【摘 要】
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并联机器人得益于运动惯量小、速度快、精度高、刚度大等优点,被广泛应用于工业生产过程中,但其高耦合和高速特性也对轨迹跟踪控制提出了更高的要求,传统PID等控制策略无法在其高速运动时保证控制精度,而基于动力学模型的控制策略能够加速误差收敛速度,提高机器人的动态响应特性。本文以课题组自主搭建的四自由度高速并联机器人为研究对象,在推导出其运动学和动力学模型后通过离线实验的方式辨识其动力学参数,得到准确的动
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并联机器人得益于运动惯量小、速度快、精度高、刚度大等优点,被广泛应用于工业生产过程中,但其高耦合和高速特性也对轨迹跟踪控制提出了更高的要求,传统PID等控制策略无法在其高速运动时保证控制精度,而基于动力学模型的控制策略能够加速误差收敛速度,提高机器人的动态响应特性。本文以课题组自主搭建的四自由度高速并联机器人为研究对象,在推导出其运动学和动力学模型后通过离线实验的方式辨识其动力学参数,得到准确的动力学模型,并对其基于动力学模型的前馈控制展开研究。首先介绍了并联机器人样机的整体组成、控制模块、机械模块以及其主要性能参数。依据齐次坐标变换和ZYZ欧拉变换建立末端笛卡尔空间坐标系和驱动关节空间坐标系的联系。根据杆长条件建立机器人支链的闭环回路方程,依据闭环回路方程通过牛顿迭代法计算出正向运动学的数值解;通过解析法求解出逆向运动学的解析解。对杆长条件求导推导出末端执行器及上下动子平台笛卡尔空间到驱动关节变量空间的雅可比矩阵和加速度关系。其次根据并联机器人材料属性对其支链进行简化,通过虚功原理对简化后并联机器人动力学逆解的解析解进行详细推导,基于Matlab的Simscape Multibody子模块进行仿真实验,验证了逆向运动学和逆向动力学解析解模型的正确性。通过线性变换将动力学逆解模型进行线性化处理,把以非线性形式隐藏在模型中的动力学参数提取出来,并分析了基于递推最小二乘法的并联机器人动力学参数辨识方法。然后通过数值法中的蒙特卡洛算法根据运动学逆解和驱动关节的转动范围计算出并联机器人的工作空间,在工作空间中选择形状规则且连续的区域设置关键点,通过三次样条插值函数生成一条连续的空间曲线作为激励轨迹。并联机器人多次运行激励轨迹,并使用巴特沃斯低通滤波器和RLOESS拟合算法处理伺服驱动器采集的数据信息,将滤波和拟合后的数据用于递推最小二乘法辨识并联机器人的动力学参数。将辨识后的动力学参数代入逆动力学模型计算得到激励轨迹的理论力矩,对比理论力矩与实际力矩验证了动力学参数的正确性。最后针对运动学控制策略和动力学控制策略中典型的PD控制和前馈控制以及伺服系统三环控制的原理进行了推导。并联机器人通过Simulink仿真平台运行标准门字形轨迹,测试了PD控制和前馈控制分别在理想情况和存在干扰情况下的轨迹跟踪控制精度,验证了基于动力学模型的前馈控制的优越性。
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