王金文

（益陽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 益陽 413000）

在深入研究中發(fā)現(xiàn)，智能控制涉及專家控制系統(tǒng)、遺傳與演化計算系統(tǒng)、人工網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、智能組合系統(tǒng)以及層次轉(zhuǎn)移控制系統(tǒng)等。目前，隨著我國經(jīng)濟高速發(fā)展，智能控制系統(tǒng)已經(jīng)被應(yīng)用到各方面，與常規(guī)的控制手段相比，智能控制可以簡化生產(chǎn)流程，提高工人生產(chǎn)效率，降低工程作業(yè)對機械的依賴性[1]。在今后的社會發(fā)展過程中，智能化將是一個重要的組成部分，并可以對機電一體化技術(shù)的發(fā)展起到積極的推動作用。為了對該內(nèi)容進行深入研究，帶動機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，該文將引進機電一體化系統(tǒng)并對其在機器人智能控制中的應(yīng)用進行研究，從而激發(fā)機器人在工業(yè)領(lǐng)域的效能。

1 基于機電一體化系統(tǒng)的機器人動力學(xué)建模

為了滿足機器人智能控制需求，在設(shè)計方法前，引進機電一體化系統(tǒng)，根據(jù)機器人的運動過程和行為進行機器人動力學(xué)建模[2]。在該過程中，用機電一體化系統(tǒng)中的交流伺服程序?qū)C器人運動過程反饋的電力信號進行變換，通過該方式實現(xiàn)機器人機械運動和持續(xù)運行的功能。為了進一步提高機器人動力學(xué)行為轉(zhuǎn)換的準(zhǔn)確度，應(yīng)結(jié)合機電一體化系統(tǒng)中的智能控制技術(shù)對機器人的集成數(shù)字模型系統(tǒng)進行轉(zhuǎn)換[2]。但是考慮到在該過程中交流伺服程序在運行中會受到多種因素的影響，且部分工業(yè)機器人的運行狀態(tài)非常復(fù)雜，例如會出現(xiàn)負(fù)載擾動、參數(shù)變化和強耦合等，很難保證控制后機器人處于穩(wěn)定運行狀態(tài)。因此，可以在控制前用機電一體化系統(tǒng)中的伺服程序反饋數(shù)據(jù)，建立機器人動力學(xué)方程，如公式（1）所示。

式中：H（q）為機器人動力學(xué)方程；q為機電一體化系統(tǒng)中的伺服程序反饋數(shù)據(jù)；C為機器人的廣義加速度；G為機器人在行進過程中的重力項；τ為機器人動作桿上的驅(qū)動作用力。

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，根據(jù)動力學(xué)的空間運動方式設(shè)計機器人運動中的角速度，根據(jù)機器人基礎(chǔ)模型中的關(guān)節(jié)數(shù)量、最大動作范圍以及重復(fù)定位精準(zhǔn)度等參數(shù)集成動力學(xué)方程。通過該方式實現(xiàn)基于機電一體化系統(tǒng)的機器人動力學(xué)建模。

2 機器人局部平衡控制

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，對機器人的運動過程進行局部平衡控制，在該過程中，應(yīng)明確機器人局部平衡控制需要底層進化的支持，而機器人的底層進化對應(yīng)機器人硬件執(zhí)行器的控制軟件程序，只有確保硬件設(shè)備與軟件程序、功能存在對照關(guān)系，才能保證機器人運動行為的合理性[3]。在運動中，控制終端程序相當(dāng)于機器人的“大腦”，“大腦”對機器人關(guān)節(jié)之間的相互配合起非常重要的作用。“大腦”向機器人發(fā)出控制命令，以控制“腳”的步態(tài)，“眼睛（集成在機器人上的傳感器）”通過判斷“腳”的步態(tài)并將其偏差信息反饋至“大腦”，再根據(jù)反饋信息對“腳”的步態(tài)進行調(diào)整，從而使“眼睛”“腳”在“大腦”的協(xié)調(diào)下形成一套智能化的步態(tài)反饋體系，以保證機器人步態(tài)的平衡。該過程如公式（2）所示[4]。

式中：w為機器人局部平衡控制方程；ε為集成在機器人上的傳感器反饋的實時數(shù)據(jù)；B為機器人“大腦”控制模型；λ為廣義算子。

通過廣義算子驅(qū)動機器人上的多個執(zhí)行關(guān)節(jié)機構(gòu)，從而完成機器人的多種行走任務(wù)，確保對機器人的局部進行平衡控制。

3 機器人運動補償與模糊智能控制

完成上述設(shè)計后，為了確保機器人運動智能控制的高精度，引進解耦控制器，設(shè)計機器人運動行為的補償與模糊智能控制。機器人運動補償與模糊智能控制是一種應(yīng)用于機器人運動控制領(lǐng)域的技術(shù)。該技術(shù)通過綜合利用運動補償和模糊智能控制方法來提高機器人在復(fù)雜環(huán)境下的運動性能和精度。機器人運動補償技術(shù)對機器人系統(tǒng)進行建模和分析，預(yù)測系統(tǒng)中可能發(fā)生的誤差和存在的不確定性。然后，在運動控制中加入補償算法，根據(jù)實時測量數(shù)據(jù)對誤差進行修正和補償，從而實現(xiàn)更精確、更穩(wěn)定的運動控制。模糊智能控制技術(shù)也被應(yīng)用于機器人運動控制中。模糊控制是一種基于模糊邏輯推理的控制方法，可以處理不確定性和模糊性的問題。通過構(gòu)建模糊規(guī)則庫，將不確定的輸入量映射到輸出量，模糊控制算法可以根據(jù)當(dāng)前的運動狀態(tài)和環(huán)境條件生成相應(yīng)的控制信號，從而實現(xiàn)對機器人運動進行智能調(diào)節(jié)和響應(yīng)的功能。

在該過程中，計算機器人運動行為的偏差如公式（3）所示。

式中：F為機器人運動行為的偏差；M為控制輸入函數(shù)；l為機器人運動軌跡長度；α為機器人運動中的關(guān)節(jié)比例系數(shù)。

根據(jù)計算結(jié)果對其運動過程中的位移進行補償。完成補償后，對機器人的運動行為進行模糊智能控制，控制過程中將根據(jù)現(xiàn)場工作人員以及有關(guān)專家的經(jīng)驗和知識，以模糊規(guī)則的形式存儲在模糊數(shù)據(jù)庫中[5]。將反饋信號與所需的信號進行比較，從而得出準(zhǔn)確的輸入控制信號。在對該信號進行模糊化后，就可以進行模糊推理[6]，在模糊推理結(jié)束后，可以得出1個機器人運動行為的輸出量，將該輸出量去模糊化就可以得到準(zhǔn)確的輸出控制信號。該過程如公式（4）所示。

式中：f為機器人模糊智能控制；n為輸出控制信號；e為模糊規(guī)則；δ為模糊數(shù)據(jù)庫。

機器人運動補償與模糊智能控制技術(shù)的結(jié)合可以使機器人在面對復(fù)雜環(huán)境和不確定性時具有更高的運動精度和魯棒性，可以根據(jù)不同的任務(wù)和環(huán)境條件自動調(diào)整自身的運動規(guī)劃和控制策略。運動補償技術(shù)可以消除或減少由系統(tǒng)因素引起的誤差和不穩(wěn)定性，模糊智能控制技術(shù)則可以處理機器人在運動過程中的模糊性和復(fù)雜性，使機器人可以自適應(yīng)地進行運動規(guī)劃和控制，滿足各種工作環(huán)境和任務(wù)的需求，提高自身的工作效率和性能。根據(jù)上述方式實現(xiàn)機器人運動補償與模糊智能控制功能，完成基于機電一體化系統(tǒng)的機器人智能控制方法設(shè)計。

4 對比試驗

在深入市場的調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段，智能機器人廣泛應(yīng)用于很多領(lǐng)域，其獨特的構(gòu)造、靈活的關(guān)節(jié)使其具有很多其他機器人沒有的優(yōu)勢，但是也使其難以實現(xiàn)準(zhǔn)確控制。為了推動我國工業(yè)機器人的生產(chǎn)制造快速發(fā)展，全面提高機器人的智能控制水平，該文引進機電一體化系統(tǒng)進行機器人的智能控制作業(yè)。盡管機器人設(shè)計與開發(fā)的工作已進入了白熱化階段，但是要在真正意義上對該類機器人進行推廣，還需要在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的具體需求進行機器人智能控制方法應(yīng)用效果的測試。

為了滿足測試需求，以某地區(qū)大型機器人生產(chǎn)制造科研單位作為試點，在機器人控制終端輔助MATLAB軟件，以搭建Stewart測試平臺并集成傳感器，對機器人在運動過程中的關(guān)節(jié)活動、軌跡生成以及綜合運動等情況進行仿真、反饋，通過該方式實時感知機器人在運動中的工況。測試平臺框架如圖1所示。

圖1 測試平臺框架結(jié)構(gòu)

為了確保構(gòu)建的測試平臺可以在試驗中具有預(yù)期的效果，實現(xiàn)對機器人運動中相關(guān)數(shù)據(jù)的即時反饋和感知，在完成上述內(nèi)容的設(shè)計后，還需要設(shè)計Stewart測試平臺參數(shù)，見表1。

表1 Stewart測試平臺參數(shù)設(shè)計

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，選擇由科研單位提供的川崎機器人作為研究對象，對該機器人在運動過程中的具體參數(shù)進行分析，相關(guān)內(nèi)容見表2。

表2 川崎機器人運動中的具體參數(shù)分析

在上述內(nèi)容的基礎(chǔ)上，建立機器人的運動方程。在該方程的基礎(chǔ)上，采用該文設(shè)計的方法進行機器人智能控制。在控制過程中，引進機電一體化系統(tǒng)對機器人進行動力學(xué)建模。同時，設(shè)計機器人在運動過程中的局部平衡控制，對機器人進行運動補償與模糊智能控制，從而完成該文設(shè)計方法在測試環(huán)境中的應(yīng)用。

為了保證試驗結(jié)果具有對比性，完成測試環(huán)境的構(gòu)建和該文方法的應(yīng)用后，引進基于PSO優(yōu)化模糊算法的機器人智能控制方法和基于STM32微控制器的機器人智能控制方法[7]，將其作為試驗中的傳統(tǒng)方法一、傳統(tǒng)方法二，采用該文設(shè)計的方法和傳統(tǒng)方法根據(jù)操作規(guī)范進行機器人智能控制。

完成上述設(shè)計后，為了對測試結(jié)果進行檢驗，根據(jù)試驗需求，在Stewart測試平臺上設(shè)計機器人行進軌跡，使用3種方法對機器人的運動行為進行控制。在Stewart測試平臺中記錄用3種方法進行智能控制后的機器人行進軌跡，將記錄的機器人行進軌跡與設(shè)計的機器人行進軌跡進行對比，如圖2所示。

圖2 智能控制后機器人的行進軌跡與設(shè)計的機器人行進軌跡對比

由圖2可知，采用該文設(shè)計的方法進行機器人行進軌跡智能控制，控制后的機器人行進軌跡與設(shè)計的機器人行進軌跡幾乎完全重合。而采用傳統(tǒng)方法一、傳統(tǒng)方法二進行機器人行進軌跡智能控制，控制后的機器人行進軌跡與設(shè)計的機器人行進軌跡存在一定偏差[8]，即無法達到預(yù)期的控制精度。由此可以證明，采用該文設(shè)計的方法進行機器人智能控制的效果最佳。

完成3種方法的測試后，對3種方法控制后的機器人運動參數(shù)與設(shè)計參數(shù)進行對比，將控制后機器人的運動結(jié)果與設(shè)計運動條件的偏差作為檢驗該方法應(yīng)用效果的關(guān)鍵指標(biāo)，試驗結(jié)果見表3。

表3 智能控制后機器人運動參數(shù)與設(shè)計參數(shù)的偏差

由表3可知，采用該文設(shè)計的方法對機器人運動進行智能控制，控制后機器人運動參數(shù)與設(shè)計參數(shù)的偏差較小，不會對機器人的整體運行過程造成影響。而使用傳統(tǒng)方法一與傳統(tǒng)方法二進行機器人運動的智能控制，控制后機器人運動參數(shù)與設(shè)計參數(shù)的偏差較大，根據(jù)技術(shù)部門的評估，會對機器人的整體行進路線或軌跡造成影響。因此，在完成上述研究后，綜合試驗結(jié)果可以得到以下結(jié)論：與傳統(tǒng)方法相比，該文設(shè)計的基于機電一體化系統(tǒng)的控制方法應(yīng)用效果良好，按照規(guī)范采用該文設(shè)計的方法進行智能機器人在運動中的智能控制，不僅可以使機器人按照設(shè)計軌跡進行運動，而且還可以控制機器人運動參數(shù)與設(shè)計參數(shù)的偏差，通過該方式可以提高機器人的控制精度，發(fā)揮工業(yè)機器人在市場經(jīng)濟中的價值和效能。

5 結(jié)語

為了全面提高機器人的運行效率、運動穩(wěn)定性以及整體運行水平，該文引進機電一體化系統(tǒng)，通過機器人動力學(xué)建模、機器人局部平衡控制以及機器人運動補償與模糊智能控制進行機器人智能控制方法的設(shè)計與研究。通過對比試驗可知，該文設(shè)計的方法不僅可以使機器人按照設(shè)計軌跡進行運動，而且還可以控制機器人運動參數(shù)與設(shè)計參數(shù)的偏差。