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模糊控制在工业机器人中的应用研究∗

杨维;吴德君

【摘要】工业机器人各关节之间关系十分复杂，其转动惯量随着运动位置的变化

而变化是非线性控制。要使工业机器人的各关节达到高精度、无超调及快速平稳控

制是技术难题。通过介绍工业机器人模糊控制系统的结构及其模型建立的过程，分

析了机器人模糊控制的关节控制系统及调节特性。实践表明将模糊控制应用于工业

机器人控制可以达到良好的控制性能要求。%Relationshipbetweeneachjoint

ofindustrialrobotisverycomplicated,Itisnonlinearcontrolthatthe

momentofinertiachangeswiththemotionchange.Inordertorealizethe

severaljointsofindustrialrobotwithhighprecision,noo-vershootandfast

andstablecontrolisaverydifficultwork.Thepaperintroducedthe

industrialrobotfuzzycontrolprocessoftheestablishmentofthesystem

andthemodel,andanalyzedtherobotjointcontrolsystemandfuzzy

controlregulationcharacteristics.Practiceresultsshowedthatthefuzzy

controlappliedtotheindustrialrobotscanachievegoodcontrolper-

formancerequirements.

【期刊名称】《新技术新工艺》

【年(卷),期】2014(000)011

【总页数】3页(P97-99)

【关键词】工业机器人;模糊控制;系统响应

【作者】杨维;吴德君

【作者单位】陕西国防工业职业技术学院机电工程学院，陕西西安710300;陕西

国防工业职业技术学院机电工程学院，陕西西安710300

【正文语种】中文

【中图分类】TP13

目前，针对不同的控制目的有着不同的控制策略，比如对在线分解加速度控制和

PID使用前馈控制、最优控制与自适应控制及非线性补偿控制等，这几种控制算法

几乎都需要建立精确的机器人模型，若建立的模型不准确，对工业机器人控制系统

的控制精度会有很大的影响；而要建立精确的系统模型，则需要做大量的工作，模

糊控制是解决这个问题的好方法，它不需要建立被控对象的精确数学模型，只需要

通过输入和输出信号的检测就可以达到机器人的控制要求。本文给出了机器人模糊

控制的具体方法，具有很强的实用性[1]。

1.1系统结构

机器人模糊控制系统主要由微分前馈环节KF、积分分离环节KI、偏差e和偏差变

化率ec的离散化、模糊化环节K1和K2、模糊控制查询表、控制量输出环节K3

以及在线参数自调整环节等组成，其结构如图1所示。通过KF将输入信号的变化

率作用于系统中，可以实现被控对象更好地追踪斜坡输入信号。积分分离环节KI

用于消除静态误差，在误差很小时起作用，当误差较大时，该环节不介入，以取消

积分环节的影响，避免积分饱和现象。参数自调整是根据误差e和误差变化率ec，

在线调节K1，K2与K3环节,使系统动态特性和稳态性能更好地兼容[2]。

1.2建立控制器的输入输出变量

在模糊控制器中，通常以误差e和误差变化率ec作为输入变量，经过离散化和模

糊化后查询模糊控制表，得到模糊输出控制量u，再经过输出比例系数K3与其他

的控制信号进行叠加，作为被控对象的输入量。将e和ec论域定义在[-6,6]，输

出控制量u的论域定义在[-7,7]。各个论域的隶属度见表1～表3。

1.3建立模糊控制规则

对于工业机器人，根据实际控制经验总结模糊控制规则是很难的，应另辟蹊径。可

以从物理模型出发，按照常规的控制经验类推导出一般推理规则，还可将经典控制

理论模糊化，得到一套相应的模糊控制规则去控制实际对象。在这里将常规的PID

控制模糊化，得到一组控制语句，经过离散模糊推理得到控制查询表，再在系统中

反复修改定型。采用的一组模糊控制规则为Ri:Ei(K)andECi(k)