關節(jié)型機器人的動力學參數(shù)辨識及前饋控制研究.pdf

1、工業(yè)機器人集現(xiàn)代制造技術、新型材料技術和信息控制技術為一體，廣泛應用于工業(yè)生產過程中的搬運、焊接、裝配、加工、涂裝等方面，并且正向著高速、高精度、高智能化的方向發(fā)展，加之產業(yè)需求的不斷擴大與提升，諸如新型的激光焊接、激光切割等現(xiàn)代任務對機器人的控制精度提出了更加嚴苛的要求。在傳統(tǒng)的機器人控制策略中，由于伺服驅動器內部的PID調節(jié)忽略了機器人運動控制中的各項非線性因素，因而，僅通過誤差反饋的控制策略是無法保證機器人在高速運行時的控制精度的

2、。而基于機器人動力學模型的前饋補償控制，可以加快伺服驅動器內部的誤差收斂速度，進而改善機器人的動態(tài)響應特性。
　　國外先進的整機制造商已將基于動力學模型的力矩補償技術融入到機器人控制器中，國內現(xiàn)階段已經投入了大量的時間與精力用于開展機器人的動力學相關研究，雖然理論研究較為深入，但大部分的研究都停留在仿真環(huán)節(jié)。本文針對工業(yè)現(xiàn)場典型的關節(jié)型機器人，在總結國內已有研究成果的基礎上，設計并完善了關節(jié)型機器人的動力學參數(shù)辨識方案，并基于現(xiàn)有

3、的實驗條件，對本文所設計的方案進行了實驗驗證。此外，本文利用Simulink通用仿真平臺對基于動力學模型的前饋控制方案進行了可行性驗證。
　　為開展關節(jié)型機器人的動力學參數(shù)辨識及前饋控制研究，首先，本文以埃斯頓公司的ER16為研究對象，分析了傳統(tǒng)方法在構建機器人動力學模型上的優(yōu)劣，最終選取迭代式的Newton-Euler法來構建其動力學模型，并基于線性化的數(shù)學理論，通過symPybotics工具包整理得關節(jié)型機器人動力學模型的最小

4、參數(shù)集，最后利用Matlab中的Robotics Toolbox對上述模型進行了驗證。
　　接著，論文依據(jù)激勵軌跡的設計目標，提出了基于有限項傅里葉級數(shù)的激勵軌跡模型，并在機器人各關節(jié)狀態(tài)的約束下，將模型中回歸矩陣的條件數(shù)極小化作為優(yōu)化目標，通過多次篩選求得最優(yōu)軌跡，最后以ER16前三軸為實驗對象開展機器人的動力學參數(shù)辨識。針對相關實驗數(shù)據(jù)，本文設計了巴特沃斯濾波與零相位數(shù)字濾波相結合的方案，并輔以RLOESS算法，不僅有效地濾除

5、了數(shù)據(jù)中的高頻噪聲，而且保證了相位的不失真性。最后，利用加權最小二乘法對動力學參數(shù)進行辨識，并設計了空間玫瑰型軌跡用于參數(shù)驗證。
　　論文最后在上述參數(shù)辨識方案的基礎上，開展了基于動力學模型的前饋控制研究。依據(jù)前饋控制的實現(xiàn)原理以及實際控制系統(tǒng)中的時間約束，并借由Simulink平臺對關節(jié)型機器人的三軸系統(tǒng)進行了前饋控制的仿真驗證。本文通過有無前饋控制的對比仿真實驗，證明了基于動力學模型的前饋控制方案有利于提高關節(jié)型機器人的軌跡精