【摘要】：與傳統(tǒng)工業(yè)機械臂相比,繩驅(qū)動機械臂具有更輕的運動慣量、更大負(fù)載自重比和更優(yōu)的人機交互安全性,可廣泛應(yīng)用于醫(yī)療護理、柔性生產(chǎn)等。另一方面,受制于繩驅(qū)動技術(shù)的引入,繩驅(qū)動機械臂具有更復(fù)雜的系統(tǒng)動力學(xué)特性、更低的剛度,導(dǎo)致其高品質(zhì)跟蹤控制更加困難。本文聚焦于繩驅(qū)動機械臂系統(tǒng)關(guān)節(jié)運動解耦方法及其魯棒控制技術(shù)的研究,研究內(nèi)容涉及繩驅(qū)動關(guān)節(jié)模塊解耦方法、機械臂結(jié)構(gòu)設(shè)計、運動學(xué)及動力學(xué)建模、運動規(guī)劃及魯棒控制算法等方面。研究了繩驅(qū)動機械臂前后關(guān)節(jié)間運動物理解耦方法。繩驅(qū)動技術(shù)的應(yīng)用,在降低運動臂自身慣量、提升交互安全性的同時,也不可避免的帶來了運動學(xué)耦合問題。為此,首先分析了繩驅(qū)動機械臂前后關(guān)節(jié)間的運動耦合關(guān)系,據(jù)此分別提出基于行星齒輪和基于滑輪系的兩種繩驅(qū)動關(guān)節(jié)間運動解耦模塊設(shè)計方案,分析了運動解耦模塊的解耦原理,實現(xiàn)了繩驅(qū)動機械臂關(guān)節(jié)運動的機械解耦。而后,構(gòu)建了兩自由度機械臂關(guān)節(jié)運動綜合試驗臺,通過實驗分析了機械解耦模塊解耦效果的影響因素,驗證了運動解耦模塊的有效性。同時,分析還表明:隨著機械臂關(guān)節(jié)數(shù)的增加,所需解耦模塊數(shù)量和體積也隨之增多,而解耦模塊的應(yīng)用將大幅增加機械臂的體積、重量和力矩?fù)p耗,從而導(dǎo)致繩驅(qū)動機械臂大的負(fù)載自重比這一優(yōu)勢不在,故而,機械解耦在超過3個自由度的機械臂上不宜使用。針對機械解耦帶來的機械臂結(jié)構(gòu)復(fù)雜、重量大的問題,研制了一型算法解耦的四自由度繩驅(qū)動機械臂“北極星1號”。進一步研究了繩驅(qū)動機械臂的運動耦合機理,推導(dǎo)出其關(guān)節(jié)空間和驅(qū)動空間的耦合矩陣,建立了繩驅(qū)動機械臂驅(qū)動空間、關(guān)節(jié)空間和笛卡爾空間的映射關(guān)系,提出算法解耦的繩驅(qū)動機械臂設(shè)計方案。針對“北極星1號”繩驅(qū)動機械臂,建立其運動學(xué)模型,給出了繩驅(qū)動機械臂的雅克比矩陣。研究了繩驅(qū)動機械臂的動力學(xué)建模問題,分三步推導(dǎo)出系統(tǒng)完整的動力學(xué)模型。研究了包含繩索特性的串聯(lián)關(guān)節(jié)機器人動力學(xué)參數(shù)辨識問題,通過仿真和試驗驗證了所構(gòu)建動力學(xué)模型及其參數(shù)辨識方法的正確性和有效性。由于繩驅(qū)動機械臂系統(tǒng)難以建立精確的動力學(xué)模型,本文針對存在復(fù)雜動力學(xué)耦合、較大的參數(shù)不確定性、時變未知外干擾等復(fù)雜集總干擾下繩驅(qū)動機械臂的軌跡跟蹤控制難題,提出了一種基于時延估計(time delay estimation,TDE)技術(shù)的滑模(sliding mode,SM)控制算法。所提控制算法主要包括TDE部分和SM部分。TDE部分利用系統(tǒng)自身信號的時延值來估算當(dāng)前時刻系統(tǒng)的集總動態(tài),實現(xiàn)了不基于動力學(xué)模型的控制;而SM部分用于保證復(fù)雜集總干擾下系統(tǒng)控制的高品質(zhì)。最終,通過對比試驗驗證了所提控制算法的有效性。而由于傳統(tǒng)滑�？刂剖腔诰�性滑模面設(shè)計的,收斂速度和控制精度均需進一步提高,故本文在此基礎(chǔ)上,在所提基于TDE技術(shù)的滑膜控制算法基礎(chǔ)上,針對傳統(tǒng)基于線性誤差的動態(tài)滑模控制算法的響應(yīng)速度和控制精度不高的問題,提出一種基于TDE技術(shù)的分?jǐn)?shù)階非奇異終端滑模(fractional-order nonsingular terminal SM,FONTSM)控制技術(shù)。受益于FONTSM誤差動態(tài)的創(chuàng)新應(yīng)用,系統(tǒng)能夠保證良好的穩(wěn)態(tài)控制精度和動態(tài)響應(yīng)性能。最終,采用對比仿真和試驗驗證了所提控制算法的有效性和相對已有算法的優(yōu)越性。為進一步提升系統(tǒng)控制精度和動態(tài)響應(yīng)速度,同時抑制測量噪聲的影響,本文融合自適應(yīng)控制理論,在所提基于TDE技術(shù)的FONTSM控制算法基礎(chǔ)上,創(chuàng)新提出一種基于TDE技術(shù)的自適應(yīng)FONTSM(adaptive FONTSM,AFONTSM)控制算法。為有效處理時變集總干擾,該控制算法融合TDE技術(shù)、FONTSM誤差動態(tài)和創(chuàng)新提出的自適應(yīng)復(fù)合趨近律,有效提升了繩驅(qū)動機械臂的綜合控制性能。最終,利用多組對比仿真和試驗驗證了所提控制算法相對已有算法的有效性和優(yōu)越性。最后,總結(jié)了全文的研究工作和創(chuàng)新點,討論了存在的不足與未來的研究方向。
【圖文】：

圖 1. 2 Dexter 繩驅(qū)動機械臂 圖 1. 3 UNIBO 靈巧手a) 整體外觀 b) 設(shè)計細(xì)節(jié)圖 1. 4 華盛頓大學(xué) CADEN-7 機器人

圖 1. 2 Dexter 繩驅(qū)動機械臂 圖 1. 3 UNIBO 靈巧手a) 整體外觀 b) 設(shè)計細(xì)節(jié)圖 1. 4 華盛頓大學(xué) CADEN-7 機器人
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP241

【參考文獻】

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本文編號：2634510