[发明专利]一种基于SMA驱动器的机器人关节驱动设计方法在审
申请号: | 201510805740.7 | 申请日: | 2015-11-20 |
公开(公告)号: | CN106737768A | 公开(公告)日: | 2017-05-31 |
发明(设计)人: | 常琳 | 申请(专利权)人: | 哈尔滨工大天才智能科技有限公司 |
主分类号: | B25J13/00 | 分类号: | B25J13/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150000 黑龙江省哈尔滨市哈尔滨经开区*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 sma 驱动器 机器人 关节 驱动 设计 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种机器人设计方法,具体涉及一种基于SMA驱动器的机器人关节驱动设计方法,属于智能电子产品技术领域。
背景技术
微小型化机器人在工农业生产、医疗、通信、军事、航空航天以及家庭服务等领域都具有广阔的应用前景和重要的应用价值,微小型驱动器是微小型机器人的动力部件,是机器人技术中的一项关键技术;在机器人控制中,实现机器人末端执行器在其工作空间中跟踪一条任意的轨迹是一类很重要的问题,而在轨迹跟踪运动中,通常要求机器人具有较高的速度和较好的精度,在这种情况下,一些传统的控制方法就很难得到理想的结果,因为机器人系统是一个高度非线性系统,且各关节间存在着复杂的非线性的相互作用,因而这些相互作用随着机器人位姿的不同而有很大的变化,为实现机器人的在线跟踪控制,并使控制效果尽可能的好,人们希望找到一种控制策略,使得在线控制时,不需要大量的计算来提供非线性补偿或进行非线性解藕;而对机器人系统模型中的一些不确定参数具有一定的不敏感性,因此,为了验证机器人动力学模型的正确性,结合上述机器人运动控制的特点可知,变结构控制是具有解决此类问题的控制策略之一。
发明内容
(一)要解决的技术问题
为解决上述问题,本发明提出了一种基于SMA驱动器的机器人关节驱动设计方法,SMA驱动的机器人结构简单、质量轻巧、成本大大降低,很容易实现结构尺寸的小型化,仿真结果表明,控制策略很好的实现了装配机器人在关节运动阶段的快速轨迹跟踪和在装配阶段较高的稳态精度。
(二)技术方案
本发明的基于SMA驱动器的机器人关节驱动设计方法,包括以下步骤:
第一步:根据机器人学的理论建立装配机器人的笛卡尔坐标系和D-H参数表,求得坐标系间的齐次变换矩阵;利用Pro/Engineer和Adams设计机器人的虚拟样机;利用Lagrange法建立机器人的动力学模型;设计移动性SMA驱动器;仿真结果表明,理论模型的建立是准确、有效的;
第二步:SMA驱动器的非线性迟滞行为和机器人关节祸合行为都是难于控制的行为,对回转关节采用分时运动控制一定程度上降低机器人的工作效率,但通过运用SMA驱动器很容易使机器人尺寸变小、质量变轻、结构更简洁、制作成本得到很大降低;
第三步:变结构控制是一种有效的解藕控制算法,其关键是控制器切换函数的设计以及趋近律和控制律的选择,采用非线性切换函数可以使关节运动更快的跟踪到轨迹的变化情况,并一定程度上削弱了系统的抖振现象;
第四步:通过对机器人运动关节对正弦曲线的跟踪情况可知,模糊PID复合控制器和模糊自适应PID控制器都具有模糊控制灵活、响应快的优点,又有PID控制精度高的优点,同时还具有较强的适应性和鲁棒性,对于具有非线性迟滞行为的系统有很好的控制效果;
第五步:通过对SMA驱动机器人运动关节的位置控制仿真分析,得到模糊PID自适应控制在关节臂的运动过程中具有更高的跟踪精度和更快的响应速度;模糊PID复合控制的系统超调量小,在装配点处更容易获得较高的稳态精度;
第六步:通过仿真分析,在两类SMA驱动机器人运动关节控制系统中,模糊PID复合控制得到的控制电流幅值较大、频率较小,而模糊PID自适应控制的控制电流幅值相对较小而频率很高,通过对比其控制效果可以看出,采用高频、低幅值的加热电流,能使加热过程的控制更灵活,可以避免SMA产生过高的温度,从而减小控制系统的响应时间和系统超调值;
第七步:通过控制变量法对模糊控制和PID控制中各参数对控制系统性能的影响进行分析可知,有目的的调整控制器的参数值可以得到更好的控制效果。
(三)有益效果
与现有技术相比,本发明的基于SMA驱动器的机器人关节驱动设计方法,SMA驱动的机器人结构简单、质量轻巧、成本大大降低,很容易实现结构尺寸的小型化,仿真结果表明,控制策略很好的实现了装配机器人在关节运动阶段的快速轨迹跟踪和在装配阶段较高的稳态精度。
具体实施方式
一种基于SMA驱动器的机器人关节驱动设计方法,包括以下步骤:
第一步:根据机器人学的理论建立装配机器人的笛卡尔坐标系和D-H参数表,求得坐标系间的齐次变换矩阵;利用Pro/Engineer和Adams设计机器人的虚拟样机;利用Lagrange法建立机器人的动力学模型;设计移动性SMA驱动器;仿真结果表明,理论模型的建立是准确、有效的;
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