[发明专利]一种基于负载自适应辨识的工业机器人力矩补偿控制方法

说明书

本发明公开了一种基于负载自适应辨识的工业机器人力矩补偿控制方法，包括根据机器人整体的受力平衡分析，在考虑摩擦的基础上采用牛顿‑欧拉法推导建立带负载工况下的机器人动力学模型；求解机器人负载辨识最优激励轨迹；计算负载惯性参数；在基于负载惯量匹配的基础上，补偿机器人带载工况下运动时负载所消耗的关节驱动力矩，并通过实验进一步验证和优化。本发明方法考虑了负载对机器人作业性能的影响，在无需任何外部传感器的前提下，通过简单易实现的操作完成了对任意负载的自适应辨识和力矩补偿控制，有效提高机器人带载工况下的控制精度，对于高速、大负载运动下的工业机器人搬运、搅拌摩擦焊等工艺具有十分重要的意义。

技术领域

本发明涉及工业机器人的动力学模型辨识和前馈控制，特别是涉及一种基于负载自适应辨识的工业机器人力矩补偿控制方法。

背景技术

在降低机器人的本体质量、提高负载能力的同时保证机器人的控制精度是工业机器人研究和应用领域中的难点。现有市场上绝大部分工业机器人只是在考虑机器人空载模型的情况下对控制器进行设定和参数调定，而当机器人末端实际添加负载时会导致控制性能不同程度的下降，尤其对于重载机器人应用而言问题更是突出。为了满足重载机器人高速、高精度、高负载等典型能力需求，必须要充分考虑负载对于机器人控制性能的影响。如何快速准确辨识负载的动力学参数，从而建立起带载动力学模型，并由此设计相应的负载自适应控制律以改进控制器的轨迹跟踪性能是解决带负载机器人高精度控制的关键。

关于机器人负载辨识方面的研究目前业界有一定的成果。根据获取关节力矩测量数据方法的不同可将机器人负载辨识方法分为基于机器人反作用力传感器的外部模型法与基于内部测量装置的内部模型法。例如通过力/力矩传感器来测量负载施加到机器人末端执行器的力矩，或者将已知负载模型添加到预先获得的空载机器人本体动力学模型中，从而得到整个带负载机器人模型，但并不是所有负载模型可直接获得。此外国内外很多学者把负载当作机器人本体的一部分进行参数辨识。

上述负载辨识方法中，对于基于机器人反作用力传感器的外部模型法与基于内部测量装置的内部模型法都需要价格昂贵的外部传感器，限制了其适用面。而将负载当做机器人本体的一部分进行辨识的方法需要视负载类型不同而不断重复进行辨识实验，方法费时耗力。其次在控制方法方面，现有先进控制方法大部分都需要修改常规三闭环PID控制系统结构，算法的可行性很大程度依赖于实际控制系统的开放程度，普遍存在计算复杂度较大的问题，对控制系统的实时计算能力要求较高。如何根据所辨识的带载动力学模型设计更为合理、更易实现的控制律对负载效应进行在线补偿应该是一种更好的解决问题的思路。

发明内容

发明目的：为了克服上述已有的技术不足，对负载辨识提供了一种基于负载自适应辨识的工业机器人力矩补偿控制方法。该方法通过建立负载可辨识模型，同时借助于机器人本体动力学模型中已知的惯性参数，对负载的动力学参数进行单独辨识，无需借助特殊传感器，并且该方法在负载变化时，无需再次辨识机器人本体的动力学模型，具有较高的效率和工程应用价值。在控制方法方面，该方法采用在传统PID控制系统中加入基于负载惯量匹配的力矩补偿控制模块，无需修改传统PID控制系统结构，并解决了由于机器人末端添加负载而导致的控制精度降低问题，从而提高机器人带载工况下的控制精度。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于负载自适应辨识的工业机器人力矩补偿控制方法，包括以下步骤：

(1)带负载工况下的机器人动力学建模

根据机器人整体的受力平衡分析，在考虑摩擦的基础上采用牛顿-欧拉法推导建立带负载工况下的机器人动力学模型；

(2)优化激励轨迹

选取五阶傅里叶级数作为关节激励轨迹形式，以最小条件数为优化指标，通过遗传算法求解机器人负载辨识最优激励轨迹；

(3)负载惯性参数辨识