机器人关节转矩力控制系统的关键问题研究

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1、上海交通大学博士学位论文机器人关节转矩力控制系统的关键问题研究姓名：许春山申请学位级别：博士专业：控制理论与控制工程指导教师：曹广益20031201博士学位论文中文摘要摘要自第一台机器人问世以来研制出刚柔相济灵活自如的机器人一直是数代机器人专家努力的目标而具备力控制能力是实现这一目标的重要环节同时随着机器人在各个领域的广泛应用也要求机器人具有接触力的感知和控制能力这就是机器人的力控制研究实现机器人的高精度力控制以完成装配等各种各样的操作可以从两个方面入手一方面尽可能地提高机器人的位置控制精度这是成功实现力控制

2、的基础另一方面使操作机器人具有主动力控制能力也是提高机器人操作精度的一个有效途径通常机器人的力控制需要加装腕力传感器等以提取并反馈末端的约束力信息但由于腕力传感器存在成本高响应速度慢易损坏以及力控制实现存在大量计算等原因使得它无法在工业装配机器人上大规模应用为此另一种无需末端传感器的力控制方式关节转矩力控制成为机器人力控制研究的一个重要分支由于它能克服上述腕力传感的不足同时又特别适用于装配等工业化应用因此对机器人关节转矩力控制展开研究十分必要又具有重要的应用前景机器人关节转矩力控制涉及到几个方面内容因而对其实

3、现提出了很高的要求必须分别给予解决因此本文以国家八六三计划智能机器人主题项目精密I号机器人为研究对象在其开放式平台的基础上建立关节转矩力控制平台同时进行力控制相关几个方面的研究主要内容及成果包括一建立开放式机器人关节转矩力控制平台并对其实时性进行研究机器人控制器是实现关节转矩力控制的基础而大多数工业机器人所采用的封闭型的控制器限制了对涉及其内部关节转矩控制方面的研究为此我们介绍了机器人开放式控制器的概念并对其发展现状和发展前景进行研究实时性是实现关节转矩力控制的前提条件之一同时也是开放式控制器发展过程中极为关

4、注的内容为此我们在分析机器人开放式控制器实时性影响因素的基础上对各主要因素进行量化以优先级调度算法为基础建立了适合于双PC结构机器人开放式控制器的实时性分析模型在精密I号机器人开放式平台的基础上我们采用关节电流传感方式反映关节转矩的大小设计开发了一套关节电机电流传感装置实现了精密装配机器人基于电流检测的关节转矩反馈建立了具有关节转矩控制能力的开放式平台针对该平台我们对其实时性进行分析指出影响力控制系统实时性的主要因素为制定力控制任务起到指导作用同时这也为本论文的进一步的控制策略研究和算法研究做出基础性工作博士

5、学位论文二分析机器人直接驱动关节驱动原理并建立基于电流传感的关节转矩反馈控制系统直接驱动电机和普通电机相比具有力矩大转速慢等特点同时由于其没有传动机构特别适合用于机器人关节转矩力控制研究因此它是本论文的研究对象本文中我们详细地分析了直接驱动电机的转矩产生原理进行了包括功率驱动器和关节电机在内的关节电机输出转矩总体建模和干扰因素分析而采用我们设计的电流传感装置实现转矩闭环可以进一步改善系统的输出转矩特性我们以单关节为对象进行了相关的闭环力矩控制试验验证了用电流反馈实现转矩闭环对于机器人关节转矩干扰抑制的有效性同

6、时为后面多关节的关节转矩力控制打下基础三首次建立了综合考虑机器人关节电机驱动器摩擦等影响因素在内的机器人关节转矩力控制系统完整动力学模型为实现由关节电机侧转矩闭环控制到末端力的控制我们必须考虑机器人系统的动力学影响因素同时为实现关节转矩的控制我们还需要对其关节电机驱动器以及各种影响因素进行分析因此我们对综合这些因素的机器人系统进行了详细的建模在建模的基础上我们还对模型的稳定性问题进行分析为后面的机器人关节转矩力控制提供基础四提出一种自适应终端滑模变结构控制算法并将它应用到机器人位置控制系统中为实现机器人的高性

7、能控制我们对其控制器的稳定性快速性以及鲁棒性提出了要求而同时由于在建模及负载过程中存在着不确定性要求机器人控制器具有自适应能力为此我们提出了一种自适应终端滑模变结构控制算法在分析其鲁棒性的基础上我们结合精密I号机器人的前两个关节动力学模型进行仿真验证其控制性能证明算法的可行性五对机器人动力学模型进行处理得到一种新的力/位混合控制系统模型结合该模型我们分别进行关节转矩力控制和位置控制这是我们进行机器人关节转矩力控制的实现方式力/位混合控制为此我们对建立起来的动力学模型进行正交分解并在此基础上分别进行关节转矩位置

8、控制和力控制我们将前面提出的自适应终端滑模变结构控制算法应用到位置控制过程由于关节转矩闭环在电机侧因此我们采用计算力矩法实现力控制最后我们给出相关的仿真结果和试验结果以验证关节转矩力控制的效果关键词机器人直接驱动关节转矩控制电机控制力控制终端滑模变结构控制自适应控制开放式控制器实时性分析博士学位论文英文摘要ABSTRACTWearetryingtodevelopaflexibleintelligen