主从控制机械臂（精选3篇）
主从控制机械臂 篇1
摘要：针对主从控制机械臂支承架的特点,利用ANSYS对机械臂支承架进行了模态分析,并在此基础上分析支承架模态振型对主从控制机械臂性能的影响,找到了支承架振动的薄弱部位,通过在关键位置安装加强筋优化支承架结构。结果表明优化后主从控制支承架性能稳定,最大变形量小,振动降低,符合减振降噪的目的。
关键词：主从控制机械臂,支承底架,ANSYS,模态分析,优化设计
0 引言
主从控制机械臂具有良好的工业化产品特性,控制实时性较好,操作简便,运行可靠,可替代人工完成作业频率较高的任务[1]。主从控制结构要求主手操控和从手机械臂分开安装在各自的支承底架上,通过操控主手实现从手机械臂的同步动作。因此,支承底架作为机械臂的支承骨架,是安装附件及其他零部件的基础,并保持主从手在工作过程中相对准确的位置。支承底架结构的设计必须保证它有足够的强度和刚度,既不能产生裂纹,也不能出现过大变形。
本文针对主从控制机械臂支承底架的结构特点,利用三维软件建立实体模型,并通过有限元分析软件对其进行模态分析,得出了支承底架在承受工作载荷工况下固有频率和模态振型,通过振型分析找到了支承架振动的薄弱部位,提出了相应的改进方案,进行结构优化设计,减小支承架变形和振动,降低系统噪声,为改善支承强度、改进底架结构设计提供了理论依据。
1 主从控制机械臂支承架有限元模型的建立
1.1 支承架实体模型的建立
实体模型建立合理与否对接下来的网格划分以及最终计算结果的准确性具有重要的影响。支承底架结构较为复杂,分布有各种加强筋、凸台和纵横加强腹板。同时,作为机械臂的主要承力部件,在工作过程中其受力情况也极为不均匀,既要承受自身载荷对支承架作用力,又要承受作业过程中外加载荷施加底架的作用力及力矩。其结构和受力的复杂性决定了它是机械臂的关键部件,直接影响机械臂整机性能和可靠性。
在利用三维软件建立其实体模型时不可能每一个细节都一一考虑,综合考虑计算精度的影响及有限元模型的计算规模,根据圣维南原理,对部分局部特征进行了如下简化:1)忽略底架内部工艺孔;2)忽略各加强筋处的过渡圆角;3)忽略除主支承孔以外的小螺栓孔。建成的实体模型如图1所示。
1.2 支承架有限元模型的建立
实体模型以IGES格式导入有限元软件。进行有限元网格划分时,首先必须确定单元类型[2]。选用十结点四面体单元进行网格划分,该四面体单元通过10个节点来定义,每个节点有3个沿着X,Y,Z方向平移的自由度,它具有二次迭代的特性,对边界拟合的能力强,适用于划分由各种CAD/CAM导入的不规则网格的模型[3]。主从控制机械臂支承底架材料为HT200,其弹性模量E=1.5×105MPa,泊松比µ=0.28。划分网格时,首先对加载部位进行尺寸控制,然后在网格划分工具对话框中选择6级精度对模型进行自由网格划分,划分后分别得到64194节点和179843个单元,划分结果较理想,网格划分如图2所示。
2 主从控制机械臂支承架有限元模态理论分析
将主从控制机械臂支承架结构近似看为线性系统,则位移和外力都是时间的常数。考虑到阻尼力与速度成正比、惯性力与加速度成正比,根据达朗贝尔原理,该机体动力平衡方程如下:
式中:[M]、[C]、[K]———总体质量矩阵、阻尼矩阵和刚度矩阵
———结构的加速度向量、速度向量和位移向量
{F(t)}———结构的激振力向量
若无外力作用即{F(t)}={0}时则得到系统的自由振动方程。在求解结构自由振动的固有频率和振型即求结构的固有频率和振型时,阻尼对它们影响不大,因此阻尼项可以略去,这时无阻尼自由振动的运动方程为:
设结构作下述简谐运动:
把上式代入式(2),可得齐次方程,如下:
在自由振动时,结构中各结点振幅{φ}不全为零,因此式(4)中括号内矩阵的行列式之值必为零,由此得到结构自振频率方程,即:
结构刚度矩阵[K]和质量刚度矩阵[M]都是n阶方阵,其中n是结点自由度的数目,所以式(5)是关于ω2的n次代数方程,由此可求得n个固有频率ωi(i=1,2,3...,n),对于每个固有频率,由式(4)可确定个结点振幅构成的一个列向量,工程上称为振型,其振幅构成固定的形状,绝对值可以任意变化[4]。到此,通过求解式(5)便可求得系统的固有频率及其对应的振型。
3 主从控制机械臂支承架模态分析
3.1 边界条件的施加
主从控制机械臂支承架在实际工作状态下,通过支架底部两纵向杆地脚螺栓固定在水泥地板上。为使计算能够反映支承架的实际情况,对支承架施加以下约束:
1)支承底架位移约束:对该支承底架底部两纵向连接杆施加全约束;
2)支承底架所受载荷:单个从手机械臂自重59kg,单个主手自重12.7kg;机械臂伸展开长度1289mm,机械臂手爪平举位置最大持重45 kg,支承底架承受侧翻力矩568.5 N.M;
将载荷加载完毕,确定条件满足后,运行当前求解命令,进行模态元分析。
3.2 约束模态结果分析
对结构进行ANSYS有限元模态分析,一般不必求出系统的全部固有频率和振型,振动可以表达为各阶固有振型的线性组合,其中低频的固有振型要比高频对结构的振动影响大,因此,低价振型对支承架的动态特性起决定作用,所以进行结构的动态特性分析计算时,只需对其前几阶振型进行分析即可[5]。该分析提取了箱体的前十阶模态,其固有频率值如表1所示,振型如图3-12所示。
如图3-图12所示,一阶振型为左右两主手支承柱以z轴为中心轴向左右两侧异向摆动,主手底部连接两槽钢沿y轴上下振动。二阶振型左右主手支承柱连同底部连接两槽钢沿z轴前后同步摆动。三阶振型左右机械臂支承柱及其底部连接两槽钢以z轴为中心向左右两侧异向摆动,导致机械臂两连接槽钢中部上下振动。四阶振型为左右主手支承柱沿z轴前后异向摆动,底部连接两槽钢发生扭转变形。五阶振型为左右两主手支承柱以z轴为中心左右同步摆动。六阶振型为左右机械臂支承柱前后同步摆动,底部连接两槽钢上下异向振动。七阶振型左右机械臂支承柱沿z轴前后异向摆动,底部连接两槽钢发生扭转变形。八阶振型为左右机械臂支承柱以z轴为中心左右同步摆动,底部连接两槽钢弯曲变形。九阶振型左右两主手支承柱左右摆动并发生弯曲变形,底部连接两槽钢弯曲变形。十阶振型左右两主手支承柱上下振动并发生弯曲变形,底部连接两槽钢弯曲变形。
通过前十阶振型分析可以看出,主手支承柱和从手机械臂支承柱,以及与它们相连接的底部槽钢不仅有左右、前后的摆动,还有扭转变形,这些都将影响主从控制机械臂的强度和刚度。支承底架所受应力较大区域分布在从手机械臂支承两横向槽钢与底部两纵向连接杆周围,且应力最大点位于其连接处。因此,此处是支承底架最容易发生疲劳破坏的位置,应改进该处结构布置,适当增加该处的加强杆或加强筋来缓解之。
3.3 改进措施
在主手支承底部连接横向槽钢与从手机械臂支承底部连接横向槽钢处,增加两斜支承杆,来提高支承架的整体结构性能,重新构建支承架实体模型如图13所示。导入ANSYS进行有限元分析,划分网格得到66613节点和188369个单元,划分结果较理想,如图14所示。
对修改后的模型进行模态分析,得到原结构和修改后结构的固有频率和最大变形量如表2所示。
由表2分析可以,修改后的结构各阶振型的固有频率都略有增加,并且阶数越大,频率的增加量越大,这主要是由于优化后的支承架刚度增大,可见结构修改后影响的是高阶模态。优化前后振型变化不大,修改后结构变形量明显减小,振动降低,优化效果显著,能够抑制因变形而对支承架造成的不良影响,达到了优化目的。
4 结束语
采用ANSYS有限元分析方法,得出了主从控制机械臂支承架约束模态的固有频率及相应振型,清楚了解系统结构的动态特性,找到了该支承架刚度薄弱环节并据此提出了相应的修改方案,进行机构的优化设计。通过优化设计的支承架达到以下效果:
1)优化后支承架最大变形量减小,振动降低,并能减小因支承架变形对主从机械臂使用性能的不良影响;
2)优化后支承架振型与改进前相比,支承架性能更稳定;
3)依据振型分析支承架性能,以此改进支承架结构,此方法极大提高了分析精度、设计质量并缩短了设计周期,为进一步改善支承架类刚度、改进支承架的结构设计提供了理论依据。
参考文献
[1]GRIPS Manipulator System Manual.003-5005-00 Rev6.
[2]周宁.ANSYS机械工程应用实例[M].北京:中国水利水电出版社,2006.
[3]周长城,胡仁喜,熊文波.ANSYS11.0基础与典型范例[M].北京:电子工业出版社,2007.
[4]朱伯芳.有限单元法原理与应用[M].北京:中国水利水电出版社,1998.
[5]崔振家,汪鸿振.基于ANSYS的前传动系统模态分析[J].噪声与振动控制,2007,6:36-38.
柔性机械臂控制研究 篇2
1 柔性机械臂研究的主要内容
由于柔性机械手的多自由度以及结构的弹性导致在建模方面具有较大的困难, 这使得传统方式不再适合控制柔性机械臂, 人们提出一些职能控制方法应用与柔性机械臂的控制, 例如神经网络控制、模糊控制和遗传算法控制等。目前关于柔性机械臂的研究主要是在两个方面:一个是建立柔性机械臂的动力学模型;另一个是设计柔性机械臂的控制器。关于这两个问题的研究也是循序渐进的。正确的建模理论不但能够准确的描述出柔性机械臂的动力学特性, 同时也为接下来的控制器设计提供了模型保证, 因此, 要能够对机械臂进行精确的运动控制, 必须对其建立合理的数学描述方程。非线性系统的动力学建模是以柔性机械臂的动力学模型控制器设计为目的, 一般的控制系统描述包括频域描述 (传递函数) 和时域描述 (状态空间) 两个方面, 它们与传感器的执行定位、执行器到传感器的信息传递以及机械臂的动力学特性关系十分密切。如何建立合适的、准确的动力学模型, 并且根据此动力学模型设计高效的控制器来控制柔性机械臂的动作, 目前仍是众多机械臂研究的专家、学者必须面对和解决的问题之一。
2 柔性机械臂的研究主要方法
机械臂的柔性主要表现在连杆的柔性和关节的柔性两方面, 前者是指由于自身的材料弹性和形状细长的等原因易造成机械臂产生弯曲变形和剪切变形, 研究人员常用分布参数模型 (偏微分方程) 来表述, 后者是指电机传动以及机械臂耦合之间的变形, 常用集装参数模型来表述。国内外学者对柔性机械臂建模做了许多研究, 文献[1]做了详细的介绍。文献[2]介绍了关于柔性关节和柔性连杆的耦合作用。
经过近十多年的发展, 柔性连杆机械臂的动力学建模方法也日趋成熟。众所周知, 柔性机械因为自身材质形状等原因, 在运动过程中会产生挠曲变形、轴向变形和剪切变形。这些变形太过于复杂, 所以适当的假设显得尤其必要。目前常见的假设有Euler-Bemoulli梁和Timoshcnko梁。Euler-Bemoulli方法对梁的处理为略去梁的剪变形, 即假设梁只有弯曲变形, 而在杆纵向方向完全是刚性。这样的处理方式对于长度与截面比较大的梁所产生的误差可以忽略不计。但是对于长度与横截面比较小的梁则不能略去。Timoshenk粱则同时考虑了梁的剪变形和梁的弯曲变形, 适合运用于各种形状的梁。
柔性机械臂动力学模型的建立方法依据不同的原理可以分为两种:矢量力学方法和分析力学方法。其中运用较多的是哈密顿原理、拉格朗日方程、凯恩方法和虚位移、牛顿欧拉法和模型辨识法。柔性机械臂的变形描述也是机械臂研究领域的一个重点, 正确对机械臂变形进行描述是机械臂数学模型建立与运动控制的基础。此外, 柔性机械臂的控制方法是机械臂研究领域的另一个重点。因此, 首先选择一定的方式描述柔性体的变形, 同时变形的描述与系统动力学方程的求解关系密切。
关于柔性机械手的控制, 文献[3]进行了较详细的总结。文献[4]对柔性机械臂的控制进行了综述和深入的回顾。柔性机器人的研究是近年来控制界的一个难点和热点课题。柔性机械手的数学模型是一个多维的、非线性的复杂模型, 具有很强的时变性和不定因素, 为了控制这类复杂的系统, 研究人员提出了许多新的控制方法:极点配置方法、模态控制方法、最优控制方法、自适应控制方法、智能控制方法、鲁棒控制方法、能量法控制方法。
2.1 柔性体变形的描述
1) 有限单元法。有限单元法是以变分原理为基础发展起来的, 该方法的实质是瑞利-瑞兹解法的分片形式, 它将机械手离散为一组用节点来联系相互关系的单元, 单元的位移用节点位移的近似函数分片来表示, 近似函数一般为所求场函数和它的导数所在单元各个节点的插值函数来表示, 由于插值函数并不针对于完整的系统或下面的子结构, 所以插值函数可以设计的十分简便。通过有限单元法可以简化系统模型, 将复杂的无限维系统简化为适合计算机编程和运算的有限维系统, 并且计算的精度可以由单元数量的多少来决定。目前有限单元法在柔性机械臂领域中得到了十分广泛的运用, 在其数学建模方面诞生了许多专门为其设计的分析软件 (如:NASTRAN、ASKA、IDEAS、ANSYS以及SAP等) 。Tokhi M O、Fattah A、Theodore R J等学者利用有限元法作了大量的研究工作。
2) 假设模态法。在用有限单元法处理连续弹性体的离散问题时, 由于划分的单元较多节点数目较大, 导致数值计算量十分庞大, 给柔性机械臂的研究造成较大困难。为了大幅减少求解的自由度, 研究人员以Ritz法为基础, 通过模态分析和模态截断技术对动力学方程进行模态变换, 用模态坐标代替结点的位移, 利用系统中各个子结构的模态, 综合处系统的整个模态。研究人员认为, 柔性机械臂的振动是由无数个振动谐波构成的, 振动的能量主要集中在前几阶的模态中, 所以描述柔性机械臂振动时只需采用前几阶模态即可, 这种方法叫做假设模态法, 模态函数的选取也因为边界条件的不同而不同。蔡国平和洪嘉振用假设模态法对柔性梁作结构近似处理, 在计入柔性梁由于横向变形而引起的轴向变形的二阶耦合量的条件下建立旋转梁的动力学模型。王树新等在对曲线梁结构近似的处理上提出拟合模态法, 即将大型有限元分析软件计算得出的模态拟合成为多项式的形式, 得到曲线梁模态的近似解析表达式, 简化了曲线梁的动力学建模与计算过程。
3) 集中质量法。集中质量法是运用离散思想对柔性机械臂进行分段来离散化, 每个小段不计质量只有弹性, 各个小段之间通过有质量的节点连接, 对机械臂的作用力都等效作用在节点上。通过集中质量法对机械臂进行近似化处理后, 通过求解每个节点的受力平衡与边界条件, 就能够求得柔性机械臂动力学方程。集中质量法条理清楚, 善于处理物理形状十分复杂的机械臂, 但其与有限元法相比较, 在相同的自由度数目下精度要比有限元法要低。Feliu Jorge、Gamarra-Rosado V O等学者在这方面进行了很多的研究工作。
4) 有限段法。有限段方法是RL.Huston在研究缆索的大摆动中首先提出的, 它把缆索离散成为若干用铰链相连的刚体小段, 并用多刚体动力学的方程导出其动力学控制方程。早在1976年, Wittenburg J M提出了梁的动力学响应有限段解决方法。在国内, 陈乐生将该方法用于柔性机械臂模型的建立, 王营、张兴淮对约束多刚体系统固有频率进行了计算, 殷学刚对梁和圆环进行过动特性分析和大振动响应分析, 还作了杆的曲屈与后曲屈分析。有限段方法的最大优点是不必对梁的结构的变形场进行假设, 也不必小变形假设限制, 因此可以对梁结构进行大变形分析, 其收敛性与计算精度很令人满意。
2.2 柔性臂建模方法介绍
1) 利用哈密顿原理。哈密顿原理是爱尔兰物理学家于1833年提出的一种经典力学理论。哈密顿原理以能量方式代替了传统的空间坐标表述避免了方程中出现内力项。但是哈密顿原理只适合比较简单的柔性系统, 对于复杂的柔性结构, 函数的微分运算将变得非常复杂, 变分原理又有其特点, 由于它是将系统真实运动应满足的条件表示为某个函数或泛函的极值条件, 并利用此条件确定系统的运动。为了解决这个问题可以将该方法和控制系统一起综合分析和优化, 可以使得由系统的动力学模型向控制模型转化。Fung, R-F, Chang, H-C等人利用哈密顿原理建立了带有末端质量的非线性受限柔性机械臂的运动方程, 动态方程式以广义坐标的形式来表示表达机械臂的动能和势能。
2) Newton-Euler法。牛顿-欧拉法将系统的构件隔离开来分析, 运用质心动量矩定理列出隔离构件的约束方程, 进而求得系统中每个构件的约束方程组, 最后通过求解约束方程组消去系统的内力项来得到系统的动力学方程。该方法中的各个参数物理意义明确, 并且完整的表达了系统的受力关系, 但是系统内力项的计算过于繁琐, 如何消除大量的约束反力是随之而来的一个重要问题。Gamarra-Rosado V O、Bruno Siciliano等学者成功的利用Newton-Euler公式建立了柔性机械臂的动力学方程, 以牛顿方程和欧拉方程为基础, 通过柔性臂的速度分析和加速度分析得到系统的动力学方程。
3) Lagrange方程。拉格朗日方程通过引入广义力与广义坐标在虚位移原理和动静法的基础上列出不含约束力的系统动力学方程。拉格朗日方程式动力学普遍方程在广义坐标下的具体表现形式。所有对系统机械能无影响的力均不必考虑, 并不需计算理想约束力, 最后得到的方程是封闭形式的表达式。用Lagrange方程推导柔性机械臂模型, 特别是推导多节柔性机械臂动力学模型, 不必考虑复杂的约束力, 过程简单, 因此被广泛地应用在柔性多体系统建模中。
4) Kane方法和虚位移原理。研究人员在对多种动力学模型采取对比分析的方式, 提出了一种以约束质点系的达朗贝尔原理为基础, 对整个系统的主动力和主动力矩求和与系统的惯性力和惯性力矩相等, 从而可以得出系统动力学方程。凯恩法同时具有矢量力学与分析力学的特点, 在没有引入能量函数的情况下消除了不做功的约束内力, 它使得计算过程避免了复杂微分方程的计算过程, 让模型的推导更具有系统性, 并且更容易以计算机程序的形式来表达和计算, 这对多体系统的分析十分有利。Huston、张大钧等均采用该方法建立柔性多体动力学模型。H G Tanner和K J Kyriakopoulos在其文献中用Kane方法建立了柔性机械臂的动力学模型。
5) 模型辨识的方法。模型辨识法与经典分析力学完全不同, 它抛开了力学分析方法来建模, 而是利用模拟和学习柔性机械臂的动力学特征的方式来获得柔性机械臂的数学模型。常用的模型辨识法有系数估计法、动力学参数估计法、神经网络法。K Khosla和T Kanade对直接驱动型 (CMU DDⅡ型) 机器人的惯性量系数进行辨识, 董朝阳等人利用神经网络任意逼近分线性函数, 并建立了系统动力学模型。因为模型辨识法还处于研究和发展阶段, 理论体系还不够完善, 所以还有很多方法值得研究和开发。
3 柔性机械臂控制理论的研究现状
3.1 PID控制
PID控制由3个控制偏差量的线性组合而成:PID (P (proportion) 、I (integration) 、D (differentiation) ) , 它由于控制原理较为容易理解, 硬件操作较为简单, 加上不需要精确的系统模型等先决条件, 使得它在世界范围内得到广泛的运用。PID控制方法在机械臂领域也运用十分成熟, 研究人员发现因为机械臂自身的特征关系, 积分项I的变化对机械臂运动效果影响很小, 所以在机械臂控制中一般只使用P和D组合控制。Ozen Figen提出了依靠一些容易获得的量 (如关节角、角速度、每个杆的端点变形和端点的速度) 来控制柔性机械臂端点位置轨迹跟踪的新的控制策略, 它与传统的PD控制比较有很大的优点。Kelly用近似微分的法进行全局调节, 减小了柔性机械臂在PD控制中产生的噪声。Yigit在独立关节PD控制的鲁棒性研究中表明关节的PD控制稳定性取决于非离散化或线性化的运动方程, 并且对双杆柔性机械臂的PD控制器进行了研究。Xu对于双杆柔性机械臂设计了一种PD控制器。Lin对一个6自由度多杆系统应用Lyapunov原理设计了非线性反馈PID控制器。
3.2 模态控制法
将柔性机械臂放置到模态空间里研究, 柔性机械臂是一个无限自由度的系统, 其再时域内的振动可以由无数个不同频率对应的模态构成, 但是由于高频对应的模态对机械臂的运动效果影响很小, 所以机械臂的振动可以用低阶模态在模态空间内近似描述, 这些模态称为控制模态, 这种方法称为模态控制法。模态控制法包括两种控制方法:一种是模态耦合控制, 它利用模态之间的互相耦合, 用少量的传感器就可以对较多的模态进行控制, 另一种是独立模态控制, 它借助模态坐标变换把完整系统的运动控制变成对各阶主模态的控制, 该方法直接简单, 物理概念清晰明确, 充分利用了模态分析技术, 简化了柔性机械臂系统的控制。
3.3 最优控制方法
最优控制法是基于系统理想数学模型方法之上, 它首先要设计一个性能指标函数, 再通过最优控制律使得性能指标函数取得极小值。其中所说的性能指标函数是指我们所期望得到的控制结果以及得到该结果所要付出的控制代价。在一般情况下控制的效果越好所要付出的控制代价就越高, 最优控制法可以通过调节它们之间的均衡来达到自己想要的控制效果。需要指出的是, 最优控制法并不是指控制效果最优, 而是值在满足性能指标函数的前提下, 控制效果最优, 这样做法同时考虑到了经济优先原则也考虑到了控制效果优先原则。但是, 最优控制法需要计算里卡蒂方程, 使得运算时间较长从而导致了控制延时, 影响控制效果。
3.4 自适应控制
由于机械臂系统复杂各种参数较多, 所以研究人员并不一定能知道系统的所有参数, 在描述机械臂结构时就会有些偏差。另外由于外部环境变化以及测量时产生的误差等影响, 这就需要所建立的机械臂控制器能够在抵抗这些扰动的情况下还能使得控制达到最优或近似最优。但是, 自适应所需要的反馈控制比起一般反馈控制要更加复杂, 所需费用也较为昂贵, 如果控制对象的扰动不是影响特别大, 还是常规反馈控制要实用。Yang针对了模型中存在不确定性的参数提出了非线性控制律的自适应方法。Cao和Xu运用自适应变结构控制对双连杆机械臂进行了控制设计。Chen和Etimsahy设计了一种混合自适应控制器, 提供了一个统一的框架设计, 不需要预先给出精确的数学模型、机械臂动态参数或负载参数, 如质量和刚度等。李晓理等人给出多模型自适应控制产生的背景, 对模型集的建立、多模型控制器的形成以及算法的收敛性和稳定性进行了分析, 介绍了多模型自适应控制在工业生产过程中的应用和最新研究成果, 同时提出了存在的问题及进一步发展方向。
3.5 变结构控制
为了解决柔性系统的非线性、不确定性等特点, 研究人员引入了变结构控制 (LVSC) , 它能通过一种简单的学习机制来提高系统的稳态精度, 并对系统的摄动和干扰都具有良好的自适应性。今年来变结构控制有了长足的发展, 并在国内外得到了十足的关注, 例如滑膜控制得到了广泛的使用。但是, 由于系统相点在接近切换面的时候因为惯性导致了其在切换面不停的穿梭, 使得系统容易产生抖振, 影响控制效果。处理该问题通常用变结构控制律中的符号函数用饱和函数和优化到达条件, 使得相点在接近切换面时运动速度减慢来减小惯性这两个方法。Sundareshan MK等提出神经网络变结构控制在机械臂方面的应用。熊翌竹, 郭华芳提出将变结构控制方法运用到双柔性机械臂中。
3.6 智能控制方法
智能控制是控制的自动化研究达到一定水平的高度, 其理论内容包含多个学科并且相互交叉和融合, 它的目的是控制那些用传统控制方法难以控制的非线性系统, 提高控制精度并提供相应的理论。智能控制是用语言实行控制的一种方法, 它体现了人类在控制过程中的思想变化, 它的其中一个特点是它并不需要控制对象具体的数学方程式, 而是需要控制对象经过操作后所提供的数据和操作经验。刘建昌和苗宇考虑到机械臂动力学模型的非线性和参数的不确定性, 提出了采用神经网络作为补偿器的机械臂轨迹控制策略。林雷等人利用模糊控制对模型不确定部分采用变结构集中补偿控制, 在存在模型误差和外部扰动的情况下既能达到快速跟踪, 又能很好的消除控制器的抖震。
3.7 鲁棒控制
由于柔性机械臂的参数不确定性及复杂运动特征, 其运动方程中许多参数存在明显的不确定性和参数太范围摄动, 所谓鲁棒控制就是指控制系统在某种类型的扰动作用下, 包括自身模型的扰动下, 系统某个性能指标保持不变的能力, 即抗干扰能力较强, 鲁棒控制是一种适宜于补偿这种不确定性的方法。田彦涛i采用多模态鲁棒自适应控制算法控制柔性机械臂的运动轨迹, 结构简单, 收敛性很好。此外, Choi给出一种新型混合驱动器方案, 用来主动地、鲁棒地控制一个非常柔软的单连杆操作器的末端点位置。Song和Cai将柔性机械臂系统分成刚性子系统和柔性子系统, 假设刚性子系统的输入为柔性子系统的输出来设计鲁棒控制器。Lee等设计了基于能量的自适应鲁棒控制策略, 理论上适用于n连杆机械臂, 最后通过一个双连杆机械臂进行了仿真计算。李元春等利用基于准静态偏差校正的神经网络理论设计了一种鲁棒控制器, 用来控制双连杆机械臂的振动问题。
3.8 能量法
能量法是近年来兴起的一种对于柔性系统的控制方法, 其基本思想是认为能量在柔性系统中传递, 会反馈一部分回来, 根据反馈的这部分信息 (可以是反馈的力, 反馈的速度, 反馈的位移等等) , 从而可以判断柔性体的振动形态, 从而施加控制, 达到振动抑制的目的。
4 结束语
综上所述, 关于柔性机械臂的研究目前在世界范围内已经取得了长足的发展, 也积累了丰富的经验, 但其具体的应用过程仍然存在一些有待攻克的问题。本文对相关研究加以总结与分析, 希望为此类研究起到抛砖迎玉的作用。
参考文献
[1]王树新, 员今天, 石菊荣, 等.柔性机械臂建模理论与控制方法研究综述[J].机器人, 2002, 24 (1) :86-92.
[2]戈新生, 崔玮, 赵秋玲, 等.刚柔性耦合机械臂轨迹跟踪与振动抑制[J].工程力学, 2005, 22 (6) :188-191.
[3]甘亚辉, 戴先中.多机械臂协调控制研究综述[J].控制与决策, 2013, 28 (3) :321-333.
排爆机器人机械臂控制系统设计 篇3
排爆机器人是指能代替人到不能去或不适宜去的有爆炸危险的环境中,直接在事发现场进行侦察、搬运和处理爆炸物及其他危险品的机器人。当排爆机器人移动到距离爆炸物较近距离时,后方操作人员控制机械臂接近爆炸物。当排爆机器人进入最佳工作位置时,用机械臂接近爆炸物,根据现场情况决定是利用水炮枪将爆炸物击毁,还是利用机械臂手爪将爆炸物搬离现场后再处理。由于爆炸物一般体积较小,需要机械臂手爪精准接近操作,这对控制系统精度提出了较高要求[1]。
传统的做法是利用回传的二维视频等信息来操控机械臂。当人们双目观察自然界物体时,看到的物体是具有形态、大小、位置的三维图像; 这是因为物体的物光与位相同时通过双目而呈现的结果。当物像通过摄像镜头时,在通过物光的同时滤掉了位相( 透镜的光学特性) ,由此得到的是二维图像。它只能判别图像的上下、左右位置,而无法得到前后距离的信息。所以,二维视频图像很难进行高精度的三维视觉定位。 通过视频图像进行远程操控机械臂,前、后距离信息的未知极易产生错觉,使操作失误而导致排爆失败。 “双目视觉定位”是近几年发展起来的三维定位方法, 但相应控制器设计复杂,采集与计算的信息量很大,硬件要求高,一般嵌入式系统难以实现。如果采用信息融合技术,将机械臂上多种传感器信息融合处理( 如安装在手爪上测量不同方向距离的传感器) ,就能提高信息实时性的同时又降低信息处理的硬件成本; 通用的嵌入式系统通过科学合理的模块化设计就能完成机械臂的较高精度控制任务[2]。
本研究提出如 下机械臂 设计任务: 最大臂展1. 6 m、肩部旋转300°、肩部摆动170°、大臂摆动270°、 小臂摆动180°、手爪旋转360°、手爪张开0 ~ 25 cm、最大抓举15 kg、水平展开抓举6 kg。根据以上指标,拟采用机器人动力学、运动学方法分析机械臂主要运动与控制特征,利用模块化方法设计相关硬件系统,编程控制机械臂执行仿真排爆任务并测试其性能。
1排爆机器人机械臂控制系统设计原理
1.1排爆机器人机械臂控制系统特征分析
本研究的机械臂是一个相对独立的机构,它由肩关节、大臂关节、肘关节、腕关节、爪关节等组成,排爆机器人机械臂装配图如图1所示。
机械臂的每个关节内安装一个能够对相邻连杆施加转矩的伺服直流电机和一个用以测量关节转角的编码传感器,可以实时获得各关节的位置矢量 Θ 与速度矢量。由动力学方程,可计算出施加在机械臂各关节上的力矩矢量T,如下式所示:
式中: M( Θd) —机械臂质量矩阵,V( Θd) —离心力及哥氏力矢量,G( Θd) —重力矢量。
由式( 1) 可以依照指定的模型计算出所需转矩以实现期望轨迹。如果动力学模型是完备、精确的,且没有噪声或其他干扰存在,则沿着期望轨迹连续应用式 ( 1) 即可实现期望轨迹运行。然而在现实环境中,由于动力学模型的不完备以及存在不可避免的干扰,使得这种开环控制方式不实用[3]。
实际设计应用中,需要通过比较期望位置和实际位置之差、期望速度与实际速度之差来计算伺服误差, 如下式所示:
控制系统由式( 2,3) 就能根据伺服误差函数计算驱动器所需的转矩。该控制系统设计利用传感器的反馈信息来减少伺服误差,实现闭环控制,其原理如图2所示。该闭环控制系统的核心问题是怎样保证相关传感器的测量精度与稳定性,这样才能保证系统相对稳定。
如图2所示,所有信号线表示N × 1维矢量,由此可见,机械臂的控制问题是一个多输入、输出的控制问题。由运动学和动力学理论可知,对于N个关节的机械臂,可以近似等效为N个独立的单输入、输出控制系统的叠加。根据伺服控制定律,建立伺服误差的二阶微分方程,如下式所示:
式中: e—伺服误差,e = xd- x,为期望轨迹与实际轨迹之差。轨迹跟踪控制器原理图如图3所示。
图 3 中,。由图3可知,系统即使存在误差,该误差在闭环系统中也会受到抑制,随之系统准确跟踪期望轨迹[4,5,6]。
上述是机械臂控制系统的原理。对排爆机器人而言,机械臂的手爪坐标中心能与爆炸物坐标中心对齐才是设计的主要目标。如图1所示,手爪上安装了测量抓举力的压敏传感器、测量手爪张开距离的红外测距传感器、测量手爪坐标中心与目标物体前后距离的激光测距传感器以及安装在手爪上下的2个摄像头。 当这些传感器信息经过协处理器融合到视频图像中, 系统依照图像上的坐标值就能正确定位当前手爪坐标中心与目标物中心坐标位置,操控手爪使其正确定位。
1.2排爆机器人机械臂控制系统硬件设计原理
依据分布式控制理论,控制系统通常由一个或多个主控制器和许多节点控制器组成。二者均具有信息处理能力,不同之处在于,主控制器主要针对系统总体进行判断、决策,节点控制器主要用于某方面的信息采集与控制,因此主控制器硬件性能要求可以有所降低。 目前,节点控制器( 包含结构较复杂的各类传感器与执行器) 以各种模块形式在市场上大量涌现,因此机械臂控制系统实现模块化设计非常易于实现。
机械臂由电气部件、控制驱动部件、总线通信接口、嵌入式操作系统、软件中间件等部分组成。其中电气部件由具有一定功能的通用部件组成,包括伺服电机、编码器等部件; 控制驱动部件用于控制或驱动相应电气部件; 总线通信接口用于各控制驱动部件之间进行信息交换与传输; 嵌入式操作系统负责各控制驱动部件硬件资源的分配与管理; 软件中间件屏蔽了底层硬件和应用软件信息,可实现不同功能构件间的软件连接支持。上述按模块化思想开发的功能构件具有标准的硬件和软件接口,便于系统集成,可以降低设计、 集成与制造的难度。
排爆机器人采用上位远程控制机 + 底层主处理器 + 底层协处理器的上、下位机结构,排爆机器人机械臂控制系统原理图如图4所示。
( 1) 上位远程控制机。用于获取排爆机器人机械臂的运动过程中获取的各类传感器信息、摄像系统的图像信息,同时把运动指令发送给底层主处理器。
( 2) 底层主处理器。用于接收上位机的运动控制指令并作解析,并转换成相关直流电机驱动控制器指令,使机械臂执行上位机的运动控制。同时与底层协处理器通讯,获取并处理机械臂上各类传感器的信息。
( 3) 底层协处理器。主要负责机械臂上安装的各类传感器所获取信息的预处理工作[7]。
2排爆机器人机械臂控制系统硬件设计
依据图4设计方案,机械臂控制系统包含三大模块: 电源模块、主控制器模块、协处理器模块。
2.1电源模块设计
电源模块在整个控制系统中的作用非常重要,它直接决定整个系统的可靠性。在整个控制系统中, CPU板、接插件板、协处理板、电机驱动器、数传及视频无线台等的供电都来自锂电池 + 40 V直流电压输入,经稳压递减得到24 V、12 V、5 V、3. 3 V等所需电压。笔者在第一级稳压电路输入插座后增加了1个稳压管进行过压保护,1个瞬态抑制二极管用以防止外部电源串扰。24 V电压一路供机械臂驱动器、底盘驱动器、云台驱动器等需要24 V的电路,另一路经DCDC稳压模块转换为12 V电压。12 V电压一路供传感器接口电路、视频接口电路、视频无线台、数传无线台等电路,另一路经DC-DC稳压模块转换输出5 V电压供需要的芯片。主控制器与协处理器绝大部分的芯片需要3. 3 V电压,该电压由相关DC-DC稳压模块转换获得。
由于电源系统是采用递减稳压,前级工作时产生的干扰信号很有可能通过电源对下级产生干扰。为保证各级电源可靠工作,必须强化各级的前后滤波,使干扰降到最小。特别是3. 3 V电压,它是提供CPU、AD、 DA等重要芯片工作电压的电源,稍有波动会对控制精度造成很大影响,因此本研究采用多个0. 01 μF、 0. 1 μF、10 μF等电容并接在输入与输出端,用以旁路不同频段的干扰信号。各级电压通过高可靠接插件向主控制器、协处理器等提供所需电压[8]。
2.2主控制器模块设计
主控制器控制芯片采用PHILIPS公司生产 的LPC2378芯片,它是一款基于ARM架构的微处理器, 内含10 /100Ethernet MAC、USB2. 0全速接口、4个UART、2路CAN通道、1个SPI接口、2个同步串行端口( SSP) 、3个I2C接口等。片内高达512 KB的Flash程序存储器,具有在系统编程( ISP) 和在应用程序编程( IAP) 功能; 先进的向量中断控制器,支持32个向量中断; 多达70个( LPC2368) 或104个( LPC2378) 的通用I/O管脚; 10位A/D、D/A转换器等功能。芯片的这些硬件配置完全能满足主控制器的设计要求。
主控制器由LPC2378微处理器最小系统及其周围的电源、以太网、SD卡、视频、CAN总线、UART等电路组成,是整个系统的核心,也是系统中最复杂的电路板。主控制器通过外部总线与协处理器等进行通讯, 需要用到LPC2378微处理器信号线: 16根数据线、16根地址线、读、写、片选、中断等。由于信号从主控制器板到协处理器板需要通过接插件连通,为提高信号质量和驱动 能力,本研究在 系统中使 用了两片74LVC16245芯片对各信号进行缓冲、整形。所有跟主控制器相关的芯片设计成一组模块,集成在一块6层PCB板上,通过接插件与协处理器PCB板连接[9]。
2.3协处理器模块设计
协处理器控制芯片采用LPC2368,包括A/D、I/O、 D / A、PWM等输入输出功能,可用于控制各类机器人常用传感器与执行器,如测距传感器、力敏传感器、伺服电机、编码器等。LPC2368内含10位A/D、D/A转换器,在使用采集功能时,需要向微处理器提供外部参考基准电压,该系统中将外部5 V电源经滤波处理后, 作为参考电压的基准。
CPLD( EPM570T100C5 ) 是协处理器的另一重要器件,主要用于实现机械臂各关节位姿状态的转换与计算功能,它与主控制器LPC2378微处理器之间通过并行接口进行通信,将LPC2378的地址总线、数据总线和控制总线连接到CPLD的相应管脚上,通过CPLD内部逻辑,利用宏单元在CPLD内部构造出相应的寄存器。主控制器就可以通过读写这些寄存器来完成对CPLD的控制( 共256个16位的访问地址) ,实现机械臂各关节位姿的调整[10]。
3排爆机器人机械臂控制系统软件设计
LPC2378微处理器是整个系统的核心,通过使用操作系统控制微处理器的底层硬件,可以较好地解决机械臂运行过程中的实时性问题,综观目前主流的嵌入式操作系统,μCOS-II操作系统比较适合用于这一场合。构建一个适用于LPC23XX系列CPU的 μCOSII系统需完成以下几步: 1编写或获取启动代码; 2挂接SWI软件中断; 3中断及时钟节拍中断; 4编写应用程序。对于本系统而言,工作的重点在于挂接SWI软件中断、中断及时钟节拍中断、编写应用程序。
3.1挂接SWI软件中断
将软中断异常处理程序挂接到内核是通过修改启动代码中的异常向量表实现,代码如下所示:
3.2中断及时钟节拍中断
这一步需要做以下两个方面的工作:
( 1) 增加汇编接口的支持
方法是在文件中IRQ. S适当位置添加如下所示的代码,其中xxx替换为自己需要的字符串。这样,汇编接口就完成了。
xxx_HandlerHANDLERxxx_Exception
( 2) 初始化向量中断控制器
VICVect Addr X = ( uint32) xxx_Handler ;
VICVect Cntl X = ( 0x20 | Y) ;
VICInt Enable = 1 < < Y;
3.3编写应用程序
移植 μCOS-II是为了在自己的系统使用 μCOS-II。 要在自己的系统中使用 μCOS-II编写自己的应用程序就必须遵守 μCOS-II的编程规范,主要包括主函数和用户任务。
依据以上分析,本研究将机械臂控制系统的应用程序编写为模块形式,其任务流程图如图5所示。
3.4主控制器与协处理器通讯
由图4可知,主控制器与协处理器通过CAN总线连接,考虑到使用的便利性与将来的可扩展性,本研究采用CAN2. 0B的协议,自定义的协议如表1所示,经过实测,该协议可以较好地满足机械臂各关节信息传输的需求。
4排爆机器人机械臂控制系统仿真测试
排爆机器人完成整个系统设计装配调试工作后, 首先对机械臂控制系统进行以下仿真测试工作:
( 1) 机器人运行,机械臂收拢状态测试。输入肩关节、大臂关节转角0°,肘关节转角15°,腕关节转角 - 30°; 启动运行程序,机械臂收拢,如图1所示。测得机械臂安装中心与手爪中心的间距为779. 58 mm,视频显示数据768. 32 mm,相对误差1. 4% ; 机械臂质心与安装中心重合,符合机器人运行时要求。
( 2) 最佳排爆距离测试。输入肩关节转角0°,大臂关节转角120°肘关节转角 -15°,腕关节转角 -40°; 启动运行程序,测得机械臂安装中心与手爪中心的间距为1 492. 65 mm,视频显示数据1 482. 92 mm,相对误差0. 65% 。
( 3) 最大机械臂长度测试。输入肩关节转角0°, 大臂关节转角150° 肘关节转角 - 30°,腕关节转角 - 35°; 启动运行程序,测得机械臂安装中心与手爪中心的间距为1 626. 85 mm,视频显示数据1 618. 23 mm, 相对误差0. 53% 。
( 4) 机械臂的手爪抓举力测试。将长 × 宽 × 高为200 mm × 200 mm × 200 mm正方体,重16 kg的重物块放在离机械臂0. 8 m处,通过远程操控抓举成功,其大于设计重量。
( 5) 机械臂的手爪前端剪断导线功能测试。将几根2. 5 mm2单股与多股铜芯电线放在离机械臂0. 8 m处,通过远程操控手爪前端,成功剪断所放电线,能用于切断引爆器电源。
( 6) 机械臂手爪起螺钉功能测试。将螺钉固定的钢结构小架子放在离机械臂0. 8 m处,通过远程控制手爪夹持专用螺丝刀; 调整各关节,使螺丝刀刀刃垂直螺丝凹槽面对中稍压紧,逆向转动腕关节,拧出螺钉。 仿真难度较大,用时较长,有待进一步设计与改进。
机械臂控制系统在( 1 ~3) 项仿真测试中,视频数显与实测数据存在0. 53% ~ 1. 4% 的相对误差,这是由于传感器模块非线性误差引起的。通过协处理器线性化处理后,误差降至0. 45% 左右,完全达到设计要求。
机械臂控制系统通过仿真测试,进一步论证机械臂控制系统已具备排爆机器人远程定位控制、拆除剪断引爆器和搬运爆炸物的功能,完全达到设计目标。
5结束语
本研究从运动学、动力学角度出发,对机械臂的硬件原理进行分析,确定了主要部件参数,运用模块化设计与多传感器信息融合技术,设计了实用的机械臂控制系统。最后对机械臂控制系统的性能进行了仿真测试,为今后进一步改进设计提供了宝贵经验。