[发明专利]混联式汽车电泳涂装输送机构的复合动力学控制系统与方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种新型混联式汽车电泳涂装输送系统，尤其涉及其输送机构的控制系统与方法。

背景技术

为克服现有汽车电泳涂装输送设备采用悬臂梁机构的缺陷，专利《一种汽车涂装输送机及其用途》(刘辛军、谢福贵、陈祥，CN201210014948.3)提出了基于混联机构的新型汽车电泳涂装输送系统如图1所示，以结合串、并联机构的优点，提高汽车电泳涂装输送性能。混联机构的运动控制方法主要可分为运动学控制方法与动力学控制方法。相较于运动学控制方法，动力学控制方法由于考虑了机构运动过程中的非线性动力学特性和力耦合特性，因此理论上可实现更高的控制精度和更好的控制效果。但基于动力学模型的控制方法依赖于被控机构的动力学模型，其控制效果依赖于动力学模型的准确性。对于基于混联机构的新型汽车电泳涂装输送系统，由于含有并联机构，其闭链结构和运动学约束通常使其动力学模型较为复杂，另外，汽车电泳涂装输送系统实际运行时常常存在不可测外界扰动等，因此，建立其精确的动力学模型往往比较困难，其模型误差不可避免地存在，且直接基于逆动力学模型设计控制器的计算量较大，难以满足实时控制的要求。

文献《基于RBF神经网络优化切换增益的并联机器人滑模控制》(高国琴等，第三十一届中国控制会议论文集.2012年7月，第975-980页)以一种基于RBF神经网络优化切换增益的滑模控制方法实现对二自由度冗余并联机器人的运动控制，但该方法本质上属于运动学控制方法。本发明涉及的新型混联式汽车电泳涂装输送机构为一个具有高度非线性与耦合性的多输入多输出系统，采用运动学控制方法难以实现高性能控制，因而该方法不适用于新型汽车电泳涂装输送机构。

传统的动力学控制方法如比例微分(PD)控制一股不能有效地解决非线性系统模型误差和外界扰动问题。神经网络动力学控制具有学习与适应不确定系统的动态特性，能以任意精度逼近任意复杂的非线性映射以及不需要被控对象精确数学模型，且可避免复杂的逆动力学计算等特点，但若以神经网络担负全部的控制器任务，则对神经网络初始权值的设置提出了较高的要求，且难于根据所能测量的量来调整神经网络的连接权，因此实际也难以获得较好的控制效果。

文献《基于PID神经网络的非线性动态系统控制》(曹海云等，控制工程第14卷增刊，2007年5月，第38-40页)结合PID控制与神经网络控制实现对非线性动态系统的控制。该控制方法与其他神经网络控制方法相比，主要的优点是，能够适用于非线性控制系统，并能够提高系统的收敛速度。但在该方法中，神经网络初始权值为随机选择值且采用在线调整，若初始权值选择不当，则在线调整需要较长时间，控制起始时会出现较大震荡。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提出一种将神经网络控制、PD控制与滑模控制相结合的复合动力学控制方法，该控制方法针对本课题组新研制的混联式汽车电泳涂装输送机构的结构特点以及汽车电泳涂装输送的工艺要求，通过神经网络的前馈控制，实现混联机构的逆动力学特性，同时通过PD控制实现反馈控制，并通过滑模控制增强系统对模型误差和外界干扰的鲁棒性。由于具有神经网络的逆动力学前馈控制，无需PD滑模控制担负全部的控制任务，因此其滑模控制分量无需以较大的切换增益保证滑模运动的存在及其鲁棒性，从而可有效抑制滑模控制抖振，避免对执行机构的不利影响，实现对汽车电泳涂装输送用新型混联机构的高性能控制。

本发明采用的技术方案是采用如下步骤：

1)采用解析法对机构进行运动学逆解分析，进一步求得机构的运动学正解和雅克比矩阵；

2)采用分布式结构建立机构控制系统；

3)以混联式汽车电泳涂装输送机构为被控对象，采用拉格朗日法建立带有摩擦力及外部干扰项的混联式汽车电泳涂装输送机构的数学模型；

4)根据混联式汽车电泳涂装输送机构的运动要求，确定在实现输送机构期望运动过程中输送机构连接杆中点的期望运动轨迹；

5)利用绝对编码器检测混联式汽车电泳涂装输送机构各支路驱动电动机的实际运动状态，由该实际运动状态，基于输送机构运动学正解，计算得到该输送机构连接杆中点实际运动位姿，并进一步计算得到该输送机构连接杆中点期望位姿与实际位姿的偏差；

6)设计PD滑模神经网络复合动力学控制律，据此计算出混联式汽车电泳涂装输送机构各主动关节驱动控制量；

7)将各主动关节驱动控制量发送给各电机驱动器，驱动混联式汽车电泳涂装输送机构实现期望运动。