解析工業(yè)機(jī)器人的智能化運(yùn)動技術(shù)控制方式方法

郭黎麗

摘要：隨著工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用范圍的擴(kuò)展，提升智能化運(yùn)動控制水平成為行業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)方向。依托配套的硬件設(shè)施和軟件程序進(jìn)行技術(shù)控制，減少工業(yè)生產(chǎn)過程中電、磁等干擾因素的影響，提高工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)行效率、同步提高產(chǎn)品質(zhì)量，是工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用于生產(chǎn)環(huán)節(jié)時需要注意的問題。本文從工業(yè)機(jī)器人的智能化運(yùn)動技術(shù)應(yīng)用的要求出發(fā)，對其控制方式方法進(jìn)行說明，以提升相關(guān)研究水平，為行業(yè)發(fā)展做出貢獻(xiàn)。

關(guān)鍵詞：工業(yè)機(jī)器人;智能化;運(yùn)動控制;設(shè)計

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）32-0196-02

工業(yè)機(jī)器人行業(yè)隨著信息技術(shù)、傳感技術(shù)、機(jī)械技術(shù)和智能化水平的提升取得了快速的發(fā)展，在機(jī)械、電子、醫(yī)療等行業(yè)的發(fā)展中起到了重要的推動作用，為社會生產(chǎn)力的提高起到了極大的促進(jìn)作用。在未來的發(fā)展過程中，對于智能化技術(shù)應(yīng)用的要求也將不斷提升，對智能化運(yùn)動技術(shù)研究水平的提升也提出了更高的要求。實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)動控制，是現(xiàn)實(shí)工業(yè)機(jī)器人智能化先行條件，是目前工業(yè)機(jī)器人研究中的熱點(diǎn)問題。

1工業(yè)機(jī)器人智能化運(yùn)動技術(shù)研究現(xiàn)狀

工業(yè)機(jī)器人的作用原理是在多線程輸入和輸出的軟性控制下，驅(qū)動檢測傳感裝置、控制器和伺服驅(qū)動系統(tǒng)等發(fā)生作用的機(jī)械體。在實(shí)際應(yīng)用過程中，會根據(jù)應(yīng)用行業(yè)和范圍的不同進(jìn)行專門的設(shè)計。雖然工業(yè)機(jī)器人的研究已經(jīng)有近百年的歷史，在整體上達(dá)到了較高的生產(chǎn)水平，但是就運(yùn)動控制方面而言，與應(yīng)用需求之間還存在較大的差距，遠(yuǎn)無法達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的要求。機(jī)器人運(yùn)動控制的目的是為了將驅(qū)動力矩合理地分配到機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的各個關(guān)節(jié)，從而使機(jī)器人的位置、速度等狀態(tài)變量能夠滿足生產(chǎn)運(yùn)行所要求的軌跡，而進(jìn)行智能化控制則是能夠通過信息傳感器和中央處理器的作用，賦予機(jī)器人以感覺要素、反應(yīng)要素和思考要素，因此從這一點(diǎn)來講，具有編程能力和操作功能的機(jī)器人無法達(dá)到智能化運(yùn)動控制的要求。目前工業(yè)機(jī)器人智能化運(yùn)動控制研究方面存在的不足主要集中在以下幾個方面：一是機(jī)器人在高速運(yùn)轉(zhuǎn)的狀態(tài)下無法進(jìn)行對應(yīng)的控制，二是多傳感器信息融合研究方面存在不足，三是自主導(dǎo)航與定位缺乏核心技術(shù)，四是路徑規(guī)劃無法達(dá)到最佳優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)，五是模糊控制的規(guī)則庫大小與推理時長之間的矛盾暫時無法解決。

2工業(yè)機(jī)器人智能化運(yùn)動控制方法說明

2.1自適應(yīng)控制

自適應(yīng)控制的研究目前在我國機(jī)器人的智能化控制方面已經(jīng)取得了良好的研究成果，自2000年以來，多個層次的研究人員在不同方面開展了這方面的研究。自適應(yīng)控制研究的基本要求是指機(jī)器人在運(yùn)行過程中能夠在系統(tǒng)數(shù)據(jù)輸入和外界干擾發(fā)生較大范圍變化時，能夠依托自身系統(tǒng)的自適應(yīng)調(diào)節(jié)對運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行對應(yīng)調(diào)整，從而確保作業(yè)內(nèi)容的輸出仍然保持在穩(wěn)定的范圍之內(nèi)，也就是確保運(yùn)動控制的效果仍然能夠滿足下一環(huán)節(jié)作業(yè)的要求。自適應(yīng)控制方法的應(yīng)用要求機(jī)器人在作業(yè)環(huán)節(jié)中能夠保持對運(yùn)行參數(shù)的實(shí)時辨識，因而需要進(jìn)行大量的計算，尤其是在非參數(shù)不確定的情形下開展計算，對于系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行要求更高。相關(guān)學(xué)者在研究過程中從參數(shù)跳變和無模型等多個方面開展對應(yīng)的研究，在理論方面能夠解決自適應(yīng)控制中存在的問題，但是在地面實(shí)驗方面由于各方面條件的限制，目前我國在這方面與發(fā)達(dá)國家之間還存在一定的差距。

2.2模糊邏輯控制論

模糊邏輯控制論的研究起始于20世紀(jì)60年代，隨著近十年來在這方面的研究不斷深人，已經(jīng)被應(yīng)用于包括機(jī)器人智能化運(yùn)動控制的多個科技研發(fā)行業(yè)。模糊邏輯控制論又被稱為是語言控制，在應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人的智能運(yùn)動控制設(shè)計時，其運(yùn)行的基本原理是利用模糊控制器的作用，將傳感器收集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行模糊處理，再通過模糊邏輯和模糊推論的推理作用取得對應(yīng)的模糊輸出結(jié)果，在模糊結(jié)果經(jīng)過解模糊化處理后，就能夠應(yīng)用于系統(tǒng)控制，從而確保運(yùn)動控制達(dá)到智能化處理的要求。模糊控制的方法從某種程度上而言，更加接近于人類智能活動的處理方式，在其應(yīng)用過程中需要建立起高效的模糊控制規(guī)則并對隸屬度函數(shù)進(jìn)行確定。模糊邏輯控制論能夠?qū)⒅悄芸刂葡到y(tǒng)盡量簡化，能夠采用語言的方式而不是采用數(shù)值對模糊變量進(jìn)行描述，在沒有完全依托數(shù)學(xué)模型運(yùn)行的基礎(chǔ)上運(yùn)行的情況下，能夠使用自然語言進(jìn)行人機(jī)對話，從而使智能化系統(tǒng)具有較強(qiáng)的抗干擾能力和更好容錯性。但是在基于模糊邏輯控制論下對工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行智能化運(yùn)動控制，機(jī)器人在的運(yùn)行過程中容易產(chǎn)生局部震蕩的狀況，在出現(xiàn)障礙物的情形下，必須借助于自適應(yīng)PID控制進(jìn)行精確控制，從而確保機(jī)器人能夠達(dá)到較好的障礙規(guī)避效果，提升其運(yùn)行環(huán)境的適用性。

2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具有四個基本特征：非線性、非局限性、非常定性和非凸性。這些特征有些是其他職能控制理論所共有的，而有些則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型所獨(dú)有的。在應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人的智能化運(yùn)動控制時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠強(qiáng)化機(jī)器人的軌道控制，能夠在傳感器等其他設(shè)備的協(xié)同作用下提升機(jī)器人在操作方面的精度，能夠及時對機(jī)械手在運(yùn)動過程中出現(xiàn)的故障進(jìn)行排除，還能夠提升機(jī)器人在導(dǎo)航和視覺系統(tǒng)方面的整體性能，為擴(kuò)大工業(yè)機(jī)器人的工作場景奠定良好的基礎(chǔ)嘲。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)除了具備高度的自適應(yīng)性和自學(xué)能力之外，還以強(qiáng)魯棒性的特點(diǎn)使得工業(yè)機(jī)器人的智能化運(yùn)動控制提升到更高的水平。高魯棒性的特點(diǎn)在應(yīng)用于智能化控制時，能夠在系統(tǒng)運(yùn)行的其他參數(shù)出現(xiàn)較大偏差的情形下，繼續(xù)保持其他系統(tǒng)的穩(wěn)定性運(yùn)行。目前我國在坐墊機(jī)器人、水下機(jī)器人、協(xié)作機(jī)器人等不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)研究方面都已經(jīng)取得了較為顯著的成果，在未來的發(fā)展過程中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)的智能化運(yùn)動控制機(jī)器人必將占有較大的市場發(fā)展空間，從而為工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用做出較大的貢獻(xiàn)。

2.4迭代學(xué)習(xí)控制

迭代學(xué)習(xí)控制理論的提出在最初并沒有得到技術(shù)界的認(rèn)可，但是由于其在應(yīng)用于智能化運(yùn)動控制技術(shù)時能夠以簡潔的方式處理高度不確定性的動態(tài)系統(tǒng)，并且對于先驗知識和計算量的依賴度較低，對于精確的數(shù)學(xué)建模系統(tǒng)依賴性比較低，在系統(tǒng)運(yùn)行重復(fù)率越高的情形下，所輸出的結(jié)果與理想值更加接近，因此在近些年來開始得到了技術(shù)研究人員的高度重視。在采用迭代學(xué)習(xí)控制對工業(yè)機(jī)器人的智能化運(yùn)動控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計時，首先需要確定系統(tǒng)算法，包括基本迭代學(xué)習(xí)控制算法和反饋輔助型迭代學(xué)習(xí)控制算法。其次是確系統(tǒng)的硬件設(shè)計方案，包括微控制器模塊、電源模塊、編碼器模塊、輸入輸出模塊、串行模塊、JTAG接口模塊、掉電存儲模塊和CAN總線通訊模塊等。最后是設(shè)計出對應(yīng)的軟件程序，包括運(yùn)動控制板主程序、中斷程序和數(shù)據(jù)通訊程序等。就研究水平而言，基于迭代學(xué)習(xí)控制的工業(yè)機(jī)器人智能化控制在我國機(jī)器人行業(yè)中所取得的成就較之于前幾種智能控制方式更高，實(shí)際應(yīng)用范圍也更加廣泛，但是相對于國外的研究水平還存在一定的差距。隨著我國在工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用方面的需求不斷增加，必將帶動這方面的研究成果達(dá)到更高的水平。

2.5其他智能控制方式

在工業(yè)機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用過程中，還有PID控制、變結(jié)構(gòu)控制、遺傳算法控制等多種不同的智能化運(yùn)動控制方式，這些方式在實(shí)際應(yīng)用過程中擁有各自不同的特點(diǎn)。有些智能控制方式對數(shù)學(xué)建模的依賴程度較低，控制律簡便，在對非線性系統(tǒng)進(jìn)行控制時具有較大的優(yōu)勢。但是就整體上而言，這些控制方式同時也具有對動態(tài)性適應(yīng)性差，對于控制能量的需求度大等方面的缺陷，由此造成在實(shí)際應(yīng)用過程中存在多方面的負(fù)面影響，無法真正適應(yīng)工業(yè)生產(chǎn)的需求。

3工業(yè)機(jī)器人智能化運(yùn)動技術(shù)控制方式發(fā)展趨勢

智能化運(yùn)動技術(shù)在工業(yè)機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展過程中具有重要的作用，對于行業(yè)的整體發(fā)展起著重要的影響，因此其發(fā)展趨勢在一定程度上來說，也是工業(yè)機(jī)器人在未來發(fā)展中的主要趨勢，這種趨勢可以體現(xiàn)在三個方面：一是智能化控制的性能不斷提升，無論是基于何種控制方式方法進(jìn)行深入研究，隨著整體研究的不斷提升，更多的新型技術(shù)必將應(yīng)用于更多的工業(yè)機(jī)器人設(shè)計和生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，不僅使得工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用范圍更加廣泛，而且在操作和維護(hù)方面具有更好的便利性。二是工業(yè)機(jī)器人的智能化控制將會朝著仿生方向發(fā)展，也就是在某些特殊行業(yè)的工業(yè)生產(chǎn)中，將會由機(jī)器人來進(jìn)行某些人類之前無法進(jìn)行正常工作的環(huán)境，在拓展工業(yè)生產(chǎn)范圍的同時推動工業(yè)生產(chǎn)水平的不斷提升，從而為滿足人類更高層次的物質(zhì)需求奠定基礎(chǔ)。三是與傳感器的融合技術(shù)將不斷加深，雖然目前在傳感器應(yīng)用的設(shè)想上已經(jīng)促進(jìn)了工業(yè)機(jī)器人的智能化控制研究水平朝著更高的水平發(fā)展，但是在實(shí)際研究過程中受制于研究材料等方面的限制，傳感技術(shù)與控制系統(tǒng)的融合還處在較低的層次，只有不斷提升這方面的研究水平，才能夠?qū)⒐I(yè)機(jī)器人智能化運(yùn)動控制真正應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)中。

4結(jié)束語

強(qiáng)化工業(yè)機(jī)器人的智能化運(yùn)動控制技術(shù)研究，對于推動我國工業(yè)機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)我國工業(yè)機(jī)器人整體研究水平具有重要意義，雖然我國工業(yè)機(jī)器人的研究和生產(chǎn)應(yīng)用過程中還存在較多的問題，限制了其應(yīng)用范圍。但是在未來的發(fā)展過程中，通過科研技術(shù)人員的不斷努力，這些問題必將會逐步解決，為提升我國工業(yè)化生產(chǎn)水平做出重要貢獻(xiàn)，為我國的科技進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出重要貢獻(xiàn)。