工业机器人控制策略

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1、工业机器人控制策略探讨•■、八—1—1•刖g工业机器人（机械手）是一个十分复杂的多输入多输出非线性系统，它其有吋变、强耦合和非线性的动力学特征，W此带来了控制的S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秉点和难点。2.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，W前采用或正在

2、人力研究的主要有如卜JL种控制策略：2.1变结构控制20世纪60年代，前苏联学者提出了变结构控制。20世纪70年代以来，变结构控制经过控制学者的传播和研究工作，经历40多年米的发展，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吋变规律、非线性程度以及外界干扰等不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木身就是解耦过程，因此在多输入多输出系统屮，多个控制器设汁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

3、虽小,实时性强。变结构控制木身的不迕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一特别是考虑到连杆柔性的吋候，容易使控制失效。2.2自适应控制控制器参数的自动调节首先于20世纪40年代末被提出來W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。&适成控制的方法就是在运行过程屮不断测暈受控对象的特性，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。A适应控制能认识环境的变化，并能A动改变控制器的参数和结构

4、，A动调整控制作用,以保系统达到满意的控制品质。IM适应控制不足一般的系统状态反馈或系统输出反馈控制，而是一种比较S杂的反馈控制，实时性耍求严格，实现比较S杂，特別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，其自适应控制也是非线性时变反馈控制系统。2.3鲁棒控制鲁棒控制(KobustControl)的研究始于20世纪50年代。经历了多年的发展，目前己经成为一个实用的系统分析与设计方法。鲁棒控制吋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，它是一种同定控制，比较界易实现。-•般ft棒控制系统

5、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£)适应控制对控制器实吋性能要求比较严格。2.4智能控制萨里地斯在1977年首次捉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川常规的£1动控制技术，如HD控制、反馈控制等。在协凋级和组织级，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，无法取得以好的控制效果。W此，需耍采用智能控制方法，如模糊控制、神经网络抄:制、专家｝M制以及梁

6、成智能板制。(1)模糊控制1965年美国著名控制论学者L.A.Zadeh首次提出-种完全不同于传统数学与控制理论的模糊集合理论，把恰息科学推进到人工智能的新方向。模糊逻辑系统或模糊控制系统是山模糊规则基、模糊推理、模糊化算子和解模糊化算子4个部分组成，其基本结构如卜阁所示。工业机器人的模糊控制冇它独特的优势一简化/控制兑法。模糊系统理论还冇一些重要的理论问题没有得到很好的解决，Wlflj研究模糊控制的理论问题远非像现代控制理论那么简单。模糊控制系统的吋控性和吋观性问题还没冇得到解决，模糊控制器的设计没冇统一的设计准则，控制器的设计存在随意性。模糊系

7、统稳定性判据都是基于具体的控制对象，而且假设条件千差万别，没冇统一的方法。模糊控制系统具冇鲁棒性都只足葙于计算机仿真的结论，并不是基于理论分析的结果。(2)神经网络控制神经网络是由许多具有丼行运算功能的、简单的信息处理单元(人工神经元)相互迮接组成的网络。人工祌经网络屮的精华和实际应川最普遍的是BP网络，下图足其模型结构。神经M络控制模型建立在输入状态信息不完各的情况下，也能快速做出反应，进行模型辨识，这对于丁业机器人的智能控制是I•分理想的。神经网络系统具有快速并行处理运算能力、很强的界错性和B适应#习能力的特点。神经M络控制主要处理传统技术不能

8、解决的复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题。祌经网络控制存在自学习的问题，当环境发生变化时，原来的映射关系不再适用，