并联机器人控制系统关键技术研究.docx

并联机器人控制系统关键技术研究
摘要：
随着机器人技术的快速发展，越来越多的并联机器人应用于工业生产和服务领域。并联机器人由于其高刚性、高精度和高负载能力等优点，成为现代工业生产的重要装备。并联机器人的控制系统是保证机器人正常运行和完成任务的关键。本论文针对并联机器人控制系统的关键技术进行研究，并提出了一种基于PID控制和神经网络补偿的控制算法。
关键词：并联机器人、控制系统、关键技术、PID控制、神经网络补偿
一、引言
机器人技术的快速发展使得机器人在工业自动化和服务领域得到广泛应用。并联机器人由于其高刚性、高精度和高负载能力等优点，成为现代工业生产的重要装备。并联机器人通过几个臂并行连接，可以实现复杂的运动轨迹和高精度操作。并联机器人的控制系统是保证机器人正常运行和完成任务的关键。
二、并联机器人控制系统的组成
1.传感器：用于测量机器人位置、速度和力矩等参数，为控制系统提供反馈信息。
2.控制器：根据传感器反馈信息和任务要求，计算出控制信号，控制机器人运动。
3.执行器：根据控制信号，驱动机器人执行相应的动作。
三、并联机器人控制系统的关键技术
1.运动控制技术：包括轨迹规划、运动学分析和动力学分析等。通过合理的轨迹规划和运动控制算法，可以实现机器人在空间中的高精度运动。
2.力控制技术：并联机器人在工业生产中通常需要进行力控制。力控制技术可以实现机器人对工件施加恒定的力或保持恒定的力矩。
3.状态估计技术：根据传感器反馈信息，通过滤波、辨识等算法，估计机器人的状态，如位置、速度和力矩等。
4.通信技术：并联机器人控制系统通常需要与上位机或其他设备进行数据交换和通信。通信技术可以实现机器人控制系统的远程监控和远程操作。
5.安全控制技术：并联机器人在工业生产中可能存在安全隐患，安全控制技术可以保证机器人工作过程中的安全性。
四、基于PID控制和神经网络补偿的控制算法
1.PID控制算法是一种经典的控制算法，具有简单、稳定和易于实现的特点。通过设计合理的PID参数，可以实现对机器人的精确控制。
2.神经网络补偿算法可以根据机器人的非线性特性进行补偿。通过将神经网络模型嵌入到控制系统中，可以有效地提高机器人的运动精度和稳定性。
五、结论
本论文对并联机器人控制系统的关键技术进行了研究，提出了一种基于PID控制和神经网络补偿的控制算法。该算法可以提高机器人的运动精度和稳定性，实现对机器人的高精度控制。随着机器人技术的不断发展，控制系统的关键技术研究将会成为一个持续热点，并且带来更多的创新和进步。
六、参考文献
[1]曲全忠,徐雅婷.并联机器人运动控制技术研究[J].机械设计与研究,2020,36(03):1-4.
[2]谢善学,隋洪涛,王启广,等.并联机器人力控制技术研究[J].机械制造,2021(01):41-47.
[3]陈文,刘宇,汪丹.并联机器人状态估计技术研究综述[J].控制工程,2022(01):79-85.