CN117444969A - 一种基于机器人静力学模型的pid参数自适应调节方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法，步骤如下：基于多刚体系统理论建立的机器人静力学模型；获取机器人当前位置计算机器人静止状态下各关节驱动力矩；基于各关节驱动力矩对伺服电机额定力矩权重占比，设计PID参数自适应调节策略，将修改的PID参数下发到伺服驱动器。本发明通过机器人实时位置自适应调节伺服驱动器PID参数，能有效解决机器人在静止状态下伺服驱动器使能时受重力影响下坠导致的精度丢失或工件损坏的问题。

Description

一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法

技术领域

本发明涉及机器人静力学模型，特别是一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法。

背景技术

随着制造业的迅速发展以及我国机器人产业发展规划对工业机器人的大力支持，我国工业机器人需求激增，六自由度工业机器人在制造业及自动化工厂中大量投入使用。工业机器人操作系统通常情况下是一个高度的非线性动力学耦合系统，其工况也是复杂多变的。

在机器人实际工作过程中往往由于机器人自身重力以及末端工具重力的存在，机器人在伺服电机使能后松开抱闸的瞬间受重力影响会下坠一段距离，随后由于控制器系统会使其保持伺服使能前位置，机器人各关节伺服电机会作用一个与重力方向相反的力矩使其恢复到原来位置，机器人伺服系统使能时先下坠后抬起的现象通常称为机器人的“点头”现象。工业机器人的“点头”现象在一些特殊工况中可能会造成末端工具或者加工的工件造成不可逆的损坏，在一定程度上也会使得机器人损失精度，不仅达不到用户的预期效果而且会造成一定的经济损失。

现有技术中，通常采用以下几种方法缓解上述问题：

(1)调整伺服参数，调高伺服驱动器响应能力和抗干扰能力，此方法在一定程度上能够减少机器人下坠程度，但是机器人处于不同位置时下坠程度不同，无法用一组伺服参数适应不同工况。

(2)通过建立机器人动力学模型，利用最小二乘法进行动力学参数辨识，从获得的动力学模型中提取重力矩项，进行重力补偿。此方法中动力学模型的建立以及动力学参数辨识计算复杂，计算量较大比较耗时。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法，从而解决机器人在静止状态下启动时受重力影响下坠随后伺服电机给予反向力矩使其抬起的“点头”现象造成的机器人精度丢失和末端工具或加工的工件损坏等问题。

技术方案：本发明所述的一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法，包括以下步骤：

(1)机器人控制器系统读取机器人D-H参数，并建立机器人D-H坐标系；

(2)获取机器人当前位置数据，根据静力学力系平衡方程递推各关节在机器人静止时关节驱动力矩；

(3)将器人静止状态下关节端力矩换算到电机端，计算驱动力矩相对电机额定力矩占比；

(4)设计基于静力学计算驱动力矩的伺服参数自适应调节方案，计算能消除机器人任意位姿“点头”现象对应的伺服PID参数；

(5)设计伺服PID参数自适应调节流程，第一步在机器人开机时控制器系统读取一组响应能力和抗干扰能力较高的伺服PID参数文件写入伺服驱动器系统中，该文件中的参数由工程师经验获得，以保证机器人第一次使能时不会受重力影响发生“点头”现象；

(6)伺服PID参数自适应调节流程第二步：在机器人使能后读取一组能够保证机器人平稳运行且满足精度需求的伺服PID参数文件，该文件中参数由工程师调试获得，在机器人使能后写入伺服驱动器系统生效；

(7)伺服PID参数自适应调节流程第三步：在控制器接收到掉使能信号后，将步骤(4)计算得到的伺服PID参数下发到伺服驱动器系统并进行修改生效，以保证机器人下次使能时消除机器人“点头”现象。

步骤(2)中，所述的根据静力学力系平衡方程递推各关节在机器人静止时关节驱动力矩，采用的公式如下：

τ_i＝ⁱM_i ^T·z_i

式中，ⁱf_i表示连杆i-1作用在连杆i上的力；ⁱf_i+1表示连杆i+1作用在连杆i上的力；ⁱM_i表示连杆i-1作用在连杆i上的力矩；ⁱM_i+1表示连杆i+1作用在连杆i上的力矩；ⁱ⁺¹P_i为坐标系{i+1}的原点相对于坐标系{i}的原点位置在坐标系{i}中的表示；r_ci表示连杆i的质心；m_i为连杆i的质量；g为重力加速度；ⁱR_i+1表示坐标系{i}到坐标系{i+1}的旋转矩阵，由六自由度D－H坐标系可得；τ_i表示各关节驱动力矩；z_i为坐标系{i}中Z方向的单位矢量。

步骤(3)中，所述的将器人静止状态下关节端力矩换算到电机端，计算驱动力矩相对电机额定力矩占比，采用的公式如下：

MotorT_i＝τ_i/gearRat_i/motRatTorq_i×100

式中，MotorT_i表示机器人静止状态电机端驱动力矩的百分比；gearRat_i表示第i个关节减速机传动比；motRatTorq_i表示第i个关节伺服电机的额定力矩。

步骤(4)中，所述的设计基于静力学计算驱动力矩的伺服参数自适应调节方案，采用的公式如下：

SendValue_i＝StableValue_i+(Extremum_i-StableValue_i)×w_i×MotorT_i/100

式中，SendValue_i为第i关节最终下发到驱动器的参数值；StableValue_i为第i关节稳定运行参数值；Extremum_i为伺服PID参数可调的极限值；w_i为权重系数。

步骤(5)～(7)中所述的伺服PID参数自适应调节流程如下：第一步在机器人开机时从控制器系统读取由经验获得的响应能力和抗干扰能力较高的伺服参数文件，写入伺服驱动器中以保证伺服第一次使能时机器人不会受重力影响发生“点头”现象；第二步：在伺服驱动器使能后读取并写入一组能够保证机器人能够平稳运行且满足精度需求的伺服参数文件；第三步：在控制器接收到掉使能信号后，将步骤(4)中计算得到的伺服PID参数写入伺服驱动器进行修改，以保证伺服驱动器下次使时能消除机器人“点头”现象。一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法。

一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：

1、采用本发明的伺服参数自适应调节方法，能够实时计算任意位置驱动力矩，从而调节对应位置伺服参数，能够有效消除机器人任意姿态下的“点头”现象，且静力学模型计算简单耗时较少，能够快速响应；

2、本发明流程简洁，调试简单，能够大幅度提高工程师的工作效率。

附图说明

图1为本发明所述方法的步骤流程图；

图2为单个连杆的静力和静力矩平衡关系。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。

如图1所示，一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法，包括以下步骤：

(1)机器人控制器系统读取机器人D-H参数，并建立机器人D-H坐标系；

(2)获取机器人当前位置数据，根据静力学力系平衡方程递推各关节在机器人静止时关节驱动力矩；

(2.1)六自由度的串联机器人是由连杆和旋转关节组成，在静力学分析中我们将机器人系统近似为一个六自由度的多刚体系统进行研究。根据静力学力系平衡方程递推各关节在机器人静止时关节驱动力矩，取其中任意一连杆作为研究对象如图1，当连杆静止时，根据空间力系平衡方程可得：

式中，ⁱf_i表示连杆i-1作用在连杆i上的力；ⁱf_i+1表示连杆i+1作用在连杆i上的力；ⁱM_i表示连杆i-1作用在连杆i上的力矩；ⁱM_i+1表示连杆i+1作用在连杆i上的力矩；ⁱ⁺¹P_i为坐标系{i+1}原点相对于坐标系{i}在坐标系{i}中的表示；r_ci表示连杆i的质心；m_i为连杆i的质量；g为重力加速度。

(2.2)将ⁱf_i+1和ⁱM_i+1分别表示在坐标系{i+1}中，则力系平衡方程可转换为：

式中，ⁱR_i+1为坐标系{i}到坐标系{i+1}的旋转矩阵，由6自由度D－H坐标系可得。

(2.3)当六自由度机器人在空间中静止且末端没有受到外力和外力矩时，即⁷f₇＝0和⁷M₇＝0，从第六关节向后递推可得机器人各连杆受力与力矩为：

(2.4)对于旋转关节，除了绕关节轴向(即z_i方向)的扭矩外，其他方向都由机械构件自身承受，则第i个关节在机器人静止状态下的驱动力矩为ⁱM_i在z_i方向的分量，即：

τ_i＝ⁱM_i ^T·z_i

式中z_i为坐标系{i}中Z方向的单位矢量。

(3)将器人静止状态下关节端力矩换算到电机端，计算驱动力矩相对电机额定力矩占比。忽略伺服电机力矩传递到机器人关节端时的损耗，将关节力矩换算为电机额定力矩的千分比：

MotorT_i＝τ_i/gearRat_i/motRatTorq_i×100

式中，MotorT_i表示机器人静止状态电机端驱动力矩的百分比；gearRat_i表示第i个关节减速机传动比；motRatTorq_i表示第i个关节伺服电机的额定力矩。

(4)设计基于静力学驱动力矩模型的伺服参数自适应调节方案，具体计算方法如下：

SendValue_i＝StableValue_i+(Extremum_i-StableValue_i)×w_i×MotorT_i/100

其中，SendValue_i为第i关节最终下发到驱动器的参数值；StableValue_i为第i关节稳定运行参数值；Extremum_i为伺服PID参数可调的极限值；w_i为权重系数。

(5)设计伺服PID参数自适应调节流程，第一步在机器人开机时控制器系统读取一组响应能力和抗干扰能力较高的伺服PID参数文件写入伺服驱动器系统中，该文件中的参数由工程师经验获得，以保证机器人第一次使能时不会受重力影响发生“点头”现象；

(6)伺服PID参数自适应调节流程第二步：在机器人使能后读取一组能够保证机器人平稳运行且满足精度需求的伺服PID参数文件，该文件中参数由工程师调试获得，在机器人使能后写入伺服驱动器系统生效；

(7)伺服PID参数自适应调节流程第三步：在控制器接收到掉使能信号后，将步骤(4)计算得到的伺服PID参数下发到伺服驱动器系统并进行修改生效，以保证机器人下次使能时消除机器人“点头”现象。

Claims (7)

1.一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)机器人控制器系统读取机器人D-H参数，并建立机器人D-H坐标系；

(2)获取机器人当前位置数据，根据静力学力系平衡方程递推各关节在机器人静止时关节驱动力矩；

(3)将器人静止状态下关节端力矩换算到电机端，计算驱动力矩相对电机额定力矩占比；

(4)设计基于静力学计算驱动力矩的伺服参数自适应调节方案，计算能消除机器人任意位姿“点头”现象对应的伺服PID参数；

(5)设计伺服PID参数自适应调节流程，第一步在机器人开机时控制器系统读取一组响应能力和抗干扰能力较高的伺服PID参数文件并写入伺服驱动器系统中，该文件中的参数由工程师经验获得，以保证机器人第一次使能时不会受重力影响发生“点头”现象；

(6)伺服PID参数自适应调节流程第二步：在机器人使能后读取一组能够保证机器人平稳运行，且满足精度需求的伺服PID参数文件，该文件中参数由工程师调试获得，在机器人使能后写入伺服驱动器系统生效。

2.(7)伺服PID参数自适应调节流程第三步：在控制器接收到掉使能信号后，将步骤(4)计算得到的伺服PID参数下发到伺服驱动器并进行修改生效，以保证机器人下次使能时后消除机器人“点头”现象。根据权利要求1所述的一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法，其特征在于，步骤(2)中，所述的根据静力学力系平衡方程递推各关节在机器人静止时关节驱动力矩，采用的公式如下：

τ_i＝ⁱM_i ^T·z_i

式中，ⁱf_i表示连杆i-1作用在连杆i上的力；ⁱf_i+1表示连杆i+1作用在连杆i上的力；ⁱM_i表示连杆i-1作用在连杆i上的力矩；ⁱM_i+1表示连杆i+1作用在连杆i上的力矩；ⁱ⁺¹P_i为坐标系{i+1}的原点相对于坐标系{i}的原点位置在坐标系{i}中的表示；r_ci表示连杆i的质心；m_i为连杆i的质量；g为重力加速度；ⁱR_i+1表示坐标系{i}到坐标系{i+1}的旋转矩阵，由六自由度D－H坐标系可得；τ_i表示各关节驱动力矩；z_i为坐标系{i}中Z方向的单位矢量。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法，其特征在于，步骤(3)中，所述的将器人静止状态下关节端力矩换算到电机端，计算驱动力矩相对电机额定力矩占比，采用的公式如下：

MotorT_i＝τ_i/gearRat_i/motRatTorq_i×100

式中，MotorT_i表示机器人静止状态电机端驱动力矩的百分比；gearRat_i表示第i个关节减速机传动比；motRatTorq_i表示第i个关节伺服电机的额定力矩。

4.根据权利要求1所述的一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法，其特征在于，步骤(4)中，所述的设计基于静力学计算驱动力矩的伺服参数自适应调节方案，采用的公式如下：

SendValue_i＝StableValue_i+(Extremum_i-StableValue_i)×w_i×MotorT_i/100

5.式中，SendValue_i为第i关节最终下发到驱动器的参数值；StableValue_i为第i关节稳定运行参数值；Extremum_i为伺服PID参数可调的极限值；w_i为权重系数。根据权利要求1所述的一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法，其特征在于，步骤(5)～(7)中所述的伺服PID参数自适应调节流程如下：第一步在机器人开机时从控制器系统读取由经验获得的响应能力和抗干扰能力较高的伺服参数文件，写入伺服驱动器中以保证伺服第一次使能时机器人不会受重力影响发生“点头”现象；第二步：在伺服驱动器使能后读取并写入一组能够保证机器人能够平稳运行且满足精度需求的伺服参数文件；第三步：在控制器接收到掉使能信号后，将步骤(4)中计算得到的伺服PID参数写入伺服驱动器进行修改，以保证伺服驱动器下次使时能消除机器人“点头”现象。

6.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法。

7.一种计算机设备，包括储存器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-5中任一项所述的一种基于机器人静力学模型的PID参数自适应调节方法。