蒸汽發(fā)生器檢修機(jī)械手路徑規(guī)劃及控制方法研究.pdf

1、蒸汽發(fā)生器是核動(dòng)力裝置中重要的連接樞紐設(shè)備，其安全穩(wěn)定性一直是人們所關(guān)心的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)外核電站的相關(guān)數(shù)據(jù)表明，蒸汽發(fā)生器是核動(dòng)力裝置中故障發(fā)生概率最高的設(shè)備之一。為了避免此類(lèi)故障的發(fā)生，需要經(jīng)常對(duì)蒸汽發(fā)生器進(jìn)行維修。由于其內(nèi)部放射性物質(zhì)的存在，操作人員不能直接對(duì)其進(jìn)行檢修，而應(yīng)需要采用機(jī)械手來(lái)完成該任務(wù)。因此，對(duì)此類(lèi)機(jī)械手展開(kāi)研制具有重要的實(shí)際意義。本文所研究的蒸汽發(fā)生器檢修機(jī)械手是應(yīng)用于某項(xiàng)具體工程項(xiàng)目，文中針對(duì)該機(jī)械手的人工示教路徑、

2、自動(dòng)路徑規(guī)劃以及關(guān)節(jié)控制等問(wèn)題展開(kāi)研究。
　　 首先，對(duì)機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)學(xué)進(jìn)行了分析，給出了逆運(yùn)動(dòng)學(xué)的求解方法；采用拉格朗日方程建立了完整的機(jī)械手動(dòng)力學(xué)模型。同時(shí)對(duì)機(jī)械手的奇異性進(jìn)行了分析與判斷。
　　 其次，研究了狹窄空間蒸汽發(fā)生器內(nèi)機(jī)械手人工示教路徑策略、示教路徑優(yōu)化以及最優(yōu)軌跡規(guī)劃等問(wèn)題。在關(guān)節(jié)空間中采用點(diǎn)動(dòng)模式進(jìn)行初始路徑示教?？紤]到關(guān)節(jié)空間與任務(wù)空間的非線(xiàn)性映射關(guān)系，導(dǎo)致示教路徑往往并非最優(yōu)路徑。利用一組幾何操作算

3、子對(duì)初始示教路徑進(jìn)行優(yōu)化處理，并基于B-樣條曲線(xiàn)對(duì)離散示教點(diǎn)列進(jìn)行擬合以得到連續(xù)運(yùn)動(dòng)軌跡。再建立以機(jī)械手運(yùn)行時(shí)間最短為目標(biāo)函數(shù)的約束優(yōu)化模型，采用動(dòng)態(tài)罰函數(shù)法將約束優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為非約束優(yōu)化問(wèn)題，并利用改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行求解。給出了仿真對(duì)照結(jié)果。
　　 再次，研究了機(jī)械手的自動(dòng)路徑規(guī)劃問(wèn)題，對(duì)當(dāng)前幾種主要的搜索算法進(jìn)行分析與總結(jié)?；诳焖偎阉麟S機(jī)樹(shù)算法，研究了該算法主要存在的缺點(diǎn)：不能有效控制搜索路徑的質(zhì)量問(wèn)題。通過(guò)建立路徑質(zhì)量評(píng)

4、價(jià)函數(shù)對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。仿真結(jié)果表明，建立不同形式的目標(biāo)函數(shù)可得到不同優(yōu)化程度的搜索路徑。由于快速搜索隨機(jī)樹(shù)法需要進(jìn)行在線(xiàn)碰撞檢測(cè)，導(dǎo)致規(guī)劃時(shí)間較長(zhǎng)。為了進(jìn)一步提高規(guī)劃算法的搜索效率，研究了一種基于位形空間分解-路標(biāo)圖搜索算法，將高維搜索空間內(nèi)的規(guī)劃問(wèn)題簡(jiǎn)化為兩個(gè)低維子空間內(nèi)的路徑規(guī)劃問(wèn)題。由于所有的路標(biāo)節(jié)點(diǎn)的碰撞檢測(cè)以及節(jié)點(diǎn)間的連通判斷均離線(xiàn)一次性生成，降低了算法的在線(xiàn)規(guī)劃時(shí)間。仿真結(jié)果表明該算法的有效性，在線(xiàn)規(guī)劃所需時(shí)間少于基本隨機(jī)路

5、標(biāo)圖法規(guī)劃時(shí)間。
　　 最后，研究了機(jī)械手的軌跡跟蹤控制問(wèn)題。將滑?？刂婆c神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，設(shè)計(jì)一種全程滑模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制器。通過(guò)設(shè)計(jì)全滑模面來(lái)提高系統(tǒng)在響應(yīng)的全過(guò)程均具有魯棒性。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近機(jī)械手動(dòng)力學(xué)建模誤差；在利用滑?？刂茖?duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)誤差以及外部擾動(dòng)進(jìn)行補(bǔ)償。同時(shí)為避免因不確定上界估計(jì)過(guò)大而導(dǎo)致控制輸入出現(xiàn)飽和，對(duì)未知上界的自適應(yīng)調(diào)整律進(jìn)行改進(jìn)，從而提高了自適應(yīng)變化律的魯棒性。通過(guò)Lyapunov穩(wěn)定性理論來(lái)證明該