李世強,王 霞

（工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新中心（上海）有限公司，上海 201303）

1 引言

工業(yè)機械手被廣泛應(yīng)用在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，隨著工業(yè)機械手自動化控制技術(shù)的發(fā)展，采用人工智能控制技術(shù)，構(gòu)建工業(yè)機械手自動化控制系統(tǒng)，提高工業(yè)機械手的智能化控制水平。工業(yè)機械手自動化控制系統(tǒng)是根據(jù)參數(shù)擾動特性，利用線性控制技術(shù)，提取模糊約束特征量，并結(jié)合結(jié)構(gòu)力學(xué)特性融合的方法，實現(xiàn)工業(yè)機械手智能控制過程[1]。

當(dāng)前，國內(nèi)對工業(yè)機械手自動化控制方法主要有基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和蟻群算法的機械手軌跡控制算法[2]、基于CPG 的仿生機器鱈魚運動控制[3]和基于模糊PID 控制方法等。國外研究提出了用語音接口實現(xiàn)工業(yè)機械手的指令與控制[4]、通過迭代參考軌跡[5]修正提高工業(yè)機器人的精度等方法。采用結(jié)構(gòu)(structured)不確定性和非結(jié)構(gòu)(unstructured)不確定性參數(shù)分析模型，構(gòu)建模糊自適應(yīng)控制律，實現(xiàn)對工業(yè)機械手自動化控制。但傳統(tǒng)方法進行工業(yè)機械手自動化控制的模糊度較大，缺乏精準度，穩(wěn)定性不好。

針對上述問題，本文提出工業(yè)機械手自動化控制系統(tǒng)設(shè)計方法。采用機械手的柔性參數(shù)識別方法建立控制系統(tǒng)分析模型，然后結(jié)合專家系統(tǒng)實現(xiàn)對工業(yè)機械手自動化控制的判決規(guī)則設(shè)計，采用轉(zhuǎn)矩特征分析和變剛度調(diào)節(jié)的方法，建立工業(yè)機械手自動化控制的自適應(yīng)調(diào)節(jié)控制律，實現(xiàn)控制系統(tǒng)的優(yōu)化。最后進行仿真測試分析，展示了本文方法在提高工業(yè)機械手自動化控制能力方面的優(yōu)越性能。

2 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型和參數(shù)分析

2.1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型

為了實現(xiàn)工業(yè)機械手自動化控制系統(tǒng)設(shè)計，采用多維傳感器參數(shù)跟蹤識別的方法，進行機械手自動化控制的信息采樣和融合調(diào)度，采用模糊PID 控制方法進行工業(yè)機械手的智能控制[6]，在數(shù)據(jù)處理模型中實現(xiàn)對工業(yè)機械手自動化控制的程序加載，得到工業(yè)機械手自動化控制系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框架如圖1所示。

根據(jù)圖1所示的工業(yè)機械手自動化控制系統(tǒng)的總體框架，在工業(yè)機械手控制的執(zhí)行敏感元件中，通過剛度測量及動態(tài)數(shù)據(jù)分析的方法[7]，得到工業(yè)機械手的剛度測量方程為：

式中，r1，r2表示柔性參數(shù)采集樣本，N1，N2表示執(zhí)行敏感元件序列向量，σ表示工業(yè)機械手的辨識參數(shù)。建立工業(yè)機械手的柔性關(guān)節(jié)數(shù)學(xué)模型，以工業(yè)機械手的末端位姿作為線性動態(tài)分布特征量，根據(jù)杠桿機構(gòu)、凸輪機構(gòu)的關(guān)聯(lián)關(guān)系[8]，得到工業(yè)機械手的變剛度柔性關(guān)節(jié)調(diào)節(jié)模型表示為：

式中，0≤p(ai)≤1(i=0，1，2，…，m)，表示工業(yè)機械手控制結(jié)構(gòu)參數(shù)的振蕩誤差，通過多組肌肉單元配合伸縮控制的方法，得到工業(yè)機械手的相互作用力學(xué)參數(shù)分布模型，通過改變杠桿機構(gòu)作用參數(shù)，得到機械手的結(jié)構(gòu)力學(xué)參數(shù)調(diào)節(jié)的線性方程組：

式中，f(x)是關(guān)于x=WVD(n，k(n))的相應(yīng)結(jié)構(gòu)部件的彈性力矩，采用新型主-被動復(fù)合控制的方法，在工業(yè)機械手控制組件中，引入了工業(yè)機械手輸入狀態(tài)項，根據(jù)力臂變化而變化的特點設(shè)定控制約束變量。

2.2 控制約束參數(shù)分析

在得到控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，采用傳感器實現(xiàn)對工業(yè)機械手的變剛度柔性參數(shù)采集，并結(jié)合機械手的柔性參數(shù)識別方法建立控制系統(tǒng)的控制約束參數(shù)分析模型。首先在質(zhì)心坐標(biāo)系中，引入柔性關(guān)節(jié)等效剛度信息，得到工業(yè)機械手控制的模糊度函數(shù)描述為Gm(s)，柔性變形量分布誤差為tm，工業(yè)機械手的參數(shù)辨識控制的模糊狀態(tài)函數(shù)為：

結(jié)合彈簧彈力輸出的彈性模量進行聯(lián)合控制，基于凸輪機構(gòu)主動剛度參數(shù)估計的方法，形成工業(yè)機械手自適應(yīng)控制的轉(zhuǎn)動彈性阻力分布矩陣：

式中，工業(yè)機械手相互作用的跨度參數(shù)從Gm(s)端輸出到控制器中，通過直流電動機和梯形絲剛度調(diào)度，得到工業(yè)機械手在不同凸輪槽輪廓線的反饋調(diào)節(jié)控制結(jié)果為：

式中，輸出轉(zhuǎn)矩為pqrsdp，彈性模量為Ei，控制約束特征量的增益函數(shù)K=△K Km，其中△K＞0。

綜上分析，得到工業(yè)機械手的結(jié)構(gòu)參數(shù)辨識結(jié)果，從而構(gòu)建機械手的控制約束參數(shù)分析模型。

3 機械手自動化控制優(yōu)化設(shè)計

3.1 控制律設(shè)計

根據(jù)上述控制約束參數(shù)分析結(jié)果，利用專家系統(tǒng)實現(xiàn)對工業(yè)機械手自動化控制的判決規(guī)則設(shè)計，構(gòu)建工業(yè)機械手的動力學(xué)模型，根據(jù)輸入、輸出盤相對轉(zhuǎn)動特征量，得到工業(yè)機械手自適應(yīng)控制的參數(shù)模糊辨識模型為：

式中，m表示輸入盤與輸出盤轉(zhuǎn)動時間差，確定兩凸輪組位移關(guān)系，若矩陣A滿足A=AH，其中AH=，“*”代表求共軛，引入主動變剛度結(jié)構(gòu)參數(shù)調(diào)節(jié)模型，得到工業(yè)機械手的自動化參數(shù)辨識控制模型，考慮主動調(diào)剛度部分機構(gòu)構(gòu)型，得到工業(yè)機械手的位姿平衡點位于平面坐標(biāo)系象限時，即(x1，x2≥0)才有實際意義，構(gòu)建工業(yè)機械手的動力學(xué)模型，根據(jù)阻尼力參數(shù)分析的方法，得到工業(yè)機械手的位姿平衡分布系數(shù)|ρik|≤1，那么對工業(yè)機械手的參數(shù)修正和誤差調(diào)節(jié)動態(tài)擬合模型表示為：

在此基礎(chǔ)上得到工業(yè)機械手魯棒性控制的狀態(tài)函數(shù)m(A)滿足：

式中，A(i)表示工業(yè)機械手控制動態(tài)特征量，令(n×n維復(fù)數(shù)空間)，結(jié)合魯棒性控制狀態(tài)函數(shù)，采用閉環(huán)PI 型迭代學(xué)習(xí)方法進行工業(yè)機械手的凸輪組聯(lián)合控制，得到自適應(yīng)控制律為：

由此實現(xiàn)了機械手控制律設(shè)計，通過工業(yè)機械手的柔性參數(shù)控制和模糊狀態(tài)調(diào)節(jié)，進行機械手自動化控制的自適應(yīng)調(diào)節(jié)優(yōu)化設(shè)計。

3.2 控制參數(shù)自適應(yīng)尋優(yōu)

在實現(xiàn)工業(yè)機械手自動化控制律設(shè)計的基礎(chǔ)上，采用模糊PID穩(wěn)態(tài)控制器實現(xiàn)對工業(yè)機械手自動化控制參數(shù)優(yōu)化配置，得到工業(yè)機械手的空間載荷參數(shù)調(diào)節(jié)模型為：

其中，ρ表示工業(yè)機械手的空間載荷特征分布主值，p(u)表示多普勒頻偏，采用變剛度柔性控制的方法，實現(xiàn)對工業(yè)機械手的自動化參數(shù)融合，得到工業(yè)機械手空間功能之間的相關(guān)特征量為：

式中，f(u)表示機械手空間功能近似度特征值。通過伺服電動機驅(qū)動控制的方法，得到工業(yè)機械手的參數(shù)修正表達式為：

式中，f(t)表示工業(yè)機械手樣本修正參考函數(shù)。采用被動變剛度分布式調(diào)節(jié)的方法，實現(xiàn)工業(yè)機械手的參數(shù)修正，得到機械手自動化控制參數(shù)自適應(yīng)尋優(yōu)結(jié)果表示為：

式中，Xa(u)表示機械手自動化控制的尋優(yōu)向量，根據(jù)參數(shù)估計結(jié)果，實現(xiàn)對工業(yè)機械手自動化控制參數(shù)優(yōu)化配置和精準控制，提高自適應(yīng)控制性能。

4 仿真測試分析

通過仿真實驗驗證本文方法在實現(xiàn)工業(yè)機械手自動化控制的應(yīng)用性能，在Matlab中進行仿真程序加載設(shè)計，工業(yè)機械手的傳感信息參數(shù)采集的樣本數(shù)為1024，對機械手控制的特征采樣頻率為14．6KHz，局部跟蹤誤差為0．26，根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定，在0～5s的仿真時間內(nèi)，得到機械手的參數(shù)采集結(jié)果如圖2所示。

以圖2控制參數(shù)為約束對象，進行工業(yè)機械手自動化控制，將本文方法與文獻[2]和文獻[3]的方法進行對比，得到工業(yè)機械手自動化控制的穩(wěn)定性結(jié)果如圖3所示。

分析圖3得知，本文方法進行工業(yè)機械手自動化控制的輸出穩(wěn)定性較好，參數(shù)調(diào)節(jié)能力較強。測試控制誤差，得到對比結(jié)果如圖4所示。

分析圖4得知，在不同的采樣樣本序列中，本文方法進行工業(yè)機械手控制的誤差較低，提高了控制的準確性。

5 結(jié)束語

由于傳統(tǒng)方法進行工業(yè)機械手自動化控制缺乏一定的精準度，本文對工業(yè)機械手自動化控制系統(tǒng)進行設(shè)計。首先構(gòu)建控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型，并采用Kalman濾波方法對機械手的控制約束參數(shù)進行分析。根據(jù)參數(shù)分析結(jié)果，結(jié)合魯棒性控制狀態(tài)函數(shù)，實現(xiàn)自適應(yīng)控制律設(shè)計。最后采用模糊PID穩(wěn)態(tài)控制器進行工業(yè)機械手自動化控制參數(shù)優(yōu)化配置，從而得到控制參數(shù)自適應(yīng)尋優(yōu)結(jié)果，實現(xiàn)工業(yè)機械手的自適應(yīng)控制。測試結(jié)果表明，本文方法進行工業(yè)機械手自動化控制的輸出穩(wěn)定性較高，誤差率較低，有效提高了工業(yè)機械手的控制精度。