扩展卡尔曼滤波器和配准算法组合提高机器人末端轨迹精度的算法,解决了机器人末端精度低、控制补偿不准确等问题。建立SCARA机器人数学模型,同时建立基于扩展卡尔曼滤波和配准算法的机器人误差补偿模型,通过扩展卡尔曼滤波、配准算法进行误差补偿,实现了末端精度的提高。通过仿真验证,分析对比机械手末端轨迹补偿前后的误差,证明了算法的可靠性与准确性。     

一种弧焊机器人轨迹跟踪控制方法的研究

针对弧焊机器人动态特性中的非线性和不确定因素,对机器人的轨迹跟踪控制问题进行了研究。为提高跟踪精度和控制性能,提出一种基于高斯基模糊神经网络的轨迹跟踪控制方法。该方法以高斯基作为隶属函数,结合神经网络和模糊算法,设计了高斯基模糊神经网络控制器。采用非线性规划中的最速下降法对模糊神经网络进行自学习,能够在线调节隶属度函数的中心以及关节耦合权值,使得控制器具有更好的自学习与自适应能力。数值仿真结果表明该控制方法能高效地控制机器人的轨迹跟踪。     

一种并联机器人误差综合补偿方法

针对并联机器人轨迹规划和轨迹跟踪过程中,同时存在机构误差引起的期望轨迹与理想轨迹之间的偏差和非线性摩擦、负载变化等扰动因素引起的动态误差,提出一种并联机器人误差综合补偿方法:在轨迹规划过程中,基于并联机器人位姿误差模型将位姿误差补偿转化为驱动杆参数组合优化问题,进而利用粒子群算法寻优驱动杆参数,修正并联机器人期望轨迹;在轨迹跟踪过程中,设计基于自适应迭代学习控制算法的动态误差补偿策略,实现对期望轨迹的有效跟踪。在Stewart平台下基于ADAMS和Matlab进行仿真试验,在轨迹规划和轨迹跟踪过程中,分别修正期望轨迹偏差并补偿轨迹跟踪动态误差,实现并联机器人误差综合补偿。进一步,基于混联机床进行工件加工试验,验证方法对于提高并联机器人工作精度的有效性。     

基于智能蚁群算法的移动机器人轨迹规划

为了提高移动机器人工作效率,减小能量损耗,优化机器人运动轨迹。建立了移动机器人运动学模型,在此基础上提出了一种智能蚁群算法的机器人误差补偿轨迹优化方法。通过蚁群搜索算法对关节空间内的驱动轮进行轨迹优化,从而实现移动机器人轨迹规划过程中的误差补偿轨迹优化。仿真结果表明,所提出的方法能够有效对机器人误差进行补偿,实现了机器人运动过程中的轨迹跟踪,保证了机器人的运动精度。     

五轴数控刀具半径补偿算法研究与数控仿真

针对五轴数控机床中的刀具三维半径补偿,结合刀具二维半径补偿原理和空间坐标变换公式,推导出刀具三维半径补偿算法。利用UG获取人脸复杂曲面的刀路轨迹文件,根据补偿算法编制出后处理程序,通过转换刀路轨迹文件得到数控加工代码;对其进行加工仿真和精度分析,以验证该刀具半径补偿算法的实用性。结果表明,该算法简单、正确,能满足复杂曲面精密加工的要求。     

死区直接补偿的电液系统BP神经网络控制

为解决电液比例伺服系统无法精确定位的问题,推导了系统的流量动态平衡方程,并设计了一种基于死区直接补偿的BP(DZDC-BP)神经网络控制算法,即在线性化比例阀输入信号与输出流量关系的基础上,利用BP神经网络控制算法逼近非线性系统的特性,弥补系统中的非线性、未知参数、外部干扰和建模误差等问题,使得系统能够时刻跟随期望轨迹。使用MATLAB-AMESim软件对系统进行联合仿真,结果表明:无论系统有无外部干扰,DZDC-BP神经网络控制与有死区比例阀PID控制(PPID)和无死区比例阀PID控制(SPID)相比,系统的稳态误差都有显著的减少。说明DZDC-BP神经网络控制算法在一定程度上解决了系统中的死区和非线性等问题,同时具有良好的抗干扰能力,显著提高了系统的控制性能。     

机器人加工精度在线控制的研究

提出一种基于KUKA机器人控制器的在线控制方法,用来实时补偿工业机器人在钣金加工中由于自身柔性所产生的加工误差。在已有机器人末端接触力与位置误差关系的基础上,根据机器人控制器自身限制条件和编程语言,设计出简化控制算法和相应的程序,用于对加工中的机器人末端位置进行实时补偿,以达到提升加工精度的目的。该在线实时控制的方法通过实验与分析后,被证实具有一定的可行性。     

复杂参数曲面高精度刀具轨迹规划算法

在对等残余高度刀具轨迹规划算法加工参数曲面研究的基础上,提出带有误差补偿值的复杂参数曲面高精度刀具轨迹规划算法——高精度刀轨误差补偿算法。通过分析刀触点及与之相应的相邻路径上的粗、精刀位对应点间的关系,引入误差补偿值以提高精对应刀位点的求解精度,得到经过合理简化的误差补偿值表达式,并得出粗、精对应刀位点与理论刀位点的距离误差表达式。高精度刀轨误差补偿算法可以在满足插补运算实时性要求的前提下,使相邻轨迹上与刀触点相对应的刀位点的参数值计算精度得到极大提高,进而提高复杂参数曲面的加工刀具轨迹精度。以使用平底铣刀为例进行仿真加工,结果表明高精度刀轨误差补偿算法适合进行对复杂参数曲面的高精度加工。