工业机械手自动化控制系统设计

工业机械手自动化控制系统设计

李世强 王霞
工业互联网创新中心(上海)有限公司

1 引言

工业机械手被广泛应用在现代工业生产中，随着工业机械手自动化控制技术的发展，采用人工智能控制技术，构建工业机械手自动化控制系统，提高工业机械手的智能化控制水平。工业机械手自动化控制系统是根据参数扰动特性，利用线性控制技术，提取模糊约束特征量，并结合结构力学特性融合的方法，实现工业机械手智能控制过程[1]。

当前，国内对工业机械手自动化控制方法主要有基于BP神经网络和蚁群算法的机械手轨迹控制算法[2]、基于CPG的仿生机器鳕鱼运动控制[3]和基于模糊PID控制方法等。国外研究提出了用语音接口实现工业机械手的指令与控制[4]、通过迭代参考轨迹[5]修正提高工业机器人的精度等方法。采用结构(structured)不确定性和非结构(unstructured)不确定性参数分析模型，构建模糊自适应控制律，实现对工业机械手自动化控制。但传统方法进行工业机械手自动化控制的模糊度较大，缺乏精准度，稳定性不好。

针对上述问题，本文提出工业机械手自动化控制系统设计方法。采用机械手的柔性参数识别方法建立控制系统分析模型，然后结合专家系统实现对工业机械手自动化控制的判决规则设计，采用转矩特征分析和变刚度调节的方法，建立工业机械手自动化控制的自适应调节控制律，实现控制系统的优化。最后进行仿真测试分析，展示了本文方法在提高工业机械手自动化控制能力方面的优越性能。

2 控制系统结构模型和参数分析
2.1 控制系统结构模型

为了实现工业机械手自动化控制系统设计，采用多维传感器参数跟踪识别的方法，进行机械手自动化控制的信息采样和融合调度，采用模糊 PID 控制方法进行工业机械手的智能控制[6]，在数据处理模型中实现对工业机械手自动化控制的程序加载，得到工业机械手自动化控制系统的总体结构框架如图1所示。

根据图1所示的工业机械手自动化控制系统的总体框架，在工业机械手控制的执行敏感元件中，通过刚度测量及动态数据分析的方法[7]，得到工业机械手的刚度测量方程为：

$$
A=\dfrac{\sigma(r_1+r_2)(N_1+N_2)}{(r_1r_2)^2-2\pi N_1N_2}\tag{1}
$$

式中，$r_1$,4r_2$表示柔性参数采集样本，$N_1$,$N_2$表示执行敏感元件序列向量，$\sigma$表示工业机械手的辨识参数。建立工业机械手的柔性关节数学模型，以工业机械手的末端位姿作为线性动态分布特征量，根据杠杆机构、凸轮机构的关联关系[8]，得到工业机械手的变刚度柔性关节调节模型表示为：

$$
P(X)=\frac{\sum_{i=0}^mP(a_i)(n-1)P(a_i)}{A} \tag{2}
$$

式中，0≤p(ai)≤1(i=0,1,2,…,m)，表示工业机械手控制结构参数的振荡误差，通过多组肌肉单元配合伸缩控制的方法，得到工业机械手的相互作用力学参数分布模型，通过改变杠杆机构作用参数，得到机械手的结构力学参数调节的线性方程组：