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机器人技术6讲控制.ppt

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1、第五章 机器人控制,控制技术综述,“控制”的目的 是使被控对象产生控制者所期望的行为方式 “控制”的基本条件是了解被控对象的特性,输入X,,被控对象的模型,,输出Y,目 的,,第五章 机器人控制,第五章 机器人控制,开环精确控制的条件:,精确地知道被控对象的模型,并且这一模型在控制过程中保持不变,如果被控对象的模型能够精确知道,但模型是变化的,怎么办?,,辨识器,,,,开环辨识控制,以被控对象的实际输出构成某种评价标准来修正控制器的输入信号,以使对象的输出接近期望值----闭环反馈控制,被控对象的特性(数学模型)不能完全确定或完全不能确定的情况下,怎么办?,最常用的评价标准就是输入与输出。

2、(期望的输出与实际输出)之间的偏差,P,输入X,输出Y,,,,C,,,,,+,-,PID 控制、模糊控制等等,智能化的控制方式,模糊控制推理控制学习控制神经网络控制模糊神经网络控制专家控制,PID控制,PID控制的基本原理 PID控制器参数对控制特性的影响 机器人单关节控制模型 PID 控制器中关节非线性补偿,PID控制器的基本原理,PID参数对控制系统性能的影响,Kp--影响系统的响应速度,Kp越大,响应速度越快,增大Kp可能会引起系统超调,甚至振荡和不稳定;,Ki--影响系统的静态精度,有利于消除系统的静态误差,但Ki过大也可能会引起系统超调,甚至振荡和不稳定;,Kd--影响系统的响应速度。

3、,通常可加快系统的稳定时间,但微分环节也会把外部的干扰放大,微分作用过强,可能会引起系统的振荡和不稳定;,直流伺服电机,,比例环节,积分环节,微分环节,求和,求差,设定目标转速,,,,,,,,,,,,,,,计算机实现,用直流伺服电机实现的关节速度PID控制,,,直流放大器,,,实际速度,PID控制器参数整定的一般规律,先调节 Kp, 至系统出现振荡,设此时比例增益为Kp’ 取Kp = Kp’/2, 逐渐增大Ki,直至出现振荡,记Ki’ 取Ki=Ki’/3, 调节Kd, 直至获得满意的系统特性,5.l机器人的基本控制原则,1.控制器分类,5.1.1 基本控制原则,本节将讨论工业机器人常用控制器的。

4、基本控制原则及控制器的设计问题。从关节(或连杆)角度看,可把工业机器人的控制器分为单关节(连杆)控制器和多关节(连杆)控制器两种。对于前者,设计时应考虑稳态误差的补偿问题;对于后者,则应首先考虑耦合惯量的补偿问题。,5.l机器人的基本控制原则,2.主要控制变量,5.1.1 基本控制原则,图5.1表示一台机器人的各关节控制变量。如果要抓起工件A,那么就必须知道夹手在任何时刻相对于A的状态,包括位置、姿态和开闭状态等。工件A的位置是由它所在工作台的一组坐标轴给出的。这组坐标轴叫做任务轴。末端执行装置的状态是由这组坐标轴的许多数值或参数表示的,而这些参数是矢量X的分量。我们的任务就是要控制矢量X随时。

5、间变化的情况,即X(t),它表示末端执行装置在空间的实时位置。只有当关节1至6移动时,X才变化。我们用矢量(t)来表示关节变量1至6。,5.l机器人的基本控制原则,,5.l机器人的基本控制原则,3.主要控制层次,5.1.1 基本控制原则,,图5.2表示机器人的主要控制层次。从图可见,它主要分为三个控制级,即人工智能级、控制模式级和伺服系统级。现对它们进一步讨论如下。,5.l机器人的基本控制原则,3.主要控制层次,5.1.1 基本控制原则,,(1)第一级:人工智能级如果命令一台机器人去“把工件A取过来”,那么如何执行这个任务呢;首先必须确定,该命令的成功执行至少是由于机器人能为该指令产。

6、生矢量X(t)。X(t)表示末端执行装置相对工件A的运动。它还表示机器人所具有的指令和产生矢量X(t)以及这两者间的关系,是建立第一级(即最高级)控制的工作。它包括与人工智能有关的所有可能问题:如词汇和自然语言理解、规划的产生以及任务描述等。,5.l机器人的基本控制原则,3.主要控制层次,5.1.1 基本控制原则,,(2)第二级:控制模式级 在工业上一般不采用复杂的模型,而采用两种控制模型。这些控制模型是以稳态理论为基础的,即认为机器人在运动过程中依次通过一些平衡状态。这两种模型分别称为几何模型和运动模型。前者利用X和Θ间的坐标变换,后者则对几何模型进行线性处理,并假定X和Θ变化很小。属于几何。

7、模型的控制有位置控制和速度控制等;属于运动模型的控制有变分控制和动态控制等。,5.l机器人的基本控制原则,3.主要控制层次,5.1.1 基本控制原则,,(3)第三级:伺服系统级第三级所关心是机器人的一般实际问题。我们将在本节后一部分举例介绍机器人伺服控制系统。在此,必须指出下列两点:①控制第一级和第二级并非总是截然分开的。是否把传动机构和减速齿轮包括在第二级,更是一个问题。这个问题涉及解决下列问题,,,5.l机器人的基本控制原则,3.主要控制层次,5.1.1 基本控制原则,,当前的趋向是研究具有组合减速齿轮的电动机,它能直接安装在机器人的关节上。不过,这样做的结果又产生惯性力矩和减速比的问题。。

8、这是需要进一步解决的。②一般的伺服系统是模拟系统,但它们已越来越普遍地为数字控制伺服系统所代替。,,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,对于直流电动机的伺服控制,我们将在位置控制等节中仔细讨论。这里,对液压伺服控制系统加以分析。液压传动机器人具有机构简单、机械强度高和速度快等优点。这种机器人一般采用液压伺服控制阀和模拟分解器实现控制和反馈。一些最新的液压伺服控制系统还应用数字译码器和感觉反馈控制装置,因而其精度和重复性通常与电气传动机器人相似。当在伺服阀门内采用伺服电动机时,就构成电一液压伺服控制系统。,,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,。

9、1.液压缸伺服传动系统采用液压缸作为液压传动系统的动力元件,能够省去中间动力减速器,从而消除了齿隙和磨损问题。加上液压缸的结构简单、比较便宜,因而使它在工业机器人机械手的往复运动装置和旋转运动装置上都获得广泛应用。,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,1.液压缸伺服传动系统 为了控制液压缸或液压马达,在机器人传动系统中使用惯量小的液压滑阀,应用在电一液压随动系统中的滑阀装有正比于电信号的位移量电一机变换器。图5.3就是这种系统的一个方案。其中,机器人的执行机构由带滑阀的液压缸带动,并用放大器控制滑阀。放大器输入端的控制信号由三个信号叠加而成。主反馈回路(外环),5.l。

10、机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,1.液压缸伺服传动系统 由位移传感器把位移反馈信号送至比较元件,与给定位置信号比较后得到误差信号,经校正后再与另两个反馈信号比较。第二个反馈信号是由速度反馈回路(速度环)取得的。它包括速度传感器和校正元件。第三个反馈信号是加速度反馈,它是由液压缸中的压力传感器和校正元件实现的。,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,2.电一液压伺服控制系统 当采用力矩伺服电动机作为位移给定元件时,液压系统的方框如图 5.4所示。,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.。

11、2伺服控制系统举例,,,,2.电一液压伺服控制系统 在图5.4中,控制电流I与配油器输入信号U的关系可由下列传递函数表示:,,,同样可得活塞位移X与配油器输入信号(位移误差信号)U间的关系为:,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,2.电一液压伺服控制系统,,,据式(5.5)、(5.6)和图5.4可得系统的传递函数:,,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,2.电一液压伺服控制系统,,当采用力矩电动机作为位移给定元件时,,式中,1很小而又可以忽略时,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,图5。

12、.5表示出一个简单的滑阀控制液压传动系统的结构框图。其中所用的控制阀为四通滑阀。,,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,据液压传动原理,四通滑阀具有下列关系式,,,,,式中,Q1和Q2为控制滑阀的输出流量,即传动活塞的输入控制流量;Ps为液压源压力;P1和P2为油缸内两部分的液压;X为滑阀的输入位移;k1为增益。,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,令q1、q2、p1、p2和x表示在Q1、Q2、p1、p2和X条件下某一稳态位置变量,则可得滑阀液流方程,,,,式中,c1为液流增益或灵敏度。

13、,c2为液流压力系数。它们可由稳态工作点求得。,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,从图5.5可知,P1和V1分别表示油缸左部的压力和体积,P2和V2则表示油缸右部的压力和体积。据图5.5可列出油缸左部的功能守恒表达式,,,,式中, QL为活塞漏损流量, M1为油缸左部所储存的功能,而 dM1/dt则为功率变化。因为M1=P1V1,所以有,,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,令B表示流体的容体弹性模数,则,,,因为 dV1/dt=AdY/dt,其中,Y为活塞的位移,A为活塞左侧面积。

14、。代入式(5.15)得,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,油缸的扰动方程如下,,,,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,式中,qL为漏损扰动流量,,,,,,其中,Lm为油液的漏损系数。 在活塞推力作用下,负载的运动方程式为:,,式中,m和mp分别为负载质量和活塞质量, b为粘性摩擦系数。 联立以上方程,可得阀控油缸的开环传递函数为:,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,,,,,,,式中:n为自然振荡角频率,1为时间常数,为阻。

15、尼系数。且:,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,,,,,,,从式(5.22)可知,此系统的开环传递函数等价于一积分环节与一个二阶环节的串联。再求整个传动系统的闭环函数G(S)。,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,,,,,,,当反馈系数为1时,系统的简化结构图如图5.6所示。,,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传动系统,,,,,,,,因为:,,,联立得:,,5.l机器人的基本控制原则,5.1.2伺服控制系统举例,,,,3.滑阀控制液压传。

16、动系统,,,,,,,式中,c=k1n为闭环系统的自然角振荡频率;为闭环系统的阻尼系数: 为闭环系统的第二时间常数;另一时间常数为1。 式(5.25)即为所求闭环系统的传递函数。从此式可见,此闭环系统为一等价三阶系统。我们往往把它简化为一个一阶环节与一个二阶环节串联的系统。这样,便于对系统进行分析与研究。,,5.2 机器人的位置控制,机器人为连杆式机械手,其动态特性具有高度的非线性。要控制这种由马达驱动的操作机器人,用适当的数学方程式来表示其运动是十分重要的。这种数学表达式就是数学模型,或简称模型。控制机器人运动的计算机,运用这种数学模型来预测和控制将要进行的运动过程。 由于机械零部件。

17、比较复杂,例如,机械部件可能因承受负载而弯曲,关节可能具有弹性以及机械摩擦(它是很难计算的)等等,所以在实际上不可能建立起准确的模型一般采用近似模型。尽管这些模型比较简单,但却十分有用。,5.2 机器人的位置控制,在设计模型时,提出下列两个假设: (1)机器人的各段是理想刚体,因而所有关节都是理想的,不存在摩擦和间隙。 (2)相邻两连杆间只有一个自由度,要么为完全旋转的.要么是完全平移的。,5.2 机器人的位置控制,l.传递函数与等效方框图,5.2.1 直流传动系统的建模,在研究机械手的位置控制器之前,首先建立直流电动机伺服控制系统的数学模型。,图5.7表示具有减速齿轮和旋转负载的直流电动机工。

18、作原理图。,5.2 机器人的位置控制,5.2.1 直流传动系统的建模,,5.2 机器人的位置控制,5.2.1 直流传动系统的建模,,,,5.2 机器人的位置控制,5.2.1 直流传动系统的建模,,,,2 直流电动机的转速调整图5.10表示一个励磁控制直流电动机的闭环位置控制结构图。,,5.2 机器人的位置控制,5.2.1 直流传动系统的建模,,,,从稳定性和精度的观点看,要获得满意的伺服传动性能,必须在伺服电路内引入补偿网络。,,5.2.2 位置控制的基本结构,1.基本控制结构许多机器人的作业是控制机械手末端工具的位置和姿态,以实现点到点的控制(如搬运、点焊机器人)或连续路径的控制(如弧焊、喷。

19、漆机器人)。因此实现机器人的位置控制是机器人的最基本的控制任务,5.2 机器人的位置控制,,,,,5.2.2 位置控制的基本结构,机器人位置控制有时也称位姿控制或轨迹控制。对于有些作业,如装配、研磨等,只有位置控制是不够的.还需要力控制。 机器人的位置控制结构主要有两种形式,即关节空间控制结构和直角坐标空间控制结构,分别见图5.11(a)和(b)所示。,5.2 机器人的位置控制,,,,5.2.2 位置控制的基本结构,,5.2 机器人的位置控制,,,,5.2.2 位置控制的基本结构,,运行中的工业机器人一般采用图5.11(a)所示控制结构。该控制结构的期望轨迹是关节的位置、速度和加速度,因而易于。

20、实现关节的伺服控制。这种控制结构的主要问题是:由于往往要求的是在直角坐标空间的机械手末端运动轨迹,因而为实现轨迹跟踪,需将机械手末端的期望轨迹经逆运动学计算变换为在关节空间表示的期望轨迹。,5.2 机器人的位置控制,,,,5.2.2 位置控制的基本结构,,2 PUMA机器人的伺服控制结构机器人控制器一般均由计算机来实现。计算机的控制结构具有多种形式,常见的有集中控制、分散控制和递阶控制等。图5.12表示PUMA机器人两级递阶控制的结构图。机器人控制系统以机器人作为控制对象,它的设计方法及参数选择,仍可参照一般计算机控制系统。不过,用得较多的仍是连续系统的设计方法,即首先把机器人控制系统当作连续。

21、系统进行设计,然后将设计好的控制规律离散化,最后由计算机来加以实现;,5.2 机器人的位置控制,,,,5.2.2 位置控制的基本结构,,5.2 机器人的位置控制,,,,5.2.2 位置控制的基本结构,,现有的工业机器人大多采用独立关节的PID控制。图5.12所示PUMA机器人的控制结构即为一典型。然而,由于独立关节PID控制未考虑被控对象(机器人)的非线性及关节间的耦合作用,因而控制精度和速度的提高受到限制。,5.2 机器人的位置控制,,,,,5.2.3单关节位置控制器采用常规技术,通过独立控制每个连杆或关节来设计机器人的线性反馈控制器是可能的。重力以及各关节间的互相作用力的影响,可由预先计算。

22、好的前馈来消除。为了减少计算工作量,补偿信号往往是近似的,或者采用简化计算公式。1.位置控制系统结构现在市场上供应的工业机器人,其关节数为3~7个。最典型的工业机器人具有六个关节,存在六个自由度,带有夹手(通常称为手或末端执行装置)。辛辛那提一米拉克龙T3、尤尼梅逊的PUMA 650和斯坦福机械手都是具有六个关节的工业机器人,并分别由液压、气压或电气传动装置驱动。其中,斯坦福机械手具有反馈控制,它的一个关节控制方框图如图5.13所示。,5.2 机器人的位置控制,,,,,5.2.3单关节位置控制器 从图可见,它有个光学编码器,以便与测速发电机一起组成位置和速度反馈。这种工业机器人是一种定位装置,。

23、它的每个关节都有一个位置控制系统。如果不存在路径约束,那么控制器只要知道夹手要经过路径上所有指定的转弯点就够了。控制系统的输入是路径上需要转弯点的笛卡儿坐标。,5.2 机器人的位置控制,,,,,2 单关节控制器的传递函数,5.2 机器人的位置控制,,,,,5.2 机器人的位置控制,,,,,5.2.4 多关节位置控制器锁住机器人的其他各关节而依次移动一个关节,这种工作方法显然是低效率的。这种工作过程使执行规定任务的时间变得过长,因而是不经济的。不过,如果要让一个以上的关节同时运动,那么各运动关节间的力和力矩会产生互相作用,而且不能对每个关节适当地应用前述位置控制器。因此,要克服这种互相作用,就必须附加补偿作用。要确定这种补偿,就需要分析机器人的动态特征。1.动态方程的拉格朗日公式 动态方程式表示一个系统的动态特征。我们已讨论过动态方程的一般形式的拉格朗日方程如下:,,5.2 机器人的位置控制,,,,,。

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