多自由度机械臂的智能控制策略设计研究

赵郅滔 谢清全

摘要：多自由度机械使用期间，动态变化的模型参数、难以预知的噪声干扰，导致当前策略难以满足控制要求。基于此，本文提出滑模自适应智能控制策略改进方案，参考动力方程，分析控制误差产生的原因，设计出可调整扰动数据的模型。以此避免收敛性误差影响、非奇异性误差影响，设计出来的积分滑模面，可避免非连续项引发的误差影响，并设计双幂次逼近滑模。借助仿真实验，验证改进滑膜控制策略，确保控制精度、自适应能力，以此将自由度机械臂控制稳定与速度提升，确保自由度机械臂抗扰动能力的提升。

关键词：自由度机械臂;智能控制;策略制定

自人工智能、机器人技术推广，机械臂在航空、医疗与工业等领域得到了广泛使用[1]。其可结合任务需求，借助控制策略，完成轨迹作业。自由度机械臂动作轨迹控制较为复杂，模型参数变化较大，计算模型存在这明显的非线性、外界扰动未知等问题，对控制性能有着严重影响。本文综合考虑系统动态时变、耦合性与输入犊复杂等特性，引入滑膜控制，借助鲁棒性与解耦性，提升响应速度，优化自由度机械臂的控制，提升控制效果。

1 自由度机械臂数学模型

多自由度机械臂控制系统内，动力方程为先高度非线性特性，可呈现明显的动态非协调性，这也是影响自由度机械臂精准控制的根本原因。若未能建设精准的模型，即便是小参数变化，也会对控制效果产生影响。基于此，针对自由度机械臂动力特性，设计针对性的数学模型，其方程如下：

θ代表机械臂关节角度;M（θ）代表相应惯性;G（θ）代表相应重力; 代表相应离心性; 代表加速度。方程右侧t代表机械臂受到的控制力矩，td代表机械臂受到的扰动力矩。结合多角度机械臂动力方程可得知，纳入了扰动参数，但由于无法精准获取扰动量，进而在机械臂运动阶段，任何参数均无法扰动，会对控制性能产生影响。基于此，就参数扰动特性，设计参数自我调整模型：

式子中，M0（θ）代表扰动之前的参数;G0（θ）代表扰动补偿参数; 代表扰动补偿参数。将系统受到的扰动参数调整偏差整体视作d0，多角度机械臂状态模型可描述为：

2 自适应滑膜控制策略设计

为精准描述模型参数误差带来的影响，在传统的滑膜控制基础上，本文设计出积分滑模面，主要如下：

为机械臂角度误差; 为角速度误差; 为误差系数， 为误差系数; 与 之间满足关系式 = （1- ）。在此滑模面基础上，选择非奇异处理，能够将控制系统的输入划分到等效控制Uep，扰动控制Usmc，Uep求解，可根据积分滑模面、系统误差计算，计算式：

Uep计算并没包含非奇异项，可避免奇异性对性能的影响。除此之外，本文咋建设滑模控制期间，选择积分滑膜，避免滑膜收敛停滞现象的出现。在滑膜逼近时，比如：包含非连续项处理，会导致控制结果产生振荡，且对控制效果产生影响，使得生命周期大幅度的缩短。在采取取幂次逼近，能够将取幂次逼近性能改善。基于此，本文设计取幂次逼近：

为正定矩阵， 为正定矩阵;

与 满足关系式 =2- 。結合之前公式，可计算扰动控制Usmc，计算式为：

此时，整理可获得多自由度机械臂滑膜控制规律，主要如下：

所对应的自由度机械臂滑膜自适应控制模型，见下图1。

3 实验与结果分析

本试验将Matlab视作仿真实验平台，搭建多角度机械臂仿真实验模型，参数设置为a1=diag（35，25，35），a2=diag（15，25，15），k1=diag（14，12，25），k2=diag（20，5，10），λ1 =1，λ2=1，Λ= diag（20，20，35）。获得曲线图，如下图2。

结合误差曲线可得知，在2s机械臂开始动作，传统误差处于最高值，为-0.07，调节过程中伴随着超调、振荡，持续6s时，控制趋于稳定。本试验在机械臂开始动作时，误差为-0.03，快速调整之后，未见超调现象，3s就达到稳定状态。对比结果发现，多自由度机械臂控制性能较好，可缩小误差，稳定控制，避免系统产生振荡。

为实现本文方法性能的进一步验证，选择关节均方差评估性能，在系统控制稳定之后，计算每个关节对应的均方差，分析仿真实验结果[2]。均差代表控制稳定性较强，对比数据，就每个关节而言，本文提出的方法均差小于对比，表明稳定性显著，可改善控制精度[3]。

本文提出的多自由度机械臂智能控制策略，可实现控制精度、控制稳定性的提升，能够实现系统参数改善，减少系统振荡发生率。究其原因，建设合理对数学模型，能够对不确定扰动产生分析，避免对结果产生影响，结合扰动，建设自适应模型。设计、改进滑膜控制律，减少非奇异性、非连续性带来的影响。

结束语

综上所述，为实现自由度机械臂控制性能的提升，需要提出滑膜适应控制策略改进。通过建设自由度机械臂动力模型，分析误差产生的原因，将扰动误差引入气质感呢。在数学模型基础上，提出滑膜控制，并适当改进，设计出积分滑模面，避免出现非奇异性影响，双幂次逼近设计，可避免非连续顶的影响，能够确保自适应滑膜控制效率，以此提升适应能力与适应精度。

参考文献：

[1]郭海全，刘烨，周秋坤.多自由度机械臂反演自适应滑模智能控制方法设计[J].智能计算机与应用，2020，10（12）：16-17.

[2]张锦，靳炜，殷玉枫.基于智能感应的多自由度机械臂系统的设计探讨[J].机械工程与自动化，2020（02）：180-181+184.

[3]张念猛，程雅琳，张艳.多自由度机械臂的智能控制策略设计研究[J].电子测试，2019（22）：49-50+88.

作者简介：

赵郅滔（1999.6-）男，汉，四川绵阳，在读学生，专科，单位：四川大学锦城学院，单位所在省市及邮编：四川省成都市，611731。

谢清全（2001.5-）男，汉，四川省巴中市，在读学生，大专，单位：四川大学锦城学院，单位所在省市及邮编：四川省成都市，611731。