机械臂建模与控制

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工业自动化中的机械臂编程与运动控制

工业自动化中的机械臂编程与运动控制

04
安全与可靠性
安全防护措施
01
02
03
防护装置
在机械臂周围设置安全围 栏、光电传感器等,防止 人员接近危险区域。
急停按钮
在操作台和机械臂上设置 急停按钮,以便在紧急情 况下迅速停止机械臂运动 。
安全检测
通过传感器和监测系统实 时检测机械臂及其周围环 境的状态,预防潜在的安 全隐患。
故障诊断与容错控制
控制器设计
硬件选择
根据系统需求选择合适的微处理器、存储 器等硬件设备。
软件设计
编写控制算法、运动规划、人机界面等软 件模块。
安全防护
为控制器设计安全防护机制,确保系统稳 定性和安全性。
系统集成与测试
系统集成
将各个子系统、传感器、执行器等集成在一 起,形成一个完整的运动控制系统。
系统测试
对集成后的系统进行功能测试、性能测试和 安全测试,确保系统符合设计要求。
运动学建模
运动学建模是实现机械臂精确控制的关键。
运动学建模是通过对机械臂的关节和连杆进行数学建模,从而精确地描述机械臂 的运动轨迹和姿态。通过运动学建模,可以实现对机械臂的精确控制,提高机械 臂的工作效率和精度。
轨迹规划
轨迹规划是实现机械臂平滑运动的必要条件。
轨迹规划是根据任务需求,规划出一条从起始位置到目标位置的平滑运动路径。通过合理的轨迹规划 ,可以避免机械臂在运动过程中出现突然的加速或减速,从而提高机械臂的运动平稳性和精度。
详细描述
在汽车制造中,机械臂广泛应用于焊接、装配、搬运等 环节。通过精确的编程与运动控制,机械臂能够高效地 完成各种复杂任务,提高生产效率,减少人工干预,确 保产品质量。同时,机械臂的柔性特点使其能够适应多 种车型的生产线,降低生产成本。

机械臂控制系统的建模与优化方法探讨

机械臂控制系统的建模与优化方法探讨

机械臂控制系统的建模与优化方法探讨机械臂控制系统在工业自动化领域中具有广泛的应用。

它能够完成精确的运动控制任务,提高生产效率,减少人力成本。

为了达到更高的运动控制精度和效率,建模和优化机械臂控制系统是非常重要的。

本文将讨论机械臂控制系统的建模方法和优化方法,并探讨它们在实际应用中的效果和应用前景。

首先,我们来讨论机械臂控制系统的建模方法。

建模是分析、设计和优化机械臂控制系统的基础。

一种常用的建模方法是传递函数模型。

传递函数模型将机械臂控制系统抽象为输入输出之间的数学关系,可以用来描述系统的动态特性。

另一种建模方法是状态空间模型。

状态空间模型将机械臂控制系统表示为一组状态方程,可以更全面地描述系统的动态特性和内部结构。

这些建模方法不仅可以用于分析系统性能和稳定性,还可以用于设计控制器和优化系统性能。

其次,我们来讨论机械臂控制系统的优化方法。

优化是改进机械臂控制系统性能的关键。

一种常用的优化方法是PID控制器参数优化。

PID控制器是最常用的控制算法,通过调节比例、积分和微分参数可以优化控制系统的稳定性和响应速度。

另一种优化方法是模糊控制器参数优化。

模糊控制器是一种基于模糊逻辑推理的控制算法,通过调节模糊规则和输出的权重可以优化控制系统的性能和鲁棒性。

此外,还有基于神经网络的控制器优化方法和基于遗传算法的控制器优化方法,在特定的应用场景中具有较好的效果。

机械臂控制系统的建模和优化方法的应用可以带来很多实际的好处。

首先,通过建模可以提高系统设计的准确性和可靠性。

建模可以帮助工程师更好地理解机械臂控制系统的工作原理和性能特点,从而避免设计错误和失误。

其次,通过优化可以提高系统的性能和效率。

优化可以使机械臂控制系统更稳定、更快速、更精确的完成运动控制任务,提高生产效率和质量。

最后,建模和优化方法的研究和应用可以推动机械臂控制技术的发展和创新,为工业自动化领域提供更多的解决方案和应用案例。

机械臂控制系统的建模和优化方法还存在一些挑战和问题。

空间智能软体机械臂动力学建模与控制

空间智能软体机械臂动力学建模与控制

空间智能软体机械臂动力学建模与控制-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以按照以下方式编写:在当今科技快速发展的背景下,机器人技术已经成为热门的研究领域之一。

机器人的灵活性和多功能性使其在各个领域中都有着广泛的应用,特别是在工业自动化和生物医学领域。

而软体机器人是机器人技术发展的一个重要方向,它能够在具有柔软和变形特性的情况下完成复杂的任务。

传统的机械臂由刚性材料组成,在执行任务时常常会遇到刚性结构不足以适应复杂环境的问题。

而软体机械臂通过使用柔性材料和智能感知技术,能够更好地应对多样化的工作环境和任务需求。

因此,软体机械臂的研究和开发对于提高机器人的适应性和灵活性具有重要意义。

本文旨在研究软体机械臂的动力学建模与控制方法。

首先对软体机械臂的概念和特点进行了简要介绍,包括其柔性材料的选择和结构设计。

然后,针对软体机械臂的特殊性质,探讨了一种有效的动力学建模方法,以确定其运动学和动力学特性。

在建立动力学模型的基础上,本文还提出了一种有效的控制策略,以实现软体机械臂的高精度和稳定性。

此外,为了验证所提出的方法和策略的有效性,进行了一系列的实验,并对实验结果进行了详细的分析。

通过实验数据和分析,证明了所提出的动力学建模和控制方法在提高软体机械臂性能方面的有效性和可行性。

最后,在结论部分,对研究成果进行了总结,并对存在的问题进行了分析和展望。

同时,给出了未来研究的建议,希望能够为进一步完善和应用软体机械臂技术提供参考。

综上所述,本文对空间智能软体机械臂的动力学建模与控制进行了全面的研究与探讨,为相关领域的研究和应用提供了有益的参考。

1.2 文章结构1.3 目的本文旨在对空间智能软体机械臂的动力学建模和控制进行研究和探讨。

具体目的包括以下几个方面:1.3.1 研究软体机械臂的概述本文将对软体机械臂的概念、特点和应用进行详细阐述,以帮助读者全面了解软体机械臂的基本信息。

1.3.2 进行动力学建模方法的研究软体机械臂在运动过程中存在较大的柔度和变形,因此动力学建模是必不可少的。

机械运动控制系统的动态建模与仿真分析

机械运动控制系统的动态建模与仿真分析

机械运动控制系统的动态建模与仿真分析引言:机械运动控制系统是工业和生活中的重要组成部分,它能够实现运动控制、定位和调节等功能。

动态建模与仿真分析是理解和优化机械运动控制系统的关键步骤。

本文将介绍机械运动控制系统的动态建模方法以及仿真分析的重要性。

一、机械运动控制系统动态建模方法机械运动控制系统的动态建模是基于控制理论和动力学原理的。

常见的动态建模方法包括基于拉普拉斯变换的传递函数法和基于差分方程的状态空间法。

1. 传递函数法传递函数法是一种常用的机械运动控制系统动态建模方法。

它通过建立控制系统的输入-输出关系,描述系统的传递特性。

在这种方法中,机械运动控制系统被建模为一个线性时不变系统,可以方便地进行频域分析和控制器设计。

2. 状态空间法状态空间法是另一种常见的机械运动控制系统动态建模方法。

它通过描述系统的状态和控制量的关系,提供了系统的全局信息。

状态空间法更加适用于复杂的非线性系统,并且可以通过仿真软件进行更为准确的仿真分析。

二、动态建模与仿真分析的重要性动态建模与仿真分析是改进机械运动控制系统的关键步骤。

通过建立准确的动态模型,可以准确预测系统的响应和性能指标。

仿真分析可以帮助设计师优化控制策略和参数设置,从而提高系统的稳定性、精度和效率。

1. 预测系统性能动态建模和仿真分析可以预测机械运动控制系统的性能,并评估不同控制策略的有效性。

通过仿真分析,可以确定系统的频率响应、阻尼特性以及系统的稳定性。

这些信息对于系统设计和改进非常重要。

2. 优化控制参数仿真分析可以通过改变控制参数,找到最优的控制策略。

例如,可以通过仿真分析确定合适的控制增益、采样周期等参数,从而提高系统的响应速度和抗干扰能力。

通过优化控制参数,可以避免实际试验中的大量试错,降低成本和风险。

3. 分析故障和异常动态建模与仿真分析还可以帮助工程师识别和分析系统故障和异常情况。

通过仿真,可以模拟机械运动控制系统在不同故障条件下的响应,预测故障对系统性能的影响,并提供相应的改进方案。

机械手臂控制系统的建模与仿真

机械手臂控制系统的建模与仿真

机械手臂控制系统的建模与仿真随着科技的不断进步,机械手臂在工业生产中扮演着越来越重要的角色。

机械手臂的控制系统可以让它们执行复杂的动作和操作,从而提高生产效率和准确性。

本文将讨论机械手臂控制系统的建模与仿真,以及其在实际应用中的意义。

首先,让我们了解机械手臂的基本构成。

机械手臂通常由几个关节连接而成,每个关节都有一个驱动器,用于控制其运动。

控制系统负责从用户输入的指令中解析出关节的角度,并将其转化为相应的动作。

为了实现精确的控制,控制系统需要对机械手臂进行建模与仿真。

建模是机械手臂控制系统的第一步。

通过建立数学模型,可以描述机械手臂的运动规律和动力学特性。

机械手臂的数学模型通常基于刚体动力学和轨迹规划理论,它可以用方程的形式表示出机械手臂的位置、速度、加速度等信息。

建模的过程需要考虑机械结构的几何参数、驱动器的特性以及外部载荷等因素。

通过建模,我们可以预测机械手臂在不同工况下的动态响应,并进行仿真验证。

仿真是机械手臂控制系统的关键一步。

通过使用计算机软件,可以对机械手臂进行虚拟实验,模拟其运动过程和控制策略。

仿真可以帮助我们验证控制系统的设计是否正确,并找出潜在的问题。

在仿真过程中,可以以不同的工况、负载和输入信号对机械手臂进行测试,评估其性能和鲁棒性。

通过对仿真结果的分析,我们可以优化控制系统的参数和算法,以提高机械手臂的运动精度和控制灵敏度。

机械手臂控制系统的建模与仿真对实际应用具有重要意义。

首先,它可以节省时间和成本。

通过在计算机上进行仿真实验,我们可以在真实的实验之前对控制系统进行优化和研究,避免低效的试错过程。

其次,建模与仿真可以帮助我们设计更可靠的控制系统。

通过评估不同控制策略的性能,我们可以选择最佳的控制算法,并预测机械手臂在不同工况下的响应。

此外,建模与仿真还可以提供可视化的结果,便于工程师理解和分析机械手臂的运动特性。

然而,机械手臂控制系统的建模与仿真也存在一些挑战。

首先,机械手臂是复杂数学和物理系统的集成,因此建模和仿真需要对动力学和控制理论有深入的理解。

柔性机械臂的动力学建模与运动控制方法研究

柔性机械臂的动力学建模与运动控制方法研究

柔性机械臂的动力学建模与运动控制方法研究柔性机械臂是一种结构具有柔性特点的机械臂,在实际应用中具有广泛的应用前景。

它灵活、轻巧,并能适应不同的环境和任务需求。

然而,由于柔性机械臂的特殊结构和柔性特性,其动力学建模和运动控制方法成为研究的重点之一。

一、柔性机械臂的动力学建模柔性机械臂的动力学建模是研究柔性机械臂运动规律和力学特性的基础。

传统的机械臂动力学建模方法通常基于刚体假设,忽略了柔性结构的影响。

而对于柔性机械臂来说,柔性结构会对机械臂的运动产生显著的影响,因此需要考虑柔性结构的动力学特性。

1.模态分析柔性机械臂的动力学建模中,模态分析是重要的一步。

通过模态分析,可以得到柔性机械臂的振型和频率响应特性,为后续的动力学建模提供基础。

模态分析可以借助实验测试和数值模拟方法进行。

2.拉格朗日方程拉格朗日方程是柔性机械臂动力学建模中常用的一种方法。

通过拉格朗日方程,可以将柔性机械臂的动力学方程转换为一组常微分方程,从而可以得到柔性机械臂的运动规律。

二、柔性机械臂的运动控制方法柔性机械臂的运动控制方法是研究如何控制柔性机械臂的运动轨迹和力的关键。

传统的控制方法通常基于刚体控制理论,无法很好地应用于柔性结构。

因此,针对柔性机械臂的特殊性,需要开发适应性强、鲁棒性好的运动控制方法。

1.自适应控制自适应控制方法适用于处理柔性机械臂的非线性和不确定性问题。

自适应控制通过实时调整控制参数,使控制系统能够适应柔性结构的变化,从而实现更好的运动控制效果。

2.模糊控制模糊控制方法通过建立模糊推理规则,将模糊逻辑应用于控制系统中,从而实现柔性机械臂的运动控制。

模糊控制方法具有较好的鲁棒性和适应性,可以应对柔性机械臂动态特性变化较大的情况。

3.神经网络控制神经网络控制方法基于神经网络的非线性映射能力和自适应学习能力,可以对柔性机械臂进行较为精确的运动控制。

通过训练神经网络,使其能够识别柔性机械臂的动态特性,并实现运动控制目标。

机械臂动力学建模与优化控制

机械臂动力学建模与优化控制

机械臂动力学建模与优化控制1.引言机械臂作为一种高度灵活、多功能的机器人系统,在工业生产中起着重要作用。

机械臂的动力学建模和优化控制是实现其高效运动的关键。

本文将介绍机械臂动力学建模的基本原理以及优化控制方法,并探讨在实际应用中的一些挑战和解决方案。

2.机械臂动力学建模机械臂的动力学建模是对机械臂系统进行描述和分析的基础。

动力学建模的核心是建立机械臂的运动学和动力学方程。

2.1 运动学方程机械臂的运动学描述了机械臂末端执行器的位置、速度和加速度与关节的运动学参数之间的关系。

运动学方程可以通过解析解或数值解的方式得到。

常用的数值解法有迭代法和雅可比矩阵法。

2.2 动力学方程机械臂的动力学是研究力和加速度之间的关系。

动力学方程可以通过拉格朗日方程、牛顿-欧拉方程或D'Alembert原理等方法推导得到。

动力学方程的求解可以用来预测机械臂的运动轨迹和反馈控制。

3.机械臂优化控制机械臂的优化控制旨在通过调整机械臂的控制参数,使机械臂的性能达到最佳。

优化控制可以通过不同的方法实现,例如PID控制、模型预测控制和自适应控制等。

3.1 PID控制PID控制是一种经典的控制方法,通过对机械臂的位置、速度和加速度进行测量和反馈,在控制器中计算出合适的控制信号,调整机械臂的运动。

PID控制的优点是简单易实现,但对非线性系统的控制效果有限。

3.2 模型预测控制模型预测控制是一种基于动态模型的控制方法,通过对机械臂的运动进行建模和预测,计算出最佳的控制信号。

模型预测控制的优点是可以考虑系统的非线性和时变性,对不确定性具有较好的鲁棒性。

3.3 自适应控制自适应控制是一种能够根据系统的变化自动调整控制策略的方法。

自适应控制能够根据机械臂系统的输入和输出数据,自动调整控制参数,提高控制精度和稳定性。

4.挑战与解决方案在实际应用中,机械臂的动力学建模和优化控制面临一些挑战。

一方面,机械臂系统的非线性和耦合性使得动力学建模变得复杂。

柔性机械手臂运动学建模与控制

柔性机械手臂运动学建模与控制

柔性机械手臂运动学建模与控制柔性机械手臂是一种具有柔软结构的机械臂,它能够模仿人类手臂的运动特点,实现更加精准和灵活的操作。

在现代工业生产中,柔性机械手臂已经被广泛应用于装配、搬运和加工等领域。

为了实现对柔性机械手臂的精确控制,需要对其进行运动学建模和控制。

对于柔性机械手臂的运动学建模,需要考虑其结构的特点和运动的自由度。

柔性机械手臂一般由多个节段相连而成,每个节段都具有一定的柔性和变形能力。

因此,柔性机械手臂的运动学建模需要考虑节段之间的相互影响以及柔性结构的运动特性。

在柔性机械手臂的运动学建模中,最常用的方法是基于杆模型的方法。

杆模型将柔性机械手臂简化为多个刚性杆段,通过节点之间的关系来描述手臂的运动。

每个节点都有一定的质量和刚度,通过求解节点的位移和旋转来得到手臂的运动状态。

为了更准确地描述柔性机械手臂的运动,可以采用有限元分析方法。

有限元分析是一种数值计算方法,通过将柔性结构离散为有限个子系统,然后求解每个子系统的运动方程,最终得到整个结构的运动状态。

有限元分析方法可以考虑材料的非线性性和手臂的真实形变,对柔性机械手臂的运动学建模具有更高的精度和准确性。

在对柔性机械手臂进行运动学建模后,就需要设计相应的控制算法来实现对手臂的精确控制。

传统的控制方法主要是基于PID控制算法,通过测量手臂的位置和速度信号,计算出控制量来驱动手臂的运动。

然而,由于柔性机械手臂的柔韧性和非线性特点,传统的PID控制算法在精确控制方面存在一定的局限性。

近年来,随着人工智能和机器学习技术的发展,越来越多的研究者开始尝试将深度学习方法应用于柔性机械手臂的控制中。

深度学习算法可以通过学习大量的样本数据,自动调整神经网络的权重和偏置,从而实现对复杂系统的精确控制。

通过将深度学习算法与柔性机械手臂的运动学模型相结合,可以实现对手臂运动的自适应控制,提高手臂的运动精度和灵活性。

除了运动学建模和控制算法的设计,柔性机械手臂的运动学建模和控制还需要考虑实际应用中的限制和约束。

机械手臂动力学建模与控制

机械手臂动力学建模与控制

机械手臂动力学建模与控制机械手臂是一种能够模拟人类手臂的机器装置,它可以在工业自动化、医疗卫生、仓储物流等领域发挥重要作用。

经过多年的研究和发展,机械手臂的精度和可靠性已经得到了显著提升,并且在工业生产中已广泛应用。

在机械手臂的研究中,动力学建模和控制是非常重要的环节。

动力学建模动力学建模是机械手臂研究的基础。

动力学建模涉及到机械结构、运动学、动力学和控制等多个方面,其中动力学是关键环节。

动力学建模主要是通过对机械臂力学特性的描述来实现。

在机械手臂运动学和动力学建模的研究中,关节的自由度数是非常重要的,它是机械手臂动力学特征的核心。

由于每个关节都有动力学参数,因此在动力学建模过程中,需要考虑每个关节的影响,以实现全局动力学特性的描述。

我们需要开发出适当的数学模型,以掌握机械臂动力学特性,为控制提供可靠的理论依据。

对于机械手臂的动力学建模,可以采用多种方法,例如拉格朗日法、牛顿-欧拉法、Kane方程法等。

每种方法都有各自的优点和适用范围。

选择哪种方法,需要根据研究需要和实际情况进行合理的选择。

控制方法机械手臂的运动控制是实现精确动作的关键,目前常用的控制方法主要有PID控制、模糊控制、神经网络控制等,其中PID控制是最为常用且有效的一种。

PID控制是一种基于误差反馈的闭环控制方法,它可以快速响应控制命令,同时具有良好的稳定性和抗干扰能力。

PID控制中的各项参数需要根据实际情况进行优化调整,以满足控制要求。

模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,它可以在不精确定义系统数学模型的情况下进行控制。

模糊控制通过对系统非线性特性的描述来实现全局控制,可应用于机械手臂等非线性系统的控制。

神经网络控制是一种采用神经网络模型进行控制的方法,通过对机械手臂进行大量训练,实现控制精度和鲁棒性的提升。

神经网络控制可以适用于各种非线性系统的控制,并且具有良好的鲁棒性。

在机械手臂的控制中,不同的控制方法可以采用组合的方式,以适应复杂控制环境的需要。

基于模型预测控制的机械手臂运动控制系统设计

基于模型预测控制的机械手臂运动控制系统设计

基于模型预测控制的机械手臂运动控制系统设计近年来,随着工业自动化的普及和深入发展,机械手臂已经成为了工厂生产线上必不可少的一部分。

机械手臂可以承担各种各样的工作任务,如搬运、组装、包装等。

而机械手臂的运动控制技术也随着时间的推移得到了不断的发展。

本文将结合基于模型预测控制的方法,对机械手臂运动控制系统进行设计和分析。

一、机械手臂运动控制系统的结构机械手臂运动控制系统,其基本结构如下图所示:图1 机械手臂运动控制系统的结构图机械手臂运动控制系统主要由以下几个部分构成:1.传感器:用于检测机械手臂的位置、速度、力量等参数。

传感器通常包括位置传感器、速度传感器、力传感器等。

2.执行器:根据控制器产生的控制信号,驱动机械手臂改变位置、速度和姿态等参数。

执行器通常包括电动机、伺服电机、液压缸等。

3.控制器:控制器是机械手臂系统的核心部分,其主要作用是对机械手臂进行控制和管理。

控制器通常包括 CPU、存储器、接口模块等。

4.算法模型:控制器中的算法模型是机械手臂控制系统的关键。

其目的就是预测和控制机械手臂的运动轨迹,从而保证机械手臂在执行任务时的安全性和效率。

二、基于模型预测控制的机械手臂运动控制系统模型预测控制(MPC)是一种基于模型的智能控制方法,其主要思想是利用数学模型对系统进行描述和预测。

在MPC方法中,通过不断的改变系统控制输入,将系统的输出与目标标准进行比较,从而实现控制器的输出优化。

MPC方法在很多领域中都有广泛的应用,如人工呼吸、水处理、飞行控制等领域。

MPC方法可以有效地控制机械手臂的运动轨迹,提高机械手臂的精度和效率。

MPC方法的实现基于控制系统的模型,因此,控制系统的建模是MPC方法的关键。

在机械手臂控制系统中,模型通常采用动力学模型和运动学模型。

动力学模型描述系统的力学特性,能够预测系统在外部扰动下的运动状况。

运动学模型则利用关节和末端的位置和姿态等参数来描述系统的运动特性。

MPC方法通过综合运动学和动力学模型的预测结果来控制机械臂的运动轨迹。

基于运动学与动力学的机械手臂建模与控制

基于运动学与动力学的机械手臂建模与控制

基于运动学与动力学的机械手臂建模与控制机械手臂是一种能够模拟人类手臂动作的机器设备,广泛应用于工业制造、医疗服务和科学研究等领域。

机械手臂的建模与控制是实现其精确操作和灵活运动的关键技术。

本文将围绕基于运动学与动力学的机械手臂建模与控制展开讨论。

一、机械手臂的运动学建模机械手臂的运动学建模是通过研究其运动学特性,确定各个关节之间的几何关系和运动规律。

根据机械结构的不同,机械手臂的运动学建模可以分为连杆式、串联式和并联式等多种方式。

在连杆式机械手臂中,通过测量和分析各个关节的位置和角度变化,可以建立起关节和末端执行器之间的几何关系。

将这些几何关系表达为坐标变换矩阵的形式,即可得到机械手臂的运动学模型。

基于这个模型,可以推导出机械手臂的正逆运动学方程,实现位置和姿态的控制。

而在并联式机械手臂中,由于存在多个平行连杆机构,其运动学建模相对复杂。

需要通过对每个连杆组件的运动学分析,并运用雅可比矩阵等工具,得到机械手臂的正逆运动学方程。

通过这些方程,可以实现并联机械手臂的运动规划和控制。

二、机械手臂的动力学建模机械手臂的动力学建模是研究机械手臂受力和运动之间的关系,以实现力矩和力的控制。

对于机械手臂来说,关节间的连杆和质量分布会对其受力和运动特性产生影响,因此需要进行动力学建模。

在机械手臂的动力学建模中,需要考虑各个关节间的力矩和力的平衡关系。

通过分析机械手臂系统的运动学和动力学特性,可以得到关节力学模型和运动方程。

这些模型和方程可以用于机械手臂的运动规划和控制,使其达到所需的精度和速度。

三、机械手臂的控制方法机械手臂的控制方法可以分为开环控制和闭环控制两种。

在开环控制中,机械手臂根据预先设定的运动规划进行运动,无法对外界环境变化进行实时调整。

而闭环控制则通过传感器监测机械手臂的姿态和位置信息,并与预设的目标值进行比较,以实现准确的控制。

在闭环控制中,常用的控制方法包括PID控制、模糊控制和神经网络控制等。

机械臂动力学建模与控制技术研究

机械臂动力学建模与控制技术研究

机械臂动力学建模与控制技术研究机械臂作为现代工业自动化的重要设备之一,广泛应用于制造业、物流业以及医疗领域等。

在实际应用中,机械臂的动力学建模和控制技术是实现精确、高效运动的关键。

因此,机械臂动力学建模与控制技术的研究备受关注。

1. 动力学建模机械臂的动力学建模是研究机械臂运动规律的基础。

动力学研究是描述物体在外力作用下产生的运动及其变形规律的学科。

机械臂动力学建模可以分为两个方面:前向动力学和逆向动力学。

前向动力学建模指的是已知机械臂的外力和初始条件,推导出机械臂的关节角度、速度和加速度等运动状态参数。

逆向动力学建模则是根据机械臂所需实现的运动轨迹,通过反推得到所需施加的关节驱动力矩或关节控制信号。

动力学建模过程中的关键问题是确定机械臂的动力学方程。

以选择合适的坐标系、运动模型和运动方程为基础,结合运动学知识和牛顿力学原理,可以建立起机械臂的动力学模型。

2. 控制技术机械臂控制技术是指利用控制方法和算法,使机械臂按照预定的轨迹和速度进行运动的过程。

机械臂控制技术的研究主要分为两个方面:位置控制和力控制。

位置控制是机械臂控制技术中最基础、最常用的一种控制模式,其目标是使机械臂的末端位置达到预定的目标位置。

位置控制主要包括位置传感器的选择和位置误差的控制算法等。

力控制是机械臂控制技术中的一种高级控制模式,其目标是使机械臂对外界的力和力矩有良好的感知和响应能力。

力控制对于某些特定的应用场景,如协作操作、握持物体等非常重要。

控制技术的研究还包括路径规划、工作空间分析、碰撞检测和力矩补偿等方面。

这些技术的研究可以有效提高机械臂的运动精度、稳定性和安全性。

3. 研究进展和应用领域随着机械臂技术的不断发展和突破,机械臂动力学建模和控制技术也得到了广泛的研究和应用。

许多研究者在机械臂的力学建模、运动规划和控制算法等方面进行了深入的研究。

在制造业中,机械臂可以实现高精度、高效率的生产任务,如焊接、装配和加工等。

柔性机械臂的动力学建模与控制

柔性机械臂的动力学建模与控制

柔性机械臂的动力学建模与控制柔性机械臂是一种具有高度灵活性和适应性的机械臂,其由柔性材料制成的关节和连接件使得其能够在复杂环境中完成各种任务。

然而,由于柔性机械臂的非线性特性和复杂结构,其动力学建模和控制成为了一个具有挑战性的问题。

首先,我们需要对柔性机械臂的动力学进行建模。

动力学建模是指通过建立系统的数学模型来描述其运动学和动力学特性。

对于柔性机械臂而言,其动力学建模主要包括关节运动学和柔性杆件的挠度分析。

关节运动学描述了机械臂各个关节的位置、速度和加速度之间的关系,而柔性杆件的挠度分析则是通过考虑杆件的自由度和弯曲刚度来描述其挠度变化。

在动力学建模的基础上,我们可以进一步进行控制设计。

控制是指通过对机械臂的输入信号进行调节,使其能够按照预定的轨迹完成任务。

对于柔性机械臂而言,控制设计主要包括位置控制和力控制两个方面。

位置控制是指通过调节关节的位置来控制机械臂的末端位置,而力控制则是通过对关节施加适当的力矩来控制机械臂的接触力。

在柔性机械臂的控制设计中,还需要考虑到柔性杆件的振动问题。

由于柔性杆件的存在,机械臂在运动过程中会产生振动现象,这对于精确控制来说是一个很大的挑战。

因此,我们需要设计合适的控制策略来抑制振动。

一种常用的方法是通过反馈控制来实现振动抑制,即根据系统当前的状态和误差信息来调节控制输入信号。

此外,柔性机械臂的动力学建模和控制设计还需要考虑到非线性和时变性的影响。

由于柔性机械臂的非线性特性和复杂结构,其动力学行为往往是非线性和时变的。

因此,在进行动力学建模和控制设计时,我们需要考虑到这些非线性和时变性因素,并采用相应的方法来处理。

总之,柔性机械臂的动力学建模和控制设计是一个复杂而具有挑战性的问题。

在建模过程中,我们需要考虑到关节运动学和柔性杆件的挠度分析;在控制设计中,我们需要考虑到位置控制、力控制和振动抑制等方面。

此外,还需要注意到非线性和时变性的影响,并采用相应的方法来处理。

两自由度机械臂动力学模型的建模与控制

两自由度机械臂动力学模型的建模与控制

2020(Sum. No 207)2020年第03期(总第207期)信息通信INFORMATION & COMMUNICATIONS两自由度机械臂动力学模型的建模与控制王磊,陈辰生,张文文(同济大学中德学院,上海202001)摘要:机器人系统建模在布局评估、合理性研究、动画展示以及离线编程等方面有越来越广的应用。

文章对两个自由度 机械臂基于拉格朗日动力学方程,进行建模。

通过建立的模型,分析了重力对两自由度机械臂的影响以及在重力作用下不在稳定位置的机械臂的运动轨迹。

基于机械臂的数学模型,基于Simulink 仿真环境,建立机械臂的仿真模型。

采用逆 动力学方法对机械臂进行控制,观察其对机械臂的控制效果⑴。

通过仿真建模,可以了解机械臂动力学模型以及机械臂动态模型的控制问题。

关键词:动力学模型;数学模型推导;机器人建模;重力分析;逆动力学控制中图分类号:TP241 文献标识码:A 文章编号:1673-1131(2020 )03-0040-03The simulation and control of two ・degree-of freedom robot armWang Lei, Chen Chensheng, Zhang Wenwen(Sino German College of Tongji University, Shanghai 201804)Abstract: The simulation of robot systems is becoming very popular, it can be used for layout evaluation, feasibility studies, presentations with animation and off-line programming 121. In this paper, two degrees of freedom manipulators are modeled based on Lagrange^ dynamic equation. Through the established model, the influence of g ravity on the two-degree-of-freedom manip ­ulator and the trajectory of the manipulator that is not in a stable position under the action of gravity are analyzed. Based on the mathematical model of the robotic arm and the Simulink simulation environment, a simulation model of the robotic arm is es ­tablished. The inverse dynamics method was used to control the manipulator, and the control effect on the manipulator was ob­served. Through simulation modeling, you can understand the dynamics model of the robotic arm and the control problems of the dynamic model of t he robotic arm.Key words: dynamic model; mathematical model derivation; robot modeling; gravity analysis; inverse dynamic control0引言机器人学是一门特殊的工程科学,其中包括机器人设计、建模、控制以及使用。

智能机械臂的设计与运动控制技术研究

智能机械臂的设计与运动控制技术研究

智能机械臂的设计与运动控制技术研究智能机械臂由于其高度灵活的运动能力和精确控制技术而受到越来越多的关注和应用。

它可以代替人的手臂完成繁重、危险或需要高精度的工作任务。

本文将对智能机械臂的设计和运动控制技术进行详细研究。

第一部分:智能机械臂的设计智能机械臂的设计是一个复杂的过程,需要考虑到结构设计、驱动器选择、传感器集成等多个方面。

首先,结构设计是智能机械臂设计的基础。

机械臂的结构应能够满足工作空间、负载能力和精确度等需求。

常见的机械臂结构有串联结构和并联结构。

串联结构由多段臂组成,可以实现较大的工作空间和负载能力,但精确度较低。

与之相比,并联结构由由多个平行联接的臂组成,能够实现更高的精确度和速度,但工作空间和负载能力较低。

根据不同的应用需求,需要合理选择机械臂的结构设计。

其次,驱动器的选择对于智能机械臂的性能具有重要影响。

常用的驱动器有直流无刷电机、步进电机和伺服电机。

直流无刷电机结构简单,控制方便,但精度和速度较低。

步进电机在定位控制方面具有很高的精度,但速度较慢。

而伺服电机集精度和速度于一体,成为智能机械臂中最常用的驱动器之一。

在选择驱动器时,需要考虑到对速度、力矩、控制精度和成本的要求。

最后,智能机械臂的设计需要充分考虑传感器的集成。

传感器可以提供机械臂的位置、速度和负载等信息,实现对机械臂的精确控制。

常见的传感器有编码器、陀螺仪、力传感器等。

编码器用于测量电机的转动角度和速度,提供位置反馈。

陀螺仪是用于测量机械臂的角速度和方向,实现机械臂的姿态控制。

力传感器用于测量机械臂施加的力和扭矩,实现对负载的感知。

通过合理集成传感器,可以提高机械臂的定位精度和工作能力。

第二部分:智能机械臂的运动控制技术研究智能机械臂的运动控制技术是实现精确控制和协作工作的基础。

在智能机械臂的运动控制中,位置控制、轨迹规划和碰撞检测是重要的研究内容。

首先,位置控制是智能机械臂实现精确定位的基础。

位置控制可以通过PID控制器或模糊控制器来实现。

柔性机械臂建模理论与控制方法研究综述

柔性机械臂建模理论与控制方法研究综述

文章编号:1002-0446(2002)01-0086-07柔性机械臂建模理论与控制方法研究综述王树新员今天石菊荣刘又午(天津大学机械工程学院智能机器人研究所天津300072)摘要:针对柔性机械臂进行有效和精确的建模以及对其进行有效的控制一直是国内外学者研究的重要课题.由于柔性机械臂本身所具有的高度非线性,强耦合和时变的特点9建立精确的动力学模型成为柔性臂研究的一个重点.而随着系统和控制领域理论和技术的不断发展9针对柔性机械臂的控制9也形成了许多不同的控制策略.本文从柔性机械臂建模理论和控制方法两方面9对国内外学者的研究工作分别加以介绍9并对各种方法的优缺点进行分析和比较9并对今后的研究方向进行了展望.关键词:柔性机械臂S动力学建模S控制策略中图分类号:24文献标识码:BA ROADMAP OF RESEARCH ON MODELING AND CONTROLSTRATEGY FOR FLE IBLE MANIPULATORSWANG Shu-xin N Jin-tian S~I Ju-rong LI ou-Wu(Department of lnte zgent Ro}ot9lnstzt/te of melhanzla engzneerzng9Tzanjzn]nzUerszt}9Tzanjzn300072)Abstra c t:M o del ing an d c ontro ll ing ar e ve r y i mp ortant i ss u es f or fle xi ble m ani p u l ator s.M an y r ese ar c h e r s ha ve p ut m u c h m or e eff ort s on s tu dy ing th e tWo p ro blems.D u e to th e p ro pe rti es o f high-non l in e ar9tight-c ou pl ing an d ti me-v ar y ing9dy na m i c m o del ing a cc urat ely i s a c tua l f o c u s.M an y c ontro l s trat e g y f or fle xi ble m ani p u l ator s ha ve bee n f or med With th e devel o pme nt o f th e sys t em an d c ontro l th e or y.hi s p a pe r intro d u ces th e ve r y i mp ortant Wor ks by th e r ese ar c h e r s in thi s f i eld9an d espec ia lly c o mp ar es th e a dv antag es With d i s a dv antag es in th e tWo a spec t s o f m o del ing an d c ontro ll ing r espec ti vely.At l a s t9thi s p a pe r p ro p o sed th e f utur e d ir ec tion to r ese ar c h on th e m o del ing an d c ontro ll ing f or fle xi ble m ani p u l ator s.Keywo r d s:fle xi ble m ani p u l ator9dy na m i c m o del ing9c ontro l s trat e g y1引言(I n tr oduc t ion)近年来9随着机器人技术的发展9应用高速,高精度,高负载自重比的机器人结构受到工业和航空航天领域的关注.由于运动过程中关节和连杆的柔性效应的增加9使结构发生变形从而使任务执行的精度降低.所以9机器人机械臂结构柔性特征必须予以考虑9实现柔性机械臂高精度有效控制也必须考虑系统动力学特性.柔性机械臂是一个非常复杂的动力学系统9其动力学方程具有非线性,强耦合,实变等特点.而进行柔性臂动力学问题的研究9其模型的建立是极其重要的.柔性机械臂不仅是一个刚柔耦合的非线性系统9而且也是系统动力学特性与控制特性相互耦合即机电耦合的非线性系统.动力学建模的目的是为控制系统描述及控制器设计提供依据.一般控制系统的描述(包括时域的状态空间描述和频域的传递函数描述)与传感器/执行器的定位9从执行器到传感器的信息传递以及机械臂的动力学特性密切相关.2柔性机械臂建模理论研究(R e s e ar ch on modeling f o r f lexi b le m a nipul at o rs)柔性机械臂动力学方程的建立主要是利用Lagrang e方程和N e Wton-E u le r方程这两个最具代表性的方程.另外比较常用的还有变分原理,虚位移原理以及K an e方程的方法.而柔性体变形的描述9第24卷第1期2002年1月机器人ROBOT V o l.249No.1Jan.92002收稿日期:2001-04-10是柔性机械臂系统建模与控制的基础9因此因首先选择一定的方式描述柔性体的变形9同时变形的描述与系统动力学方程的求解关系密切~2~1柔性体变形的描述主要有以下几种方法1)有限元法,解决复杂结构问题的一种数值解法~其实质就是把无限个自由度的连续体理想化为有限个自由度的单元集合体9使问题简化为适合于数值解法的结构型问题~其特点是采用弹性单元\刚性结点\载荷向结点移置\刚度及阻尼特性由单元表征~采用有限元法所得动力学方程较为复杂9动态响应求解运算量也较大9其边界条件和几何物理特性可以直接描述~Tokhi M~0~[1]\Fattah A~[2]\Ge S~S~[3]\Xia9Zhijie[4]\Theodore R~J~[5]等学者利用有限元法做了大量的研究工作~2)有限段法,适合于含有细长零件的系统~将细长件分为有限刚段9将柔性引入到系统的各接点中9即把柔性系统描述为多个刚体9以含有弹簧和阻尼器的接点相联~它与有限元法在拓扑结构上存在着本质的区别[697]~就整个系统而言9有限段方法描述的多体系统是时变的9而有限元分析中其结构的平衡位置不随时间变化~就单元特征而言9有限段法只应满足小应变假设9即允许柔性体产生几何非线性变形9而有限元法是建立在小变形假设基础之上9将变形线性化~就微分单元而言9有限段中微分梁段的长度相当于弧微分9而有限元法是对坐标的微分~张大钧[6]\蒋铁英[8]等采用有限段方法对柔性机械臂进行了建模和实验研究~3)模态综合法,通过求解自由振动的特征值即可得到动态模态~此方法也是以Rayleigh-Ritz法为基础9采用模态截断技术9利用系统中各个子结构的模态9综合出系统的整个模态~Chen wen[9]\Zhao Hongchao[10]等学者采用假设模态技术建立了解耦的动力学方程~蒋铁英[8]基于Kane方程的HuSton方法建立了柔性机械臂有限段方程~Li Chang-jin9Sankar T~S~[12]提出了对柔性机械臂进行有效建模和动态计算的系统方法9该方法主要是利用Lagrange假设模态法~采用模态截断的方法来描述连杆变形~该方法具有计算量相对少9方法简单9具有系统性和效率高的特点~ Theodore R~J~9GhoSal A~[11]对柔性机械臂的两种离散模型,假设模态法和有限元法做了比较分析~以便更加有效的描述柔性机械臂的连杆的柔性~其利用Lagrange方程和计算机算法得出了闭环运动方程~从中可以看到9利用有限元的方法比假设模态法要计算简便~然而由于有限元法的状态方程的数量比假设模态法更多9因此9利用有限元法进行数字仿真的时候需要的时间会更长些~在利用有限元的方法来逼近连杆柔性时9会使对连杆刚性的估计值增大~通过分析可以表明9在利用基于模型的控制策略时9对刚性的估计值增大就会引起闭环系统不稳定~利用假设模态法建立的时变频率方程9比有限元法复杂~王大龙[58959]\李善姬[60]\刘才山[57]等学者也利用假设模态法对柔性机械臂进行了研究~4)集中质量法[13],用若干离散结点上的集中质量代替原来系统中的分布质量9即全部质量都集中到各节点上9杆系结构的离散化刚度阵能够直接得出9整个动力方程都能直接通过对质量的近似离散化处理得到~ Gamarra-RoSado V~0~[14]\Dai Y~G~[15]\Feliu Jorge J~等学者在这方面进行了很多的研究工作~2~2动力学方程的建立无论是连续或离散的动力学模型9其建模方法主要基于两类基本方法矢量力学法和分析力学法~应用较广泛同时也是比较成熟的是Newton-Euler公式\Lagrange方程\变分原理\虚位移原理和Kane方程~现分述如下,1)Newton-Euler公式,应用质心动量矩定理写出隔离体的动力学方程9在动力学方程中出现相临体间的内力项9其物理意义明确9并且表达了系统完整的受力关系;但是这种方法也存在着方程数量大\计算效率低等缺点~不过许多模型的规范化形式最终都是以该种模型出现9并且该方法也是目前动力学分析用于实时控制的主要手段~Eric H~K~Fung和Cedric K~M~Lee[17]利用Newton-Euler公式对柔性梁进行建模时9首先假定,D柔性梁的变形和柔性梁的长度比较起来非常小9@假设梁是具有均匀截面和稳定性质的Euler-Bernoulli梁9@梁的转动惯量和剪切变形忽略不记9空气阻力和梁的内阻尼忽略不记~Gamarra-RoSado V~0~[14]\Bruno Siciliano[18]等学者成功的利用Newton-Euler公式建立了柔性机械臂的动力学方程~2)利用Lagrange方程或Hamilton原理由Lagrange方程或Hamilton原理出发9求出能量函数或Hamilton函数9以能量方式建模9可以避免方程中出现内力项~适用于比较简单的柔性体动78第24卷第1期王树新等,柔性机械臂建模理论与控制方法研究综述力学方程.而对复杂结构Lagrange函数和~amilton函数的微分运算将变得非常繁琐.但是变分原理又有其特点由于它是将系统真实运动应满足的条件表示为某个函数或泛函的极值条件并利用此条件确定系统的运动因此这种方法可结合控制系统的优化进行综合分析便于动力学分析向控制模型的转化.Fung R.-F.Chang~.-C[19].利用~amilton 原理得出带有末端质量的非线性受限柔性机械臂的运动方程.动态方程式以广义坐标的形式来表达机械臂系统的动能和势能.Ge S.S.Lee T.~.[3]利用有限元分析的方法和Lagrange方法建立了柔性系统的非线性动态模型.EftychioS G. ChriStoforou[20]~ueiroZ M.S.DaWSon D.M.et al[21]~丁希仑[56]等学者也利用Lagrange公式和~amilton原理对柔性机械臂进行了深入的研究工作.3)Kane方法和虚功原理,Kane方法采用相对能量的形式该方法从约束质点系的D Alembert原理出发将各体的主动力(矩)和惯性力(矩)乘以偏速度~偏角速度矢量再对整个系统求和可得与系统自由度数目相同的方程组.其特点也是可消除方程中的内力项避免繁琐的微分运算使推导过程较为系统化.虚功原理与Kane 方法类似.在Kane方法中颇具特色的当推Kane-~uSton方法此法采用低序体阵列描述系统的拓扑结构.张大钧[6]~蒋铁英[8]~员超[22]等人均用此法建立了柔性体动力学模型.薛克宗~赵平[23]利用虚功原理建立了柔性多体系统的微分方程利用基尔算法对方程组进行求解.边宇枢[24]利用Kane方程和假设模态的方法对系统进行建模.3柔性机械臂控制策略的研究(Research on control strategy f or f lexible manipula-tors)对柔性机械臂的控制一般有如下方式,1)刚性化处理,完全忽略结构的弹性变形对结构刚体运动的影响.例如为了避免过大的弹性变形破坏柔性机械臂的稳定性和末端定位精度NASA的遥控太空手运动的最大角速度为0.5deg/S[25].2)前馈补偿法,将机械臂柔性变形形成的机械振动看成是对刚性运动的确定性干扰而采用前馈补偿的办法来抵消这种干扰.德国的Bernd Gebler[26]研究了具有弹性杆和弹性关节的工业机器人的前馈控制.张铁民[28 61]研究了基于利用增加零点来消除系统的主导极点和系统不稳定的方法设计了具有时间延时的前馈控制器和PID控制器比较起来可以更加明显的消除系统的残余振动.Seering Warren P.[64 65]等学者对前馈补偿技术进行了深入的研究.3)加速度反馈控制,Khorrami FarShad和Jain Sandeep[27]研究了利用末端加速度反馈控制柔性机械臂的末端轨迹控制问题.4)被动阻尼控制,为降低柔性体相对弹性变形的影响选用各种耗能或储能材料设计臂的结构以控制振动.或者在柔性梁上采用阻尼减振器~阻尼材料~复合型阻尼金属板~阻尼合金或用粘弹性大阻尼材料形成附加阻尼结构均属于被动阻尼控制.近年来粘弹性大阻尼材料用于柔性机械臂的振动控制已引起高度重视. RoSSi Mauro和Wang David[38]研究了柔性机器人的被动控制问题.5)力反馈控制法,柔性机械臂振动的力反馈控制实际上是基于逆动力学分析的控制方法即根据逆动力学分析通过臂末端的给定运动求得施加于驱动端的力矩并通过运动或力检测对驱动力矩进行反馈补偿.Lucibello P.[32]和Xia Jack zhijie[33]等等都是采用计算力矩法对柔性臂进行了轨迹跟踪控制.Kino MaSaru和GodenTatSuhito[34]提出了一种多自由度柔性系统的位置控制方法采用一种新颖的控制策略为了抑制振动采用力矩反馈同时控制器还控制包括弹性变形引起的位移控制来增加反应速度.6)自适应控制,Lin Lih-Chang和Yeh Sy-Lin.[29]采用组合自适应控制将系统划分成关节子系统和柔性子系统.利用参数线性化的方法设计自适应控制规则来辨识柔性机械臂的不确定性参数.Kim D.~.;Lee Kyo-Il[40]对具有非线性和参数不确定性的柔性机械臂进行了跟踪控制器的设计.控制器的设计是依据Lyapunov方法的鲁棒和自适应控制设计.通过状态转换将系统分成两个子系统.用自适应控制和鲁棒控制分别对两个子系统进行控制.Bai M.zhou D. ~.[30]采用了自适应增大状态反馈控制控制器的设计是依据稳态L R技术.所设计的控制器具有很强的鲁棒特性.众所周知多连杆柔性机械臂从关节处的驱动器到端点的动态特性是非最小相位系统.因此88机器人2002年1月许多自适应控制技术不能应用到柔性机械臂上.考虑到可以在连杆上施加外部的激励,在柔性连杆的适当位置布置压电传感器和压电致动器,可以使系统成为最小相位系统.这样就可以利用自适应控制方法[31].刘妹琴~陈际达[54]研究了基于神经网络的机器人柔性臂自适应控制.7)PID控制;PID控制器作为最受欢迎和最广泛应用的控制器,由于其简单~有效~实用,被普遍地用于刚性机械臂控制,常通过调整控制器增益构成自校正PID控制器或与其它控制方法结合构成复合控制系统以改善PID控制器性能.0zen,Figen[35].提出了一种控制柔性机械臂端点位置轨迹跟踪的新的控制策略.这个控制规则就是利用非常容易获得的量,比如关节角度,角速度,每个杆的端点变形和端点的速度.控制率在传统的PD控制器和非线性控制器间遵循开关规则,和传统的PD控制比较有很大的优点. Talebi,~.A.,Khorasani,K[36,37]利用PD控制器对柔性臂的控制进行了研究.8)变结构控制;变结构控制系统是一种不连续的反馈控制系统,其中滑模控制是最普遍的变结构控制.其特点;在切换面上,具有所谓的滑动方式,在滑动方式中系统对参数变化和扰动保持不敏感,同时,它的轨迹位于切换面上,滑动现象并不依赖于系统参数,具有稳定的性质.变结构控制器的设计,不需要机械臂精确的动态模型,模型参数的边界就足以构造一个控制器.Ingole,A.R.;Bandyopadhyay,B[39]对变结构滑模控制进行了深入的研究.他指出变结构滑模控制是一种特殊的控制技术,在系统参数发生变化和外部扰动的情形下,它能使控制系统具有很强的鲁棒性.由于具有鲁棒特性,变结构滑模控制设计容易,容易解藕,所以在柔性机械臂的控制中应用很广.Li, Y.,Kang,J[41]~樊晓平[53]~刘才山[57]~李善姬[60]~李元春[42]等学者也对变结构滑模控制进行了深入的研究.9)模糊与神经网络控制;其是一种语言控制器,可反映人在进行控制活动时的思维特点.其主要特点之一是控制系统设计并不需要通常意义上的被控对象的数学模型,而是需要操作者或专家的经验知识,操作数据等.Talebi~.A.和KhorasaniK[36,37]利用神经网络控制技术对柔性机械臂进行控制.提出了四种不同的神经网络控制方案,前两种是基于改进型的feedback-error-learning 方法来学习系统的动力学特性.这两种方案都只需要系统的线性模型来定义系统的新的输出,并且只是利用传统的PD控制器.而这两种方案都是和第三和第四方案相联系的,第三方案是在控制弹性变形时基于轴的位置来进行设计的,而第四方案则包含两种神经网络.第一个主要负责近似系统的输以保证系统是最小相位系统,第二个神经网络重要是完成逆动力学控制.Lee J.X.和VukovichG.[45].利用模糊控制方法对没有进行数学建模的柔性机械臂进行控制.提出了模糊逻辑控制器的设计方法.樊晓平等[44,55]讨论了受限柔性机器人自适应模糊逻辑控制器设计问题,提出了对控制器参数进行调整的遗传学习算法.10)非线性反馈控制;由于柔性机械臂动力学模型的非线性,以及工作负载变化的非线性等,非线性反馈控制柔性臂的方法应运而生.Ge,S.S.Lee,T.~.[3]设计了非线性反馈控制器.Yazdanpanah M.J.和Khorasani,K.[46]对柔性机械臂的具有恒定输入向量场的非线性动态模型进行了研究并设计了一个非线性~inf控制器.非线性~inf控制器.和线性~inf控制器比较起来具有非常诱人的吸引力11)鲁棒控制;1981年Zames首次用明确的数学语言描述了基于经典设计理论的优化设计问题,提出用传递函数阵的~inf范数来记述优化指标.1984年加拿大学者Francis和Zames用古典的函数插值理论,提出了这种设计~inf问题的最初解法;而英国学者Glover则将~inf设计问题归纳为函数逼近问题,并用~ankel 算子理论给出了这个问题的解析解;Glover的解法又被Doyle在状态空间上进行了整理并系统地归纳为~inf控制问题,至此,~inf控制理论体系已经初步形成[47].Song,G.;Cai,L[48]将柔性机械臂系统分成两个子系统;刚性子系统和柔性子系统柔性子系统的输出假定为刚性子系统的输入.设计了鲁棒控制器.Bossert David和Ly uy-Loi[49]研究了降阶的综合鲁棒位置/力控制器.并且和没有降阶的位置/力控制器做了比较.Yazdanpanah M.J.和Khorasani,K.[46]设计了一个非线性~inf控制器对柔性机械臂进行控制.12)其它控制方法;以上描述了用于各种情形的柔性机械臂的控制技术,各有所长.在实际的柔性机械臂的控制中,经常利用前述的各种控制方法组成的复合控制,这种98第24卷第1期王树新等;柔性机械臂建模理论与控制方法研究综述复合控制经常会收到更加明显的控制效果.NilssOnBernt和Nygards JOnasl[50]研究了在端部带有摄像头的柔性机械臂控制问题.是一种视觉伺服控制系统问题主要是对机械爪进行定位控制.有内环和外环内环主要是对偏差和外部扰动进行快速衰减控制.而外环主要是对连杆的位置进行刚性运动控制保持运动的稳定性.Sharf I[51]为解决柔性机械臂的振动抑制的问题在长的柔性机械臂(LRM)的末端加上一个短的刚性机械臂(SRM)利用对柔性臂反作用力的控制来实现振动抑制.将反作用力作为一个控制变量.这是一种主动衰减.Lin Z.C.和PatelR.V[52]提出了一种新的控制策略:(因为现存的控制基本上都是针对关节控制和不具有冗余度的柔性机械臂来说的)综合笛卡儿关节控制主要是针对具有冗余自由度的柔性机械臂来说的.它由笛卡儿轨迹跟踪控制器~连杆跟踪控制器和电机跟踪控制器组成.4结论(Conclusion)柔性机械臂本质上是一个具有无穷多自由度的柔性系统要清楚描述柔性所带来的动力学效应首先必须建立精确的动力学模型.一般情况下机器人系统的柔性主要包括臂杆本身存在的分布的柔性和驱动关节的柔性已经有很多学者在以往的研究中对柔性机械臂的建模进行了深入的研究对具有不确定性参数的柔性机械臂建模的研究是今后的一个重要研究方向.在柔性机械臂的控制上许多专家学者给出了比较好的控制策略并且取得了比较好的控制结果.但是由于柔性臂的复杂性和控制系统硬件的局限性满足工程有效应用的柔性机械臂控制器尚不成熟这也是今后我们所面对的重要挑战.参考文献(Ref erences)1TOkhi M O.MOhamed Z.Finite difference and finite element apprOaches tO dynamic mOdeling Of a flexible manipulatOr.PrOceedings Of the InstitutiOn Of Mechanical Engineers.Part I JOurnal Of systems ScOntrOl Engineering1997 2ll(2):145 156 2Fattah A Angles J.Dynamics Of twO cOOperating flexible-link manipulatOrs-planar case.TransactiOns Of the Canadian SOciety fOr 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两自由度机械臂动力学模型的建模与控制

两自由度机械臂动力学模型的建模与控制

两自由度机械臂动力学模型的建模与控制
两自由度机械臂是指由两个旋转关节连接的机械臂,可以在二维平面内进行运动。

建立两自由度机械臂的动力学模型,可以用于控制器设计和路径规划。

1. 机械臂的动力学建模:
a. 首先,需要确定机械臂的连杆长度、质量以及旋转关节的惯性参数等。

这些参数可以通过实验或者手动测量获得。

b. 建立机械臂的正运动学方程,即通过旋转关节的角度计算连杆末端的位置和姿态。

c. 利用拉格朗日方程,可以得到机械臂的动力学方程。

动力学方程描述了系统的运动方程和力矩平衡关系。

2. 控制器设计:
a. 常用的控制方法有位置控制、速度控制和力控制等。

选择适合机械臂的控制方法,根据控制要求设计闭环控制系统。

b. 设计适当的控制算法,如PID控制器、模糊控制器或者神经网络控制器等,以实现期望的控制性能。

c. 在控制器设计过程中,需要对系统进行参数辨识和系统模型验证,以确保控制器的稳定性和鲁棒性。

3. 控制系统实现与调试:
a. 根据控制器的设计结果,实现完整的控制系统,包括硬件的搭建、传感器
的连接和信号处理等。

b. 进行控制系统的调试和参数调整,通过实验验证控制器的性能,并进一步优化控制算法和参数。

总结:建立两自由度机械臂的动力学模型是实现精确控制和路径规划的前提。

通过合适的控制器设计和系统实现,可以使机械臂实现所需的任务和运动轨迹。

机械手臂的运动学建模与控制

机械手臂的运动学建模与控制

机械手臂的运动学建模与控制机械手臂是一种具有多关节、自由度高的机械装置,可以模拟人类手臂的运动。

它在工业自动化、医疗卫生、科学研究等领域得到广泛应用。

机械手臂的运动学建模与控制是实现其精确控制和运动规划的基础,对于提高机械手臂工作效率和精度具有重要意义。

一、机械手臂的运动学建模机械手臂的运动学建模主要包括位置、速度和加速度的描述。

其运动学模型可以根据机械手臂的结构和约束条件进行建立。

在机械臂的运动学描述中,关节坐标和笛卡尔坐标是常用的表示方式之一。

关节坐标方式下,机械手臂的运动由各个关节的角度控制;而笛卡尔坐标方式下,机械手臂的运动由位置和姿态来描述,通过控制末端执行器的位置和姿态来实现。

这两种方式各有优势,可以根据具体需求选择适当的方式。

机械手臂的运动学建模还需要考虑机构的约束和结构参数。

例如,机械手臂的关节范围限制、机构连杆长度等因素都会对其运动学模型产生影响。

建立准确的运动学模型对于机械手臂的控制和运动规划具有重要意义。

二、机械手臂的运动学求解机械手臂的运动学求解是指根据给定的位置和姿态,计算机械手臂各关节的角度。

解决机械手臂的运动学求解问题有多种方法,常见的有几何法、解析法和数值法。

几何法是最简单、直观的方法之一。

通过几何法可以根据机械手臂结构和运动学模型,使用三角函数和向量运算等基本几何知识,推导出求解关节角度的表达式。

这种方法适用于简单机械手臂结构,求解速度较快,但对于复杂机械手臂结构来说,求解过程较为繁琐。

解析法是通过数学分析推导出解析解的方法。

该方法可以将机械手臂的运动学问题转化为代数方程组的求解问题,通过求解方程组得到解析解。

解析法适用于简单机械手臂和特定的运动规划问题,能够得到准确的解析解,但在复杂结构和大规模问题上的应用较为困难。

数值法是通过数值计算得到近似解的方法。

该方法利用数值优化算法,根据机械手臂的约束条件和目标要求,通过迭代计算逼近解。

数值法适用于任意机械手臂结构和复杂运动规划问题,求解结果较为精确,但计算量较大。

机械臂的控制系统设计

机械臂的控制系统设计

机械臂的控制系统设计
机械臂是一种可以模仿人类的手臂运动的装置,被广泛应用于工业生产、医疗手术、
航天探索等领域。

机械臂的控制系统设计是保证机械臂准确、稳定运动的关键。

机械臂的控制系统设计通常包括以下几个方面的考虑:
1. 机械臂的运动学模型:机械臂的运动学描述了机械臂各个关节的运动规律。

在控
制系统设计中,需要获得机械臂的正逆运动学方程,以便准确控制机械臂的姿态和位置。

3. 传感器选择与数据采集:机械臂的控制系统设计中,需要选择适合的传感器,如
编码器、陀螺仪、力传感器等,用于获取机械臂当前状态的信息。

还需要设计合适的数据
采集系统,以确保传感器数据的准确性和实时性。

4. 控制算法与控制器设计:机械臂的控制算法决定了机械臂的运动轨迹和响应速度。

常见的控制算法包括PID控制、模糊控制、神经网络控制等。

在控制器设计中,需要根据
机械臂的特性和应用场景选择合适的控制算法,并设计相应的控制器实现。

5. 系统仿真与实验验证:在控制系统设计完成后,需要进行系统仿真和实验验证。

通过对设计的控制系统进行仿真和实验,可以评估系统的性能、稳定性和鲁棒性,发现和
解决可能存在的问题。

机械臂的控制系统设计是一个复杂的过程,需要综合考虑机械臂的运动学、动力学、
传感器选择、控制算法和系统验证等多个因素。

只有合理设计和完善的控制系统,才能保
证机械臂的准确、稳定运动,实现预期的功能。

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一、柔性机械臂协调操作柔性负载1. 建模方法1) 假设模态法假设模态法是利用有限个已知模态函数来确定系数的运动规律。

连续系统的解可写作全部模态函数的线性组合,若取前n 个有限项作为近似解,则有()()1(,)ni i i y x t x q t φ==∑其中(),1,2,,i q t i n =L 为广义坐标,(),1,2,i x i n φ=L 应该为系统的实际模态函数,但计算时常近似地代以假设模态,也就是满足部分或者全部边界条件,但不一定满足动力学方程的试函数族。

采用以广义坐标表示的功和能来描述系统的动态性能,所有不做功的力和约束力在这种方法中均不出现,因此最后得到的方程是封闭形式的表达式,提供了关节力矩和关节运动之间的明显解析关系。

同时,柔性机械臂由于连杆柔性会在工作过程中产生扭曲变形、轴向变形、和剪切变形,但考虑到机器人连杆的长度总比其截面线径大的多,运行过程中所产生的轴向变形和剪切变形相对于扭曲变形而言非常小。

因而在系统的动力学建模过程中通常可以忽略轴向变形和剪切变形的影响,将每个柔性连杆简化为Euler 一Bemuolii 梁来处理。

此时,在拉格朗日方程的基础上,采用假设模态法来描述弹性连杆的变形,该方法具有计算量相对少,方法简单,具有系统性和效率高的特点。

即将弹性连杆的高阶模态忽略不计,可以得到离散化的维数较低的动力学方程,进而有利于系统的动力学分析和控制器设计。

2) 有限元法有限元法是一种以计算机辅助分析为手段的,全新的结构分析方法。

在利用有限元法进行建模的过程中,柔性物体被离散化为若干个弹性体单元,而这些弹性体单元在边界点(结点)处相互连接,从而组成整个柔性物体,各个弹性体单元的分布质量可以按照一定的格式集中到各自的结点上。

对于每一个弹性体单元,其在物体坐标系内的挠度和转角,可以用结点位移的插值函数来表示,而插值函数实质上就是一种假定振型,这样,整个柔性物体的振动状态就可以用这些节点位移来表示,这里的节点位移并不是对整个结构或某个子结构所取的假定振型,而是具备简单物理意义的参数。

利用有限元法进行数学建模,所得到的数学模型的广义坐标不但维数有限,而且物理意义明确,这就使得获取某些参数不必经过复杂的数值运算而可以直接通过测量得到。

从弹性体单元的选择到整个柔性物体运动方程的建立都有统一的方法,这就使得有限元法的相关数值运算可以利用计算机来完成。

利用有限元法建立起来的柔性物体模型设计控制器时,不必考虑很多近似因素,可以更加准确的设计控制器。

3) 分布参数法柔性机械臂分布参数模型的建立,主要利用哈密顿原理,由此得到的是一组复杂的高度非线性的常微分-偏微分耦合方程组,而考虑到在小的挠曲变形的假设下,可以得到一个相对简单的分布参数模型。

哈密顿原理是柔性臂系统分布参数模型动力学建模的理论基础,由哈密顿原理建模的步骤大致是:建立系统的动能、势能和虚功表达式;对系统的变分积分方程进行必要的推导和整理。

该方法以能量方式建模,可以避免方程中出现内力项,适用于比较简单的柔性体动力学方程。

而对于复杂的结构,函数的变分运算将变得非常繁琐。

但是变分原理又有其特点,由于它是将系统真实运动应满足的条件表示为某个函数或泛函的极值条件,并利用此条件确定系统的运动。

因此这种方法可结合控制系统的优化进行综合分析,便于动力学分析向控制模型的转化。

2.控制方法1)奇异摄动法奇异摄动方法的思想是首先忽略快变量以降低系统阶数,然后通过引入边界层校正来提高近似程度。

这两个降阶的系统就可以用来近似原系统的动力学行为,这实际上相当于在两个时间尺度范围内分别独立完成设计任务。

对动态系统来说,这种分解实际上就是一种时标的分解。

利用奇异摄动方法,柔性机械臂的动力学模型被分解为两个子系统,慢变子系统表征大范围运动的刚性系统,快变子系统则表征弹性连杆的小幅振动,从而实现了柔性臂协调运动系统中的快、慢变量的解祸,以便于简化控制器设计。

2)自适应控制自适应控制能通过测取过程状态的连续信息,自动调节控制器参数以适应环境条件或过程参数的变化,使系统获得较强的鲁棒性,维持控制系统所要求的性能准则。

3.振动抑制i.被动控制被动控制是一种没有外部能源的振动控制方法。

被动控制的主要措施有:吸振,通过在主系统上加子系统来实现能量的重新分配;隔振,它通过采用附加的隔振器将振源与需隔振的系统分开减少系统的振动;阻振,增加需减振的系统的阻尼来消耗能量从而达到减振的目的。

被动控制所采取的方法主要有设置隔振器,减振器,采用大阻尼复合材料等。

在机械臂系统的振动控制中,由于高速,高精度,大范围的运动所产生的振动强度大,被动式的控制方法不足以克服这种强烈的振动,而且由于被动控制方法缺乏控制上的灵活性,对突发性的环境变化的应变能力较差。

此外,由于有很多不确知因素的影响,使得有时候被动控制根本起不到抑制振动的效果,有时甚至会产生相反的效果,并且被动控制的适应性差,对低频振动尤其是超低频振动的抑制效果很差,而在现实中低频运动是一定要抑制的。

因此,当前对柔性物体的振动抑制的研究主要集中在主动控制中。

ii.主动控制振动主动控制是主动控制技术在振动领域的一项重要应用。

包括开环和闭环两类。

开环控制中,其控制器中的控制律是预先按规定的要求设计好的,与受控对象的振动状态无关,而闭环控制中的控制器是以受控对象振动状态为反馈控制信息而进行设计的。

振动的闭环控制根据受控对象的振动状态进行实时的外加控制,使其振动满足人们的预期要求。

具体的说,就是装在受控对象的传感器感受其振动,传感器输出信号传送至控制器,控制器实现所需要的控制律,用其输出来控制受控对象。

这样就构成了一个闭环控制系统。

(1)特征结构配置法特征结构配置法根据系统的动态响应和由其闭环特征解决定的性质,使相应的控制律的设计直接满足闭环特征值和特征向量的预定要求,进而改善系统的动态特性。

特征结构配置包括特征值配置和特征向量配置两部分,系统的特征值决定着系统的动态特性,特征向量影响系统的稳态特性。

(2)最优控制法最优控制是满足一定条件的反馈控制,其兼顾响应与控制两方面的要求使性能指标达到最优。

因为控制器的设计一般建立在降阶模型的基础上,所以应用最优控制理论设计的控制器作用于实际结构时,系统性能都是次优的。

最优控制法可表述为带约束条件的优化问题,通常采用受控结构状态和控制信号的二次型形式作为性能指标。

如果采用状态反馈,一般需要进行状态重构。

(3)自适应控制法振动的自适应控制的研究起始于上世纪八十年代初,它主要用来解决受控结构及其参数存在较严重不确定性情况下的振动控制问题。

这些不确定性包括:受控结构的模型误差,包括两部分:由于建模方法、手段的限制,受控对象与数学模型之间的误差以及对数学模型进行线性化处理和降阶所带来的误差;受控结构本身发生变化,受控结构所处工作环境的变化;控制器计过程中的工程近似;计算机字长影响等。

结构振动自适应控制设计所采用的方法主要有:自校正控制、简化自适应控制、基于超稳定性的自适应控制以及基于自适应滤波的振动控制等。

(4)神经网络神经网络有三种比较普遍的控制结构,常用于预测和控制,分别是模型预测控制、反馈线性化、模型参考控制。

使用神经网络进行控制时候,通常有两个步骤:系统辨识和控制设计。

在系统辨识阶段主要目的是对需要控制的对象建立神经网络模型。

在控制设计阶段主要任务是基于所建立的模型设计控制器。

基于奇异摄动的方法把系统分解成慢变和快变两个子系统。

对于慢变子系统,基于神经网络的方法设计一个自适应控制器对它进行角度控制。

对于快变子系统,设计一个模糊PD控制器来抑制顶端振动,并且取得了很好的效果。

(5)PID控制PID控制具有以下几个优点:1、原理简单,使用方便;2、适应性强,3、鲁棒性强。

在柔性臂控制中,一般是通过调整控制器的控制增益构成自校正PID控制器,或者与其他方法结合构成复合控制系统以改善PID控制器的性能以及机械臂振动的控制效果。

(7)分力合成该方法在本质上与输入成形方法是相同的,只是考虑问题的角度不同。

其实质是利用几个相同或者相似的随时间变化的力作为分力,它们按一定的规律按时间轴排列合成为柔性系统的输入,它可以在实现指定刚性运动的同时有效抑制掉对系统影响较大的任意多阶振动分量(柔性系统的刚性运动要求由分力的时变规律来保证,各个分力在时间轴上的排列规则用以实现振动的抑制)。

在实际应用中,只需要知道要抑制的各阶振动的阻尼和频率即可,无需大量复杂的计算,非常简单适用。

二、受时变约束机械臂控制1、建模1)拉格朗日方程2)基于哈密顿原理的分布参数模型2、控制方法1)、力/位置混合控制力/位置混合控制方法是基于将末端执行器的坐标空间按其是否被环境约束而分为位置子空间和力子空间,力/位置控制方法通过控制末端执行器在位置子空间的位置和在力子空间的力来实现顺应控制,这种方法的优点是可以直接控制末端执行器和环境间的相互作用力,这在有些场合是很重要的。

其缺点是需要很多任务规划以及需要在力控和位置控制之间切换。

2)、阻抗控制阻抗控制是将力信号转变为位置或速度调整量的控制方案。

阻抗控制方法的特点是不直接控制机械臂和环境的作用力,而是根据执行器末端的位置(或速度)和端部作用力之间的关系,通过调整反馈位置误差、速度误差或刚度来达到控制的目的。

与力/位置混合控制相比,阻抗控制任务规划量和实时计算量较少,并且不需要控制模式的切换,因而在机器人柔顺控制中占据着主导地位。

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