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并联机器人智能控制系统设计与研究随着机器人技术的不断发展，机器人在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
而并联机器人作为一种特殊类型的机器人，具有高精度、高刚性和高自由度的特点，被广泛应用于装配、焊接、演示等多个领域。
本文将深入探讨并联机器人智能控制系统的设计与研究，以满足并联机器人在不同应用领域的需求。
1. 智能控制系统概述智能控制系统是指利用先进的算法和技术实现机器人自主感知、决策和执行任务的能力。
对于并联机器人而言，智能控制系统的设计需考虑到高精度控制、动力学建模、运动规划和碰撞检测等方面。
2. 高精度控制高精度控制是并联机器人应用的关键要素之一。
通过采用高分辨率的传感器和先进的控制算法，可以实现机器人对于位置、速度和力的精确控制。
此外，还需要考虑机器人本体和传感器的刚性，以减小误差对控制精度的影响。
3. 动力学建模在并联机器人的智能控制系统中，准确的动力学建模是实现高效力控制和优化轨迹规划的基础。
通过建立机器人的运动学和动力学模型，可以预测机器人的响应和行为，并根据实时输入的传感器数据进行调整。
传统的建模方法包括牛顿-欧拉方法和拉格朗日-迭代方法，而基于机器学习的建模方法也在逐渐得到应用。
4. 运动规划运动规划是并联机器人智能控制系统的一个重要组成部分。
通过考虑机器人的自由度、约束条件和目标任务，可以确定机器人的最佳运动路径和对应的关节角度。
此外，还需要考虑碰撞检测和避障算法，以确保机器人的安全运行。
5. 碰撞检测与防护在高精度任务中，碰撞检测和防护技术对于并联机器人的安全运行至关重要。
通过使用传感器和机器视觉技术，可以检测机器人与周围环境或其他物体的碰撞风险，并及时采取相应的措施，如停止运动或改变轨迹。
此外，还可以通过安全软件和硬件设备来防护机器人系统的运行，保护操作人员和设备的安全。
综上所述，针对并联机器人智能控制系统的设计与研究，需要考虑高精度控制、动力学建模、运动规划和碰撞检测与防护等方面。
基金项目：河南理工大学青年基金资助项目（１３３１１１）并联机器人机构研究概述张跃敏，谢刚（河南理工大学机械与动力工程学院，河南焦作４５４００３）工业机器人自１９６０年代初问世以来，得到十分迅速的发展，已广泛应用于各个工业领域以及服务行业、医疗卫生等方面。
在工业（串联）机器人方兴未艾时，又出现了一种全新的并联机器人种类。
并联机器人与串联机器人相比具有结构刚度大、承载能力强、运动精度高以及位置反解简单和力反馈控制方便等诸多优点［１，２］，近年来，被广泛应用到航天器对接装置、雷达定向装置以及虚拟轴高速并联机床。
由于其卓越的运动学和动力学性能以及潜在的工业应用前景，吸引了世界范围内的众多学者对它的研究与开发。
本文对其中并联机器人机构的研究现状与成果进行概述。
１并联机器人机构的研究现状并联机器人的研究大致分为两类：一类是并联机器人机构分析，包括对已经存在的并联机器人进行机构学、运动学、动力学、运动控制、路径规划，智能设计等的研究。
其应用领域主要有：并连机床、飞行模拟器、空间飞行对接机构、装配生产线、卫星天线换向装置、海军舰艇观测台、天文望远镜跟踪定位系统、动感娱乐平台以及医疗设备。
并联机构学与运动学分析主要研究并联机器人的运动学、奇异位形、工作空间等方面，是并联机器人控制和应用研究的基础。
并联机器人动力学分析的方法很多，主要有：拉格朗日法、牛顿－欧拉法、高斯法、凯恩法等。
由于并联机构的复杂性，目前有关对并联机器人的研究大都集中在机构学方面，而对于动力学的研究相对较少。
另一类即是并联机器人机构综合，也就是寻找作为机械承载本体的新机构类型。
本质上，机构综合是最具原始创新的工作［２］。
最初，这一研究课题严重依赖设计者的经验，直觉和灵感。
因此，在研究的过程中没有可靠的方法和科学的步骤来遵循。
综合出的机构不具备完整的系统性和规律性，导致了机构综合困难很大且成果不多。
因此，许多学者在致力于寻找一种具有普遍意义的机构综合方法。
关于并联机器人控制策略研究总结概括了并联机器人控制策略方面所取得的成果，并据此阐述了其未来发展趋势。
二、模糊控制在并联机器人控制中的应用模糊控制作为一种计算机数字控制技术是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础。
以观测过程中的状态变量来计算作用变量的值为控制方法。
其结构一般是由输入变量和输出变量、模糊化、模糊推理和决策算法、模糊判决等构成。
其与被控对象组成的模糊控制系统如图1所示。
自从1965年美国加利福尼亚大学的控制论专家L A Zadeh教授提出模糊数学以来，在学术领域中引起广泛关注，并于20世纪80年代初将模糊控制首次运用于实际机器人，充分展现了模糊控制在机器人控制方面的应用潜力。
随着众多学者对模糊控制的深入研究，使其理论和方法日渐完善，在其他领域中都得到了成功应用。
与传统控制理论相比，模糊控制具有以下优点：（1）模糊控制能有效地利用操作人员的控制经验和专家知识；（2）模糊控制不必对被控对象建立精确的数学模型；（3）系统语言规则相对独立，利用控制规律间的模糊连接，容易得到折中选择，使控制效果更显著。
由于机器人在模糊控制情况下，只需要系统的输入与输出，从而简化了控制过程。
三、鲁棒控制在并联机器人控制中的应用鲁棒控制在控制串联机器人的应用中已经相对成熟，但在并联机器人控制中的研究深度和广度还需要进一步提升。
鲁棒控制是在系统存在一定程度的参数不确定性和未建模动态时，为了让闭环系统保持稳定，而为其设计一种控制器。
目前，在机器人控制中主要采用的鲁棒控制方法有：基于反馈线性化的鲁棒控制、变结构控制、H∞控制和鲁棒自适应控制。
鲁棒控制方法已成为并联机器人控制策略的研究热点。
1.基于反馈线性化的鲁棒控制这种方法是将机器人的非线性项通过反馈线性化理论完全补偿，得到一个全局线性化和解耦的闭环方程，并利用成熟的线性控制理论，使系统满足一定的鲁棒性能要求，因此在并联机器人控制中得到一定应用。
此方法对于了解系统线性性能特征（如：超调量、阻尼比等）的情况较为有效。
并联机器人控制技术研究与应用随着科技的不断进步与人类社会的快速发展，机器人在工业生产、医疗护理、教育培训等领域中扮演着越来越重要的角色。
并联机器人作为一种重要的机器人形态，具有高精度、高刚度等优点，在工业制造领域中得到广泛应用。
本文将探讨并联机器人控制技术的研究和应用。
首先，我们需要了解什么是并联机器人。
并联机器人是指由两个或多个机械臂通过共同的工作台实现协同作业的机器人系统。
相比于串联机器人，它具有更高的稳定性和精度，并且能够承受更大的负载。
此外，由于并联机器人的结构特点，它具备更灵活的运动能力，能够完成更加复杂的操作任务。
在并联机器人控制技术的研究中，一个重要的方向是运动控制。
并联机器人的运动控制主要包括位置控制和力控制两种方式。
位置控制是通过控制机器人关节的角度或位置来实现末端执行器的精确定位；而力控制则是通过传感器感知外界力或力矩，使用闭环控制技术来控制机器人的力输出。
这些控制方法可以有效地满足不同操作需求，提高生产效率和产品质量。
另一个研究方向是运动规划。
并联机器人的运动规划旨在确定机器人的轨迹和姿态，以完成特定的操作任务。
运动规划问题可以形式化为求解逆运动学、轨迹规划和轨迹跟踪等子问题。
逆运动学问题是指已知末端执行器的位置和姿态，求解机器人关节的角度或位置；轨迹规划问题是指规划机器人的运动轨迹，使得其能够在特定约束下完成任务；轨迹跟踪问题则是保持机器人执行轨迹时的稳定性和准确性。
运动规划的研究是为了提高机器人的操作能力和灵活性。
此外，并联机器人的控制技术还涉及到感知与导航、人机交互、智能控制等多个方面。
通过感知与导航技术，机器人可以获取周围环境的信息，并实现自主导航和位置定位。
人机交互技术使得人类与机器人可以进行自然的沟通与合作，提高工作效率和人机界面的友好性。
智能控制技术通过集成机器学习和人工智能算法，使得机器人可以自主学习和优化控制策略，适应不同的操作场景。
在应用层面，并联机器人的应用已经覆盖了多个领域。
并联机器人力觉控制算法研究随着人工智能和机器人技术的不断发展，机器人在工业、医疗、军事等领域的应用越来越广泛。
机器人的柔性、精度、速度等性能优势，使其可以完成许多人类难以完成的任务。
但是，机器人在执行任务过程中，必须要有感知和反馈控制，才能保证运动的精准性和安全性。
机器人力觉控制是一种能够实现机器人道路感知、位置感知、力感知、力控制等功能的控制方法。
在机器人应用中，力觉控制技术能够让机器人更加灵活地适应各种工作环境，进行精确的力控制，避免对物体造成不必要的损伤。
并联机器人是一种具有多个执行机构的机器人系统。
通过并联机器人的运动控制，可以实现机器人的多轴运动协同工作。
在机器人力觉控制中，采用并联机器人可以较好地实现机器人的精确力控制。
因此，研究并行机器人力觉控制算法，对于机器人的发展和应用都具有重要的意义。
在并联机器人力觉控制算法中，传感器是非常重要的组成部分。
通过传感器的采集，可以获得机器人末端执行机构的位置、速度、加速度、力、力矩等信息。
这些信息为机器人制定控制策略提供了必要的输入。
目前，机器人力觉控制中常用的传感器有位移传感器、力传感器、力矩传感器等。
在传感器的基础上，机器人力觉控制算法需要实现以下几个方面的功能：一、建立机器人动力学模型。
机器人动力学模型是机器人力觉控制算法的核心。
机器人动力学模型包含机器人各部件的质量、惯性参数、运动学关系等信息。
通过机器人动力学模型，可以实现机器人的位置、速度、加速度、力、力矩等信息的控制。
二、建立机器人控制模型。
通过机器人动力学模型和传感器信息，需要建立机器人控制模型。
机器人控制模型包括位置控制、速度控制和力控制等方面。
通过机器人控制模型实现机器人的动态性能调节和位置、速度和力的控制。
三、机器人轨迹规划。
机器人力觉控制算法需要实现机器人的精确运动控制。
机器人轨迹规划是一种能够实现机器人动作精确控制的方法。
通过机器人轨迹规划，可以实现运动的精准性和稳定性。
DELTA并联机器人运动学分析与控制系统研究共3篇DELTA并联机器人运动学分析与控制系统研究1DELTA并联机器人是一种特殊的平面机器人，其构建方式是有三个"手臂"连接到一个平台上，形成了一个三角形的平面结构。
它具备高速、高精度和高可靠的特性，因此在组装、分拣和包装等领域有着广泛的应用。
机器人的运动学分析是研究机器人在运动时各种运动参数、关节位姿、速度和加速度等因素的关系。
DELTA机器人因为它的三角形平面结构，运动学模型相比于其他机器人则非常复杂。
在这种结构中，每个关节的运动都会对另外两个关节产生影响，因为每个关节都是相互连接的。
因此，建立运动学模型需要使用到复杂的几何算法和数学方程式。
在控制系统中，我们需要用某种方式去实现机器人的轨迹规划以及运动控制。
对于DELTA机器人，高速度和高精度都是极其重要的考虑因素。
在轨迹规划方面，我们需要考虑运动学模型，同时结合应用中的实际需求来确定机器人工作范围和路径规划。
在运动控制方面，我们需要提供特定的学习算法和控制器，同时考虑实时性需求，以确保机器人的控制是稳定和可靠的。
总的来说，DELTA并联机器人运动学分析与控制系统是一个复杂的问题，需要对机器人的构造和应用进行全面的考虑。
要想达到最佳的控制效果，我们需要基于准确的运动学模型建立合适的控制系统，并且不断地优化和改善整个系统，从而使得机器人在应用中得到最大的利用价值。
DELTA并联机器人运动学分析与控制系统研究2DELTA并联机器人是一种非常灵活和高效的机器人系统，它可以用于许多不同的应用领域，包括工业自动化、医药制造、食品加工、航空航天等等。
但是，要充分发挥DELTA并联机器人的优势，需要对其进行正确的运动学分析和控制系统研究。
一、DELTA并联机器人的基本结构和工作原理DELTA并联机器人由三个运动自由度的臂和三个固定的连杆组成，臂和连杆的结构构成一个平行四边形，并通过球面铰链联接。
6-RSS并联机器人动力学与控制研究6-RSS并联机器人动力学与控制研究引言并联机器人是指由多个平行连接构成的机械结构，在工业生产和科学研究中具有广泛的应用。
6-RSS并联机器人是一种典型的并联机器人结构，它由六个平行结构的自由度所组成。
本文将介绍6-RSS并联机器人的动力学与控制研究的最新进展。
一、6-RSS并联机器人的动力学建模动力学建模是研究机器人运动和力学性能的基础，对于实现机器人的精确控制至关重要。
6-RSS并联机器人的动力学建模可以采用拉格朗日方法或牛顿-欧拉方法。
这两种方法都是常用的机器人动力学建模方法，可以描述机器人结构的运动学和动力学特性。
二、6-RSS并联机器人的逆动力学控制逆动力学控制是指根据所期望的机器人末端运动来计算所需要的关节力和力矩，从而实现末端运动的精确控制。
逆动力学控制是关节空间控制的一种重要方法。
对于6-RSS并联机器人，可以通过将逆动力学控制问题转化为代数方程组的求解来实现。
三、6-RSS并联机器人的前向动力学控制前向动力学控制是指根据所给定的关节力和力矩来计算机器人末端的运动，并用于机器人的轨迹规划和控制。
前向动力学控制是一种模型预测控制方法，可以通过数值求解差分方程来实现6-RSS并联机器人的运动控制。
四、6-RSS并联机器人的优化控制优化控制是指根据所给定的性能指标和约束条件来优化机器人的运动控制策略。
在6-RSS并联机器人的运动控制中，可以通过优化控制方法来实现机器人的性能优化和约束条件的满足。
五、6-RSS并联机器人的仿真实验仿真实验是验证动力学与控制策略有效性的一种重要手段。
通过将6-RSS并联机器人的动力学模型与控制算法实现仿真，并与实际机器人运动进行对比，可以评估和改进控制策略的性能。
六、6-RSS并联机器人的应用前景6-RSS并联机器人在工业生产和科学研究中有广泛的应用前景。
它可以用于精确定位和操作、高速加工和装配等任务，对提高生产效率和产品质量具有重要意义。
并联机器人运动轨迹规划及控制研究并联机器人运动轨迹规划及控制研究摘要：随着机器人技术的快速发展，特别是并联机器人的兴起，对其运动轨迹规划及控制的研究成为机器人领域的热点问题。
本文通过综述相关研究成果，探讨了并联机器人运动轨迹规划及控制的关键技术和方法，为进一步推动并联机器人技术的发展提供参考。
一、引言随着自动化技术的不断进步，机器人成为现代工业生产过程中的重要助手。
并联机器人作为一种新型的机械臂结构，具有高精度、高刚度、大负载能力和快速响应等优点，被广泛应用于装配、搬运、焊接等工业领域。
而并联机器人的运动轨迹规划及控制是实现其高效运动的关键。
二、并联机器人的结构和运动学并联机器人是指由多个相对运动的平行机构组成的机器人系统。
其特点是具有多段并联结构，有独立的多个执行机构。
并联机器人的运动学是研究其各个执行机构相对运动关系的数学模型和解析解方法，是进行运动轨迹规划和控制的基础。
三、并联机器人的运动轨迹规划方法1. 基于几何方法的规划：该方法主要通过几何学原理推导机器人的轨迹方程，并通过解析或数值方法求解。
这种方法计算简单，但对机器人的约束条件较多。
2. 基于优化方法的规划：该方法通过优化算法寻找机器人的最优轨迹，如基于遗传算法、模拟退火算法等。
这种方法可以考虑多个运动学和动力学约束条件，但计算量较大。
3. 基于插值方法的规划：该方法将机器人的轨迹离散化为一系列路径点，然后通过插值算法得到机器人的连续轨迹。
这种方法计算简单，但对插值算法的选取有一定要求。
四、并联机器人的运动控制方法1. 开环控制方法：该方法将规划好的轨迹直接输入控制器，通过控制机器人的关节位置控制实现运动。
这种方法简单直接，但对机器人自身的不确定性和外界干扰较敏感。
2. 闭环控制方法：该方法通过传感器实时获取机器人的运动状态，根据规划好的轨迹和实时状态，控制机器人的运动。
这种方法可以实现对机器人的精确控制，但需要较强的控制算法和传感器反馈。
并联机器人控制策略的研究分析发布时间：2022-09-15T07:27:39.022Z 来源：《科技新时代》2022年第4期2月作者：侯琨/ [导读] 随着我国科学技术的不断发展，并联机器人在当下的普及率也在不断提升，在应用领域上侯琨/杭州申昊科技股份有限公司浙江杭州 311121摘要：随着我国科学技术的不断发展，并联机器人在当下的普及率也在不断提升，在应用领域上也不断扩大，发展前景较好。
相较于串联机器人来说，并联机器人在精度上和速度上均有着较大程度的提升，这也使得其在控制上难度较高。
从当下的发展来看，并联机器人在控制上利用智能控制方法、自适应控制方式理论以及顺应性运动力控制较多，本文将分别从这三方面分析并联机器人控制策略，以期为今后开展相关研究提供参考。
关键词：并联机器人；控制策略；神经网络引言：并联机器人在控制上相较于串联机器人来说难度较大，涉及到的变量较多，在控制策略上，起初由于受到技术水平限制，在开展对于并联机器人的控制上将其中的不同分支作为独立的系统开展控制，控制效果不佳。
而随着科学技术的不断发展，在并联机器人的控制策略上，开始应用智能控制方式、自适应控制方式以及顺应性运动力控制进行，对于控制效率的提升起到了极大的促进作用。
一、智能控制方式应用并联机器人上的策略（一）神经网络神经网络在并联机器人控制上应用极为广泛。
从神经网络的含义上来看，其指的是借助工程手段以及技术手段，来对人脑功能和结构进行模拟的技术系统。
属于非线性的动力学系统。
从特征上来看，神经网络具有自学习、自适应、模糊性以及容错性特征，在开展对于并联机器人的控制中，不需要数学模型即可进行，在控制并联机器人中应用价值较高。
但由于当下在神经网络控制上技术尚不完全成熟，仅在简化数学模型上应用较多，借助CMAC网络以及模糊控制或者自适应的方式来对系统中的控制成效进行提升，更降低并联机器人各个系统分支的耦合关系，提升控制的精准度[1]。
第４０卷第４期２００４年４月机械工程学报Ｖ０１．４０Ｎｏ．４ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬ０ＦＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡｐｒ．２００４精密并联机器人控制算法及控制系统研究木张秀峰孙立宁（哈尔滨工业大学机器人研究所哈尔滨１５０００１）摘要：首次把数字ＰＩＤ算法应用到面向光纤作业的精密并联机器人控制中，介绍了这种高速、高精度小型并联机构控制系统的新控制算法及系统研究情况。
另外控制系统采用了ＤＳＰ新技术，解决了并联机构运动学逆解的实时在线计算问题，使系统运行更加稳定。
试验结果表明这种新算法在小型精密并联机构控制系统中，完全可以满足光纤对接等作业的高技术要求，同时也为同类高精度、大行程小型定位系统的控制与设计提供了一种新的实用方法。
关键词：并联机构运动学逆解ＰＩＤ控制算法中图分类号：ＴＰ２４０前言在高速、高精度、大行程小型并联机器人控制领域，所知文献介绍的实用控制算法还未见到。
在实际工程控制中ＰＩＤ控制算法不需要系统确切的数学模型，参数易调整，且具有很强的灵活性、适应性，其中数字ＰＩＤ控制算法在计算机上易修正，比模拟ＰＩＤ控制器性能更加完善。
首次将数字ＰＩＤ控制算法引进到高精度并联机构的控制中，并借助高速数字信号处理器ＤＳＰ解决了逆解的在线计算问题，试验结果表明可以满足高速、高精度等技术要求。
另外还介绍了系统的组成、性能、技术指标及一些关键参数的调整方法和经验公式，为小型精密定位系统的设计与控制提供了有价值的借鉴。
１ＰＩＤ控制算法１．１模拟ＰＩＤ控制器所谓ＰＩＤ控制器是指把偏差按比例、积分和微分进行的控制器，其中模拟ＰＩＤ控制器是用硬件来实现的。
设ｌ，为系统给定，Ｙ为系统输出，萨砷为系统偏差，ｕ为系统控制规律…¨，则“＝Ｋ，［Ｐ＋寺Ｊ：：酣ｒ＋％詈］＋“。
式中Ｋ，——比例系数正——积分常数毛——微分常数＝三——偏差微分ｄｆ在控制过程中系统有偏差产生，调节器产生控制作用使偏差不断减小，这种控制作用的强弱取决于凰的大小。
积分调节器主要用来消除静差，同时也会降低系统的响应速度，增加系统输出的超调。
由式（１）可以看出，积分常数死越大，积分的累积作用效果就越弱，反之积分作用则越强。
微分调节器是在ＰＩ调节器的基础上，根据偏差变化的情况预先给出适当的控制量，其作用主要是用来阻止偏差的变化，减小超调，克服振荡，使系统趋于稳定。
１．２数字ＰＩＤ控制器计算机控制只能根据采样时刻正的偏差值ｅ，计算控制量ｕ，，进行数字控制。
在式（１）中积分和微分项不能直接准确算出，只能用集和式代替积分，增量式代替微分做近似计算得式（２）。
当采样周期ｒ足够小时，数字控制与模拟控制结果基本接近“，＝Ｋ，［色＋署薹；色＋等Ｇ，一Ｐ，一。
）］＋“。
ｃ２，将式（２）中ｕｉ和ｕＨ相减并改写一下形式，最后得Ａｕｆ＝ＫｐＡｅｆ＋ＫｆＰｆ＋ＫＤ（Ａｅｆ）２（３）（１）式中ｕ，——第ｉ个采样时刻的输出值ｅ，——第ｉ个采样时刻的系统输出偏差＋国家８６３计划资助项目（２００１ＡＡ４２２１２０）。
２００３０２１４收到初稿２００３０９２５收到修改稿ｅ¨——第ｆ一１个采样时刻的系统输出偏差ｕ。
——原始控制初值一般式（２）称为绝对式ＰＩＤ算法，式（３）称为增量式ＰＩＤ算法，与前者相比，增量式算法计算量要小得多，这里所采用的算法为增量式ＰＩＤ控制算法。
万方数据１７８机械工程学报第４０卷第４期２系统控制的设计思想２．１控制系统的组成如图ｌ所示为６－ＰＳＳ精密并联机器人机构原理图。
它为立式直线输入方式，由电动机通过联轴器带动滚珠丝杠来实现【２＇３］机构末端６自由度的控制。
该控制系统主要是由一台ＰｅｎｔｉｕｍＩＶ工控机、６个ＨＣ—ＫＦＳ交流伺服电动机、６个ＭＲ．Ｊ２．ｓｕｐｅｒ驱动器和１块ＭＣＴ８０００ＦＸ８轴伺服卡组成，如图２所示。
该伺服系统具有以下几个特点：采用了高性能的ＣＰＵ（ＤＳＰ数据处理器），速度频响可达５５０Ｈｚ以上，解决了并联机构运动学逆解在线实时计算的问题，使系统控制更加稳定；采用了高分辨率编码器１３１０７２Ｐ／ｒ实现高性能化和提高低速稳定性，同时具有更高精度的控制能力；自动调谐性能；高适应性的防振控制；机械共振滤波器的设定；增益搜索功能等。
ＢｌｌＶＢ图１６－ＰＳＳ并联机器人机构原理图工控机ＭＣＴ８０００ＦＸ伺服运动控制器（速式控制方式）驱动器ＪＪ驱动器ＩＪ驱动器＂驱动器ｊｌ驱动器』驱动器到圜圜圜圉医ＭＲ—Ｊ２一ｓｕｐｅｒ驱动器可进行参数设定、试运行、状态显示等功能。
ＭＣＴ８０００ＦＸ伺服卡可通过ＩＳＡ／ＰＣＩ总线或ＵＳＢ接口直接与ＰＣ机相连接，提供两个双端口ＲＡＭ通信通道，一个通道用于发送和接收命令，另～个通道用于主机与控制器之间的数据传递，实现了在程序运行过程中，实时读取控制器运行状态和参数的功能。
编码器计数频率高达１７ＭＨｚ，每轴伺服刷新周期ｌＯＬＬｓ。
控制器上有２ＭＨｚ的闪存用于非易失性存储，可保存应用程序、系统参数、数组和底层软件。
２．２精密并联机器人控制算法研究若已知输出件的位置和姿态，求解机构输入件的位置，称之为机构运动学的反解…４，５１。
并联机构末端位姿的控制是通过运动学反解来实现的。
如图２所示，由几何关系得运动学反解公式ｒ１１ｚ；一Ｚ，＝±峙一（ｘ；一Ｘ∥～（ｙ；一ｔ）２ＦＰｊ２Ｚｊ式中只——机构输入Ｘ：，Ｙ：，ｚ：——动平台铰点坐标在定坐标系下的绝对坐标ｘ：，ｙ凡ｚ：——定平台铰点在定坐标系下的坐标，，——固定杆杆长，Ｊ＝１，２，…，６设输入为零时，定平台的位置为零位，由图２可以看出在动平台运动中，动平台应始终在零位之上，所以ｚ：一Ｚ，≥０，即．１１Ｐｊ＝ｚ；～ｔｌ；一（ｘ；一Ｘ∥～（ｙ；一＿）２』ｉ（４）在并联机构末端每完成一次位姿控制中，系统运行的条件、要求都基本相同，这样可以利用计算机的计算、储存功能，将上一次位姿实现后的信息应用到下一次目标位姿的控制中，从而使得系统更加满足目标位姿控制的要求，提高系统的动态响应速度和控制精度。
设第ｆ次迭代中，时间为［０，丁］，系统的控制输入为Ａｕ，，（ｔ），电动机码盘测得的实际位置为Ｐ，，（ｆ），将其保存在计算机内，在第ｉ次迭代完成后，由末端位姿给定值只，（ｆ）和码盘实际检测的位置值Ｐ，，（ｔ）计算得第ｆ次迭代的系统静差ｅｕ（ｔ）＝ｅ／，，（ｔ）一Ｐｕ（ｔ）由ｅｉ，ｊ（ｆ）和ＰⅢ（ｆ）得Ａｅｉ，ｊ（ｆ）＝ｅｉ，ｊ（ｆ）一ｅｉ－ｌ，ｊ（ｆ），进而得到△２巳．，（ｆ）＝Ａｅｉ，ｊ（ｆ）一Ａｅｉ１ｊ（ｆ），从而由式（３）得到第ｉ次迭代的控制输入Ａｕｉ，ｊ（ｆ）＝ＫｐＡｅｉ，ｊ（ｆ）＋Ｋｅｉ，ｊ（ｆ）＋Ｋ０△ｉ白，，（ｆ）０≤ｆ＜ｒ在本精密并联机构中，令移动副滚珠丝杠的螺距为Ｍ，电机转过一周时，光电码盘读数为只脉冲数），则Ｐｆ，，（Ｄ＝（码盘实际读取脉冲数厂Ｐ）×Ｍ，即为滚珠丝杠移动副当前位置。
另外在程序设计中还应该注意以下几个问题，这些问题直接影响着机构末端的定位精度。
（１）为了满足光纤对接作业控制精度的要求，万方数据２００４年４月张秀峰等：精密并联机器人控制算法及控制系统研究１７９设系统控制精度为ｅｓｔ，当Ｉｅ，，ｌ≤ｅｓｔ时认为本次给‟ｏ定位姿已达到，否则程序继续循环迭代，直到满足要求。
在系统初调时，如果给定控制精度过高，则满足精度要求会需要很长时间，此时可通过调整Ｋ，，Ｋ。
，ＫＤ参数来缩短调整时间。
（２）机构在完成给定位姿的过程中，应该在启动、结束阶段对速度进行规划，即有一个缓慢的上升和下降过程，以防止机构在启动、停止时有过大的冲击。
（３）在并联机构点位控制中，机构末端走过的轨迹是一条弧线，如果弧线过大往往会造成机构运动不平稳，因此应把预定轨迹分成若干段连续完成，这样机构在运行中才能平稳，同时也会减小机构末端的定位误差。
（４）在系统实际控制中，一般还要在主程序前加一个复位程序，使机构在运行前处于机械零点位置，然后再开始进行给定目标位姿的实时控制。
在复位程序中预先给出超过满行程的位置参数，该参数数值应使机构移动副向下运动。
在复位程序中还应编写６个对应的子控制程序ＰＩ功，用它们控制对应的各杆移动副同时向下移动。
当移动副碰到等高位置限位时，开始向上搜索电动机ｚ信号，如果６个ｚ信号都得到，机构６个移动副一起向上移动相同高度，即零点位置ｈ，此时系统静差为ｅｆ，，（ｆ）＝［只，，（ｆ）＋ｈ］一【Ｐｆ，，（ｆ）＋ｈ］机位移输出曲线，如图４所示。
吕暑＾挺遥图３精密并联机器人图４数字ＰＩＤ控制６轴位移输出曲线３鍪宝！１２算法在精密并联机构中的４结论实际应用……使用前应对系统控制精度进行精确调试，其中主要调整伺服周期丁及算法中琊，厨，ＫＤ等参数。
首先调整参数丁，在满足系统工作要求时丁越小，系统控制精度就越高。
随后调整局，令局＝０、ＫＤ＝０，在系统不发生振动的条件下逐渐增大Ｋｐ，直到得到满意的响应速度、稳定度。
最后调整局、ＫＤ，令ＫＤ＝０，在系统不发生振动的条件下逐渐增加局，直到满足系统控制精度要求。
如果在这个过程中系统发生振动，可适当增加ＫＤ抑制振动。
对于图３所示系统而言ｒ取Ｏ．４～１．０ｍｓ、Ｋｐ取４６～７２、ＫＩ取０．１～７．２、Ｋｏ取０～０．００２，经验公式为：Ｋ，≈１０Ｋ。
，Ｋ。
≈１００ＫＤ。
当末端位姿给定为沿Ｘ轴方向移动４／ｎｒｆｌ、Ｙ轴方向移动６ｎｌｍ、ｚ轴方向移动一７ＩｎｌＴｌ、绕ｘ轴转动５。
、绕Ｙ轴转动一６。
、绕ｚ轴转动ｌｏ、Ｔ＝０．４２ＩｌｌＳ、Ｋｐ＝６８、ＫＩ＝６．６、Ｋｎ＝０．００６４和工作速度为４ｍｍ／ｓ时得到的６轴电采用伺服速度控制方式，通过放大器内部速度环及外部位置反馈实现双闭环控制。
另外ＭＣＴ８０００伺服卡对编码器输入脉冲４倍频后计数，可４倍于原编码器精度的控制，同时该卡采用了高性能数据处理器ＤＳＰ，借助于这些前提条件实现了用常规ＰＩＤ算法对精密并联机构进行高精度的点位控制。
试验结果表明当各轴达到给定位姿时，系统控制精度０．０３３“ｍ，运动分辨率０．１ｐｍ。
系统没有发生振荡，响应快、稳定，因此这种算法能够满足高速、高精度、大行程等技术指标的控制要求，可以作为高精度小型并联机器人定位系统的控制算法。
该控制策略同样适用于其他类高速、高精度多轴定位系统的运动控制。
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