高速并联机器人动态精度控制方法研究

High-speed parallel robots have been found wide application in food, packaging. pharmaceutical, and new energy as well as many other industrial sectors. Dynamic accuracy is one of important performance indices of the robots of this kind. By taking a novel 4-DOF SCARA motion parallel robot as a case study, this project deals with dynamic modeling, time optimal trajectory planning, feed forward control, residual vibration suppression via trajectory shaping and input shaping, etc. for reducing the dynamic positioning and trajectory following errors when they are running at high-speed and high acceleration. Experiments will be carried out on an open-architecture CNC controller and a prototype machine to verify the effectiveness of the proposed theory and methodologies. The outcomes will lay a solid foundation for the development of the high-speed and high-precision parallel robots for industrial uses.

高速并联机器人在食品、包装、医药、新能源等行业自动化生产线中具有广阔的应用前景, 动态精度是这类机器人系统的重要性能指标。本课题以外转动副驱动、含平行四边形支链的新型4自由度SCARA运动高速并联机器人为对象，研究这类系统精准动力学建模、时间最优轨迹规划、动力学前馈控制，输出轨迹修形与输入变量整形抑振等旨在提高系统动态精度的控制理论与关键技术，并在开放式控制平台和物理样机上开展相关实验研究，验证所提出理论与方法的正确性与有效性，以期为有效提高这类系统的动态定位精度和轨迹跟踪精度，进而促进其在实际工程中的应用奠定重要的理论与技术基础。

一类由外转动副驱动的含平行四边形支链的高速并联机器人在电子、食品、医药和新能源等轻工行业的应用广泛。本项目以实现此类机器人高精度控制为目标，系统研究其运动学和动力学建模、平滑性最优轨迹规划、伺服系统建模和参数辨识、高精度控制方法及输入整形抑振控制等保障该类机器人控制精度的关键技术。研究建立了高速并联机器人规格化运动学与刚体动力学模型，揭示其惯性矩阵严格对角占优的特性，提出一种新的考虑各支链间耦合作用的伺服电机等效负载惯量预估方法；利用5次B样条曲线在笛卡尔空间中构造出跃度连续的参数化抓放操作轨迹，构建了反映轨迹局部和整体平滑性的评价体系，并提出一种分层迭代的轨迹控制参数优化方法；构建了通用的伺服驱动系统机电耦合模型，通过引入误差评价函数实现拟合误差最小化的伺服驱动系统参数辨识；提出了一种基于模糊调节和前馈调节的高速并联机器人控制方法，通过采用非均匀隶属度函数有效增强了模糊模块的抗干扰能力；提出了一种以全域典型轨迹跟踪误差方均根值最小为目标的控制器参数整定方法，利用Fibonacci算法实现控制器参数快速寻优与整定；提出基于主模态参数设计输入整形器的方法，实现在线整形与抑振控制，有效保证系统高速运行时的动态定位精度；构建基于IPC和Turbo PMAC多轴运动控制器的伺服控制系统平台，将控制算法写入PLC 0程序实现对控制参数实时在线调节；实验结果表明，较传统PID控制，本研究提出的控制策略和方法可以有效减小关节位置跟随误差，明显提高了机器人的定位及轨迹控制精度。本项目执行年限内，在Journal of Mechanical Engineering Science、International Journal of Mechanics and Materials in Design、Chinese Journal of Mechanical Engineering、天津大学学报等国内外知名机构学期刊及会议上发表学术论文6篇，被SCI/EI收录5篇次，提出了6种新型高速并联机构，均已申请国家发明专利，其中2项已授权；培养博士研究生1名、硕士研究生2名。