基于逆系统方法的六自由度机械臂控制

作     者：黄文琴 

作者单位：广西大学 

学位级别：硕士

导师姓名：卢子广;胡立坤

授予年度：2012年

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 0802[工学-机械工程] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 071102[理学-系统分析与集成] 081103[工学-系统工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

主      题：逆系统方法 支持向量机 遗传算法 内模原理 解耦控制 

摘      要：六自由度机械臂是一个强耦合的非线性系统,精确定位其末端执行器在喷涂、焊接和自动搬运等机器人工业应用中具有重要地位。本文的研究重点便是设计控制器以实现六自由度机械臂的位置快速精确定位。 本文采用逆系统方法从数学推导和支持向量机(SVM)辨识两个方面求其逆系统模型以解耦,为了保证辨识模型的精确性,用遗传算法(GA)对辨识所需的参数进行了优化。通过在MATLAB中的仿真结果表明,基于数学推导求逆系统后六自由度机械臂的6个关节间实现了完全解耦,而基于GA-SVM辨识逆系统后的解耦效果虽然不如前者,但是它不需了解六自由度机械臂详细的工作原理,且省略了繁琐的推导过程。 论文的另一部分是基于内模原理(IM)设计闭环控制器,其目的是为了弥补上述两种方法得到的逆系统模型与实际对象的逆系统之间存在的误差,以实现六自由度机械臂的位置快速精确定位控制。通过在MATLAB中的仿真结果表明,六个关节都能快速跟踪给定的位置,且系统具有良好的鲁棒性,并从理论分析的角度作了详细的证明。将基于SVM逆系统方法的内模控制器应用在CPAC系统中对六自由度机械臂的位置进行控制,实验结果表明各个关节能有效地跟踪给定的位置,通过与PID的控制效果进行比较可以发现,前者稳态误差更小,抗干扰能力更强,且在线调节的参数少,各个关节可以分开得到控制,有效缩短了调节时间。