6自由度焊接机械臂的智能控制方法研究
发布时间：2017-08-05 10:42
本文关键词：6自由度焊接机械臂的智能控制方法研究
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【摘要】：随着科学技术的发展,传统的控制方法已经不能够满足工业上控制精度的要求。然而,随着相应的技术理论完善与成熟,高级的机器人控制对控制器处理能力的要求逐渐的被满足,软硬件技术的支持使得研究机器人动态控制可实现性成为现实。同时,人们还结合机器人控制的特点和要求,研究各种新的计算机结构的适用性,如流水线、多处理器、精简指令集等。总的来说,高级的机器人智能控制方法的软硬件基础已经具备,重要的是人们如何研究新的算法和实现方式。本文首先介绍了焊接机械臂的数学模型。运动学和动力学都从两个角度进行分析,采用D-H法建立运动学方程;通过相关的计算建立了拉格朗日方程。接着分析了机械臂的传统的控制方法—PID控制算法,同时探讨了其优点与局限性。然后针对动力学模型存在建模误差,研究了机械臂的神经网络控制方法,对该算法的实现进行了深入的探究,并分析了其稳定性。最后针对系统存在摩擦和外界不确定因素的干扰,研究了机械臂的模糊自适应控制方法,讨论了该算法的设计与实现。通过Matlab/Simulink的仿真实验,机械臂传统的控制方法,基本能够实现轨迹跟踪,但误差较大。神经网络算法在考虑了建模误差的因素后,轨迹跟踪误差有了明显的提高。模糊控制算法相对传统的PID控制,轨迹跟踪的效果十分的理想,基本实现了轨迹的准确跟踪。
【关键词】：焊接机械臂 轨迹跟踪控制 RBF神经网络 模糊控制算法
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG409
【目录】：
- 摘要6-7
- Abstract7-10
- 第1章 绪论10-19
- 1.1 研究对象的背景及简介10-11
- 1.2 焊接机械臂目前的研究进展11-13
- 1.2.1 国外对焊接机械臂的探究与进展11
- 1.2.2 国内对焊接机械臂的探究与进展11-12
- 1.2.3 焊接机械臂的发展趋势12-13
- 1.3 机械臂轨迹跟踪控制的研究现状13-16
- 1.4 本文研究的内容与意义16-18
- 1.5 本章小结18-19
- 第2章 机械臂模型的建立与系统分析19-40
- 2.1 机械臂的运动学分析19-29
- 2.1.1 机械臂的位置与姿势的描述19-21
- 2.1.2 坐标变换和齐次坐标21-23
- 2.1.3 机械臂的运动学方程23-29
- 2.2 机械臂的动力学分析29-34
- 2.2.1 机械臂的正动力学分析29-32
- 2.2.2 机械臂的逆动力学分析32-34
- 2.3 机械臂的运动学动力学仿真分析34-39
- 2.3.1 机械臂的运动学仿真34-37
- 2.3.2 机械臂的动力学仿真37-39
- 2.4 本章小结39-40
- 第3章 机械臂PID控制算法的研究分析40-50
- 3.1 PID控制原理简介40-41
- 3.2 机械臂的PD控制41-43
- 3.2.1 独立的PD控制41-42
- 3.2.2 具有重力补偿的PD控制42-43
- 3.3 机械臂的PID控制43-44
- 3.4 仿真实验44-49
- 3.5 本章小结49-50
- 第4章 机械臂RBF神经网络控制算法的研究分析50-67
- 4.1 神经网络简介50-56
- 4.1.1 神经网络的起源与发展50
- 4.1.2 神经网络控制的基本原理50-52
- 4.1.3 神经网络的控制方法52-56
- 4.2 基于PD控制的计算力矩法56-57
- 4.3 RBF神经网络控制57-63
- 4.3.1 RBF神经网络控制原理的简介57-58
- 4.3.2 RBF神经网络学习算法58-60
- 4.3.3 机械臂RBF神经网络控制算法的实现60-63
- 4.4 仿真实验分析63-66
- 4.5 本章小结66-67
- 第5章 基于模糊控制算法的机械臂研究分析67-82
- 5.1 模糊控制理论的介绍67-74
- 5.1.1 模糊控制理论的发展历史67
- 5.1.2 模糊控制理论的基本概念67-68
- 5.1.3 模糊控制器的构成与原理68-74
- 5.2 模糊自适应控制算法的实现74-78
- 5.2.1 多输入所输出的模糊逻辑系统（MIMO-FLS）74-75
- 5.2.2 机械臂动力学模型及性质75
- 5.2.3 机械臂模糊自适应控制算法的实现75-78
- 5.3 仿真实验78-81
- 5.4 本章小结81-82
- 结论82-84
- 参考文献84-88
- 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果88-89
- 致谢89-90
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 郭发勇;梅涛;赵江海;;D-H法建立连杆坐标系存在的问题及改进[J];中国机械工程;2014年20期
2 朱齐丹;王欣璐;;六自由度机械臂逆运动学算法[J];机器人技术与应用;2014年02期
3 李鑫;杨开明;朱煜;;基于RBF的机械手建模误差补偿自适应控制[J];系统仿真学报;2012年07期
4 王宪;盛巍;宋书林;平雪良;;T-S模糊模型变结构的机器臂轨迹跟踪控制[J];计算机系统应用;2012年02期
5 唐晓腾;陈e，
本文编号：624503
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