郭俊財,牛軍川,2,謝冰冰
(1.山東大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,山東濟(jì)南 250061;2.山東大學(xué)高效潔凈機(jī)械制造教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東濟(jì)南 250061)
為適應(yīng)現(xiàn)代化生產(chǎn)方式,高精度工業(yè)機(jī)器人將逐漸取代傳統(tǒng)的人工生產(chǎn)方式。當(dāng)前,我國工業(yè)機(jī)器人的性能仍停留在輕載、低精度的水平,發(fā)展高性能機(jī)器人是我國工業(yè)現(xiàn)代化的必然選擇[1-3]。
傳統(tǒng)機(jī)器人建模多采用剛性模型或僅考慮單一變量,常用計算力矩控制、PID控制、模糊控制、自適應(yīng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、反演控制等控制策略[4-9],但當(dāng)引入關(guān)節(jié)柔性及不確定性時[10-11],常會造成大量傳統(tǒng)控制方法失效或難以達(dá)到控制要求[12]。為此,考慮柔性關(guān)節(jié)和不確定性等復(fù)雜模型和條件的控制策略對實(shí)現(xiàn)高精度機(jī)器人具有重要意義。
對于考慮柔性關(guān)節(jié)和不確定性的機(jī)器人而言,其模型的非線性和剛?cè)釓?qiáng)耦合增加了建模的復(fù)雜性,同時也給控制器的設(shè)計帶來了困難。EL-NAGAR等[13]針對二自由度機(jī)械臂提出了一種嵌入式模糊PD控制策略,該控制方法能夠有效提高機(jī)器人的軌跡跟蹤精度,同時對不確定性具有較好的魯棒特性,但并未考慮關(guān)節(jié)柔性對控制性能的影響。SUN等[14]針對具有全狀態(tài)約束的非線性柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人,提出了自適應(yīng)模糊跟蹤控制策略,通過拉雅普諾夫函數(shù)及仿真證明了控制策略的穩(wěn)定性和有效性,但未考慮不確定性的影響。AHMADI和FATEH[15]針對非線性柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人,提出了一種自適應(yīng)泰勒級數(shù)模糊魯棒漸進(jìn)跟蹤控制策略,具有設(shè)計簡單、關(guān)節(jié)跟蹤誤差小的優(yōu)點(diǎn),仿真結(jié)果表明控制策略具有較高的跟蹤能力,但缺乏不確定性影響及振動效果分析。
模糊自適應(yīng)控制對柔性關(guān)節(jié)的非線性及不確定性具有良好的補(bǔ)償能力,能夠有效降低不確定性的干擾。PD控制可以保證系統(tǒng)的快速響應(yīng)和穩(wěn)定性。本文作者結(jié)合模糊自適應(yīng)控制算法和PD控制算法的優(yōu)點(diǎn),并在原有算法基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化,提出了改進(jìn)模糊自適應(yīng)補(bǔ)償PD控制方法,探討了該控制策略在具有不確定性的柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人中的軌跡跟蹤及振動控制效果。
對于考慮不確定性且具有2N自由度的柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人,動力學(xué)方程可表達(dá)為
(1)
在該模型中,連桿的動力學(xué)部分具有和剛體機(jī)器人相同的性質(zhì):
性質(zhì)1:慣性矩陣M(q)是正定對稱且嚴(yán)格有界的;
模糊自適應(yīng)控制基于傳統(tǒng)模糊邏輯控制方法,包括變量模糊化、模糊規(guī)則、模糊推理、反模糊化和自適應(yīng)律設(shè)計5個部分。
模糊自適應(yīng)控制器[16]可表達(dá)為
τ=τD(x|J)=JTξ(x)
(2)
(3)
系統(tǒng)誤差方程可表達(dá)為
(4)
(5)
式中:
Λ11=O(n-1)×1
Λ12=I(n-1)×(n-1)
Λ21=[-kn]
Λ22=-[kn-1,kn-2,…,k1]1×(n-1)
定義最優(yōu)參數(shù):
(6)
定義最小逼近誤差:
ω=τD(x|J*)-τ*
(7)
則根據(jù)式(4),系統(tǒng)誤差方程可表達(dá)為
(8)
即
(9)
為使系統(tǒng)誤差足夠小,則需要保證最優(yōu)參數(shù)設(shè)計的有效性并采用合適的模糊基函數(shù)。
模糊自適應(yīng)控制具有良好的非線性和不確定性補(bǔ)償能力,PD控制具有良好的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度。但2種控制策略的軌跡跟蹤精度及振動抑制性能仍然較弱。為此,作者結(jié)合2種控制策略的優(yōu)勢,提出了改進(jìn)模糊自適應(yīng)補(bǔ)償PD控制器(以下簡稱新型控制器)。
新型控制器可表達(dá)為
(10)
新型控制器τ的構(gòu)造步驟:
(11)
(2)采用乘積推理機(jī)、單值模糊器和中心平均解模糊器設(shè)計模糊控制器,得到:
(12)
(3)定義自適應(yīng)律為
(13)
ΔTP+PΔ=-Q
(14)
式中:Δ=ΛT;Q為任意n×n階正定矩陣。
(4)設(shè)計并調(diào)試PD控制器參數(shù),使其到達(dá)較好的跟蹤控制效果,采用上述改進(jìn)模糊自適應(yīng)控制器進(jìn)行補(bǔ)償。
為討論系統(tǒng)穩(wěn)定性,定義Lyapunov函數(shù):
(15)
對上式求導(dǎo),則:
(16)
因pn表示矩陣P的最后一列,由參數(shù)向量b可知eTPb=eTpnb,則上式可寫為
(17)
代入自適應(yīng)律(13)可得:
(18)
eTQe≥2|eTpnbω|
(19)
新型控制器系統(tǒng)流程如圖1所示。
圖1 新型控制器框圖Fig.1 Block diagram of the new controller
以單關(guān)節(jié)柔性機(jī)器人為分析對象,則動力學(xué)方程(1)退化為如下形式:
(20)
為驗(yàn)證文中方法的有效性,對具有一個柔性關(guān)節(jié)自由度的機(jī)器人系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究,仿真參數(shù)如表1所示。
表1 機(jī)器人系統(tǒng)參數(shù)Tab.1 Robot system parameters
(21)
圖2—圖4所示為無不確定性條件下的仿真結(jié)果。圖2為分別采用PD控制、模糊自適應(yīng)控制以及新型控制下的關(guān)節(jié)軌跡跟蹤。圖3所示為各種控制下的關(guān)節(jié)軌跡跟蹤誤差,可見:相比PD控制,模糊自適應(yīng)控制具有較好的穩(wěn)態(tài)跟蹤精度,但是在初始階段模糊自適應(yīng)控制會使跟蹤誤差產(chǎn)生震蕩,初始階段新型控制的跟蹤誤差小于PD控制,大于模糊自適應(yīng)控制;但隨著時間的延長,新型控制的軌跡跟蹤誤差逐漸減小,明顯優(yōu)于PD控制和模糊自適應(yīng)控制。圖4所示為機(jī)器人關(guān)節(jié)無不確定性下的柔性變形量,此時模糊自適應(yīng)控制在初始時刻出現(xiàn)較大關(guān)節(jié)柔性變形而引起較大振動,PD控制及新型控制的關(guān)節(jié)變形變化平穩(wěn),可見新型控制綜合了PD控制初始變形小的優(yōu)點(diǎn)。
圖2 無不確定性時軌跡跟蹤Fig.2 Trajectory tracking without uncertainty
圖3 無不確定性時關(guān)節(jié)軌跡跟蹤誤差Fig.3 Joint trajectory tracking error without uncertainty
圖4 無不確定性時柔性關(guān)節(jié)變形量Fig.4 Deformation of flexible joints without uncertainty
圖5—圖7所示為存在不確定性條件下的仿真結(jié)果。圖5所示為不同控制下的關(guān)節(jié)跟蹤軌跡。圖6所示為機(jī)器人關(guān)節(jié)的軌跡跟蹤誤差,與圖3中的無不確定性條件下的軌跡跟蹤誤差相比,不確定性使各控制算法的跟蹤誤差增大;圖3中無不確定性條件下模糊自適應(yīng)控制與新型控制誤差達(dá)到相同的時間約為3.1 s,圖6中存在不確定性條件下模糊自適應(yīng)控制與新型控制誤差達(dá)到相同的時間約為2.7 s,可見相比模糊自適應(yīng)控制,新型控制策略對不確定性具有更強(qiáng)的自適應(yīng)能力和更小的跟蹤誤差。圖7所示為存在不確定時機(jī)器人關(guān)節(jié)的柔性變形,相比圖4可以看出:不確定性使機(jī)器人關(guān)節(jié)柔性變形幅值增大,模糊自適應(yīng)控制在初始時刻和機(jī)械臂換向時存在較大的關(guān)節(jié)變形和抖動,新型控制和PD控制策略下的關(guān)節(jié)變形明顯優(yōu)于模糊自適應(yīng)控制。
圖5 存在不確定性時軌跡跟蹤Fig.5 Trajectory tracking in the presence of uncertainty
圖6 存在不確定性時關(guān)節(jié)軌跡跟蹤誤差
圖7 存在不確定性時柔性關(guān)節(jié)變形量
圖8所示為新型控制器中改進(jìn)模糊自適應(yīng)的力矩補(bǔ)償,存在不確定性下的力矩補(bǔ)償明顯大于無不確定性下的力矩補(bǔ)償,無不確定性條件時改進(jìn)模糊自適應(yīng)力矩補(bǔ)償逐漸增大,而存在不確定性條件時改進(jìn)模糊自適應(yīng)力矩補(bǔ)償在4 s內(nèi)快速增大并趨于穩(wěn)定,可見改進(jìn)模糊自適應(yīng)控制對不確定性具有更快的補(bǔ)償能力。
圖8 改進(jìn)模糊自適應(yīng)力矩補(bǔ)償Fig.8 Improved fuzzy adaptive torque compensation
文中針對具有不確定性的柔性關(guān)節(jié)機(jī)器人,基于模糊自適應(yīng)控制和PD控制,提出了改進(jìn)模糊自適應(yīng)補(bǔ)償PD控制策略,以提高機(jī)器人關(guān)節(jié)的軌跡跟蹤精度并在一定程度上抑制由關(guān)節(jié)柔性造成的振動。主要創(chuàng)新點(diǎn)包括:
(1)對控制流程進(jìn)行優(yōu)化,提出了改進(jìn)模糊自適應(yīng)補(bǔ)償PD控制器,進(jìn)一步提高了機(jī)器人關(guān)節(jié)軌跡的跟蹤精度并在一定程度上抑制了柔性關(guān)節(jié)的抖動。
(2)新型控制器中PD控制器和模糊自適應(yīng)控制器設(shè)計相互獨(dú)立,保留了傳統(tǒng)PD控制響應(yīng)速度快、穩(wěn)定性高的特點(diǎn),也保留了模糊自適應(yīng)控制對不確定性有效補(bǔ)償?shù)奶攸c(diǎn)。
通過推導(dǎo)及仿真驗(yàn)證,表明了改進(jìn)模糊自適應(yīng)補(bǔ)償PD控制策略在提高機(jī)器人關(guān)節(jié)軌跡跟蹤精度及振動抑制方面的良好性能,同時能夠保證系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性。