关键词:
六轴机器人
滑模控制
径向基神经网络
模糊控制
联合控制
摘要:
六轴机器人是在工业上应用最为广泛的一种机器人类型,常应用于搬运、焊接、码垛等多种工作状态中,以其多自由度的运动和灵活性而备受青睐。然而,对于多轴机器人来说,其控制问题一直是一个难以解决的问题,尤其是对机器人末端运动轨迹的精度和速度控制方面。机器人在运动的过程中,会受到外部的干扰、载荷的冲击以及自身建模的不确定性,这些都是导致运动轨迹出现误差的原因。因此,本文在对机器人进行动力学分析之上,主要对其运动轨迹的控制方法进行详细分析。本文对机器人的运动学进行了介绍,并以此求出了六轴机器人的姿态矩阵;在此基础上,对其动力学进行了建模,并对所用到的机器人动力学特性进行了简要的介绍。并且,根据轨迹控制的一种基本算法-滑模变结构控制,对其存在的一个最大的缺点-抖振进行了说明,并介绍了四种去除抖振的方法。将四种去抖方法的控制输入分别与本身相对比,证明了四种去抖方法的有效性,但同时也能看出,抖振是不能完全去除的,只能一定程度上的消弱。由于滑模变结构控制方法自身的局限性,本文通过两种智能控制算法与滑模变结构相结合,以期达到更好的控制效果。第一种是神经滑模控制,第二种是模糊滑模控制。本文分别提出了一种新型神经网络滑模控制与一种新型模糊滑模控制算法,通过与传统神经网络滑模控制与模糊滑模控制方法相比较,所提出算法的收敛时间更短,且收敛效果更好,更加适用于实际中。并且,与传统算法只注重理论结果不同,本文将两种所提出的方法进行Matlab/Adams联合仿真,可以通过仿真模拟看出机器人的实时运动状态,给算法的准确性以充足的支持,并且,联合仿真结果也证明了算法的准确性。