6-DOF并聯(lián)機(jī)器人的動(dòng)力學(xué)建模及控制方法研究.pdf

1、并聯(lián)機(jī)器人具有運(yùn)動(dòng)負(fù)荷小、微動(dòng)精度高、末端件慣性小以及動(dòng)態(tài)響應(yīng)快等優(yōu)點(diǎn)，目前已被廣泛應(yīng)用于航空、軍事、醫(yī)療等領(lǐng)域中。本文以康復(fù)機(jī)器人為背景，將一種6-DOF并聯(lián)機(jī)器人作為其主機(jī)構(gòu)，并進(jìn)行并聯(lián)機(jī)器人控制系統(tǒng)的研究，以實(shí)現(xiàn)患者做下肢康復(fù)訓(xùn)練時(shí)，并聯(lián)機(jī)器人具有更好的運(yùn)動(dòng)性能。由于常規(guī)的控制方法無法達(dá)到期望的控制效果。因此，本課題的主要目的是尋找一種適合醫(yī)療康復(fù)的控制方法,以實(shí)現(xiàn)并聯(lián)機(jī)器人完成復(fù)雜運(yùn)動(dòng)時(shí)仍能保持較高的軌跡跟蹤精度。
　　首

2、先詳細(xì)分析了6-DOF并聯(lián)機(jī)器人的結(jié)構(gòu)模型，建立了位置坐標(biāo)系，然后基于坐標(biāo)變換理論，推導(dǎo)了位姿反解方程，求出了雅克比矩陣，最后對(duì)其運(yùn)動(dòng)學(xué)進(jìn)行了計(jì)算，并以動(dòng)平臺(tái)轉(zhuǎn)動(dòng)為實(shí)際算例，在Matlab軟件中對(duì)其進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。
　　在分析了機(jī)構(gòu)剛性體模型的基礎(chǔ)上，基于拉格朗日法推導(dǎo)了其動(dòng)力學(xué)方程，分別對(duì)動(dòng)平臺(tái)和各條分支桿件進(jìn)行了動(dòng)力學(xué)建模，然后推導(dǎo)了兩者之間的聯(lián)合方程，最后對(duì)其結(jié)構(gòu)模型采取了優(yōu)化處理，為后續(xù)控制系統(tǒng)一系列關(guān)鍵問題的研究提供了一

3、定的理論依據(jù)。
　　由于并聯(lián)機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型較為復(fù)雜，常規(guī)的控制方法很難對(duì)其實(shí)現(xiàn)軌跡跟蹤的精確控制。鑒于此，在深入分析了 BP網(wǎng)絡(luò)、PID控制和PSO算法所有優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)粒子群優(yōu)化(IPSO，Improved Particle Swarm Optimization)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID控制算法(簡稱IPSO BP PID控制算法)。在研究PSO算法時(shí)，針對(duì)其收斂性能問題，對(duì)算法中的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了重大改進(jìn)，

4、分別是慣性權(quán)重的重新調(diào)整和收縮系數(shù)的優(yōu)化，然后基于改進(jìn)后的PSO算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，并采用優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)調(diào)整PID的關(guān)鍵參數(shù)，最后在Matlab環(huán)境下分別對(duì)PID、BP PID和IPSO BP PID控制方法進(jìn)行了仿真與對(duì)比分析。結(jié)果證明，IPSO BP PID控制算法可以明顯提高系統(tǒng)的控制精度。
　　最后，在Matlab環(huán)境下對(duì)6-DOF并聯(lián)機(jī)器人進(jìn)行了控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建和IPSO BP PID控制器的設(shè)計(jì)，然后分