关键词： 磨抛机器人   轨迹跟踪   柔顺控制   智能优化  

摘要： 磨抛机器人广泛应用于高精度制造与表面处理,其核心技术是轨迹跟踪和柔顺控制。综述磨抛机器人轨迹跟踪控制方法、柔顺控制原理及其应用。分析了轨迹规划、跟踪算法与误差补偿技术,探讨了柔顺控制原理、力/位移控制及系统优化方向。针对现有研究中的不足,提出了未来的发展方向,如与人工智能相结合,以提升磨抛机器人的精度与稳定性,推动智能制造产业进步。

关键词： 工业机械臂   装配   导纳控制   模糊控制器  

摘要： 针对工业机械臂在高精度装配作业中传统导纳控制方法位置跟踪效果不理想,无法适应多场景、多任务需求的问题,提出一种基于模糊推理规则的自适应导纳控制方案。将力跟踪误差及其变化率作为模糊控制器的输入参数,通过模糊推理得到阻尼参数的补偿值,使其随实际工况实时动态调整。基于Solidworks和MATLAB工具,建立了机械臂的仿真模型,搭建了位置跟踪系统仿真平台。通过与传统导纳控制方法比较,此方案可明显减小系统超调,缩短调节时间,提高系统响应速度,在改善机械臂轨迹跟踪效果、提高装配过程稳定性方面具有一定的实用价值。

关键词： 叶片涂层   磨抛工艺方法   机器人磨抛系统   主被动柔顺   全型面  

摘要： 叶片表面热障涂层随着工作时间延长,表面会逐渐开裂失效,为了保护叶片基体,需要对叶片进行修复,重新覆盖涂层。针对修复过程中,需要先把叶片表面原有涂层全部去除,避免新涂层涂覆效果差的同时还需要满足航空发动机叶片表面修复的高质量、高效率和高一致性要求,提出基于主被动柔顺控制叶片全型面修复系统。针对某型号叶片的修复过程,采用3种磨抛工艺方式的去除模型进行提取与处理。对叶片表面热障涂层高效去除及叶片精确修正提出集成磨抛方案,基于此方案对叶片进行磨抛加工,并对集成磨抛修复叶片典型部位进行实验验证。研究结果表明:主动力控结合被动柔顺的机器人磨抛系统可以应用于航空发动机叶片的全型面修复;经过上述方法修复后的叶片残留涂层全部被去除,表面粗糙度降至0.4μm以内,叶片的去除量稳定控制在0.02 mm左右,满足修复叶片的表面质量及精度要求。

关键词： 机械臂   力控制   柔顺控制   阻抗控制   递推最小二乘法   遗忘因子   变刚度   参数辨识  

摘要： 针对传统阻抗控制在刚度变化的情况下存在力波动剧烈、力跟踪误差较大的缺点,本文提出了一种基于递推最小二乘法在线辨识环境刚度并进行位移补偿的阻抗控制,提高变刚度环境下阻抗控制的性能。通过构建改进的阻抗控制模型,进而减小刚度突变情况下阻抗控制的稳态误差与力波动。利用Matlab/Simulink软件进行仿真实验,结果表明:环境刚度改变的情况下,改进的阻抗控制器能消除跟踪力的稳态误差并减小刚度突变时的力波动。通过实验平台验证了机械臂在不同刚度表面进行力跟踪时仍具有良好的跟踪力性能。本文算法与实验结论可应用于工业机械臂力控制。

关键词： 鲁棒安全控制   控制障碍函数   输入至状态安全   机械臂   二次规划   安全性分析  

摘要： 针对干扰环境下机械臂的安全交互控制问题,提出一种基于控制障碍函数的机械臂全身动态避障与安全柔顺控制方法.为保证系统鲁棒安全的同时降低保守性以提高跟踪性能,提出基于非线性干扰观测器的可调输入至状态安全高阶控制障碍函数,其能够处理高相对度约束,进而拓宽输入至状态安全控制障碍函数的适用范围.进一步,利用所提出的控制障碍函数建立不等式约束,并在二次规划框架下通过最小限度修改参考控制输入来形成鲁棒安全关键控制器.该控制器在机械臂连杆的多个位置构建与障碍物之间的虚拟安全屏障,以实现整个机械臂对静/动态障碍物的规避.同时,在机械臂末端建立多个动态空间约束,以确保机械臂在预设的安全区域内执行交互任务.此外,基于Nagumo定理证明安全集合的前向不变性,并用仿真和实验验证所提出方法的有效性.

关键词： 水下机械手   阻抗控制   参考模型   自适应律   有界-增益-遗忘  

摘要： 针对水下机械手在多样化操作任务中因关节摩擦与测量不精确导致的模型不确定性问题,文章提出了一种模型参考自适应阻抗控制方法,以提高系统的鲁棒性与操作稳定性。首先,设计了基于标准力与操作力误差的期望阻抗模型,并根据操作空间位置与阻抗模型输出期望位置设计了自适应律及“有界-增益-遗忘”自适应更新策略,实现了机械手末端操作力对标准力信号的精确跟踪;随后,通过设计李雅普诺夫函数证明了系统的全局稳定性以及力和位置的跟踪性能;最后,在Matlab/Simulink平台上进行了二自由度机械手的仿真实验。实验结果表明,所设计的控制器具有良好的自适应性能和鲁棒性,确保了力和位置跟踪的优异性能。

关键词： 在轨装配   空间机器人   柔顺控制   深度强化学习   并行训练  

摘要： 为应对空间机器人在轨装配中装配对象振动、机器人-结构动力学耦合问题,改善现有方法参数调整困难和控制性能差等不足,提出一种结合阻抗控制与深度强化学习的模型-数据混合驱动方法,实现空间机器人装配策略的高效学习。首先,建立拼接式空间望远镜的模块化在轨装配场景,分析自由漂浮空间机器人和装配对象之间的动力学耦合现象,并将模块装配问题描述为马尔可夫决策过程。然后,以空间机器人关节阻抗控制作为先验模型,构建基于深度强化学习的装配策略学习方法,以应对空间机器人和装配对象之间的动力学耦合效应。最后,使用近端策略优化算法,完成装配策略的学习。为实现装配策略学习方法的快速验证,使用Isaac Gym软件构建了空间机器人在轨装配的并行化训练与测试环境。通过仿真与分析,验证了所提方法在提高柔顺控制性能和应对不确定性时的鲁棒性。

关键词： 机械臂   柔顺控制   螺栓装配   导纳控制算法  

摘要： 为针对煤矿井下巷道管道固定式螺纹孔螺栓装配的自动化安全需要,针对配置有六维力/力矩传感器的六自由度机械臂,研究了基于导纳方法的螺栓紧固柔顺操作控制算法。主要内容包括基于六点定位法的重力补偿算法和基于导纳的螺栓紧固柔顺控制算法的理论研究;搭建基于机械臂的螺栓紧固实验系统,开展固定式螺纹孔螺栓装配实验。结果表明:在进行装配时所受力和力矩会有减小的趋势,基于导纳方法的柔顺操作控制算法具有有效性和安全性。

关键词： 机械臂   广义策略迭代   力矩反馈控制模型   抓取力   柔顺控制补偿算法  

摘要： 采摘机器人抓取空间轨迹复杂，导致了抓取力柔顺控制及轨迹规划具有很大的非线性特征。针对这一问题，提出了一种基于广义策略迭代(GPI)算法力矩反馈下的采摘机器人抓取力柔顺控制方法。首先，考虑了采摘机器人动力学模型的动态补偿惯性力、重力、抓取力的联合作用，建立了机器人力学模型；其次，采用反馈控制器、内环力控制器联合控制方法设计了力矩反馈算法，采用GPI算法对机器人柔性力矩反馈控制过程进行了寻优计算；然后，采用逆运动学解析和运动任务规划的方法，建立了力矩反馈下抓取力柔顺控制规划补偿算法，采用模型前馈补偿提高了力矩柔性控制能力；最后，搭建了实验平台，对力矩反馈及轨迹跟踪性能进行了测试，并对实验结果进行了分析。研究结果表明：相比于其他方法，GPI力矩反馈方法在3个支链上的力矩误差平均减小了9.51%、6.82%和4.46%，在采摘自由空间运动位置的跟踪精度分别提升了24.12%和42.86%，提高了机器人抓取力的柔顺控制和轨迹跟踪精度。

关键词： 气动柔顺打磨   迟滞建模   迟滞逆模型   传感器测量误差   自适应控制  

摘要： 气动打磨方式以其较好的柔顺性在航空航天、金属加工等领域得到广泛应用,然而,复杂的迟滞非线性使气动柔顺装置的精准打磨力控制充满挑战.此外,打磨作业环境温度多变、机械振动等因素极易导致传感器测量误差,导致系统控制精度降低.针对上述问题,本文提出了一种“迟滞建模+自适应控制”的框架,在提高打磨精度的同时,实现对传感器测量误差和气动柔顺打磨装置迟滞等问题的有效处理.具体来说,首先,考虑气动柔顺打磨装置迟滞非线性,分别建立基于不对称Prandtl–Ishlinskii算子和逆乘法结构的迟滞模型和逆模型.基于此,提出一种基于动态面的自适应控制方法,通过引入一阶滤波器避免微分求导导致测量误差放大的问题,并利用自适应律实现对未知参数的有效处理.此外,利用李雅普诺夫分析方法证明了系统的稳定性.最后,通过自建气动柔顺打磨装置实验平台验证了所建立迟滞逆模型和所提控制方法的有效性.