CN101143443A

CN101143443A - 六自由度并联机器人解耦方法

Info

Publication number: CN101143443A
Application number: CNA200710144337XA
Authority: CN
Inventors: 姚建均; 刘燕; 王立权; 张忠林
Original assignee: Harbin Engineering University
Current assignee: Harbin Engineering University
Priority date: 2007-09-20
Filing date: 2007-09-20
Publication date: 2008-03-19

Abstract

本发明提供的是一种六自由度并联机器人解耦方法。六自由度并联机器人的输入信号为姿态信号，经过运动学反解后得到作动器的伸缩量，再经过控制器作用后得到六自由度并联机器人的控制作用量，以驱动六自由度并联机器人运动，实现的是作动器的位移闭环。六自由度并联机器人的作动器的实际位移伸缩量经过运动学的正解得到六自由度并联机器人的实际姿态反馈量。本发明对六自由度并联机器人的正弦运动进行输出解耦，以提高并联机器人的控制精度，提高并联机器人的控制效果。本发明易于用计算机数字控制实现，自动化程度高，并具有实时性高的特点。同时这种方法也可用于低于六自由度的并联机器人的输出解耦中。

Description

六自由度并联机器人解耦方法

(一)技术领域

本发明涉及的是一种并联机器人的控制方法，具体地说是六自由度并联机器人作正弦运动时对其位姿输出进行解耦的方法。

(二)背景技术

1965年，Stewart的关于并联机构的著名文章在英国杂志IMechE上发表。Stewart提出将6自由度并联机构用于飞行模拟器的运动系统，并引起了学术界的广泛关注。

并联机器人具有结构紧凑，刚度高，承载能力大，惯性小，运动反解模型简单，易于控制等特点，因此非常适合于重负载、快速和高精度应用的场合。自从并联机器人提出以来，由于它的显著特点，其应用领域已经相当广泛，主要包括运动模拟、机器人操作器、微动机构、并联机床、微操作机器人、空中对接和水下对接等。

对于多输入多输出系统来说，系统的一个输入一般都不只影响一个输出，即输入和输出间有一种交叉影响。这种一个输入产生多个输出的现象称为系统的耦合。六自由度并联机器人是一种典型的多输入多输出的系统，当给定某一自由度运动时，六自由度并联机器人除了在该自由度产生位姿输出外，在其他自由度上也会产生一定的位姿输出，这个附加位姿输出称为耦合位姿输出。六自由度并联机器人的输出存在耦合，原因在与其运动学和动力学。

六自由度并联机器人的工作原理中，有两个关键过程，一个是运动学反解，另一个是驱动器闭环位置控制。在运动学反解中，需要使用铰点的名义坐标计算出各个作动器的伸长量，但是由于名义铰点坐标与实际铰点坐标间存在一定偏差，使得运动学反解计算结果与实际所需要的作动器伸长量有一定的偏差，从而在运动闭环控制过程中造成一定的耦合输出。此外，各个作动器的一致性在工作频率范围也不可能完全一致，这也是产生运动学耦合的另一个主要原因。

由于伺服控制系统的控制精度受到负载偏心和负载倾覆力矩等外负载惯性力和力矩的影响，单作动器系统特性也会造成不一致，六自由度并联机器人不可能完全复现给定信号，因而也会造成一定的位姿偏差和耦合输出。

六自由度并联机器人的耦合程度与运动频率有关，在低频区耦合很小，随着运动频率的提高，耦合也逐渐增大，当运动频率接近六自由度并联机器人频宽时，耦合达到最大。

为了获得满意的控制性能，消除惯性力、非线性向心力和科氏力的耦合影响，需对机器人进行解耦控制。KOEKEBAKKER S在其博士论文《Model BasedControl of a Flight Simulator Motion System》(可参考KOEKEBAKKER S.ModelBased Control of a Flight Simulator Motion System[D].Delft：Delft University ofTechnology，2001这样写可以吗？下同)采用反馈线性化的方法对系统进行解耦。采用基于反馈线性化的PD控制虽然可使系统在平移方向上达到解耦，但在转动方向上仍然存在耦合，而且它需要知道并联机器人的动力学模型。

哈尔滨工业大学的何景峰博士(参考何景峰.液压驱动六自由度并联机器人特性及其控制策略研究[D].哈尔滨工业大学博士毕业论文.2007。何景峰，谢文建，韩俊伟。六自由度并联机器人输出解耦控制[J].哈尔滨工业大学学报.2006，38，(3)：395-398)在计算力矩的基础上设计了旋转输出解耦控制器，利用该控制器实现了并联机器人的各个自由度的完全解耦。正弦仿真结果表明，旋转输出解耦控制可以明显降低旋转输出之间的耦合作用。同时其也指出，计算力矩控制的主要特点是它的鲁棒性差，有时甚至是不稳定的。而且计算力矩控制需要实时计算并联机器人的动力学，计算量大，给实时控制带来困难。计算力矩控制策略在并联机器人中的应用，尚处与研究阶段，需要作大量工作才能获得比较理想的控制效果，包括对并联机器人的结构和惯量参数进行精确的建模，需要大量的系统辨识工作。

(三)发明内容

本发明的目的在于提供一种能够提高并联机器人的控制精度，提高并联机器人的控制效果的六自由度并联机器人解耦方法。

本发明的目的是这样实现的：

六自由度并联机器人正弦信号发生器产生的姿态正弦运动信号先进行运动学反解得到六自由度并联机器人作动器的理论伸缩量，经过控制器的作用得到控制信号，控制信号驱动六自由度并联机器人作动器运动，并将作动器的实际运动量反馈给控制器，实现作动器位移闭环控制；通过运动学正解计算后得到的六自由度并联机器人的姿态输出，并在其他自由度上产生耦合位姿输出；其特征是：将耦合位姿输出反馈到自适应陷波器中，自适应陷波器的权值通过LMS自适应滤波算法得到调整得到的信号作为六自由度并联机器人的新的输入姿态信号。

所述的自适应陷波器的权值通过LMS自适应滤波算法得到调整使自适应陷波器参考信号通过其权值的加权作用得到自适应陷波器的输出信号作为耦合姿态输出的消除量，它与六自由度并联机器人的姿态输入信号作和，得到的信号作为六自由度并联机器人的新的输入姿态信号。

在并联机器人的运动中，正弦试验占了很大比例，这是由于很多运动都可以用正弦运动方式来模拟。在并联机器人的正弦运动中，当给定某一自由度运动时，六自由度并联机器人除了在该自由度产生位姿输出外，在其他自由度上也会产生不同程度的耦合位姿输出，导致了六自由度并联机器人控制精度和控制性能的降低。随着六自由度并联机器人的使用越来越广泛，对其控制精度和控制性能也提出了越来越高的要求。因此，欲提高控制精度，得到满意的控制效果，必须进行输出解耦。本发明是利用自适应陷波器来实现六自由度并联机器人输出位姿的解耦。它将位姿的耦合输出引入到自适应陷波器中，用以调整LMS自适应滤波算法的权值，参考信号通过此权值的加权作用后，得到的信号与六自由度并联机器人自由度输入信号相加，并作为六自由度并联机器人新的姿态输入信号，从而大大降低六自由度并联机器人的位姿输出的耦合，大大提高控制精度以及控制性能。

本发明对六自由度并联机器人的正弦运动进行输出解耦，以提高并联机器人的控制精度，提高并联机器人的控制效果。本发明不必事先知道并联机器人的动力学模型，也不用辨识系统参数，易于用计算机数字控制实现，易于操作，并具有实时性高的特点。同时这种方法也可用于低于六自由度的并联机器人的输出解耦中。

(四)附图说明

图1是本发明的原理示意图。

图2是自适应陷波器结构图。

图3自适应耦合解耦原理图。

图4是y向耦合输出时域图。

图5是y向耦合输出频谱图。

图6是输出解耦后的y向输出。

图7是输出解耦后的y向输出频谱图。

(五)具体实施方式

下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：

六自由度并联机器人的输入信号为姿态信号，经过运动学反解后得到作动器的伸缩量，再经过控制器作用后得到六自由度并联机器人的控制作用量，以驱动六自由度并联机器人运动，实现的是作动器的位移闭环。六自由度并联机器人的作动器的实际位移伸缩量经过运动学的正解得到六自由度并联机器人的实际姿态反馈量。

结合图1六自由并联机器人解耦实现方法的具体步骤是：

1.六自由度并联机器人正弦信号发生器1产生六自由度并联机器人姿态的正弦运动信号，经过六自由度并联机器人的运动学反解2得到六自由度并联机器人作动器的理论伸缩量，经过六自由度并联机器人控制器3的作用后，驱动六自由度并联机器人4的作动器运动，并将作动器的实际运动量反馈给控制器，实现作动器位移闭环控制。

2.六自由度并联机器人作动器的位移反馈量通过运动学正解5计算后，得到六自由度并联机器人的姿态输出。由于六自由度并联机器人的耦合作用，使得在其他自由度上产生耦合位姿输出。

3.将欲要抑制的耦合位姿输出反馈到自适应陷波器7中，自适应陷波器参考信号6的频率为六自由度并联机器人正弦信号发生器1的频率。

4.自适应陷波器7的的权值利用欲要抑制的耦合位姿输出，并通过LMS自适应滤波算法得到调整。自适应陷波器参考信号6通过其权值的加权作用得到自适应陷波器的输出。

5.自适应陷波器的输出信号作为六自由度并联机器人耦合姿态输出的消除量，它与六自由度并联机器人的姿态输入信号作和，得到的信号作为六自由度并联机器人的新的输入姿态信号。经过自适应陷波器的几次迭代运算后，即可大大降低六自由度并联机器人的耦合位姿输出，从而提高六自由度并联机器人的控制精度和控制性能。

结合图2，图2是自适应陷波器结构图。

LMS(least-mean-square，LMS，最小均方算法)是常用的自适应算法，用以调整自适应陷波器的权值。LMS自适应滤波算法可描述为：

\{\begin{matrix} O_{k} = W_{k}^{T} X_{k} \\ ϵ_{k} = d_{k} - O_{k} \\ W_{k + 1} = W_{k} + {αϵ}_{k} X_{k} \end{matrix}

式中，W为自适应陷波器的权向量，O为自适应陷波器的输出，d为LMS自适应滤波算法的基本输入信号，X为自适应陷波器的参考信号，α为LMS自适应滤波算法的迭代步长，ε为LMS自适应滤波算法的误差信号。在这里，用于调整自适应陷波器权值的误差信号为六自由度并联机器人欲要抑制的耦合位姿输出。

均方误差是一个中间向下凹的抛物型曲面，是具有唯一最小值的函数。自适应过程就是自动调节权系数使均方误差达到最小的过程，相当于沿抛物型曲面往下搜索最低点。而LMS算法是一种迭代梯度下降算法，它利用均方误差梯度的估计值，求得最佳权向量，使均方误差为最小。ε_kX_k代表均方误差负梯度的估计值，迭代步长参数α是一个控制稳定性和收敛速度的参数。

设六自由度并联机器人的正弦姿态输入信号频率为ω，从而得图2中自适应陷波器参考信号6为sin(ωt)。对于六自由度并联机器人耦合输出解耦，其原理图可用图3来表示。图3中，相移器11将自适应陷波器的参考信号6相移90度得到cos(ωt)，从而得到自适应陷波器的输入信号X＝[sin(ωt)，cos(ωt)]；误差信号9为六自由度并联机器人欲要抑制的耦合输出。自适应陷波器输出12与六自由度并联机器人的相应输入姿态信号相加得到并联机器人的新的输入信号。

例，设六自由度并联机器人输入姿态信号为[asin(ωt)，0，O，0，0，0]，由于六自由度并联机器人存在耦合自由度输出，因此在其他自由度也有输出。从实际实验看，当六自由度并联机器人作X向运动时，绕y轴的耦合输出最大、最明显。为抑制绕y轴的耦合输出，采用本方法对绕y轴的耦合输出进行抑制，此时自适应陷波器输出12为Out，它与六自由度并联机器人的输入姿态信号相加，得到并联机器人新的姿态输入信号为[asin(ωt)，0，0，0，Out，0]。在这里，自适应陷波器输出12为Out，它就是六自由度并联机器人绕y轴耦合输出的抑制量。

下面是对某一六自由度并联机器人的耦合位姿输出，利用本发明对其进行输出解耦实验验证。

六自由度并联机器人作频率为1.7Hz，0.35°的绕X轴运动时，并联机器人y向耦合输出如图4所示，其频谱图如图5所示。

从图4和图5可以看出，六自由度并联机器人的y向耦合输出主频为1.7Hz，幅值为0.48mm。利用本发明对六自由度并联机器人的y向耦合输出进行解耦，根据以上对本发明的描述，可知自适应陷波器的参考信号6的频率为1.7Hz，而误差信号9为六自由度并联机器人的y向耦合输出，取α＝0.1，权值初值向量为0。对并联机器人y向耦合解耦后的时域图如图6所示，其频谱图如图7所示。比较图4和图6，可以看出六自由度并联机器人的y向耦合输出被大大减小。这一点进一步可以从图5和图7的比较中可以看出，y向耦合输出中的1.7Hz的主频已被基本抑制了。

Claims

1.一种六自由度并联机器人解耦方法，六自由度并联机器人正弦信号发生器产生的姿态正弦运动信号先进行运动学反解得到六自由度并联机器人各个作动器的理论伸缩量，经过控制器的作用得到控制信号，控制信号驱动六自由度并联机器人作动器运动，并将作动器的实际运动量反馈给控制器，实现作动器位移闭环控制；通过运动学正解计算后得到六自由度并联机器人的姿态输出，并在其他自由度上产生耦合位姿输出；其特征是：将耦合位姿输出反馈到自适应陷波器中，自适应陷波器的权值通过LMS自适应滤波算法得到调整得到的信号作为六自由度并联机器人的新的输入姿态信号。

2.根据权利要求1所述的六自由度并联机器人解耦方法，其特征是：自适应陷波器的权值通过LMS自适应滤波算法得到调整使自适应陷波器参考信号通过其权值的加权作用得到自适应陷波器的输出信号作为耦合姿态输出的消除量，它与六自由度并联机器人的姿态输入信号作和，得到的信号作为六自由度并联机器人的新的输入姿态信号。