[发明专利]一种抑制主从式机器人机械臂末端振动控制方法及系统

权利要求书

1.一种抑制主从式机器人机械臂末端振动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

基于有限元仿真分析获取多姿态下机械臂受力状况，结合拓扑优化设计对机械臂结构进行优化；所述有限元仿真分析包括使用三维建模软件对多自由度柔性机械臂进行建模，转为通用格式后，将机械臂三维建模得到的机械臂模型导入有限元分析软件，对模型进行材料属性定义、载荷定义、边界条件定义、网格划分等操作，对比分析多姿态下机械臂受力状况；所述机械臂结构的拓扑优化设计包括变密度法、渐进结构优化法以及基于智能算法的拓扑优化方法；

获取机械臂结构的各阶模态，获取输入力反馈手柄的运动信号；

所述机械臂结构的模态分析包括将多自由度柔性机械臂各关节三维模型导入有限元分析软件计算各阶模态f；根据运动信号，得到非自主性生理震颤信号，结合运动信号进行补偿后进行解算，得到机械臂各个关节的控制信号；

基于低延迟滤波法或带通滤波补偿法提取运动信号中的非自主性生理震颤信号；

低延迟滤波法，低延迟滤波器串联一个IIR低通滤波器和一个IIR高通滤波器，信号只保留操作者手部产生的非自主性震颤运动信号Xt，将滤出的所有信号相位求负；

带通滤波补偿法，串联一个IIR带通滤波器和一个自适应卡尔曼滤波器，还原操作者非自主性震颤运动的真实信号，将滤出的所有信号相位求负；

依据机械臂各阶模态，结合机械臂各关节电机的工作频率，得到引起机械臂关节与电机共振的信号；

控制信号中剔除引起机械臂关节共振的信号，得到关节电机的执行信号。

2.如权利要求1 所述的抑制主从式机器人机械臂末端振动控制方法，其特征在于，获取力反馈手柄的运动信号包括三轴加速度数据和三轴角位移数据。

3.如权利要求1所述的抑制主从式机器人机械臂末端振动控制方法，其特征在于，运动信号与非自主性生理震颤信号进行求和补偿，补偿后的信号作为期望信号进行逆运动学解算。

4.如权利要求 3所述的抑制主从式机器人机械臂末端振动控制方法，其特征在于，获取解算后信号依据机械臂关节进行分配，得到各个关节的控制信号。

5.一种抑制主从式机器人机械臂末端振动控制系统，其特征在于，包括：数据获取模块，被配置为：基于有限元仿真分析获取多姿态下机械臂受力状况，结合拓扑优化设计对机械臂结构进行优化；所述有限元仿真分析包括使用三维建模软件对多自由度柔性机械臂进行建模，转为通用格式后，将机械臂三维建模得到的机械臂模型导入有限元分析软件，对模型进行材料属性定义、载荷定义、边界条件定义、网格划分等操作，对比分析多姿态下机械臂受力状况；所述机械臂结构的拓扑优化设计包括变密度法、渐进结构优化法以及基于智能算法的拓扑优化方法；获取机械臂结构的各阶模态，获取输入力反馈手柄的运动信号；

所述机械臂结构的模态分析包括将多自由度柔性机械臂各关节三维模型导入有限元分析软件计算各阶模态f；

运动信号处理模块，被配置为：根据运动信号，得到非自主性生理震颤信号， 结合运动信号进行补偿后进行解算，得到机械臂各个关节的控制信号；

基于低延迟滤波法或带通滤波补偿法提取运动信号中的非自主性生理震颤信号；

低延迟滤波法，低延迟滤波器串联一个IIR低通滤波器和一个IIR高通滤波器，信号只保留操作者手部产生的非自主性震颤运动信号Xt，将滤出的所有信号相位求负；

带通滤波补偿法，串联一个IIR带通滤波器和一个自适应卡尔曼滤波器，还原操作者非自主性震颤运动的真实信号，将滤出的所有信号相位求负；

模态处理模块，被配置为：依据机械臂各阶模态，结合机械臂各关节电机的工作频率，得到引起机械臂关节与电机共振的信号；

执行信号提取模块，被配置为：控制信号中剔除引起机械臂关节共振的信号， 得到关节电机的执行信号。