SCARA机器人动力学参数辨识及前馈控制研究
发布时间：2022-02-17 14:54
随着工业机器人在工业场所中的应用范围不断扩大,各应用领域在保证效率的同时,对机器人的精度要求也在逐渐提高。其中SCARA机器人具有灵活快速、重复定位精度高等优点。在快速搬运、点胶、激光焊接以及精密装配等工业场合,要求机器人沿固定路径进行工作,需要对机器人关节施加适当力矩使得机器人末端精准跟随期望轨迹,由于机器人系统具有很强的非线性,传统的工业控制方法并没有考虑机器人的动力学特性等非线性因素,不再适用于高精度的轨迹跟踪控制,而通过基于动力学模型的前馈力矩控制可以有效提高机器人的轨迹跟随精度,并改善机器人的动态响应速率。因此对于机器人的动力学模型中参数进行辨识继而采用前馈控制展开研究,具有重要的价值和意义。首先,本文以SCARA机器人为研究对象,为了避免在设计机器人运动轨迹时遇到奇异位置,对机器人模型的运动学方面展开研究。通过建立D-H坐标系求解出机器人的运动学正解和逆解,然后通过正逆运动学关系得到机器人奇异位置,并介绍了SCARA机器人实验平台和具体参数,为后续开展实验打下基础。其次,针对SCARA机器人动力学模型中参数不准确的问题,提出了一种采用递推最小二乘法进行动力学参数辨识的方法。...
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 SCARA机器人研究现状
1.2.2 机器人动力学参数辨识研究现状
1.2.3 机器人控制方法研究现状
1.3 本文主要研究内容与章节安排
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 章节安排
第2章 建立机器人模型及搭建实验平台
2.1 SCARA机器人运动学建模
2.1.1 机器人运动学正解
2.1.2 机器人运动学逆解
2.1.3 机器人奇异位置分析
2.2 SCARA机器人动力学建模
2.2.1 机器人动力学模型
2.2.2 机器人动力学模型简化验证及线性化处理
2.3 实验平台搭建
2.3.1 实验平台介绍
2.3.2 机器人控制原理
2.3.3 机器人各项参数指标
2.4 本章小结
第3章 机器人激励轨迹优化及验证
3.1 激励轨迹优化目的
3.2 激励轨迹优化方案
3.2.1 基于有限项傅里叶级数的激励轨迹模型
3.2.2 基于条件数法的激励轨迹系数优化
3.3 最优激励轨迹系数求解与验证
3.3.1 最优激励轨迹系数求解
3.3.2 激励轨迹系数优化结果与分析
3.4 本章小结
第4章 机器人动力学模型参数辨识实验及验证
4.1 参数辨识原理及方案设计
4.1.1 机器人关节力矩采集
4.1.2 滤波方案设计
4.2 动力学模型参数辨识结果与分析
4.2.1 基于递推最小二乘法的动力学模型参数辨识
4.2.2 辨识结果分析
4.3 辨识结果模型验证
4.3.1 辨识结果模型验证方案设计
4.3.2 验证结果与分析
4.4 本章小结
第5章 机器人前馈控制仿真与实验
5.1 机器人前馈控制方法研究
5.1.1 摩擦模型选取及补偿研究
5.1.2 基于动力学模型的前馈控制方案设计与实现
5.2 ADAMS与 MATLAB联合仿真平台搭建
5.2.1 通过ADAMS生成Simulink动力学模块
5.2.2 联合仿真控制模型设计与搭建
5.3 机器人前馈控制仿真结果分析
5.4 机器人前馈控制实验
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
在学研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]SCARA四轴机器人控制系统综述[J]. 杨明,张如昊,张军,朱昊天,孙永平,陈扬洋,徐殿国. 电气传动. 2020(01)
[2]基于PLC和触摸屏的SCARA机器人控制系统设计[J]. 胡洪钧. 制造业自动化. 2019(05)
[3]基于牛顿欧拉法的SCARA机器人动力学参数辨识[J]. 张铁,梁骁翃,覃彬彬,刘晓刚. 华南理工大学学报(自然科学版). 2017(10)
[4]采用ABC算法的关节机器人动力学参数辨识[J]. 陈柏,管亚宇,吴洪涛,谢本华,丁亚东. 南京航空航天大学学报. 2017(05)
[5]基于力矩前馈的重载机器人控制研究与实现[J]. 柳贺,平国祥,曾辉. 机械制造与自动化. 2016(02)
[6]一种改进的机器人动力学参数辨识方法[J]. 黎柏春,王振宇,Alexey Demin,于天彪,王宛山. 中国工程机械学报. 2015(05)
[7]浅述贝加莱机器人控制中的惯量前馈控制技术[J]. 宋华振. 伺服控制. 2011 (08)
[8]基于ADAMS的SCARA机器人运动学仿真研究[J]. 杨成文,张铁. 机床与液压. 2011(21)
[9]基于贝加莱控制系统的工业机器人研发[J]. 杨桥. 自动化博览. 2011(11)
[10]基于最优激励轨迹的RRR机械臂动力学参数辨识[J]. 娄玉冰,王东署. 郑州大学学报(理学版). 2011(03)
博士论文
[1]基于动力学前馈的工业机器人运动控制关键技术研究[D]. 涂骁.华中科技大学 2018
[2]多自由度串联机器人关节摩擦分析与低速高精度运动控制[D]. 吴文祥.浙江大学 2013
[3]串联机器人多目标轨迹优化与运动控制研究[D]. 王会方.浙江大学 2011
硕士论文
[1]重载机器人动力学建模及前馈控制方法研究与实现[D]. 孙玉阳.东南大学 2017
[2]关节型机器人的动力学参数辨识及前馈控制研究[D]. 徐超.东南大学 2017
[3]基于TwinCAT平台的SCARA机器人运动控制算法研究[D]. 刘欢欢.哈尔滨工业大学 2015
[4]基于自抗扰算法的机械手伺服控制系统研究[D]. 高阳.浙江工业大学 2015
[5]工业机器人动力学参数辨识[D]. 丁亚东.南京航空航天大学 2015
[6]工业机器人动力学参数辨识方法研究[D]. 耿令波.南京航空航天大学 2013
本文编号：3629606
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：80 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 SCARA机器人研究现状
1.2.2 机器人动力学参数辨识研究现状
1.2.3 机器人控制方法研究现状
1.3 本文主要研究内容与章节安排
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 章节安排
第2章 建立机器人模型及搭建实验平台
2.1 SCARA机器人运动学建模
2.1.1 机器人运动学正解
2.1.2 机器人运动学逆解
2.1.3 机器人奇异位置分析
2.2 SCARA机器人动力学建模
2.2.1 机器人动力学模型
2.2.2 机器人动力学模型简化验证及线性化处理
2.3 实验平台搭建
2.3.1 实验平台介绍
2.3.2 机器人控制原理
2.3.3 机器人各项参数指标
2.4 本章小结
第3章 机器人激励轨迹优化及验证
3.1 激励轨迹优化目的
3.2 激励轨迹优化方案
3.2.1 基于有限项傅里叶级数的激励轨迹模型
3.2.2 基于条件数法的激励轨迹系数优化
3.3 最优激励轨迹系数求解与验证
3.3.1 最优激励轨迹系数求解
3.3.2 激励轨迹系数优化结果与分析
3.4 本章小结
第4章 机器人动力学模型参数辨识实验及验证
4.1 参数辨识原理及方案设计
4.1.1 机器人关节力矩采集
4.1.2 滤波方案设计
4.2 动力学模型参数辨识结果与分析
4.2.1 基于递推最小二乘法的动力学模型参数辨识
4.2.2 辨识结果分析
4.3 辨识结果模型验证
4.3.1 辨识结果模型验证方案设计
4.3.2 验证结果与分析
4.4 本章小结
第5章 机器人前馈控制仿真与实验
5.1 机器人前馈控制方法研究
5.1.1 摩擦模型选取及补偿研究
5.1.2 基于动力学模型的前馈控制方案设计与实现
5.2 ADAMS与 MATLAB联合仿真平台搭建
5.2.1 通过ADAMS生成Simulink动力学模块
5.2.2 联合仿真控制模型设计与搭建
5.3 机器人前馈控制仿真结果分析
5.4 机器人前馈控制实验
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
6.1 结论
6.2 展望
参考文献
在学研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]SCARA四轴机器人控制系统综述[J]. 杨明,张如昊,张军,朱昊天,孙永平,陈扬洋,徐殿国. 电气传动. 2020(01)
[2]基于PLC和触摸屏的SCARA机器人控制系统设计[J]. 胡洪钧. 制造业自动化. 2019(05)
[3]基于牛顿欧拉法的SCARA机器人动力学参数辨识[J]. 张铁,梁骁翃,覃彬彬,刘晓刚. 华南理工大学学报(自然科学版). 2017(10)
[4]采用ABC算法的关节机器人动力学参数辨识[J]. 陈柏,管亚宇,吴洪涛,谢本华,丁亚东. 南京航空航天大学学报. 2017(05)
[5]基于力矩前馈的重载机器人控制研究与实现[J]. 柳贺,平国祥,曾辉. 机械制造与自动化. 2016(02)
[6]一种改进的机器人动力学参数辨识方法[J]. 黎柏春,王振宇,Alexey Demin,于天彪,王宛山. 中国工程机械学报. 2015(05)
[7]浅述贝加莱机器人控制中的惯量前馈控制技术[J]. 宋华振. 伺服控制. 2011 (08)
[8]基于ADAMS的SCARA机器人运动学仿真研究[J]. 杨成文,张铁. 机床与液压. 2011(21)
[9]基于贝加莱控制系统的工业机器人研发[J]. 杨桥. 自动化博览. 2011(11)
[10]基于最优激励轨迹的RRR机械臂动力学参数辨识[J]. 娄玉冰,王东署. 郑州大学学报(理学版). 2011(03)
博士论文
[1]基于动力学前馈的工业机器人运动控制关键技术研究[D]. 涂骁.华中科技大学 2018
[2]多自由度串联机器人关节摩擦分析与低速高精度运动控制[D]. 吴文祥.浙江大学 2013
[3]串联机器人多目标轨迹优化与运动控制研究[D]. 王会方.浙江大学 2011
硕士论文
[1]重载机器人动力学建模及前馈控制方法研究与实现[D]. 孙玉阳.东南大学 2017
[2]关节型机器人的动力学参数辨识及前馈控制研究[D]. 徐超.东南大学 2017
[3]基于TwinCAT平台的SCARA机器人运动控制算法研究[D]. 刘欢欢.哈尔滨工业大学 2015
[4]基于自抗扰算法的机械手伺服控制系统研究[D]. 高阳.浙江工业大学 2015
[5]工业机器人动力学参数辨识[D]. 丁亚东.南京航空航天大学 2015
[6]工业机器人动力学参数辨识方法研究[D]. 耿令波.南京航空航天大学 2013
本文编号：3629606
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