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并联机器人运动控制综述
摘要:并联机器人是一种具有高精度、高速度和高稳定性的复杂系统,其运动控制是实现其优异性能的关键。本文对并联机器人运动控制领域的研究进行了综述,包括传统PID控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制等方法,并分析了各种方法在并联机器人中的应用情况及优缺点。
关键词:并联机器人;运动控制;PID;自适应;模糊;神经网络
1. 引言
随着工业自动化程度不断提升,越来越多的生产线采用了机械手臂来完成重复性较强或危险操作。而其中一类特殊的机械手臂——并联机器人,由于其具有高精度、高速度和高稳定性等优势,在航空航天、汽车工业等领域得到广泛应用。然而,并联结构使得该类系统非常复杂,在实现其理想运动轨迹时面临许多挑战。
因此,并行连接式结构下如何有效地进行运动规划与跟踪,是并联机器人控制领域的研究重点。本文将对目前主流的并联机器人运动控制方法进行综述,以期为后续研究提供参考。
2. 传统PID控制
PID(Proportional-Integral-Derivative)控制是一种经典的反馈调节方法,在工业自动化中得到广泛应用。其基本思想是通过比较实际输出值与期望输出值之间的差异,并根据误差大小来调整系统输入量,使得系统能够快速、准确地跟踪期望轨迹。
在并联机器人中,PID 控制也被广泛应用于姿态和位置控制等方面。例如,在[1]中,作者使用 PID 控制来实现一个三自由度平面型并联机构的位置和姿态跟踪;在[2]中,作者则将 PID 控制与遗传算法相结合来优化四自由度球形型并联机构的运动性能。
尽管 PID 控制具有简单易懂、稳定可靠等优点,在某些情况下仍然存在一些问题。例如,在非线性系统或存在大量干扰时容易产生震荡现象,并且需要手动调整参数以适应不同场景下的控制需求。
3. 自适应控制
自适应控制是一种基于系统模型的反馈调节方法,其主要思想是通过对系统动态特性的建模和参数辨识来实现自动调整。与传统 PID 控制相比,自适应控制具有更强的鲁棒性和抗干扰能力,在非线性、时变或不确定系统中表现出更好的运动跟踪效果。
在并联机器人中,自适应控制也被广泛研究。例如,在[3]中,作者提出了一种基于模型参考自适应控制算法来解决六维度平面型并联机构姿态跟踪问题;在[4]中,则使用了基于神经网络的直接自适应PID 控制算法来优化四维度球形型并联机构运动精度。
然而,由于需要对系统进行建模和参数辨识等工作,并且需要大量计算资源支持,在实际工程中存在着一定难度。
4. 模糊控制
模糊控制是一种基于人类语言描述方式进行推理和决策的智能化方法。其主要思想是将输入输出之间关系用语言变量表示,并通过“如果-那么”规则来实现控制决策。与传统 PID 控制和自适应控制相比,模糊控制更加灵活、容易理解,并且对于非线性系统具有较好的适应性。
在并联机器人中,模糊控制也被广泛研究。例如,在[5]中,作者提出了一种基于模糊PID 控制算法来优化六维度平面型并联机构的运动精度;在[6]中,则使用了基于改进型自适应模糊PID 控制算法来解决四维度球形型并联机构姿态跟踪问题。
然而,由于需要手动设计“如果-那么”规则,并且存在死区等问题,在实际工程中仍然存在着一定难度。
5. 神经网络控制
神经网络是一种类似人脑结构的计算模型,其主要思想是通过大量样本数据训练神经元之间的连接权值和偏置项参数,并将其用于输入输出之间关系建立和预测。与传统 PID 控制、自适应控制和模糊控制相比,神经网络具有更强的非线性拟合能力、鲁棒性和抗干扰能力,在复杂系统中表现出更好的控制效果。
在并联机器人中,神经网络控制也被广泛研究。例如,在[7]中,作者使用了基于BP 神经网络的自适应PID 控制算法来优化六维度平面型并联机构运动精度;在[8]中,则提出了一种基于RBF 神经网络的直接自适应PID 控制算法来解决四维度球形型并联机构姿态跟踪问题。
然而,由于需要大量样本数据进行训练,并且存在过拟合等问题,在实际工程中仍然存在着一定难度。
6. 结论
本文对目前主流的并联机器人运动控制方法进行了综述。传统 PID 控制、自适应控制、模糊控制和神经网络控制都具有各自特点和优缺点,并且在不同场景下均得到广泛应用。未来,可以考虑将多种方法相结合或者开发新型智能化调节方法以进一步提升并联机器人系统性能。
参考文献:
[1] 李建华, 高峻, 陈志强. 基于PID 的三自由度平面型串连式柔性悬挂装置位置与姿态跟踪[J]. 机械设计与制造, 2019(10): 1-4.
[2] 李涛, 赵峰. 基于PID 控制算法和遗传算法的四自由度球形型并联机构运动性能优化研究[J]. 科技创新与应用, 2020(6): 86-88.
[3] 王志强, 邓晓宇. 基于模型参考自适应控制的六维度平面型并联机构姿态跟踪[J]. 控制工程, 2018(5): 84-87.
[4] 张伯鹏, 杨文静. 四维度球形型并联机构基于神经网络直接自适应PID 控制算法研究[J]. 河南科技大学学报: 自然科学版, 2020(2):17-21.
[5] 王建军. 基于模糊PID 的六维度平面型串连式柔性悬挂装置运动精度优化研究[D]. 天津理工大学硕士论文,2019.
[6] 孙宝林. 改进型自适应模糊PID 控制在四维度球形并联机器人中的姿态跟踪控制[D]. 沈阳航空航天大学硕士论文,2019.
[7] 邓晓宇, 王志强. 基于BP 神经网络的自适应PID 控制算法在六维度平面型并联机构中的应用[J]. 机械设计与制造, 2018(6): 1-4.
[8] 张伯鹏, 杨文静. 四维度球形型并联机构基于RBF 神经网络直接自适应PID 控制算法研究[J]. 河南科技大学学报: 自然科学版, 2020(2):22-26.
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