机械臂轨迹跟踪控制研究进展

2012年04月12日11:48:02 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

关键字：应用

史先鹏，刘士荣
华东理工大学自动化研究所，上海

杭州电子科技大学自动化学院，浙江杭州

摘　　　要：综述了近年来刚性机械臂轨迹跟踪控制研究领域的较新进展。根据应用于机械臂的不同控制算法进行分类，从自适应ＰＩＤ控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、滑模变结构控制和鲁棒自适应控制５种主要控制方法进行阐述。重点从关节空间出发，论述了各种控制算法在提高机械臂轨迹跟踪性能方面的各自优缺点，并分析了它们之间的相互联系。较后对机械臂轨迹跟踪问题的研究方向进行了展望。

关　键　词：刚性机械臂；关节空间；轨迹跟踪

１　引　言
机械臂因其独特的操作灵活性，已在工业装配，安全防爆等领域得到广泛应用。对于不同的任务，需要规划机械臂关节空间的运动轨迹，从而级联构成末端位姿，因此对机械臂关节空间实施精确快速控制就显得尤为重要。刚性机械臂关节空间轨迹跟踪控制问题，即通过给定各关节的驱动力矩，使得机械臂各关节的位置、速度等状态变量跟踪给定的期望轨迹。机械臂是一个多输入多输出、高度非线性、强耦合的复杂系统，存在着参数摄动、外界干扰及未建模动态等不确定性。因此机械臂的建模模型必然存在着不确定性，不确定性主要分为两种主要类型：结构（ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ）不确定性和非结构（ｕｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ）不确定性，非结构不确定性主要是由于测量噪声、外界干扰及计算中的采样时滞和舍入误差等非被控对象自身因素所引起的不确定性。结构不确定性和建模模型本身有关，可分为①参数不确定性　如负载质量、连杆质量、长度及连杆质心等参数未知或部分已知。②未建模动态　高频未建模动态，如执行器动态或结构振动等；低频未建模动态，如动／静摩擦力等。模型不确定性给机械臂轨迹跟踪的实现带来影响，同时部分控制算法受限于一定的不确定性。目前应用于机械臂控制系统的设计方法主要包括ＰＩＤ控制、自适应控制和鲁棒控制等，然而由于它们自身所存在的缺陷，促使其与神经网络、模糊控制等算法相结合，一些新的控制方法也在涌现，很多算法是彼此结合在一起的［１］。本文根据目前应用于机械臂的几种主要算法进行分类，从机械臂自适应ＰＩＤ控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、滑模变结构控制和鲁棒自适应控制这几种控制方法进行简要地介绍。

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