柔性關節(jié)的參數(shù)辨識及自適應控制算法研究.pdf

1、在高加/減速控制模式或重載工作條件下，關節(jié)柔性是控制系統(tǒng)中不可忽略的影響因素。隨著剛性關節(jié)機械臂控制理論的成熟，關節(jié)柔性已經成為制約機械臂控制性能進一步提升的瓶頸。此外，隨著當前人機安全型機器人技術的發(fā)展，具有本質關節(jié)柔性的機器人正成為未來的研究熱點。在此背景下，本課題的研究工作擬圍繞柔性關節(jié)的參數(shù)辨識和自適應控制兩方面展開。
　　針對柔性關節(jié)所具有的內部彈性力矩耦合以及欠驅動特性，本課題提出了基于彈性力矩模型的分層控制策略。針對

2、傳統(tǒng)PD控制器抗擾動性能差的問題，在PD控制律的基礎上引入一種非干涉型系統(tǒng)函數(shù)估計方法實現(xiàn)了對系統(tǒng)未建模誤差的擾動補償，從而構建出一種結構簡單且具有較強的抗干擾性能的柔性關節(jié)自適應控制算法。引入基于RBF神經網(wǎng)絡的自適應控制算法進行對比，并在控制系統(tǒng)仿真實驗中初步驗證了所提控制算法的有效性。
　　針對傳統(tǒng)基于直接動力學模型的柔性關節(jié)參數(shù)辨識方法存在對高階微分噪聲敏感的問題，本課題提出了一種基于非干涉型系統(tǒng)函數(shù)估計的間接辨識方法。該

3、方法首先構造出一種包含所有待辨識參數(shù)的系統(tǒng)函數(shù)，然后使用該系統(tǒng)函數(shù)替代直接動力學模型進行參數(shù)辨識。由于系統(tǒng)函數(shù)方程中不存在角加速度等高階微分項，因此一定程度上解決了辨識算法對高階微分噪聲敏感的問題，提高了辨識算法的抗干擾性能。此外，該辨識算法僅利用控制系統(tǒng)現(xiàn)有的傳感器資源便可以完成柔性關節(jié)的參數(shù)辨識，不需要額外附加扭矩傳感器，以此便于工程運用
　　為滿足柔性關節(jié)參數(shù)辨識和自適應控制算法研究的需要，本課題設計搭建了單自由度柔性關節(jié)實

4、驗平臺。在此平臺的基礎上，通過不同負載情況下，柔性關節(jié)對不同正弦信號的軌跡跟蹤控制實驗，驗證了本課題所提基于非干涉型系統(tǒng)函數(shù)估計的自適應控制算法的有效性；通過彈性力矩建模誤差干擾下的軌跡跟蹤實驗，驗證了該控制算法的抗干擾性；通過兩個不同的正弦信號激勵下的系統(tǒng)函數(shù)估計實驗，驗證了本課題所提非干涉型系統(tǒng)函數(shù)估計方法的有效性；最后通過與傳統(tǒng)基于直接動力學模型的辨識方法及基于積分作用的辨識方法進行對比實驗，驗證了本課題所提基于非干涉型系統(tǒng)函數(shù)估