柔性机械臂的控制方法和系统

1.本发明涉及机械控制技术领域，更为具体地，涉及一种柔性机械臂的控制方法和系统。

背景技术：

2.目前，柔性机械臂的串联结构，会使其不可避免的产生末端振动问题，该问题会对机械臂的工作范围和运行速度产生严格限制，进而对工作精度与工作效率产生较大影响，为有效提高生产效率及稳定性，针对机械臂末端振动对机械臂关节进行控制是一种切实可行的手段。
3.传统的pid控制方法虽然操作简单、具有较高的稳定性，但基于传统的反馈控制，对于柔性机械臂在实际工况中常产生的迟滞以及较大扰动，使得实际处理起来较为困难，无法在抑制干扰的同时对设定值进行跟踪，所以控制精度及响应速率较差。

技术实现要素：

4.鉴于上述问题，本发明的目的是提供一种柔性机械臂的控制方法和系统，以解决现有机械臂控制方式存在的迟滞及扰动较大，针对复杂工况响应速度慢等问题。
5.本发明提供的柔性机械臂的控制方法，包括：构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向目标柔性机械臂的基本控制规律；基于基本控制规律，确定并调节控制系统的系统输入数据和系统输出数据；对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与目标柔性机械臂相对应的控制量；基于控制量对目标柔性机械臂进行控制。
6.此外，可选的技术方案是，控制系统包括控制内环和控制外环，构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向目标柔性机械臂的基本控制规律的过程，包括：基于二自由度的定值前馈速度控制器构建控制内环，以及使用比例环节位置控制回路构建控制外环；基于控制内环和控制外环搭建基本控制规律。
7.此外，可选的技术方案是，基本控制规律的表达式为：
[0008][0009]
ω
mri
＝k
ppi
(θ
mri-θ
mi
)
[0010]
其中，ui为控制系统中的控制量；k
fvi
为速度控制器中的前馈增益；k
ivi
为速度控制器中的积分增益；k
pvi
为速度控制器中的比例增益；k
ppi
为位置控制中的比例增益；θ
mri
为电机参考角位移；θ
mi
为电机输出角位移；为电机输出角速度；ω
mri
为电机参考角速度，t为时间。
[0011]
此外，可选的技术方案是，基于基本控制规律，确定并调节控制系统的系统输入数据和系统输出数据的过程，包括：获取控制系统的系统偏差和偏差变化率；将系统偏差和偏差变化率作为系统输入数据的两个分量；通过调节两个分量来对系统输出数据进行调节。
[0012]
此外，可选的技术方案是，对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与目标柔性机械臂相对应的控制量的过程，包括：构建系统输入数据和系统输出数据的语言阈值及隶属函数；以及，构建模糊规则数据库；基于模糊规则数据库、语言阈值和隶属函数，对控制量进行模糊推力，获取模糊推理结果集合；基于模糊推理结果集合确定控制量。
[0013]
此外，可选的技术方案是，构建系统输入数据和系统输出数据的语言阈值及隶属函数，包括：定义系统输入数据和系统输出数据的变量范围及论域，且论域中每个点均有至少一个隶属函数区；基于变量范围及论域确定语言阈值；基于模糊信息处理方式，确定输入变量的隶属函数及隶属函数的类型。
[0014]
此外，可选的技术方案是，构建模糊规则数据库，包括：根据系统输入数据的特点，结合历史操作经验数据以及被控对象操作原理，利用模糊变量的处理方式构建模糊规则数据库。
[0015]
此外，可选的技术方案是，基于模糊推理结果集合确定控制量，包括：基于模糊规则数据库，利用最大隶属度法对控制量进行模糊推力，并获取模糊推理结果集合；对模糊推理结果集合中隶属度最大的元素进行平均值求解，以确定控制量。
[0016]
此外，可选的技术方案是，各隶属函数之间设置重叠率为0.2-0.6的部分重叠。
[0017]
根据本发明的另一方面，提供一种柔性机械臂的控制系统，包括：控制参数构建单元，用于构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向目标柔性机械臂的基本控制规律；输入输出数据确定单元，用于基于基本控制规律，确定并调节控制系统的系统输入数据和系统输出数据；控制量获取单元，用于对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与目标柔性机械臂相对应的控制量；控制单元，用于基于控制量对目标柔性机械臂进行控制。
[0018]
利用上述柔性机械臂的控制方法和系统，构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向目标柔性机械臂的基本控制规律，然后基于基本控制规律，确定并调节控制系统的系统输入数据和系统输出数据；对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与目标柔性机械臂相对应的控制量，最终基于控制量对目标柔性机械臂进行控制，能够避免使用复杂的数学模型，实现数据参数的在线修正，为柔性机械臂抑振控制，实现机械臂快速响应，适应复杂工况，提高工作精度与效率提供理论基础。
[0019]
为了实现上述以及相关目的，本发明的一个或多个方面包括后面将详细说明的特征。下面的说明以及附图详细说明了本发明的某些示例性方面。然而，这些方面指示的仅仅是可使用本发明的原理的各种方式中的一些方式。此外，本发明旨在包括所有这些方面以及它们的等同物。
附图说明
[0020]
通过参考以下结合附图的说明，并且随着对本发明的更全面理解，本发明的其它目的及结果将更加明白及易于理解。在附图中：
[0021]
图1为根据本发明实施例的柔性机械臂的控制方法的流程图；
[0022]
图2为根据本发明实施例的模糊控制的原理图；
[0023]
图3为根据本发明实施例的柔性机械臂的控制原理图。
[0024]
在所有附图中相同的标号指示相似或相应的特征或功能。
具体实施方式
[0025]
在下面的描述中，出于说明的目的，为了提供对一个或多个实施例的全面理解，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施例。在其它例子中，为了便于描述一个或多个实施例，公知的结构和设备以方框图的形式示出。
[0026]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0027]
为详细描述上述柔性机械臂的控制方法和系统，以下将结合附图对本发明的具体实施例进行详细描述。
[0028]
图1示出了根据本发明实施例的柔性机械臂的控制方法的示意流程；图2 和图3分别示出了根据本发明实施例的中的模糊控制及整体控制示意原理。
[0029]
如图1至图3共同所示，本发明实施例的柔性机械臂的控制方法，主要包括以下步骤：
[0030]
s110：构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向目标柔性机械臂的基本控制规律；
[0031]
s120：基于基本控制规律，确定并调节控制系统的系统输入数据和系统输出数据；
[0032]
s130：对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与目标柔性机械臂相对应的控制量；
[0033]
s140：基于控制量对目标柔性机械臂进行控制。
[0034]
其中，控制系统进一步包括控制内环和控制外环，构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向目标柔性机械臂的基本控制规律的过程，包括：基于二自由度的定值前馈速度控制器构建控制内环，以及使用比例环节位置控制回路构建控制外环；进而，基于控制内环和控制外环搭建基本控制规律。
[0035]
作为具体示例，基本控制规律的表达式为：
[0036][0037]
ω
mri
＝k
ppi
(θ
mri-θ
mi
)
[0038]
其中，ui为控制系统中的控制量；k
fvi
为速度控制器中的前馈增益；k
ivi
为速度控制器中的积分增益；k
pvi
为速度控制器中的比例增益；k
ppi
为位置控制中的比例增益；θ
mri
为电机参考角位移；θ
mi
为电机输出角位移；为电机输出角速度；ω
mri
为电机参考角速度，t为时间。
[0039]
针对步骤s120，基于基本控制规律，确定并调节控制系统的系统输入数据和系统输出数据的过程，包括：获取控制系统的系统偏差和偏差变化率；将系统偏差和偏差变化
率作为系统输入数据的两个分量；通过调节两个分量来对系统输出数据进行调节。
[0040]
其中，对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与目标柔性机械臂相对应的控制量的过程，包括：构建系统输入数据和系统输出数据的语言阈值及隶属函数；以及，构建模糊规则数据库；基于模糊规则数据库、语言阈值和隶属函数，对控制量进行模糊推力，获取模糊推理结果集合；基于模糊推理结果集合确定控制量。
[0041]
在本发明的一个具体实施方式中，构建系统输入数据和系统输出数据的语言阈值及隶属函数的过程可包括：定义系统输入数据和系统输出数据的变量范围及论域，且论域中每个点均有至少一个隶属函数区；基于变量范围及论域确定语言阈值；基于模糊信息处理方式，确定输入变量的隶属函数及隶属函数的类型，在该过程中，为了确保处理的准确度，各隶属函数之间设置重叠率为0.2-0.6的部分重叠。
[0042]
此外，在构建模糊规则数据库的过程中，可根据系统输入数据的特点，结合历史操作经验数据或者现场专家操作经验以及被控对象操作原理，利用模糊变量的处理方式构建模糊规则数据库。
[0043]
其中，基于模糊推理结果集合确定控制量，包括：基于模糊规则数据库，利用最大隶属度法对控制量进行模糊推力，并获取模糊推理结果集合；对模糊推理结果集合中隶属度最大的元素进行平均值求解，以确定控制量。
[0044]
作为具体示例，基于建立的模糊规则数据库，使用最大隶属度法对输出数据计算，得到控制量的数据输出集ui：
[0045]
ui＝max uv(v)
[0046]
式中，v属于系统输出数据v；当数据输出集ui中有多个同时满足最大隶属度法的数据时，可对多个输出数据进行平均处理：
[0047][0048]
式中，u为输出数据；m为符合最大隶属度法的数据个数；由此，根据推理结果将模糊推理结果转换为一个清晰的控制量，进一步结合图3对面向柔性机械臂的控制方法可知，本发明将电机角速度ω
mri
经前馈叠加至系统控制量 ui上的一种控制方法，通过输入数据的输入误差及其变化率实时调整积分系数 k
ivi
和比例系数k
pvi
，从而对控制参数进行修正，最终通过电机控制机械臂进行运动，实现精准控制。
[0049]
与上述柔性机械臂的控制方法相对应，本发明还提供一种柔性机械臂的控制系统，包括：控制参数构建单元，用于构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向目标柔性机械臂的基本控制规律；输入输出数据确定单元，用于基于基本控制规律，确定并调节控制系统的系统输入数据和系统输出数据；控制量获取单元，用于对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与目标柔性机械臂相对应的控制量；控制单元，用于基于控制量对目标柔性机械臂进行控制。
[0050]
需要说明的是，上述柔性机械臂的控制系统的实施例可参考柔性机械臂的控制方法实施例中的描述，此处不再一一赘述。
[0051]
根据上述柔性机械臂的控制方法和系统，构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向目标柔性机械臂的基本控制规律，然后基于基本控制规律，确定并调节控制系统的系统输入数据和系统输出数据；对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据
处理，获取与目标柔性机械臂相对应的控制量，最终基于控制量对目标柔性机械臂进行控制，能够简便、准确的建立柔性机械臂控制系统，以减小柔性机械臂末端振动的影响，为柔性机械臂振动抑制以及提高定位精度提供理论基础；同时，可避免使用复杂的数学模型，实现数据参数的在线修正，提高对柔性机械臂的控制精度及效率。
[0052]
如上参照附图以示例的方式描述根据本发明的柔性机械臂的控制方法和系统。但是，本领域技术人员应当理解，对于上述本发明所提出的柔性机械臂的控制方法和系统，还可以在不脱离本发明内容的基础上做出各种改进。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。

技术特征：

1.一种柔性机械臂的控制方法，其特征在于，包括：构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向所述目标柔性机械臂的基本控制规律；基于所述基本控制规律，确定并调节所述控制系统的系统输入数据和系统输出数据；对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与所述目标柔性机械臂相对应的控制量；基于所述控制量对所述目标柔性机械臂进行控制。2.如权利要求1所述的柔性机械臂的控制方法，其特征在于，所述控制系统包括控制内环和控制外环，所述构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向所述目标柔性机械臂的基本控制规律的过程，包括：基于二自由度的定值前馈速度控制器构建所述控制内环，以及使用比例环节位置控制回路构建所述控制外环；基于所述控制内环和所述控制外环搭建所述基本控制规律。3.如权利要求2所述的柔性机械臂的控制方法，其特征在于，所述基本控制规律的表达式为：ω
mri
＝k
ppi
(θ
mri-θ
mi
)其中，u
i
为控制系统中的控制量；k
fvi
为速度控制器中的前馈增益；k
ivi
为速度控制器中的积分增益；k
pvi
为速度控制器中的比例增益；k
ppi
为位置控制中的比例增益；θ
mri
为电机参考角位移；θ
mi
为电机输出角位移；为电机输出角速度；ω
mri
为电机参考角速度，t为时间。4.如权利要求1所述的柔性机械臂的控制方法，其特征在于，基于所述基本控制规律，确定并调节所述控制系统的系统输入数据和系统输出数据的过程，包括：获取所述控制系统的系统偏差和偏差变化率；将所述系统偏差和所述偏差变化率作为所述系统输入数据的两个分量；通过调节所述两个分量来对所述系统输出数据进行调节。5.如权利要求1所述的柔性机械臂的控制方法，其特征在于，对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与所述目标柔性机械臂相对应的控制量的过程，包括：构建所述系统输入数据和所述系统输出数据的语言阈值及隶属函数；以及，构建模糊规则数据库；基于所述模糊规则数据库、所述语言阈值和所述隶属函数，对所述控制量进行模糊推力，获取模糊推理结果集合；基于所述模糊推理结果集合确定所述控制量。6.如权利要求5所述的柔性机械臂的控制方法，其特征在于，所述构建所述系统输入数据和所述系统输出数据的语言阈值及隶属函数，包括：定义所述系统输入数据和所述系统输出数据的变量范围及论域，且所述论域中每个点均有至少一个隶属函数区；基于所述变量范围及所述论域确定所述语言阈值；基于模糊信息处理方式，确定所述输入变量的隶属函数及所述隶属函数的类型。
7.如权利要求5所述的柔性机械臂的控制方法，其特征在于，所述构建模糊规则数据库，包括：根据所述系统输入数据的特点，结合历史操作经验数据以及被控对象操作原理，利用模糊变量的处理方式构建所述模糊规则数据库。8.如权利要求5所述的柔性机械臂的控制方法，其特征在于，基于所述模糊推理结果集合确定所述控制量，包括：基于所述模糊规则数据库，利用最大隶属度法对所述控制量进行模糊推力，并获取所述模糊推理结果集合；对所述模糊推理结果集合中隶属度最大的元素进行平均值求解，以确定所述控制量。9.如权利要求5所述的柔性机械臂的控制方法，其特征在于，各所述隶属函数之间设置重叠率为0.2-0.6的部分重叠。10.一种柔性机械臂的控制系统，其特征在于，包括：控制参数构建单元，用于构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向所述目标柔性机械臂的基本控制规律；输入输出数据确定单元，用于基于所述基本控制规律，确定并调节所述控制系统的系统输入数据和系统输出数据；控制量获取单元，用于对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与所述目标柔性机械臂相对应的控制量；控制单元，用于基于所述控制量对所述目标柔性机械臂进行控制。

技术总结

本发明提供一种柔性机械臂的控制方法及系统，其中的方法包括：构建控制目标柔性机械臂的控制系统，并搭建面向目标柔性机械臂的基本控制规律；基于基本控制规律，确定并调节控制系统的系统输入数据和系统输出数据；对调节后的系统输入数据和系统输出数据进行数据处理，获取与目标柔性机械臂相对应的控制量；基于控制量对目标柔性机械臂进行控制。利用上述发明能够提高系统控制精度，对迟滞较大的控制参数所在的控制系统有着更快的响应速度。参数所在的控制系统有着更快的响应速度。参数所在的控制系统有着更快的响应速度。