《并联机器人控制》课件.pptVIP

**********************并联机器人控制本课件将介绍并联机器人的控制原理、关键技术及应用领域。课程导言并联机器人简介并联机器人是一种新型的机器人，其机械结构与传统串联机器人不同。学习目标本课程旨在让学生了解并联机器人的原理、结构、控制方法及其应用。课程安排课程内容将涵盖并联机器人的概述、运动学分析、动力学分析、控制方法、应用等方面。并联机器人概述并联机器人是一种新型的机器人，其结构与传统串联机器人不同。它由多个连杆组成，通过多个独立的驱动器控制各个关节运动，从而实现对末端执行器的精确控制。与串联机器人相比，并联机器人具有更高的刚度、更快的速度和更强的承载能力。此外，其工作空间更小，但精度更高。并联机器人的结构特点闭环结构与串联机器人不同，并联机器人具有封闭的运动链，运动副的连接形成了闭环结构。运动平台并联机器人通常有一个固定平台和一个可移动的运动平台，通过连接杆和驱动机构实现运动平台的位姿控制。驱动机构驱动机构通常位于固定平台上，驱动连接杆运动，从而控制运动平台的位置和姿态。并联机器人的运动学分析正运动学分析分析输入的关节角或位移，计算机器人末端执行器的位姿。逆运动学分析根据末端执行器的期望位姿，计算关节角或位移。雅可比矩阵建立关节速度和末端执行器速度之间的关系。奇异性分析分析机器人工作空间中的奇异点，并探讨如何避免奇异性。正运动学问题正运动学问题是根据输入的关节角度或位移，计算出并联机器人的末端执行器的位置和姿态。这是并联机器人控制的核心问题之一。正运动学问题通常需要求解非线性方程组，可以通过解析方法或数值方法进行求解。逆运动学问题逆运动学问题是指给定末端执行器的位姿，求解各个关节的运动参数，即关节角度或位移。解决逆运动学问题是并联机器人控制的关键，为路径规划和运动控制提供依据。刚性并联机器人的动力学11.运动方程刚性并联机器人的动力学模型主要通过拉格朗日方程或牛顿-欧拉方程来建立，并得到机器人系统的运动方程。22.惯性矩阵机器人的惯性矩阵描述了机器人各部件的质量分布和惯性特性，并反映了机器人运动时的惯性力。33.摩擦力并联机器人系统中存在着各种摩擦力，包括关节摩擦、齿轮摩擦和滚动摩擦，需要在模型中考虑摩擦力的影响。44.控制方法根据动力学模型，可以设计不同的控制算法来控制并联机器人的运动，例如PID控制、自适应控制和神经网络控制。并联机器人的控制方法传统控制方法PID控制、自适应控制等方法在传统的并联机器人控制中得到广泛应用，以其稳定性和易实现性著称。这些方法能够有效地跟踪参考轨迹，提高并联机器人的精度和稳定性。智能控制方法模糊控制、神经网络控制等方法以其良好的自学习和自适应能力，可以有效地解决并联机器人的复杂性和不确定性问题。这些方法能够提高并联机器人的鲁棒性和灵活性，更好地应对复杂工作环境的变化。基于PID控制的并联机器人控制1控制目标实现并联机器人末端执行器的精准定位和轨迹跟踪2PID控制器设计根据并联机器人的动力学模型，设计合适的比例、积分和微分参数3控制策略通过调节PID控制器的输出，实现对并联机器人各个关节的精准控制PID控制是一种常用的反馈控制方法，它通过调节比例、积分和微分参数来控制系统的输出，实现对系统状态的稳定跟踪。PID控制方法简单易行，易于实现，在并联机器人控制中应用广泛，特别适用于需要精确控制的应用场景。基于自适应控制的并联机器人控制1自适应控制概述自适应控制是指能够根据环境变化自动调整控制参数的控制方法。它允许系统在不确定的环境中进行学习并优化其性能。2自适应控制在并联机器人中的应用自适应控制可以有效地处理并联机器人的参数变化、负载变化和外部干扰等问题，提高控制精度和鲁棒性。3自适应控制的优势自适应控制能够提高系统的鲁棒性，增强系统对外部干扰和参数变化的适应能力，提高控制精度和稳定性，延长系统寿命。基于神经网络控制的并联机器人控制神经网络控制技术近年来迅速发展，并已应用于并联机器人控制领域。1神经网络模型建立神经网络模型以模拟并联机器人动力学特性。2学习训练利用大量数据对神经网络进行训练，使其学习并联机器人的控制规律。3实时控制训练后的神经网络能够实时预测并联机器人的运动轨迹，并输出控制指令。4误差补偿神经网络能够学习并补偿并联机器人系统中的各种误差，提高控制精度。神经网络控制技术在并联机器人控制中具有强大的自适应能力和鲁棒性。基于模糊控制的并联机器人控制模糊控制概述模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，其利用语言变量来描述系统的不确定性。并联机