机器人自适应控制.ppt

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1、机器人控制的实际应用 任课教师：吴伟国 机电工程学院机械设计系 仿生仿人机器人及其智能运动控制研究室 H&G Robot and Its Intelligent Motion Control Lab.,HIT http:/2011-12-15,第八章 机器人自适应控制,引言：通常的控制系统都是以控制对象的特性不随时间变化为前提而设计的。机器人操作臂系统是随着有效负载质量而动态变化的。控制对象为随时间变化的时变系统情况下，作为有效的控制手法：Robust Control、自适应控制等。Robust控制：对于控制对象参数变化感度低控制系统而设计的。自适应控制(Adaptive Control)：则

2、与Robust控制相反，是在线检测出控制对象参数变化，随时修正控制系统参数的方法。本章主要内容：自适应控制的基本概念；机器人操作臂自适应控制的具体方法；SICE-DD机器人操作臂的自适应控制实验结果。,哈工大机械设计系,自适应控制：是在线检测控制对象参数变化，随时修正控制系统参数的控制方法。自适应控制系统研究：主要针对线性系统进行研究，代表性的设计方法有自调整控制器(Self-Tuning Controller)(或称为“自校正控制器”)、模型参照型自适应控制(参考模型:Model-Referenced Adaptive Control)，如图8.1所示。,8.1 所谓“自适应控制”,哈工大机

3、械设计系,自调整控制器(自校正控制器)：控制对象的参数识别、控制系统的参数修正是各自独立地进行的。模型参照型自适应控制：与自校正控制器相反，采用由参考模型计算的响应与控制对象的实际响应的差，进行控制系统的参数修正。控制对象为线性的情况下，两者在数学上是等价的，为使自适应控制系统稳定的条件是明确的。,哈工大机械设计系,8.2 机器人操作臂系统的自适应控制,机器人操作臂系统是因末端所带有效负载质量而变化的动态系统。因此，对这种时变系统多尝试进行自适应控制。机器人操作臂系统除末端所带有效负载之外，还因其：自身姿态变化而导致系统是动态变化的。而且，还有科氏力、离心力等非线性项。对系统适用自适应控制时，

4、如何处理这些非线性项是问题所在。早期研究中，对于近似线性化的机器人系统，适用于参考模型自适应控制，对于姿态变化引起的动态变化，研究结果表明：自适应很快被充分进行了。但是，要求更高速、高精度地动作的情况下，由于自适应动作被延迟产生，所以不能正确地得到期望的动作。,8.2.1 机器人操作臂系统线性化的自适应控制应用,哈工大机械设计系,8.2.2 考虑机器人操作臂构造的自适应控制,用线性近似手法中，把机器人操作臂系统的非线性项作为外部扰动处理。相应地，积极地考虑机器人操作臂的非线性的手法被提出来了。一些文献中，机器人操作臂系统的运动方程式采用对于基底参数的线性，构筑不用线性近似的自适应控制系统。惯性

5、力、科氏力、离心力等非线性项用参数识别来补偿。特别地，一些系统不对关节角加速度计测，打开了一条面向实际系统应用的大道。,此处，构成自适应控制系统的概要如图8.2所示。该控制系统由线性控制器和补偿惯性力、离心力、科氏力的非线性项及粘性摩擦力等组成的补偿器组成。机器人操作臂的非线性项用在线推定的参数来补偿。,哈工大机械设计系,哈工大机械设计系,8.2.3 机器人操作臂系统的模型化和基底参数,水平两杆的机器人操作臂系统SICE-DD臂的运动方程式在第4、第5章给出并进行了讲解。可写为：,哈工大机械设计系,则，可得下式(8.3):,进一步可写成如下式(8.4):,哈工大机械设计系,此处，a是机器人操作

6、臂的基底参数；机器人运动方程式是关于a的线性代数方程式。因此，在式(8.4)式中，由线性自适应系统，参数a是可以识别出来的。,8.2.4 控制规则,考虑下式的自适应控制算法：,哈工大机械设计系,与类似，有如下式矩阵表示式(8.9)：,哈工大机械设计系,8.3 SICE-DD机器人操作臂自适应控制实验,8.3.1 算法的实现,本节主要将给出的算法实际应用于SICE-DD臂。控制用计算机为J3100(东芝制品)。控制周期置为5ms。从杆件角度的计测开始到操作量输出完毕的时间约为1.5ms。如第4章参数识别那样，在实际的SICE-DD臂系统上存在着不能被忽略的动摩擦项。因此，在(8.9)式上施加动摩

7、擦补偿项计算控制输出(8.11)式。,关于自适应控制的各项数值由下式确定：,哈工大机械设计系,臂的末端的目标轨迹按下式进行实验：,SICE-DD机器人操作臂的杆件1和杆件2的长度相等，所以臂按上式进行轨迹追踪时，臂的末端在直线上单向振动。在图8.3的坐标系中，末端的x值通常为0。,哈工大机械设计系,8.3.2 实验,由上述自适应控制律和线性反馈进行实验。线性反馈中，使用了与自适应控制的线性反馈项相同的反馈增益。而且进行了与(8.11)式同样的动摩擦补偿(8.14)。,图8.4是进行自适应控制、线性反馈控制时的臂的响应；自适应控制中，表明a收敛至稳定值后的响应；对于目标轨迹的位相延迟同线性反馈相

8、比要小。这是正确推定了参数，惯性力、科氏力、离心力以及粘性摩擦力引起的外部干扰得到补偿的结果。实际上，比较臂的末端轨迹，自适应控制几乎为零；追从目标轨迹；而线性反馈控制中，从左、右两侧大大偏离了轨道(图8.5)。其次，试看参数a推定的过程。图8.6是置a初始值为0,从7s开始用自适应算法使其动作时的a和控制偏差的响应曲线。一开始自适应动作，迅速推定a,使偏差急剧减少。,图(a)线性反馈控制,图(b)自适应控制(已适应完毕),图8.4 SICE-DD臂的响应,图8.4是进行自适应控制、线性反馈控制时的臂的响应；自适应控制中，表明a收敛至稳定值后的响应；对于目标轨迹的位相延迟同线性反馈相比要小。,图8.5 操作臂末端的轨迹(左：自适应控制;右:线性反馈控制),实际上，比较臂的末端轨迹，自适应控制几乎为零；追从目标轨迹；而线性反馈控制中，从左、右两侧较大偏离了轨道(图8.5)。,图8.6 推定参数的收敛过程和控制误差,图8.6是置a初始值为0,经7s用自适应算法使其动作时的a和控制偏差的响应曲线。一开始自适应动作，迅速推定a,使偏差急剧减少。,