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1、工业机器人的控制策略探讨摘要:概述了机器人的发展过程,总结了当前工业机器人的技术特点。介绍了几种在工业机器人技术中常用的控制策略,如变结构控制、自适应控制、鲁棒控制和智能控制等。分析了各种控制策略应用于工业机器人的具体体现,如变结构控制使控制带宽和控制精度达到最优折衷、自适应控制补偿参数不确定性、鲁棒控制补偿非参数不确定性、神经网络技术成功应用于各种机器人的运动规划、模糊控制简化控制算法等。探讨了工业机器人控制技术的发展趋势。关键词:工业机器人;控制策略;发展趋势0前言1954年美国的GCDovel提出关于实现机器自动化的
2、示教再现(teaching/playback)!的概念,为工业机器人的诞生奠定了基础。1961年和1962年,美国的UNIMATION公司和AMF公司将这个概念变成了现实,分别制作了世界上第一代工业机器人。工业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、强耦合和非线性的动力学特征,因而带来了控制的复杂性。由于测量和建模的不精确,再加上负载的变化以及外部扰动等不确定性的影响,难以建立工业机器人精确、完整的运动模型。现代工业的快速发展需要高品质的工业机器人为之服务,而高品质的机器人控制必须综合考虑各种不确定性因素的
3、影响,因此针对工业机器人的非线性和不确定性的控制策略成为了工业机器人研究的重点和难点[1]。1工业机器人的控制策略针对工业机器人的多变量、非线性、强耦合以及不确定性,目前采用或正在大力研究的主要有如下几种控制策略:11变结构控制20世纪60年代,前苏联学者Emelyanov提出了变结构控制。20世纪70年代以来,变结构控制经过Utkin,Itkis及其他控制学者的传播和研究工作,经历40多年来的发展,在国际范围内得到广泛的重视,形成了一门相对独立的控制研究分支。变结构控制方法对于系统参数的时变规律、非线性程度以及外界干扰等不
4、需要精确的数学模型,只要知道它们的变化范围,就能对系统进行精确的轨迹跟踪控制。变结构控制方法设计过程本身就是解耦过程,因此在多输入多输出系统中,多个控制器设计可按各自独立系统进行,其参数选择也不是十分严格。滑模变结构控制系统快速性好,无超调,计算量小,实时性强[2]。变结构控制本身的不连续性以及控制器频繁的切换动作有可能造成跟踪误差在零点附近产生抖动现象,而不能收敛于零,这种抖动轻则会引起执行部件的机械磨损,重则会激励未建模的高频动态响应—特别是考虑到连杆柔性的时候,容易使控制失效。12自适应控制控制器参数的自动调节首先于2
5、0世纪40年代末被提出来讨论,同时自适应控制的名称首先用来定义控制器对过程的静态和动态参数的调节能力。自适应控制的方法就是在运行过程中不断测量受控对象的特性,根据测得的特征信息使控制系统按最新的特性实现闭环最优控制[3]。自适应控制能认识环境的变化,并能自动改变控制器的参数和结构,自动调整控制作用,以保证系统达到满意的控制品质。自适应控制不是一般的系统状态反馈或系统输出反馈控制,而是一种比较复杂的反馈控制,实时性要求严格,实现比较复杂,特别是当存在非参数不确定性时,自适应控制难以保证系统的稳定性。即使线性定常的控制对象,其自
6、适应控制也是非线性时变反馈控制系统[4]。13鲁棒控制鲁棒控制(RobustControl)的研究始于20世50年代。GZames在1981年发表的著名论文,可以看成是现代鲁棒控制特别是H∀控制的先驱。JCDoyle等四人在1989年发表的著名文章是H∀控制的里程碑。随后,YNesterov等人提出的凸规划内点法极大地推动了H∀控制理论向应用阶段的发展。1994年SPBoyd等人有关线性矩阵不等式(LMI)的专著的问世以及PGahinet等人与美国TheMathsWorks公司合作推出的MatlabLMIToolb
7、ox使得H∀控制理论真正成为一个实用的系统分析与设计方法[5]。鲁棒控制可以在不确定因素的一定变化范围内,保证系统稳定和维持一定的性能指标,它是一种固定控制,比较容易实现。一般鲁棒控制系统的设计是以一些最差的情况为基础,因此一般系统并不工作在最优状态。鲁棒自适应控制对控制器实时性能要求比较严格。14智能控制萨里迪斯在1977年首次提出了分层递阶的智能控制结构。整个控制结构由上往下分为3个层次,组织级、协调级和执行级。其控制精度由下往上逐级递减,智能程度由下往上逐级增加。根据机器人的任务分解,在面向设备的基础级可以采用常规的自
8、动控制技术,如PID控制、前馈控制等。在协调级和组织级,存在不确定性,控制模型往往无法建立或建立的模型不够精确,无法取得良好的控制效果。因此,需要采用智能控制方法,如模糊控制、神经网络控制、专家控制以及集成智能控制[6]。(1)模糊控制1965年美国著名控制论学者LAZadeh首次提出
