不確定環(huán)境下機器人柔順控制及可視化仿真的研究.pdf

1、機器人主動柔順控制是新興智能制造中的一項關鍵技術。由于機器人本身的高度非線性、強耦合性以及柔順作業(yè)任務中環(huán)境不確定性等問題的存在，使得主動柔順控制的應用受到了極大的限制。本文應用軟計算方法對機器人不確定環(huán)境下的主動柔順控制方法進行了研究。 本文分析了柔順控制在機械行業(yè)中的不同應用方法，利用幾何圖形的方法對阻抗控制的特性進行了研究，針對阻抗控制軌跡跟蹤能力較弱的局限，指出了存在環(huán)境剛度和位置不確定情況下實現(xiàn)軌跡跟蹤的途徑，并在基于

2、位置的阻抗控制基礎上，給出了一種具有力跟蹤目標阻抗和位置反饋的柔順控制方法，建立了仿真模型。應用正交實驗方法，建立了硬質合金旋轉銼的預測力學模型，為期望力和控制參數(shù)設置、調整提供了依據(jù)。 研究了基于模糊補償?shù)聂敯糇杩箍刂品椒?，設計了一個基于規(guī)則自調整的模糊補償器，該補償器采用了改進的規(guī)則因子自調整函數(shù)，不但考慮了系統(tǒng)的位置誤差、誤差變化，還能防止系統(tǒng)的過度補償而引起的接觸力大的變化。應用具有力跟蹤能力的目標阻抗模型，保證了接觸力

3、的穩(wěn)定性。具有自調整因子的模糊補償器克服了控制表查詢及單一控制因子等方法不能對環(huán)境變化做出自適應調整的缺點，可以自動調節(jié)控制規(guī)則適應環(huán)境的變化，對位置的不確定性進行補償，從而使系統(tǒng)具有更好的性能。 研究了通過調整目標阻抗參數(shù)實現(xiàn)位置跟蹤的方法，設計了一個基于目標阻抗模糊自調整的阻抗控制器。該控制器可以根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)，自動調整目標阻抗參數(shù)，使其適應環(huán)境的變化。由于常規(guī)模糊控制器的設計依靠設計者的經(jīng)驗和不斷的調試，給模糊控制器設計工作

4、帶來很大的困難，為此，本文應用遺傳算法，對模糊控制的隸屬度函數(shù)進行了優(yōu)化，通過設置適應度函數(shù)不同項目的加權系數(shù)滿足了機械加工中的要求。 在基于位置的阻抗控制基礎上，提出了一種任務規(guī)劃與執(zhí)行的協(xié)調控制方法，在控制進行中，控制器可以根據(jù)目前的系統(tǒng)狀態(tài)對預先規(guī)劃的期望位置或期望力進行調整，以適應整個系統(tǒng)動態(tài)過程中的變化。根據(jù)柔順控制的特點，本文分別針對進給速度和期望力的調整設計了兩種控制方案，其控制部分應用本文提出的模糊阻抗控制方法。

5、該協(xié)調控制方法繼承了阻抗控制的優(yōu)點，同時避免了環(huán)境突變對加工效果產生較大的影響，適用于柔順控制作業(yè)中環(huán)境不確定性較大的情況。 研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的移動機器人力/位跟蹤方法，將力控制方法和位置控制相結合，通過顯式力控制方法進行了移動機器人在不確定環(huán)境下的力/位跟蹤實驗研究。其中力控制采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡調整的PD控制方法，與常規(guī)PD方法相比，該方法可以提高跟蹤速度，減小超調。 機器人離線編程及仿真技術是機器人研究中的重要領域。