关于机器人的机械臂位置复合控制研究.pdf

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1、第33卷第11期计算机仿真2016年11月文章编号:1006—9348(2016)11—0400一05关于机器人的机械臂位置复合控制研究赵健l’2,邓华1’2.钟国梁1’2(1.中南大学机电工程学院,湖南长沙410083;2.中南大学高性能复杂制造国家重点实验室,湖南长沙410083)摘要:研究机械臂的位置控制问题。机械臂的位置控制对末端执行器精确到达给定位置至关重要,而多自由度机械臂的各个关节之间存在着高度的耦合和非线性关系,并且在实际问题中存在建模误差和摩擦干扰。为了解决由建模误差和摩擦干扰带来的运动控制精度下降和鲁棒性不足的问题,提出一种PID滑模复合控制策略。并采用饱和

2、函数趋近律的方法来抑制滑模控制器带来的抖动。仿真结果表明:相对于传统的PID控制,采用PID滑模复合控制策略能够保证机械臂系统对期望轨迹的快速跟踪,提高运动控制的精度,使系统具有良好的稳定性和鲁棒性。关t词:机械臂;位置控制;复合控制策略;轨迹跟踪中圈分类号:TP242文献标识码:BResearchonPositionOptimalControlofRobotArmZHAOJianl”,DENGHual’。,ZHONGGuo—lian91,2(1.CoHegeofMechanicalandElectricalEngineering,CentralSouthUniversity,

3、ChangshaHunan410083,China;2.TheStateKeyLaboratoryofHishPerformanceandComplexManufacturing,CentralSouthUniversity,ChangshaHunan410083,China)ABSTRACT:Thepositioncontroliscrucialfortheendactuatorofrobotarmtoarrivegivenpositionaccurately.Thereisahighdegreeofcouplingandnon-linearityrelationbetwee

4、nthejointsofrobotarm,alsoithasthemodelingelTorandthefrictiondisturbanceinthepracticalproblems.ThemodelingeN'orandfrictiondisturbanceCallcausethedecreaseofthecontrolprecisionandrobustnessofthemotioncontr01.Inordertosolvethat,acomplexcontrolstrate·gYbasedonPIDandslidingmodecontrolWasproposedfo

5、rthemotioncontrolofamultiDOFrobotarm,andanovelreachinglawwasproposedtoresolvetheproblemofchatteringeffectivelyinslidingmode.ThesimulationresultsshowthatthecomplexcontrolstrategybasedonPIDandslidingmodeCanensurethefasttrackoftheexpectedtrajectoryofthemanipulatorsystem,improvethemotionaccuracy

6、effectively,andmakethesystemhavebetterrobustnessthanthePIDcontrolstrategy.KEYWORDS:Robotarm;Positioncontrol;Complexcontrolstrategy;Trajectorytracking1引言随着科技的不断进步与发展。越来越多不同种类的机器人被用于人们无法直接进行操作的环境中,比如太空作业,深海作业及核工业等。机械臂是机器人系统中的重要组成部分。并且机器人末端执行器是否能精确、稳定的到达目标位置。需要靠机械臂的位置控制来实现,因此,对机械臂的位置精确控制方面的研究是非

7、常有现实意义的【】J。轨迹跟踪控制方法是机械臂末端精确到达目标位置的基础,对于给定的任务,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的控制就显得尤为重要[2]。机械臂运动控制系统是基金项目:国家重点基础研究(973)计划课题(2011CB013302)收稿日期:2016—01—12修回日期:2016一01—19—400一一个多输人多输出、高度耦合的非线性系统。并且存在建模误差和摩擦干扰等不确定性因素,给机械臂的位置控制带来了很大的影响[3]。目前

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