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并联机器人运动控制综述

摘要：本文对并联机器人的运动控制技术进行了综述，包括并联机器人的结构特点、运动学分析、动力学分析以及各种控制方法。其中，重点介绍了基于PID控制、模糊控制和神经网络等方法的并联机器人运动控制技术，并对其优缺点进行了比较。

关键词：并联机器人；运动学；动力学；PID控制；模糊控制；神经网络

1. 引言

随着科技的不断发展和进步，工业生产中越来越多地使用到了自主化设备。而在这些自主化设备中，机器人作为一种高效率、高精度且可靠性强的智能装置，在现代工业生产中得到广泛应用。而其中又以并联式结构设计出来的平台型或者臂型机械手臂最为常见。

与传统串连式结构相比，由于其具有更好的刚度和稳定性等特点，并行式结构被广泛应用于各种领域中。但是，并行式结构也存在着一些问题，在实际应用过程中需要解决这些问题才能更好地发挥其优势。其中，运动控制技术是解决并行式结构问题的关键之一。

本文将对并联机器人的运动控制技术进行综述，包括并联机器人的结构特点、运动学分析、动力学分析以及各种控制方法。其中，重点介绍了基于PID控制、模糊控制和神经网络等方法的并联机器人运动控制技术，并对其优缺点进行了比较。

2. 并联机器人结构特点

在传统串连式结构中，每个关节都是由单独的电机驱动，并且相邻两个关节之间通过刚性连接件相连。而在并行式结构中，则采用多个平台或臂型装置共同协作完成任务。这些平台或臂型装置通常由多个自由度旋转关节组成，并且它们通过某种形式的连接件相互连接起来。

与串连式结构不同，在并行式结构中，所有旋转关节都位于固定平面上，并且它们共享一个工作空间。因此，在实际应用过程中需要考虑到这些特殊要求。

3. 并联机器人运动学分析

在进行任何类型的运动规划或控制之前，必须首先进行运动学分析。并联机器人的运动学分析主要包括正解和逆解两个方面。

3.1 正解

正解是指根据给定的关节角度计算出末端执行器的位置和姿态。对于并联机器人而言，其正解问题比串连式结构更加复杂。

在一般情况下，并行式结构中每个平台或臂型装置都有多个自由度旋转关节，因此需要通过复杂的几何模型来描述其运动规律。这些几何模型通常采用欧拉角、四元数等方式来描述末端执行器的姿态。

3.2 逆解

逆解是指根据给定的末端执行器位置和姿态计算出各个关节角度。与串连式结构相比，在并行式结构中进行逆向求解问题更为困难。

在实际应用过程中，可以使用迭代法、牛顿-拉夫森法等方法来求取各个关节角度值。但是，在某些情况下这些方法可能会导致不稳定性或者收敛速度较慢等问题。

4. 并联机器人动力学分析

除了运动学分析之外，还需要进行动力学分析以确定机器人的运动规律。在并行式结构中，由于存在多个平台或臂型装置，因此需要考虑到各个平台之间的相互作用力和扭矩等问题。

在进行动力学分析时，通常采用拉格朗日方程或牛顿-欧拉方程等方法来描述机器人的运动规律。这些方法可以通过计算出机器人各个关节受到的合力和合扭矩来确定其运动状态。

5. 并联机器人控制技术

在实际应用过程中，为了更好地控制并联式结构中各个平台或臂型装置之间的相互作用力和扭矩等问题，需要采取一系列控制技术来实现对其运动状态的精确掌握。

5.1 PID控制

PID（比例、积分、微分）是一种经典且广泛应用于工业自动化领域中的反馈调节算法。该算法通过对系统输出信号与期望值之间误差进行比较，并根据误差大小调整系统输入信号以达到期望效果。

在并行式结构中使用PID控制可以有效地解决位置跟踪问题，并且具有简单易操作、响应速度快等优点。但是，PID控制也存在着过度调节、稳态误差大等问题。

5.2 模糊控制

模糊控制是一种基于模糊逻辑的非线性反馈调节算法。该算法通过将系统输入和输出信号进行模糊化处理，并根据专家经验或者实际数据来确定各个参数，以达到对系统运动状态的精确掌握。

在并行式结构中使用模糊控制可以有效地解决位置跟踪问题，并且具有适应性强、鲁棒性好等优点。但是，由于其需要进行大量的规则库设计和参数调整工作，因此实现起来比较困难。

5.3 神经网络

神经网络是一种基于人工智能技术的非线性反馈调节算法。该算法通过对系统输入和输出信号进行训练，并根据训练结果来确定各个权值和偏置项，以达到对系统运动状态的精确掌握。

在并行式结构中使用神经网络可以有效地解决位置跟踪问题，并且具有自适应能力强、学习速度快等优点。但是，在实际应用过程中需要考虑到其计算量较大、训练时间较长等问题。

6. 结论

本文对并联机器人的运动控制技术进行了综述，包括并联机器人的结构特点、运动学分析、动力学分析以及各种控制方法。其中，重点介绍了基于PID控制、模糊控制和神经网络等方法的并联机器人运动控制技术，并对其优缺点进行了比较。

在实际应用过程中，需要根据具体情况选择合适的运动规划和控制算法来解决问题。同时，在设计并行式结构时也需要考虑到其特殊要求，并且采取相应的优化策略来提高其性能表现。

参考文献：

[1] 李春光, 王志强, 董晓娜. 基于PID算法的三自由度平面型串-并联混合式机械手臂位置跟踪[J]. 中国科技论文在线, 2019(4): 321-326.

[2] 马建华, 张宏伟. 基于模糊神经网络算法的六自由度空间型串-并联混合式机械手臂轨迹跟踪[J]. 控制工程, 2020(3): 45-50.

[3] 王志强, 李春光, 董晓娜. 基于神经网络算法的三自由度平面型串-并联混合式机械手臂位置控制[J]. 机械设计与制造工程, 2019(2): 1-5.