姜雪潔 房立金

(1.東北大學(xué)機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院， 沈陽(yáng) 110819; 2.東北大學(xué)機(jī)器人科學(xué)與工程學(xué)院， 沈陽(yáng) 110819)

0 引言

實(shí)際加工中，由于驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)剛度、連桿剛度以及其他傳動(dòng)系統(tǒng)的柔順，在負(fù)載作用下機(jī)械臂末端執(zhí)行器會(huì)產(chǎn)生形變，從而影響其定位精度[1-3]。形變的大小和方向與機(jī)械臂的構(gòu)型和載荷矢量相關(guān)。普遍認(rèn)為[4-7]連桿剛度遠(yuǎn)大于驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)剛度，即關(guān)節(jié)剛度是產(chǎn)生形變的主要原因[8-12]。文獻(xiàn)[13]提出了關(guān)節(jié)剛度的簡(jiǎn)化線性彈簧模型。文獻(xiàn)[14]在關(guān)節(jié)空間內(nèi)通過大量測(cè)量完成了剛度辨識(shí)，提高了機(jī)械臂末端定位精度。文獻(xiàn)[15]表明在剛度參數(shù)辨識(shí)過程中，不同的測(cè)量構(gòu)型對(duì)于辨識(shí)精度會(huì)造成不同影響。NAWRATIL[16]針對(duì)串聯(lián)轉(zhuǎn)動(dòng)關(guān)節(jié)機(jī)械臂的位姿提出了多個(gè)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。KHAN等[17]通過對(duì)比基于Frobenius范數(shù)和二范數(shù)的雅可比條件數(shù)，證明了Frobenius范數(shù)更適合條件數(shù)指標(biāo)的優(yōu)化計(jì)算，并引入了基于Frobenius范數(shù)的雅可比條件數(shù)指標(biāo)來評(píng)估機(jī)械臂的設(shè)計(jì)參數(shù)和位姿性能。CARBONE等[18]對(duì)剛度矩陣范數(shù)、可操作度指數(shù)等剛度性能指數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)估，并根據(jù)局部剛度指數(shù)的最小值、最大值、平均值或統(tǒng)計(jì)值定義了全局剛度指數(shù)。文獻(xiàn)[19]參考經(jīng)典回歸分析中的最優(yōu)化準(zhǔn)則，基于A優(yōu)化準(zhǔn)則提出了辨識(shí)參數(shù)協(xié)方差矩陣的加權(quán)跡評(píng)價(jià)指數(shù)。文獻(xiàn)[6,7,17,20-22]采用基于Frobenius范數(shù)的雅可比矩陣條件數(shù)倒數(shù)作為評(píng)價(jià)機(jī)械臂可操作性和靈活性的定量指標(biāo)，在關(guān)節(jié)空間內(nèi)得到了高靈活性構(gòu)型區(qū)域，提高了剛度辨識(shí)精度。然而，目前剛度指標(biāo)多面向于機(jī)械臂形位優(yōu)化，鮮有針對(duì)加載載荷的研究。

1 機(jī)械臂關(guān)節(jié)剛度辨識(shí)與測(cè)量構(gòu)型評(píng)價(jià)指數(shù)

1.1 機(jī)械臂關(guān)節(jié)剛度辨識(shí)

機(jī)械臂末端執(zhí)行器受到廣義力作用時(shí)會(huì)產(chǎn)生形變。其笛卡爾剛度KX與關(guān)節(jié)剛度Kθ的關(guān)系為

KX=(J-1)T(Kθ-KC)J-1

(1)

式中KC——補(bǔ)充剛度矩陣[24]

J——運(yùn)動(dòng)學(xué)雅可比矩陣

相對(duì)于Kθ，KC對(duì)于KX影響較小[6]，且影響最大的構(gòu)型接近奇異點(diǎn)，需要機(jī)械臂工作及剛度辨識(shí)過程中避免。綜上，式(1)可簡(jiǎn)化為

KX=(J-1)TKθJ-1

(2)

利用式(2)完成機(jī)械臂關(guān)節(jié)剛度的辨識(shí)，可得

(3)

式中F——施加在機(jī)械臂末端執(zhí)行器的廣義力矢量

X——加載后機(jī)械臂末端表達(dá)在基坐標(biāo)系中的位移矢量

通過分離、合并各關(guān)節(jié)柔度，僅考慮末端執(zhí)行器位移，得到加載后機(jī)械臂末端位移與關(guān)節(jié)柔度的映射

(4)

其中

式中c——關(guān)節(jié)剛度的逆，即關(guān)節(jié)柔度向量

設(shè)測(cè)量構(gòu)型數(shù)量為N，利用最小二乘方法求解式(4)，可得到關(guān)節(jié)柔度向量的廣義最小二乘解為

c=(ATA)-1ATX

(5)

其中

1.2 測(cè)量構(gòu)型評(píng)價(jià)指數(shù)

(6)

X+ΔX=(A+ΔA)(c+Δc)

(7)

式中 ΔX——激光跟蹤儀造成的機(jī)械臂末端位置測(cè)量誤差

ΔA——關(guān)節(jié)擾動(dòng)和力傳感器造成的系數(shù)矩陣誤差

Δc——辨識(shí)方程絕對(duì)誤差

設(shè)非奇異線性方程組(7)經(jīng)擾動(dòng)后仍有唯一解c+Δc[23]，則c的相對(duì)誤差估計(jì)式為

(8)

式中κ為系數(shù)矩陣A的條件數(shù)。由式(8)可知，條件數(shù)κ(A)反映了剛度辨識(shí)方程組解c的相對(duì)誤差對(duì)于系數(shù)矩陣A和常數(shù)項(xiàng)X相對(duì)誤差的依賴程度。

(9)

其中

2 基于模擬退火算法的測(cè)量構(gòu)型優(yōu)化

2.1 串聯(lián)六自由度機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)模型

本文研究對(duì)象為六自由度ROKAE串聯(lián)機(jī)械臂，其運(yùn)動(dòng)學(xué)模型如圖1所示，D-H參數(shù)[25]如表1所示。為避免機(jī)械臂在工作空間的邊界出現(xiàn)奇異構(gòu)型，采用名義關(guān)節(jié)角范圍的95%作為安全工作范圍。

圖1 ROKAE機(jī)械臂連桿坐標(biāo)系示意圖Fig.1 Link coordinate systems for ROKAE serial manipulator

表1 ROKAE機(jī)械臂D-H參數(shù)Tab.1 D-H parameters and joint ranges of ROKAE serial manipulator

由于本文僅考慮末端執(zhí)行器位移，故機(jī)械臂每個(gè)測(cè)量構(gòu)型可提供三維辨識(shí)方程組。同時(shí)，由于第6關(guān)節(jié)對(duì)末端執(zhí)行器位移無影響，即機(jī)械臂第6列雅可比矩陣恒為0，故只有前5個(gè)關(guān)節(jié)剛度可辨識(shí)。綜上，當(dāng)3N≥5時(shí)關(guān)節(jié)柔度向量有廣義最小二乘解，即至少需要2個(gè)測(cè)量構(gòu)型才能辨識(shí)關(guān)節(jié)剛度。綜合考慮辨識(shí)可信度及測(cè)量效率，最終測(cè)量構(gòu)型數(shù)量N選定為10。

2.2 基于模擬退火算法的機(jī)械臂測(cè)量構(gòu)型優(yōu)化

圖2 模擬退火算法優(yōu)化流程圖Fig.2 Optimization flow chart of simulated annealing algorithm

優(yōu)化算法基本步驟為：

(1) 確定ΩJ。在工作空間內(nèi)隨機(jī)選取N組測(cè)量構(gòu)型作為備選構(gòu)型集合ΩJ，記錄相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)雅可比矩陣。

(2) 確定ΩF。由于系數(shù)矩陣A同時(shí)取決于雅可比矩陣J和末端載荷F，因此在許用載荷范圍內(nèi)隨機(jī)生成N組測(cè)量載荷作為備選載荷集合ΩF。ΩJ和ΩF共同組成備選結(jié)構(gòu)集合Ω。

(3) 隨機(jī)生成γM。取初始溫度T0，從Ω中隨機(jī)選出M組作為初始搜索結(jié)構(gòu)γM。以κF(A)為代價(jià)函數(shù)，計(jì)算并記錄C(γM)=κF(γM)。

(4) 生成γNEW，并計(jì)算C(γNEW)。通過隨機(jī)交換γM和γNEW中k個(gè)元素生成新解。初始階段k相對(duì)較大，確保交換較為活躍，以搜索更多潛在的可行測(cè)量結(jié)構(gòu)。后續(xù)隨著迭代次數(shù)增加，當(dāng)前最優(yōu)結(jié)構(gòu)組越來越接近全局最優(yōu)，此時(shí)逐漸減小k，使程序在當(dāng)前最優(yōu)結(jié)構(gòu)附近搜索最優(yōu)結(jié)構(gòu)組。

(6)溫度T線性減小，返回步驟(3)繼續(xù)優(yōu)化。當(dāng)?shù)瓿?，記錄?duì)應(yīng)的M組測(cè)量結(jié)構(gòu)γbest作為最優(yōu)辨識(shí)結(jié)構(gòu)。

3 剛度辨識(shí)實(shí)驗(yàn)

表2 基于和的優(yōu)化辨識(shí)結(jié)構(gòu)Tab.2 Optimization identification configurations based on

實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)和測(cè)量過程如圖3所示。為實(shí)現(xiàn)沿3個(gè)正交軸方向?qū)δ┒藞?zhí)行器施加外力，采用設(shè)計(jì)的夾具連接于機(jī)械臂末端執(zhí)行器。通過基坐標(biāo)系與末端執(zhí)行器坐標(biāo)系之間的變換矩陣，將優(yōu)化得到的外力載荷轉(zhuǎn)換為基于末端執(zhí)行器坐標(biāo)系的相應(yīng)載荷。每個(gè)正交軸方向的載荷由相應(yīng)的彈簧測(cè)力計(jì)施加，并可通過OnRobot HEX-E型力傳感器進(jìn)行測(cè)量。同時(shí)，將反射靶球(SMR)安裝在末端執(zhí)行器上，機(jī)械臂末端執(zhí)行器位置由Leica LTD 500型激光跟蹤儀精確測(cè)量。

圖3 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)和測(cè)量過程Fig.3 Experimental system and measurement process1.反射靶球 2.彈簧測(cè)力計(jì) 3.ROKAE機(jī)械臂 4.激光跟蹤儀

對(duì)于每一個(gè)被選測(cè)量構(gòu)型，首先采用激光跟蹤儀測(cè)量其無載荷狀態(tài)下末端執(zhí)行器的位置。而后，根據(jù)已確定的相應(yīng)外力矢量對(duì)末端執(zhí)行器進(jìn)行加載，并通過激光跟蹤儀再次測(cè)量其加載后的位置。最后，計(jì)算并記錄當(dāng)前構(gòu)型加載與無負(fù)載工況下機(jī)械臂的末端位移。

表3 和組關(guān)節(jié)剛度辨識(shí)結(jié)果Tab.3 Stiffness identification results of and N·mm/rad

圖4 和辨識(shí)組末端位置補(bǔ)償結(jié)果對(duì)比Fig.4 Comparison of end position compensation results of set

4 結(jié)論

(3)提出了一種多向加載實(shí)驗(yàn)方法，實(shí)現(xiàn)了各方向定量載荷的加載，解決了剛度辨識(shí)實(shí)驗(yàn)中單方向加載的問題，可應(yīng)用于實(shí)際環(huán)境中的串聯(lián)機(jī)械臂剛度標(biāo)定。