朱引行

（江蘇省漣水中等專業(yè)學校,江蘇 漣水223400）

引言

近年來，隨著機器視覺技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，相關(guān)領(lǐng)域的研究也得到了進一步深入，最具代表性的便是移動機械臂的控制與應用。在智能化與伺服控制技術(shù)的輔助下，移動機械臂的應用范圍逐漸擴大，應用效果明顯提高。但是，由于人們對于自動化標準的提升，傳統(tǒng)的控制技術(shù)已經(jīng)無法滿足需求和標準，部分移動機械臂在高強度的工作環(huán)境下，末端的滑模逐漸顯現(xiàn)出一定的問題與缺陷，對于日常的工作會形成不定性的消極影響。移動機械臂的末端滑模是一項十分關(guān)鍵且重要的控制元件[1]，應用中起到“承上啟下”的作用，不僅能夠加強機械臂對于指令的接收速度，同時，進一步拓展了機械臂的移動空間，逐步營造穩(wěn)定的工作環(huán)境[2]。但是過度移動導致滑模出現(xiàn)裂縫、破損等問題，對于日常的移動、振動控制會形成一定的阻礙[3]。因此，本次結(jié)合深度強化學習原理，設計優(yōu)化移動機械臂末端滑模控制技術(shù)，以此為進一步完善整體的應用效果?？紤]到最終測試結(jié)果的可靠性，選擇較為真實的目標作為測試的對象，根據(jù)移動機械臂的應用需求、標準，對滑模的控制形式以及范圍作出對應的調(diào)整。當處于復雜環(huán)境下時，滑模的控制壓力也會得到緩解，從整體上降低對機械臂的阻礙，更加快速、穩(wěn)定地完成伺服任務，同時也具有自主定位和跟蹤的能力，具有關(guān)鍵的現(xiàn)實應用意義。

1 設計移動機械臂末端滑模單元控制技術(shù)

1.1 自適應預處理

在對深度強化學習下移動機械臂末端滑模控制技術(shù)進行優(yōu)化設計之前，需要先結(jié)合移動機械臂的作用區(qū)域，進行自適應預處理[4]。所謂自適應預處理，主要是針對于機械臂滑模的控制環(huán)境，設定的一種動態(tài)的控制協(xié)議。結(jié)合深度強化學習原理，增設辨識機制、非線性動力模型以及異常定位裝置，加強對移動機械臂末端滑模的自適應控制程度[5]。利用關(guān)聯(lián)設備，先獲取部分基礎(chǔ)控制數(shù)據(jù)，完成匯總整合之后，為確保自適應控制環(huán)境的穩(wěn)定，需要先計算出滑模預設移位率，具體如公式（1）所示：

式中：H 表示滑模預設移位率，φ 表示收斂系數(shù)，i 表示定向辨識時限，表示自適應滑動比，c1便是預設移位距離，c2表示實測移位距離。通過上述計算，最終可以得出實際的滑模預設移位率。將其預設為滑模的移位標準，同時，關(guān)聯(lián)機械臂內(nèi)部的非線性控制系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)中需要安裝自適應感知設備，同時，增加提高軸孔裝配、目標捕獲等裝置，從整體上增加機械臂的自適應控制速度與安全程度，確保自適應控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，完成自適應處理，為后續(xù)的控制處理奠定基礎(chǔ)條件。

1.2 布設多模態(tài)感知滑?？刂乒?jié)點

結(jié)合實際的控制標準，布設一定數(shù)量的多模態(tài)感知控制節(jié)點。提取機械臂滑模的移動特征，加工控制系統(tǒng)與核心感知節(jié)點相關(guān)聯(lián)，但需要注意的是，整個過程必須要結(jié)合機械臂視覺伺服的控制律。為避免感知失敗問題的出現(xiàn)，需要在特定的環(huán)境之中，設定一個限制控制區(qū)域，導入控制特征，具體的原理，見圖1。

圖1 多模態(tài)感知原理圖

根據(jù)圖1，可以完成對多模態(tài)感知原理的設計與調(diào)整，針對于移動機械臂的應用范圍，調(diào)整末端滑模的偏移方向，同時需要設定兩側(cè)的偏移指標數(shù)值。完成基礎(chǔ)調(diào)整之后，可以先測定此時節(jié)點收集的末端滑?？刂茢?shù)據(jù)是否發(fā)生較大變化，如果與基礎(chǔ)數(shù)值對比，出現(xiàn)的差值較大，則需要重新設定個偏移指標，確?？刂瞥绦虻姆€(wěn)定執(zhí)行，一定程度上也有利于多模態(tài)感知控制節(jié)點對機械臂末端滑模的控制。

1.3 多協(xié)調(diào)控制軌跡設計

在完成對多模態(tài)感知控制節(jié)點的布設之后，接下來，需要設計多協(xié)調(diào)控制軌跡。通常情況下，多指令機械臂日常工作效率要比單指令機械臂更高，主要是由于其內(nèi)部的程序可以同時針對多個目標處理，實現(xiàn)多維度的同步控制，還可以適應較多的應用場景，以此應用效果更佳?？梢圆捎每刂浦噶顏泶?zhèn)鹘y(tǒng)的數(shù)字化軌跡控制目標，形成穩(wěn)定的指令集群，構(gòu)建多協(xié)調(diào)的控制程序，將多個目標控制軌跡作為約束條件，增設在不同的主從控制和約束環(huán)境之中，結(jié)合混合控制算法，計算出機械臂間的同步誤差，具體如下所示：

式中：F 表示機械臂間的同步誤差，? 表示同步響應時間，? 表示協(xié)調(diào)范圍，μ1表示約束軌跡距離，μ2表示無向圖放松約束軌跡距離，n 表示控制次數(shù)。通過上述計算，最終可以得出機械臂間的實際同步誤差。在標定的誤差范圍之內(nèi)，可以合理調(diào)整移動機械臂的覆蓋區(qū)域和控制范圍，結(jié)合預設的控制約束條件，實現(xiàn)軌跡的定向同步。但是需要注意的是，針對于移動機械臂的控制軌跡，通過多協(xié)調(diào)的模式，營造拓撲軌跡測定約束框架，并形成一種定向的阻抗，加強末端滑模的移動速度，與末端的執(zhí)行器響應接觸，提升工作精度，降低控制誤差。

1.4 構(gòu)建深度強化學習末端滑?？刂颇Ｐ?/h3>

在完成對多協(xié)調(diào)控制軌跡的設計之后，接下來，需要結(jié)合深度強化學習原理，構(gòu)建末端滑?？刂颇Ｐ?。首先，需要先將機械臂中的軸孔與軸入孔接觸，形成對應的操作空間，控制處理過程中，沖擊碰撞是難以避免的，為降低對末端滑模的影響以及損壞，可以引入Hogen 提出阻抗機制，在交互環(huán)境之中，結(jié)合所獲取的數(shù)據(jù)信息，計算出此時滑模的阻尼系數(shù)。隨著機械臂的移動與應用，測定分析滑模阻尼系數(shù)的變化狀態(tài)，調(diào)整滑?？刂颇Ｐ偷闹笜藬?shù)值，具體見表1。

表1 滑?？刂颇Ｐ椭笜藬?shù)值設定表

根據(jù)表1，可以完成對滑?？刂颇Ｐ椭笜藬?shù)值的設定。隨后，根據(jù)調(diào)整的狀態(tài)，防止工件損壞，將滑模與接觸設備形成一種定向的動態(tài)聯(lián)系，設計末端滑模的阻抗控制結(jié)構(gòu)。擴大實際的控制范圍，并對標定的控制程序和結(jié)構(gòu)作出調(diào)整。通過改變慣性、阻尼系數(shù)以及剛度參數(shù)來調(diào)整動態(tài)控制聯(lián)系，實現(xiàn)多維度的深度強化學習處理。此時，采用深度強化技術(shù)，計算出標定的控制修正量，具體如下所示：

式中：T 表示控制修正量，τ 表示滑模深度強化距離，d表示單向移位時間，b 表示目標位置，w 表示測定位移，l 表示深度接觸力。通過上述計算，最終可以得出實際的控制修正量，設定模型的控制范圍，并與設定的控制節(jié)點相互關(guān)聯(lián)。

1.5 PD 雙向控制矩陣設計

結(jié)合PD 控制技術(shù)，根據(jù)末端滑模的控制需求、標準，設計對應的雙向控制矩陣。首先，利用控制模型，先獲取移動機械臂的實時數(shù)據(jù)及信息，并在標定的轉(zhuǎn)換范圍之內(nèi)，測定出機械臂在移動過程中的穩(wěn)態(tài)誤差，具體見表2。

表2 機械臂移動穩(wěn)態(tài)誤差測定表

根據(jù)表2，可以完成對機械臂移動穩(wěn)態(tài)誤差的測定與分析。由于滑模在不同的環(huán)境下出現(xiàn)的偏差不同，因此，針對于滑模變動的剛度系數(shù)，測定出機械臂滑模的實際力位控制效果。但是需要注意的是，為了保證控制程序的穩(wěn)態(tài)，好需要加強對滑模接觸狀態(tài)的控制，此時可以結(jié)合上述測定出的數(shù)值，設計PD 雙向控制矩陣，設定穩(wěn)態(tài)誤差等于0 時，滑模的剛度系數(shù)為1.25 以下，控制程序的接觸力誤差為5.25；而當穩(wěn)態(tài)誤差小于或者大于0 時，滑模的剛度系數(shù)為1.25 以上，控制程序的接觸力誤差為10.45～20.35 之間，此時末端滑模的控制軌跡為呈現(xiàn)出側(cè)向的曲線，利用阻抗模型關(guān)聯(lián)二階控制平臺，設定雙向控制環(huán)節(jié)，結(jié)合深強化學習技術(shù)，結(jié)合動態(tài)響應模式，構(gòu)建矩陣的對應控制原理，具體見圖2。

圖2 深度強化學習下PD 雙向控制矩陣原理圖示

根據(jù)圖2，可以完成對深度強化學習下PD 雙向控制矩陣原理的設計，結(jié)合上述環(huán)節(jié)，劃定末端滑模具體的控制矩陣，同時結(jié)合強化學習技術(shù)，建立ke 與xe 的誤差控制極限點，盡量控制減少穩(wěn)態(tài)誤差，并在合理的范圍之內(nèi)，對滑模的移位情況作出調(diào)節(jié)，增強末端控制的動態(tài)與靜態(tài)控制效果。

2 方法測試

2.1 測試準備

選擇G 企業(yè)的機械臂作為測試的主要目標對象，并設定傳統(tǒng)伺服定位控制技術(shù)（方法1）測試組、傳統(tǒng)改進分數(shù)控制技術(shù)（方法2）測試組以及本文所設計的深度強化學習控制技術(shù)測試組。結(jié)合自抗擾控制與深度強化學習技術(shù)，構(gòu)建改進ESO 的滑?？刂瞥绦?，并設定機械臂末端滑模的基礎(chǔ)指標參數(shù)：單元抖振次數(shù)5 次，有效控制距離15.35 m，末端變動誤差2.03。

2.2 測試過程及結(jié)果分析

在標定的測試環(huán)境之中，設定三個擾動節(jié)點，布設在機械臂的控制節(jié)點之中，在控制程序之中，設計滑模面的動態(tài)控制環(huán)節(jié)，確保達測定標準即可。設定標準的抖振比為1∶3.5，測定機械臂在移動的過程中控制系統(tǒng)的魯棒性，并測算末端滑模的轉(zhuǎn)動慣量，一般需要控制在1.75～6.45 之間，確保滑?？梢皂樌苿?，降低整體的移位偏差概率。結(jié)合深度強化學習技術(shù)，在周期之內(nèi)，定位滑模的移動位置，并對其出現(xiàn)的穩(wěn)態(tài)誤差進行分析，具體見圖3。

圖3 末端滑模穩(wěn)態(tài)誤差局部變化圖示

根據(jù)圖3，可以完成對末端滑模穩(wěn)態(tài)誤差局部變化的分析與研究。經(jīng)過觀測可以的差值，經(jīng)過控制調(diào)整和處理，末端滑模的穩(wěn)態(tài)誤差得到了明顯的控制，逐漸趨于平穩(wěn)，這表明誤差逐漸減少。此時，啟動設定的三個擾動節(jié)點，設定處理目標，確保在相同的環(huán)境之下，計算出單元控制時間，具體如下所示：

式中：R 表示單元控制時間，η1表示預設擾動范圍，η2表示實測擾動范圍，? 表示實時轉(zhuǎn)動慣量差值，V 表示等效控制距離。通過上述計算，最終可以得出實際的單元控制時間。結(jié)合上述的測試結(jié)果，采用對比的形式展開分析，具體見表3。

表3 單元控制時間測試結(jié)果對比分析表（s）

根據(jù)表3，本研究方法將單元控制時間均控制在了1.5 s 以下，控制的速度與效率表現(xiàn)較好，具有實際的應用價值。

3 結(jié)論

結(jié)合深度強化學習設計移動機械臂末端滑?？刂萍夹g(shù)。利用深度強化學習原理，逐步構(gòu)建統(tǒng)一的滑?？刂茦藴?，從根源上降低整體的控制誤差，增強度滑?？刂频姆聪蜃饔媚芰Γ偌由袭惓６ㄎ患夹g(shù)與末端監(jiān)測技術(shù)的輔助，可以營造更加細化的控制模式，為后續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新奠定參考依據(jù)。