论文题目: 基于阻抗控制的机器人柔顺性控制方法研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 控制理论与控制工程
作者: 杨振
导师: 孟正大
关键词: 机器人,阻抗控制,神经网络,逆系统,柔顺性控制
文献来源: 东南大学
发表年度: 2005
论文摘要: 本论文来源于863高技术项目《仿人机器人柔顺性控制技术研究》的子课题,研究针对手臂模型未知和动态环境下的仿人机器人手臂柔顺性控制算法,根据不同任务在线控制仿人机器人手臂的柔性是本课题的重要实现目标之一。本文主要对传统的阻抗控制算法、自适应阻抗控制算法作了仿真研究,并对上述两种算法作了多种环境条件下的比较研究,初步总结了阻抗参数的调节规则。通过仿真研究表明,合理的调整阻抗参数在实际力控制过程中至关重要,它可以有效地减少机械手与环境接触时的冲击力。本文探讨了将阻抗控制算法与神经网络逆系统方法结合的思想,利用神经网络逆系统的解耦能力实现对机械手的线性化,然后用阻抗控制算法对解耦线性化后的机械手系统实现控制的目的。文中亦对上述基于神经网络逆系统的阻抗控制算法作了仿真研究,仿真结果表明该算法的效果较理想。最后,利用本实验室的PA—10机器人,实现了神经网络逆系统方法对机械手原模型的解耦控制。实验表明该算法可以很好的完成机械手的轨迹跟踪任务。
论文目录:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 问题的提出
1.2 国内外对力控策略的研究动态
1.2.1 阻抗控制策略
1.2.2 力/位混合控制策略
1.2.3 自适应控制策略
1.2.4 智能控制策略
1.3 本文拟采用的柔顺性控制策略
1.3.1 Hogan 的阻抗控制方法
1.3.2 Seul 的阻抗控制算法
1.3.3 基于神经网络逆系统的阻抗控制方法
1.4 本文的主要工作
1.5 本文的安排如下
1.6 本章小结
第二章 基于阻抗控制的机器人柔顺性控制策略
2.1 阻抗控制算法
2.2 自适应阻抗控制算法
2.2.1 算法前言
2.2.2 力跟踪阻抗控制
2.2.3 自适应阻抗控制
2.2.4 位置控制规律
2.3 本章小结
第三章 阻抗控制算法的仿真研究
3.1 前言
3.1.1 仿真工具箱简介
3.1.2 仿真中采用的机器人模型
3.1.3 仿真中的几点假设
3.2 阻抗控制算法仿真实验研究
3.2.1 自由空间的位置跟踪仿真
3.2.1.1 不同输入信号下的位置跟踪仿真
3.2.1.2 目标阻抗参数对控制性能的影响
3.2.2 力约束空间下的力控制仿真
3.2.2.1 阶跃信号下的力跟踪仿真
3.2.2.2 目标阻抗参数对力控制性能的影响
3.2.2.3 变化环境刚度对末端承受力的影响
3.3 自适应阻抗控制算法仿真实验研究
3.3.1 自适应控制算法惯性矩阵的估计技术
3.3.2 自由空间下的位置跟踪仿真
3.3.2.1 不同输入信号下的位置跟踪仿真
3.3.2.2 目标阻抗参数对控制性能的影响
3.3.2.3 采样步长的设定对位置控制的影响
3.3.3 力约束空间下的力跟踪仿真
3.3.3.1 阶跃信号下的力跟踪仿真
3.3.3.2 目标阻抗参数对力跟踪性能的影响
3.3.3.3 其他参数对力跟踪控制的影响
3.4 两种力控算法性能的仿真比较
3.5 阻抗参数的初步调整原则
3.6 本章小结
第四章 基于神经网络逆系统的阻抗控制算法
4.1 神经网络逆系统方法概述
4.1.1 逆系统的概述
4.1.2 神经网络与逆系统的结合
4.2 基于神经网络逆系统的阻抗控制算法
4.2.1 用神经网络逼近机械手的逆动力学模型
4.2.2 控制算法
4.3 该算法的仿真研究
4.3.1 位置控制仿真试验
4.3.2 力控制仿真试验
4.4 神经网络逆系统方法在机械手解耦控制中的实现
4.4.1 试验平台及网络训练
4.4.2 神经网络逆系统方法的控制效果
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
致谢
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参考文献
发布时间: 2007-06-11
参考文献
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