码垛机器人残余振动抑制方法(上)

码垛机器人残余振动的抑制措施可分为被控控制和主动控制两个方面。被动控制方法通过采用高刚度材料以及优化设计机械结构等措施，增大结构阻尼系数，减少关节间隙、变形等非线性因素的影响，但这种靠纯机构改进来提高系统控制性能的方法代价较高，不但会影响速度响应，而且会增大能耗。主动控制方法则通过为被控对象模型设计控制器，并采用有效的控制方法和策略来抑制或补偿间隙、变形等非线性因素的影响，进而控制机构的动态响应，以实现抑制残余振动的目的。主动控制方法可分为开环控制和闭环控制两种方法，开环控制方法考虑到机器人的柔性因素，要求系统动力学模型较为精确，但易受到系统自身参数以及外部干扰的影响;闭环控制方法依赖系统自身的反馈信息，能够根据干扰实现系统自身的调节，抗干扰性强。码垛机器人控制系统的核心问题是控制理论和控制方法问题，随着对其工作性能要求的提高和计算机科学及智能控制等理论的发展，很多经典的控制理论被应用到码垛机器人控制领域，以解决非线性及强藕合系统的控制问题，其中常用的控制理论和方法包括PID控制、自适应控制、最优控制、整形输入、鲁棒控制、滑模变结构控制以及智能控制等。

1)PID控制

常用的控制理论和方法中，PID控制器是比较经典的控制器，其控制规律简单且易于实现，但其难以保证受控对象的动态特性且需要提供的控制能量较大。PID控制器在机器人的控制系统中应用较多，可与其它控制方法同时使用以便改善控制性能。文献中采用非线性PID控制方法实现对柔性两轮机器人的姿态平衡控制。文献中基于模糊PID复合控制理论研究水平运动的4自由度欠驱动机器人位置和姿态控制，通过仿真与实验证明该方法可行且有效。文献中在研究双连杆机器人轨迹跟踪问题时采用分阶模糊PID控制器，并与传动PID控制器进行比较，数值仿真结果表明分阶模糊PID控制在轨迹跟踪和干扰抑制等方面性能更为优越。

2)自适应控制

自适应控制是通过将期望的系统性能指标与系统检测到的性能指标相比较，并不断修正系统的控制律和控制器参数，从而使被控系统能够工作在最优或次最优状态的闭环控制方法。当被控对象的参数发生变化后，自适应控制可通过在线辨识、学习和调整控制律，使得实际的控制系统能够满足性能要求。文献中针对漂浮基空间机器人末端抓手所持负载参数未知的情况设计了载体姿态轨迹协调运动的自适应控制方案，仿真结果证实方案的有效性。文献中针对气动驱动柔性机械臂定位和振动控制问题，采用变论域自适应模糊控制和间接自适应模糊控制等算法进行试验研究，结果表明自适应模糊控制算法能够很好的抑制柔性机械臂的振动。文献中为未建模欠驱动机器人系统开发了自适应控制器，仿真结果表明自适应控制器在未建模动态模型的轨迹跟踪中性能优越。