【摘 要】
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轻型并联机器人广泛应用于电路板加工、生产线精确分拣、食品行业的转运包装等领域,但是轻型并联机器人机械结构与动力学特性复杂,在高速复杂工况下,柔性连杆、柔性关节与关节间隙等影响因素将会降低其末端执行器的位置精度、工作效率与运行稳定性,现有机器人控制方法的表现大都不尽如人意,存在误差大、算法结构复杂、鲁棒性与可移植性差等问题。针对这些问题,本文深刻分析轻型并联机器人的动力学建模过程及特性,并对其智能控
【基金项目】
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国家重点研发计划“食品绿色节能制造关键技术及装备研发”之课题五“高效节能的食品加工装备智能化及组合应用”,批准号:2017YFD00400405；
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轻型并联机器人广泛应用于电路板加工、生产线精确分拣、食品行业的转运包装等领域,但是轻型并联机器人机械结构与动力学特性复杂,在高速复杂工况下,柔性连杆、柔性关节与关节间隙等影响因素将会降低其末端执行器的位置精度、工作效率与运行稳定性,现有机器人控制方法的表现大都不尽如人意,存在误差大、算法结构复杂、鲁棒性与可移植性差等问题。针对这些问题,本文深刻分析轻型并联机器人的动力学建模过程及特性,并对其智能控制方法进行系统研究,辨识出要实现期望的运动状态这一过程中有哪些变量、变量间的关系以及哪些变量是可控能控的,指导智能控制策略的制定,实现对轻型并联机器人末端执行器的精确、高效与稳定控制。本文以Delta机器人为验证对象,进行如下具体的研究工作:（1）基于Hamilton运动方程与Lagrange原理,为轻型并联机器人提出一种并行递归动力学建模方法。利用虚拟关节速度、约束力冲量与正则动量导数,建立柔性连杆的动力学模型。基于柔性关节的广义力与能量,推导得到柔性关节的动力学模型。通过分析柔性杆组的运动学约束与动力学约束,导出轻型并联机器人的综合动力学模型。（2）利用主变换定义动力学耦合效应指数,以该指数为目标函数,进行轨迹规划,可在保持机械结构不变的前提下用来减小末端执行器的过程振动误差和残余振动误差,并分析了动力学耦合效应指数与末端执行器综合位置误差间的关系。（3）借鉴工作空间密度的概念,基于综合动力灵巧度,进一步研究轻型并联机器人工作空间网格化方法,该方法可根据位置精度与算法效率要求,通过调整网格的大小抑制轨迹误差,灵活地平衡位置精度与算法效率之间的关系。（4）利用Poincaré映射和Lyapunov指数对末端执行器位置误差的混沌现象进行辨识,并基于信息传递与熵的概念,推导混沌信息传递模型和混沌熵,设计混沌抑制系统。（5）基于轻型并联机器人动力学特性,研究模糊系统-模糊神经网络-反演控制（fuzzy system-fuzzy neural network-backstepping control,FS-FNN-BSC）算法,利用动力学耦合效应指数进行轨迹规划,并对工作空间进行网格化处理,产生FS-FNN-BSC的输入信号,并与混沌抑制系统相结合,构建轻型并联机器人智能控制方案,并进行详尽的实验论证。
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