本文關(guān)鍵詞：結(jié)合旋量理論的串聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)特性分析及運(yùn)動(dòng)控制研究

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【摘要】：機(jī)器人技術(shù)涉及多種學(xué)科之間的相互滲透、綜合交叉,包括機(jī)構(gòu)學(xué)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)、信息技術(shù)、傳感技術(shù)、人工智能和仿生學(xué)等多學(xué)科知識(shí)交叉融合,且機(jī)器人是一個(gè)典型的多輸入多輸出非線性不確定系統(tǒng),其不確定性主要體現(xiàn)在控制器設(shè)計(jì)中的控制對(duì)象數(shù)學(xué)模型和實(shí)際對(duì)象模型總是存在差異的,這些差異主要來源于系統(tǒng)未建模動(dòng)態(tài)、外界隨機(jī)干擾和未知的系統(tǒng)參數(shù),而存在不確定因素下的控制問題是現(xiàn)代控制中的一個(gè)重要課題,其控制效果的好壞將會(huì)直接影響整個(gè)機(jī)器人系統(tǒng)的性能,因此研究具有系統(tǒng)建模誤差、隨機(jī)干擾甚至參數(shù)未知的串聯(lián)多關(guān)節(jié)機(jī)器人控制技術(shù)具有非常重要的理論和實(shí)踐意義。分析和研究機(jī)器人技術(shù)的前提和基礎(chǔ)是建立恰當(dāng)?shù)目刂茖?duì)象數(shù)學(xué)模型,其中最經(jīng)典的方法為D-H參數(shù)描述法及齊次坐標(biāo)變換,但是如果想要從微觀局部的特性揭示其“運(yùn)動(dòng)”本質(zhì)屬性,就需要運(yùn)用其他的數(shù)學(xué)幾何工具來表達(dá),李群李代數(shù)及旋量理論則是一種恰當(dāng)?shù)姆椒ā１疚囊岳钊豪畲鷶?shù)及旋量等數(shù)學(xué)理論為基礎(chǔ),以微分幾何為工具,從數(shù)學(xué)角度解析多自由度串聯(lián)機(jī)器人的正運(yùn)動(dòng)學(xué)及逆運(yùn)動(dòng)學(xué)問題,并推導(dǎo)相應(yīng)的動(dòng)力學(xué)方程,對(duì)其運(yùn)動(dòng)特性進(jìn)行系統(tǒng)的理論分析和研究,該現(xiàn)代數(shù)學(xué)工具的引入一方面作為經(jīng)典機(jī)器人描述方法的有效補(bǔ)充,另一方面也試圖對(duì)機(jī)器人“運(yùn)動(dòng)”的本質(zhì)屬性加以揭示剖析。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)的不確定性,引入滑模變結(jié)構(gòu)控制技術(shù),該控制方法具有設(shè)計(jì)簡(jiǎn)便、魯棒性好、到達(dá)滑動(dòng)模態(tài)后系統(tǒng)對(duì)內(nèi)外干擾免疫等優(yōu)點(diǎn),適合于成本要求嚴(yán)格、且有一定精度要求的機(jī)器人控制領(lǐng)域,并為了提高其控制性能,消除抖振現(xiàn)象,采用非線性飽和設(shè)計(jì)、模糊策略和自適應(yīng)魯棒等技術(shù)相結(jié)合的先進(jìn)控制策略研究具有不確定性的非線性機(jī)器人系統(tǒng)高精度運(yùn)動(dòng)控制問題。本論文共分七章,各章主要研究?jī)?nèi)容如下：第一章,介紹了本課題的研究背景,通過分析國(guó)內(nèi)外機(jī)器人技術(shù)及產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀,著重強(qiáng)調(diào)當(dāng)前浙江省乃至國(guó)內(nèi)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展大環(huán)境的迫切需求,突出了本課題研究的重要意義。在查閱相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,從旋量理論的應(yīng)用發(fā)展和運(yùn)動(dòng)控制策略等方面探討了相關(guān)研究的關(guān)鍵技術(shù)、存在的問題及發(fā)展方向,最后闡明了本課題的來源及主要研究?jī)?nèi)容。第二章,介紹了數(shù)學(xué)工具李群李代數(shù)及旋量理論,進(jìn)而應(yīng)用該數(shù)學(xué)工具描述串聯(lián)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)關(guān)系,推導(dǎo)出其正運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和幾何參數(shù)誤差模型,并提出一種新型高效的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)算法。首先進(jìn)行剛體空間運(yùn)動(dòng)旋量描述、串聯(lián)機(jī)器人各關(guān)節(jié)螺旋運(yùn)動(dòng)定義,然后以錢江一號(hào)六自由度串聯(lián)機(jī)器人為例,建立了基于旋量指數(shù)積形式的六自由度串聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,并基于該運(yùn)動(dòng)學(xué)模型法研究了幾何參數(shù)誤差模型,為高精度的幾何參數(shù)標(biāo)定打好基礎(chǔ)。之后重點(diǎn)研究了基于旋量理論的實(shí)時(shí)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解方法,介紹了三種常用Paden-Kahan子問題,并針對(duì)錢江一號(hào)的特殊結(jié)構(gòu),研究提出了一種新型子問題的求解方法,對(duì)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)求解過程中所涉及到的指數(shù)積形式、參考點(diǎn)選取和距離不變?cè)瓌t等相關(guān)數(shù)學(xué)性質(zhì)的運(yùn)用策略做了深入探討,并以此為基礎(chǔ)完成了六自由度串聯(lián)機(jī)器人的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)實(shí)時(shí)求解算法。最后,通過實(shí)例求解和對(duì)比試驗(yàn),驗(yàn)證了算法的有效性和實(shí)時(shí)性。第三章,基于旋量理論分析了串聯(lián)機(jī)器人的雅克比矩陣,并將旋量理論與凱恩方程相結(jié)合,推導(dǎo)了多關(guān)節(jié)串聯(lián)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)模型,并與常用的動(dòng)力學(xué)建模方法作比較,突出了本方法的優(yōu)越性。首先闡述了基于旋量理論的串聯(lián)機(jī)器人雅可比矩陣,分別從指數(shù)積(POE)及螺旋運(yùn)動(dòng)方程兩個(gè)角度作分析介紹。然后介紹了基于凱恩方程的動(dòng)力學(xué)建模方法,結(jié)合旋量理論選擇合適的雅克比矩陣,定義合適的主動(dòng)力旋量、慣性力旋量、偏速度旋量、廣義主動(dòng)力及廣義慣性力等參數(shù),基于達(dá)朗伯原理推導(dǎo)出了凱恩動(dòng)力學(xué)方程,以此提出了一種基于旋量理論及凱恩方程的多關(guān)節(jié)串聯(lián)機(jī)器人高效動(dòng)力學(xué)建模方法,并分析對(duì)比了幾種常見動(dòng)力學(xué)建模方法的優(yōu)劣性。以“錢江一號(hào)”機(jī)器人為例,采用符號(hào)計(jì)算軟件Maple推導(dǎo)出機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型,為后續(xù)的基于動(dòng)力學(xué)模型的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制算法作好基礎(chǔ)。第四章,針對(duì)機(jī)器人系統(tǒng)的不確定性,引入積分滑模變結(jié)構(gòu)控制方法,為了減小穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差,同時(shí)為了防止累積效應(yīng)(Windup)而引起大的超調(diào)和執(zhí)行器飽和,設(shè)計(jì)了一類非線性類勢(shì)能函數(shù)來改進(jìn)傳統(tǒng)積分滑模面,以獲得更好的暫態(tài)性能。首先根據(jù)第三章基于旋量及凱恩方程得到串聯(lián)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型,并對(duì)涉及到的動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行了梳理歸納,然后針對(duì)具有不確定性及外界干擾的機(jī)器人非線性系統(tǒng),研究多關(guān)節(jié)軌跡跟蹤控制方法,并提出一種非線性積分滑模變結(jié)構(gòu)控制算法,設(shè)計(jì)一種基于飽和函數(shù)的非線性積分滑模面,根據(jù)系統(tǒng)狀態(tài)采用邊界層方法,在邊界層外,通過調(diào)節(jié)因子對(duì)積分項(xiàng)進(jìn)行削弱,以防止在初始誤差較大的條件下積分飽和引起Windup效應(yīng),導(dǎo)致超調(diào)較大和調(diào)節(jié)時(shí)間較長(zhǎng)的問題；在邊界層內(nèi),針對(duì)系統(tǒng)不確定及外界干擾采用積分準(zhǔn)滑�？刂苼硪种葡到y(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差及增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性。應(yīng)用Lyapunov穩(wěn)定性理論和LaSalle不變性原理詳細(xì)分析并證明了其穩(wěn)定性及魯棒性,最后在錢江一號(hào)串聯(lián)機(jī)器人上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,結(jié)果表明了該新型積分滑模控制方法能有效改善跟蹤性能。第五章,為了改善傳統(tǒng)滑�？刂频挠邢迺r(shí)間收斂特性,提高控制器的快速性,保證全局控制的非奇異性,且減少滑�？刂频亩墩瘳F(xiàn)象,本章提出了一種基于模糊切換的快速全局非奇異終端滑模控制。首先通過分析比較線性滑模、終端滑模和非奇異終端滑模等滑�？刂破鞯臅r(shí)間收斂特性,指出了傳統(tǒng)終端滑模存在收斂時(shí)間較長(zhǎng)和全局控制奇異等問題,然后通過在滑模面中引入合適的指數(shù)函數(shù)和參數(shù)選擇來設(shè)計(jì)新的全局快速非奇異滑模超曲面面,以此來保證控制輸入的非奇異性,其中合適的指數(shù)函數(shù)用來加快狀態(tài)遠(yuǎn)離平衡點(diǎn)時(shí)的收斂速度,保證系統(tǒng)狀態(tài)全局快速收斂,能在較短時(shí)間內(nèi)達(dá)到平衡點(diǎn)。進(jìn)一步考慮到抖振問題,結(jié)合模糊控制策略來調(diào)節(jié)滑模控制的切換增益,改善了非奇異終端滑�？刂频木窒扌�,利用模糊控制器的輸出對(duì)切換增益的變化量進(jìn)行積分估計(jì),該方法能購(gòu)系統(tǒng)的外界和建模誤差的上界進(jìn)行有效評(píng)估,因此能自動(dòng)跟蹤建模誤差和干擾的影響,削弱抖振現(xiàn)象,以達(dá)到高性能、無抖振的非奇異終端滑�？刂�。通過理論證明和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證,表明該方法對(duì)有界模型誤差和外部干擾具有較好魯棒性,具有較高的穩(wěn)態(tài)精度,特別適用于高精度軌跡跟蹤控制。第六章,針對(duì)復(fù)雜非線性不確定控制對(duì)象,為了降低對(duì)控制對(duì)象模型的依賴度,本章利用模糊控制的萬能逼近特性,提出了一種基于單輸入的直接自適應(yīng)模糊滑�？刂品椒�,既可以柔化控制輸入,亦保證系統(tǒng)強(qiáng)魯棒性。當(dāng)控制對(duì)象模型未知或建模困難的情況下,可利用自適應(yīng)模糊逼近方法來實(shí)現(xiàn)對(duì)滑�？刂浦械刃Э刂频谋平�,不需要對(duì)機(jī)器人的未知參數(shù)進(jìn)行預(yù)先估計(jì),可直接用以控制輸入。為降低模糊規(guī)則的復(fù)雜度,減少模糊控制器的輸入變量個(gè)數(shù),僅以當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)到滑模切換面s(t)作為模糊控制器的輸入量,提高模糊推理效率,同時(shí)設(shè)計(jì)模糊控制器中可調(diào)參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)律,使控制器的參數(shù)能隨著機(jī)器人參數(shù)的變化而自適應(yīng)變化,提高系統(tǒng)的抗干擾能力,最終使跟蹤誤差收斂到零,利用李雅普諾夫方法分析了該閉環(huán)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,并改進(jìn)第五章的模糊切換控制方法用以消除滑�？刂频亩墩�,提高非線性控制對(duì)象的整體動(dòng)靜態(tài)性能。最后,在模型參數(shù)未知的情況下,分別對(duì)電機(jī)驅(qū)動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)和液壓驅(qū)動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行軌跡跟蹤實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明了該方法的魯棒性和有效性,控制輸出能快速平穩(wěn)地跟隨參考位置信號(hào)。第7章,對(duì)本課題的研究工作做了總結(jié),指出了研究工作中的創(chuàng)新點(diǎn),并對(duì)后續(xù)的相關(guān)研究做了展望。
【關(guān)鍵詞】：串聯(lián)機(jī)器人 旋量理論 李群李代數(shù) 指數(shù)積(POE) 逆運(yùn)動(dòng)學(xué) kane方程 動(dòng)力學(xué) 運(yùn)動(dòng)控制 滑模變結(jié)構(gòu)控制 類勢(shì)能函數(shù) 飽和函數(shù) 模糊控制 自適應(yīng)控制
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP242
【目錄】：

• 致謝5-7
• 摘要7-11
• ABSTRACT11-21
• 第1章 緒論21-37
• 1.1 課題背景及意義21-25
• 1.2 基于旋量理論的串聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)特性研究現(xiàn)狀25-29
• 1.2.1 基于旋量理論的運(yùn)動(dòng)學(xué)25-27
• 1.2.2 基于旋量理論的幾何誤差建模27-28
• 1.2.3 基于旋量理論的動(dòng)力學(xué)建模28-29
• 1.3 串聯(lián)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制關(guān)鍵技術(shù)研究現(xiàn)狀29-34
• 1.3.1 滑模變結(jié)構(gòu)控制31-32
• 1.3.2 滑模控制中的消除抖振技術(shù)32
• 1.3.3 多種運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)融合32-34
• 1.4 課題目標(biāo)與主要研究?jī)?nèi)容34-36
• 1.4.1 課題來源34
• 1.4.2 論文研究目標(biāo)及主要內(nèi)容34-36
• 1.5 本章小結(jié)36-37
• 第2章 基于旋量理論的串聯(lián)機(jī)器人逆運(yùn)動(dòng)學(xué)分析37-63
• 2.1 引言37-39
• 2.2 基于旋量法的運(yùn)動(dòng)學(xué)建模及誤差模型39-46
• 2.2.1 旋量理論數(shù)學(xué)基礎(chǔ)39-40
• 2.2.2 指數(shù)積運(yùn)動(dòng)學(xué)建模40-42
• 2.2.3 幾何參數(shù)誤差建模方法42-46
• 2.3 基于旋量及Paden-Kahan子問題的運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解算法46-61
• 2.3.1 錢江一號(hào)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型46-49
• 2.3.2 三個(gè)Paden.Kahan逆解子問題49-53
• 2.3.3 基于旋量新型Paden.Kahan逆解子問題的逆解算法53-59
• 2.3.4 逆解算法實(shí)例驗(yàn)證59-61
• 2.4 本章小結(jié)61-63
• 第3章 基于旋量理論及凱恩方程機(jī)器人高效動(dòng)力學(xué)建模方法63-78
• 3.1 引言63-64
• 3.2 基于旋量理論的串聯(lián)機(jī)器人雅可比矩陣64-68
• 3.2.1 基于POE的雅可比矩陣64-66
• 3.2.2 基于螺旋運(yùn)動(dòng)方程的雅可比矩陣66-68
• 3.3 基于旋量理論及凱恩方程的動(dòng)力學(xué)建模68-69
• 3.4 建模實(shí)例69-75
• 3.5 計(jì)算量比較75-76
• 3.6 本章小結(jié)76-78
• 第4章 基于動(dòng)力學(xué)模型的非線性積分滑模變結(jié)構(gòu)控制78-100
• 4.1 引言78-79
• 4.2 滑模變結(jié)構(gòu)控制79-81
• 4.3 機(jī)器人非線性動(dòng)力學(xué)特性81-84
• 4.4 非線性積分滑�？刂破髟O(shè)計(jì)84-92
• 4.4.1 非線性類勢(shì)能函數(shù)85-88
• 4.4.2 控制器設(shè)計(jì)88-90
• 4.4.3 穩(wěn)定性分析90-92
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析92-98
• 4.6 本章小結(jié)98-100
• 第5章 基于模糊切換的快速非奇異終端滑模控制100-116
• 5.1 引言100-101
• 5.2 快速非奇異終端滑�？刂�101-108
• 5.2.1 控制器設(shè)計(jì)101-106
• 5.2.2 穩(wěn)定性分析106-108
• 5.3 模糊切換控制器108-111
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析111-114
• 5.5 本章小結(jié)114-116
• 第6章 基于單輸入的直接自適應(yīng)模糊滑模控制116-137
• 6.1 引言116-117
• 6.2 基于單輸入模糊滑�？刂�117-120
• 6.3 模糊自適應(yīng)滑�？刂�120-124
• 6.4 實(shí)驗(yàn)一電機(jī)驅(qū)動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)124-126
• 6.5 實(shí)驗(yàn)二液壓驅(qū)動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)126-135
• 6.5.1 液壓實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹127-128
• 6.5.2 單關(guān)節(jié)隨動(dòng)控制實(shí)驗(yàn)(無外干擾)128-130
• 6.5.3 單關(guān)節(jié)隨動(dòng)控制實(shí)驗(yàn)(外沖擊)130-131
• 6.5.4 “人機(jī)交互跟隨”控制實(shí)驗(yàn)131-135
• 6.6 本章小結(jié)135-137
• 第7章 結(jié)論137-145
• 7.1 全文總結(jié)137-141
• 7.2 論文創(chuàng)新點(diǎn)141-143
• 7.3 作展望143-145
• 參考文獻(xiàn)145-162
• 攻讀博士學(xué)位期間獲得的科研成果及獎(jiǎng)勵(lì)162-163

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：747210