6-DOF并联机器人的动力学建模及控制方法研究

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1、学号：12105107常州大学硕士学位论文6-DOF并联机器人的动力学建模及控制方法研究研究生成磊指导教师朱龙英学科、专业名称机械制造及其自动化研究方向并联机器人技术2015年3月ResearchonDynamicModelingandControlStrategyof6-DOFParallelRobotADissertationSubmittedtoChangzhouUniversityByChengLeiMechanicalManufacturingandAutomationDissertatio

2、nSupervisor:Prof.ZhuLong-yingMarch，2015常州大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下独立进行的研究工作及取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在论文中以明确方式标明。本人已完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权的说明本学位论文作者完全了解常州大学有关保留、使用学位论文的规定，即：研究生在

3、校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属常州大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。保密论文注释：本学位论文属于保密范围，在年解密后适用本授权书。非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。学位论文作者签名：签字日期：年月日导师签名：签字日期：年月日中文摘要并联机器人具有运动负荷小、微动精度高、末端件惯性小以及动态响应快等优点，目前已被广泛应用于航空、军

4、事、医疗等领域中。本文以康复机器人为背景，将一种6-DOF并联机器人作为其主机构，并进行并联机器人控制系统的研究，以实现患者做下肢康复训练时，并联机器人具有更好的运动性能。由于常规的控制方法无法达到期望的控制效果。因此，本课题的主要目的是寻找一种适合医疗康复的控制方法,以实现并联机器人完成复杂运动时仍能保持较高的轨迹跟踪精度。首先详细分析了6-DOF并联机器人的结构模型，建立了位置坐标系，然后基于坐标变换理论，推导了位姿反解方程，求出了雅克比矩阵，最后对其运动学进行了计算，并以动平台转动为实际算例，在

5、Matlab软件中对其进行了仿真实验。在分析了机构刚性体模型的基础上，基于拉格朗日法推导了其动力学方程，分别对动平台和各条分支杆件进行了动力学建模，然后推导了两者之间的联合方程，最后对其结构模型采取了优化处理，为后续控制系统一系列关键问题的研究提供了一定的理论依据。由于并联机器人动力学模型较为复杂，常规的控制方法很难对其实现轨迹跟踪的精确控制。鉴于此，在深入分析了BP网络、PID控制和PSO算法所有优点的基础上，提出了一种改进粒子群优化(IPSO,ImprovedParticleSwarmOptimi

6、zation)的BP神经网络自适应PID控制算法(简称IPSOBPPID控制算法)。在研究PSO算法时，针对其收敛性能问题，对算法中的两个关键参数进行了重大改进，分别是惯性权重的重新调整和收缩系数的优化，然后基于改进后的PSO算法训练BP网络的连接权值，并采用优化后的BP网络调整PID的关键参数，最后在Matlab环境下分别对PID、BPPID和IPSOBPPID控制方法进行了仿真与对比分析。结果证明，IPSOBPPID控制算法可以明显提高系统的控制精度。最后，在Matlab环境下对6-DOF并联机器

7、人进行了控制系统实验平台的搭建和IPSOBPPID控制器的设计，然后分别将PID和IPSOBPPID两种控制算法对其进行了仿真与对比分析。结果表明，IPSOBPPID控制算法相比于常规的PID算法明显地提高了系统的轨迹跟踪性能。关键词：医疗康复；并联机器人；动力学；神经网络自适应PID控制；PSO算法IABSTRACTParallelrobothasbeenwidelyusedinsuchfieldsasaviation,military,medicaltreatment.Itsadvantagesa

8、relowexerciseload,highmicro-motionprecision,smallinertiaofendparts,fastdynamicresponse.Basingontherehabilitativerobot,theauthor,inthisthesis,focusesontheparallelrobot’scontrolsystembyusingthe6-DOF(degreeoffreedom)parallelrobotinm