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1、上次是《先進設(shè)計技術(shù)》 ，對應(yīng)幻燈片的第 4 章。 這次是《先進制造裝備及技術(shù)》 ，對應(yīng)第 5 章 以下是作業(yè)的模版，請按照此格式，安排頁面設(shè)置，字體，字 號，段落間距 并聯(lián)機器人發(fā)展概述 范順成 1 王進峰 1,2 (1. 河北工業(yè)大學(xué)機械工程學(xué)院 天津 300130； 2. 華北電力大學(xué)機械工程系 保定 071003) 摘要： 隨著先進制造技術(shù)的發(fā)展，并聯(lián)機器人已從簡單的上下料裝置發(fā)展成數(shù)字化制造 中的重要單元。在查閱了大量國內(nèi)外相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，介紹了并聯(lián)機器人的特點、分 類、應(yīng)用，從運動學(xué)、動力學(xué)、控制策略三方面總結(jié)了近年來并聯(lián)機器人的主要研究成 果，并指出面臨的問題。

2、 關(guān)鍵詞： 并聯(lián)機器人；運動學(xué)；動力學(xué)；控制策略 The Development of Parallel Manipulators Fan Shuncheng Wang Jinfeng (1. School of Mechanical Engineering,Hebei University of Technology,Tianjin 300130 ; (2. Department of Mechanical Engineering,North China Electric Power University,Baoding 071003) Abstract:With the de

3、velopment of advanced manufacturing technology,parallel manipulators were developed into an important element of dgital manufacturing from the simp le materials -handling devices. On the basis of consulting plenty of domestic and foreign related literature, The features,classfication and applicatin

4、of parallel manipulators were introduced,The main achievements and existing problems of parallel manipulators researching in recent years were summarized from three aspects of kinematics,dynamics and control strategy. Key words: Parallel manipulators; Kinematics;Dynamics; Control strategy 中圖分類號： TH

5、13 引言 ，開始人類歷史上并聯(lián)機 1895 年，數(shù)學(xué)家 Cauchy 研究一種“用關(guān)節(jié)連接的八面體” 器的研究。 1938 年 Pollard 提出采用并聯(lián)機構(gòu)來給汽車噴漆。 1949 年 Caough 提出用一種 并聯(lián)機構(gòu)的機器檢測輪胎，這是真正得到運用的并聯(lián)機構(gòu)。而并聯(lián)結(jié)構(gòu)的提出和應(yīng)用研 究則開始于 70 年代。 1965 年，德國人 Stewart 發(fā)明了六自由度并聯(lián)機構(gòu)，并作為飛行模 擬器用于訓(xùn)練飛行員。 1978 年澳大利亞人 Hunttichu 把六自由度的 Stewart 平臺機構(gòu)作為 機器人機構(gòu)，自此，并聯(lián)機器人技術(shù)得到了廣泛推廣。 一、 并聯(lián)機器人的特點 自工業(yè)機器人

6、問世以來，采用串聯(lián)機構(gòu)的機器人占主導(dǎo)位置。串聯(lián)機器人具有結(jié)構(gòu) 簡單、操作空間大，因而獲得廣泛應(yīng)用。由于串聯(lián)機器人自身的限制，研究人員逐漸把 研究方向轉(zhuǎn)向并聯(lián)機器人。和串聯(lián)機器人相比，并聯(lián)機器人有以下特點： 河北保定華北電力大學(xué) 237 信箱， 071003,0312-7525045， wjf266@ 1. 并聯(lián)結(jié)構(gòu)其末端件上同時由 6 根桿支撐，與串聯(lián)的懸臂梁相比剛度大， 結(jié)構(gòu)穩(wěn)定。 2. 由于剛度大， 并聯(lián)結(jié)構(gòu)較串聯(lián)結(jié)構(gòu)在相同的自重或體積下， 有高的多的承載能力 大。 3. 串聯(lián)機構(gòu)末端件上的誤差是各個關(guān)節(jié)誤差的積累和放大，因而誤差大、精度低， 并聯(lián)式則沒有那樣的誤差積累和放大關(guān)系，

7、微動精度高。 4. 串聯(lián)機器人的驅(qū)動電機及傳動系統(tǒng)大都放在運動著的大小臂上， 增加了系統(tǒng)的慣 量，惡化了動力性能，而并聯(lián)機器人將電機置于機座上，減小了運動負荷。 5. 在位置求解上，串聯(lián)機構(gòu)正解容易，但反解困難。而并聯(lián)機構(gòu)正解困難，反解非 常容易，而機器人在線實時計算是要計算反解的。 二、 并聯(lián)機器人的分類 根據(jù)并聯(lián)機器人的自由度數(shù)，可以分為： 1. 2 自由度并聯(lián)機構(gòu)。 2 自由度并聯(lián)機構(gòu)，如 5-R，3-R-2-P （R 表示旋轉(zhuǎn)， P 表示 平移）。平面 5 桿機構(gòu)是最典型的 2 自由度并聯(lián)機構(gòu)，這類機構(gòu)一般具有 2 個平 移自由度。 2. 3 自由度并聯(lián)機構(gòu)。 3 自由度并

8、聯(lián)機構(gòu)種類較多，形式復(fù)雜，一般有以下形式， 平面 3 自由度并聯(lián)機構(gòu)，如 3-RRP 機構(gòu)、 3-RPR 機構(gòu)、它們具有 2 個旋轉(zhuǎn)自由 度和1個平移自由度；3維純平移機構(gòu)，如 Star Like并聯(lián)機構(gòu)、Tsai并聯(lián)機構(gòu)， 該類機構(gòu)的運動學(xué)正反解都很簡單， 是一種應(yīng)用很廣泛的 3 維平移空間機構(gòu)； 空 間 3 自由度并聯(lián)機構(gòu)， 如典型的 3-RPS 機構(gòu)、這類機構(gòu)屬于欠秩機構(gòu)， 在工作空 間不同的點，其運動形式不同是其最顯著的特點，由于這種特殊的運動特性，阻 礙了該類機構(gòu)在實際的廣泛應(yīng)用； 3. 4 自 由 度 并 聯(lián) 機 構(gòu) 。 4 自 由 度 并 聯(lián) 機 構(gòu) 大 多 不 是完 全的 并

9、 聯(lián) 機 構(gòu) ， 如 2-UPS-1-RRRR 機構(gòu)，運動平臺通過 3 個支鏈與頂平臺相連，有 2 個運動鏈是相 同的，各具有一個虎克鉸 U, 1個平移副P,其中P和1個R是驅(qū)動副，因此這 種機構(gòu)不是完全并聯(lián)機構(gòu)。 4. 5自由度并聯(lián)機構(gòu)。現(xiàn)有的 5 自由度并聯(lián)機構(gòu)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，如韓國的 Lee 的 5 自由 度并聯(lián)機構(gòu)具有雙層結(jié)構(gòu)。 5. 6自由度并聯(lián)機構(gòu)。該類并聯(lián)機器人是國內(nèi)外學(xué)者研究的最多的并聯(lián)機構(gòu)，一般 情況下，該類機構(gòu)具有 6 個運動鏈。隨著 6 自由度并聯(lián)機構(gòu)研究的深入，現(xiàn)有的 并聯(lián)機構(gòu)中，也有擁有 3 個運動鏈的 6 自由度并聯(lián)機構(gòu)，如 3-PRPS 和 3-UPS 等 機構(gòu)，還

10、有在 3 個分支的每個分支上附加 1 個 5 桿機構(gòu)作這驅(qū)動機構(gòu)的 6 自由度 并聯(lián)機構(gòu)等。 三、 并聯(lián)機器人的應(yīng)用 并聯(lián)機構(gòu)的出現(xiàn)，擴大了機器人的應(yīng)用范圍。隨著并聯(lián)機器人研究的不斷深入，其 應(yīng)用領(lǐng)域也越來越廣闊。并聯(lián)機器人的應(yīng)用大體分為六大類。運動模擬器、并聯(lián)機床、 工業(yè)機器人、微動機構(gòu)、醫(yī)用機器人和操作器 1. 運動模擬器。應(yīng)用最廣泛的是飛行模擬器。訓(xùn)練用飛行模擬器具有節(jié)能、經(jīng)濟、 安全、 不受場地和氣象條件限制、 訓(xùn)練周期短、 訓(xùn)練效率高等突出優(yōu)點，目前已 成為各類飛行員訓(xùn)練的必備工具。 同時， 這種運動模擬器也是研究和開發(fā)各種運 載設(shè)備的重要工具。通過模擬器可以在早期發(fā)現(xiàn)問題、

11、 減少風(fēng)險、進行綜合系統(tǒng) 驗證， 解決各系統(tǒng)間的動態(tài)匹配關(guān)系、加速系統(tǒng)實驗過程，縮短研制周期， 降低 開發(fā)費用。 2. 并聯(lián)機床。 用作并聯(lián)機床是并聯(lián)機構(gòu)最具吸引力的應(yīng)用。并聯(lián)機床結(jié)構(gòu)簡單，傳 動鏈短，剛度大、質(zhì)量輕、成本低，容易實現(xiàn)“ 6 軸聯(lián)動”，能加工更加復(fù)雜的 三維曲面。 還具有環(huán)境適應(yīng)性強的特點，便于重組和模塊化設(shè)計，可構(gòu)成形式多 樣的布局和自由度組合。 3. 工業(yè)機器人。隨著工業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的高速進程，以及加工業(yè)工藝的不斷完善，技 術(shù)的不斷進步， 工業(yè)機器人的應(yīng)用被越來越多的企業(yè)認識和接受。 工業(yè)機器人既 保證了產(chǎn)品質(zhì)量， 又減少了特殊環(huán)境工作的危險和實現(xiàn)對人員的勞動強度的降低

12、 和人員勞動保護意識的提高。 4. 微動機構(gòu)。微動機構(gòu)是并聯(lián)機器人的重要應(yīng)用。 微動機構(gòu)發(fā)揮了并聯(lián)機構(gòu)的特點， 工作空間不大，但精度和分辨率非常高。 5. 醫(yī)用機器人。 醫(yī)療機器人已經(jīng)成為醫(yī)學(xué)外科學(xué)會和機器人學(xué)會共同關(guān)注的新技術(shù) 領(lǐng)域。醫(yī)療機器人具有選位準確、動作精細、避免病人傳染等特點。近年來，醫(yī) 療機器人引起美、法、德、意、日等國家學(xué)術(shù)界的極大關(guān)注。 6. 操作器。 并聯(lián)機器人可以用作飛船和空間對接器的對接機構(gòu)， 上下平臺中間都有 通孔作為對接后的通道， 上下平臺作為對接環(huán)， 由 6 個直線驅(qū)動器以幫助飛船對 正，對接機構(gòu)還能完成吸收能量和減振，以及主動抓取、對正拉緊、柔性結(jié)合、 最

13、后鎖住卡緊等工作。對于困難的地下工程， 如土方挖掘、煤礦開采，也可以采 用這種強力的并聯(lián)機構(gòu)。 四、 并聯(lián)機器人的主要研究方向 由于并聯(lián)機器人能夠解決串聯(lián)機器人應(yīng)用中存在的問題，因而，并聯(lián)機器人擴大了 整個機器人的應(yīng)用領(lǐng)域。由并聯(lián)機器人研究發(fā)展起來的空間多自由度多環(huán)并聯(lián)機構(gòu)學(xué)理 論，對機器人協(xié)調(diào)、多指多關(guān)節(jié)高靈活手抓等構(gòu)成的并聯(lián)多環(huán)機構(gòu)學(xué)問題，都具有十分 重要的指導(dǎo)意義。因此，并聯(lián)機構(gòu)已經(jīng)成為機構(gòu)學(xué)研究領(lǐng)域的熱點之一。目前，國內(nèi)外 關(guān)于并聯(lián)機器人的研究主要集中于運動學(xué)、動力學(xué)和控制策略三大方向。 1. 運動學(xué)分析 運動學(xué)研究內(nèi)容包括位置正解、逆解和速度、加速度分析兩部分內(nèi)容，這是實現(xiàn)并 聯(lián)

14、機器人控制和應(yīng)用研究的基礎(chǔ)。位置正解就是給定 6 桿的位移，確定平臺的的位置和 姿態(tài)。若已知平臺的位置和姿態(tài)，求解 6 桿的位移稱為運動學(xué)反解。并聯(lián)機構(gòu)的逆解較 為容易而正解相對難度，這一點與串聯(lián)機構(gòu)相反。對于正解，機構(gòu)學(xué)研究者一開始從數(shù) 值解法和解析解法兩個方向展開大量的研究，并取得了一系列的進展。 1) 數(shù)值解法 數(shù)值解法數(shù)學(xué)模型簡單，可以求解任何并聯(lián)機構(gòu)， 但是不能求得機構(gòu)的所有位置解。 學(xué)者們使用了多種降維搜索算法，來獲得位置正解。他們通過幾何的和算法的手段，把 問題簡化成為 3 個方程組的求解，通過 3 維搜索得到了全部的實數(shù)解 。 Innocen-ti 和 Parenti-Ca

15、stelli 提出了找到所有實數(shù)解的一維搜索算法。 這一算法是通過一條假想的可變 長度的連桿臨時取代普通 6-6 平臺機構(gòu)的一條連桿把它變成 5-5 平臺機構(gòu)。 Dagupta 和 Mruthyunjaya 提出了預(yù)測 ~ 校正算法， 這一方法使用一有效的 3 維搜索法從純幾何角度考 慮捕捉實數(shù)解。數(shù)值算法中牛頓一辛普森法是一類計算效率較高的算法。以上所有的數(shù) 值方法僅在尋找實數(shù)解是有用的 (對應(yīng)于實際的結(jié)構(gòu) )，不能用于預(yù)測所有解的個數(shù)。 為了 獲得所有的解必須在復(fù)數(shù)域內(nèi)確定方程的解， Raghavan 提出了實現(xiàn)這一目標的最成功的 數(shù)值解法，他以多邊形系統(tǒng)形式給出了公式表達式，通過 Mo

16、rgan 的方法來求解。在復(fù)數(shù) 域內(nèi)找到了 40 個解。 90 年代，國內(nèi)學(xué)者們也進行了大量的研究。燕山大學(xué)的黃真等對 6-SPS 機構(gòu)通過部分輸入轉(zhuǎn)換的方法，將該機構(gòu)的位置正解問題由六維降為三維，經(jīng)巧 妙的數(shù)學(xué)處理，直接得出了速度、加速度反解表達式，從而簡化了機構(gòu)的運動分析。西 南交大陳永等提出了一種基于同倫函數(shù)的新迭代法，不需選取初值并可求出全部解。該 方法用于求解一般的 6 一 SPS并聯(lián)機構(gòu)的位置正解， 較方便的求出了全部 40組解。華中 理工的李維嘉采用虛擬連桿，將難于求正解、甚至無法求正解的機構(gòu)簡化成與之相近的、 易于求正解的的 6—3 結(jié)構(gòu)形式，把得出的 6—3 型的正解，作為求

17、這類機構(gòu)正解的初始 值，通過極少次迭代，得出了其正解的全部精確值。工程兵工程學(xué)院劉安心等研究了上 下平臺均不為平面的最一般 6-SPS 并聯(lián)機構(gòu)位置正解。他建立了含六個變量的位置正解 方程組，利用四元齊次化法，跟蹤 960 條同倫路徑，求出了全部 40 組位置正解。 2) 解析解法 解析解法主要是通過消元法消去機構(gòu)方程中的未知數(shù)，從而使得機構(gòu)的輸入輸出方 程為僅含有一個未知數(shù)的高次方程。解析解法也有許多種，包括矢量代數(shù)法、幾何法、 矩陣法、對偶矩陣法、螺旋代數(shù)法、四元素代數(shù)法等。其特點為不需初值，可求得全部 解，能避免奇異問題，輸入輸出的誤差效應(yīng)也可定量表示，但數(shù)學(xué)推導(dǎo)復(fù)雜。國內(nèi)外學(xué) 者求解

18、正解的解析解， 都是采用從特殊構(gòu)型到一般構(gòu)型的思路進行的。 大致有三種方法 。 第一種是基于球面 4 桿機構(gòu)輸入輸出方程進行的。先求解 3-3 型并聯(lián)機構(gòu)位置正解，后 來又拓展到復(fù)雜的情況，如 6-3， 4-4， 4-5 等。第二種方法是先去掉上平臺，然后確定支 桿與上平臺結(jié)合點的軌跡，利用上平臺的形狀作為約束條件，推出正解方程并進一步化 簡。第三種方法是將整個結(jié)構(gòu)的一個分支轉(zhuǎn)化為等價的串聯(lián)機構(gòu)，再加上其余分支對其 關(guān)節(jié)角度的約束獲得方程。應(yīng)用這些方法，求出了從最簡單的 3-3 到復(fù)雜一些的 5-5、64 等機構(gòu)位置正解的解析解。一些學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，當上平臺或下平臺各自的鉸鏈點具有共 線性以及上

19、下平臺鉸鏈點構(gòu)成的多邊形具有部分相似性時，正解求解會相對容易些，并 給出了相應(yīng)的正解解析解。 Faugere 和 Lazard 在前人分析研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)最大可能 解的數(shù)目把 Stewart 平臺機構(gòu)分為了 35 種結(jié)構(gòu)類型。近年來，少自由度并聯(lián)機構(gòu)成為新 研究熱點，在其機構(gòu)位置正解分析中解析法被廣泛采用。 3) 速度和加速度分 速度和加速度分析， 最早是在 Fieher 和 Merlet 的文獻中見到。 他們研究發(fā)現(xiàn) Stewart 平臺機構(gòu)力的正變換是直接的線性映射關(guān)系， 可以用6 X 6矩陣H表示。其實就是傳統(tǒng)意 義的雅可比矩陣。 Fieher 通過 H 的線性變換，導(dǎo)出了逆速度

20、運動學(xué)公式；通過 H 的轉(zhuǎn)置 獲得了正向運動速度運動學(xué)。加速度運動學(xué)也可以類似的處理得到。由于速度運動學(xué)能 直接用于微分運動， Ropponen 和 Arai 已經(jīng)將它用于關(guān)節(jié)的精度分析。 燕山大學(xué)黃真教授 利用影響系數(shù)法對并聯(lián)機構(gòu)的速度加速度進行了分析。機構(gòu)的一階影響系數(shù)就是傳統(tǒng)意 義的雅可比矩陣。影響系數(shù)法能夠以簡單的顯式表達式表示機構(gòu)的速度、加速度、誤差 和受力等；另外還可以從分析影響系數(shù)矩陣入手，深入分析機構(gòu)的一些性能，如奇異性、 驅(qū)動空間與工作空間的映射、靈活度、各向同性及可操作度等。而影響系數(shù)矩陣本身計 算比簡單，因此影響系數(shù)法是一種較好的機構(gòu)分析方法。 2. 動力學(xué)分析 動力

21、學(xué)的研究對象是建立描述機器人操作手動力學(xué)行為的數(shù)學(xué)模型， 研究內(nèi)容包括： 慣性力計算、受力分析、驅(qū)動力矩分析、主負約束反力分析、動力學(xué)模型建立、計算機 動態(tài)仿真、動態(tài)參數(shù)辨識等。動力學(xué)分析包括正逆兩類問題。動力學(xué)的正問題是指已知 操作機各主動關(guān)節(jié)提供的廣義驅(qū)動力力矩隨時間或隨位形的變化規(guī)律，求解任務(wù)空間的 運動軌跡以及軌跡上各點的速度和加速度。其逆問題是指已知通過軌跡規(guī)劃給出的任務(wù) 空間的運動路徑以及各點的速度和加速度，求解驅(qū)動器必須提供給主動關(guān)節(jié)隨時間或隨 位形變化的廣義驅(qū)動力力矩。由于并聯(lián)機構(gòu)的復(fù)雜性 , 所以其動力學(xué)模型通常是一個多 自由度、多變量、高度非線性、多參數(shù)耦合的復(fù)雜系統(tǒng)。建

22、立動力學(xué)模型的常用方法有： Newt on-Euler 法、Lagra nge 法、d' Alembert 原理、虛功原理(virtual work prin ciple) 法、Kane 法、高斯(Gauss)法、旋量(對偶數(shù))法、羅伯遜一魏登堡(Roberson-Wittenburg)法和影響系 數(shù) (Influence coefficient) 法等。 Newton-Euler 法的特點是：概念清晰，方法直觀易懂，計算速度快，容易求解運動 副反力，但推導(dǎo)過程復(fù)雜，方程數(shù)目龐大。 Lagrange 法以系統(tǒng)的動能和勢能為基礎(chǔ)的，不用分析機構(gòu)的真實運動，推導(dǎo)過程較 簡便，能得到形

23、式簡潔的動力學(xué)方程，能清楚地表示出各構(gòu)件的耦合特性，形式簡單。 此法既能用于系統(tǒng)的動力學(xué)分析，又能用于動力學(xué)控制。缺點是不能直接求出運動副的 約束反力，求解需要大量運算。虛功原理法既可建立不含運動副約束力的純微分型的系 統(tǒng)動力學(xué)方程，又可建立含運動副約束反力的代數(shù)與微分混合型系統(tǒng)動力學(xué)方程。 Kane 方法在形式上相對簡潔許多，但它是利用廣義主動力和廣義慣性力來建立系統(tǒng) 的動力學(xué)方程計算過程抽象 d' Alembert 原理將并聯(lián)機構(gòu)的各個部分所受到的慣性力和主動力簡化到構(gòu)件質(zhì)心 處，從而列出并聯(lián)機構(gòu)的動力學(xué)方程，而且這個方程與靜力學(xué)方程是統(tǒng)一的，對于并聯(lián) 機構(gòu)的動力學(xué)建模問題來說

24、，該方法比較有效。 影響系數(shù)法分析加速度時不需求導(dǎo)，影響系數(shù)可以事先求出，能方便簡潔地表示構(gòu) 件間的影射，可轉(zhuǎn)化其它數(shù)學(xué)形式，能夠呈現(xiàn)顯示解。目前主要應(yīng)用于剛性并聯(lián)機器人 的機構(gòu)分析。 3. 控制策略分析 由于并聯(lián)機器人系統(tǒng)的復(fù)雜性，其控制策略、控制方法的研究非常困難。最初設(shè)計 控制系統(tǒng)時。常常把并聯(lián)機器人的各個分支當作完全獨立的系統(tǒng)，使用一些常規(guī)控制方 法進行控制，在實際中難以實現(xiàn)或得不到令人滿意的控制效果。最近幾年，國內(nèi)外學(xué)者 對并聯(lián)機器人控制策略的研究才有了一定進展。 Charles C ．Nguyen 等研究了 Stewart 平 臺關(guān)節(jié)空間中的自適應(yīng)控制，控制算法由 PD 控制

25、構(gòu)成，此算法在低速下條件能夠適應(yīng) 靜態(tài)或動態(tài)的負載變化。 Bryfogle 等進行了并聯(lián)機器人力反饋控制的研究，內(nèi)環(huán)采用固 定增益的 PID 控制和外環(huán)采用動力學(xué)模型進行前饋補償。 Koditschek 將 6-DOF 并聯(lián)機器 人系統(tǒng)分為機械和電機兩個子系統(tǒng)。分別建立了兩個子系統(tǒng)的模型和設(shè)計了控制器，從 而得到整 個系統(tǒng)的控 制器，并證明了閉環(huán)控制系統(tǒng)的指數(shù) 穩(wěn)定性。Y ? Ting通過研究 Stewart 并聯(lián)平臺在任務(wù)空間的控制方法，指出控制器的設(shè)計方法是將系統(tǒng)模型中與未知 參數(shù)有關(guān)的項同已知的、可確定的項分離開來，得到只包含未知參數(shù)的參數(shù)靈敏度模型。 Seunghoon Chae，

26、 M．Honegger 在對 6 自由度并聯(lián)機器人分析的基礎(chǔ)上，提出了非線性 自適應(yīng)控制方法。 Chung 等對液壓驅(qū)動的 Stewart 平臺進行了模糊控制方法和穩(wěn)定性研究， 指出模糊控制器輸出的大小和符號主要由位置誤差決定，而速度誤差僅對控制輸出的大 小起作用，并用 Popov 穩(wěn)定性判據(jù)證明了模糊系統(tǒng)的全局穩(wěn)定性。我國科研人員也對并 聯(lián)機器人的控制理論與策略方法進行了大量研究。王洪瑞等將離散變結(jié)構(gòu)理論應(yīng)用于并 聯(lián)機器人的軌跡控制，引進了離散趨近律的概念，給出了實用的離散變結(jié)構(gòu)控制算法。 孔令富等基于 6 一 DOF 液壓并聯(lián)機器人的液壓主動關(guān)節(jié)控制模型， 通過分析機器人動力 學(xué)方程，提出

27、一種簡單有效的力補償控制方法。接著。又對并聯(lián)機器人力控制算法基于 并行結(jié)構(gòu)的計算進行了研究，設(shè)計了并行處理雙機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提高了算法處理速度，保 證了實時力控制。李成剛等在分析并聯(lián)機床運動學(xué)和動力學(xué)基礎(chǔ)上，運用具有比例微分 前饋環(huán)節(jié)的模型參考自適應(yīng)方法，實現(xiàn)了對并聯(lián)機床的動態(tài)控制。左愛秋等提出了一種 基于立體視覺的方法來檢測六自由度平臺的靜動態(tài)位姿，較好地解決了六自由度平臺位 姿檢測的難題。王洪等根據(jù)并聯(lián)機器人控制的特點，將積分變結(jié)構(gòu)控制理論應(yīng)用于并聯(lián) 機器人的軌跡跟蹤，同時引入了趨近律，給出了積分變結(jié)構(gòu)控制規(guī)律。焦曉紅，方一鳴 針對液壓伺服驅(qū)動并聯(lián)機器人數(shù)學(xué)模型的特點，設(shè)計了一種具有變速趨近律

28、的離散滑模 變結(jié)構(gòu)控制器。接著，又對含有不確定性的液壓并聯(lián)機器人，設(shè)計了一種魯棒自適應(yīng)控 制器，該控制器能夠克服參數(shù)變化和負載擾動的不良影響，系統(tǒng)的魯棒全局漸近穩(wěn)定性 和動態(tài)跟蹤性能較好。萬亞民等針對液壓并聯(lián)機器人運動過程中的參數(shù)時變和耦合力擾 動問題，通過在前饋型網(wǎng)絡(luò)中增加反饋環(huán)節(jié)的方法，設(shè)計了一種新型動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同 時根據(jù)能全面衡量系統(tǒng)性能的綜合目標函數(shù)，推導(dǎo)出了網(wǎng)絡(luò)控制學(xué)習(xí)算法。張澤友等通 過在基本模糊控制器中引入智能積分環(huán)節(jié)，設(shè)計了一種用于并聯(lián)機器人軌跡跟蹤的模糊 控制器，系統(tǒng)對參數(shù)攝動和外界干擾具有較強的魯棒性。何景峰等針對六自由度 Stewart 型并聯(lián)機器人，利用反饋線性化和

29、PD 控制實現(xiàn)了平移運動間的解耦，又通過設(shè)計一種 解耦控制器完成了旋轉(zhuǎn)輸出解耦，從而實現(xiàn)六自由度并聯(lián)機器人輸出間的完全解耦。楊 志永，黃田等針對一種 3-HSS 并聯(lián)機床導(dǎo)出了外移動副驅(qū)動，含平行四邊形支鏈結(jié)構(gòu)的 并聯(lián)機構(gòu)位置、速度及加速度逆解模型，并利用虛功原理建立其剛體動力學(xué)逆解模型， 設(shè)計了 一種魯 棒軌 跡跟蹤 控制器 ，確保了跟 蹤誤 差的一 致終 值有界 性。馬 驍?shù)?導(dǎo)出 了 2-DOF 并聯(lián)機械手的位置、速度和加速度逆解模型，并根據(jù)動能定理計算了機械手的質(zhì) 量慣性矩陣，實現(xiàn)了控制算法解耦，利用虛功原理建立了能用于實時控制的動力學(xué)簡化 模型，并設(shè)計了適合于并聯(lián)機械手的計算力矩控制

30、器。 近年來， 并聯(lián)機器人的控制精度和和實時性能等控制問題是并聯(lián)機器人研究的重點， 而智能控制則是并聯(lián)機器人控制的高級階段，它指的的是將模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等 智能算法引入到并聯(lián)機器人的控制中。 五、 并聯(lián)機器人研究面臨的問題 并聯(lián)機器人具有很多傳統(tǒng)串聯(lián)機器人不具備的優(yōu)點，并聯(lián)機器人還有很多理論問題 需要進一步的研究和完善，適用于不同工作要求的新型的并聯(lián)機構(gòu)有待于進一步開發(fā)。 目前，并聯(lián)機器人研究所要解決的問題應(yīng)包含以下內(nèi)容： 1) 不同自由度的新型并聯(lián)機構(gòu)的研究。 研究新型的并聯(lián)機構(gòu)， 并研究相應(yīng)的運動學(xué)、 動力學(xué)等理論， 必將會進一步豐富并聯(lián)機構(gòu)領(lǐng)域的研究成果， 并進一步擴大并聯(lián)

31、機構(gòu)的應(yīng)用范圍。 2) 并聯(lián)機器人運動學(xué)正解數(shù)值算法的研究。 主要是提高位置正解的計算速度， 這項 工作是并聯(lián)機器人軌跡規(guī)劃的基礎(chǔ)。 3) 并聯(lián)機器人動力學(xué)模型研究。 建立通用的適用于控制系統(tǒng)設(shè)計的并聯(lián)機器人動力 學(xué)數(shù)學(xué)模型， 這項工作是計開發(fā)出具有優(yōu)良動力學(xué)性能的并聯(lián)機構(gòu)， 對不同類型 并聯(lián)機構(gòu)進行動力學(xué)分析的基礎(chǔ)。 4) 并聯(lián)機機器人工作空間研究。 研究各種奇異性對工作空間的影響， 可以提高我們 對并聯(lián)機構(gòu)運動機理的認識， 是進行并聯(lián)機構(gòu)無奇異路徑規(guī)劃和實現(xiàn)運動的可控 性的基礎(chǔ)。 5) 并聯(lián)機器人誤差分析。建立實用的、完整的并聯(lián)機構(gòu)誤差數(shù)學(xué)模型，分析并聯(lián)機 構(gòu)輸入誤差因子對動平臺位

32、資誤差的影響， 從而通過控制敏感輸入誤差因子， 提 高并聯(lián)機器人精度。 6) 少自由度并聯(lián)機構(gòu)的研究。 由于少自由度并聯(lián)機構(gòu)具有結(jié)構(gòu)簡單、 造價低廉等特 點，有著廣闊的應(yīng)用前景。但少自由度并聯(lián)機構(gòu)在某些時候的運動、動力分析反 而變得更復(fù)雜 參考文獻 [1] 陳學(xué)生，陳在禮，孔民秀．并聯(lián)機器人研究的進展與現(xiàn)狀 [J] ．機器人 .2002 24(5) [2] 張秀峰，孫立寧．并聯(lián)機器人技術(shù)分析及展望 [J] ．高技術(shù)通訊． 2004.6 邱志成，談大 龍，趙明揚．并聯(lián)機器人研究現(xiàn)狀 .研究與開發(fā)． 2004 38(248) [3] 黃真，趙永生，趙鐵石．高等空間機構(gòu)學(xué) [M] ．北京

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