發(fā)布時間：2018-05-10 16:03

  本文選題：機械手 + 軌跡跟蹤　； 參考：《西南石油大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著科學技術的飛速前進,機械手技術的發(fā)展逐漸成為工業(yè)控制領域內(nèi)研究最為熱門的學科,并不斷向其它領域滲透。機械手系統(tǒng)的核心是控制系統(tǒng),機械手的智能控制研究近年來得到諸多學者的高度重視,如何能使機械手更高速度和更高精度的為人類服務,從而代替人做許多復雜的、環(huán)境惡劣的、單調(diào)重復的工作是目前最需要解決的問題。隨著科技的發(fā)展,人們對機械手的要求不僅僅是能夠實現(xiàn)點對點的跟蹤、一般直線跟蹤和復雜的曲線跟蹤,而是能夠實現(xiàn)對任意指定路徑高精度的跟蹤。然而機械手系統(tǒng)受到許多不確定性因素的影響,如負載變化、隨機擾動等外界因素和模型自身不確定性因素的影響,這些因素使得很難獲得機械手系統(tǒng)準確的數(shù)學模型,很大程度上加大了機械手獲得高精度軌跡跟蹤控制方法的難度。因此本文就機械手軌跡跟蹤控制方法展開深入的研究,目的是通過設計合理的控制器使機械手達到高精度軌跡跟蹤控制的目的,使機械手的執(zhí)行末端能夠按照用戶設定的期望路徑,完成用戶指定的工作流程。該論文的主要研究工作如下:1.本文首先分析了機械手運動學的理論知識,通過對剛體位姿的描述、坐標的轉換,建立了機械手的運動學方程;然后通過拉格朗日函數(shù)的理論知識,推導了機械手的動力學模型;最后運用S函數(shù)對雙關節(jié)機械手系統(tǒng)的動力學模型進行了編程,為后序仿真實驗驗證做好了充分的準備。2.其次分析了模糊系統(tǒng)的理論知識,并針對雙關節(jié)機械手系統(tǒng),完成了常規(guī)模糊控制系統(tǒng)的設計,并利用仿真實驗分析出所設計的控制器的控制效果,通過仿真實驗可知所設計的模糊控制器具有良好魯棒性和不依賴對象精確數(shù)學模型的優(yōu)點,但不足之處是存在控制精度較低的問題。3.在分析對比了常規(guī)模糊控制器對機械手軌跡跟蹤控制的效果,設計出了兩種新的自適應模糊控制算法,針對具有不確定性因素的MIMO系統(tǒng),設計了具有模糊系統(tǒng)誤差逼近特性的自適應模糊控制方案來提高機械手軌跡跟蹤精度。而當機械手受到外界較大擾動等不確定性因素時,常規(guī)的模糊自適應控制方案對機械手的軌跡跟蹤控制效果不太理想的情況,設計基于模糊補償?shù)臋C械手自適應模糊控制器來減少不確定性因素的影響,改善控制精度。本章所設計的控制算法均采用Lyapunov穩(wěn)定性算法驗證所設計的控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,最后通過仿真實驗研究,分析討論了機械手在不同控制算法的控制下所能達到的軌跡跟蹤效果,從而證明了所設計的控制算法的有效性。最后分析總結了本文的工作重點和取得的研究成果,并提出了不足和對下一步更深入的研究計劃進行了展望。
[Abstract]:With the rapid development of science and technology, the development of manipulator technology has gradually become the hottest subject in the field of industrial control, and continues to infiltrate into other fields. The core of the manipulator system is the control system. In recent years, the intelligent control research of the manipulator has been paid great attention by many scholars. How to make the manipulator serve the human with higher speed and precision, so as to do a lot of complex things instead of the human being. The most important problem to be solved at present is the harsh environment and monotonous and repetitive work. With the development of science and technology, the requirement of manipulator is not only to achieve point-to-point tracking, general line tracking and complex curve tracking, but also to track any given path with high accuracy. However, manipulator system is affected by many uncertain factors, such as load change, random disturbance and so on. These factors make it difficult to obtain accurate mathematical model of manipulator system. To a great extent, it is more difficult for the manipulator to obtain high precision trajectory tracking control method. In this paper, the trajectory tracking control method of manipulator is studied in depth. The purpose of this paper is to design a reasonable controller to make the manipulator achieve the purpose of high precision trajectory tracking control. The end of the manipulator can complete the user-specified workflow according to the desired path set by the user. The main research work of this thesis is as follows: 1. In this paper, the kinematics theory of manipulator is analyzed, and the kinematics equation of manipulator is established by describing the position of rigid body and transforming coordinates, and then through the theoretical knowledge of Lagrange function. The dynamics model of the manipulator is deduced, and the dynamic model of the two-joint manipulator system is programmed by using S function, which is fully prepared for the post-sequence simulation experiment. Secondly, the theoretical knowledge of the fuzzy system is analyzed, and the design of the conventional fuzzy control system is completed for the dual-joint manipulator system, and the control effect of the designed controller is analyzed by the simulation experiment. The simulation results show that the fuzzy controller has the advantages of good robustness and no dependence on the precise mathematical model of the object, but the disadvantage is that the control accuracy is low. In this paper, the effect of conventional fuzzy controller on trajectory tracking control of manipulator is analyzed and compared. Two new adaptive fuzzy control algorithms are designed for MIMO system with uncertain factors. An adaptive fuzzy control scheme with the characteristic of fuzzy system error approximation is designed to improve the tracking accuracy of manipulator. However, when the manipulator is subjected to some uncertain factors, such as outside disturbance, the conventional fuzzy adaptive control scheme is not ideal for the trajectory tracking control of the manipulator. An adaptive fuzzy controller for manipulator based on fuzzy compensation is designed to reduce the influence of uncertain factors and improve the control precision. All the control algorithms designed in this chapter use Lyapunov stability algorithm to verify the stability of the designed control system. Finally, the trajectory tracking effect of manipulator under the control of different control algorithms is analyzed and discussed through simulation experiments. Thus, the effectiveness of the proposed control algorithm is proved. Finally, the emphasis and research results of this paper are analyzed and summarized, and the deficiency and the prospect of further research plan are put forward.
【學位授予單位】：西南石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP241

【參考文獻】

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1 李書巳;;模糊控制基本原理與實現(xiàn)方法研究[J];數(shù)字技術與應用;2015年05期

2 趙俊偉;李雪鋒;陳國強;;基于Lagrange方法的3-PRS并聯(lián)機構動力學分析[J];機械設計與研究;2015年02期

3 李文略;;歐拉運動學方程的另一種推導方法[J];物理與工程;2014年02期

4 譚民;王碩;;機器人技術研究進展[J];自動化學報;2013年07期

5 孫英飛;羅愛華;;我國工業(yè)機器人發(fā)展研究[J];科學技術與工程;2012年12期

6 趙喜鋒;杜向黨;鞏靜靜;張宇;;小型機械手結構設計與研究[J];機械與電子;2012年01期

7 董立紅;;基于模糊補償?shù)臋C械手魯棒自適應模糊控制研究[J];計算機工程與科學;2012年01期

8 王雨;;可編程控制器在模糊控制中的應用分析[J];技術與市場;2010年12期

9 侯浩亮;姚新宇;馮曉梅;袁興生;;C MEX S函數(shù)在Simulink中的應用[J];微計算機信息;2010年19期

10 朱彥齊;陳玉芝;;淺談工業(yè)機器人在自動化控制領域的應用[J];職業(yè);2010年08期

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1 龍海燕;一種改進變論域模糊控制器的設計及應用[D];武漢科技大學;2014年

2 梁世超;電液伺服系統(tǒng)變論域模糊PID控制策略研究與應用[D];中南大學;2014年

3 陳浩;基于自適應模糊滑�？刂破鞯姆峭暾喪揭苿訖C器人軌跡跟蹤控制[D];長安大學;2013年

4 王晨光;機械手系統(tǒng)軌跡跟蹤混合控制算法的研究[D];天津理工大學;2013年

5 楊金龍;雙關節(jié)機械手的神經(jīng)網(wǎng)絡魯棒控制仿真研究[D];東北大學;2012年

6 秦貞華;工業(yè)機器人軌跡跟蹤控制研究[D];浙江工業(yè)大學;2012年

7 王旭東;基于倒立擺系統(tǒng)的模糊控制算法研究[D];西安電子科技大學;2012年

8 于向智;抽油機下沖程能量回饋控制系統(tǒng)設計[D];東北大學;2010年

9 魏娟;多自由度機械臂軌跡跟蹤控制仿真研究[D];湘潭大學;2010年

10 胡姍姍;模糊自適應控制方法的研究[D];東北大學;2009年

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本文編號：1869960