基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法技术

技术编号:18425423 阅读:24 留言:0更新日期:2018-07-12 01:46
本发明专利技术提出了一种基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法,包括:选择给定的工业机器人系统的重复轨迹,并为工业机器人系统配备位移传感器;将系统参数作用在已设定的输入整形器上,将该输入整形器与参考轨迹进行卷积计算,并将卷积计算结果作为工业机器人系统的输入,运行工业机器人系统得到系统输出结果;将系统输出结果和参考轨迹做差求得轨迹误差,根据轨迹误差阈值判断是否迭代完毕;将轨迹误差作为迭代学习控制中控制律的更新参数,并经过控制律更新系统参数;重复上述步骤,直至满足预设的误差阈值,对工业机器人系统振动抑制控制。本发明专利技术能够大幅降低振动的幅值和明显缩短振动整定时间,保留系统的动态特性,实现系统的快速无振响应。

Joint vibration suppression method based on iterative learning control and input shaping technology

The invention proposes a joint vibration suppression method based on iterative learning control and input shaping technology, including: selecting the repeated trajectory of a given industrial robot system and installing a displacement sensor for the industrial robot system; the system parameters are acted on the set input shaper, and the input shaper and the input shaper are used. The reference trajectory is calculated by convolution, and the result of the convolution calculation is used as the input of the industrial robot system, and the output results of the industrial robot system are run. The error of the trajectory is calculated by the difference between the output results of the system and the reference trajectory, and the iteration is judged according to the trajectory error threshold; the trajectory error is used as an iterative learning. The parameters of the control law are updated and the parameters of the system are updated through the control law. The above steps are repeated until the default threshold is satisfied, and the vibration control of the industrial robot system is controlled. The invention can greatly reduce the amplitude of vibration and obviously shorten the time of vibration setting, retaining the dynamic characteristics of the system, and realizing the rapid vibration response of the system.

【技术实现步骤摘要】
基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法
本专利技术涉及工业机器人
,特别涉及一种基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法。
技术介绍
在工业机器人领域,由于机器人的结构柔性(关节柔性和连杆柔性)的存在,使得机器人的终端振动情况异常复杂,将极大的降低系统的轨迹跟踪精度和定位精度,影响生产效率。关于机器人的终端振动抑制方面,因振动影响因素多,非线性现象深度耦合,使得振动抑制的分析异常困难。目前对于机器人终端振动抑制的方法:1、关于被动控制范畴,比如更改结构(刚度和阻尼)设计,或增加抑制振动的机械装置,或更改材料属性。被动控制的主要目的是提高机械结构的刚度,增强阻尼效应,使得振动迅速衰减。2、在机器人结构的关键部位安装机敏材料或者致动器。该机敏材料或致动器可以提供作用力,通过详细的公式计算,在适当时刻给予结构适当的激励来抵消掉振动效应。3、建立精确的柔性动力学模型。考虑建立六轴串联机器人的关节和连杆的双柔性动力学模型非常复杂,这在实际当中往往难以得到系统精确的动力学模型。4、关于主动控制范畴。传统控制方法(如H∞控制方法等),再结合其他智能控制方法(如神经网络控制方法、粒子群优化方法等),也均能够取得一定的振动抑制效果。上述技术方式的主要缺陷与不足在于:无法处理系统参数时变特性,假设条件过多,求解过程繁琐复杂,难于工程化。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。为此,本专利技术的目的在于提出一种基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法。为了实现上述目的,本专利技术的实施例提供一种基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法,包括如下步骤:步骤S1,选择给定的工业机器人系统的重复轨迹,并为所述工业机器人系统配备位移传感器,以重新调试整定系统参数;步骤S2,将系统参数作用在已设定的输入整形器上,将该输入整形器与参考轨迹进行卷积计算,并将卷积计算结果作为所述工业机器人系统的输入,运行所述工业机器人系统得到系统输出结果;步骤S3,将所述系统输出结果和参考轨迹做差求得轨迹误差阈值,根据所述轨迹误差阈值判断是否迭代完毕;步骤S4,将轨迹误差作为迭代学习控制中控制律的更新参数,并经过所述控制律更新系统参数;步骤S5,重复步骤S2至步骤S4,直至满足预设的误差阈值,实现对所述工业机器人系统的振动抑制控制。进一步,在所述步骤S2中,所述输入整形器的表达式如下:取二阶系统方程:所述输入整形器作用在二阶系统上,使得系统响应为0,其中,ωn是系统的固有频率,ξ是系统的阻尼比,得出整形器的关键参数如下:进一步,在所述步骤S4中,所述控制律可以采用P型、PD型或PID型。进一步,在所述步骤S4中,采用P型控制律进行迭代控制学习,包括:uk+1(t)=f(uk(t),ek(t))=uk(t)+P*ek(t)ek(t)=|yd(t)-yk(t)|其中,P为比例增益,yd(t)为期望轨迹,yk(t)为输出轨迹,uk(t)为学习控制律。根据本专利技术实施例的基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法,通过反复的迭代学习过程使得机器人快速自整定最优系统参数,将整定的最优系统参数应用在输入整形技术中,实现机器人系统的振动抑制控制。迭代学习控制当中采用的控制律有P型、PD型及PID型的控制律,和现有的驱动器中的PID参数中的三种增益参数可保持一致,本专利技术的方法可以内嵌入现有驱动器当中。本专利技术能够大幅降低振动的幅值和明显缩短振动整定时间,保留系统的动态特性,实现系统的快速无振响应,克服机器人系统参数的时变特性,系统能够自整定时变参数,方法简单,易于实现。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:图1为根据本专利技术实施例的基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法的流程图;图2为根据本专利技术实施例的迭代控制学习基本框架图;图3为根据本专利技术实施例的振动抑制基本原理框架图;图4为根据本专利技术实施例的未用输入整形技术的系统精确计算振动曲线图;图5为根据本专利技术实施例的已用输入整形技术的系统精确计算振动曲线图;图6为根据本专利技术实施例的激励信号整形前后的系统振动曲线对比图;图7为根据本专利技术实施例的振动过程曲线图;图8为根据本专利技术实施例的寻找到的最优参数的振动曲线图;图9为根据本专利技术实施例的的误差曲线图;图10为根据本专利技术实施例的精确计算方法和专利中方法的振动曲线对比图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本专利技术,而不能理解为对本专利技术的限制。六轴串联工业机器人在不同的轨迹运动当中,机器人的系统参数实时变化,需要机器人快速自整定系统参数,达到振动抑制的效果。为解决上述问题,本专利技术提出一种基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法,可以达到抑制振动的效果,适用于重复轨迹运动的工业机器人系统。如图1-3所示,本专利技术实施例的基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法,包括如下步骤:步骤S1,选择给定的工业机器人系统的重复轨迹,并为工业机器人系统配备位移传感器,以重新调试整定系统参数。对于重复轨迹运动的工业机器人系统,若是更换轨迹,需重新调试整定系统参数。需要在机器人终端配备位移传感器。步骤S2,将系统参数作用在已设定的输入整形器上,将该输入整形器与参考轨迹进行卷积计算,并将卷积计算结果作为工业机器人系统的输入,运行工业机器人系统得到系统输出结果。需要说明的是,在本步骤中,对于首次迭代的系统参数选取给定初值作用在输入整形器。在本步骤中,输入整形技术,是属于前馈控制,本质上是起到滤波器的作用,能够滤除引起系统发生振动的频率信号。在本专利技术中,选择ZV整形器,即为两个脉冲信号构成的输入整形器,整形器的表达式(拉氏域)如下:取二阶系统方程:输入整形器作用在二阶系统上,使得系统响应为0,其中,ωn是系统的固有频率,ξ是系统的阻尼比,得出整形器的关键参数如下:步骤S3,将系统输出结果和参考轨迹做差求得轨迹误差,根据轨迹误差阈值判断是否迭代完毕,,即该轨迹误差作为判断系统输出是否满足要求的性能函数。迭代学习控制是在重复轨迹中利用先前调试信息不断的更新控制律来控制输入,以改善控制质量,使得系统的输出无限逼近期望轨迹。该控制方法不依赖动态系统的精确数学模型,适用于高度非线性、耦合性和难以数学建模的控制方面。步骤S4,将轨迹误差作为迭代学习控制中控制律的更新参数,并经过控制律更新系统参数。在本步骤中,控制律可以采用P型、PD型或PID型。在本专利技术的一个实施例中,采用P型控制律进行迭代控制学习,包括:uk+1(t)=f(uk(t),ek(t))=uk(t)+P*ek(t)(6)ek(t)=|yd(t)-yk(t)|(7)其中,P为比例增益,yd(t)为期望轨迹,yk(t)为输出轨迹,uk(t)为学习控制律。步骤S5,重复步骤S2至步骤S4,直至满足预设的误差阈值,实现对工业机器人系统的振动抑制控制。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1,选择给定的工业机器人系统的重复轨迹,并为所述工业机器人系统配备位移传感器,以重新调试整定系统参数;步骤S2,将系统参数作用在已设定的输入整形器上,将该输入整形器与参考轨迹进行卷积计算,并将卷积计算结果作为所述工业机器人系统的输入,运行所述工业机器人系统得到系统输出结果;步骤S3,将所述系统输出结果和参考轨迹做差求得轨迹误差阈值,根据所述轨迹误差阈值判断是否迭代完毕;步骤S4,将轨迹误差作为迭代学习控制中控制律的更新参数,并经过所述控制律更新系统参数;步骤S5,重复步骤S2至步骤S4,直至满足预设的误差阈值,实现对所述工业机器人系统的振动抑制控制。

【技术特征摘要】
1.一种基于迭代学习控制和输入整形技术的联合抑制振动的方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1,选择给定的工业机器人系统的重复轨迹,并为所述工业机器人系统配备位移传感器,以重新调试整定系统参数;步骤S2,将系统参数作用在已设定的输入整形器上,将该输入整形器与参考轨迹进行卷积计算,并将卷积计算结果作为所述工业机器人系统的输入,运行所述工业机器人系统得到系统输出结果;步骤S3,将所述系统输出结果和参考轨迹做差求得轨迹误差阈值,根据所述轨迹误差阈值判断是否迭代完毕;步骤S4,将轨迹误差作为迭代学习控制中控制律的更新参数,并经过所述控制律更新系统参数;步骤S5,重复步骤S2至步骤S4,直至满足预设的误差阈值,实现对所述工业机器人系统的振动抑制控制。2.如权利要求1所述的基于迭代学习控制和输入整形技术...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵磊毋琦曹华
申请(专利权)人:珞石北京科技有限公司
类型:发明
国别省市:北京,11

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