系統(tǒng)辨識設計

經典word整理文檔，僅參考，雙擊此處可刪除頁眉頁腳。本資料屬于網絡整理，如有侵權，請聯(lián)系刪除，謝謝！基于最小二乘法的機械手參數(shù)辨識11.1機械臂概況工業(yè)機械臂是近代自動控制領域中出現(xiàn)的一項新的技術，是現(xiàn)代控制理論與工業(yè)生產自動化實踐相結合的產物，并以成為現(xiàn)代機械制造生產系統(tǒng)中的一個重要組成部分。工業(yè)尤其在高溫、高壓、粉塵、噪聲以及帶有放射性和污染的場合，應用得更為廣泛。在我國，近幾年來也有較快的發(fā)展，并取得一定的效果，受到機械工業(yè)和鐵路工業(yè)部門的重視。機械臂是模擬人的上臂而構成的。為了抓取空間中任意位置和方位的物體，需有6個自由度，即6個關節(jié)。一般情況下，全部關節(jié)皆為轉動型關節(jié)，而且其前3個關節(jié)一般都還能繞過基座周圍的一些障礙物，是機械臂中使用最多的一種結構形式，比較典型的如PUMASCARA等。多關節(jié)機械臂的優(yōu)點是：動作靈活、運動慣性小、通用性強、能抓[1]取靠近機座的工件，并能繞過機體和工作機械之間的障礙物進行工作，目前廣泛應用于工業(yè)自動化生產線上。1.2機械臂的研究現(xiàn)狀早在20世紀50年代，由于高性能的飛機自動駕駛儀控制需要人們就對自適應控制進行了廣泛的研究，但由于計算能力和控制理論的水平，這種思想沒有得到成功的推廣與應用。經過幾十年的努力，自適應控制理論得到了進一步的發(fā)展和完善。近年來，國內外學者對自適應控制已做了卓越的研究工作，也取得了可喜的研究成果，有許多研究成果已經應用到生產實際中。[3]隨著科學技術的發(fā)展和社會的進步，機器人的應用越來越普及，不僅廣泛應用于工業(yè)并且，它還逐漸滲透到了日常生活及教育娛樂等各個領域。而機器人中控制問題始終比較難解決，怎么樣能夠更好的控制機器人就成為當今研究的重點，在此研究自適應控制來解決機器人的控制問題。當操作機器人的工作環(huán)境及工作目標的性質和特征在工作過程中隨時發(fā)生變化時，控制因素具有未知性和不確定的特性。這種未知因素和不確定性將使控制系統(tǒng)的性能變差，不能滿足控制要求。采用一般反饋技術或開環(huán)補償方法不能很好的解決1并根據測得的系統(tǒng)當前特性信息，使系統(tǒng)自動地按閉環(huán)控制方式實施最優(yōu)控制。自適應機器人和智能機器人均能滿足這一控制要求。雙關節(jié)機械手可以代表比較簡單的一類關節(jié)型機器人，對雙關節(jié)機械手的自適應的研究了解關節(jié)的輸出位置，估計通常難于準確測量的不確定摩擦力和外部擾動的影響，在保證了全局漸進穩(wěn)定的基礎上設置控制器，以達到最優(yōu)控制品質為目的，通過研究獲得更好的控制品質。22.1系統(tǒng)建模方法概述雙關節(jié)機械臂是一個典型的、具有2個自由度的執(zhí)行機構，具有強耦合、時變、模型不確定等特點，存在一定的不確定性。目前，不確定線性系統(tǒng)較多采用自適應控制、神經網絡控制、滑模變結構控制等控制方法，這些方法雖然能使系統(tǒng)得到良好的性能，但是控制器的設計較為復雜。因此對機械臂的有效建模就顯得尤為重要。機械手各關節(jié)連桿的位置關系及速度關系取決于機械手的幾何結構，而與各連桿的質量無關。但是，對于給定的不僅取決于其幾何結構，而且還依賴于各關節(jié)連桿的慣性，即質量。這個運動過程一般用微分方程來描述，這就是機械手動態(tài)的數(shù)學模型，它是機械手動態(tài)控制的基礎。對機械臂的分析和建模主要有牛頓歐拉法、拉格朗日法、逆動力學法、有限元法等，常用的是牛頓歐拉法從微觀的系統(tǒng)內部連桿之間的相互作用力的力矩平衡的角度來進行動力學建模分析。由于牛頓-歐拉法較為復雜，因此本文選擇正運動學的拉格朗日-歐拉法對雙關節(jié)機械臂進行建模]2.2雙關節(jié)機械臂系統(tǒng)建模雙關節(jié)機械臂動力學方程可寫為：))))q2q2q2q2q1))qqq222（1），))YYeeq1121212YY34其中，Y2sin(q)qqq)qeqq)Y2cos(q)qqq)qeqq)222212122212221222122，，，mllIml2sin(q)qecos(qq)Ycos(q)qesin(qq)e1Y3212111c1111221242212eg/l，為重力加速度。g21參數(shù)分別是機械力臂方程中未知物理參數(shù)的函數(shù)，表達如下：,,,，2ece))。mllImlImlmlImlmll21c122e11eeceee1ceee1cee由的定義，可知：Y,Y,Y,Y1234)cos()YYeeq112122sin(qqqsin(qqecos(qq)2cos(qqqcos(qqesin(qq)eecos(q)2222212221221222121212sin(q)cos(q)qqsin(q)cos(q)qecos(qq)esin(qq)eecos(q)2221222212212121))))YYqq21e2qqqq2eqq34212212122q)q)qeqq)eqq)221212212則))YeeY1q1212YY34(sin(q)cos(q))q(sin(q)cos(q))qq2222221sin(q)cos(q))q0q2221qqe))))qqeeeq121221212)qqeqq)e212212則式（1）可寫為：))))q2q2q2q2q1))q2q2q2(sin(q)cos(q))q(sin(q)cos(q))qq2222221sin(q)cos(q))q0q2221)qe)))eq1qqeeq122212121)qqe1qq)2e22212令))))q2q2q2q2Hq)))q2q2(sin(q)q))q(sin(q)cos(q))q222222sin(q)q))q02213qqeeq)))e21212121)qqeqq)e212212TT1212cos()sin()cos()sin()q22122cos()sin()2212sin()cos()qsin()cos()qqqq2221222211cos()cos()q1+12122cos(e212212qqecos(q)qecos()1212212cos(q)qcos(q)q2sin(q)qqsin(q)qqecos(qq)21222222212212222222121221221221221221222122121221222222cos()21221202122122212212a21222122121221221222qq))e21221202122122212212則可證明機械手的線性特性，即H(q)q+C(q,q)q+G(q)=其中Y=是一個nm的矩陣。4（5）（6）Ya=τ利用最小二乘法,可得:1a=YYYTτ33.1仿真實例一個帶有未知負載的雙關節(jié)平面機械臂結構如圖1為一個整體，具有四個未知物理參數(shù)，分別為質量m，轉動慣量I，質量中心距第二關節(jié)ee處的距離，質量中心與第二機械臂的夾角。leeIemgeq2q1圖1具有未知大負載的雙關節(jié)機械臂被控對象?。?）式。機械臂的實際物理參數(shù)見表1。表1雙機械臂物理參數(shù)mlmlI1eceee1kg1mmkg3kg1mkg0-7/129.81由表1可得a]TT50.1sin(2)0.1sin(2)(,,)36對象的輸入信號取，。Yqqq取式（）tt12可得到辨識結果。3.2仿真過程運行程序后得到辨識結果為a=6.73333.40003.00000.00004本文首先對機械臂的概況以及研究現(xiàn)狀做以簡單的介紹，接著對系統(tǒng)建模的方法等做以簡單的介紹，并對雙關節(jié)機械臂的機理進行相關分析，使用拉格朗日動力學方程建立了雙關節(jié)機械臂的數(shù)學模型，并對其進行系統(tǒng)的建模和辨識，最后應用最小二乘的辨識方法對一個具有未知大負載的雙關節(jié)機械臂的實例進行Matlab應用最小二乘辨識法可以很好的估計出雙關節(jié)機械臂的慣性參數(shù)，并且相對誤差很小。[1]謝濤.單馬達驅動機械臂的研究與實現(xiàn)[D].華中科技大學,2009.[2]鄭東