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基于模型预测控制的磨削机器人末端力跟踪控制算法研究
其他题名End force tracking control algorithm of grinding robot based on model predictive control
刘哲; 宋锐; 邹涛
作者部门工业控制网络与系统研究室
关键词接触环境 机械臂 力控制 模型预测控制
发表期刊山东大学学报(工学版)
ISSN1672-3961
2018
卷号48期号:1页码:42-49
产权排序1
资助机构国家自然科学基金项目(61374112) ; 工信部智能制造综合标准化实验验证项目,整车制造智能工厂运行管理标准与试验验证 ; 面向煤矿工程机械大型结构件的机器人焊接生产线关键技术研究与应用示范(2015BAF01B02) ; 基于深度模型的服务机器人视觉交互机制与关键技术研究(2015ZDXX0801A02)
摘要磨削机器人因其快速、高效的优点在工业磨削行业应用广泛。磨削机器人末端力控制与其磨削质量有着直接关系。基于曲面预测与模型预测控制算法提出磨削机器人对连续曲面工作时的末端力控制算法。给出了机械臂离散、线性化的动力学模型;根据曲面预测算法计算未来时刻的曲面坐标,通过快速算法和求逆解运算获得机械臂满足设定值时各关节的期望角度;由动态矩阵控制(DMC)算法求得机械臂各关节的输入力矩,以实现对期望关节角的轨迹跟踪。最后采用实验仿真进行验证,证明了机械臂针对未知曲面作业时所提算法力控制的实时有效性。
其他摘要A precise control algorithm using the model predictive control and surface prediction was proposed. The dynamic model and the prediction model of the manipulator were given. The surface coordinates of the next moment were obtained according to the surface prediction algorithm,and the desired rotation angle of each joint was obtained by the fast algorithm and the inverse kinematic algorithm. And in order to realize the overshoot tracking of the desired joint angle,the dynamic matrix control algorithm was used to solve the input torque of each joint motor. The end-point of manipulator was controlled to track the continuous surface by experimental and simulation. The results showed that the end force control algorithm using surface prediction and model prediction algorithm could effectively track the continuous surface in real time,which satisfied the ideal force control requirement.
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/21604
专题工业控制网络与系统研究室
通讯作者邹涛
作者单位1.中国科学院沈阳自动化研究所中国科学院网络化控制系统重点实验室
2.中国科学院大学
3.山东大学控制科学与工程学院
推荐引用方式
GB/T 7714
刘哲,宋锐,邹涛. 基于模型预测控制的磨削机器人末端力跟踪控制算法研究[J]. 山东大学学报(工学版),2018,48(1):42-49.
APA 刘哲,宋锐,&邹涛.(2018).基于模型预测控制的磨削机器人末端力跟踪控制算法研究.山东大学学报(工学版),48(1),42-49.
MLA 刘哲,et al."基于模型预测控制的磨削机器人末端力跟踪控制算法研究".山东大学学报(工学版) 48.1(2018):42-49.
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