关键词： 手功能康复   A型超声   手势识别   肌力预测   柔顺控制  

摘要： 随着中国老龄化形势逐渐严峻,脑卒中成为典型的老年病之一,给社会保障带来严重挑战,同时由于康复医师资源少、康复医疗器械治疗效果不佳等问题,导致脑卒中患者无法得到及时的康复治疗。医学证明康复机器人辅助脑卒中患者训练是一种有效的康复治疗途径,但当前传统的康复机器人存在人机交互能力不佳、柔顺性差等问题,无法满足脑卒中患者的康复需求。因此,为了提高康复机器人的康复效果,增强人机交互体验,提升康复过程中的柔顺性,开展了手功能康复机器人控制研究,本文的主要工作如下: 首先,针对康复机器人人机交互控制的需求,设计A型超声信号采集系统,利用现场可编程门阵列作为主控制器,设计高压激励模块及回波采集模块,完成系统硬件和软件开发,可以有效采集A型超声信号进而获取人体前臂的运动生理信息。 其次,针对不同手势下A型超声信号的分类精度和实时性问题,设计遗传算法优化的改进宽度学习网络对手势进行分类识别。由于宽度学习网络的权重求解方式采用岭回归,存在过拟合以及特征选择能力不佳等问题,提出利用弹性网络回归优化传统宽度学习网络的权重求解方式,同时选用遗传算法对宽度学习网络参数进行寻优,以有效提高手势识别精度和速度。 再次,针对肌力预测精度问题,结合一维卷积神经网络、深度可分离卷积以及注意力模块的优势,设计多尺度卷积结合卷积注意力模块网络,对网络中的卷积层轻量化,优化卷积层中的激活函数,并在提取A型超声信号特征时,考虑了A型超声信号空间和通道特征之间的相关性,利用注意力模块对特征进行筛选,提取的特征信息更能充分表达肌力信息,旨在有效提高肌力预测准确率。 最后,通过引入自适应模糊阻抗控制算法实现手功能康复机器人柔顺控制,并搭建手功能康复机器人控制实验平台,通过在线实验验证本文所提手势识别模型、肌力预测模型以及自适应模糊阻抗控制模型的有效性,进而证明所设计的系统能够辅助受试者完成康复协同动作。

关键词： 机械臂   七自由度   碰撞检测   柔顺控制  

摘要： 七自由度（Seven degrees of freedom, 7-DOF）机械臂作为冗余机械臂由于其在面对复杂任务灵活性和柔顺性拥有广阔的应用场景。在面对复杂环境时，为了避免由误操作使机械臂与环境发生碰撞而导致的安全问题，机械臂需要拥有碰撞检测和柔顺控制的能力。　　首先建立 7-DOF 机械臂的运动学与动力学模型，通过改进 D-H 的方法建立 7-DOF机械臂的正向运动学，通过增加臂型角这一参数建立7-DOF机械臂逆运动学的解析解;为了让力矩计算更有效率，7-DOF机械臂的动力学模型采用Newton-Euler方法建立，再利用MATLAB仿真来验证7-DOF机械臂的正逆运动学和动力学。　　其次基于 7-DOF 机械臂的动力学模型建立了外力观测算法，该算法可以在机械臂和外界发生碰撞时准确跟踪碰撞外力矩。针对外力观测算法的误差，建立了时变阈值算法，实现了对外力观测值的包络，当外力矩值超过阈值时，则发生碰撞。　　随后为了提高 7-DOF 机械臂在面对复杂环境时的适应能力，本文提出了一种基于位置控制模式的机械臂柔顺控制算法。在 Simulink 中对所提算法的有效性进行了仿真验证。　　最后借助7-DOF机械臂实验平台，针对7-DOF机械臂进行了动力学参数辨识实验，用所得到的动力学参数进行了碰撞检测算法和柔顺控制算法的验证，使机械臂成功进行了碰撞检测和柔顺控制实验，最后通过多种工具的操作实验验证了柔顺控制算法的有效性。

关键词： 六足机器人   解耦控制   滑模控制   阻抗控制  

摘要： 随着科技的飞速发展,机器人已经逐渐融入到我们生活的方方面面。针对轮式和履带式机器人在崎岖路面下通过性不佳的问题,科学家们转向仿生学,以动物为原型开发了足式机器人。其中,拥有冗余肢体结构的六足机器人成为应对复杂地形的理想选择。六足机器人仿节肢动物式的腿部通常由三个以上关节构成,一个关节的实际运动状况会受到其他关节的耦合影响。耦合现象导致六足机器人的腿部跟踪性能下降,影响六足机器人的运动稳定性。六足机器人实际运行环境复杂,在崎岖路面下行走足端与地面接触时会产生冲击并影响机体的位姿平衡。实现足端柔顺控制也是六足机器人研究的热点之一。本文以本课题组研制的大型重载仿生六足机器人为平台,重点进行了液压重载六足机器人腿部解耦与足端柔顺控制的研究。 首先进行六足机器人数学模型的搭建。根据六足机器人的腿部结构,采用D-H参数法构建了六足机器人的正逆运动学模型,拉格朗日法构建了六足机器人的单腿动力学模型。对六足机器人的电液伺服系统进行分析,构建了对称阀控非对称缸的数学模型,推导出了阀口开度与液压缸伸缩速度的传递函数。上述模型的推导为解耦控制系统和滑模阻抗控制系统的研究提供了依据。 其次,针对六足机器人关节间的耦合现象进行了解耦控制系统的研究。根据动力学模型对六足机器人单腿的实际耦合状况进行数学分析,推导出单腿动力学耦合关系。基于多变量解耦理论和基于神经网络的模型参考自适应控制理论,设计了一种基于在线式极限学习机的解耦控制系统,并通过李雅普诺夫稳定性原理进行系统稳定性分析。将训练后的解耦控制系统和未解耦的位置控制系统进行实验对比,通过对比液压缸位移跟踪效果验证解耦控制系统的解耦效果。 此外,针对六足机器人行走在崎岖路面时的足端冲击与机体不稳定的问题进行了滑模阻抗控制系统的研究。滑模控制中系统处于滑动模态时不受系统参数和外界干扰影响的特点可以提高阻抗控制的鲁棒性,从而提高六足机器人在崎岖路面下的适应性。根据支撑状态单腿动力学方程推导出滑模阻抗控制器的控制律并通过李雅普诺夫稳定性判据证明了系统全局渐近稳定。通过MATLAB＿ADAMS联合仿真分析,对比六足机器人分别使用位置控制、PD阻抗控制与滑模阻抗控制在凸起路面和凹陷路面下行走时的足端力、俯仰角、侧倾角变化曲线,验证滑模阻抗控制的效果。 最后为验证设计的解耦控制系统和滑模阻抗控制系统的实际控制效果,对六足机器人进行大腿与小腿间耦合关系验证实验、解耦神经网络泛化和在线学习能力验证实验以及滑模阻抗控制验证实验,验证设计的控制算法的可行性。

关键词： 煤矿钻孔机器人   煤矿智能钻机   加卸钻杆   轨迹规划   柔顺手爪   柔顺控制   协同控制  

摘要： 随着煤矿智能化的快速发展,对煤矿智能钻探装备的需求不断增加,煤矿钻孔机器人的相关技术发展也日益紧迫。本文以双机协同加卸钻杆系统为研究对象,针对煤矿钻孔机器人的六自由度防爆机械手和三自由度主机之间协同加卸钻杆的问题,采用机器人运动学与动力学分析、力学模型分析、仿真分析及实验分析等方法,对协同避障轨迹规划、机械手柔顺控制及协同控制系统等开展了研究,可为钻孔机器人加卸钻杆系统研究提供理论支撑,对于提升钻孔机器人加卸钻杆机械手的运行可靠性具有实际意义。论文的主要研究内容如下。 (1)采用标准D-H建模方法分别建立了煤矿钻孔机器人中机械手和主机的D-H参数模型及其位姿变换矩阵,并开展了机械手的运动学逆解分析。基于蒙特卡洛法分别进行了机械手和主机的运动空间云图仿真分析,获得了机械手、钻杆仓及主机的协同运动空间云图,并确定了钻杆仓中钻杆中心设计范围为(-2.06～-0.35)m,主机加卸钻杆位置中心的设计范围为(0.35～1.87)m,为钻孔机器人的加卸钻杆系统协同位置设计提供了依据。 (2)建立了加卸钻杆系统的关节运动模型和碰撞检测模型,采用欧氏距离方法作为模型中包络体之间的碰撞判断依据。结合加卸钻杆模型提出了三段式轨迹的协同避障轨迹规划方法,其中第一段和第三段采用七次多项式插值的直线轨迹规划,第二段为改进双树RRT算法-B样条路径优化-七次多项式插值为组合算法的冲击优化方法进行避障轨迹规划。基于主机的典型位姿开展了机械手的轨迹仿真分析,仿真结果显示机械手无碰撞、运动路径短,关节角度、角速度、角加速度及角加加速度相对连续,角加加速度的最大峰值相比直接采用七次多项式插值算法降低了约98.6%。 (3)提出了被动和主动柔顺方法实现机械手末端手爪的柔顺控制。设计了以圆柱螺旋弹簧为柔顺件的全方位被动柔顺手爪,通过柔顺手爪力学模型分析和有限元仿真分析得到外力作用下装夹钻杆中心点的位移变化曲线,对比可知力学模型方法的平均误差约为6.56%,可满足柔顺位移的计算精度需求。提出了装夹钻杆时将机械手末端三关节的防爆伺服电机切换到力矩控制模式的主动柔顺方法,利用动力学逆解方法得到装夹钻杆位置的关节电机转矩,根据电机转矩和电流的关系来设定电流限定值,此时关节会在外力作用下转动并达到柔顺控制目的。提出了主动柔顺控制的实现方案,即通过对程序变量的调用和赋值来实现对伺服电机工作模式的切换和对目标转矩值的写入设定等操作。 (4)提出了机械手和主机的控制系统在煤矿井下实现协同控制和数据通讯的框架原理,采用双闭环PID控制算法来保证主机位姿参数的调节精度,分析了机械手与主机协同实现自动加卸钻杆的流程及感知方法,并提出了主机和机械手控制器之间基于CAN总线与开关量的双重通讯方法及具体通讯指令。通过加卸钻杆室内实验可知,主机位姿参数的调节精度高于99.72%,机械手加杆轨迹及各关节参数变化与仿真结果一致,在运行中无碰撞发生,机械手加杆过程中手爪的柔顺度能满足需求。通过在张集煤矿的现场钻孔试验表明,测试钻孔中机械手加杆时间或卸杆时间约为23s,末端手爪能满足装夹钻杆的柔顺需求,验证了加卸钻杆系统的运行稳定性。

关键词： 变电站巡检   操作机器人   开箱作业   轨迹跟踪控制   阻抗控制  

摘要： 随着电网变电站的发展升级,电力巡检机器人广泛应用于变电站设备的巡检任务,以减轻对运维人员的依赖。但由于现有的大多数电力巡检机器人仅具备巡视监测功能,无法进行更精细的操作,限制了变电站巡检任务的智能化水平。为提高变电站巡检的智能化水平,具备机械臂的操作机器人在变电站巡检任务中得到越来越多的应用,而操作机器人的运动控制研究是目前电力巡检机器人的研究热点之一。本文面向变电站操作机器人开箱作业的安全性和有效性的需求,从机器人开箱作业的轨迹跟踪和柔顺控制技术方面开展研究。本论文的主要工作如下: 首先,针对操作机器人开箱作业任务进行规划,并分析任务中机器人的轨迹跟踪控制和柔顺控制需求。明确机器人开箱作业任务内容以及机器人开箱作业需要具备的能力;并将开箱任务划分为子任务,确定各子任务的运动轨迹为机械臂运动提供基础。为保证开箱作业的安全性和有效性,根据各子任务的运动轨迹分析开箱作业过程中的轨迹跟踪控制需求和接触力跟踪控制需求。基于改进D-H法建立机械臂的运动学模型,推导出机械臂运动学正逆解,为机械臂控制奠定基础。 其次,为保证开箱作业运动轨迹偏差在预设范围内,提出了一种基于自回归小波神经网络的机械臂滑模控制方法。针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,采用一种非奇异终端滑模面加快系统跟踪误差的收敛速度;利用多组自回归小波神经网络分块逼近系统未知的动力学模型参数,采用自适应更新律调整权重,并使用李亚普诺夫稳定性理论证明了系统稳定性。利用MATLAB进行仿真验证,仿真结果表明本文提出的控制方法与现有的控制方法相比较,具有更好的轨迹跟踪效果;并对机器人开箱任务轨迹跟踪进行仿真,结果表明满足作业任务需求。 最后,为了控制机器人开箱作业过程中与门锁之间的接触力,以轨迹跟踪控制器为基础设计基于位置阻抗控制器,并搭建机器人开箱作业的实验平台,进行开箱作业过程的轨迹跟踪和接触力控制实验。建立机器人与门锁接触阶段的动力学模型和阻抗模型,在基于滑模控制的轨迹跟踪控制器基础上,设计机械臂阻抗控制器,分析阻抗控制的接触力稳态误差,确定机械臂系统稳定时阻抗参数之间的关系。采用单一变量法设置大小不同的阻抗参数,通过仿真分析不同大小的阻抗参数对阻抗控制性能的影响。利用MATLAB搭建阻抗控制系统,通过仿真验证基于位置的阻抗器的动态性能,以及在开箱任务中的接触力跟踪控制效果。搭建变电站操作机器人开箱作业实验平台,分别进行轨迹跟踪控制实验和接触力跟踪控制实验,实验结果表明以轨迹跟踪控制器为基础的阻抗控制方法,在开箱任务过程中起到了良好的轨迹跟踪和接触力控制效果。