考虑关节柔性和执行器动力学的机器人操作臂非干涉型智能控制研究

In the field of robot manipulator control, the traditional intelligent control strategies, such as adaptive control, fuzzy neural network control and control based on genetic algorithm, has put forward high requirement for the building of control architecture and processor's real-time performance, due to their complex algorithm structure and heavy load of computation.On the other hand, in high acceleration/deceleration control mode, the factors such as joint flexibility, actuator dynamics are not negligible disturbance and will have a direct impact on the performance of the controller. This shows that the robot controller design method based on rigid body dynamics is restrained by the operating conditions. Now researchers are gradually moving towards intelligent control method based on integrated modeling of robotic manipulators (considering the joint flexibility and actuator dynamics). While how to deal with the contradiction between the inherent complexity of coordinate system and simplicity of control algorithm is of great importance. Meanwhile it's crucial in practical industrial applications. This project intends to open up the following research directions: system parameter identification method and experimental research of joint system stiffness, friction damping and clearance; decoupling strategy research of under-actuated robotic manipulators with highly coupled motion of body, jonit and actuator; research and development of non-interference intelligent control algorithm; research of non-interferential independent joint controller design methods; research of non-interference intelligent follow-up contontrol method for robot manipulators.

在机器人操作臂控制领域中，传统的智能控制策略，如自适应控制、模糊神经网络控制等，由于其复杂的算法结构和大负荷运算量，对控制体系结构建立和处理器实时性提出了很高的要求。另外一方面，在高加速或重载荷工作条件下，关节柔性和执行器动力学是不可忽略的因素，由此引发的扰动直接影响控制性能。这表明，以传统刚体动力学为基础的机器人控制器设计思想受使用条件的制约。当下的研究正逐渐地朝着以机器人操作臂详细建模和人机和谐共存为基础的智能化控制过渡，而协调系统固有复杂度与控制算法在工程中的简易度要求之间的矛盾是核心，也是实际应用的关键。本项目拟开展以下研究：关节系统刚度、摩擦阻尼、间隙等系统参数辨识方法研究；由本体动力学、关节弹性力学、执行器机电动力学高度耦合组成的非线性欠驱动机器人操作臂系统的动态解耦策略研究；简易实用型智能控制算法研究；非干涉型机器人操作臂控制器设计方法研究；机器人操作臂智能随动控制方法研究。

本研究致力于简化机器人操作臂传统复杂的算法结构和大负荷运算量，以及协调系统固有复杂度与控制算法简易度之间的矛盾，研究了机器人操作臂的智能控制系统参数辨识理论、智能控制理论、随动控制理论，从而大大改善和提高了操作臂控制算法在实际应用中的实时性、简易性、可靠性以及实用性。.参数辨识理论和基础运动控制理论方面研究了一种基于非干涉型系统函数逼近的柔性关节机械臂自适应控制算法。该算法基于分层控制的思想提出了一种柔性关节机械臂的动力学解耦策略，简化了控制架构；并且提出了一种非干涉型系统函数逼近算法，实现了机械臂关节的非线性动力学实时估计，最终构建出一种简单实用的柔性关节机械臂自适应控制算法。在此控制理论的基础上，提出一种不依赖关节角加速度信息的柔性关节动力学参数辨识算法，无需附加关节扭矩传感器，仅利用控制系统自身的传感器就可以实现准确的动力学参数辨识。.智能控制理论方面研究了基于非干涉型系统函数（NISFA）逼近的欠驱动非线性系统解耦控制算法为核心思想的综合性的追踪算法和基于主成分分析的智能运动控制策略，实现了机器人操作臂复杂时变环境下运动目标的智能、自主实时运动规划，克服了传统方法起始易失稳、易陷入局部最优问题，提高了实时追踪方法的自主性与智能程度。.随动控制理论方面提出了一种将外部力矩检测信号映射到轨迹命令层的方法，解决了协作型机械臂随动控制需要底层控制策略切换的问题，实现了利用电机电流进行机器人操作臂的外力矩实时无传感精确估计。另外，提出了阻抗可调柔顺控制策略，完成了机械臂外部扰动力矩到速度轨迹上的映射，实现了变阻抗柔顺控制与运动。