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文檔簡介
1、機器人技術(shù)涉及多種學科之間的相互滲透、綜合交叉,包括機構(gòu)學、電子技術(shù)、計算機技術(shù)、控制技術(shù)、信息技術(shù)、傳感技術(shù)、人工智能和仿生學等多學科知識交叉融合,且機器人是一個典型的多輸入多輸出非線性不確定系統(tǒng),其不確定性主要體現(xiàn)在控制器設(shè)計中的控制對象數(shù)學模型和實際對象模型總是存在差異的,這些差異主要來源于系統(tǒng)未建模動態(tài)、外界隨機干擾和未知的系統(tǒng)參數(shù),而存在不確定因素下的控制問題是現(xiàn)代控制中的一個重要課題,其控制效果的好壞將會直接影響整個機器人系
2、統(tǒng)的性能,因此研究具有系統(tǒng)建模誤差、隨機干擾甚至參數(shù)未知的串聯(lián)多關(guān)節(jié)機器人控制技術(shù)具有非常重要的理論和實踐意義。分析和研究機器人技術(shù)的前提和基礎(chǔ)是建立恰當?shù)目刂茖ο髷?shù)學模型,其中最經(jīng)典的方法為D-H參數(shù)描述法及齊次坐標變換,但是如果想要從微觀局部的特性揭示其“運動”本質(zhì)屬性,就需要運用其他的數(shù)學幾何工具來表達,李群李代數(shù)及旋量理論則是一種恰當?shù)姆椒ā?br> 本文以李群李代數(shù)及旋量等數(shù)學理論為基礎(chǔ),以微分幾何為工具,從數(shù)學角度解析多自
3、由度串聯(lián)機器人的正運動學及逆運動學問題,并推導相應(yīng)的動力學方程,對其運動特性進行系統(tǒng)的理論分析和研究,該現(xiàn)代數(shù)學工具的引入一方面作為經(jīng)典機器人描述方法的有效補充,另一方面也試圖對機器人“運動”的本質(zhì)屬性加以揭示剖析。在此基礎(chǔ)上,針對機器人系統(tǒng)的不確定性,引入滑模變結(jié)構(gòu)控制技術(shù),該控制方法具有設(shè)計簡便、魯棒性好、到達滑動模態(tài)后系統(tǒng)對內(nèi)外干擾免疫等優(yōu)點,適合于成本要求嚴格、且有一定精度要求的機器人控制領(lǐng)域,并為了提高其控制性能,消除抖振現(xiàn)象
4、,采用非線性飽和設(shè)計、模糊策略和自適應(yīng)魯棒等技術(shù)相結(jié)合的先進控制策略研究具有不確定性的非線性機器人系統(tǒng)高精度運動控制問題。
本論文共分七章,各章主要研究內(nèi)容如下:
第一章,介紹了本課題的研究背景,通過分析國內(nèi)外機器人技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀,著重強調(diào)當前浙江省乃至國內(nèi)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展大環(huán)境的迫切需求,突出了本課題研究的重要意義。在查閱相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上,從旋量理論的應(yīng)用發(fā)展和運動控制策略等方面探討了相關(guān)研究的關(guān)鍵技術(shù)、存在的
5、問題及發(fā)展方向,最后闡明了本課題的來源及主要研究內(nèi)容。
第二章,介紹了數(shù)學工具李群李代數(shù)及旋量理論,進而應(yīng)用該數(shù)學工具描述串聯(lián)機器人的運動學關(guān)系,推導出其正運動學模型和幾何參數(shù)誤差模型,并提出一種新型高效的逆運動學算法。首先進行剛體空間運動旋量描述、串聯(lián)機器人各關(guān)節(jié)螺旋運動定義,然后以錢江一號六自由度串聯(lián)機器人為例,建立了基于旋量指數(shù)積形式的六自由度串聯(lián)機器人運動學模型,并基于該運動學模型法研究了幾何參數(shù)誤差模型,為高精度的幾
6、何參數(shù)標定打好基礎(chǔ)。之后重點研究了基于旋量理論的實時逆運動學求解方法,介紹了三種常用Paden-Kahan子問題,并針對錢江一號的特殊結(jié)構(gòu),研究提出了一種新型子問題的求解方法,對逆運動學求解過程中所涉及到的指數(shù)積形式、參考點選取和距離不變原則等相關(guān)數(shù)學性質(zhì)的運用策略做了深入探討,并以此為基礎(chǔ)完成了六自由度串聯(lián)機器人的逆運動學實時求解算法。最后,通過實例求解和對比試驗,驗證了算法的有效性和實時性。
第三章,基于旋量理論分析了串聯(lián)
7、機器入的雅克比矩陣,并將旋量理論與凱恩方程相結(jié)合,推導了多關(guān)節(jié)串聯(lián)機器人的動力學模型,并與常用的動力學建模方法作比較,突出了本方法的優(yōu)越性。首先闡述了基于旋量理論的串聯(lián)機器人雅可比矩陣,分別從指數(shù)積(POE)及螺旋運動方程兩個角度作分析介紹。然后介紹了基于凱恩方程的動力學建模方法,結(jié)合旋量理論選擇合適的雅克比矩陣,定義合適的主動力旋量、慣性力旋量、偏速度旋量、廣義主動力及廣義慣性力等參數(shù),基于達朗伯原理推導出了凱恩動力學方程,以此提出了
8、一種基于旋量理論及凱恩方程的多關(guān)節(jié)串聯(lián)機器人高效動力學建模方法,并分析對比了幾種常見動力學建模方法的優(yōu)劣性。以“錢江一號”機器人為例,采用符號計算軟件Maple推導出機器人動力學模型,為后續(xù)的基于動力學模型的機器人運動控制算法作好基礎(chǔ)。
第四章,針對機器人系統(tǒng)的不確定性,引入積分滑模變結(jié)構(gòu)控制方法,為了減小穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差,同時為了防止累積效應(yīng)(Windup)而引起大的超調(diào)和執(zhí)行器飽和,設(shè)計了一類非線性類勢能函數(shù)來改進傳統(tǒng)積分滑模
9、面,以獲得更好的暫態(tài)性能。首先根據(jù)第三章基于旋量及凱恩方程得到串聯(lián)機器人動力學模型,并對涉及到的動力學特性進行了梳理歸納,然后針對具有不確定性及外界干擾的機器人非線性系統(tǒng),研究多關(guān)節(jié)軌跡跟蹤控制方法,并提出一種非線性積分滑模變結(jié)構(gòu)控制算法,設(shè)計一種基于飽和函數(shù)的非線性積分滑模面,根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)采用邊界層方法,在邊界層外,通過調(diào)節(jié)因子對積分項進行削弱,以防止在初始誤差較大的條件下積分飽和引起Windup效應(yīng),導致超調(diào)較大和調(diào)節(jié)時間較長的問題
10、;在邊界層內(nèi),針對系統(tǒng)不確定及外界干擾采用積分準滑模控制來抑制系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差及增強系統(tǒng)魯棒性。應(yīng)用Lyapunov穩(wěn)定性理論和LaSalle不變性原理詳細分析并證明了其穩(wěn)定性及魯棒性,最后在錢江一號串聯(lián)機器人上進行了實驗驗證,結(jié)果表明了該新型積分滑??刂品椒苡行Ц纳聘櫺阅?。
第五章,為了改善傳統(tǒng)滑??刂频挠邢迺r間收斂特性,提高控制器的快速性,保證全局控制的非奇異性,且減少滑??刂频亩墩瘳F(xiàn)象,本章提出了一種基于模糊切換的快速全
11、局非奇異終端滑??刂?。首先通過分析比較線性滑模、終端滑模和非奇異終端滑模等滑??刂破鞯臅r間收斂特性,指出了傳統(tǒng)終端滑模存在收斂時間較長和全局控制奇異等問題,然后通過在滑模面中引入合適的指數(shù)函數(shù)和參數(shù)選擇來設(shè)計新的全局快速非奇異滑模超曲面面,以此來保證控制輸入的非奇異性,其中合適的指數(shù)函數(shù)用來加快狀態(tài)遠離平衡點時的收斂速度,保證系統(tǒng)狀態(tài)全局快速收斂,能在較短時間內(nèi)達到平衡點。進一步考慮到抖振問題,結(jié)合模糊控制策略來調(diào)節(jié)滑??刂频那袚Q增益,
12、改善了非奇異終端滑??刂频木窒扌?,利用模糊控制器的輸出對切換增益的變化量進行積分估計,該方法能對系統(tǒng)的外界和建模誤差的上界進行有效評估,因此能自動跟蹤建模誤差和干擾的影響,削弱抖振現(xiàn)象,以達到高性能、無抖振的非奇異終端滑??刂啤Mㄟ^理論證明和實驗結(jié)果驗證,表明該方法對有界模型誤差和外部干擾具有較好魯棒性,具有較高的穩(wěn)態(tài)精度,特別適用于高精度軌跡跟蹤控制。
第六章,針對復雜非線性不確定控制對象,為了降低對控制對象模型的依賴度,本
13、章利用模糊控制的萬能逼近特性,提出了一種基于單輸入的直接自適應(yīng)模糊滑模控制方法,既可以柔化控制輸入,亦保證系統(tǒng)強魯棒性。當控制對象模型未知或建模困難的情況下,可利用自適應(yīng)模糊逼近方法來實現(xiàn)對滑模控制中等效控制的逼近,不需要對機器人的未知參數(shù)進行預(yù)先估計,可直接用以控制輸入。為降低模糊規(guī)則的復雜度,減少模糊控制器的輸入變量個數(shù),僅以當前系統(tǒng)狀態(tài)到滑模切換面s(t)作為模糊控制器的輸入量,提高模糊推理效率,同時設(shè)計模糊控制器中可調(diào)參數(shù)的自適
14、應(yīng)調(diào)節(jié)律,使控制器的參數(shù)能隨著機器人參數(shù)的變化而自適應(yīng)變化,提高系統(tǒng)的抗干擾能力,最終使跟蹤誤差收斂到零,利用李雅普諾夫方法分析了該閉環(huán)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,并改進第五章的模糊切換控制方法用以消除滑??刂频亩墩?,提高非線性控制對象的整體動靜態(tài)性能。最后,在模型參數(shù)未知的情況下,分別對電機驅(qū)動機器人系統(tǒng)和液壓驅(qū)動機器人系統(tǒng)進行軌跡跟蹤實驗,結(jié)果證明了該方法的魯棒性和有效性,控制輸出能快速平穩(wěn)地跟隨參考位置信號。
第7章,對本課題的研
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