6-DOF并聯(lián)機器人的動力學建模及控制方法研究.pdf

1、并聯(lián)機器人具有運動負荷小、微動精度高、末端件慣性小以及動態(tài)響應快等優(yōu)點，目前已被廣泛應用于航空、軍事、醫(yī)療等領(lǐng)域中。本文以康復機器人為背景，將一種6-DOF并聯(lián)機器人作為其主機構(gòu)，并進行并聯(lián)機器人控制系統(tǒng)的研究，以實現(xiàn)患者做下肢康復訓練時，并聯(lián)機器人具有更好的運動性能。由于常規(guī)的控制方法無法達到期望的控制效果。因此，本課題的主要目的是尋找一種適合醫(yī)療康復的控制方法,以實現(xiàn)并聯(lián)機器人完成復雜運動時仍能保持較高的軌跡跟蹤精度。
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2、先詳細分析了6-DOF并聯(lián)機器人的結(jié)構(gòu)模型，建立了位置坐標系，然后基于坐標變換理論，推導了位姿反解方程，求出了雅克比矩陣，最后對其運動學進行了計算，并以動平臺轉(zhuǎn)動為實際算例，在Matlab軟件中對其進行了仿真實驗。
　　在分析了機構(gòu)剛性體模型的基礎上，基于拉格朗日法推導了其動力學方程，分別對動平臺和各條分支桿件進行了動力學建模，然后推導了兩者之間的聯(lián)合方程，最后對其結(jié)構(gòu)模型采取了優(yōu)化處理，為后續(xù)控制系統(tǒng)一系列關(guān)鍵問題的研究提供了一

3、定的理論依據(jù)。
　　由于并聯(lián)機器人動力學模型較為復雜，常規(guī)的控制方法很難對其實現(xiàn)軌跡跟蹤的精確控制。鑒于此，在深入分析了 BP網(wǎng)絡、PID控制和PSO算法所有優(yōu)點的基礎上，提出了一種改進粒子群優(yōu)化(IPSO，Improved Particle Swarm Optimization)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡自適應PID控制算法(簡稱IPSO BP PID控制算法)。在研究PSO算法時，針對其收斂性能問題，對算法中的兩個關(guān)鍵參數(shù)進行了重大改進，

4、分別是慣性權(quán)重的重新調(diào)整和收縮系數(shù)的優(yōu)化，然后基于改進后的PSO算法訓練BP網(wǎng)絡的連接權(quán)值，并采用優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡調(diào)整PID的關(guān)鍵參數(shù)，最后在Matlab環(huán)境下分別對PID、BP PID和IPSO BP PID控制方法進行了仿真與對比分析。結(jié)果證明，IPSO BP PID控制算法可以明顯提高系統(tǒng)的控制精度。
　　最后，在Matlab環(huán)境下對6-DOF并聯(lián)機器人進行了控制系統(tǒng)實驗平臺的搭建和IPSO BP PID控制器的設計，然后分