柔性关节机器人建模与学习控制研究

发布时间：2017-07-05 04:09

  本文关键词：柔性关节机器人建模与学习控制研究

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【摘要】：谐波减速器作为机器人关节的传动机构之一,它的广泛应用使机器人的关节中普遍存在柔性。因此,对于柔性关节机器人的研究有着十分重要的意义,近些年柔性关节机器人也成为研究热点之一。学习控制作为智能控制中的一种,近年来受到国内外学者的广泛关注。本文以本实验室研制的柔性关节机器人为研究对象,尝试将学习控制方法应用到柔性关节机器人的位置控制中,实现机器人的高精度控制。本文的主要内容如下：首先,基于5点假设,建立了柔性关节机器人动力学模型。在模型的基础上分析了柔性关节机器人的运动学和动力学特性,并对影响柔性关节机器人连杆运动定位的若干因素进行了仿真研究。其次,基于电机位置模式,设计了PD控制、PID控制、PD+计算角度补偿控制和重复学习控制等4种控制器；基于电机速度模式,设计了PD控制和重复学习控制两种控制器。通过仿真验证了上述方法的可行性,对比各种控制方法的控制效果表明了重复学习控制的优越性。再次,设计了柔性关节机器人驱动控制系统的软硬件,完成了驱动控制系统硬件和软件的设计与调试,使整个机器人系统具备了驱动、传感、控制、数据采集等功能,并可以按照规定的控制方法完成机器人连杆位置控制过程。最后,搭建了柔性关节机器人实验平台。针对影响机器人连杆运动定位的几个因素进行了实验研究,并利用实验平台验证了基于电机速度调节的PD控制算法和重复学习控制算法的有效性。通过将实验结果与仿真结果相比较,研究了控制算法的理论与实际差别。
【关键词】：柔性关节机器人 动力学模型 学习控制方法 实验研究
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 绪论10-20
• 1.1 引言10
• 1.2 研究背景10-11
• 1.3 国内外研究现状11-18
• 1.3.1 柔性关节机器人的研制现状11-13
• 1.3.2 柔性关节机器人动力学模型的研究现状13-14
• 1.3.3 柔性关节机器人的控制方法及学习控制研究现状14-18
• 1.4 论文研究的主要内容及意义18-19
• 1.4.1 论文研究的内容18
• 1.4.2 课题意义18-19
• 1.5 论文的组织结构19-20
• 第二章 柔性关节机器人动力学模型研究20-31
• 2.1 引言20
• 2.2 基于拉格朗日方法的柔性关节机器人动力学模型20-26
• 2.2.1 拉格朗日方法建立动力学模型的一般过程20
• 2.2.2 建模前的假设20-21
• 2.2.3 柔性关节机器人动力学建模21-26
• 2.3 基于机器人动力学模型的运动学和动力学分析26-28
• 2.4 影响柔性关节机器人运动定位的若干因素研究28-30
• 2.4.1 电机转速28-29
• 2.4.2 连杆期望位置29
• 2.4.3 弹簧刚度29-30
• 2.4.4 阻尼系数30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 柔性关节机器人学习控制方法研究31-43
• 3.1 引言31
• 3.2 基于电机位置调节的机器人位置控制方案设计31-38
• 3.2.1 PID控制器设计31-34
• 3.2.2 PD+计算角度补偿控制器设计34-36
• 3.2.3 位置重复学习控制器设计36-38
• 3.3 基于电机速度调节的机器人位置控制方案设计38-41
• 3.3.1 速度PD控制器设计38-39
• 3.3.2 速度重复学习控制器设计39-41
• 3.4 控制方案的对比分析41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 机器人驱动控制系统软硬件设计43-54
• 4.1 引言43
• 4.2 驱动控制系统的总体方案设计43-44
• 4.3 机器人驱动控制系统的硬件设计44-50
• 4.3.1 控制柜电路设计44-45
• 4.3.2 控制器及其外围输入输出模块选型45-47
• 4.3.3 连杆编码器位置信号检测电路设计47-50
• 4.4 驱动控制系统软件设计50-53
• 4.4.1 Lasal软件包介绍50-51
• 4.4.2 驱动控制软件流程51-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第五章 柔性关节机器人的实验研究54-63
• 5.1 引言54
• 5.2 实验机构介绍54-56
• 5.3 柔性关节机器人运动定位实验56-58
• 5.3.1 电机转速的影响56-57
• 5.3.2 期望位置的影响57-58
• 5.4 柔性关节机器人的学习控制实验58-62
• 5.4.1 PD控制实验58-59
• 5.4.2 学习控制实验59-60
• 5.4.3 PD控制与学习控制的实验结果对比60-61
• 5.4.4 学习控制的理论仿真与实验对比61-62
• 5.5 本章小结62-63
• 第六章 总结与展望63-65
• 6.1 总结63
• 6.2 展望63-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-69
• 作者简介69

【参考文献】

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本文编号：520443