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弯曲木加工机器人柔性臂的控制策略研究.doc

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弯曲木加工机器人柔性臂的控制策略研究.doc

专业文档,值得下载专业文档,值得珍藏弯曲木加工机器人柔性臂的控制策略研究丛宪冬(东北林业大学哈尔滨150040)摘要本文综述了国内外机器人柔性臂控制策略研究的最新成果,结合弯曲木加工机器人柔性臂的特点,选用了非线性模糊控制的控制方法。提出了一种简化模糊控制的方案,大大减少了模糊控制规则的数目,简化了控制策率、控制器的设计及调整过程。关键词弯曲木,柔性臂,非线性,模糊控制压缩弯曲木是丹麦木制品研究所发明的一种木材弯曲的新方法,这种工艺是在高温高压处理完木材后,将木材沿轴向加压,使木材产生轴向预变形,这样压缩后的弯曲木在进行常温常压变形处理时,可以进行任意形状的弯曲。因为早期的弯曲木加工系统不具备弯曲任意弯曲木中心曲线的功能,只能采用模具解决曲线弯曲成型的问题。由于家具生产批量的日趋单件化,直接用模具加工的代价越来越大。利用机器人通过计算机控制,可以弯曲出设计的曲线。但在弯曲的过程中由于木材的特性,必须采用合理的控制方法才可以将木材进行大变形弯曲,弯曲成我们设计的形状,而不出现劈裂。1机器人柔性臂的非线性控制方法的研究最简单的一种控制器是目前大多数工业机器人应用PID控制器,柔性臂的非线性控制研究就是在它的基础上进行的。这种PID控制器的缺点就是缺乏全局渐进稳定性,因而有的学者提出了PD控制加力补偿或加期望力补偿的非线性控制器,理论上可以克服这一缺点。实际上,由于与力有关的负载等参数是多变的,因而它的应用受到了限制。针对上述问题,受ES(Energyshaping)方法和被动性原理的启发,又出现了由饱和、比例微分(SP-D)线性反馈环节加比例积分(PI)非线性反馈环节构成的控制器。该控制器在一定的多数范围内可使闭环系统保持全局渐近稳定。后来,RafaelKelly在此基础上又提出了另一种PD加非线性积分环节的控制器,并根据Lyapunov直接法和Lasalk不变原理证明了系统的稳定性。最近十多年来,谐波驱动的应用提高了电力传动的效率,但同时关节柔性也使机器人的跟踪性能降低,甚至影响系统的闭环稳定性,于是许多学者又先后使用SP(SingdarPertur-bation)法、ES法及BackstePPing法对其它的非线性控制器进行了研究。SP法首先被Spong应用于柔性臂,他给出了与刚性臂同维的降阶模型,同时考虑了关节柔性的影响。根据此模型,他提出了一个校正器来补偿关节的柔性,因此,Spong的柔性臂控制器由刚性控制器和柔性补偿器组成。ES法是由Takegaki和Arimoto提出的,Lozano与Brogliato将其改进后应用于柔性关节机器人(FJR),后来Ortega和EsPinosa总结其公式。随着控制理论的发展,一些学者在假定机械手参数确定的情况下应用Lyapunov直接法,相继又提出了一些具有全局渐进稳定性的非线性控制器。如,Seibert和Suarez通过分析级连系统稳定性问题提出了一种非线性控制器。此外,刘才山等人基于一种考虑动力刚化项的有限维一致线性化动力学方程,根据输入输出部分线性化和LQR方法设计了一种非线性控制器,对上述非线性动力学模型进行了解耦,近似地给出了产生理想关节运动轨迹所需要的控制输入。以上是假定机械手模型确定的情况下各种控制器的总结。通过对这些非线性控制器的比专业文档,值得下载专业文档,值得珍藏较,有以下结论(l)不同的非线性控制器针对相同的控制对象控制效果不同(2)非线性补偿和关节柔性可以在一定程度上提高轨迹的跟踪效果(3)当关节刚性足够大时,忽略关节柔性的控制器可以与考虑关节柔性时有相同的控制效果。然而,有些柔性关节机器人非线性控制器的复杂结构仍然是系统闭环行为增强的一个障碍,并且对系统的非确定参数缺乏鲁棒性。2弯曲木加工机器人模糊控制器的设计在压缩弯曲木的弯曲过程中,由于被弯曲木材的形状,材质的不同,在机器人对木材进行弯曲的过程中弯曲力的变化很大,该力为一未知多变的参数,无论采用经典的或是现代的控制方式,所建立的控制模型都难于整定,不能取得预期的效果。模糊控制作为智能控制的一个分支,它能够类似于人类主观经验的规则来处理系统的客观信息,从而解决未建模复杂系统的控制问题。近年来对于难于实现自动控制的生产过程,应用微机和模糊控制理论来解决问题,收到了很好的效果。同样我们对弯曲木加工机器人弯曲力的控制,采用了模糊控制技术,用模糊理论的语言变量去替代数学变量,同模糊条件语句来刻划变量间的简单关系,有不太精确的推理产生确定的结论。该模糊控制器为二维模糊控制器,即用系统中木材变形的变化率和弯曲力变化率为系统输入信号,形式为两端输入单输出,其控制模型如图一所示图一模糊控制器模型图图中A为木材变形的变化率,B为力变化率模糊集合,G为控制量模糊集合。其中dtdfAdtdpB式中f木材变形量值p弯曲力值控制系统中,A、B都是精确的量,当采用模糊控制器进行模糊控制时,由于控制器自身不会思维,先将精确量转化为模糊量,经处理后再将模糊量转化为精确量。也就是要将系统中A、B转换成模糊量,构成模糊集,把模糊化的量输给模糊算法器进行处理。算法器输出的控制量又是一个模糊集合,经过模糊判断给出控制量的确切值去控制被控对象。精确量的模糊化涉及模糊集合中隶属度出数的求取。如果将A的变化范围定为[-XA,XA],B的变化范围定为[-XB,XB],G的变化范围定为[-XG,XG],将这一连续的精确量离散化,将其分为m挡,每一档对应一个模糊集,然后进行模糊处理。m由控制对象应用场合来定,要求高时取大些,反之则取小些,这样既经济又满足要求。m档对应m个模糊子集,集合元素的隶属度可以根据人们的思维习惯或者统计概率的角度出发采用正态形式或者其它分布形式,这样可以得到元素隶属度,当然这只能得到一个粗略的隶属度表,实际中应根据具体情况加以修正。专业文档,值得下载专业文档,值得珍藏二维输入一维输出的模糊控制语言表达式为IFAandBthenG但对于一个工业控制过程来说,控制经验总结起来会有很多条,因而对应的推理语言就有很多条IFA1andB1thenG1IFA2andB2thenG2IFAnandBnthenGn每条推理语言均可得相应模糊关系Rii1,2,,n总控规则R通常取Rii1,2,,n的并集来得到,既RniRi1那么,若已知输入A1且B1,可按下法求输出G1。G1=(A1B1)TR由于R是一个较大的矩阵,所需运算时间较长,我们可以用仿真的方法根据模规则运算出控制表,将表存储于微机中,通过查表来求得输出量,这样易于提高响应速度。系统的模糊控制器示意图见图二图二模糊控制器示意图3.模糊控制器的调整由于模糊控制器的可调整参数比相应的非模糊控制多,因此模糊控制器的调整过程要复杂一些,在模糊控制器中,主要调整过程包括(l)控制规则调整,控制规则的改变将影响系统性能,但调整控制规则相对比较困难(2)隶属函数的调整,隶属函数的调整对性能的影响并不大,而且调整隶属函数也不方便(3)系数的调整,系数的变化对性能的影响很大,并且系数的调整相对其他方法要简单的多,因此系数的调整是模糊控制是常用的方法。基于上述原因,本控制器主要是采用调整模糊控制器中的可调系数的方法。简化的弯曲木加工机器人模糊控制器是二维模糊控制,因此实际上是调整二维模糊控制器的系数,模糊控制器的系数包括模糊控制器内部的比例因子以及由比例因子组成的比例系数,积分系数。调整过程分为两步首先根据非模糊控制器的调节方法对比例/积分和微分系数进行粗专业文档,值得下载专业文档,值得珍藏调,然后精调比例因子以进一步提高性能。本文就不详细讨论了。4结论本文所介绍的模糊控制系统,其控制算法是建立在合理的模糊控制理论和方法的基础上的。控制方案实用、简洁,系统响应时间快、精度高,易于调整,能够满足弯曲木加工机器人控制的需要且易于实现,具有很强的实用性。参考文献1马岩压缩弯曲木平面机器人弯曲曲线形成理论研究东北林业大学学报2002(4)2张文修模糊控制与系统西安交通大学出版社,1998(1)3余永权模糊控制技术及其应用计算机世界报,2001(3)4SaliburyJK.RobotHandsandtheMechanicsofManipulation.TheMTTPress,19855MorrisAS,MadaniA,Robotica,1998,1697ThestudyofthecontrolofspaceflexiblemanipulatorsoftherobotofwindingwoodCongxiandongNortheastForestryUniversity,Haerbin,150040AbstractInthispaper,weintroducerecentdevelopmentsinthecontrolofspaceflexiblemanipulatorsoftherobotintheworld.WeselectthenonlinearfuzzycontrolmethodAccordingtothetraitsofspaceflexiblemanipulatoroftherobotusedinthemachiningofwindingwood.Andwebringforwardasamplefuzzycontrolmethodthatcanlessenthenumberoftherulesofthefuzzycontrol,makesamplethedesignandadjustmentofthecontrolpolicyandcontrolimplement.Keywordswindingwoodflexiblemanipulatorsnonlinearfuzzycontrol1)国家863高技术研究发展计划资助项目(2001AA422400)。2)作者简介丛宪冬,男,东北林业大学机电学院助理研究员、博士生。

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