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《六自由度机械臂控制系统设计与运动学仿真》篇一一、引言六自由度机械臂，以其出色的灵活性、灵活的运动空间以及复杂的运动能力，在现代自动化工业和高端科技领域有着广泛的应用。
本篇论文旨在介绍一种六自由度机械臂控制系统的设计与运动学仿真。
通过详细阐述系统设计、控制策略以及运动学仿真结果，为六自由度机械臂的研发与应用提供理论依据和实验支持。
二、系统设计1. 硬件设计六自由度机械臂控制系统硬件主要包括机械臂本体、驱动器、传感器和控制单元等部分。
其中，机械臂本体采用串联式结构设计，通过六个关节的协调运动实现六自由度。
驱动器选用高性能直流无刷电机，并配备高精度减速器以提高控制精度。
传感器包括位置传感器、力传感器等，用于实时监测机械臂的状态和外部环境信息。
控制单元采用高性能微处理器，负责接收传感器信息、处理控制指令并输出控制信号。
2. 软件设计软件设计主要包括控制系统算法设计和人机交互界面设计。
控制系统算法包括运动规划、轨迹跟踪、姿态调整等模块，通过优化算法提高机械臂的运动性能和控制精度。
人机交互界面采用图形化界面设计，方便用户进行操作和监控。
三、控制策略1. 运动规划运动规划是六自由度机械臂控制系统的重要组成部分，主要任务是根据任务需求规划出合理的运动轨迹。
本系统采用基于规划的方法，通过预设的运动路径和速度参数，使机械臂按照规划的轨迹进行运动。
同时，采用动态规划算法对机械臂的运动进行实时调整，以适应外部环境的变化。
2. 轨迹跟踪轨迹跟踪是六自由度机械臂控制系统的核心部分，主要任务是使机械臂在运动过程中始终保持正确的姿态和位置。
本系统采用基于PID控制算法的轨迹跟踪策略，通过实时调整控制信号，使机械臂能够准确、快速地跟踪预设的轨迹。
同时，针对机械臂在运动过程中可能出现的扰动和误差，采用鲁棒性较强的控制策略进行优化。
四、运动学仿真为验证六自由度机械臂控制系统的设计效果和运动性能，我们进行了运动学仿真实验。
通过建立三维模型，模拟机械臂在不同任务下的运动过程，并分析其运动轨迹、姿态调整和速度变化等关键参数。
基于生物智能的六自由度并联机构运动控制及其仿真研究的开题报告一、选题背景机械工程学科中，机器人是一个十分重要的领域。
随着科学技术的不断发展，机器人已经越来越广泛地应用于各种工业领域、服务领域和医疗领域。
在机器人操作的过程中，一些特定的操作需要具备高度的精度和稳定性，而六自由度并联机构则在满足这些要求方面表现出了独特的优越性。
而为了更好地对六自由度并联机构进行运动控制，借鉴生物智能的思想和方法，也是一种十分有前途的研究方向。
二、研究目的本研究的目的在于探究基于生物智能的六自由度并联机构运动控制及其仿真研究。
通过对生物智能的理论和方法进行研究，设计出适用于六自由度并联机构的运动控制方案，并通过仿真的方式验证其有效性和可靠性。
三、研究内容和方法1.生物智能理论和方法研究①生物智能概述和特点介绍②生物智能在运动控制中的应用和优势分析③生物智能方法在六自由度并联机构控制中的实现2.六自由度并联机构建模①基于机械结构的建模②基于运动学和动力学的建模3.运动控制方案设计①基于PID控制的运动控制方案②基于模糊控制的运动控制方案③基于遗传算法的运动控制方案4.仿真分析通过Matlab等仿真软件进行仿真分析，验证所设计的运动控制方案的有效性和可靠性。
四、论文的意义和创新点①探究生物智能方法在机器人运动控制中的应用，为机器人智能化和自主化研究提供了新的思路和方法。
②提出对六自由度并联机构的新型运动控制方案，有效地提高了机器人的精度和稳定性。
③通过仿真验证，证明所设计的运动控制方案具有可行性和可靠性，为实际应用提供了有力的支撑。
五、论文的进度安排1. 前期准备阶段（1个月）查阅文献、学习生物智能理论和方法、了解六自由度并联机构的相关知识，制定研究计划和方案。
2. 六自由度并联机构建模（2个月）基于机械结构和运动学动力学对六自由度并联机构进行建模，并对其性能特点进行分析和探究。
3. 运动控制方案设计（2个月）针对六自由度并联机构的特点，分别设计运用PID、模糊控制和遗传算法的运动控制方案，并进行对比分析。
《六自由度机械臂控制系统设计与运动学仿真》篇一一、引言随着现代工业的快速发展，机械臂已成为自动化生产线上不可或缺的一部分。
六自由度机械臂因其高度的灵活性和适应性，在工业、医疗、军事等领域得到了广泛应用。
本文将详细介绍六自由度机械臂控制系统的设计与运动学仿真，旨在为相关领域的研究和应用提供参考。
二、六自由度机械臂结构及特点六自由度机械臂主要由关节、驱动器、控制系统等部分组成。
其结构包括六个可独立运动的关节，通过控制每个关节的旋转角度，实现空间中任意位置的到达。
六自由度机械臂具有较高的灵活性和工作空间，适用于复杂环境下的作业。
三、控制系统设计（一）硬件设计控制系统硬件主要包括微处理器、传感器、执行器等部分。
微处理器负责接收上位机指令，解析后发送给各个执行器；传感器用于检测机械臂的位置、速度、加速度等信息，反馈给微处理器；执行器则根据微处理器的指令，驱动机械臂进行运动。
（二）软件设计软件设计包括控制系统算法和程序设计。
控制系统算法包括运动规划、轨迹跟踪、姿态控制等，通过算法实现对机械臂的精确控制。
程序设计则包括上位机程序和下位机程序，上位机程序负责发送指令，下位机程序负责接收指令并执行。
四、运动学仿真运动学仿真是指通过数学模型对机械臂的运动过程进行模拟，以验证控制系统的正确性和可靠性。
运动学仿真主要包括正运动学和逆运动学两部分。
（一）正运动学正运动学是指通过关节角度计算机械臂末端的位置和姿态。
通过建立机械臂的数学模型，利用关节角度计算末端执行器的位置和姿态，为后续的轨迹规划和姿态控制提供依据。
（二）逆运动学逆运动学是指根据机械臂末端的位置和姿态，计算关节角度。
通过建立逆运动学方程，将末端执行器的目标位置和姿态转化为关节角度，实现对机械臂的精确控制。
五、实验与分析通过实验验证了六自由度机械臂控制系统的设计和运动学仿真的正确性。
实验结果表明，控制系统能够实现对机械臂的精确控制，运动学仿真结果与实际运动过程相符。
关于六自由度并联机器人运动控制系统的结构设计运动控制系统作为六自由度并联机器人的关键控制系统，对机器人的精准快速运动具有至关重要的作用。
通过对六自由度并联机器人结构、内部控制结构及其工作原理的介绍，提出运动控制系统的设计思路，并对其中的关键技术问题进行了深入分析，对提高六自由度并联机器人的研发和应用水平具有积极的推动作用。
标签：六自由度；并联机器人；运动控制系统；结构分析近年来，随着计算机和电子信息技术的进步，机器人运动控制技术取得了突破性发展，机器人运动控制技术是将控制传感器、电机、传动机和驱动器等组合在一起，通过一定的编程设置对电机在速度、位移、加速度等方面的控制，使起机器人按照预定的轨迹和运动参数进行运动的一种高科技技术。
伴随着机械工业自动化技术的发展，运动控制技术经过了由低级到高级，由模拟到数字，再到网络控制技术的发展演进过程。
运动控制技术作为机械工业自动化的一项重要技术，主要包括全封闭伺服交流技术，直线式电机驱动技术、基于编程基础上的运动控制技术、基于运动控制卡的控制技术等。
其中，基于运动控制卡的控制技术通过内部各种线路的集成组合，可以实现对各种复杂的运动进行控制，该技术系统驱动程序主要包括：运动控制软件、网络动态链接数据库、运动控制参数库等子系统。
运动控制卡控制技术的出现和发展有效的满足了工业机械行业数控系统的柔性化、标准化要求，在工业自动化领域的应用越来越广泛。
1 六自由度并联机器人的构造六自由度并联机器人作为现代工业自动化技术发展的代表，主要结构包括床身、连杆和运动平台等几个部分。
其中运动平台与六个连杆相联接，每个连杆各自联接一个由虎克材料制成的滑块，这些滑块又与滚珠丝杠相连，在电机的驱动下可以带动滑块沿滚珠运动，进而带动连杆有规则的运动，从而改变平台的运动方向。
通过在运动平台上安装不同的机械，可以有效满足不同工作的需求。
在六根连杆工作程序中，每根连杆都由一台电机进行控制驱动来保证连杆运动的独立性，因此，可以实现六自由度的机器控制运动。
六自由度并联机器人运动学和动力学研究摘要：运动学、动力学以及控制是任何机器人系统开发中要解决的关键问题。
为了验证课题组所设计的六自由度并联机器人的合理性，运用刚体运动学原理，通过分析动平台各铰链点与动平台自身的速度和加速度之间的关系，建立了并联机器人的运动学模型。
然后，综合拉格朗日方程法和凯恩法的优点，建立了并联机器人的动力学模型，该模型不仅全面的表征了并联机器人的动力学特性，而且具有简单的、通用的形式，为并联机器人控制算法的研究开辟了一条捷径。
最后，在给定的工作空间下，采用MATLAB编程和Adams仿真，对并联机器人动平台的运动过程进行了模拟，绘制出动平台做圆周平动时的速度、加速度曲线，通过对比分析，验证了运动学模型的正确性；同时，采用Adams-MATLAB Simulink联合仿真，通过分析Simulink模块绘制出的的驱动力误差曲线以及仿真出的动平台运动轨迹，验证了动力学模型的正确性。
其研究结果不仅为所设计机构后续的优化与控制提供依据，也为其他并联机构的研究提供参考。
关键词：六自由度并联机器人运动学模型动力学模型联合仿真Research on Kinematics and Dynamics of 6-DOF Parallel RobotYANG Junqiang1，2 WAN Xiaojin1，2 LIU Licheng1，2 TANG Ke1，2Abstract：Kinematics，dynamics，and control are key issues to be addressed in the development of any robotic system.To verify the the rationality of the 6-DOF parallel robot designed by the research group，this paper applied the rigid body kinematics principle to analyze the relationship between the velocity and accelerationof the moving platform's hinge points and moving platform itself，and established the kinematics models.Then，based on the advantages of Lagrange equation method and Kane’s method，the dynamic model of parallel robot is established，which not only fully characterizes the dynamics of parallel robot，but also has a simple and universal form to make the research of robot control algorithm easy.Finally，under the given working space，using MATLAB programming and Adams simulation，the motion process of the parallel manipulator is imitated，and the velocity and acceleration curves of the moving platform are plotted.Through comparative analysis，the kinematics models are verified.What’s more， Adams-MATLAB Simulink co-simulation is used to verify the correctness of the dynamic model by analyzing the driving force error curves and the trajectory of the moving platform.The results of this paper notonly provide the basis for the subsequent optimization and control of the mechanism，but also provide the reference for the research of other parallel mechanisms.Key words：6-DOF parallel robot kinematics models dynamic model co-simulation引言Stewart平台[1]的出现始于1965年德国学者Stewart发明的具有六自由度运动能力的并联机构飞行模拟器，因其具有刚度高、精度高、承载能力强、动态特性好等优点，因此近年来被广泛应用于并联机床、精密定位平台和振动隔离平台等方面[2]，而且基于Stewart平台的并联机器人[3，4]设计也相继出现，如图1所示，即为课题组基于Stewart平台设计的六自由度并联机器人。
冗余驱动六自由度并联机器人控制策略研究的开题报告一、研究背景随着机器人技术的不断发展，机器人在工业制造、医疗、服务等领域的应用越来越广泛。
并联机器人由于具有高刚性、高精度和高可靠性等优点，已经成为机器人领域重要的研究热点之一。
然而，现有的并联机器人控制策略存在一些问题。
例如，由于机械设备的制造精度和装配误差等因素，机器人在工作过程中容易产生振动和误差，进而影响机器人的精度和稳定性。
此外，如果某些关节发生故障，将会导致机器人失去运动能力，这会给生产线带来很大的影响。
为了解决这些问题，当前研究中采用的控制策略大多为冗余驱动六自由度（Rd-6R）并联机器人控制。
该策略将机器人的每个关节都采用多个执行器进行驱动，当有某个执行器出现故障时，其他执行器可以自动补偿，从而保证机器人的正常运动。
因此，该策略具有较高的鲁棒性和可靠性，但其控制方法和算法仍然需要进一步研究和完善。
二、研究目的本研究旨在针对Rd-6R并联机器人控制策略中存在的问题，提出一种有效的控制方法。
具体目标包括：1.研究Rd-6R并联机器人的动力学模型，建立控制模型。
2.设计一种控制算法，以提高机器人的精度和稳定性。
3.分析机器人的鲁棒性，探究如何提高机器人的可靠性。
4.通过仿真实验和实际实验验证所提出的控制方法的效果。
三、研究内容和方法本研究拟采用以下方法进行探究：1.研究Rd-6R并联机器人的动力学特性，建立机器人的运动学和动力学模型，为后续控制方法设计提供基础。
2.设计一种新的控制算法，对机器人的位置、姿态等进行控制，优化控制方案，提高控制精度和稳定性。
3.建立Rd-6R并联机器人的故障模型，分析其中故障的类型和影响，并提出相应的故障检测和自适应控制方案，提高机器人的鲁棒性和可靠性。
4.进行仿真实验和实际实验，验证所提出的控制方法的有效性和可行性。
四、研究意义本研究将有助于进一步提高Rd-6R并联机器人的控制精度和稳定性，提高机器人的鲁棒性和可靠性，为机器人在工业制造、医疗和服务等领域的应用提供技术支持，具有重要的理论和应用价值。
第43卷第5期2003年9月大连理工大学学报Journa l of Da l i an Un iversity of TechnologyVol.43,No .5Sept 12003信息工程与管理文章编号:100028608(2003)0520691206收稿日期:2002206213; 修回日期:2003205210.基金项目:国家“十五”科技攻关资助项目(2001BA 204B01);教育部骨干教师计划资助项目.作者简介:金 迪(19792),男,硕士生;邵 诚3(19582),男,教授,博士生导师.自抗扰控制器在6自由度液压并联机器人仿真分析中应用金 迪, 邵 诚3(大连理工大学信息与控制研究中心,辽宁大连 116024)摘要:以6自由度液压并联机器人为控制对象,对自抗扰控制器参数的变化与系统动态特性的关系进行了系统的分析,为自抗扰控制器的参数整定及其有效应用提供了依据.理论分析和大量的仿真实验表明,采用自抗扰控制器可以明显改善6自由度液压并联机器人的操作精度,验证了自抗扰控制器的有效性.关键词:自抗扰控制器;液压并联机器人;非线性控制;仿真分析中图分类号:T P273文献标识码:A0 引 言P I D 调节器以其原理简单、使用方便、适应性和鲁棒性强等优点在实际工程中得到了十分广泛的应用.但是P I D 调节器存在其自身无法克服的固有缺陷:首先,控制要求的快速性和超调量之间存在矛盾;其次,由于参考输入信号常常不可微,甚至不连续,而输出信号的测量又常常被噪声污染,误差信号按经典意义不可微,其微分信号不好利用,限制了其使用范围[1].更重要的是P I D 调节器在解决具有大滞后特征的被控对象和多数非线性系统的控制问题时效果往往很不理想.而自抗扰控制器[2]则能较好地解决大滞后被控对象和非线性系统的控制问题,并有许多科研工作者做了大量的理论研究[3～6]和仿真实验验证其有效性[7～9].事实证明自抗扰控制器在解决这一类问题上有着P I D 调节器无法比拟的优势,因此引起了人们的广泛关注.并联机器人是20世纪80年代出现的,其控制问题一直是控制理论与控制应用领域的研究热点.并联机器人具有体积小、刚度大、结构稳定、承载能力强、误差小、精度高等特点,在工业、航天、航海、地下工程等方面得到了广泛的应用.并联机器人系统是一个高度非线性的系统,各个关节之间存在着严重的耦合惯性和干扰,其参数随着机器人的姿态和位置的变化而变化,因而严重影响了系统的控制精度和响应特性,使其难以达 到精确的控制.所以并联机器人控制技术的研究一直是控制领域的难点[10].本文以6自由度液压并联机器人为研究对象,利用自抗扰控制器对非线性系统优良的控制效果,寻找6自由度液压并联机器人的一种良好的控制方法,并实验验证自抗扰控制器较强的适应性和鲁棒性.1 自抗扰控制器以二阶非线性系统为例,设被控对象的状态空间描述为x1=x 2x 2=f 0(x 1,t )+b 0u +f 1(x 1,w (t ))+b 1u y =x 1(1)式中:f 0、b 0是系统的已知部分;f 1、b 1是系统的未知部分;w (t )是未知扰动.二阶自抗扰控制器的结构框图如图1所示[2].图1 二阶自抗扰控制器结构框图F ig 11 B lock diagram of ADRC of two o rder 自抗扰控制器的控制算法如下:z1(t+1)=z1(t)+h(z2(t)-Β01f al1(e,Α1,∆1))z2(t+1)=z2(t)+h(z3(t)-Β02f al1(e,Α2,∆1)+ f0(z1(t),z2(t))+b0u(t))z3(t+1)=z3(t)-hΒ03f al1(e,Α3,∆1)e=z1-y(t)z4(t+1)=z4(t)+hz5(t)z5(t+1)=z5(t)+hf st2(z4(t),z5(t),v(t), r,h)Ε1(t)=z4(t)-z1(t)Ε2(t)=z5(t)-z2(t)u0(t)=Β1f al2(Ε1,Α,∆2)+Β2f al2(Ε2,Α0,∆2)u(t)=u0(t)-(z3(t)+f0(z1(t),z2(t))) b0(2)式中:v(t)是参考输入信号;h是积分步长;r是决定跟踪快慢的参数;z1(t)、z2(t)分别被用来跟踪x1(t)、x2(t);z3(t)跟踪未知扰动的补偿信号a(t);z4(t)跟踪参考输入信号;z5(t)是z4(t)的微分信号,即v(t)的近似微分信号;f al1(e,Αi,∆1)是输出误差校正率;Β01、Β02、Β03是输出误差校正增益;e是观测误差;f st2是离散系统时间最优控制综合函数,其具体形式为f st2=-r a∆; Α ≤∆-r sgn(a); Α >∆Ε1(t)=z4(t)-z1(t),是误差信号;Ε2(t)=z5(t) -z2(t);u0(t)是未加扰动补偿时的控制信号; u(t)是控制信号;f al2(Εi,Αj,∆2)是误差反馈率;Β1、Β2分别是误差增益和微分误差增益;a(t)= (z23(t)+f0(z21(t),z22(t))) b0,是系统总扰动补偿.自抗扰控制器利用跟踪2微分器安排过渡过程,给出参考输入信号的各阶导数,利用扩张状态观测器估计被控对象的实时运动状况以实现模型和外扰补偿,并把被控对象化为“积分器串联型”,这样就能用状态误差反馈设计出理想的控制器.非线性组合是安排的过渡过程和对象的状态变量之间误差的非线性控制策略,是控制“积分器串联型”对象所需的控制量形式[7].由此可见,自抗扰控制器是自动检测系统模型和外扰实时作用并予以补偿的控制器,被补偿的分量并不区分内扰和外扰,是直接检测并补偿它们的总和,而补偿分量的作用实质上是一种抗扰作用,所以这种控制器被称为“自抗扰控制器”[11].2 6自由度液压并联机器人仿真实验本文以燕山大学开发研制的国内第一台大型并联机器人的实验样机——6自由度液压并联机器人为研究对象进行仿真实验,该机器人的结构如图2所示.图2 6自由度液压并联机器人结构图F ig12 Structu re of62DO F hydraulic parallel robo t 该机器人的简化数学模型为[10]y(s)=K vΞ2n u(s)-K ceA11+V t4Βb K ce sΞ2n Fs3+2∆nΞn s2Ξn s+K v2n(3)式中:y(s)是位移输出;K v=0.06,是增益系数;Ξn=313.674rad s,是液压固有频率;u(s)是伺服阀输入;K ce=6.14×10-12m5 (N s),是总泄漏系数;A1=4.91×10-4m2,是液压缸柱塞面积;V t=1.393×10-4m3,是总压缩容积;Βb=7×108N m2,是总弹性系数;∆n=0.2,是动力元件阻尼比.液压关节控制模型方块图如图3所示.图3 液压关节控制模型方框图F ig13 B lock diagram of hydraulic j o int contro l model 该数学模型中的F集中考虑了作用在液压主动关节上的等效力,它是与机器人的负载以及各个关节的位姿有关的高度非线性的函数,在自抗扰控制器中作为未知扰动来处理,并假设F= 10000sin(10t)N,由此可以得到系统的状态空间描述为x 1=x2x 2=x3x 3=-5903.48x1-98391.38x2-125.47x3+ 5903.48u-12.30sin(10t)-1.00co s(10t) y=x1296大连理工大学学报第43卷 (4)由此得到系统的外部总扰动w (t )=-12.30sin (10t )-1.00co s (10t ).利用自抗扰控制器仿真软件进行仿真,参考输入信号是幅值为1的阶跃信号,图4是调整参数后得到的阶跃响应曲线,图5、6是在不改变上述参数的情况下改变参考输入信号幅值后得到的阶跃响应曲线.图4 v (t )=1(t )时的阶跃响应曲线F ig 14 Step response fo r v (t )=1(t )图5 v (t )=30(t )时的阶跃响应曲线F ig 15 Step response fo r v (t )=30(t)图6 v (t )=0.1(t )时的阶跃响应曲线F ig 16 Step respon se fo r v (t )=0.1(t ) 从图中可以看出,阶跃响应曲线的超调量很小,达到稳态时的振荡次数也较少,跟踪速度很快.在不改变参数的情况下,把参考输入信号的幅值做较大幅度的改变时,得到的阶跃响应曲线依然令人满意,由此可见自抗扰控制器具有较强的鲁棒性和适应性.3 参数变化对系统动态性能影响以一个二阶系统为例进行仿真实验分析参数变化对系统动态性能影响.二阶系统如下:x1=x 2x 2=-0.2x 2+400+384.6uy =x 1(5)选取的扰动为Ξ(t )=20sin t .3.1 r 的变化对系统控制品质的影响当r 增大时,系统的响应速度加快,同时增大了超调量,扩张状态观测器的输出信号z 1(t )、z 2(t )和控制信号u (t )达到稳态前有幅度较大、次数较多的振荡.当r增大到一定程度时,系统的响应速度几乎不再增加了.当r 减小时,系统响应速度减慢,超调量减小.当r 减小到一定程度时,系统的跟踪速度会变得很慢,甚至无法跟踪上参考输入信号.仿真结果如图7、8所示.图7 r 增大20倍时的阶跃响应曲线F ig 17 Step response w hen r increasing to 20ti m es图8 r 减小20倍时的阶跃响应曲线F ig 18 Step response w hen r reducing to 20ti m es396 第5期 金 迪等:自抗扰控制器在6自由度液压并联机器人仿真分析中应用3.2 Β01的变化对系统控制品质的影响Β01在一定范围内增大对系统控制品质并无较大影响,但当Β01增大较多时,容易引起发散振荡.当Β01减小时,系统整体的跟踪效果变差,z 1(t )中出现了一些噪声信号,z 2(t )、z 3(t )和u (t )中出现了较多的噪声信号.仿真结果如图9、10所示.图9 Β01增大2.3倍时的阶跃响应曲线F ig 19 Step response w hen Β01increasing to 2.3ti m es图10 Β01减小10倍时的阶跃响应曲线F ig 110 Step response w hen Β01reducing to 10ti m es3.3 Β02的变化对系统控制品质的影响当Β02减小时,z 1(t )、z 2(t )、z 3(t )和u (t )的幅值产生一定的波动.当Β02增大时,z 1(t )、z 2(t )、z 3(t )和u (t )中出现高频噪声信号,导致系统控制品质恶化,尤其当Β02在大于Β01的范围内变化时更为明显.另外,当出现阶跃扰动时,增大Β02有利于使过渡过程趋于平稳,减少振荡次数及幅度;减小Β02会使阶跃扰动处的振荡次数增加,振荡幅度变大.仿真结果如图11、12所示.图11 Β02增大10倍时的阶跃响应曲线F ig 111 Step respon se w hen Β02increasing to 10ti m es 图12 Β02减小2.3倍时的阶跃响应曲线F ig 112 Step response w hen Β02reducing to 2.3ti m es3.4 Β03的变化对系统控制品质的影响Β03的变化对系统跟踪扰动的影响尤为突出.当Β03增大时,系统的跟踪速度加快,但容易引起振荡,使z 3(t )出现一定的波动,在阶跃扰动处有较大的超调量,但并不会有太多次的振荡.当Β03减小时,系统的跟踪速度减慢,过渡过程趋于平稳,不易引起振荡,但容易引起较大的相位滞后,甚至跟踪不上,同时也使得z 1(t )、z 2(t )出现较大的波动.仿真结果如图13、14所示.图13 Β03增大10倍时的阶跃响应曲线F ig 113 Step respon se w hen Β03increasing to 10ti m es图14 Β03减小10倍时系统跟踪扰动曲线F ig 114 Step response w hen Β03reducing to 10ti m es496大连理工大学学报第43卷 3.5 Β1的变化对系统控制品质的影响当Β1增大时,z 1(t )、z 2(t )中出现高频噪声,阶跃处的振荡次数增加,振荡幅度减小;当Β1增大很多时,z 1(t )、z 2(t )和u (t )趋于发散振荡.当Β1减小时,z 1(t )、z 2(t )的跟踪速度减慢,阶跃处的振荡次数减少,振荡幅度增大.Β1的变化不影响系统跟踪扰动的速度.仿真结果如图15、16所示.图15 Β1增加10倍时的阶跃响应曲线F ig 115 Step response w hen Β1increasing to 10ti m es图16 Β1减小10倍时系统跟踪扰动曲线F ig 116 Step response w hen Β1reducing to 10ti m es3.6 Β2的变化对系统控制品质的影响当Β2增大时,z 1(t )、z 2(t )中出现高频噪声.当Β2减小时,z 1(t )、z 2(t )和u (t )趋于发散振荡.Β2的变化不影响系统跟踪扰动的速度.仿真结果如图17、18所示.图17 Β2增大10倍时的阶跃响应曲线F ig 117 Step response w hen Β2increasing to 10ti m es图18 Β2减小10倍时的阶跃响应曲线F ig 118 Step response w hen Β2reducing to 10ti m es 除此之外,在仿真实验中还总结得到了一些调节参数的规律:①当b 0的取值较大时,应使Β1的取值较小,并使两者的乘积为一较小的数.②Β1的取值通常为Β2的10倍左右.③一般情况下Β01>Β02,且Β01的取值不超过200.④调整参数时应依次调整微分2跟踪器的Β2和Β1参数,使得控制信号较为稳定且无高频噪声;然后调整参数r ,使系统达到要求的响应速度;接着再依次调整扩张状态观测器的Β03、Β02、Β01参数,从而得到平滑稳定的响应曲线.⑤一般情况下,h 取为0.01,a 取为0.75;Α0、Α1、Α2、Α3分别取为1.25、1.00、0.50、0.25;∆1、∆2取为0.0001.4 结 论本文以6自由度液压并联机器人为仿真对象进行了大量的仿真实验,验证了自抗扰控制器的有效性,仿真结果表明自抗扰控制器在解决这一类存在高度非线性和强耦合特性的控制问题上能够取得理想的控制效果,使得被控系统能够达到较高的控制精度和较快的系统响应的控制要求,并由此得到了6自由度液压并联机器人的一种有效的控制方法.同时,本文还针对自抗扰控制器的参数整定问题进行了深入的分析,得到了自抗扰控制器的各个参数变化对系统动态性能的影响及自抗扰控制器参数整定的部分规律,简化了调整控制器参数的过程,方便了实际应用.但是在三阶以及高阶自抗扰控制器的参数调整上还存在一定的困难,因此应进一步寻找行之有效的参数596 第5期 金 迪等:自抗扰控制器在6自由度液压并联机器人仿真分析中应用整定方法.参考文献:[1]韩京清.非线性P I D控制器[J].自动化学报,1994,20(4):4872490.[2]朴军,韩京清.自抗扰控制器(ADRC)仿真软件[J].系统仿真学报,1999,11(5):3832387.[3]韩京清,王伟.非线性跟踪2微分器[J].系统科学与数学,1994,14(2):1772183.[4]韩京清.一类不确定对象的扩张状态观测器[J].控制与决策,1995,10(1):85288.[5]韩京清.非线性P I D控制器[J].自动化学报,1994,20(4):4872490.[6]韩京清.非线性状态误差反馈控制律——NL SEF[J].控制与决策,1995,10(3):2212225,231.[7]韩京清,张文革.大时滞系统的自抗扰控制[J].控制与决策,1999,14(4):3542357.[8]HOU Zeng2guang,HUAN G Yuan2can,HANJ ing2qing.A ctive no ise cancellati on w ith a nonlinear contro l m echan is m[A].Proceed i n gs of the37thI EEE Conference on D ec ision and Con trol[C].T ampa:[s n],1998.157721578.[9]GAO Zh i2qiang.HU Shao2hua,J I A N G Fang2jun.Anovel mo ti on contro l design app roach based on active disturbance rejecti on[A].Proceed i n gs of the40thI EEE Conference on D ec ision and Con trol[C].O rlando:[s n],2001.487724882.[10]黄真,孔令富,方跃法.并联机器人机构学理论及控制[M].北京:机械工业出版社,1997.[11]韩京清.自抗扰控制器及其应用[J].控制与决策,1998,13(1):19223.Appl ica tion of si m ula tion ana lysis for6-DOF hydraul ic para llelrobot of auto-d isturbance-rejection-con trollerJ I N D i, S HAO C he ng3(Re s.C e nt.of I nf.a nd C ontro l,D a lia n Univ.of Te chno l.,D a lia n116024,C hina)Abstract:B y m ean s of app lying au to2distu rbance2rejecti on2con tro ller(ADRC)to a62DO F hydrau lic parallel robo t,the issue of p aram eter tun ing of ADRC is con sidered.T he relati on sh i p betw een ADRC′s param eters and the p lan t dynam ic characteristics is analyzed w hen the param eters are changed,w here som e p rinci p les fo r ADRC′s param eter tun ing and effective app licati on s are p rovided. T he theo retical analysis and experi m en tal resu lts show that ADRC can i m p rove the robo t′s perfo r m ance effectively.Key words:au to2distu rbance2rejecti on2con tro ller;hydrau lic p arallel robo t;non linear con tro l;si m u lati on analysis696大连理工大学学报第43卷 。
