《机器人技术》-工业机器人(机械臂)03控制.pdf

第第3 3讲讲 控制系统设计举例控制系统设计举例 工业机器人例举工业机器人例举工业机器人例举工业机器人例举 核电站蒸汽发生器检修机械手核电站蒸汽发生器检修机械手核电站蒸汽发生器检修机械手核电站蒸汽发生器检修机械手 日本电装 日本电装 日本电装 日本电装 DENSODENSO VSVS系列机械手系列机械手系列机械手系列机械手 元创兴科技元创兴科技元创兴科技元创兴科技REBoREBo V V 6R6R 650650机器人机器人机器人机器人 机械手系统实例机械手系统实例机械手系统实例机械手系统实例1 1 蒸汽发生器检修机械手蒸汽发生器检修机械手蒸汽发生器检修机械手蒸汽发生器检修机械手 自行研发的蒸汽发生器检修用机械臂 该机械臂用于 核电站 蒸汽发生器堵 管等各种检修工作 具有六个关节 同时末端安装偏心工具 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 结构分析结构分析结构分析结构分析 机械臂三维效果图 机械臂结构简图 A B C D EF G 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 系统组成框图系统组成框图系统组成框图系统组成框图 配电系统 工作站 操控台 视频监视器 话传设备 监控台 控制器 操作面板 SMC 其它设备 散热装置 配 电 配电 现场总线 六自由度 机械手 摄像头 话传设备 电机驱动 偏差检测与角度反馈 检修工具 SG 150m90m 散热装置 Reset SMC状态 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 控制软件功能图控制软件功能图控制软件功能图控制软件功能图 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 监控系统界面监控系统界面监控系统界面监控系统界面 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 基于基于基于基于CANCAN总线的集散控结构总线的集散控结构总线的集散控结构总线的集散控结构 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 CANCAN总线总线总线总线 CAN是控制器局域网络 Controller Area Network CAN 的简称 是由研发和生产汽车电子 产品著称的德国BOSCH公司开发了的 并最终成为国际标准 ISO118 8 具有高可靠 性和良好的错误检测能力 广泛应用于汽车计算机控制系统和环境温度恶劣 电磁辐射强 和振动大的工业环境 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 电控部分原理框图电控部分原理框图电控部分原理框图电控部分原理框图 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 基于基于基于基于DSPDSP的控制板的控制板的控制板的控制板 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 驱动电路原理框图驱动电路原理框图驱动电路原理框图驱动电路原理框图 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 基于基于基于基于SA60SA60的驱动板的驱动板的驱动板的驱动板 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 控制器硬件设计控制器硬件设计控制器硬件设计控制器硬件设计 检修用机械手检修用机械手检修用机械手检修用机械手 控制器实物图控制器实物图控制器实物图控制器实物图 机械手系统实例机械手系统实例机械手系统实例机械手系统实例2 2 DENSODENSO机械手机械手机械手机械手 VSVS系列系列系列系列 电装 电装 电装 电装 DENSODENSO 机械手 机械手 机械手 机械手 电装 电装 电装 电装 DENSODENSO 机械手 机械手 机械手 机械手 工作空间工作空间工作空间工作空间 电装 电装 电装 电装 DENSODENSO 机械手 机械手 机械手 机械手 系统组成系统组成系统组成系统组成 机械手系统实例机械手系统实例机械手系统实例机械手系统实例2 2 机械手控制器机械手控制器机械手控制器机械手控制器 机械手系统实例机械手系统实例机械手系统实例机械手系统实例2 2 机械手控制器机械手控制器机械手控制器机械手控制器 多重任务功能 多重任务功能 通过同步处理机械手的运行和 与周边设备之间的通讯 大幅 缩短了通讯时间 提高了生产 率 并且无需可编程控制器即 可对周边设备进行控制 采用 全新CPU 大幅提高了程序 处理速度 通过同步处理机械手的运行和 与周边设备之间的通讯 大幅 缩短了通讯时间 提高了生产 率 并且无需可编程控制器即 可对周边设备进行控制 采用 全新CPU 大幅提高了程序 处理速度 网络功能 网络功能 追加了与电脑之间的数据通讯 功能 标准配备以太网和USB 与周边设备之间的连接采用节 省配线网络的设备网络 CC Link PROFIBUS等 实现了 减少配线工时和易于安装 维 护的配线节能系统 追加了与电脑之间的数据通讯 功能 标准配备以太网和USB 与周边设备之间的连接采用节 省配线网络的设备网络 CC Link PROFIBUS等 实现了 减少配线工时和易于安装 维 护的配线节能系统 机械手系统实例机械手系统实例机械手系统实例机械手系统实例3 3 深圳元创新科技有限公司深圳元创新科技有限公司深圳元创新科技有限公司深圳元创新科技有限公司REBoREBo V V 6R6R 650650机器人机器人机器人机器人 元创新工业机器人元创新工业机器人元创新工业机器人元创新工业机器人 控制系统总体构架控制系统总体构架控制系统总体构架控制系统总体构架 力矩力矩 电流控制电流控制 速度控制速度控制 位置控制位置控制 腕力控制腕力控制 T K 1 T ii iii iKT Tm m FF F FFPP TkTkT 机械人的关节控制回路机械人的关节控制回路 电机 Jm Dm 负载 JL DL LL T mm T 齿轮 齿轮 电动机和机械的动态特性的表示电动机和机械的动态特性的表示 Lmmm m TTD t J d d a m L 1 L M 的齿数齿轮 的齿数齿轮 LLmm TT 驱动 LmLL L L TaTD t J d d LmmL m L T a TD at J a 11 d d1 22 电动机轴 负载轴 电动机轴 负载轴 3 1 3 1 机械手的位置控制机械手的位置控制 3 1 1 3 1 1 手爪位置控制手爪位置控制 1 1 使用逆运动学和关节角控制的方法 使用逆运动学和关节角控制的方法 q DdP KqqK 1 dd frq 使用逆运动学和关节角控制的手抓位置控制 d r q rd q 1 f 3 1 3 1 机械手的位置控制机械手的位置控制 3 1 1 3 1 1 手爪位置控制手爪位置控制 2 2 注重静力学关系的方法 注重静力学关系的方法 FJ T rKrrKF d Dp rr dt d qfr 注重静力学关系式的手抓位置控制 PID d r T J F f q r r 3 1 3 1 机械手的位置控制机械手的位置控制 3 1 2 3 1 2 动态控制动态控制 轨迹跟踪控制轨迹跟踪控制 d qu qGqqhqqM qGqqhuqM dPdDd qqKqqKqu qu 动力学方程 计算估计值 动力学方程 计算估计值 d qq d q qGqqhqqM 以以u作为新的输入量来考虑下列非线性反馈控制律 作为新的输入量来考虑下列非线性反馈控制律 如果估计值全为正确值 则可得 如此 假设无外部干扰 则利用目标轨迹的加速度 并取 可以得到 实现目标轨迹的跟踪 估计值不可能完全正确 外部干扰 估计值不可能完全正确 外部干扰 采用采用PD反馈控制律 反馈控制律 3 1 3 1 机械手的位置控制机械手的位置控制 3 1 2 3 1 2 动态控制动态控制 nn u u q q 11 0 eKeKe PD T n ee 1 e uq dPdDd qqKqqKqu qqe d 轨迹误差 适当设定适当设定KD和和KP 就有可能使轨迹误差收敛到 就有可能使轨迹误差收敛到0 足够长时间内 d q qM d q d q qGqqh q q u 3 2 3 2 机械手的位置机械手的位置 力混合控制力混合控制 手爪偏差提取 手爪偏差提取 q Pd T P frerre r 力偏差提取 力偏差提取 Fd T F eFFe F 位置控制规律 位置控制规律 qK qK P PDPP 力控制规律 力控制规律 dt FIFP K K F FJ T 1 rfq 3 2 3 2 机械手的位置机械手的位置 力混合控制力混合控制 d F q d r F r P F q 3 3 3 3 机械手的其他控制方法机械手的其他控制方法 3 3 1 3 3 1 神经网络控制神经网络控制 1 1 直接自适应控制 直接自适应控制 NN先离线学习机器人的逆动力学特性 然后用做前馈控 制器 并在线继续学习拟动力学特性 思想 如果NN充分逼近机器人的逆动力学特性 则从NN 的输入端至对象的输出端的传递函数近似为1 d q q NN e 3 3 3 3 机械手的其他控制方法机械手的其他控制方法 3 3 1 3 3 1 神经网络控制神经网络控制 2 2 间接自适应控制 间接自适应控制 q NN d q e 由NN估计器和反馈控制器构成 NN估计器用于在线学习机器人的逆动力学特性 而反馈 控制器则根据NN的学习结果进行在线修正 3 3 3 3 机械手的其他控制方法机械手的其他控制方法 3 3 1 3 3 1 神经网络控制神经网络控制 3 3 监督学习控制 监督学习控制 q d q e NNd q d q NN需要一个过程来进行学习 初始系统响应较差 为提高系统初始跟踪性能 将NN与反馈控制器相结合 利 用反馈控制器的输出作为评估函数来调整NN的权值 这样在 初始阶段 反馈控制器占主导作用 随着NN的不断学习 NN控制器逐渐替代反馈控制器 复合控制 3 3 3 3 机械手的其他控制方法机械手的其他控制方法 3 3 1 3 3 1 神经网络控制神经网络控制 4 4 直接自适应控制 直接自适应控制 d q q NN e NN被直接用做误差闭环系统的反馈控制器 NN控制器首先利用已有的控制数据样本进行离线学习 而 后以误差的范数为评价函数进行在线学习 3 3 3 3 机械手的其他控制方法机械手的其他控制方法 3 3 2 3 3 2 混合控制混合控制 1 1 模糊神经网络 模糊神经网络 FNNFNN 将神经网络和模糊控制结合 用神经网络实现模糊推理 可以是将神经网络和模糊控制结合 用神经网络实现模糊推理 可以是 神经网络具有推理归纳能力 一方面可以使神经网络具有明神经网络具有推理归纳能力 一方面可以使神经网络具有明 确的物理意义 利用专家经验对其进行初始化 提高神经网确的物理意义 利用专家经验对其进行初始化 提高神经网 络的学习速度 另一方面通过神经网络的自学习功能和任意络的学习速度 另一方面通过神经网络的自学习功能和任意 逼近非线性函数的能力可以提高模糊控制的精度和对环境的逼近非线性函数的能力可以提高模糊控制的精度和对环境的 适应能力 适应能力 2 2 鲁棒神经网络 鲁棒神经网络 RNNRNN 基于梯度下降法进行训练的神经网络 很难分析整个闭环系统的基于梯度下降法进行训练的神经网络 很难分析整个闭环系统的 稳定性 鲁棒性 近年来 人们开始基于李雅普诺夫综合方稳定性 鲁棒性 近年来 人们开始基于李雅普诺夫综合方 法研