面向机械臂关节电机的优化控制方法研究.pdf

摘要

摘要

伴随着科技化和智能化的发展与进步，当前的机器人技术及其相关应用研究在国

内外开展迅猛。我国发布的“中国制造2025”战略计划明确表示将大力推动机器人

技术及其产业化发展。机器人作为科学技术的载体，凭借其独特的功能，解决了人工

的限制和约束，成为智能制造中重要的组成部分。机械臂作为工业应用和理论研究中

最为典型的机器人，欲完成轨迹跟踪与路径规划等执行任务，必然需要机械臂关节电

机的高精准运行。关节电机是驱动机械臂的执行单元，为机械臂提供动力输出，其性

能优良完全决定了机械臂的稳定性、动态性能与执行精度。因此，针对机械臂关节电

机的控制问题受到了学者与专家们的广泛关注。

机械臂关节电机大多采用无刷直流电机来实现驱动，并满足各关节运动速度、动

态响应及位置精度等方面的技术要求，因此，对无刷直流电机的驱动控制是影响机械

臂性能的主要因素之一。对于机械臂每台单关节电机，需要对其运动状态进行高精准

控制，进而满足控制末端执行器的基本要求；面向机械臂多关节电机，在保证单关节

电机精准控制的同时，还需满足各关节电机的协同性要求，因此，面向机械臂单关节

电机的高精准控制问题及多关节电机的同步控制问题成为学者们的研究重点。目前，

基于智能优化的控制算法已经在机械臂单关节电机的控制中得到了成功的应用，但普

遍存在算法迭代时间长、响应速度慢、控制精度低等问题。面向机械臂关节驱动的多

电机同步控制策略大多也存在结构复杂、反馈计算量大、同步性能差等问题。因此，

本文主要针对机械臂单关节电机的精准转速跟踪控制、多关节电机转速跟踪同步控

制、多关节电机位置跟踪同步控制三方面进行智能优化研究，旨在实现机械臂的高精

度、高性能及智能化控制。具体研究内容如下：

1

（）面向机械臂关节驱动的无刷直流电机进行系统结构分析，主要包括电机本

体结构、电机换相电路、位置传感器以及电机工作原理；建立电机在三相自然坐标系

及两相旋转坐标系下的数学模型；并基于拉格朗日定理对机械臂多关节驱动系统进行

动力学分析，结合关节电机的数学模型，获得关节电机基于位置和角速度的状态空间

模型。为后续机械臂关节电机的控制方法研究奠定工作基础。

2Q-learning

（）针对机械臂单关节电机的转速高精准控制问题，提出一种基于

Back-PropagationNeuralNetworksBPNN

算法优化的反向传播神经网络（，）型比例积

ProportionIntegrationDifferentiationPIDBPNN

分微分（，）控制方法。该方法利用的

PIDQ-learning

自学习性能获得最优控制律下的控制参数，并引入算法基于系统跟踪

误差优化BPNN网络权重，使其获得光滑快速的逼近能力，提高算法的自学习能力

I

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和收敛速度；同时，基于概率分布的跟踪算法构造Q-learning算法动态选择策略，提

高算法全局有哪些信誉好的足球投注网站性能；最终将获得的最优控制信号输入到机械臂关节电机控制系统以

实现其转速控制。通过仿真测试，验证了该方法的转速控制性能。

（3）针对机械臂关节驱动的多电机转速同步控制问题，提出一种基于和声有哪些信誉好的足球投注网站

算法（harmonysearchalgorithm，HSA）优化的多关节电机转速跟踪同步控制方法。

该方法基于传统环形耦合控制结构，设计了电机间反馈补偿机制和同步控制补偿器，

以降低电机间同步误差；同时，该方法采用HSA优化模糊PID跟踪控制器，HSA基

于系