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机器人模块化关节控制算法及其综合性能测试平台研究
作 者: 周留栓
导 师: 贾庆轩;孙汉旭
学 校: 北京邮电大学
专 业: 机械设计及理论
关键词: 模块化关节 自适应模糊控制 低速控制 卡尔曼滤波 性能测试
分类号: TP242
类 型: 硕士论文
年 份: 2008年
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内容摘要
模块化机器人的研究一直是机器人领域中感兴趣的研究内容之一,模块化关节作为模块化机器人的关键组成部分,其性能的好坏直接影响机器人的性能。模块化关节是一个多变量、强耦合、非线性、时变的复杂系统,由于机器人在不同位姿下关节的负载不同,摩擦非线性和其它强干扰因素的影响,用一组事先整定好的PID参数对机器人实施控制难以达到很好的动、静态性能指标。本文首先在研究国内外模块化关节模型的基础上,以机器人模块化关节伺服系统数学模型为基础,建立了模块化关节控制系统的Matlab仿真模块,采用模糊自适应PID控制方法,以跟踪误差和误差的变化率作为系统的输入,运用模糊推理,实现对PID参数的优化自调整,仿真和实验结果表明这种控制策略可以有效提高系统的抗干扰能力,系统响应时间快、超调量小,具有较强的鲁棒性和自适应能力。其次,对模块化关节的动静态性能参数的准确测试能为关节提供准确的综合性能评定,从而使关节更好地满足所需设计要求。因此本文设计了基于虚拟仪器的模块化关节综合性能测试平台,对模块化关节的伺服控制性能进行测试与标定,针对模块化关节在不同负载下的定位精度和速度响应性能以及路径跟踪性能做了大量的实验研究,从实验结果看出,高速时系统具有很好的响应性能,低速时速度响应性能较差,表现为速度有较大的脉动。模块化关节伺服控制精度很大程度上依赖于系统的低速性能,提高伺服系统低速时的动静态性能对模块化关节伺服系统具有重大的意义。基于此,本文把卡尔曼滤波技术应用于模块化关节的低速控制,完成低速时电机转速的估计,在高速时,仍采用光电编码器获取电机转速。通过Matlab环境下的仿真和在测试平台上的实验结果表明,采用卡尔曼滤波技术进行低速的辅助检测可以提高系统转速和位置的动静态响应性能,特别是低速时具有较好的转角跟踪性能和转速跟踪性能,基于以上侧略,在整个调速范围内都能保证系统的动态响应性能和系统的控制精度。
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全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-9 第一章 绪论 9-15 1.1 引言 9 1.2 国内外研究现状 9-12 1.2.1 机器人模块化关节技术 9-11 1.2.2 智能伺服控制技术 11 1.2.3 转动模块综合性能测试技术 11-12 1.3 课题目的及研究意义 12-13 1.4 本文的主要研究内容及关键技术 13-15 1.4.1 本文主要研究内容 13 1.4.2 本文所采用的关键技术 13-15 第二章 模块化关节控制系统建模与仿真 15-24 2.1 模块化关节简介 15 2.2 电机理论及数学模型 15-17 2.3 谐波齿轮原理与建模 17-19 2.3.1 主要非线性环节的建模 17-19 2.3.2 实验原理与方案 19 2.4 摩擦力模型 19-21 2.5 双闭环控制系统仿真与验证 21-24 第三章 模糊PID控制算法与卡尔曼滤波算法设计 24-38 3.1 模糊自适应控制设计 24-28 3.1.1 模糊控制基本原理 24-26 3.1.2 模糊自适应整定PID控制 26-28 3.2 模糊PID控制算法仿真实现 28-31 3.2.1 变量隶属度函数的确定 28-29 3.2.2 建立模糊控制规则表 29-30 3.2.3 去模糊化 30 3.2.4 Matalb仿真运算 30-31 3.3 卡尔曼滤波算法设计 31-34 3.3.1 卡尔曼滤波器原理 32 3.3.2 连续方程离散化 32-34 3.4 基于卡尔曼滤波器的伺服系统低速控制仿真 34-38 3.4.1 卡尔曼滤波观测器的设计 34-36 3.4.2 基于卡尔曼滤波器的PID控制 36-38 第四章 模块化关节性能测试平台方案设计 38-49 4.1 模块化关节性能测试平台技术指标要求及方案设计 38-40 4.2 模块化关节性能测试平台关键器件选型 40-42 4.2.1 光栅编码器 40 4.2.2 应变式扭矩传感器 40-41 4.2.3 磁粉制动器 41-42 4.2.4 直流功率测量仪 42 4.3 模块化关节性测试平台总体设计 42-49 4.3.1 测试平台机加工配件设计及装配保证 43-46 4.3.2 模块化关节性能测试平台结构分析 46-49 第五章 模块化关节性能测试平台虚拟仪器设计 49-60 5.1 软件功能模块划分 49-51 5.2 上下位机间的通信 51-55 5.2.1 CAN总线通信 51-52 5.2.2 RS232通信 52-55 5.3 光栅原理与硬件电路设计 55-56 5.3.1 鉴相原理 55 5.3.2 利用FPGA实现位置检测的方法 55-56 5.4 数据采集卡驱动 56-60 5.4.1 动态链接库调用 56-57 5.4.2 数据类型修改 57 5.4.4 Windows下精确定时技术 57-60 第六章 测试平台精度分析与任务试验 60-67 6.1 测试平台精度分析 60 6.2 智能控制算法实现 60-62 6.3 模块化关节性能测试 62-66 6.4 本章小结 66-67 第七章 结论与展望 67-68 参考文献 68-70 致谢 70-71 攻读学位期间发表的学术论文目录 71
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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