液压六自由度并联机器人控制策略的研究

文章编号:100220446(2004)0320263204液压六自由度并联机器人控制策略的研究Ξ杨灏泉1,2,赵克定1,吴盛林1(1.哈尔滨工业大学机电工程学院,黑龙江哈尔滨　150001;　2.昆明船舶设备集团设计研究院,云南昆明　650051)摘　要:以所研制的大负载液压六自由度并联机器人试验样机为研究对象,通过对其系统特性的分析,探讨了该类控制系统的控制特点和适用的控制策略,提出了一种具有输入、输出前馈补偿的模糊自适应PID控制策略,并在试验样机上作了实验研究.实验结果表明:该方法可在较大程度上补偿系统的非对称特性,并能提高系统响应快速性、运动精度和抗负载扰动能力.关键词:六自由度;并联机器人;液压伺服系统;控制策略;实验研究中图分类号:　TP24 文献标识码:　BControl Strategy of a H ydraulic62DOF Parallel RobotYAN G Hao2quan1,2,ZHAO K e2ding1,WU Sheng2lin1(1.School of Mechat ronic Engi neeri ng,Harbi n Instit ute of Technology,Harbi n　150001,Chi na;2.Kunmi ng S hipbuil di ng Equipment Co.,L t d,Kunmi ng　650051,Chi na)　Abstract:The prototype of a hydraulic62DOF parallel robot developed is presented in this paper.Through the analysis of its system characteristics,a fuzzy adaptive PID control strategy with input and output feedforward compensation is put forward.Experiment study is made on the prototype,and the results indicate that,with this control strategy,the asym2 metrical characteristics of the system can be greatly compensated,and the response time,movement accuracy and resis2 tance to load disturbance of the system can be improved.　K eyw ords:62DOF;parallel robot;hydraulic servo system;control strategy;experiment study1　引言(Introduction)从动力学观点看,六自由度并联机器人是一个非线性、强耦合、变参数的多变量系统[1].在运动过程中,机器人处于不同位姿或以不同的加速度运动时,作用在各个分支上的负载将在几十倍的范围内作非线性变化,属于典型的变负载系统.此外,由于负载系统的连接,各通道的输出及控制相互影响,导致负载耦合.而且,用于飞行模拟器等场合的液压并联机器人,由于液压缸的行程往往较大,因此其液压固有频率和阻尼比均很低,且系统多采用对称阀控制非对称缸的动力机构,液压缸两个运动方向的动静态特性也不一样.因此应用传统的控制系统设计方法很难满足飞行模拟器六自由度运动系统的控制要求.研究能解决非对称特性、变负载和交联耦合干扰的控制策略是研制高精度六自由度运动系统中非常重要的一个课题.图1所示为自行研制的额定负载2吨的电液伺服六自由度并联机器人试验样机.国内近年来对六自由度并联机器人的鲁棒最优控制[2]、双自由度PID电液速度控制、自适应控制、干扰力前馈补偿控制等[3]进行了理论分析和一定的试验研究,得出了一些指导性结果,但控制效果仍较难满足实际使用要求.与国内相比,国外对六自由度并联机器人的研究要深入得多.文献[4]对虚拟现实用六自由度并联机器人的模糊控制系统作了实验研究,获得了较好的运动平滑性和控制精度;美国Karlsrube大学实时系统和机器人研究中心也已成功地把洗出滤波柔性控制应用于其研制的六自由度并联机器人,其控制效果明显优于常规PID控制[5].从这些先进的实践经验可看出,具有鲁棒性的智能控制方法以及具有负载力干扰补偿的鲁棒控制方法是　第26卷第3期　2004年5月 机器人　ROBOT Vol.26,No.3　May,2004Ξ收稿日期:2003-10-21解决该类问题的有效途径之一,这也是目前我国研制六自由度并联机器人所需研究的重点.图1　液压六自由度并联机器人样机Fig.1　Photo of 62DOF hydraulic parallel robot test prototype2　液压六自由度并联机器人的系统特性(System characteristics of hydraulic 62DOF parallel robot)液压驱动的突出优点是可以组成体积小、重量轻、加速能力强和快速反应的伺服系统,在大功率和大负载的控制领域具有优势.因此用于飞行模拟器、空间对接仿真器等的六自由度并联机器人一般都采用液压驱动方式,且由于工作空间的限制以及运动系统结构与经济性的要求,一般都采用对称阀控制非对称液压缸组成系统的非对称动力机构.这与由对称阀控制对称液压缸组成的对称动力机构有很大差别,主要表现在非对称动力机构的液压固有频率、液压阻尼比等参数与对称型动力机构不一样,且对非对称动力机构而言,油压力对输出位移是一个附加干扰,将会使系统的位移输出等出现附加静差.尤其特殊之处是,非对称动力机构正反向运动特性有严重的不一致性,主要体现在正反向运动时动力机构的流量增益、流量—压力系数等不相同,会导致正反向运动的动静态特性不一致[1].此外,活塞在运动的换向瞬间会出现压力跃变[6],使系统产生换向抖动.目前,针对非对称动力机构的这种固有特点,对其非对称特性作动静态补偿的研究已有很多,归纳起来主要有以下几种方法:(1)非对称阀控制非对称缸:通过伺服阀阀芯窗口面积梯度与液压缸两腔面积比实现一定的匹配,可以基本消除空载时的液压缸伸缩速度差以及换向时的压力跃变.该方法目前在飞行模拟器六自由度运动系统中已有实际应用,但其成本较高,且理论方面需作进一步研究.(2)压力反馈非线性补偿法[6]:压力反馈非线性补偿未触及油的压缩性,并是在一定的简化条件下得出的,属于静态补偿,这也是目前其补偿效果不是很理想的主要原因.(3)变增益的智能控制方法:用一些先进的控制策略通过动态地改变系统的增益来实现一定的非对称补偿,如自适应控制、模糊控制等[7].智能控制方法虽可在一定程度上补偿系统的非对称特性,但由于伺服阀等环节的饱和特性,使得这种变增益的补偿方式是有一定限度的.这种方法虽能提高系统的控制性能,但很难在本质上对换向时的压力跃变起到消除作用.文献[1]对液压六自由度并联机器人的多通道液压伺服控制系统的传递函数作了详细的推导,从中可明显地看出该类系统是一个耦联系统,其交联干扰矩阵非对角元素不为零.但由于平台的运动学正解解析解目前尚未解决,且动力学较为复杂,目前不能推出平台具体的耦联矩阵,解决负载交联耦合的压力反馈解耦、结构抵消法等各种解耦方法较难在该类系统得到应用.故解决平台负载交联耦合的方法仍主要集中于把交联耦合产生的影响当作外干扰,通过适当的控制方法来减小这种负载交联干扰对平台控制性能的影响.因此,在同时考虑到系统的其它控制特性的条件下,作者认为可采用的一些控制策略主要有以下几种:(1)使用滞后校正等方法,提高单通道控制系统的增益,从而提高系统的刚度.(2)采用压力反馈或加速度反馈提高系统的阻尼比,从而间接提高系统的刚度.(3)在并联机器人液压伺服系统中,负载参数的变化引起负载压力的变化,而负载压力的变化间接引起位移输出特性的变化.因此通过检测系统的负载压力,用负载压力信号来补偿负载干扰也是一种很有效的方法.在这方面,最典型的是结构不变性原理.(4)用一些先进的控制策略,如自适应控制、最优控制等,通过连续自动检测系统的输出量本身,把它与理想的输出特性进行比较,从而使系统的输出特性达到最优.3　具有输入、输出前馈补偿的模糊自适应PID 控制策略(Fuzzy adaptive PID con 2trol strategy with input and output feed 2462　机　器　人2004年5月　for w ard compensation)电液伺服系统的结构不变性原理实质上是一种按扰动补偿的开环控制,它可以实现对系统全部或部分干扰的补偿,这通常称为对输出量的结构不变性原理或输出前馈补偿.当伺服阀简化为比例环节时,极易得出输出前馈补偿环节的传递函数,可表示为[1]:G c 2(s )=λ1+λ2s (1) 为提高系统的动静态特性,还可采用输入信号的微分前馈复合控制,即输入前馈补偿,该方法能较好地提高电液伺服系统的动静态特性.对三阶液压伺服系统而言,补偿环节为三阶微分环节,工程实现较为复杂,一般常采用一阶微分环节,即:G c 3(s )=λ1s (2) 模糊控制的主要优点是其控制系统不依赖于系统精确的模型,特别适宜于精确模型很难获得或者根本无法得到的复杂系统,且模糊控制中的知识表示、模糊规则和合成推理是基于专家知识或以往的成熟经验,并通过学习可不断更新,因此控制系统具有一定的智能性和自学习性.Takag 2Sugeno (简称T -S )模糊模型是由Takag 和Sugeno 于1985年提出的,常用于辨识,也可用于控制,后来也称为Sugeno 模糊模型.设e 为控制器误差, e 为误差变化率,采用典型的零阶T 2S 型模糊规则,可设定如下的模糊规则:R i :If e is A and e is B ,THEN u f =f (u ).式中A 、B 为模糊子集,f (u )为零阶输出系数.依据T 2S 模糊推理算法,得模糊控制器的模糊推理输出:u f =f (e , e )(3) 为构成具有一定自适应性的模糊控制器,可构造:u af =k 0|e |u f =k 0|e |f (e , e )(4)式中u af ———自适应模糊控制器的输出;k 0———自适应模糊控制器的输出比例系数.由式(4)可明显看出,该控制器的输出为系统误差的分段线性函数,本质上可看作一个变比例系数的比例控制器,且该比例系数是误差及其变化率的非线性函数,因此该控制器具有一定的自适应能力.但作为一种纯模糊控制器,主要缺陷在于其控制精度较差.为使系统成为一个无差控制系统,在系统中引入常规PI 控制器,其结构和模糊控制器并联.若设PI 控制器输出为u i ,则FAPID 控制器总的输出为:u =u i +u af(5) 因此,在系统中加入输入输出前馈补偿的控制策略时,单通道控制系统的控制结构方框图可如图2所示.图中,k 1、k 2为误差、误差变化率的量化因子,G (s )为控制对象的传递函数,G c 4(s )为负载力干扰环节的传递函数,P 、k i 分别为PI 控制器的比例系数和积分系数.图2　具有输入、输出前馈补偿的FAPID 控制系统方块图Fig.2　Block diagram of FAPID control system with input ,output feedforward compensation4　控制系统实验研究(Experiment study ofthe control system)图3为运动系统某一通道的方波响应实验曲线,实验条件为:系统压力11MPa ,油温30～40°C ,平台载荷为自身重量,约400kg ,且除该通道以外的5个油缸在动平台中位保持闭环定位.曲线1、2分别为给定信号和实际跟踪轨迹.图4为该通道6Hz 正弦响应实验曲线,实验条562　第26卷第3期杨灏泉等:　液压六自由度并联机器人控制策略的研究件与图3相同.曲线1为给定信号,曲线2为PID 控制、曲线3为具有输入输出前馈补偿的PID 控制、曲线4为具有输入输出前馈补偿的FAPID 控制的实际跟踪轨迹.(a )PID 控制 (b )输入输出补偿+FAPID图3　运动系统单通道方波响应曲线Fig.3　Single channel rectangle response curves of motionsystem图4　运动系统单通道正弦响应曲线Fig.4　Single channel sine response curves of motion system图5为运动系统垂直升降的4Hz 正弦响应实验曲线.图5　运动系统升降运动正弦响应曲线Fig.5　Heave motion sine response curves of motion system实验条件为:系统压力11MPa ,油温30～40°C ,平台载荷为自身重量,约400kg.其中曲线1为动平台升降的给定信号,曲线2、3、4分别为PID 控制、输入输出前馈补偿的PID 控制和输入输出前馈补偿的FAPID 控制时动平台升降跟踪轨迹.图中平台的跟踪轨迹为忽略了平台装配等误差,而只计及各分支误差时,依据各分支的实测运动轨迹,通过运动学正解而得到的计算曲线.由实验结果可知,具有输入输出前馈补偿的模糊自适应PID 控制策略的控制效果要好于PID 控制和具有输入输出前馈补偿的PID 控制,其具有较好的响应特性,上升时间快,超调量小,且对动力机构的非对称特性具有较好的补偿作用.在系统压力11MPa 下,采用该控制方法时,系统单通道位置精度为0.2mm ,在-30°相移和幅值误差小于20%时的频带为6Hz ,且运动系统在-40°相移和幅值误差小于10%时的频带可达4Hz.5　结论(Conclusion)针对所研制的大负载液压六自由度并联机器人试验样机,在对运动系统的单通道、多通道的控制特点作详细分析的基础上,探讨了该类系统所能适用的控制策略,并依据系统的控制特性,提出了一种基于T -S 模糊模型的具有输入输出前馈补偿的模糊自适应PID 控制策略.实验研究结果表明:其控制效果要好于常规PID 控制以及仅具有输入输出前馈补偿的PID 控制,可以在一定程度上补偿系统的非对称特性,提高系统抗负载扰动的能力,同时还能提高系统快速响应性和定位精度.参考文献　(R eferences)[1]杨灏泉.飞行模拟器六自由度运动系统及其液压伺服系统的研究[D ].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2002.61-65.[2]黄茹楠,高英杰,王洪瑞.并联机器人的一种鲁棒最优控制结构[J ].燕山大学学报,1999,23(2):175-177.[3]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,1997.303-350.(下转第271页)662　机　器　人2004年5月　[3]叶雪梅,付光远.用C++Builder4调用专家系统工具CL IPS6实现故障诊断[J].计算机应用与软件,2000,17(10):50-56. [4]娄晓晨,常桂然.专家系统工具CL IPS与C语言的程序接口[J].微型计算机,1995,15(6):22-24.[5]G iarratano J,Riley G.刘星成,汤庸.专家系统原理与编程[M].北京:机械工业出版社,2000.[6]Simo J,Martinez M,Morant F,et al.Expert system for controlpurpose based on CL IPS[A].7th Mediterranean ElectrotechnicalConference[C].1994,1.254-257.[7]蔡自兴,姜志明.基于专家系统的机器人高层规划[J].电子学报,1993,21(5):88-90.作者简介:　唐　栎(19792),男,硕士.研究领域:智能控制.　房立金(19652),男,研究员.研究领域:机电自动控制系统.　王洪光(19652),男,副研究员.研究领域:机器人.(上接第266页)[4]Chung I F,Chang H H,Lin C T.Fuzzy control of a six2degreemotion platform stability analysis[A].Proceedings of the IEEE In2 ternational Conference on System,Man,and Cybernetics[C].Tokyo:IEEE,1999,1.325-330.[5]Graf R,Vierling R,Dillmann D.A flexible controller for a stewartplatform[A].Proceedings of the1998Second International Con2 ference on Knowledge2based Intelligent Electronic Systems[C].1998,2.52-59.[6]张日华.六自由度飞行模拟器的单通道电液位置伺服系统的研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,1997.81-82.[7]张业建,李洪人.阀控非对称缸电液伺服系统控制策略研究[J].中国机械工程,2001,10(10):1172-1175.作者简介:　杨灏泉(19742),男,博士.研究领域:机器人技术、飞行模拟器运动系统、流体传动控制.　赵克定(19412),男,教授,博士研究生导师.研究领域:液压伺服控制系统,飞行仿真系统.　吴盛林(19382),男,教授,博士研究生导师.研究领域:液压伺服控制系统,飞行仿真系统.172　第26卷第3期唐栎等:　基于分布式专家系统的超高压输电线路巡检机器人控制系统的研究。