基于自适应控制的机器人轨迹跟踪算法研究

发布时间：2020-05-26 17:59

【摘要】：如今,工业机器人被广泛应用于自动化控制领域,不仅能够降低人力成本,而且还能够提高生产效率。机器人轨迹跟踪是工业机器人的重要应用,控制器通常作为工业机器人的核心,因此,高性能的控制器对提高机器人运动精度具有重要研究意义。基于自适应控制的跟踪算法精度高,鲁棒性好。为此,本文针对多自由度工业机器人系统的轨迹跟踪问题,探索自适应控制算法在工业机器人轨迹跟踪控制中的应用。首先,分析了工业机器人的物理和空间特性,建立了工业机器人的运动学和动力学模型。应用改进的D-H参数法建立了多关节串联工业机器人的运动学模型,用于表达机器人的位置和姿态。然后,采用拉格朗日方程分析机器人动力学,为机器人跟踪控制建立了模型基础。接下来,设计并仿真验证了几种自适应轨迹跟踪算法。包括了PD控制及其派生的自适应参数PD控制算法等。此外,本文探究了动态面算法在机器人控制中的应用,基于反步法反演设计的思想,实现了改进的动态面控制,仿真分析表明,该方法能够处理具有参数不确定性的非线性机器人系统,减小了机器人强耦合性对轨迹跟踪精度的负面影响。此外,机器人系统中的模型不确定性和外部干扰通常会对控制效果产生意想不到的影响。为此,下一步的重点是克服机器人控制系统的干扰。引入干扰观测机制可以加快误差收敛速度,提高轨迹的准确性。因此,本文建立了一种基于非线性干扰观测器的机器人控制系统,将其不确定项等效为力矩的形式,从而在控制输入处自适应地进行补偿,进而抑制未知的动态干扰。然后,本文将模糊逻辑系统应用于机器人轨迹跟踪问题。模糊控制算法基于近似模型,不需要具体的机器人动力学模型。考虑到工业机器人参数难以确定,本文结合动态面控制方法,提出一种自适应模糊动态面控制方法,用模糊系统逼近机器人物理模型,采用自适应模糊动态面控制方法,减小了模型参数不精确对控制系统的影响。相比于基于模型的控制策略以及部分参数逼近的控制策略,提出的方法对机器人模型整体逼近,最大程度上降低不确定性的影响。该算法将动态面控制器与模糊控制和Lyapunov自适应律相结合,对未知时延进行补偿,快速收敛机器人轨迹跟踪误差。仿真验证该控制器能够确保闭环控制系统所有信号的有界性,并且可以高效地跟踪指令轨迹。最后,针对ER10-C60型工业机器人,利用Matlab对所有控制方案进行仿真验证并在工业机器人平台实验。建立基于EtherCAT通信的伺服驱动机器人实验平台,由PC端发送控制指令,在ER10-C60型机器人上进行轨迹跟踪实验,采集并分析各关节的位置、速度、力矩数据,比较各机器人轨迹跟踪算法在机器人平台的实际跟踪效果。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP242

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本文编号：2682203