机械手自适应控制策略研究与实现

彭春涛

摘要：机械手自适应控制策略的研究与实现在工业自动化领域扮演着关键的角色，旨在提高机械手的精确性、鲁棒性等性能。对自适应控制进行了一定论述。在此基础上，分别从自适应控制算法和控制策略选择与设计两方面探讨了机械手自适应控制策略，并结合机械手自适应控制的特点，分析了机械手自适应控制策略的实现，有助于推动机械手自适应控制水平的不断提高，进而提高机械手的工作精度。

关键词：机械手；自适应；控制策略

一、前言

随着工业自动化的迅速发展，机械手作为一种重要的自动化设备，被广泛应用于制造业、物流和仓储等领域。机械手的精准控制对于提高生产效率、降低成本以及减少人工劳动的依赖具有重要意义。然而，由于工作环境的多样性和复杂性，机械手控制往往面临着不确定性、非线性和扰动等挑战，传统的控制方法难以满足高精度和高性能的需求。因此，机械手自适应控制策略研究与实现具有非常重要的现实意义。

二、自适应控制概述

自适应控制是一种控制方法，其核心原理在于系统的自我调整和适应，如图1所示。在机械手领域，自适应控制的目标是使机械手能够在面对不断变化的工作环境和任务时，自动地调整其控制策略，以保持高效、稳定和精确的运动。

自适应控制的原理涉及对系统的实时监测和反馈，系统会根据外部环境和任务的变化，自动地调整其参数和控制策略，以实现所期望的性能和任务要求。这种自我调整的过程通常依赖于传感器和算法，它们能够收集环境信息、识别障碍物、测量运动和力量等，然后将这些信息反馈给控制系统。在机械手自适应控制中，一个关键的原理是系统建模与识别。系统需要能够理解其自身的动态特性和响应，以便在不同情况下适应性地调整控制输入[1-2]，通常涉及使用数学模型或者神经网络等方法，以实时地估计系统的参数和状态。

三、机械手自适应控制策略

（一）自适应控制算法

1.模型参考自适应控制

模型参考自适应控制是通过建立系统的数学模型，将模型的输出与实际系统的输出进行比较，然后根据比较结果来自动调整控制器的参数，以实现系统的自适应控制。这种算法的核心目标是使系统能够自动调整以应对不断变化的工作条件和要求，从而提高系统的性能和稳定性。

在模型参考自适应控制中，首先，需要建立一个数学模型来描述所控制系统的动态行为。这个模型可以是线性或非线性的，但必须准确地反映出系统的特性。然后，将模型的输出与实际系统的输出进行比较，产生误差信号。这个误差信号表示了系统当前状态与期望状态之间的偏差。其次，控制器根据误差信号来自动调整系统的控制参数，通常通过使用梯度下降等优化算法来实现。控制器会根据误差信号的大小和方向来调整参数，以减小误差并使系统逐渐收敛到期望状态。这个参数调整过程是实时进行的，允许系统在运行过程中不断适应变化的工作条件。

2.鲁棒自适应控制

鲁棒自适应控制的主要目标是提高系统对于参数不确定性和外部扰动的鲁棒性。与传统自适应控制不同，鲁棒自适应控制不仅考虑了系统模型的自适应调整，还注重系统在面对各种不确定因素时能够保持稳定性。这种控制策略的核心思想是在自适应控制的基础上引入鲁棒性设计，以应对实际工程中常见的不确定性和变化，其原理如图2所示。

在鲁棒自适应控制中，控制系统首先会对系统建立一个适当的数学模型，然后根据该模型进行自适应参数调整，以实现期望的控制性能。与此同时，鲁棒性设计的关键在于引入额外的鲁棒性控制策略，以确保系统对于模型误差、参数变化、外部扰动等不确定因素具有稳定性和鲁棒性。这些鲁棒性控制策略包括滑模控制、H∞控制、模糊控制等，它们的作用是在自适应调整的基础上对系统进行额外的保护和稳定性增强[3-4]。

3.神经网络自适应控制

神经网络自适应控制是一种基于神经网络的自适应控制方法，它结合了神经网络的非线性映射能力和自适应控制的特点，用于处理复杂系统的控制问题。这种方法的核心思想是利用神经网络来近似未知的系统动态特性，然后根据神经网络的输出来调整控制器的参数，以实现对系统的自适应调节。

在神经网络自适应控制中，首先需要设计一个适当的神经网络结构，通常是多层前馈神经网络（MLP）或循环神经网络（RNN），用于模拟系统的输入和输出之间的映射关系。这个神经网络会接受系统的输入和输出数据，并通过训练过程来不断优化网络的权重和偏置，以提高模型的预测精度。其次，一旦神经网络模型训练完成，它可以被用作控制系统的一部分，通常被称为自适应控制器。这个控制器根据系统当前的状态和输出，通过神经网络计算出控制输入，然后对系统进行控制。由于神经网络的非线性映射特性，神经网络自适应控制可以适应复杂的系统动态特性和未知的系统变化，从而实现对系统的自适应调节和控制[5]。

（二）控制策略选择与设计

1.参数估计方法

在机械手自适应控制中，参数估计方法用于确定系统模型中的未知参数，从而实现对系统的准确控制。参数估计方法的选择和设计对于控制系统的性能和稳定性具有重要影响。

首先是最小二乘法（Least Squares Method），它通过最小化实际输出与模型输出之間的误差平方和来估计系统参数。这种方法适用于线性系统和非线性系统，具有较好的数值稳定性。最小二乘法的核心思想是找到使得误差平方和最小的参数估计值，通常通过迭代优化算法来实现。其次是扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF），它主要用于非线性系统的参数估计。EKF通过将系统的状态和参数同时估计，利用卡尔曼滤波的递推过程来更新参数估计值。这种方法在非线性系统中具有较好的估计性能，但对于参数估计的初始条件和测量噪声要求较高。最后，还有一些其他的参数估计方法，如粒子滤波（Particle Filter）、最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）等，它们在不同的应用场景中都具有一定的优势和适用性[6]。

2.自适应观测器设计

自适应观测器是机械手自适应控制中的重要组成部分，其设计旨在估计系统的未知状态或参数，以实现对系统的自适应调节和控制。自适应观测器的基本原理是通过观测系统的输出和输入数据，利用适当的观测器结构和算法来估计系统的内部状态或参数。这些观测器通常包括状态观测器和参数观测器，具体的设计取决于系统的性质和控制目标。在自适应观测器的设计中，关键问题包括观测误差的稳定性、收敛性和估计误差的收敛速度。设计者需要考虑系统的动态特性、观测噪声的影响以及控制性能的要求。常见的自适应观测器设计方法包括最小二乘观测器、卡尔曼滤波观测器、高增益观测器等。最小二乘观测器通过最小化观测误差的平方和来估计系统状态或参数，适用于线性系统和高斯噪声环境。卡尔曼滤波观测器则基于卡尔曼滤波理论，能够有效处理线性和非线性系统以及不确定性噪声。高增益观测器引入高增益增强观测器的敏感性，适用于快速收敛和高精度估计的应用场景。

3.控制器设计与参数调整

机械手自适应控制中的控制器设计与参数调整是确保系统性能和稳定性的关键步骤。控制器的设计涉及选择合适的控制策略和设计控制器的结构，而参数调整则是根据系统的实际情况对控制器的参数进行调整，以达到期望的控制性能。

首先，在控制策略选择方面，根据机械手系统的特性和控制目标，可以采用不同的控制策略，包括比例积分微分（PID）控制、模型参考自适应控制、模糊控制、神经网络控制等。每种控制策略都有其适用的场景和优势，需要根据具体情况进行选择。例如，PID控制适用于线性系统和简单的控制任务，自适应控制则适用于复杂的非线性系统和变化较大的环境。其次，控制器的设计需要考虑系统的动态特性和性能要求。对于自适应控制器，通常需要设计一个适当的自适应规律，以实现对系统参数的在线估计和调整。同时，控制器的结构和参数选择也需要考虑控制系统的稳定性和抗干扰能力。控制器的设计可以借助系统建模和仿真来验证和优化，以确保其在实际应用中能够有效控制机械手系统。最后，参数调整是控制器设计的一个重要环节，通过对控制器参数的调整，可以实现系统的最佳性能。参数调整通常包括选择合适的控制增益、积分时间常数和微分时间常数等参数，并根据实际运行情况进行在线调整。参数调整的方法包括试验法、自整定法、优化算法等，具体选择取决于系统的复杂性和可调性。

四、机械手自适应控制策略的实现

（一）控制系统硬件设计

在自适应控制策略的实现中，控制系统的硬件设计扮演着至关重要的角色，因为它直接影响了机械手的性能和稳定性。

首先，传感器系统的设计是关键之一。传感器用于监测机械手的关键参数，如位置、速度、力和扭矩，为自适应控制算法提供实时反馈数据。因此，需要选择适当的传感器类型，如编码器、惯性传感器、力传感器等，并将它们精确地集成到机械手的关键位置。传感器的选型和位置安装应根据机械手的工作范围和精度要求来确定。其次，执行器和电机的设计是另一个重要方面。执行器是机械手的执行部件，直接受控制系统指令驱动，因此，需要选择高性能的电机和执行器来确保机械手的动作精确和稳定。电机的类型和规格必须根据机械手的负载、速度和精度需求进行选择，并与控制系统进行有效的电气和机械集成。再次，嵌入式计算单元也是不可或缺的一部分。自适应控制算法通常需要大量的实时计算和数据处理。因此，需要配置高性能的嵌入式计算单元，如微控制器或嵌入式处理器，以支持算法的快速执行。同时，嵌入式计算单元还应具备足够的存储容量，以存储控制算法、参数和历史数据。通信模块的集成也是重要的被考虑因素之一。在某些情况下，机械手需要与其他设备或上位系统进行通信，以实现协同操作或数据交换。因此，在硬件设计中，需要考虑集成通信模块，如以太网、CAN总线或其他通信协议，以确保机械手能够与外部系统之间进行高效的通信。最后，安全性和可靠性必须放在设计的核心位置。机械手通常在工业环境中运行，因此，硬件设计需要包括防止过载和碰撞的保护机制、紧急停止系统，以及适应恶劣环境的设计，以确保机械手在各种情况下都能安全运行。

（二）控制算法的编程和软件实现

控制算法的编程和软件实现是实现机械手自适应控制策略的核心部分。

首先，需要仔细选择适合研究目标的自适应控制算法，如模型参考自适应控制、自适应滑模控制或神经网络控制。算法的选择应该基于系统的非线性性、不确定性和性能需求。一旦算法选择确定，需要选择合适的编程语言和开发环境来实现这些算法。常用的编程语言包括C/C++、Python、MATLAB/Simulink等，开发环境应该提供强大的工具和库，以支持算法的开发和测试。其次，在实现过程中，将控制算法与机械手的硬件系统集成，确保它与传感器、执行器和嵌入式计算单元之间的通信正常工作。这要求有效地处理传感器数据、计算控制指令，并将数据和指令传递给机械手执行器。参数调整是控制算法实现的一个关键步骤。自适应控制算法通常依赖于一些参数，这些参数需要根据实际情况进行调整，以满足性能要求。有时，可能需要在线自适应方法来根据实时反馈调整参数，以适应系统的变化和不确定性。最后，稳定性和鲁棒性分析是控制算法实现过程中的另一个重要方面。确保控制系统在各种工作条件下都能稳定运行，并且对外部扰动和不确定性具有良好的鲁棒性是必要的。同时，要优化算法以减小计算延迟，确保机械手对外部变化能够及时响应，从而实现实时性和效率。

（三）实验平台的搭建

实验平台的搭建旨在提供一个受控的环境，以验证和测试所开发的自适应控制算法的性能和鲁棒性。在这个过程中，需要考虑多个关键因素：

首先，机械手的选择至关重要，它应根据研究的具体目标和应用领域来确定。机械手的型号、自由度和负载能力必须与研究需求相匹配。其次，需要合理配置传感器系统，以实时获取关键参数数据，如位置、速度、力和扭矩。这些传感器应精确安装在机械手上，并确保其稳定性和准确性，以确保实验结果的可信度。控制系统的集成是搭建实验平台的另一个重要方面。先前开发的自适应控制算法和软件必须与机械手的硬件系统顺畅地通信和协同工作，确保控制指令的传递和实时数据的采集。最后，实验平台需要一个稳定的台架和适当的安全措施，以确保机械手在实验期间的稳定性和安全性。紧急停止装置和防护措施是必不可少的，以应对潜在的风险和意外情况。数据采集系统应该被建立，以记录实验中产生的各种数据，包括传感器读数、控制指令以及机械手的实际运动轨迹。这些数据对于后续的分析和验证非常关键。

五、结语

综上所述，机械手自适应控制策略的研究与实现为工业自动化领域带来了重要的技术突破和应用前景。通过不断深入研究和创新，有望进一步提高机械手系统的性能，推动工业自动化领域的发展，实现更加智能和高效的制造和物流过程。在未来的研究和实践中，需要继续关注自适应控制策略的改进和应用，以满足不斷发展的工业需求。

参考文献

[1]黄哲，颜廷旭.基于自适应遗传算法的柔性机械手抑振轨迹优化[J].工业控制计算机，2023，36（11）：121-123.

[2]吴哲.缠绕机械手的自适应滑模控制方方法与与应用[D].杭州：杭州电子科技大学，2023.

[3]王春森.自适应欠驱动仿生机械手的设计[D].哈尔滨：黑龙江大学，2023.

[4]刘洋洋，院老虎，腾英元，等.基于RBF神经网络补偿的自适应滑模机械手控制[J].组合机床与自动化加工技术，2023（06）：119-122+127.

[5]潘玉芬.自适应机械手爪的专利技术综述[J].河南科技，2023，42（10）：142-145.

[6]黄哲，颜廷旭.基于自适应遗传算法的柔性机械手抑振轨迹优化[J].工业控制计算机， 2023，36（11）：121-123.

责任编辑：张津平、尚丹