【技术实现步骤摘要】
一种基于混合控制的机械臂振动补偿方法及装置
本专利技术实施例涉及机械臂振动
，具体涉及一种基于混合控制的机械臂振动补偿方法及装置。
技术介绍
随着工业技术的快速发展，工业机器人被用在各种不同的领域中，不仅在重工业中起到重要作用，在一些轻工业及精细生产行业中也承担着不可或缺的角色，这也就要求工业机器人有着较高的可靠性与稳定性，即在完成指定任务的同时，能够保证产生的结果能达到基本指标。在工业机器人进行工作时，主要是通过其机器臂根据相关指令执行指定操作来完成任务，因此，机器人完成任务的效果主要取决于对机械臂工作状态的控制。对机械臂振动的控制是影响机器人能否稳定及精确完成任务的重要因素。目前，针对机械臂的振动抑制方法主要包括基于关节电机和智能材料的两种主动控制方法，由于基于关节电机的控制方法更易实现，实际效果更佳，更多的研究人员选择基于该方法进行研究。基于电机驱动的振动控制技术可以分为基于输入整形的开环控制和基于系统状态反馈状态的闭环控制两类，运用到的算法控制技术包括经典控制算法、自适应控制、滑模控制、智能控制及最优控
【技术保护点】
1.一种基于混合控制的机械臂振动补偿方法，其特征在于，包括步骤：/nS1.获取预先建立的机械臂振动前馈控制器的第一振动控制量；/nS2.获取传感器采集的当前机械臂的振动信号，结合预设的振动信号期望值输入至预先建立的机械臂振动反馈补偿控制器，获得第二振动控制量；/nS3.对所述第一振动控制量与所述第二振动控制量，采用加权算法进行计算，得到机械臂振动补偿后的振动控制量。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于混合控制的机械臂振动补偿方法，其特征在于，包括步骤：
S1.获取预先建立的机械臂振动前馈控制器的第一振动控制量；
S2.获取传感器采集的当前机械臂的振动信号，结合预设的振动信号期望值输入至预先建立的机械臂振动反馈补偿控制器，获得第二振动控制量；
S3.对所述第一振动控制量与所述第二振动控制量，采用加权算法进行计算，得到机械臂振动补偿后的振动控制量。
2.根据权利要求1所述的一种基于混合控制的机械臂振动补偿方法，其特征在于，所述机械臂振动前馈控制器的建立具体包括步骤:
S11.确定所述前馈控制器所包含的脉冲个数N；
S12.根据前馈控制器中的脉冲个数得到所述前馈控制器的时域表达式，即：
其中，Ai是第i个脉冲序列的幅值，ti是时滞时间；
S13.根据控制性能最优原则，建立关于系统误差e、振动控制量u及超调量M的适应度函数Q，即：
其中，w1和w2为权值，为惩罚系数；
S14.在给定的约束条件下：A1+A2＝1、t2≤T，对所述适应度函数Q进行算法计算，得到所述适应度函数Q的最优解Ai、ti，i＝1,2,...,N，即第一振动控制量；
将所述最优解Ai、ti带入所述前馈控制器的时域表达式中，完成前馈控制器的建立。
3.根据权利要求2所述的一种基于混合控制的机械臂振动补偿方法，其特征在于，采用输入整形算法构建机械臂的振动前馈控制器的时域表达式；采用在线信号采集离线寻优的方式，采用量子粒子群算法计算所述适应度函数Q的最优参数解。
4.根据权利要求3所述的一种基于混合控制的机械臂振动补偿方法，其特征在于，所述在线信号采集离线寻优的方式，采用量子粒子群算法计算所述适应度函数Q的最优参数解，具体包括步骤：
给定预设输入信号输入至所述前馈控制器，得到输出振动信号；
将所述振动信号作为所述量子粒子群优化算法的输入量，得到适应度函数Q的最优参数解。
5.根据权利要求3所述的一种基于混合控制的机械臂振动补偿方法，其特征在于，所述机械臂振动反馈补偿控制器的建立，具体包括步骤：
S21.构建包括前件网络和后件网络的层级结构的模糊神经网络模型，并分别给出所述前件结构和后件结构的输入和输出；
S22.确定后件网络中的连接权值和前件网络中隶属函数的宽度和中心值。
6.根据权利要求5所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：王兆国，徐丽媛，
申请(专利权)人：北京蒂斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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