基于運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的機(jī)械臂迭代學(xué)習(xí)控制.pdf

1、在輕工業(yè)、手工業(yè)等行業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程中，存在著大量高強(qiáng)度的重復(fù)性工作，這類(lèi)工作適合使用機(jī)械臂系統(tǒng)代替人類(lèi)完成。在汽車(chē)、電子等行業(yè)中，機(jī)械臂已經(jīng)被大量投入使用，相關(guān)的機(jī)械臂系統(tǒng)控制技術(shù)也已比較成熟;但是，現(xiàn)有的成熟機(jī)械臂系統(tǒng)大多使用國(guó)外知名廠(chǎng)商生產(chǎn)的精密機(jī)械臂，系統(tǒng)的購(gòu)買(mǎi)和維護(hù)成本很高，我國(guó)中小型企業(yè)難以負(fù)擔(dān)設(shè)備引入的高額成本。因此，選取合適的低成本機(jī)械臂系統(tǒng)、提出適合于實(shí)際工況的機(jī)械臂控制方案，對(duì)于提升中小型輕、手工業(yè)企業(yè)的自動(dòng)化程度有很大

2、的實(shí)際意義。
　　本文選取一類(lèi)配備運(yùn)動(dòng)學(xué)控制器的機(jī)械臂系統(tǒng)作為研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了三種不同形式的迭代學(xué)習(xí)控制器用以解決不同情況下的控制問(wèn)題，為這一類(lèi)機(jī)械臂系統(tǒng)的控制器選取問(wèn)題提供了一套比較完整的解決方案。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)針對(duì)機(jī)械臂對(duì)象模型未知的情況，選取了一種無(wú)模型的PD型閉環(huán)迭代學(xué)習(xí)控制算法。首先，由于迭代學(xué)習(xí)算法本身非常適合解決非線(xiàn)性系統(tǒng)軌跡跟蹤問(wèn)題，因此選取迭代學(xué)習(xí)控制作為機(jī)械臂系統(tǒng)的基本控制方案;之后

3、，本文對(duì)比了閉環(huán)迭代學(xué)習(xí)算法與開(kāi)環(huán)算法的特點(diǎn)，選取了對(duì)于環(huán)境干擾抑制效果較好的閉環(huán)形式迭代學(xué)習(xí)算法;最后，考慮到PID形式的控制器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)以及迭代學(xué)習(xí)過(guò)程本身在迭代軸上的積分效應(yīng)，選取了PD型閉環(huán)迭代學(xué)習(xí)律作為機(jī)械臂系統(tǒng)的控制算法。仿真實(shí)驗(yàn)證明了該算法對(duì)于解決機(jī)械臂軌跡跟蹤問(wèn)題的有效性。
　　(2)針對(duì)機(jī)械臂對(duì)象參考模型已知的情況，提出了一種基于固定運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的迭代學(xué)習(xí)控制算法。通過(guò)使用機(jī)械臂對(duì)象的參考模型作為先驗(yàn)

4、知識(shí)，利用運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解得到的參考關(guān)節(jié)角指導(dǎo)迭代學(xué)習(xí)過(guò)程，該算法能夠有效加快系統(tǒng)跟蹤誤差的收斂速度。仿真結(jié)果顯示，通過(guò)使用基于固定運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的控制算法，系統(tǒng)誤差收斂速度明顯提升。
　　(3)針對(duì)機(jī)械臂參考模型與實(shí)際對(duì)象偏差較大的情況，提出了一種基于自適應(yīng)模型的迭代學(xué)習(xí)控制算法。該算法使用卡爾曼濾波方法對(duì)機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)模型參數(shù)進(jìn)行在線(xiàn)估計(jì)，每次迭代后更新對(duì)象的參考模型用于下一步迭代學(xué)習(xí)控制。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過(guò)使用基于自適應(yīng)模型的算法，