飞机装配制孔机器人振动抑制控制算法研究

发布时间：2017-09-24 12:34

  本文关键词：飞机装配制孔机器人振动抑制控制算法研究

  更多相关文章： 振动抑制 模糊控制、参数辨识、解耦 输入整形 飞机装配

【摘要】：飞机装配制孔机器人用于飞机制孔作业,由关节机器人进行制孔定位,具有成本低、高度柔性化等独特优势,符合飞机柔性装配的理念,但关节机器人是个十分复杂的多输入多输出系统,具有时变、强耦合和非线性的动力学特性,又由于谐波减速器等弹性部件的存在,给该机器人的关节快速精确定位控制增加了难度。为了提高飞机制孔效率、制孔质量、降低成本,本课题着重研究如何有效地解决飞机装配制孔机器人在定位过程中的振动抑制问题。本文对关节机器人进行理论分析和研究,利用牛顿-欧拉方法及参数辨识方法建立了精确的关节机器人动力学模型,提出了模糊解耦补偿算法,并在解耦的基础上引入输入整形技术来抑制关节机器人振动的控制方法。本文主要的研究内容如下:(1)采用牛顿-欧拉方程对关节机器人进行动力学建模;建立机器人关节转角伺服系统传递函数方框图,并分别对控制系统的电流环、速度环、位置环的控制器进行了参数设计及校正,且对各环的频响特性进行了分析。(2)辨识关节机器人的动力学参数,对非线性的关节机器人动力学模型进行线性化,选用递推最小二乘法作为关节机器人参数辨识的辨识算法,再利用组合体法辨识关节机器人每个连杆的动力学参数,并在Matlab/Simulink仿真环境下对双关节机器人进行参数辨识仿真验证,且搭建了单自由度旋转试验台验证递推最小二乘法参数辨识的有效性。(3)提出关节机器人振动抑制算法,针对多关节机器人关节间的耦合关系进行了详细的耦合分析,利用模糊控制器提出了模糊解耦补偿的控制算法,并对多关节机器人中的单个关节控制提出了输入整形技术与系统半闭环相结合的振动抑制算法,来有效地解决多关节机器人振动抑制的问题。(4)在Matlab/Simulink的仿真环境下,分别搭建单关节和双关节机器人的数学模型,对本文所提出的振动抑制算法,进行仿真验证。
【关键词】：振动抑制 模糊控制、参数辨识、解耦 输入整形 飞机装配
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V262.4
【目录】：

• 摘要4-5
• 英文摘要5-12
• 注释表12-13
• 第一章 绪论13-23
• 1.1 课题研究背景13-14
• 1.2 动力学参数辨识14-15
• 1.3 解耦控制技术15-16
• 1.4 关节机器人振动抑制方法16-20
• 1.4.1 被动控制振动抑制16-17
• 1.4.2 主动控制振动抑制17-20
• 1.5 课题研究内容及意义20-21
• 1.6 本文章节安排21-23
• 第二章 关节机器人动力学建模及控制器参数设计23-35
• 2.1 引言23
• 2.2 基于牛顿-欧拉方程关节机器人动力学建模23-26
• 2.3 柔性关节动力学模型26
• 2.4 驱动电机数学模型26-28
• 2.5 电机三闭环控制器的参数设计28-34
• 2.5.1 电机三闭环控制器简介28-29
• 2.5.2 电流环控制器参数设计29-30
• 2.5.3 速度环控制器参数设计30-32
• 2.5.4 位置环控制器参数设计32-34
• 2.6 本章总结34-35
• 第三章 关节机器人动力学参数辨识35-47
• 3.1 引言35
• 3.2 关节机器人动力学模型线性化35-38
• 3.3 参数辨识算法38-40
• 3.3.1 递推最小二乘法的辨识原理38-39
• 3.3.2 组合体法辨识机器人所有关节动力学参数39-40
• 3.4 参数辨识实验验证40-46
• 3.4.1 单关节机器人参数辨识实验验证40-43
• 3.4.2 多关节机器人参数辨识仿真实验验证43-46
• 3.5 本章小结46-47
• 第四章 关节机器人控制中的振动抑制算法47-57
• 4.1 引言47
• 4.2 多关节机器人动力学模糊解耦方法47-50
• 4.2.1 耦合分析47-48
• 4.2.2 模糊控制器的基本原理48-49
• 4.2.3 模糊解耦补偿原理49-50
• 4.3 多关节中单个关节振动抑制算法50-55
• 4.3.1 输入整形技术基本原理50-51
• 4.3.2 输入整形器的设计51-53
• 4.3.3 单个关节的简化模型53-55
• 4.4 多关节振动抑制算法55-56
• 4.5 本章总结56-57
• 第五章 关节机器人振动抑制算法仿真验证57-70
• 5.1 引言57
• 5.2 单个关节振动抑制算法验证57-58
• 5.3 模糊解耦补偿控制算法验证58-68
• 5.3.1 关节耦合作用分析60-63
• 5.3.2 模糊控制器设计63-66
• 5.3.3 仿真结果分析66-68
• 5.4 算法综合验证68-69
• 5.5 本章总结69-70
• 第六章 总结与展望70-72
• 6.1 全文总结70
• 6.2 展望70-72
• 参考文献72-77
• 致谢77-78
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文78

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