多自由度柔性关节机器人奇异摄动控制若干问题研究

For the robot manipulators with flexible joints, traditional simplified model can not fully reflect the flexible transmission characteristics, some state variables of joint motors or links can not be measured or usually mixed with noises, the torque outputs of the joint motors are saturated. To deal with these issues, theoretical study based on the singular perturbation theory, filter estimation and bounded control, are implemented with experimental verification. Firstly, considering the nonlinear stiffness torque, soft windup, friction losses, and inertial cross-coupling factors of the flexible joint , the models of the rigid and flexible parts of the robot are built respectively. Then taking the link angle as the slow variable, and the joint elastic force as the fast, singular perturbation conversion of the whole model is fulfilled; Secondly, extended Kalman filter (EKF) and Unscented Kalman filter (UKF) are applied to achive the output feedback control with only angular position measurements for links and motors, as well as the partial state feedback control with only angular position and velocity measurements for motors; Finally, a class of functions, characterized by smooth approaching to the saturation, are designed to propose a bounded control law for general multi-degree of freedom robot manipulators with flexible joints. The project will make further improvements on the singularly perturbed control research for the robot manipualtors with flexible joints, and provide theoretical basis and methodological guidance for the engineering applications of them.

针对传统的柔性关节机器人简化模型不能完全反映其柔性传动特性、关节电机或连杆的某些状态量无法测量或易混入噪声、关节电机存在力矩饱和现象等问题，本项目以奇异摄动理论为基础，借助滤波估测和有界控制等手段，并加以实验验证展开应对研究。首先，考虑柔性关节非线性刚度扭矩、柔性扭曲、摩擦损耗和惯性交叉耦合等因素，对柔性关节机器人系统的刚性和柔性部分分别建模，以连杆角度变量作为慢变量，关节弹性力作为快变量，完成模型的奇异摄动转换；然后，采用扩展卡尔曼滤波（EKF）与无损卡尔曼滤波（UKF）实现仅需机器人连杆和电机角度位置测量的输出反馈控制及仅需电机角度位置和角速度测量的部分状态反馈控制；最后，基于一类具有平滑趋近饱和特性的函数，提出一种可适用于一般多自由度柔性关节机器人的有界控制律。本项目将进一步完善柔性关节机器人的奇异摄动控制研究，并为其工程应用提提供理论依据和方法指导。

近年来，伴随着我国制造业的产业升级，机器人作为关键自动化加工装备，对于提升行业竞争力的重要性已毋庸置疑。与此同时，为适应日趋增长且多样化的应用需求，机器人技术正不断向高速度、高精度、轻量化和低能耗推进。为增大机器人各关节的输出力矩以应对高强度负荷，同时满足结构的轻量化和低能耗需求，结构紧凑且传动比范围大的减速器成为关节驱动装置中不可缺少的重要组成部分。以谐波减速器驱动关节的柔性机器人成为符合如上发展要求的典型自动化设备代表。.本项目针对以谐波减速驱动关节机器人为代表的柔性关节机器人对象在实际工程应用中所涉及的若干基础科学问题作了较深入的研究和探讨。.首先，围绕“柔性”因素尤其是摩擦损耗特性作了深入的物理实验分析和数学表达提炼，并提出相应的参数辨识和补偿控制算法。探讨了柔性关节机器人动力学系统的奇异摄动建模方法，将慢子系统等价于刚性部分，快子系统等价于柔性部分，通过对目标关节弹性力的跟踪来抑制柔性影响。针对该问题的研究结论将有助于进一步补充谐波减速驱动方式下的柔性关节特性的数学描述，提高系统模型参数辨识的抗噪能力和辨识精度，并完善柔性关节机器人的奇异摄动建模和控制方法。.然后，借助卡曼滤波观测手段研究了缺少连杆角度和角速度等物理状态反馈量情况下的轨迹跟踪问题，提出基于柔性关节机器人奇异摄动模型下的改进扩展卡曼滤波观测器，大幅简化了雅可比矩阵的求解过程。针对该问题的研究结论有助于实现仅需电机侧速度、加速度测量的非完全状态反馈控制，有效降低系统硬件成本和减少受外界噪声干扰的机会。.最后，基于一类具有平滑趋近饱和特性的有界函数，完成了力矩输入有界的柔性关节机器人轨迹跟踪控制律的设计。针对该问题的研究结论有助于最大限度发挥现有柔性关节驱动设备的效能，并改善机器人关节处由于驱动力矩输出不平滑所带来的柔性冲击问题。.本项目组基本完成了预期研究内容，部分成果将有助于柔性关节机器人相关基础应用问题的完善甚至解决提供一定的思路和指导。项目研究成果包括：发表11篇SCI/EI检索相关领域学术期刊论文；申请1项发明专利；撰写1份实验报告；培养4名研究生。所有成果指标达到并优于预期。