基于神经网络的6pus-upu冗余驱动并联机器人控制研究

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1、硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目基于神经网络的6PUS-UPU冗余驱动并联机器人控制研究作者姓名张强学科专业机械电子工程指导教师赵永生教授2016年5月中图分类号：TP242.6学校代码：10216UDC：621密级：公开工学硕士学位论文基于神经网络的6PUS-UPU冗余驱动并联机器人控制研究硕士研生：张强导师：赵永生教授申请学位：工学硕士学科专业：机械电子工程所属单位：机械工程学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinMecha

2、nicalandElectronicEngineeringTHECONTROLRESEARCHOF6PUS-UPUREDUNDANTLYACTUATEDPARALLELROBOTBASEDONNEURALNETWORKbyZhangQiangSupervisor:ProfessorZhaoYongshengYanshanUniversityMay,2016燕山大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于神经网络的6PUS-UPU冗余驱动并联机器人控制研究》，是本人在导师

3、指导下，在燕山大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签字：日期：年月日摘要摘要随着社会需求不断变化，对并联机器人的控制要求越来越高。本文以6PUS-UPU冗余驱动并联机器人为研究对象，实现其更高精度的力位混合控制。以动力学建模为基础结合智能控制算法，通过机电仿真和实验验证，实现了6PUS-UPU冗余驱动并联机器人的自适应调整

4、控制，内力闭环控制，验证了控制方法的有效性。从控制需求出发，应用凯恩法对冗余机构的滑块、驱动分支、中间分支及整体并联机器人进行动力学建模，实现对驱动力及各驱动分支末端内力的求解及优化，并利用ADAMS软件对模型进行动力学仿真，验证了冗余驱动动力学建模的正确性。从控制理论出发，研究了神经网络中的BP网络，基于BP神经网络的优点，将BP算法与常规PID结合，在线调整PID的参数。对非冗余分支伺服系统及传动机构进行数学建模，并对非冗余分支运动学进行传统PID控制和基于BP神经网络的PID控制仿真，验证

5、了将基于BP神经网络的PID控制算法应用于并联机器人控制的可行性。从控制策略出发，本文对冗余机构采取力/位混合策略，非冗余分支采用位置控制，冗余分支采用带有力前馈的内力控制。对非冗余分支伺服系统建模，搭建冗余机构的ADAMS与MATLAB联合仿真模型，在无干扰和有干扰的情况下，分别对并联机器人进行传统PID和基于BP神经网络的PID控制的联合仿真，验证了与传统PID控制相比，基于BP神经网络的PID控制精度、稳定性都更好。对冗余驱动6PUS-UPU并联机器人进行试验研究，验证了应用基于BP神经网

6、络的PID控制算法可使并联机器人稳定性更强、位置跟随更精确。关键词：冗余驱动；6PUS-UPU；BP神经网络；PID；联合仿真；力/位混合控制-I-燕山大学工学硕士学位论文AbstractWiththesocialdemandschangedrapidly,therequirementsoftheparallelrobotcontrolsystembecomemoreandmoredemanding.Thispaperachievedamoreaccurateforcepositionhybri

7、dcontrolsystembasedon6PUS-UPUredundantparallelrobot.Thispapersolvedtheinternalforcesofthemechanicalsystemandachieveaclosed-loopcontrolsystemforparallelrobot,thepaperresearchtheintelligentcontrolalgorithmandconductedthesimulationandexperimentofthesyst

8、em,andachievedtheonline-adjustcontrolof6PUS-UPUredundantparallelrobot,andverifiedtheeffectivenessofthecontrolsystem.Researchfromtheperspectiveofrobotcontrolrequirements,thispaperestablishedthedynamicmodelofdrivingslides,drivingbranches,middlebranchof