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并联机器人控制方法研究现状


学术交流
理论 / 研发 / 设计 / 制造
ACADEMIC COMMUNICATION

并联机器人控制方法研究现状
陈强 1, 黄勇 1, 胡晓娟 2 (1.江西理工大学 机电工程学院, 江西 赣州 341000; 2.深圳大学 信息工程学院, 广东 深圳 518060 ) 并联机器人由于具有不确定性、 高度非线性、 控制复

杂等特点, 控制方法的设计显得尤为重要。 对并联机器人控 摘 要: 制方法的研究现状进行了详细阐述, 并对其发展趋势进行了展望。 并联机器人;智能控制;鲁棒控制;自适应控制 关键词:

中图分类号: TP242

文献标识码: A
CHEN Qiang1,

文章编号: 1002-2333 (2010 02-0045-02 )
HUANG Yong1, HU Xiao-juan 2

Research Status of Parallel Manipulator Control Method
(1.College of Mechanical and Electrical Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou 341000, China; 2. College of Information Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China)

Abstract: The design of the control method of parallel manipulator is particularly important due to its uncertainty, highly nonlinear and complex control. The research status of parallel manipulator control strategy is discussed in detail, and the development trend was prospected. Key words : parallel manipulator; intelligent control; robust control; adaptive control

并联机器人作为一种结构复杂、 多变量、 多自由度、 多参数耦合的非线性系统, 与串联机器人相比, 具有刚度 大、 精度高、 动力性能好以及结构紧凑等特点, 它广泛应 医疗、 航空航天等方面, 如机床、 精密定位器、 用于工业、 微操作器、 飞行模拟器等。 由于并联机器人控制方法的研 究极其复杂, 早期对其控制方法的研究较少, 而且一般都 采用常规 PID 控制方法,把机器人的各个分支当做完全 独立的系统, 控制效果很不理想。随着控制理论的发展, 新的控制方法不断涌现, 如智能控制、 鲁棒控制、 自适应 控制等, 并联机器人的控制也得到了迅速发展。 1 并联机器人的智能控制 智能控制是自动控制发展的高级阶段,主要用于解 决用传统方法难以解决的复杂的非线性和不确定的系统 控制问题。 智能控制包括单一控制方式和复合控制方式。 1.1 单一控制方式 随着人工智能和智能控制理论的发展,将新的智能 控制成果引入机器人的控制,来研究和开发智能机器人 已是大势所趋。目前用于并联机器人的单一智能控制方 法有: 神经网络控制、 模糊控制、 专家控制、 遗传算法控 分级递阶控制、 免疫控制等。笔者重点介绍在并联机 制、 器人控制中应用较多的神经网络控制和模糊控制。 1.1.1 并联机器人的神经网络控制 神经网络控制由于具有能学习与适应不确定系统的 动态特性, 能充分逼近任意复杂的非线性系统以及不需要精 确数学模型等特点,在机器人的控制中得到了广泛应用。 如吴立成等[1]提出了一种末杆为柔性杆的机器人的新型神 经网络控制方法。 使用传统的机器人控制方法控制刚性前 端, 采用神经网络辩识柔性末端部分的逆模型, 这一方法 将传统的基于模型的控制方法和神经网络方法有机结合

赵杰等[2]针对 6-PRRS 并 在一起, 取得了良好的控制效果。 联机器人控制系统的非线性、 耦合等特性, 设计了神经网 络控制器。 此控制器利用复合正交神经网络来消除并联机 耦合的影响, 取得了较好的效果。 器人控制系统非线性、 1.1.2 并联机器人的模糊控制 模糊控制是近年来发展起来的一种闭环负反馈非线 性控制技术, 其优点是对具有高度非线性、 干扰因素大、 时延大、没有明确数学模型对象的调节效果明显优于其 他控制器。 当工作条件在大范围内变动时, 具有动态响应 快、 超调小和鲁棒性强等特点。英国学者 Mamdani 在 20 世纪 80 年代初将模糊控制引进到机器人的控制中, 被控 对象是一个具有两个旋转关节的操作臂。控制结果证明 了模糊控制方案具有可行性和优越性。Chung 等 [3]针对 Steward 平台设计了模糊控制器, 并用波波夫稳定性判据 分析了该模糊控制器的稳定性。 1.2 复合控制方式 复合控制方式包括智能复合控制和高级混合智能控制。 1.2.1 并联机器人的智能复合控制 常规 PID 等控制一般很难取得满意的效果, 于是人们 将智能控制与传统控制结合起来,形成智能复合控制, 如 神经网络 PID 控制、 模糊 PID 控制、 模糊滑模控制等。文 献 [4]将模糊控制和 PID 控制相结合, 根据各自的特点设计 了模糊推理自校正 PID 控制器用于并联微动机器人的控 制, 该方法使系统阶跃响应的快速性、 稳定性和动态跟踪 性能均优于传统 PID 控制器。文献 [5]采用神经网络和 PID 融合, Steward 平台的轨迹进行了精确的控制。 对 杨钢等[6] 采用模糊变结构控制策略设计了一种基于气动人工肌肉 的新型三自由度并联机器人平台的两层滑模模糊变结构 控制器。结果表明该控制策略对于该系统是适合的。

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1.2.2

并联机器人的高级混合智能控制 将几种智能控制方法融合在一起即构成高级混合智

系统, 它可以随时根据系统模型参数的变化来改变控制器 如文献[13]分别采用经典 PD 算法和 参数, 更好地消除干扰。 基于计算力矩的自适应控制算法对实际的并联机构进行 轨迹跟踪控制。 结果表明自适应算法能获得具有更好的位 置跟踪性能的高速高精度运动,并且运动过程更加平稳。 自适应控制与其他控制方法相结合可以获得良好的性能。 例如, 文献 [14]针对具有参数不确定性的机器人轨迹跟踪问 题, 提出了一种自适应鲁棒控制策略。 采用非线性 PD 反馈 和自适应控制相结合的控制方法, 不但保证了系统的稳定 性, 而且可以避免初始输出力矩过大对机械臂的冲击。 4 结论与展望 并联机器人是一个十分复杂的多输入多输出非线性 系统, 它具有时变、 结构复杂、 强运动耦合和高度非线性的 特征, 其控制是十分复杂的。而且由于并联机器人工作环 境千变万化,在实际控制中将面临更多的不确定性因素, 我们必须面对机器人大量不确定性因素的存在。 单纯依靠 某种智能控制方法如模糊控制或神经网络控制很难满足 并联机器人较高的控制要求, 未来的控制应该采用智能控 制、 鲁棒控制方法、 自适应控制方法、 分散控制方法相结合 的复合控制, 来实现并联机器人的高速高精度控制。
[参考文献] [1] 吴立成, 陆震, 于守谦, 等.一种柔性机器人的神经网络控制方 法 .北京航空航天大学学报, [J] 2002, (3 : 28 ) 316-318. [2] 赵杰, 杨永刚, 刘玉斌, 等.一种 6-PRRS 并联机器人的神经网 络控制 .哈尔滨工程大学学报, [J] 2008, (5 : 29 ) 514-517. [3] Chung F, Chang H H, C T.Fuzzy Control of a Six-degree Motion Lin Platform with Stability Analysis C] [ //IEEE International Conference on System, Man, Cybernetics, (1 : and 1999 ) 325-330. [4] 节德刚, 孙立宁, 曲东升, 等.压电陶瓷微位移系统的模糊 PID 控制方法 .哈尔滨工业大学学报, [J] 2005, (2 : 37 ) 145-147. [5] 杨志宇.Steward 平台的 PIDNN 控制 [D] .燕山大学, 2008. [6] 杨钢, 李宝仁, 傅晓云.气动人工肌肉并联机器人平台 .机械 [J] 工程学报, 2006, (7 : 42 ) 39-45. [7] 于湘珍, 李美芳, 田联房.柔性机器人的模糊神经网络控制研究 [J] .电子科技大学学报, 2005, (2 : 34 ) 254-257. [8] 魏强, 张玉林, 郝慧娟, 等.STM 微位移工作台的遗传神经网络 控制技术 .微细加工技术, (4 : [J] 2006 ) 10-14. [9] 潘芳伟, 段志善, 贺利乐, 等.基于模糊遗传算法的新型 6 自由 2006, (9 : 23 ) 45-47. 度并联机器人精度综合 .机械设计, [J] [10] 王洪斌, 王洪瑞, 肖金壮.并联机器人轨迹跟踪积分变结构控制 的研究 .燕山大学学报, [J] 2003, (1 : 27 ) 25-28. [11] 杨光宇. 移动机器人轨迹跟踪模糊变结构控制的研究 [D] .吉 林: 吉林大学, 2004. [12] 焦晓红, 耿秋实, 方一鸣, 等.并联机器人的鲁棒自适应控制 . [J] 机器人技术与应用, (4 : 2002 ) 22-24. [13] 丛爽, 王杨, 尚伟伟.自适应控制策略在并联机构上的应用 . [J] 制造业自动化, 2007, (7 : 29 ) 45-49. [14] 焦晓红, 李运锋, 方一鸣, 等.一种机器人鲁棒自适应控制 .机 [J] 器人技术与应用, (3 : 2002 ) 40-43. (编辑 黄 荻 )

遗传神经网络控制、 模糊遗 能控制, 如模糊神经网络控制、 传算法控制等。文献 针对柔性机器人的高度非线性和复
[7]

杂性, 设计了一种模糊神经网络控制器, 该控制方案使系 统性能得到了极大改善。文献[8]提出了一种基于遗传算法 利用遗传算法的全局搜索能力 的神经网络 PID 控制方案。 对 BP 网络的初始权值进行学习优化,有效消除了神经网 络对初始权值敏感和容易局部收敛的缺陷, 改善了控制器 的控制效果。文献 采用模糊遗传算法对一种新型六自由
[9]

度并联机构进行了精度综合, 取得了良好效果。 2 并联机器人的鲁棒控制 并联机器人的鲁棒控制包括变结构控制、鲁棒自适 反馈线性化的鲁棒控制、 ∞ 控制等。 H 应控制、 2.1 并联机器人的变结构控制 变结构控制由于具有不需要被控对象的精确数学模 型, 对外界干扰和参数变化不敏感, 而且对系统内部耦合 不需要做专门的解耦等特点, 比较适合并联机器人控制。 如文献
[10]

将积分变结构控制方法应用于并联机器人的轨

迹跟踪,采用变结构控制策略增强了系统抗干扰和参数 摄动的鲁棒性, 同时采用积分器削弱抖振、 提高了系统跟 文献 踪性能。
[11]

针对滑模变结构控制具有抖振的缺点, 设

计了模糊滑模变结构控制器,用于移动机器人的轨迹跟 踪,使得系统状态轨迹既能快速趋近滑动面又能降低抖 振, 从而提高了变结构控制系统的品质。 2.2 并联机器人的鲁棒自适应控制 将自适应控制与鲁棒控制两者结合形成鲁棒自适应 控制,这样就可以利用自适应控制来抑制参数的不确定 如文献 [12] 性, 同时利用鲁棒控制来抑制非参数不确定性。 针对含有不确定性的液压并联机器系统,提出了一种鲁 棒自适应控制方法,该控制器使系统对参数不确定和外 部干扰具有很好的鲁棒性, 并具有良好的动态性能。 2.3 并联机器人基于反馈线性化的鲁棒控制 基于反馈线性化的鲁棒控制的主要优点是可以利用 到成熟的线性控制理论, 当了解系统线性性能特征 (如超 调量、 阻尼比等 的时候, ) 该方法是比较有效的。 在不完全 了解机器人动力学的情况下, 难免导致补偿不彻底、 解耦 不完全。当然这种控制方法在并联机器人的控制中也得 到了一定的应用。 2.4 并联机器人的 H∞ 控制 H∞ 控制是分析和设计不确定性系统的有效工具。 ∞ H 控制分线性 H∞ 控制和非线性 H∞ 控制。线性 H∞ 控制一 般先采用反馈线性化方法将非线性被控对象线性化, 比 如通过非线性状态前馈将非线性部分抵消,得到一个线 性的简化模型, 然后按线性 H∞ 控制设计方法设计反馈控 制器使得闭环系统对不确定界内的任意摄动具有鲁棒稳 定性。非线性 H∞ 控制主要在于求解非线性偏微分方程。 3 并联机器人的自适应控制 自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的

!!!!!!!!!! 作者简介: (1964- , 副教授, 陈强 ) 男, 主要研究方向为并联机器人智
能控制、 智能算法研究。 收稿日期: 2009-12-14

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