机器人控制系统建模与仿真（基于MWORKS） 课件 第3章

第3章CATALOGUE目录关节机器人的系统建模与仿真概述关节机器人的结构与建模二连杆移动模型构建与运动学分析关节机器人的电气结构数学建模及仿真关节机器人的控制策略与仿真实例关节机器人的系统建模与仿真概述01国外关节机器人技术发展现状关节机器人技术已在国外得到广泛应用和发展。国际知名公司如FANUC、安川电机和ABB等已推出多款关节机器人。这些机器人广泛应用于汽车制造、电子设备、医疗器械等领域。国内关节机器人技术研究现状关节机器人在国内也受到了广泛关注和研究。国内企业、研究机构和高校在关节机器人技术方面取得了一系列进展。但与国际先进水平相比，国内关节机器人在核心技术、制造工艺和市场份额等方面存在差距。关节机器人的发展趋势关节机器人正朝着更加智能、高效、灵活和可靠的方向发展。通过引入先进的传感器、控制算法和人工智能技术，关节机器人能够实现对环境的自主感知、动态决策和执行等复杂任务，从而更好地适应不同的工作环境和应用需求。机器人的研究背景与意义研究意义：通过本研究，读者可以全面了解关节机器人的系统建模与仿真方法，为后续的研究和开发提供指导和借鉴。二连杆机器人仿真实例：展示了基于MWORKS的二连杆机器人仿真实例，涉及控制总线、轴模型和运动规划器模块。运动轨迹设计：介绍了关节机器人的运动轨迹设计方法，包括三次多项式插值和基于Modelica的插值模块。关节机器人的系统建模与仿真方法：本文首先介绍了关节机器人的整体结构，包括机械、电气和控制系统。机械仿真模型构建：详细说明了基于MWORKS.Sysplorer的机械仿真模型构建过程，涵盖机械部件的选择和建模步骤。本文主要研究内容与方法关节机器人的结构与建模02机器人结构通常由连杆和关节组成，连杆为机器人身体部分，关节为连接部分的旋转或移动副。组成部分设计考虑因素驱动方式结构设计时需考虑运动范围、刚性和精度。运动范围决定工作空间，刚性影响精度和稳定性。结构设计还需考虑驱动方式，如液压、气压和电动驱动。不同驱动方式影响机器人特点和应用领域。030201机器人的结构设计03基于Modelica的插值模块利用机器人模型进行轨迹规划和优化，实时调整以获得更好的运动效果。01运动轨迹设计的重要性涉及机器人从初始位置到目标位置的移动过程，是机器人学的重要领域。02三次多项式插值的应用作为常用的设计方法，通过调整系数得到不同的轨迹。关节机器人运动轨迹的设计二连杆移动模型构建与运动学分析03几何解法的基本概念01几何解法是利用几何图形和公式来解决二连杆末端执行器的位置和姿态问题。这种解法比较直观，但可能涉及到复杂的几何计算和图形处理。二连杆末端执行器的运动学方程02二连杆末端执行器的运动学方程可以用来描述执行器的位置和姿态与关节角度之间的关系。这些方程可以通过几何解法或者运动学分析得到。几何解法在二连杆路径规划中的应用03几何解法可以用于二连杆路径规划，通过计算不同关节角度下的执行器位置和姿态，可以规划出不同的运动路径。二连杆末端执行器的几何解法

二连杆路径规划方法基于几何解法的路径规划计算不同关节角度下的执行器位置和姿态来规划运动路径。方法直观，但涉及复杂几何计算和图形处理。基于优化算法的路径规划使用优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法）寻找最优运动路径。可找到全局最优解，但可能需要大量计算时间。基于规则的路径规划根据预先定义的规则生成运动路径，如按关节角度顺序或特定模式规划。方法简单，但可能无法得到最优解。Denavit-Hartenberg表示法的基本概念Denavit-Hartenberg表示法是一种用于描述机器人连杆结构和运动学关系的数学模型。它通过四个参数来描述每个连杆的位置和姿态，这四个参数分别是连杆长度、连杆转角、关节距离和关节转角。连杆坐标系的建立在机器人中，每个连杆都可以建立一个坐标系，这个坐标系称为连杆坐标系。通过Denavit-Hartenberg表示法，可以描述这个坐标系与相邻连杆坐标系之间的关系。Denavit-Hartenberg表示法在关节机器人中的应用Denavit-Hartenberg表示法可以用于关节机器人的运动学分析和轨迹规划。通过这种方法，可以将机器人的运动问题转化为数学问题，方便进行计算机仿真和分析。Denavit-Hartenberg表示法与连杆坐标系建立拉格朗日法的基本概念拉格朗日法是一种用于导出机器人机械结构模型的方法。它通过引入拉格朗日函数，将机器人的运动问题转化为一个优化问题，从而导出机器人的机械结构模型。关节机器人的机械结构模型关节机器人的机械结构模型描述了机器人的各个关节和连杆之间的运动和力传递关系。通过拉格朗日法，可以导出这个模型，并进一步研究机器人的运动学和动力学特性。利用拉格朗日法导出机械结构模型的步骤需要定义机器人的系统拉格朗日函数，这个函数描述了系统的动能和势能。然后，通过对这个函数进行微分和计算，可以导出机器人的机械结构模型。利用拉格朗日法导出关节机器人的机械结构模型关节机器人的电气结构数学建模及仿真04直流电机模型包含电压、转矩和运动方程。电压方程描述电压与转速关系，转矩方程描述转矩与电流关系，运动方程描述转速与负载关系。减速器模型关注传动比、效率和回程误差等参数，对机器人运动性能和定位精度有重要影响。直流电机和减速器的数学模型建立减速器数学模型直流电机数学模型机器人的驱动系统模型仿真方法利用MWORKS机械系统仿真软件建立机器人机械系统模型，包括电机、减速器和负载模型。设定参数和初始条件后，模拟机器人运动过程，评估运动轨迹和性能表现。基于MWORKS的仿真利用MATLAB/Simulink创建驱动系统模型，包括电机、减速器和负载模型。设定参数和初始条件后，模拟机器人运动，观察轨迹和性能。基于MATLAB/Simulink的仿真使用Modelica方程仿真语言建立驱动系统模型，涵盖电机、减速器和负载。设定参数和初始条件后，模拟机器人运动，分析轨迹和性能。基于Modelica的仿真电气结构对动态性能的影响电气结构决定了机器人的加速度、速度等动态性能，并影响机器人的稳定性。电气结构对能耗的影响电气结构是机器人能耗的主要来源，如何提高其效率以降低能耗是机器人设计中的关键问题。电气结构对运动精度的影响电气结构中的减速器回程误差、传动比误差以及电气系统中的噪声和干扰都会影响机器人的运动精度。电气结构对机器人性能的影响分析关节机器人的控制策略与仿真实例05控制策略的种类位置控制：通过对机器人的关节位置进行精确控制，实现机器人的精确运动。速度控制：使机器人按照预定的速度进行运动。力控制：使机器人按照预定的力进行运动。根据具体应用场景和控制要求选择。位置控制适用于精确位置控制的机器人。速度控制适用于需要速度控制的机器人。力控制适用于需要力控制的机器人。位置控制：精确控制位置，但复杂环境下可能受外界干扰导致精度降低。速度控制：精确控制速度，但可能导致震动和噪音。力控制：精确控制力，但可能导致误差和能耗。控制策略的选择控制策略的优缺点如何控制机器人：控制策略概述

机器人的轨迹控制方法根据机器人运动学和动力学特性及任务需求，规划出合适的运动轨迹。包括基于几何图形的规划和基于优化算法的规划两种。基于几何图形：利用图形处理和计算机视觉技术，根据初始和目标位置规划轨迹。基于优化算法：利用遗传算法、粒子群优化算法等寻找最优轨迹。通过传感器实时监测机器人运动状态，并反馈到控制器中。控制器根据反馈数据调整机器人运动参数，实现准确轨迹跟踪。机器人的轨迹控制方法利用传感器监测位置和姿态，反馈到控制器进行参数调整。基于传感器反馈利用计算机视觉技术监测运动状态，反馈到控制器进行参数调整。基于视觉机器人的轨迹控制方法PID控制器原理PID控制器通过比例（P）、积分（I）和微分（D）三个环节调整输出信号，以精确控制机器人的运动状态。PID控制在关节机器人中的应用根据误差信号大小调整输出。比例环节消除误差信号的累积影响。积分环节预测误差信号的变化趋势。微分环节PID控制在关节机器人中的应用PID控制在关节机器人中的应用广泛应用于位置、速度和力的控制。位置PID控制器实现精确位置控制。速度PID控制器实现精确速度控制。PID控制在关节机器人中的应用PID控制器的参数整定优化控制系统性能的关键环节。参数整定方法基于规则、基于优化、基于学习。力PID控制器实现精确力控制。PID控制在关节机器人中的应用010203MWORKS软件概述MWORKS是一款功能强大的机械系统仿真软件。提供丰富的机械元件库和建模工具，便于建立各种机械系统模型。支持多领域建模和仿真，可集成机械、电气、液压等领域的知识和技术。机器人仿真模型的构建通过拖放式建模方式建立机器人机械部件并组装成完整模