時(shí)間:2016-10-27 17:42:11來(lái)源:趙雨
摘要:因?yàn)楣I(yè)機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大和現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,人們期望更高品質(zhì)的機(jī)器人,所以對(duì)機(jī)器人的工作速度和精度要求越來(lái)越高。機(jī)器人控制技術(shù)為實(shí)現(xiàn)這些功能的核心,其控制問(wèn)題十分復(fù)雜,而軌跡跟蹤控制是工業(yè)機(jī)器人控制問(wèn)題中的一個(gè)重要方面。本文系統(tǒng)的介紹工業(yè)機(jī)器人軌跡跟蹤控制各種算法,如PID控制,自適應(yīng)控制,變結(jié)構(gòu)控制等的研究現(xiàn)狀與主要進(jìn)展,并對(duì)其研究方向進(jìn)行展望。
1引言
工業(yè)機(jī)器人是機(jī)器人大家族中的一員,是指面向工業(yè)生產(chǎn)的,有多個(gè)關(guān)節(jié)的機(jī)械手或多自由度的機(jī)器人,一般來(lái)說(shuō)工業(yè)機(jī)器人的組成部分主要有:機(jī)器人機(jī)械本體、用于控制機(jī)器人工作的控制器、用于驅(qū)動(dòng)機(jī)器人的伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、用于檢測(cè)機(jī)器人各項(xiàng)參數(shù)變化的傳感裝置。它是一種仿人操作的自動(dòng)化產(chǎn)品,能夠進(jìn)行自動(dòng)控制,也能夠通過(guò)編程來(lái)完成三維空間內(nèi)的各類任務(wù)。機(jī)器人變成人類的新型生產(chǎn)工具后,在提升生產(chǎn)效率,減緩勞動(dòng)強(qiáng)度,轉(zhuǎn)變生產(chǎn)形式和把人類從危險(xiǎn)惡劣的工作環(huán)境下解放出來(lái)等方面,顯示出了巨大的優(yōu)越性[1]。
工業(yè)機(jī)器人是具有時(shí)變性、強(qiáng)耦合性、非線性的多輸入輸出動(dòng)態(tài)系統(tǒng),對(duì)機(jī)器人的精確控制是一個(gè)十分復(fù)雜的問(wèn)題?,F(xiàn)代工業(yè)的快速發(fā)展需要高品質(zhì)的機(jī)器人為之服務(wù),而機(jī)器人控制技術(shù)是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)一系列功能的核心,是影響機(jī)器人性能的關(guān)鍵部分,控制技術(shù)在很大程度上制約著機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展。所以本文詳細(xì)介紹機(jī)器人控制技術(shù),闡述各自特點(diǎn),并對(duì)未來(lái)控制技術(shù)進(jìn)行展望。
2機(jī)器人控制技術(shù)
機(jī)器人控制理論的發(fā)展大抵經(jīng)歷了傳統(tǒng)控制、現(xiàn)代控制和智能控制三個(gè)階段。傳統(tǒng)的控制理論主要包括PID控制、前饋控制、計(jì)算力矩法等;現(xiàn)代控制理論主要包括魯棒控制、變結(jié)構(gòu)控制等;智能控制主要包括模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、遺傳算法控制、免疫算法控制、自適應(yīng)控制、迭代學(xué)習(xí)控制等等。
2.1PID控制
PID控制方法是最先發(fā)展起來(lái)的控制方法,因?yàn)樗乃惴ê?jiǎn)易,便于實(shí)現(xiàn),魯棒性和可靠性好從而得到普遍的應(yīng)用[2]。然而在使用次方法時(shí)主要有兩個(gè)缺點(diǎn):①對(duì)系統(tǒng)模型中的不確定性問(wèn)題難以處理,很難使機(jī)械臂具備良好的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)品質(zhì)②機(jī)械臂能夠經(jīng)受的最大力矩是有限的,當(dāng)控制器初始的輸出力矩過(guò)大時(shí),增大其控制系數(shù),進(jìn)一步提高系統(tǒng)性能的方法會(huì)有限制。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和智能控制理論的發(fā)展,先進(jìn)的智能PID控制策略相繼被提出,為復(fù)雜動(dòng)態(tài)不確定機(jī)器人系統(tǒng)的控制提供了新的途徑[3]。Kuc等[4]提出了一種自適應(yīng)PID控制方法,該控制器由反饋環(huán)節(jié)的自適應(yīng)PID和前饋部分的輸入學(xué)習(xí)策略組成。在初始階段,反饋控制器使機(jī)械臂動(dòng)力學(xué)瞬態(tài)響應(yīng)穩(wěn)定,然后前饋控制器計(jì)算期望驅(qū)動(dòng)力補(bǔ)償系統(tǒng)非線性動(dòng)力學(xué),與傳統(tǒng)的自適應(yīng)PID控制方法進(jìn)行了比較,試驗(yàn)結(jié)果顯示了在所有誤差信號(hào)有界的時(shí),這個(gè)學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)能夠更好地實(shí)現(xiàn)軌跡跟蹤。王會(huì)方等[5]針對(duì)不確定機(jī)器人系統(tǒng)的軌跡跟蹤控制問(wèn)題,設(shè)計(jì)了一種魯棒自適應(yīng)PID控制算法,該策略以PID控制為基礎(chǔ),基于滑??刂扑枷?,設(shè)計(jì)了根據(jù)誤差實(shí)時(shí)修改PID參數(shù)的自適應(yīng)律,并利用基于Lyapunov函數(shù)設(shè)計(jì)的監(jiān)督控制器補(bǔ)償自適應(yīng)PID控制器與理想控制器之間的差異,從而使系統(tǒng)具有設(shè)定的H∞跟蹤性能。
PID控制方法雖然簡(jiǎn)易靈活,但由于其自身的弊端及機(jī)械臂的各種不確定性,目前許多學(xué)者通過(guò)結(jié)合自適應(yīng)的想法,解決系統(tǒng)的不確定性,克服PID控制的缺點(diǎn),從而得到良好的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)性能。
2.2變結(jié)構(gòu)控制
現(xiàn)代控制理論方面主要的控制算法是以魯棒控制算法、滑模變結(jié)構(gòu)控制算等為代表,將現(xiàn)代控制理論的思想引入機(jī)器人控制領(lǐng)域,經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展,已經(jīng)取得了極大的進(jìn)展。
變結(jié)構(gòu)控制是一種特殊的非線性控制,能夠在動(dòng)態(tài)過(guò)程當(dāng)中,按照系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)有目的性改變,使系統(tǒng)能夠根據(jù)預(yù)先設(shè)定的“滑動(dòng)模態(tài)”的狀態(tài)軌跡運(yùn)動(dòng),故又稱變結(jié)構(gòu)控制為滑模變結(jié)構(gòu)控制。此控制策略對(duì)系統(tǒng)的非線性程度、參數(shù)時(shí)變規(guī)律和外部擾動(dòng)等不需要非常精確的數(shù)學(xué)模型,只須知道它們的變化范圍,就可以對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行精確的軌跡跟蹤。是以變結(jié)構(gòu)控制具備快速響應(yīng),對(duì)參數(shù)變化和外部擾動(dòng)不敏感,不用在線辨識(shí)系統(tǒng)參數(shù),物理實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單等特點(diǎn)[6]。因?yàn)闄C(jī)器人系統(tǒng)本身就是非線性系統(tǒng),而且還有許多不可預(yù)知的干擾等,所以最近幾年以來(lái),機(jī)器人控制問(wèn)題就成為了變結(jié)構(gòu)控制理論主要應(yīng)用的領(lǐng)域之一[7]。文獻(xiàn)[8]第一次選用滑??刂品椒ǎ瑢?duì)二自由度機(jī)器臂設(shè)計(jì)了變結(jié)構(gòu)控制器,試驗(yàn)結(jié)果證明了此方法可以跟蹤時(shí)變期望軌跡。
該方法有其自身的弊端,因?yàn)楫?dāng)狀態(tài)軌跡到達(dá)滑模面后,從嚴(yán)格意義上來(lái)講,很難沿著滑動(dòng)面向著平衡點(diǎn)滑動(dòng),而是在滑模面上下側(cè)往返穿越,會(huì)產(chǎn)生抖振,影響系統(tǒng)控制。文獻(xiàn)[8]在滑動(dòng)模態(tài)的設(shè)計(jì)過(guò)程中,引入“邊界層”和“準(zhǔn)滑動(dòng)模態(tài)”的想法,用飽和函數(shù)來(lái)替換切換函數(shù),在邊界層的內(nèi)部,其為連續(xù)狀態(tài)的反饋控制,在邊界層外部,采用正常的滑??刂疲行У臏p緩了抖動(dòng)。近年來(lái)許多學(xué)者提出滑??刂婆c模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等方法相結(jié)合,來(lái)消除機(jī)械臂控制輸入的抖振問(wèn)題。Magdy[9]采用自適應(yīng)模糊控制與滑模控制相結(jié)合,對(duì)因不確定因素產(chǎn)生的高頻信而導(dǎo)致的抖振,模糊控制提供了解決這些問(wèn)題的有效途徑。
此外,還提出了一些新的滑模控制方式,如基于濾波器的滑模控制以及基于干擾估計(jì)的滑??刂频取;?刂撇呗砸呀?jīng)被廣泛的應(yīng)用到了機(jī)械臂的軌跡跟蹤領(lǐng)域。人們不僅利用各種智能算法來(lái)消除滑??刂贫墩駟?wèn)題,還嘗試新的滑模面和控制方法,實(shí)現(xiàn)了更好的軌跡跟蹤性能。
2.3自適應(yīng)控制
自適應(yīng)控制就是通過(guò)實(shí)際系統(tǒng)的性能指標(biāo)與系統(tǒng)規(guī)定的性能指標(biāo)作比較,用此獲得的數(shù)據(jù)來(lái)修正控制器參數(shù)或控制律,使系統(tǒng)可以保持在最優(yōu)或次優(yōu)的工作狀態(tài)。當(dāng)被控對(duì)象的動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)發(fā)生變化,自適應(yīng)控制率可以通過(guò)及時(shí)的辨識(shí)、學(xué)習(xí)和調(diào)整,達(dá)到一定的性能指標(biāo),且不需要知道未知參數(shù)的先驗(yàn)信息,因此在機(jī)器人領(lǐng)域取得到了普遍應(yīng)用。文獻(xiàn)[10]通過(guò)利用機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型中非線性項(xiàng)參數(shù)化的特性,得到了能夠保障系統(tǒng)全局漸進(jìn)穩(wěn)定的控制方法。文獻(xiàn)[11]選用線性近似化方式,通過(guò)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)的線性化與模型參考自適應(yīng)控制相結(jié)合來(lái)設(shè)計(jì)控制器。文獻(xiàn)[12]設(shè)計(jì)了一種基于模型的魯棒自適應(yīng)控制方法,此控制方法無(wú)需系統(tǒng)參數(shù)緩慢變化,也無(wú)需已知是何種未知參數(shù),只要知道機(jī)器人模型結(jié)構(gòu),便于控制器的實(shí)現(xiàn)。
但自適應(yīng)控制對(duì)于實(shí)時(shí)性有嚴(yán)格的要求,其實(shí)現(xiàn)也較復(fù)雜,參數(shù)突變也常會(huì)破壞控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性;參數(shù)的收斂特性一般要求有足夠的持續(xù)激勵(lì),但在實(shí)際情況中又很難滿足此條件,所以通常會(huì)把自適應(yīng)控制與其它一些算法結(jié)合使用,如魯棒自適應(yīng)控制、滑模自適應(yīng)控制、模糊自適應(yīng)控制等。
2.4其它控制方法
近年來(lái),人工智能技術(shù)有了較大的進(jìn)步,并應(yīng)用于機(jī)器人領(lǐng)域。智能控制在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中不再依賴于數(shù)學(xué)模型,擺脫非線性的的束縛,同進(jìn)也為解決不確定性機(jī)器人軌跡控制問(wèn)題提供了新的手段,具有巨大的理論價(jià)值和應(yīng)用前景。在軌跡跟蹤控制問(wèn)題上,主要應(yīng)用的是模糊控制[13.14]和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[15]。模糊控制是利用專家的控制經(jīng)驗(yàn)來(lái)彌補(bǔ)機(jī)器人動(dòng)態(tài)特性中非線性和不確定等不利因素,無(wú)需依賴對(duì)象的數(shù)學(xué)模型,具備很強(qiáng)的魯棒性。模糊控制自身也有些許不足之處,如綜合定量知識(shí)的能力不好,控制規(guī)則和隸屬函數(shù)一旦確定了,就無(wú)法進(jìn)行修正,故限制了它的自適應(yīng)能力,且模糊規(guī)則的建立是一個(gè)十分棘手的問(wèn)題,控制效果通常情況下很不理想。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法的在線學(xué)習(xí)功能,使其在面對(duì)各種干擾和模型誤差上都具有良好的魯棒性,在非線性系統(tǒng)控制應(yīng)用中越來(lái)越受重視。但也是因?yàn)榇丝刂撇呗孕枰诰€或離線學(xué)習(xí),占據(jù)很多系統(tǒng)的資源,會(huì)使運(yùn)動(dòng)控制的實(shí)時(shí)性嚴(yán)重降低。在一些文獻(xiàn)[16,17]中,通常將這兩種控制方法結(jié)合起來(lái)應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的控制,其指導(dǎo)思想是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力來(lái)完成調(diào)整模糊控制的目的,這樣不僅使得模糊控制具有一定的自適應(yīng)能力,而且也使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得了推理歸納能力。
3討論與展望
通過(guò)以上總結(jié)的機(jī)器人控制技術(shù),可以看到,在各種算法的開發(fā)和應(yīng)用中,結(jié)合機(jī)器臂自身特點(diǎn),還有一些值得討論問(wèn)題,本文認(rèn)為以下幾個(gè)方面值得進(jìn)一步研究:
(1)當(dāng)前機(jī)器人控制技術(shù)的各種控制方法不論對(duì)于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、動(dòng)力學(xué)模型,還是操作對(duì)象的動(dòng)力學(xué)模型,都具有較強(qiáng)的依賴性。選用基于模型的控制方法時(shí),一般要求系統(tǒng)中的參數(shù)是精確的,但在非結(jié)構(gòu)環(huán)境中的多機(jī)器人系統(tǒng)的應(yīng)用中,通常無(wú)法獲得操作對(duì)象的所有信息,即便如此也要求選定的控制策略能夠完成給定的控制任務(wù)。因此,研究操作對(duì)象模型結(jié)構(gòu)確定但參數(shù)時(shí)變的自適應(yīng)控制策略,或操作對(duì)象的參數(shù)能夠在線估計(jì)的控制方法是很有現(xiàn)實(shí)意義的。例如,自適應(yīng)控制可以有效的估計(jì)未知機(jī)器人動(dòng)力學(xué)參數(shù),變結(jié)構(gòu)控制是一種有效的魯棒控制方法,它對(duì)于有界干擾和參數(shù)變化有著不敏感的特性。結(jié)合自適應(yīng)控制和變結(jié)構(gòu)控制的優(yōu)點(diǎn),采用自適應(yīng)控制在線辨識(shí)系統(tǒng)的不確定參數(shù),并通過(guò)變結(jié)構(gòu)項(xiàng)消除非參數(shù)不確定和估計(jì)誤差。隨著辨識(shí)參數(shù)的收斂其魯棒增益遞減,在保持相同穩(wěn)定性的前提下,該算法提高了平滑控制律對(duì)系統(tǒng)未知?jiǎng)討B(tài)特性的魯棒性。
(2)控制器的設(shè)計(jì)應(yīng)該更多的不依賴于測(cè)量關(guān)節(jié)的參數(shù)信息,一般控制方法都需要同時(shí)測(cè)量位置和速度信號(hào),速度信號(hào)的獲知通常是通過(guò)位置信號(hào)微分或速度測(cè)量?jī)x獲得的,前一種方法易使位置測(cè)量誤差噪聲混合,后一種方法大大提高了控制器的成本。使用濾波器產(chǎn)生偽跟蹤誤差信號(hào)來(lái)避免測(cè)量速度,或者設(shè)計(jì)速度觀測(cè)器去估計(jì)速度是目前研究的趨勢(shì),但在加入濾波器或觀測(cè)器后仍需要保證閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
(3)非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析一直缺少固定的方法,尤其是復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng),通常很難構(gòu)造出系統(tǒng)的Lyapunov函數(shù)證明控制方法的穩(wěn)定性。所以,對(duì)于機(jī)器人穩(wěn)定性問(wèn)題的研究不僅具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值,同時(shí)對(duì)于發(fā)展非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析理論具有重要的研究意義。
(4)目前的大部分研究集中在連續(xù)時(shí)間系統(tǒng),而對(duì)離散時(shí)間系統(tǒng)的研究相對(duì)較少。在機(jī)械臂離散系統(tǒng)中,有時(shí)需要持續(xù)激勵(lì)使系統(tǒng)穩(wěn)定,但如何獲得這種持續(xù)激勵(lì),仍是一個(gè)需要去解決的問(wèn)題。
(5)目前,許多控制方法的研究都是基于計(jì)算機(jī)仿真試驗(yàn)的,現(xiàn)實(shí)機(jī)械臂系統(tǒng)上的試驗(yàn)相對(duì)較少,而且還大都局限于SCARA,Puma-560等平面機(jī)器人,把控制器設(shè)計(jì)的跟蹤目標(biāo)推廣至空間三自由度甚至六自由度,具有一定的實(shí)際意義。
4結(jié)束語(yǔ)
機(jī)器人軌跡跟蹤控制問(wèn)題已被越來(lái)越多地人們關(guān)注。由以上的介紹與分析可知,機(jī)器人軌跡跟蹤控制問(wèn)題的理論研究將以各種控制方法相互結(jié)合為發(fā)張趨勢(shì),綜合利用各種算法的特點(diǎn),有效的實(shí)現(xiàn)機(jī)器人跟蹤控制,以便于更好的為人類服務(wù)??傊?,隨著控制理論、信號(hào)處理等眾多學(xué)科的發(fā)展,對(duì)機(jī)械臂軌跡跟蹤控制的研究將不斷的發(fā)展。
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