题目：关节式液压机器人控制系统关键技术研究

机器人是集机械、电子和控制为一体的高技术设备，机器人技术的高低是一个国家科技水平的直接体现。我国机器人研究起步晚，技术相对落后。PБ-211机器人是八十年代末为了研究机器人理论从保加利亚进口的，由于控制系统设备老化和控制模式单一，急需更新控制系统。本文就是以PБ-211机器人为研究平台进行机器人控制系统研究。机器人的运动轨迹分为固定轨迹和任意轨迹两种。任意轨迹的机器人控制包括两部分，即机器人的单关节控制和总体控制。机器人单关节控制是机器人实现总体控制的基础，单关节控制性能直接影响机器人的总体控制效果。机器人的总体控制就是根据任务进行机器人运动学逆解和轨迹规划等。文中采用迭代学习控制算法进行机器人固定轨迹运动控制。围绕PБ-211机器人控制系统设计，本文依次研究了机器人单关节控制、机器人运动学逆解和迭代学习控制算法。文章首先根据PБ-211机器人的六个关节特点设计了三种类型单关节控制器：1) 应用定量反馈理论为机器人单关节设计鲁棒控制器。在机器人运动过程中，液压缸负载力矩变化、液压系统泄漏量变化、液压油的粘性变化以及液压油弹性模量的不确定性等因素对液压伺服系统性能有较大影响。为了克服这些因素对机器人系统性能的影响，应用定量反馈理论为机器人前三个关节设计了鲁棒控制器，仿真和实验都说明上述参数在有限变化范围内，鲁棒控制器可以保证系统性能。2) 针对非对称液压缸控制，提出了模型参考变增益自适应控制算法。PБ-211机器人的后面三个关节都是对称阀控制非对称液压缸系统，由于非对称液压缸本身的非对称性造成了液压缸的伸、缩性能不同。为了提高机器人的控制性能，本文建立了非对称液压缸数学模型，进一步从理论上指出造成非对称缸伸、缩性能不对称的主要原因。为了克服这种不对称性，本文提出了模型参考变增益自适应控制算法对非对称液压缸进行补偿，仿真和实验都说明这种控制算法大大改善了非对称液压缸运动性能。3) 非线性液压伺服系统建模与控制。PБ-211机器人腰部的转动是由非对称液压缸推动连杆机构来实现的。通过建立腰部数学模型可以看出，机器人腰部是一个本质非线性系统，而且很难用一个简单数学表达式来表达。PID控制算法很难在没有超调情况下实现系统的快速响应，本文引入模糊滑模控制算法成功解决这个问题，仿真和实验都说明该算法可以在没有超调情况下实现系统快速响应。在完成机器人单关节控制器设计后，接着建立了PБ-211机器人的运动学方程，利用“二步法”实现机器人的运动学逆解。仿真表明“二步法”在机器人运动逆解结果筛选方面具有明显的优势。尔后针对PБ-211机器人做喷漆等固定轨迹运动，本文引入了迭代学习控制算法，该算法的最大优点是不需要建立系统的数学模型就可以实现系统的高精度控制。针对迭代学习控制算法在实际应用中遇到的问题，本文提出了三种新的迭代学习控制算法。1) 提出了基于Bang-Bang控制思想的迭代学习控制算法。对于象单片机和PLC这样控制器在应用迭代学习控制算法时候，会遇到运算速度比较慢和存储空间较小两个问题。针对这种情况，本文提出了基于Bang-Bang控制思想的迭代学习控制算法，与传统利用迭代误差或误差变化率进行控制率计算的算法相比，该算法只需根据迭代误差的符号即可计算迭代控制率，不仅大大减小了计算工作量，而且增强了系统的抗干扰能力，为迭代学习控制的研究提供了一种新的途径。理论和实验都证明该算法是收敛的。2) 提出了模糊变增益迭代学习控制算法。该算法的本质是一个P型迭代学习控制算法，误差增益根据系统总体误差水平以及各个控制点的实际误差来共同确定，这种确定参数方法的优点是：既考虑每个控制点的误差情况，也考虑了这个控制点输入对其它控制点的影响，同时避免使用误差的导数给系统带来不稳定因数。仿真和实验都证明该算法可以提高系统收敛速度，增强系统抗干扰能力。3) 提出了模糊滑模迭代学习控制算法。通过对液压伺服系统仿真发现，普通比例和比例微分迭代学习控制算法收敛速度比较缓慢，不能满足液压伺服系统实用性要求。本文提出模糊滑模迭代学习控制算法，利用变结构控制响应快的优点来加速迭代学习控制的收敛速度，利用模糊控制来减小滑模变结构控制所引起的抖动问题。理论和实验都证明模糊滑模迭代学习控制在收敛速度方面较P型算法有明显优势。最后进行机器人控制实验。机器人控制系统实验包括三个部分，一是控制系统实验准备；二是机器人单关节控制算法验证；三是机器人的总体实验。机器人实验准备包括软件测试和硬件调试两个部分。单关节算法验证就是对论文中提到的控制算法进行实验验证。机器人的总体实验是对整个控制系统的检验，也是控制系统设计的最终目的。实验表明控制系统达到设计要求。