DELTA机器人无传感器力位混合控制研究

摘要

工业机器人是工业装备制造的基础，是工业4.0生态系统中的重要一环。相比常见的六自由度串联工业机器人，DELTA机器人采用并联结构，具有刚度大，速度高等特点，可以完成对体积小重量轻的物体的高速分拣、包装等工作。在食品、医药等领域得到了广泛应用，不仅提高了生产效率，也提升了产品质量。 虽然DELTA机器人具有明显的成本优势和速度优势，然而由于其有限的自由度和控制模式，使其主要应用于包装和分拣领域。对于复杂的任务，当涉及到DELTA机器人与环境或操作对象产生接触的情况，如装配，特殊包装，传统的DELTA机器人位置控制已经不能满足控制的要求。虽然可以为其配备力传感器，但基于六维力传感器的DELTA机器人力控制方案又削弱了其价格和速度优势。因此，研究DELTA机器人无传感器力位混合控制方法，可以在不显著增加其成本的前提下扩展其应用领域，具有十分重要的意义和经济价值。 本文以DELTA并联机器人为研究对象，针对其无传感器力位混合控制问题，沿着DELTA机器人运动学分析、DELTA机器人系统设计、动力学建模、无传感器力估计方法、力位混合控制策略的路线开展研究工作，其主要研究内容有: 首先，基于几何分析方法建立了DELTA机器人运动学模型，包括正运动学模型和逆运动学模型，利用Matlab/SimMechanics对模型进行验证，为DELTA机器人本体设计及分析工作奠定基础。 其次，研制了一套完整的DELTA机器人系统。完成了DELTA机器人机械本体、电气控制系统、运动控制软件和人机交互系统等部分的设计工作。所选用的松下交流伺服系统，无需额外传感器，即具备电机电流和关节力矩检测能力，满足DELTA机器人无传感器力位混合控制的需求。结合DELTA机器人运动学模型，为DELTA机器人编写了运动规划、插补等功能软件，实现了基本位置控制功能。结合人机界面，实现DELTA机器人典型门形分拣轨迹运动。 再次，研究了基于关节力矩的末端力/力矩估计问题。本文先后讨论了两种方法，基于DELTA机器人静力学模型的解析法和基于高斯过程回归(Gaussian Process Regression:GPR)方法的数值法。通过静力学分析，揭示关节-末端力/力矩之间的耦合关系，获得对此关系进行参数化的方法;以此为基础，结合GPR和实测数据，建立了基于关节力矩的末端力估计模型，并通过实验验证了方法的有效性;最后，提出了一套无传感器力位混合控制方案。 最后，在所建立的DELTA机器人实验平台，设计了一套无传感器力位混合控制实验方案，以PC/Matlab为外部力控制器，以PLC为机器人位置控制器，实现了DELTA机器人无传感器力位混合控制，实验结果验证了所提出方法的有效性。

目录

声明

摘要

第1章绪论

1．1课题背景及研究的目的和意义

1．2国内外研究现状及发展动态分析

1．2．1 DELTA并联机器人结构分类

1．2．2 DELTA机器人运动学

1．2．3动力学

1．2．4力位混合控制

1．3研究内容

第2章DELTA机器人运动模型分析与仿真

2．1概述

2．2．1 DELTA机器人的结构形式

2．2．2机构简化

2．2．3 DELTA机器人正运动学模型推导

2．3 DELTA机器人Matlab下的SimMechanics建模

2．4 SimMechanics模型验证正运动模型

2．5 DELTA逆运动学分析

2．6工作空间的求解

2．7本章小结

3．1概述

3．2 DELTA机器人本体设计

3．2．1 DELTA机器人本体设计指标

3．2．2 DELTA机器人各结构的材料选择

3．2．3 DELTA机器人主要部件的设计

3．3控制系统硬件总体方案设计

3．3．1合信PLC

3．3．2电平转换模块

3．3．3电源系统设计

3．3．4松下伺服交流电机

3．3．5松下交流伺服驱动器

3．3．6触摸屏

3．3．7电控柜的设计

3．4 DELTA机器人的界面软件设计

3．5本章小结

第4章DELTA机器人无传感器力位混合控制

4．1概述

4．2力估计通道建立方法

4．3 DELTA机器人静力学模型

4．4使用GPR方法进行力估计

4．4．1高斯过程回归(GPR)介绍

4．4．2高斯过程回归原理

4．4．3协方差函数

4．4．4基于GPR的力估计

4．5无传感器力位混合控制系统的整体设计方案

4．6本章小结

第5章DELTA机器人无传感器力位混合控制实验

5．1概述

5．2基于合信PLC的DELTA机器人位置控制

5．3力估计实验

5．4无传感器力位混合实验平台及实物实验

5．5本章小结

6．1结论

6．2展望

参考文献

致谢

附录