高速运动机器人关节神经网络PID自适应控制研究  

Research on the joints PID neural network control for the robot running under a high speed condition

作　　者：丁度坤[1] 谢存禧[2] 张铁[2] 

机构地区：[1]东莞职业技术学院,东莞523808 [2]华南理工大学,广州510640

出　　处：《制造业自动化》2013年第21期18-20,共3页Manufacturing Automation

基　　金：国家863计划(2009AA043901);东莞市高等院校科研机构科技项目经费资助(2011108102034)

摘　　要：针对工业机器人高速运动关节传递函数时变的特点,提出一种PID自适应控制的新方法。首先,搭建机器人硬件平台,并进行了动力学分析,建立机器人关节的传递函数表达式。其次,通过运动控制实验,操纵机器人沿某一轨迹运动,获取若干组机器人的运动状态参数(即关节角位置θi、角速度与角加速度)以及对应的PID参数值(即比例系数k p、积分系数k i、微分系数k d),作为样本数据。在此基础上,利用神经网络技术推导了机器人的运动状态参数与相应PID参数值之间的关系模型,最终利用神经网络模型构建最优的PID控制器,以实现机器人的高速运动控制。实验表明,所设计的神经网络最优PID控制器,响应速度快,且基本无超调,跟踪误差为±0.1mm,可满足实际作业的需要。

关 键 词：机器人控制 建模 神经网络 PID 

分 类 号：TP292[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]