Delta并聯(lián)機器人運動規(guī)劃與動力學控制.pdf

1、Delta機器人是一種并聯(lián)機器人，主要可以實現(xiàn)包裝、分揀、輕量搬運等工序，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用在電子、食品、制藥、醫(yī)療等行業(yè)。在高速高精的工作場合下，機器人的動力學特性變得明顯，傳統(tǒng)的基于運動學的控制方法存在控制精度不高、控制能量較大等缺點，同時Delta機器人整體是個強耦合、非線性系統(tǒng)，這些給控制帶來一定挑戰(zhàn)。機器人連桿的質(zhì)心、質(zhì)量、轉(zhuǎn)動慣量等參數(shù)存在測量誤差，機器人的結(jié)構(gòu)參數(shù)可能部分未知或存在偏差，通常建立的動力學模型只是實際模型的估計，研

2、究動力學模型的偏差對控制效果的影響很重要。PID控制器因其原理簡單、魯棒性好、可靠性高，一直是工業(yè)過程控制中應(yīng)用最廣的控制器。PID參數(shù)整定方法通常有基于經(jīng)驗和基于智能算法兩種方法，前者整定過程較繁瑣且需要一定的經(jīng)驗，后者算法較復(fù)雜且計算量大。因而，尋找一種簡單、普適的PID參數(shù)自整定方法尤為重要。針對以上的問題，本文以Delta并聯(lián)機器人為研究對象，研究機器人的運動學、動力學、運動規(guī)劃及基于動力學的解耦控制問題，并提出基于隨機粒子法的

3、PID參數(shù)自整定方法。
　　本文首先分析了Delta并聯(lián)機器人的運動學及動力學。求解機器人的運動學正解并結(jié)合Delta實驗平臺驗證其正確性;提出了一種繪制機器人可達工作空間簡單高效的方法;建立機器人運動學逆解并結(jié)合運動學正解并驗證了模型的正確性;推導(dǎo)了雅可比矩陣、逆速度、逆加速度的表達式;分析了機器人的奇異位型;結(jié)合機器人自身的結(jié)構(gòu)特點，提出了一種解決從動臂的質(zhì)量分配問題的方法，大大簡化逆動力學方程的建立過程。然后，進行了Delt

4、a并聯(lián)機器人的運動規(guī)劃----路徑與軌跡規(guī)劃。為確定機器人的最短軌跡規(guī)劃時間，提出了求解Delta機器人沿工作空間任意路徑的極限速度和極限加速度的方法;提出了一種Delta機器人路徑與軌跡規(guī)劃的方法，推導(dǎo)了理論的最短軌跡規(guī)劃時間的表達式。其次，研究了Delta并聯(lián)機器人在關(guān)節(jié)空間及任務(wù)空間的計算力矩解耦控制方法。推導(dǎo)了關(guān)節(jié)空間及任務(wù)空間的計算力矩解耦控制方法的控制率，證明了在慣性矩陣、哥氏力與離心力、重力項在理想與非理想估計下，該控制系

5、統(tǒng)是全局漸進穩(wěn)定的;為分析慣性矩陣、哥氏力與離心力、重力項的偏差對控制效果的影響，提出了施加隨機干擾方法，結(jié)合仿真實驗，比較了不同的擾動系數(shù)對控制效果的影響。再次，構(gòu)造出PID參數(shù)優(yōu)化指標的綜合表達式，提出了基本的隨機粒子法與改進的隨機粒子法自整定PID參數(shù)的方法。定義粒子的直積空間及粒子在直積空間的尋優(yōu)迭代規(guī)則，為解決粒子竄出直積空間的問題，提出了“鏡面模型”;為提高隨機粒子法的搜索精度和局部搜索能力，提出了改進的隨機粒子法。仿真實驗