工业机器人滑膜变结构控制技术_工业机器人控制技术现状及发展

工业机器人控制技术现状及发展

引言

工业机器人系统是一个时变的、耦合的多输入多输出的复杂非线性系统，并且在高

速运动的情况下，机器人的非线性动力学效应十分显著，因而传统的独立伺服

PID

控制

算法在高速和有效载荷变化的情况下难以满足性能要求，并且实际的工业机器人系统又

存在如下不确定性：

(1)

参数不确定性：如负载变化、动力学参数和运动学几何参数等物理量未知或部分已知。

(2)

非参数不确定性：机械谐振、高频未建模动态、关节柔性、静摩擦力和动摩擦

力等。

(3)

作业环境干扰、电机力矩波动、驱动饱和、采样延迟、测量误差等因素。

考虑机器人的非线性效应，需要采用基于动力学模型的先进控制技术，但以上不确

定性因素，也会严重影响工业机器人的控制品质，因此具有鲁棒性的先进控制技术成为

实现工业机器人高速高精度控制的主要方法。目前，应用于不确定性机器人的鲁棒控制

方法有自适应控制、变结构控制及现代鲁棒控制等。

自适应控制

自适应控制系统可以看作是带有参数在线实时估计的控制系统，能不断改善自身的

性能以适应控制对象和外部扰动的动态特性变化，使整个系统始终获得满意的控制性能

[36]

。当被控对象的动力学模型参数发生变化时，自适应控制能通过及时的辨识、学习和

调整控制规律，可以达到一定的性能指标，并且无需未知参数的先验信息，因此在机器

人领域获得到了广泛应用

[36-43]

，其基本结构如图

1-2

所示。但自适应控制实时性要求严

格，实现比较复杂，并且参数突变经常会破坏总体系统的稳定性；参数的收敛特性通常

需要足够的持续激励条件，而该条件实际上又难以满足，因此通常结合其它算法使用，

即鲁棒自适应控制方法，应用修正的自适应律使得系统对非参数不确定性也具有一定的

鲁棒性。如

Shudong, S

等人

[44]

利用变结构思想设计的机器人自适应控制方法，具有更好

的鲁棒性；

Slotine

等人

[45]

提出了基于跟踪误差和预测误差的复合自适应控制方法，机器

人的动力学参数通过跟踪误差和预测误差进行在线估计，从而保证了控制系统具有全局

渐近稳定的能力，并且跟踪误差是指数收敛的。

Jun-ichi Imura

等人

[46]

提出的鲁棒自适应

控制方法

，结构简单且不需要不确定性的先验信息，克服了传统自适应控制的缺点，

Prabhakar R. Pagilla

等人

[39]

提出的一种自适应状态反馈控制方法，仅需要检测位置信息，

而速度信息通过简单的非线性观测器进行估计，但所得的闭环系统是半全局渐近稳定的。

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